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Talk is Cheap, Communication is Hard: Dynamic Grounding Failures and Repair in Multi-Agent Negotiation

यह शोध पत्र एक बहु-चरणीय (multi-turn) वार्तालाप ढांचे को प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि बहु-एजेंट एलएलएम (multi-agent LLMs) गतिशील ग्राउंडिंग विफलताओं—जैसे कि हठधर्मी एंकरिंग (stubborn anchoring) और संदर्भ संबंधी बाइंडिंग विफलताएं (referential binding failures)—के कारण लगातार इष्टतम परिणामों को प्राप्त करने में विफल रहते हैं, न कि व्यक्तिगत तर्क सीमाओं के कारण, जो स्थिर बेंचमार्क से परे संवादात्मक समन्वय प्रक्रियाओं का अध्ययन करने की महत्वपूर्ण आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Yiheng Yao, Chelsea Zou, Robert D. Hawkins2026-05-06
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Neural Decision-Propagation for Answer Set Programming

यह शोध पत्र न्यूरल डिसीजन-प्रोपैगेशन (NDProp) को प्रस्तुत करता है, जो एक विभेदक (differentiable) विधि है जो स्थिर मॉडलों को कुशलतापूर्वक कंप्यूट करने के लिए न्यूरल निर्णय लेने और फजी प्रोपेगेशन के बीच बारी-बारी से कार्य करती है, जिससे न्यूरो-सिंबोलिक आंसर सेट प्रोग्रामिंग में शास्त्रीय सॉल्वरों की स्केलेबिलिटी बाधाओं को दूर किया जा सके।

Thomas Eiter, Katsumi Inoue, Sota Moriyama2026-05-06
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TMD-Bench: A Multi-Level Evaluation Paradigm for Music-Dance Co-Generation

यह शोध पत्र TMD-Bench प्रस्तुत करता है, जो टेक्स्ट-ड्रिवन म्यूजिक-डांस को-जेनरेशन के लिए एक व्यापक बहु-स्तरीय मूल्यांकन प्रतिमान है जो लयबद्ध संरेखण (रिदमिक अलाइनमेंट) और जनरेशन की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए भौतिक मेट्रिक्स और संवेदी निर्णयों को जोड़ता है, जो वर्तमान वाणिज्यिक मॉडलों की सीमाओं और एक नए रिदम-अलाइन्ड बेसलाइन की प्रभावशीलता दोनों को प्रकट करता है।

Xiaoda Yang, Majun Zhang, Changhao Pan, Nick Huang, Yang Yuguang, Fan Zhuo, Pengfei Zhou, Jin Zhou, Sizhe Shan, Shan Yan (…)2026-05-06
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GeoSAE: Geometric Prior-Guided Layer-Wise Sparse Autoencoder Annotation of Brain MRI Foundation Models

यह शोध पत्र GeoSAE को प्रस्तुत करता है, जो एक ज्यामिति-निर्देशित स्पार्स ऑटोएनकोडर ढांचा है जो मस्तिष्क एमआरआई (MRI) फाउंडेशन मॉडल्स में फीचर कोलैप्स और एजिंग कन्फाउंड्स (aging confounds) पर विजय प्राप्त करने के लिए, व्याख्या योग्य विशेषताओं के एक संक्षिप्त, सुसंगत और न्यूरोएनाटॉमिकली सुसंगत सेट को निकालने में सक्षम है जो अल्जाइमर रोग के रूपांतरण की भविष्यवाणी करने में सक्षम है।

Favour Nerrise (Stanford University), Lucy Yin (Stanford University), Mohammad H. Abbasi (Stanford University), Kilian M (…)2026-05-06
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Remote Action Generation: Remote Control with Minimal Communication

यह शोध पत्र GRASP को प्रस्तुत करता है, जो रिमोट कंट्रोल के लिए एक नया ढांचा है जो इंटरैक्टिव लर्निंग में संचार ओवरहेड को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है, क्योंकि इसमें कंट्रोलर एक्टर्स को पूर्ण एक्शन विनिर्देशों या रिवॉर्ड्स को प्रसारित करने के बजाय, एक्टर्स को इम्पोर्टेंस सैंपलिंग के माध्यम से स्थानीय रूप से एक्शन सैंपल करने और सीखने के लिए न्यूनतम मार्गदर्शन भेजता है।

