🤖 AI

Prediction and Empowerment: A Theory of Agency through Bridge Interfaces

यह शोध पत्र नियत (deterministic) आंशिक रूप से दृश्यमान (partially observable) दुनियाओं में एजेंसी के एक सिद्धांत का प्रस्ताव करता है जो पूर्वानुमान (prediction), संपीड़न (compression) और सशक्तिकरण (empowerment) के बीच अंतर करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि पूर्ण पूर्वानुमान के लिए या तो प्रासंगिक गुप्त संरचनाओं (latent structures) की पहचान करना आवश्यक है या ओवरराइट नियंत्रण (overwrite control) का प्रयोग करना आवश्यक है, जिससे यह परिष्कृत ब्रिज इंटरफेस के माध्यम से एआई उद्देश्यों को मानवीय इरादों के साथ संरेखित करने के लिए एक डिज़ाइन ढांचा प्रदान करता है।

Richard Csaky2026-05-08
🤖 AI

Human-AI Co-Evolution and Epistemic Collapse: A Dynamical Systems Perspective

यह शोध पत्र एक एकीकृत गतिशील प्रणालियों के ढांचे (unified dynamical systems framework) का प्रस्ताव करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि मानव संज्ञान और एआई मॉडलों के बीच युग्मित फीडबैक लूप (coupled feedback loop) विशिष्ट विकासवादी व्यवस्थाओं (evolutionary regimes) की ओर ले जा सकता है, जिसमें एक अपभ्रंश अभिसरण (degenerative convergence) शामिल है जहाँ एआई पर अत्यधिक निर्भरता एक सूचना अवरोध (information bottleneck) उत्पन्न करती है जो ज्ञान की विविधता को कम करती है और प्रणाली को उप-इष्टतम संतुलन (suboptimal equilibria) की ओर धकेलती है।

Xuening Wu, Yanlan Kang, Qianya Xu, Kexuan Xie, Jiaqi Mi, Honggang Wang, Yubin Liu, Zeping Chen2026-05-08
💬 NLP

Is Escalation Worth It? A Decision-Theoretic Characterization of LLM Cascades

यह योगदान LLM कैस्केड्स के लागत-गुणवत्ता सीमा वक्रों (cost-quality frontier curves) को चित्रित करने के लिए एक निर्णय-सैद्धांतिक ढांचे को प्रस्तुत करता है और यह प्रदर्शित करता है कि मध्यवर्ती चरणों की कमी के बजाय, शुरुआती सस्ते मॉडल जनरेशन के लिए भुगतान करने से जुड़ी संरचनात्मक लागतें, सरल रूटिंग रणनीतियों की तुलना में मल्टी-स्टेज कैस्केड्स के प्रदर्शन लाभों को मौलिक रूप से सीमित करती हैं।

Dylan Bouchard2026-05-08
🤖 machine learning

Flow Matching with Arbitrary Auxiliary Paths

यह शोध पत्र AuxPath-FM प्रस्तुत करता है, जो एक सामान्यीकृत फ्लो मैचिंग फ्रेमवर्क है जो संभाव्यता पथ (probability path) में एक मनमाने वितरण से एक सहायक चर (auxiliary variable) को सम्मिलित करता है, जिससे सैद्धांतिक निरंतरता बनाए रखते हुए विविध ज्यामितीय गुणों और लेबल-निर्देशित जनरेशन जैसे विशिष्ट कार्यों को सक्षम बनाया जा सके।

Xin Peng, Ang Gao2026-05-08
🤖 machine learning

eXplaining to Learn (eX2L): Regularization Using Contrastive Visual Explanation Pairs for Distribution Shifts

यह शोधपत्र eX2L का प्रस्ताव करता है, जो एक व्याख्यात्मक ढांचा (interpretable framework) है जो लेबल क्लासिफायर और कन्फाउंडर क्लासिफायर के Grad-CAM मैप्स के बीच समानता को दंडित करके वितरण बदलावों (distribution shifts) को कम करता है ताकि कन्फाउंडिंग फीचर्स को डिकोरिलेट किया जा सके, जिससे स्पूरियस मैनी-टू-मैनी हार्ड चैलेंज (Spurious Many-to-Many Hard Challenge) बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Paulo Mario P. Medina, Jose Marie Antonio Miñoza, Sebastian C. Ibañez2026-05-08
🤖 AI

