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🤖 AI

Noise is All You Need: Solving Linear Inverse Problems by Noise Combination Sampling with Diffusion Models

यह शोध पत्र "नॉइज़ कॉम्बिनेशन सैंपलिंग" का प्रस्ताव करता है, जो एक शोर उपसमष्टि (noise subspace) से एक इष्टतम शोर वेक्टर को संश्लेषित करने के लिए एक नवीन विधि है ताकि डिफ्यूजन मॉडल में सशर्त जानकारी को स्वाभाविक रूप से समाहित किया जा सके, जिससे बिना किसी चरण-वार हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग की आवश्यकता के, बेहतर मजबूती और स्थिरता के साथ रैखिक व्युत्क्रम समस्याओं (linear inverse problems) को हल किया जा सके।

Xun Su, Hiroyuki Kasai2026-05-06
💬 NLP

Implicature in Interaction: Understanding Implicature Improves Alignment in Human-LLM Interaction

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि प्रॉम्प्ट्स में भाषाई निहितार्थ (linguistic implicature) को शामिल करने से उपयोगकर्ता के इरादे को समझने और संदर्भानुसार प्रासंगिक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार होता है, जिससे विशेष रूप से छोटे मॉडल्स के लिए मानव-AI संरेखण (human-AI alignment) और उपयोगकर्ता प्राथमिकता में वृद्धि होती है।

Asutosh Hota, Jussi P. P. Jokinen2026-05-06
🤖 AI

TetraJet-v2: Accurate NVFP4 Training for Large Language Models with Oscillation Suppression and Outlier Control

TetraJet-v2 एक एंड-टू-एंड 4-बिट पूर्णतः-क्वांटाइज्ड (fully-quantized) ट्रेनिंग विधि है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए सभी लीनियर लेयर्स में NVFP4 प्रिसिजन का उपयोग करती है और वेट ऑसिलेशन (weight oscillation) को प्रभावी ढंग से दबाने और आउटलायर्स को नियंत्रित करने के लिए OsciReset और OutControl को पेश करती है, जिससे FP8 की तुलना में महत्वपूर्ण स्पीडअप के साथ लगभग लॉसलेस (near-lossless) प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Yuxiang Chen, Yifan Liu, Xiaoming Xu, Pengle Zhang, Michael Beyer, Martin Rapp, Jun Zhu, Jianfei Chen2026-05-06
💻 computer science

Continuum: Efficient and Robust Multi-Turn LLM Agent Scheduling with KV Cache Time-to-Live

यह शोध पत्र CacheTTL प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन KV कैश प्रबंधन प्रणाली है जो मल्टी-टर्न LLM एजेंट वर्कफ़्लो में टूल-कॉल ठहराव के दौरान कैश को चुनिंदा रूप से बनाए रखने के लिए एक गतिशील टाइम-टू-लिव मैकेनिज्म का उपयोग करती है, जिससे मौजूदा इवििक्शन नीतियों की तुलना में जॉब कंप्लीशन टाइम में 8 गुना से अधिक सुधार और बेहतर थ्रूपुट प्राप्त होता है।

Hanchen Li, Runyuan He, Qiuyang Mang, Qizheng Zhang, Huanzhi Mao, Xiaokun Chen, Hangrui Zhou, Alvin Cheung, Joseph Gonza (…)2026-05-06
💻 computer science

Hierarchical Memorization in Large Language Models: Evidence from Citation Generation

यह अध्ययन प्रकट करता है कि एलएलएम (LLM) साइटेशन मतिभ्रम (hallucination) कोई द्विआधारी विफलता नहीं है बल्कि एक पदानुक्रमित स्मृति प्रक्रिया है जहाँ तथ्यात्मक सटीकता प्रशिक्षण डेटा की पुनरावृत्ति के साथ लघुगणकीय रूप से (log-linearly) बढ़ती है, जो विशिष्ट थ्रेशोल्ड और घटक-विशिष्ट रिकॉल पैटर्न प्रदर्शित करती है जहाँ वेन्यू (venues), वर्ष या संख्यात्मक क्षेत्रों से पहले शीर्षक और लेखक सीखे जाते हैं।

