🤖 machine learning

Where's the Plan? Locating Latent Planning in Language Models with Lightweight Mechanistic Interventions

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि भाषा मॉडल योजना बनाने के दौरान भविष्य के बाधाओं (constraints) के आंतरिक निरूपण कहाँ और कैसे बनाते हैं, यह प्रकट करते हुए कि जबकि भविष्य-तुकबंदी (future-rhyme) की जानकारी कई मॉडल परिवारों और पैमानों में रैखिक रूप से डिकोडेबल है, केवल Gemma-3-27B इस जानकारी का उपयोग करने के लिए एक विशिष्ट विलंबित-परत हैंडऑफ तंत्र (late-layer handoff mechanism) पर कारणवश निर्भर करता है, जबकि अन्य मॉडल तुकबंदी वाले शब्द पर ही आधारित होते हैं बावजूद इसके कि वे मजबूत प्रोब सिग्नल प्रदर्शित करते हैं।

Nicole Ma, Nick Rui2026-05-11
🤖 AI

Dooly: Configuration-Agnostic, Redundancy-Aware Profiling for LLM Inference Simulation

Dooly एक कॉन्फ़िगरेशन-अज्ञेय (configuration-agnostic), रिडंडेंसी-जागरूक (redundancy-aware) प्रोफाइलिंग सिस्टम है जो LLM इन्फरेंस सिमुलेशन के लिए टेंट प्रोपेगेशन (taint propagation) और स्ट्रक्चरल एनालिसिस का लाभ उठाता है ताकि एक सिंगल इन्फरेंस पास किया जा सके, जिससे विविध हार्डवेयर, इंजन और मॉडल आर्किटेक्चर में उच्च सटीकता बनाए रखते हुए प्रोफाइलिंग लागत को काफी कम किया जा सके।

Joon Ha Kim, Geon-Woo Kim, Anoop Rachakonda, Daehyeok Kim2026-05-11
🤖 machine learning

Graph-Structured Hyperdimensional Computing for Data-Efficient and Explainable Process-Structure-Property Prediction

यह शोध पत्र PSP-HDC को प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राफ-संरचित हाइपरडायमेंशनल कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क है जो प्रक्रिया-संरचना-गुण निर्भरताओं को अंतर्निहित, व्याख्यात्मक निरूपणों में कूटबद्ध करके मल्टीफोटॉन फोटोरिडक्शन में डेटा की विरलता और विषमता को संबोधित करता है, जिससे पारंपरिक मॉडलों की तुलना में बेहतर सटीकता और सामान्यीकरण प्राप्त होता है।

Jingzhan Ge, Ajeeth Vellore, Ajinkya Palwe, Ahsan Khan, David Gorsich, Matthew P. Castanier, SeungYeon Kang, Farhad Iman (…)2026-05-11
🤖 AI

Abductive Reasoning with Probabilistic Commonsense

यह शोध पत्र प्रोबेबिलिस्टिक एब्डक्टिव कॉमनसेंस (PACS) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन न्यूरोसिंबोलिक फ्रेमवर्क है जो संभाव्यता आधारित सैंपलिंग (probabilistic sampling) के माध्यम से सामान्य ज्ञान की मान्यताओं में व्यक्तिगत विविधताओं को मॉडल करने के लिए एक LLM और एक औपचारिक सॉल्वर का लाभ उठाता है, जिससे यह कई बेंचमार्क पर मौजूदा तर्क विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Joseph Cotnareanu, Chiara Roverato, Han Zhou, Didier Chetelat, Yingxue Zhang, Mark Coates2026-05-11
💬 NLP

Position: Mechanistic Interpretability Must Disclose Identification Assumptions for Causal Claims

यह शोध पत्र तर्क देता है कि मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी (mechanistic interpretability) अनुसंधान अक्सर आवश्यक धारणाओं को स्पष्ट रूप से व्यक्त करने में विफल रहकर सत्यापन मेट्रिक्स (validation metrics) को कारण संबंधी पहचान (causal identification) के साथ भ्रमित करता है, और यह एक नए प्रकटीकरण मानदंड का प्रस्ताव करता है जो लेखकों के लिए अपनी पहचान रणनीतियों और अपने कारण दावों की मजबूती को स्पष्ट रूप से व्यक्त करना अनिवार्य बनाता है।