Debiased Multimodal Personality Understanding through Dual Causal Intervention

यह शोध पत्र एक ड्यूल कॉज़ल एडजस्टमेंट नेटवर्क (DCAN) प्रस्तावित करता है जो मल्टीमॉडल व्यक्तित्व समझ में विषय संबंधी पूर्वाग्रहों (subject biases) को कम करने के लिए बैक-डोर और फ्रंट-डोर कॉज़ल इंटरवेंशन का उपयोग करता है, जो बेंचमार्क डेटासेट पर अत्याधुनिक सटीकता और निष्पक्षता में सुधार प्राप्त करता है और साथ ही आगे के अनुसंधान के लिए एक नया जनसांख्यिकीय-एनोटेटेड डेटासेट पेश करता है।

Yangfu Zhu, Zitong Han, Nianwen Ning, Yuting Wei, Yuandong Wang, Hang Feng, Zhenzhou Shao2026-05-08
🤖 AI

Continuous-Time Distribution Matching for Few-Step Diffusion Distillation

यह शोध पत्र कंटीन्यूअस-टाइम डिस्ट्रीब्यूशन मैचिंग (CDM) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डिस्टिलेशन फ्रेमवर्क है जो विरल डिस्क्रीट सुपरविजन को डायनेमिक कंटीन्यूअस-टाइम ऑप्टिमाइजेशन और ऑफ-ट्रैजेक्टरी अलाइनमेंट से बदलकर कम-चरण वाले डिफ्यूजन मॉडल्स को बेहतर बनाता है, जिससे जटिल सहायक मॉड्यूल पर निर्भर किए बिना उच्च दृश्य निष्ठा (विजुअल फिडेलिटी) प्राप्त की जाती है।

Tao Liu, Hao Yan, Mengting Chen, Taihang Hu, Zhengrong Yue, Zihao Pan, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Ming-Ming Cheng, Bo Zh (…)2026-05-08
🤖 machine learning

Asymmetric On-Policy Distillation: Bridging Exploitation and Imitation at the Token Level

यह शोध पत्र एसिमेट्रिक ऑन-पॉलिसी डिस्टिलेशन (AOPD) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन प्रशिक्षण ढांचा है जो अप्रभावी नकारात्मक सुदृढ़ीकरण को स्थानीयकृत विचलन न्यूनीकरण (localized divergence minimization) से बदलकर मानक ऑन-पॉलिसी डिस्टिलेशन की संरचनात्मक कमजोरियों को संबोधित करता है, जिससे उच्च नीति एंट्रॉपी बनाए रखते हुए गणितीय तर्क और टूल-उपयोग अनुकूलन में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Nan Jia, Haojin Yang, Xing Ma, Jiesong Lian, Shuailiang Zhang, Weipeng Zhang, Ke Zeng, Xunliang Cai, Zequn Sun2026-05-08
⚡ electrical engineering

Consistent Geometric Deep Learning via Hilbert Bundles and Cellular Sheaves

यह शोध पत्र HilbNets को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ज्यामितीय गहन शिक्षण (geometric deep learning) ढांचा है जो हिल्बर्ट बंडलों (Hilbert bundles) पर कनेक्शन लैपलेसियन (connection Laplacians) का उपयोग करता है ताकि अनियमित डोमेन पर अनंत-आयामी संकेतों के लिए सुसंगत, हस्तांतरणीय कनवल्शनल लर्निंग को सक्षम किया जा सके, यह सिद्ध करते हुए कि उनके विविक्त सेलुलर शीफ सन्निकटन (discrete cellular sheaf approximations) अंतर्निहित निरंतर ऑपरेटरों की ओर अभिसरित होते हैं।

Kartik Tandon, Julian Gould, Tanishq Bhatia, Francesca Dominici, Alejandro Ribeiro, Claudio Battiloro2026-05-08
🤖 AI

Knowledge Graphs, the Missing Link in Agentic AI-based Formal Verification

यह शोध पत्र एक सत्यापन-केंद्रित नॉलेज ग्राफ (Knowledge Graph) प्रस्तावित करता है जो विनिर्देशों (specifications), RTL और औपचारिक टूल फीडबैक से प्राप्त संरचित मध्यवर्ती निरूपणों को एकीकृत करता है ताकि एक मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो को निर्देशित किया जा सके, जिससे औपचारिक सत्यापन के लिए LLM-जनित सिस्टमवेरिलॉग एसर्शन (SystemVerilog Assertions) की ग्राउंडिंग, कंपिबिलिटी और कवरेज में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Vaisakh Naduvodi Viswambharan, Keerthan Kopparam Radhakrishna, Deepak Narayan Gadde, Aman Kumar2026-05-08