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cs.AI

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🤖 machine learning

Active Tabular Augmentation via Policy-Guided Diffusion Inpainting

यह शोध पत्र TAP को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो डिफ्यूजन इनपेंटिंग (diffusion inpainting) को लर्नर-कंडीशन्ड पॉलिसी (learner-conditioned policy) के साथ जोड़ता है ताकि उच्च-उपयोगिता वाले सिंथेटिक सारणीबद्ध डेटा (synthetic tabular data) को सक्रिय रूप से चुनने और इंजेक्ट करने का कार्य किया जा सके, जिससे वितरण संबंधी निष्ठा (distributional fidelity) और डाउनस्ट्रीम मॉडल प्रदर्शन के बीच के अंतर को पाटकर गंभीर डेटा की कमी के तहत वर्गीकरण और प्रतिगमन परिणामों में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Zheyu Zhang, Shuo Yang, Bardh Prenkaj, Gjergji Kasneci2026-05-12
🤖 machine learning

Relations Are Channels: Knowledge Graph Embedding via Kraus Decompositions

यह शोधपत्र \textsc{KrausKGE} प्रस्तुत करता है, जो क्रौस अपघटन (Kraus decomposition) और तीन संरचनात्मक अभिगृहीतों (रैखिकता, ट्रेस संरक्षण और पूर्ण धनात्मकता) पर आधारित एक सिद्धांतपूर्ण नॉलेज ग्राफ एम्बेडिंग मॉडल है, जो स्वाभाविक रूप से जटिल NN-से-NN संबंधों को संभालता है, स्पष्ट पाथ एनकोडर्स के बिना kk-हॉप रीजनिंग का समर्थन करता है, और नॉर्म बाधाओं की आवश्यकता को समाप्त करते हुए मौजूदा बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Sayan Kumar Chaki2026-05-12
🤖 AI

Verifiable Process Rewards for Agentic Reasoning

यह शोध पत्र वेरिफिएबल प्रोसेस रिवार्ड्स (VPR) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो सुदृढीकरण सीखने (रिनफोर्समेंट लर्निंग) के लिए सघन, टर्न-लेवल पर्यवेक्षण उत्पन्न करने हेतु ऑब्जेक्टिव ओरेकल्स का लाभ उठाता है, जिससे दीर्घ-क्षित एजेंटिक तर्क में क्रेडिट असाइनमेंट में सुधार होता है और स्पार्स आउटकम-लेवल फीडबैक की तुलना में विविध रीजनिंग बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन और सामान्यीकरण प्रदर्शित होता है।

Huining Yuan, Zelai Xu, Huaijie Wang, Xiangmin Yi, Jiaxuan Gao, Xiao-Ping Zhang, Yu Wang, Chao Yu, Yi Wu2026-05-12
🔢 mathematics

PowerStep: Memory-Efficient Adaptive Optimization via ℓp\ell_p-Norm Steepest Descent

PowerStep एक मेमोरी-कुशल एडेप्टिव ऑप्टिमाइज़र है जो सेकंड-मोमेंट सांख्यिकी (second-moment statistics) को संग्रहीत किए बिना ℓp\ell_p-नॉर्म स्टीपेस्ट डिसेंट (steepest descent) के माध्यम से कोऑर्डिनेट-वाइज एडेप्टिविटी प्राप्त करता है, जो एडम (Adam) की अभिसरण गति (convergence speed) से मेल खाता है और बड़े पैमाने पर ट्रांसफॉर्मर प्रशिक्षण के लिए मेमोरी ओवरहेड को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।

Yao Lu, Dengdong Fan, Shixun Zhang, Yonghong Tian2026-05-12
🤖 AI

TMAS: Scaling Test-Time Compute via Multi-Agent Synergy

यह शोध पत्र TMAS को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट सिनर्जी फ्रेमवर्क है जो संरचित क्रॉस-ट्रैजेक्टरी सहयोग के लिए पदानुक्रमित स्मृतियों (hierarchical memories) का उपयोग करके और तर्क कार्यों में अन्वेषण (exploration) और दोहन (exploitation) को प्रभावी ढंग से संतुलित करने के लिए एक हाइब्रिड रिवॉर्ड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग स्कीम का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडलों के लिए टेस्ट-टाइम कंप्यूट स्केलिंग को बढ़ाता है।

