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🤖 AI

Escaping the Diversity Trap in Robotic Manipulation via Anchor-Centric Adaptation

यह शोध पत्र सख्त डेटा बजट के तहत विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स को अनुकूलित करने में एक "विविधता जाल" (diversity trap) की पहचान करता है, एक "कवरेज-डेंसिटी ट्रेड-ऑफ" (Coverage-Density Trade-off) ढांचे का प्रस्ताव करता है, और एंकर-सेंट्रिक अडैप्टेशन (ACA) पेश करता है—जो एक दो-चरणीय विधि है जो सीमाओं तक विस्तार करने से पहले मुख्य एंकर्स पर बार-बार होने वाले प्रदर्शनों को प्राथमिकता देती है—ताकि मानक विविध सैंपलिंग रणनीतियों की तुलना में रोबोटिक कार्य विश्वसनीयता में उल्लेखनीय सुधार किया जा सके।

Yanzhe Chen, Kevin Yuchen Ma, Qi Lv, Yiqi Lin, Zechen Bai, Chen Gao, Mike Zheng Shou2026-05-11
🤖 AI

Offline Policy Optimization with Posterior Sampling

यह शोध पत्र पोस्टीरियर सैंपलिंग-आधारित पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (PSPO) को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-आधारित ऑफलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पद्धति है जो आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन डायनेमिक्स का प्रभावी ढंग से उपयोग करते हुए मॉडल एक्सप्लॉइटेशन को रोकने और सामान्यीकरण एवं मजबूती के बीच संतुलन बनाने के लिए बायेसियन इन्फरेंस और कंस्ट्रेंड ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाता है।

Hongqiang Lin, Dongxu Zhang, Yiding Sun, Mingzhe Li, Ning Yang, Haijun Zhang2026-05-11
💬 NLP

Unsolvability Ceiling in Multi-LLM Routing: An Empirical Study of Evaluation Artifacts

यह अनुभवजन्य अध्ययन प्रकट करता है कि मल्टी-एलएलएम (multi-LLM) रूटिंग में रिपोर्ट की गई "असमाधान सीमाएं" (unsolvability ceilings) काफी हद तक जज पूर्वाग्रह और ट्रंकेशन (truncation) जैसे मूल्यांकन आर्टिफैक्ट्स द्वारा बढ़ा दी गई हैं, जो राउटर प्रशिक्षण संकेतों को विकृत करते हैं और महत्वपूर्ण अवसर लागतों (opportunity costs) की ओर ले जाते हैं, जिससे लागत-गुणवत्ता व्यापार-ऑफ (cost-quality tradeoffs) का सटीक आकलन करने के लिए अधिक विश्वसनीय मूल्यांकन प्रोटोकॉल आवश्यक हो जाते हैं।

Saloni Garg, Amit Sagtani2026-05-11
🤖 AI

Exposing and Mitigating Temporal Attack in Deepfake Video Detection

यह शोध पत्र SpInShield प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा रक्षा ढांचा (defense framework) है जो एक सीखने योग्य स्पेक्ट्रल एडवर्सरी (learnable spectral adversary) और शॉर्टकट सप्रेशन ऑप्टिमाइज़ेशन (shortcut suppression optimization) के माध्यम से सिमेंटिक मोशन को स्पेक्ट्रल आर्टिफैक्ट्स से अलग करके डीपफेक डिटेक्टरों में टेम्पोरल अटैक कमजोरियों को कम करता है, जिससे स्पेक्ट्रल विरूपण (spectral deformations) के विरुद्ध मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Zheyuan Gu, Minghao Shao, Zhen Wang, Yusong Wang, Mingkun Xu, Shijie Zhang, Hao Jiang2026-05-11
🤖 AI

OrchJail: Jailbreaking Tool-Calling Text-to-Image Agents by Orchestration-Guided Fuzzing

यह शोध पत्र OrchJail को प्रस्तुत करता है, जो एक ऑर्केस्ट्रेशन-निर्देशित फज़िंग फ्रेमवर्क है जो पारंपरिक प्रॉम्प्ट-ओनली गड़बड़ी पर निर्भर रहने के बजाय उच्च-जोखिम वाले मल्टी-स्टेप टूल ऑर्केस्ट्रेशन पैटर्न का फायदा उठाकर टूल-कॉलिंग टेक्स्ट-टू-इमेज एजेंटों को प्रभावी ढंग से जेलब्रेक करता है।

Jianming Chen, Yawen Wang, Junjie Wang, Zhe Liu, Qing Wang, Fanjiang Xu2026-05-11
🤖 AI

