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The Compliance Trap: How Structural Constraints Degrade Frontier AI Metacognition Under Adversarial Pressure

यह शोध पत्र SCHEMA मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि अत्याधुनिक एआई मॉडल अक्सर प्रतिकूल दबाव के तहत विनाशकारी मेटाकॉग्निटिव क्षरण (metacognitive degradation) से ग्रस्त होते हैं, जो अस्तित्व संबंधी खतरों के कारण नहीं, बल्कि एक "अनुपालन जाल" (Compliance Trap) के कारण होता है जहाँ निर्देश का पालन करना ज्ञानमीमांसीय सीमाओं (epistemic boundaries) पर हावी हो जाता है, एक ऐसी विफलता जिसे उन्नत तर्क मॉडल गंभीर रूप से प्रदर्शित करते हैं जबकि कॉन्स्टिट्यूशनल एआई (Constitutional AI) जैसा संरेखण-विशिष्ट प्रशिक्षण इसे प्रभावी ढंग से रोक सकता है।

Rahul Kumar2026-05-06
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FitText: Evolving Agent Tool Ecologies via Memetic Retrieval

FitText एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) ढांचा है जो एक एजेंट के रीजनिंग लूप में गतिशील, विकासवादी "मेमेटिक रिट्रीवल" (Memetic Retrieval) को एम्बेड करके उपयोगकर्ता कार्यों और API दस्तावेज़ों के बीच के सिमेंटिक अंतर को पाटता है, जो स्थिर रिट्रीवल विधियों की तुलना में विविध बेंचमार्क पर टूल चयन की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Kyle Zheng, Han Zhang, Renliang Sun, Chenchen Ye, Wei Wang2026-05-06
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The Model Knows, the Decoder Finds: Future Value Guided Particle Power Sampling

यह शोधपत्र ऑक्सिलरी पार्टिकल पावर सैंपलिंग (APPS) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त डिकोडिंग एल्गोरिदम है जो भविष्य-मूल्य-निर्देशित चयन (future-value-guided selection) के साथ एक ब्लॉकवाइज पार्टिकल दृष्टिकोण का उपयोग करके, सिद्धांतपूर्ण पावर सैंपलिंग के माध्यम से उच्च-संभावना वाले बहु-चरणीय तर्क समाधानों को कुशलतापूर्वक खोजने के लिए बेस LLMs के सटीकता-रनटाइम ट्रेड-ऑफ में सुधार करता है।

Tu Nguyen, Rasul Tutunov, Xiaotong Ji, Matthieu Zimmer2026-05-06
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Measuring AI Reasoning: A Guide for Researchers

यह शोध पत्र तर्क देता है कि एआई (AI) तर्क के मूल्यांकन को केवल अंतिम-उत्तर की सटीकता पर निर्भर रहने के बजाय एक प्रक्रिया-आधारित दृष्टिकोण की ओर स्थानांतरित होना चाहिए जो मध्यवर्ती तर्क प्रक्षेप पथों (reasoning traces) की निष्ठा और वैधता का आकलन करता है, क्योंकि अनुकूलनशील, बहु-चरणीय खोज (multi-step search), एकल फॉरवर्ड पास से संरचनात्मक रूप से भिन्न है और मॉडल के व्यवहार के निदान के लिए आवश्यक है।

Munachiso Samuel Nwadike, Zangir Iklassov, Kareem Ali, Rifo Genadi, Kentaro Inui2026-05-06
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Position: How can Graphs Help Large Language Models?

यह शोध पत्र इस बात की खोज करता है कि कैसे ग्राफ संरचनाएं लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को अद्यतित ज्ञान प्रदान करके मतिभ्रम (hallucinations) को कम करने, ग्राफ-आधारित प्रॉम्प्टिंग तकनीकों के माध्यम से उन्नत तर्क को सक्षम करने और विभिन्न डोमेन में संरचित डेटा की समझ में सुधार करके उन्हें बेहतर बना सकती हैं।

Xiyuan Wang, Yi Hu, Yanbo Wang, Chuan Shi, Muhan Zhang2026-05-06
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Causal Software Engineering: A Vision and Roadmap