George Wu, Nan Jing, Qing Yi, Chuan Hao, Ming Yang, Feng Chang, Yuan Wei, Jian Yang, Ran Tao, Bryan Dai2026-05-12
🤖 AI

RW-Post: Auditable Evidence-Grounded Multimodal Fact-Checking in the Wild

यह शोध पत्र RW-Post प्रस्तुत करता है, जो वास्तविक दुनिया के मल्टीमॉडल फैक्ट-चेकिंग के लिए एक ऑडिट करने योग्य टेक्स्ट-इमेज बेंचमार्क है जो मानव-सत्यापित साक्ष्यों और तर्क संबंधी निशानों को सोशल मीडिया पोस्ट से जोड़ता है, और इसके साथ ही AgentFact बेसलाइन को भी प्रस्तुत करता है, ताकि वर्तमान मॉडलों की दावों को साक्ष्यों में निष्ठापूर्वक स्थापित करने की क्षमता में महत्वपूर्ण अंतराल को उजागर किया जा सके।

Danni Xu, Shaojing Fan, Harry Cheng, Mohan Kankanhalli2026-05-12
🤖 AI

Agentic Performance at the Edge: Insights from Benchmarking

यह शोध पत्र एक अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि संसाधन-सीमित एज उपकरणों पर एजेंटिक एआई (agentic AI) का प्रदर्शन केवल मॉडल के आकार द्वारा निर्धारित नहीं होता है, बल्कि मॉडल चयन और टूल वर्कफ्लो के रणनीतिक संरेखण पर निर्भर करता है, जो इष्टतम परिनियोजन रणनीतियों के मार्गदर्शन के लिए डोमेन-आधारित अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

Shiqiang Wang, Herbert Woisetschläger2026-05-12
🤖 AI

Phoenix-VL 1.5 Medium Technical Report

फीनिक्स-वीएल (Phoenix-VL) 1.5 मीडियम एक 123B-पैरामीटर वाला मूल रूप से मल्टीमॉडल और बहुभाषी फाउंडेशन मॉडल है जिसे व्यापक स्थानीयकृत प्रीट्रेनिंग और अलाइनमेंट के माध्यम से विशेष रूप से सिंगापुर के संदर्भ के लिए अनुकूलित किया गया है, जो सामान्य बुद्धिमत्ता में वैश्विक प्रतिस्पर्धात्मकता बनाए रखते हुए क्षेत्रीय बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Team Phoenix, :, Arka Ray, Askar Ali Mohamed Jawad, Biondi Lee, Elijah Seah, Eva Lim, Fiona Teo, Grace Toh, Guang Xiang (…)2026-05-12
🤖 AI

AnomalyClaw: A Universal Visual Anomaly Detection Agent via Tool-Grounded Refutation

AnomalyClaw एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) विज़ुअल विसंगति पहचान एजेंट है जो विसंगति निर्णय को एक बहु-चरणीय, टूल-ग्राउंडेड खंडन प्रक्रिया में बदलकर विविध डोमेन में विजन-लैंग्वेज मॉडल्स की विश्वसनीयता को बढ़ाता है, जो सामान्य-नमूना संदर्भों के विरुद्ध उम्मीदवारों का व्यवस्थित रूप से सत्यापन करता है।

Xi Jiang, Yinjie Zhao, Zesheng Yang, Feng Zheng2026-05-12
🔢 mathematics

Every finite group admits a just finite presentation

यह शोध पत्र यह सिद्ध करके कौरोव्का नोटबुक (समस्या 21.10) के खुले प्रश्न को हल करता है कि प्रत्येक परिमित समूह एक "जस्ट फाइनाइट" प्रस्तुति स्वीकार करता है, जिसका अर्थ है एक ऐसी प्रस्तुति जहाँ किसी भी एक संबंध को हटाने से एक अनंत समूह प्राप्त होता है।

Marc Lackenby2026-05-12