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🤖 AI

Bridging the Cognitive Gap: A Unified Memory Paradigm for 6G Agentic AI-RAN

यह शोध पत्र 6G एजेंटिक AI-RAN के लिए एक एकीकृत मेमोरी प्रतिमान (unified memory paradigm) प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक इंटरफ़ेस-बद्ध आर्किटेक्चर को मेमोरी-केंद्रित दृष्टिकोण से बदल देता है, जिससे एक संज्ञानात्मक निरंतरता (cognitive continuum) सक्षम होती है जहाँ सेंसिंग और रीजनिंग एजेंट समय के पैमानों (time scales) में स्टेट साझा करते हैं ताकि सिमेंटिक बाधाओं को दूर किया जा सके और वास्तविक नेटवर्क स्वायत्तता प्राप्त की जा सके।

Xijun Wang, Zhaoyang Liu, Chenyuan Feng, Xiang Chen, Howard H. Yang, Tony Q. S. Quek2026-05-12
🤖 AI

Personalizing LLMs with Binary Feedback: A Preference-Corrected Optimization Framework

यह शोध पत्र C-BPO प्रस्तुत करता है, जो एक प्राथमिकता-कैलिब्रेटेड अनुकूलन ढांचा (preference-calibrated optimization framework) है जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को साझा ज्ञान से अलग करने के लिए बाइनरी फीडबैक का लाभ उठाकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल वैयक्तिकरण (personalization) को बढ़ाता है, जिससे सामान्य उपयोगिता को बनाए रखते हुए अंतर-उपयोगकर्ता अंतरों को प्रभावी ढंग से मॉडल किया जा सके।

Xilai Ma, Liye Zhao, Weijun Yao, Haibing Di, Wenya Wang, Jing Li2026-05-12
🤖 machine learning

Rethinking Loss Reweighting for Imbalance Learning as an Inverse Problem: A Neural Collapse Point of View

यह शोध पत्र लॉन्ग-टेल्ड क्लासिफिकेशन के लिए एक नवीन इनवर्स-व्यू लॉस रीवेटिंग रणनीति प्रस्तावित करता है जो न्यूरल कोलैप्स से प्रेरित होकर एक आदर्श समान प्रति-वर्ग लॉस उद्देश्य प्राप्त करने के लिए गतिशील रूप से क्लास वेट्स को इन्फर करता है, जिससे लॉस असंतुलन कम होता है और मौजूदा बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन होता है।

Jinping Wang, Zixin Tong, Zhiwu Xie, Zhiqiang Gao2026-05-12
🤖 AI

Swarm Skills: A Portable, Self-Evolving Multi-Agent System Specification for Coordination Engineering

यह शोध पत्र स्वार्म स्किल्स (Swarm Skills) को प्रस्तुत करता है, जो एक पोर्टेबल विनिर्देश और स्व-विकास एल्गोरिदम है जो मल्टी-एजेंट समन्वय प्रोटोकॉल को वितरित करने योग्य, प्रथम-श्रेणी की संपत्तियों में परिवर्तित करता है, जिससे एजेंट टीमों को मानवीय देखरेख के बिना विभिन्न फ्रेमवर्क में अपनी सहयोगात्मक रणनीतियों को स्वायत्त रूप से परिष्कृत करने में सक्षम बनाया जा सके।

Xinyu Zhang, Zhicheng Dou, Deyang Li, Jianjun Tao, Shuo Cheng, Ruifeng Shi, Fangchao Liu, Enrui Hu, Yangkai Ding, Hongbo (…)2026-05-12
🤖 machine learning

Metis: Learning to Jailbreak LLMs via Self-Evolving Metacognitive Policy Optimization

मेटिस (Metis) एक नवीन ढांचा है जो एलएलएम (LLM) जेलब्रेकिंग को एक प्रतिकूल POMDP के भीतर एक स्व-विकसित मेटाकॉग्निटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन प्रक्रिया के रूप में पुनर्गठित करता है, जो उन्नत सुरक्षा रक्षा प्रणालियों को बायपास करने के लिए स्थिर ह्यूरिस्टिक्स के स्थान पर निर्देशित, कारण संबंधी तर्क (causal reasoning) का उपयोग करके अत्याधुनिक हमला सफलता दर और काफी कम टोकन लागत प्राप्त करता है।