Szymon Kobus, Deniz Gündüz2026-05-06
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NeuroState-Bench: A Human-Calibrated Benchmark for Commitment Integrity in LLM Agent Profiles

NeuroState-Bench एक मानव-कैलिब्रेटेड बेंचमार्क है जो प्रतिबद्धता अखंडता (commitment integrity) को मापने के लिए साइड-क्वेरी प्रोब्स का उपयोग करके LLM एजेंट प्रोफाइल्स का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि कार्य सफलता और अखंडता अक्सर भिन्न होते हैं और पारंपरिक सफलता मेट्रिक्स की तुलना में डिस्ट्रैक्टर गड़बड़ी (distractor perturbations) के तहत अखंडता रैंकिंग अधिक स्थिर होती है।

Jia Xiao2026-05-06
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Disentangled Anatomy-Disease Diffusion (DADD) for Controllable Ulcerative Colitis Progression Synthesis

यह शोध पत्र 'डिसेंटैंगल्ड एनाटॉमी-डिजीज डिफ्यूजन' (DADD) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो एक 'फीचर प्यूरीफायर' और 'ट्रिपल-पाथवे क्रॉस-अटेंशन' तंत्र के माध्यम से रोग की गंभीरता से रोगी-विशिष्ट शरीर रचना (एनाटॉमी) को अलग करके, नियंत्रित अनुदैर्ध्य (लॉन्गीटुडिनल) अल्सरेटिव कोलाइटिस एंडोस्कोपी छवियों को संश्लेषित करता है, जिससे विषम डेटासेट को संतुलित करने और डाउनस्ट्रीम वर्गीकरण में सुधार करने के लिए सभी गंभीरता स्तरों में उच्च-सटीक छवियां उत्पन्न की जा सकती हैं।

Umut Dundar, Alptekin Temizel2026-05-06
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ShiftLIF: Efficient Multi-Level Spiking Neurons with Power-of-Two Quantization

यह शोध पत्र ShiftLIF का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टी-लेवल स्पाइकिंग न्यूरॉन है जो प्रतिनिधित्व क्षमता को बढ़ाने और मल्टीप्लायर-मुक्त गणना को सक्षम करने के लिए टू-पावर क्वांटाइजेशन का उपयोग करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में विविध एज सेंसिंग कार्यों में बेहतर सटीकता-दक्षता ट्रेड-ऑफ प्राप्त होता है।

Kaiwen Tang, Di Yu, Jiaqi Zheng, Changze Lv, Qianhui Liu, Zhanglu Yan, Weng-Fai Wong2026-05-06
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Leveraging Data Symmetries to Select an Optimal Subset of Training Data under Label Noise

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि उच्च-आयामी परिवेशों में, k-निकटतम पड़ोसी (k-nearest neighbor) सटीकता में सुधार के लिए डेटा समरूपताओं और अपरिवर्तनीयताओं का लाभ उठाना, इष्टतम, कम-शोर वाले प्रशिक्षण उपसमुच्चयों के चयन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, तब भी जब अंतर्निहित अपरिवर्तनीयता जानकारी केवल आंशिक रूप से ज्ञात हो।

Kumar Shubham, Pavan Karjol, Kiran M K, Prathosh AP2026-05-06
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BadmintonGRF: A Multimodal Dataset and Benchmark for Markerless Ground Reaction Force Estimation in Badminton

यह शोध पत्र बैडमिंटनGRF को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टीमॉडल डेटासेट और बेंचमार्क है जिसमें 10 विषयों से सिंक्रोनाइज़्ड हाई-फ्रेम-रेट मल्टी-व्यू वीडियो और इंस्ट्रूमेंटेड ग्राउंड रिएक्शन फोर्स डेटा शामिल है, जिसे क्यूरेटेड इम्पैक्ट सेगमेंट्स, टाइम-अलाइन्ड मेटाडेटा और व्यापक बेसलाइन मूल्यांकन के माध्यम से बैडमिंटन में मार्करलेस लोड अनुमान को आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Kuoye Niu, Jianwei Li, Shengze Cai, Yong Ma, Mengyao Jia, Lishun Shen, Zhenheng Zhang, Yuxin Peng, Xian Song2026-05-06