Junichiro Niimi2026-05-06
🤖 AI

Agentic Learner with Grow-and-Refine Multimodal Semantic Memory

यह शोधपत्र ViLoMem प्रस्तुत करता है, जो एक द्वैत-प्रवाह (dual-stream) मेमोरी फ्रेमवर्क है जो विजुअल डिस्ट्रैक्शन पैटर्न और लॉजिकल रीजनिंग एरर्स को अलग-अलग एनकोड करने के लिए 'ग्रो-एंड-रिफाइन' सिद्धांत का उपयोग करता है, जिससे मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को ट्रेजेक्टरी-आधारित मेमोरी की सीमाओं को पार करने और विविध बेंचमार्क में दोहराई जाने वाली गलतियों को कम करते हुए बेहतर सटीकता प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके।

Weihao Bo, Shan Zhang, Yanpeng Sun, Jingjing Wu, Qunyi Xie, Xiao Tan, Kunbin Chen, Wei He, Xiaofan Li, Na Zhao, Jingdong (…)2026-05-06
🤖 AI

Probabilistic Modeling of Multi-rater Medical Image Segmentation for Diversity and Personalization

यह शोध पत्र ProSeg का प्रस्ताव करता है, जो एक संभाव्य मॉडलिंग ढांचा (probabilistic modeling framework) है जो विविध और विशेषज्ञ-व्यक्तिगत घाव विभाजन (lesion segmentation) को एक साथ प्राप्त करने के लिए दो गुप्त चरों (latent variables) के साथ वेरिएशनल इन्फरेंस का उपयोग करता है, जिससे इमेजिंग अनिश्चितता और अंतर-पर्यवेक्षक परिवर्तनशीलता को संबोधित किया जाता है और नैसोफैरिंगल कार्सिनोमा और लंग नोड्यूल डेटासेट पर मौजूदा अत्याधुनिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन किया जाता है।

Ke Liu, Shangde Gao, Yichao Fu, Shuaike Shen, Shangqi Gao, Chunhua Shen2026-05-06
🤖 AI

2D-ThermAl: Physics-Informed Framework for Thermal Analysis of Circuits using Generative AI

यह शोध पत्र ThermAl का परिचय देता है, जो एक भौतिकी-सूचित (physics-informed) जनरेटिव एआई फ्रेमवर्क है जो सर्किट गतिविधि प्रोफाइल से फुल-चिप थर्मल वितरण की तेजी से और सटीक रूप से भविष्यवाणी करने के लिए एक हाइब्रिड U-Net आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है, जो विविध लेआउट और तापमान श्रेणियों में उच्च सटीकता बनाए रखते हुए पारंपरिक FEM सिमुलेशन की तुलना में 200 गुना अधिक गति प्राप्त करता है।

Soumyadeep Chandra, Sayeed Shafayet Chowdhury, Kaushik Roy2026-05-06
🤖 AI

InfiniteDiffusion: Bridging Learned Fidelity and Procedural Utility for Open-World Terrain Generation

यह शोध पत्र InfiniteDiffusion पेश करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) एल्गोरिदम है जो डिफ्यूजन सैंपलिंग को पुनर्गठित करके वास्तविक समय में, अनंत और सीड-सुसंगत (seed-consistent) टेरेन जनरेशन को सक्षम बनाता है ताकि सीखे गए मॉडलों की उच्च सटीकता को पारंपरिक प्रक्रियात्मक शोर (procedural noise) की असीमित उपयोगिता के साथ जोड़ा जा सके।

Alexander Goslin2026-05-06
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A Neuro-Symbolic Framework for Accountability in Public-Sector AI

यह शोध प्रबंध एक न्यूरो-सिम्बोलिक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एक वैधानिक ऑन्टोलॉजी, नियम निष्कर्षण और सॉल्वर-आधारित तर्क को एकीकृत करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कैलफ्रेस (CalFresh) के लिए स्वचालित पात्रता निर्णय कानूनी नियमों के अनुरूप हों, जिससे पता लगाने योग्य और चुनौती देने योग्य प्रक्रियात्मक जवाबदेही सक्षम हो सके।

Allen Daniel Sunny, Ido Sivan-Sevilla2026-05-06✓ Author reviewed ⓘ