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Three-in-One World Model: Energy-Based Consistency, Prediction, and Counterfactual Inference for Marketing Intervention

यह शोध पत्र एक 'थ्री-इन-वन' वर्ल्ड मॉडल आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो फ्रोजन बिलीफ रिप्रेजेंटेशन सीखने के लिए एक डीप बोल्ट्ज़मैन मशीन को टास्क-विशिष्ट एडेप्टर के साथ एकीकृत करता है ताकि ऊर्जा-आधारित निरंतरता मूल्यांकन, परिणाम भविष्यवाणी और काउंटरफैक्चुअल इन्फरेंस को एक साथ प्राप्त किया जा सके, जो मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में हेटेरोजेनियस ट्रीटमेंट इफेक्ट्स को रिकवर करने और अकल्पनीय काउंटरफैक्चुअल ट्राजेक्टरीज को दंडित करने में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Junichiro Niimi2026-05-11
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PSK@EEUCA 2026: Fine-Tuning Large Language Models with Synthetic Data Augmentation for Multi-Class Toxicity Detection in Gaming Chat

PSK@EEUCA 2026 की टीम ने Llama 3.1 8B को LoRA फाइन-ट्यूनिंग और 5% सिंथेटिक डेटा ऑग्मेंटेशन के साथ जोड़कर 0.6234 का F1-macro स्कोर प्राप्त करते हुए 'वर्ल्ड ऑफ टैंक टॉक्सिसिटी डिटेक्शन चैलेंज' में चौथा स्थान प्राप्त किया, जबकि उन्होंने एक महत्वपूर्ण "वैलिडेशन ट्रैप" की भी पहचान की जहाँ उच्च वैलिडेशन प्रदर्शन टेस्ट सेट पर सामान्य होने में विफल रहता है।

Srikar Kashyap Pulipaka2026-05-11
💬 NLP

Hallucination Detection via Activations of Open-Weight Proxy Analyzers

यह शोध पत्र एक प्रॉक्सी-एनालाइज़र फ्रेमवर्क पेश करता है जो छोटे, स्थानीय रूप से होस्ट किए गए ओपन-वेट मॉडल्स के आंतरिक एक्टिवेशन का विश्लेषण करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में मतिभ्रम (hallucinations) का पता लगाता है, जो विविध एनालाइज़र आर्किटेक्चर में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करते हुए यह प्रदर्शित करता है कि बड़े मॉडल का आकार अनिवार्य रूप से बेहतर पहचान सटीकता के साथ सहसंबंधित नहीं होता है।

Akshita Singh, Prabesh Paudel, Siddhartha Roy2026-05-11
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HMACE: Heterogeneous Multi-Agent Collaborative Evolution for Combinatorial Optimization

यह शोध पत्र HMACE को प्रस्तुत करता है, जो एक विषम बहु-एजेंट सहयोगात्मक विकास ढांचा (heterogeneous multi-agent collaborative evolution framework) है जो मोनोलिथिक LLM-आधारित विधियों की सीमाओं को दूर करने के लिए ह्यूरिस्टिक खोज को एक संगठनात्मक डिजाइन समस्या के रूप में पुनर्कल्पित करता है, जिससे विशिष्ट एजेंट भूमिकाओं और मेमोरी-निर्देशित अन्वेषण के माध्यम से NP-हार्ड कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं को हल करने में बेहतर गुणवत्ता-दक्षता ट्रेड-ऑफ प्राप्त होता है।

Yuping Yan, Jirui Han, Fei Ming, Yuanshuai Li, Yaochu Jin2026-05-11
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CASCADE: Context-Aware Relaxation for Speculative Image Decoding

यह शोध पत्र CASCADE को प्रस्तुत करता है, जो एक संदर्भ-जागरूक रिलैक्सेशन विधि है जो इमेज की गुणवत्ता से समझौता किए बिना या अतिरिक्त प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना, टारगेट मॉडल के हिडन स्टेट्स में सिमेंटिक इंटरचेंजेबिलिटी और कन्वर्जेंस पैटर्न का लाभ उठाकर स्पेक्युलेटिव इमेज डिकोडिंग को 3.6x तक महत्वपूर्ण रूप से तेज करता है।

Selin Yildirim, Subhajit Dutta Chowdhury, Mohammad Mahdi Kamani, Vikram Appia, Deming Chen2026-05-11
💬 NLP

Experience Sharing in Mutual Reinforcement Learning for Heterogeneous Language Models