Accelerated and data-efficient flow prediction in stirred tanks via physics-informed learning

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि भौतिकी-सूचित निहित तंत्रिका निरूपण (physics-informed implicit neural representations), बड़े डेटासेट पर निर्भरता को कम करने के लिए बढ़ी हुई प्रशिक्षण जटिलता का व्यापार करके, विशेष रूप से कम-डेटा शासन (low-data regimes) में, औद्योगिक स्टिरर्ड टैंकों में प्रवाह क्षेत्र भविष्यवाणियों की सटीकता और स्थिरता में महत्वपूर्ण रूप से सुधार कर सकते हैं।

Mahdi Naderibeni, Liang Wu, David M. J. Tax2026-05-11
🤖 AI

Bounded Fitting for Expressive Description Logics

यह शोध पत्र बाउंडेड फिटिंग प्रतिमान (bounded fitting paradigm), जो अपने PAC-शैली के गारंटियों और SAT-आधारित कार्यान्वयन के लिए जाना जाता है, को अभिव्यंजक विवरण तर्क (expressive description logics) तक विस्तारित करता है, इसके सैद्धांतिक गुणों की जांच करके और एक नए टूल के माध्यम से इसकी व्यावहारिक प्रभावशीलता को प्रदर्शित करके जो अत्याधुनिक कॉन्सेप्ट लर्नर्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Maurice Funk, Jean Christoph Jung, Tom Voellmer2026-05-11
💬 NLP

The Moltbook Files: A Harmless Slopocalypse or Humanity's Last Experiment

यह शोध पत्र "मोलटबुक फाइल्स" (Moltbook Files) प्रस्तुत करता है, जो एआई एजेंटों से भरे एक रेडिट जैसे प्लेटफॉर्म के 232k पोस्ट और 2.2M कमेंट्स का एक डेटासेट है, जो उजागर की गई एपीआई कुंजियों (API keys) जैसे महत्वपूर्ण गोपनीयता जोखिमों और फाइन-ट्यूनिंग करने पर मॉडल की सत्यनिष्ठा में कमी को प्रकट करता है, फिर भी अंततः इस घटना को एक "हानिरहित स्लोपोकैलिप्स" (harmless slopocalypse) के रूप में वर्णित करता है और डेटा संदूषण (data contamination) एवं उभरते हुए मिसअलाइनमेंट (emergent misalignment) जैसे निरंतर बने रहने वाले टेल जोखिमों के प्रति चेतावनी देता है।

William Brach, Federico Torrielli, Stine Lyngsø Beltoft, Annemette Brok Pirchert, Peter Schneider-Kamp, Lukas Galke Poec (…)2026-05-11
🤖 AI

HBEE: Human Behavioral Entropy Engine -- Pre-Registered Multi-Agent LLM Simulation of Peer-Suspicion-Based Detection Inversion

यह पूर्व-पंजीकृत मल्टी-एजेंट सिमुलेशन अध्ययन एक प्रति-सहजतापूर्ण डिटेक्शन इनवर्जन (detection inversion) को प्रकट करता है जहाँ एक एलएलएम-संचालित अनुकूलनशील इनसाइडर (LLM-driven adaptive insider), परिचालन सुरक्षा निर्देशों का उपयोग करते हुए, निर्दोष एजेंटों की तुलना में सांख्यिकीय रूप से कम पीयर-सस्पिशन स्कोर प्राप्त करता है, जिससे व्यवहार संबंधी विसंगति संकेतों (behavioral anomaly signals) का पारंपरिक यूजर-एंटिटी बिहेवियर एनालिटिक्स से अलगाव होता है और वर्तमान इनसाइडर थ्रेट मॉडलों में एक महत्वपूर्ण सामान्यीकरण अंतराल (generalization gap) उजागर होता है।

Vickson Ferrel2026-05-11✓ Author reviewed ⓘ
🤖 AI

Vaporizer: Breaking Watermarking Schemes for Large Language Model Outputs

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि विभिन्न अर्थ-संरक्षण टेक्स्ट संशोधन हमलों (semantic-preserving text modification attacks) द्वारा अत्याधुनिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल वॉटरमार्किंग स्कीम्स को प्रभावी ढंग से तोड़ा जा सकता है, जो वर्तमान प्रणालियों में महत्वपूर्ण कमजोरियों को उजागर करता है और अधिक सुदृढ़ सुरक्षा डिजाइनों की आवश्यकता पर बल देता है।

Jonathan Hong Jin Ng, Anh Tu Ngo, Anupam Chattopadhyay2026-05-11