Huilin Zhou, Jian Zhao, Yilu Zhong, Zhen Liang, Xiuyuan Chen, Yuchen Yuan, Tianle Zhang, Chi Zhang, Lan Zhang, Xuelong L (…)2026-05-12
🤖 AI

Active Testing of Large Language Models via Approximate Neyman Allocation

यह शोध पत्र जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक नवीन सक्रिय परीक्षण एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो मूल्यांकन पूलों को स्तरीकृत करने और अनुमानित नेमन एलोकेशन (Neyman allocation) करने के लिए सरोगेट मॉडल्स से प्राप्त सिमेंटिक एंट्रॉपी का लाभ उठाता है, जो यूनिफॉर्म सैंपलिंग और मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में मीन स्क्वेयर्ड एरर और लेबलिंग लागत को काफी कम कर देता है।

Zeli Liu, Jiancheng Zhang, Cong Liu, Yinglun Zhu2026-05-12
⚡ electrical engineering

PoDAR: Power-Disentangled Audio Representation for Generative Modeling

यह शोधपत्र PoDAR को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो रैंडमाइज्ड पावर ऑग्मेंटेशन और लेटेंट कंसिस्टेंसी के माध्यम से सिग्नल पावर को सिमेंटिक कंटेंट से अलग करता है, जिससे जनरेटिव मॉडल के अभिसरण (कन्वर्जेंस) में काफी तेजी आती है और ऑडियो की गुणवत्ता एवं स्पीकर समानता में सुधार होता है।

Alejandro Luebs, Mithilesh Vaidya, Ishaan Kumar, Sumukh Badam, Stephen W. Bailey, Matthew Bendel, Jose Sotelo, Xingzhe H (…)2026-05-12
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ViSRA: A Video-based Spatial Reasoning Agent for Multi-modal Large Language Models

यह शोध पत्र ViSRA को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त, मानव-संरेखित वीडियो-आधारित एजेंट है जो पोस्ट-ट्रेनिंग या मैनुअल डेटासेट क्यूरेशन की आवश्यकता के बिना विशेषज्ञ मॉडलों से स्पष्ट स्थानिक जानकारी का लाभ उठाकर मल्टी-मोडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की 3D स्थानिक तर्क क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Tingshu Mou, Jiabo He, Renying Wang, Ce Liu, Hao Yang, Tiehua Zhang, Jingjing Chen, Xingjun Ma2026-05-12
🤖 machine learning

Explainability of Recurrent Neural Networks for Enhancing P300-based Brain-Computer Interfaces

यह शोध पत्र पोस्ट-रिकरेंट मॉड्यूल (PRM) को प्रस्तुत करता है, जो रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क में एकीकृत एक नवीन परत है, जो P300-आधारित ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस प्रदर्शन में 9% का महत्वपूर्ण सुधार करती है और मॉडल के निर्णयों को स्थापित न्यूरोफिज़ियोलॉजिकल पैटर्न के साथ संरेखित करने के लिए दोहरी वैश्विक और स्थानीय व्याख्यात्मकता प्रदान करती है।

Christian Oliva, Vinicio Changoluisa, Francisco B Rodríguez, Luis F Lago-Fernández2026-05-12
🤖 AI

Useful for Exploration, Risky for Precision: Evaluating AI Tools in Academic Research

यह शोध पत्र शैक्षणिक अनुसंधान में एआई (AI) उपकरणों के मूल्यांकन के लिए एक मानव-केंद्रित बेंचमार्किंग ढांचे का प्रस्ताव करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि वे साहित्य खोज और सारांश जैसे खोजपूर्ण कार्यों में दक्षता बढ़ाते हैं, लेकिन पारदर्शिता, पुनरुत्पादकता और विश्वसनीय व्याख्यात्मकता की उनकी कमी सटीक सूचना निष्कर्षण के लिए कठोर मानवीय सत्यापन को आवश्यक बनाती है।

Anthea Dathe, Kiran Hoffmann, Aline Mangold2026-05-12