यह शोधपत्र म्यूचुअल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Mutual Reinforcement Learning) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो विषम भाषा मॉडलों (heterogeneous language models) को एक साझा सबस्ट्रेट (substrate) और टोकेनाइज़र एलाइनमेंट लेयर के माध्यम से टाइप किए गए अनुभवों को समवर्ती रूप से आदान-प्रदान करने में सक्षम बनाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि डेटा-स्तर या वैल्यू-स्तर की साझाकरण रणनीतियों की तुलना में आउटकम-स्तर (outcome-level) का सफलता स्थानांतरण सबसे अनुकूल स्थिरता-समर्थन व्यापार-संतुलन (stability-support trade-off) प्रदान करता है।

Xiaoze Liu, Dhananjay Ram, Yuting Zhang, Zhaoyang Zhang, Wei Xia, Stefano Soatto2026-05-11
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Can Agents Price a Reaction? Evaluating LLMs on Chemical Cost Reasoning

यह शोधपत्र ChemCost को प्रस्तुत करता है, जो पहचान स्थापित करने, आपूर्तिकर्ता उद्धरणों (supplier quotes) को प्राप्त करने और अंकगणित करने के माध्यम से रासायनिक अभिक्रिया लागतों का अनुमान लगाने की लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए एक कठोर बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि भंगुर पार्सिंग (brittle parsing), अप्रभावी साक्ष्य एकीकरण और खराब शोर मजबूती (noise robustness) के कारण उन्नत एजेंट भी इस कार्य में संघर्ष करते हैं।

Yuyang Wu, Yue Huang, Shuaike Shen, Xujian Wang, Shuhao Zhang, Qiyao Xue, Weichen Liu, Runtian Gao, Jian Ma, Xiangliang (…)2026-05-11
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Resource-Element Energy Difference for Noncoherent Over-the-Air Federated Learning

यह शोध पत्र रिसोर्स-एलिमेंट एनर्जी डिफरेंस (REED) को प्रस्तुत करता है, जो ओवर-द-एयर फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक नॉनकोहेरेंट एग्रीगेशन प्रिमिटिव है जो हस्ताक्षरित अपडेट्स को ऑर्थोगोनल रिसोर्स एलिमेंट्स में मैप करके इंस्टेंटेनियस चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे डेटा विषमता के तहत सिद्ध अभिसरण दरों और सुदृढ़ प्रदर्शन के साथ निष्पक्ष एग्रीगेशन प्राप्त होता है।

Hao Chen, Zavareh Bozorgasl2026-05-11
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From Clouds to Hallucinations: Atmospheric Retrieval Hijacking in Remote Sensing Vision-Language RAG

यह शोधपत्र क्लाउडवेब (CloudWeb) को प्रस्तुत करता है, जो पहला वायुमंडलीय रिट्रीवल हाइजैकिंग हमला (atmospheric retrieval hijacking attack) है जो अनुकूलित क्लाउड और हेज़ पैटर्न के साथ रिमोट सेंसिंग छवियों को सूक्ष्म रूप से संशोधित करता है ताकि मल्टीमॉडल आरएजी (RAG) सिस्टम को अप्रासंगिक मौसम-संबंधी साक्ष्य खोजने के लिए मजबूर किया जा सके, जिससे अंततः उत्पन्न प्रतिक्रियाओं में डाउनस्ट्रीम मतिभ्रम (hallucinations) और सिमेंटिक शिफ्ट (semantic shifts) उत्पन्न होते हैं।

Jiaju Han, Chao Li, Chengyin Hu, Qike Zhang, Xuemeng Sun, Xin Wang, Fengyu Zhang, Xiang Chen, Yiwei Wei, Jiahuan Long, J (…)2026-05-11
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Signal Reshaping for GRPO in Weak-Feedback Agentic Code Repair

यह शोध पत्र कमजोर-फीडबैक वाले एजेंटिक कोड रिपेयर (agentic code repair) में GRPO के लिए एक सिग्नल रीशेपिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो लेयर्ड आउटकम रिवार्ड्स (layered outcome rewards), स्टेप-लेवल प्रोसेस स्कोर्स (step-level process scores) और फेलियर-कॉज़-अवेयर रोलआउट गवर्नेंस (failure-cause-aware rollout governance) को संयोजित करता है ताकि मानक बाइनरी रिवार्ड्स या टोकन-लेवल डिस्टिलेशन की तुलना में सिमेंटिक सटीकता और दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Jia Li, Yuxin Su, Ting Peng, Hailiang Huang, Yuetang Deng, Michael R. Lyu2026-05-11