Zezheng Lin, Fengming Liu2026-05-11
🤖 AI

Learning CLI Agents with Structured Action Credit under Selective Observation

यह शोध पत्र σ\sigma-Reveal इन्फरेंस-टाइम मैकेनिज्म, एक्शन एडवांटेज असाइनमेंट (A3\mathrm{A}^3) रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पद्धति, और सत्यापन योग्य मूल्यांकन के लिए ShellOps डेटासेट सुइट को पेश करके CLI एजेंटों को सीखने में चयनात्मक अवलोकन (selective observation) और विरल पुरस्कार क्रेडिट असाइनमेंट (sparse reward credit assignment) की चुनौतियों का समाधान करता है।

Haoyang Su, Ying Wen2026-05-11
🧬 biology

Reason to Play: Behavioral and Brain Alignment Between Frontier LRMs and Human Game Learners

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि फ्रंटियर लार्ज रीजनिंग मॉडल्स (LRMs), मानव गेमप्ले व्यवहार से मेल खाने और नवीन गेम लर्निंग के दौरान मस्तिष्क की गतिविधि का पूर्वानुमान लगाने, दोनों ही मामलों में पारंपरिक सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) एजेंटों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जो उन्हें जटिल वातावरण में मानव सीखने और निर्णय लेने के उत्कृष्ट कम्प्यूटेशनल मॉडल के रूप में स्थापित करता है।

Botos Csaba, Sreejan Kumar, Austin Tudor David Andrews, Laurence Hunt, Chris Summerfield, Joshua B. Tenenbaum, Rui Ponte (…)2026-05-11
🤖 AI

Globally Optimal Training of Spiking Neural Networks via Parameter Reconstruction

यह शोध पत्र रिकरेंट थ्रेशोल्ड नेटवर्क (recurrent threshold networks) तक कॉनवेक्सिफिकेशन थ्योरी (convexification theory) का विस्तार करके स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (Spiking Neural Networks) को प्रशिक्षित करने के लिए एक वैश्विक रूप से इष्टतम पैरामीटर पुनर्निर्माण एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जिससे सरोगेट ग्रेडिएंट विधियों (surrogate gradient methods) में अंतर्निहित सन्निकटन त्रुटियों (approximation errors) पर विजय प्राप्त होती है और विभिन्न कार्यों में बेहतर प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी प्रदर्शित होती है।

Himanshu Udupi, Xiaocong Yang, ChengXiang Zhai2026-05-11
🤖 AI

MPD2^2-Router: Mask-aware Multi-expert Prior-regularized Dual-head Deferral Router in Glaucoma Screening and Diagnosis

यह शोध पत्र MPD2^2-Router को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मास्क-अवेयर मल्टी-एक्सपर्ट डिफ़रल फ्रेमवर्क है जो मॉर्फोलॉजी, अनिश्चितता और लागत बाधाओं के आधार पर अनिश्चित मामलों को उपलब्ध मानव विशेषज्ञों तक गतिशील रूप से रूट करके ग्लूकोमा स्क्रीनिंग को अनुकूलित करता है, जिससे विविध समूहों में नैदानिक लागत, सटीकता और संतुलित कार्यभार के बीच पारेटो-इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Wenxin Zhan2026-05-11
🤖 machine learning

Beyond Pairs: Your Language Model is Secretly Optimizing a Preference Graph

यह शोध पत्र GraphDPO प्रस्तुत करता है, जो डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन का एक सिद्धांतपूर्ण सामान्यीकरण है जो ट्रांसिटिविटी (transitivity) को लागू करने और पर्यवेक्षण (supervision) को एकत्रित करने के लिए कई रोलआउट्स द्वारा प्रेरित पूर्ण प्रेफरेंस ग्राफों का लाभ उठाता है, जिससे पेयरवाइज़ (pairwise) विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सकता है और रीजनिंग तथा प्रोग्राम सिंथेसिस कार्यों में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है।

Ning Liu, Chuanneng Sun, Kristina Klinkner, Shervin Malmasi2026-05-11