यह शोध पत्र "कॉज़ल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग" (Causal Software Engineering) को एक नए प्रतिमान के रूप में प्रस्तावित करता है जो सहसंबंधी एआई (correlational AI) से आगे बढ़कर उच्च-जोखिम वाले निर्णय लेने के लिए कारण संबंधी मॉडलों और तर्क को व्यवस्थित रूप से लागू करता है, जो सॉफ्टवेयर जीवनचक्र में महत्वपूर्ण "क्या-होता-यदि" (what-if) वाले प्रश्नों के उत्तर देने के लिए उपकरणों, कार्यप्रवाहों और बेंचमार्क का एक रोडमैप प्रदान करता है।

Roberto Pietrantuono, Luca Giamattei, Stefano Russo, Julien Siebert, Neil Walkinshaw2026-05-06
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LLM-Assisted Repository-Level Generation with Structured Spec-Driven Engineering

यह शोधपत्र स्ट्रक्चर्ड स्पेक-ड्रिवन इंजीनियरिंग (SSDE) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा प्रतिमान (पैराडाइम) है जो प्राकृतिक भाषा के प्रॉम्प्ट्स की अस्पष्टता और गुणवत्ता संबंधी सीमाओं को दूर करने के लिए संरचित विनिर्देशों (स्ट्रक्चर्ड स्पेसिफिकेशन्स) का उपयोग करता है, जिससे रिपॉजिटरी स्तर पर उच्च-गुणवत्ता वाले, सत्यापन योग्य कोड जनरेशन को सक्षम बनाया जा सके।

Shuzhao Feng, Boqi Chen, Brett H Meyer, Gunter Mussbacher2026-05-06✓ Author reviewed
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Reference-Sampled Boltzmann Projection for KL-Regularized RLVR: Target-Matched Weighted SFT, Finite One-Shot Gaps, and Policy Mirror Descent

यह शोध पत्र रेफरेंस-सैंपलड बोल्ट्ज़मैन प्रोजेक्शन (BOLT) को प्रस्तुत करता है, जो एक अनूठा, प्रॉम्प्ट-नॉर्मलाइज्ड वेटेड SFT ऑब्जेक्टिव व्युत्पन्न करने की एक विधि है ताकि KL-रेगुलराइज्ड RLVR टार्गेट पॉलिसी से सटीक रूप से मेल खाया जा सके, जिससे ऑनलाइन रोलआउट बाधाओं को समाप्त किया जा सके और एक परिमित वन-शॉट विश्लेषण प्रदान किया जा सके जो स्टैटिक ट्रेनिंग की सीमाओं और रिफ्रेश्ड सैंपलिंग के लाभों को स्पष्ट करता है।

Yao Shu, Chenxing Wei, Hongbin Lin, Shuang Qiu, Hui Xiong2026-05-06
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Efficient Temporal Datalog Materialisation for Composite Event Recognition

यह शोध पत्र एक एकीकृत टेम्पोरल डैटलॉग (Temporal Datalog) ढांचे में उन्हें मैप करके विजातीय इवेंट स्पेसिफिकेशन भाषाओं की तुलना करने की चुनौती को संबोधित करता है और उच्च-वेग वाले डेटा स्ट्रीम पर कुशल, सामान्यीकरण योग्य कंपोजिट इवेंट रिकग्निशन को सक्षम करने के लिए स्ट्रीमिंग ट्रिगर ग्राफ्स (Streaming Trigger Graphs) पेश करता है।

Periklis Mantenoglou2026-05-06
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Efficient Preference Poisoning Attack on Offline RLHF

यह शोध पत्र दो कुशल आक्रमण विधियों, बाइनरी-अवेयर लैटिस अटैक (BAL-A) और बाइनरी मैचिंग पर्स्यूट अटैक (BMP-A) का प्रस्ताव करता है, जो ऑफलाइन RLHF में लक्षित प्राथमिकता विषाक्तता (preference poisoning) की समस्या को एक संरचित बाइनरी स्पार्स एप्रोक्सिमेशन कार्य के रूप में हल करने के लिए लेबल फ्लिप के कारण होने वाले पैरामीटर-स्वतंत्र ग्रेडिएंट शिफ्ट का लाभ उठाते हैं।

Chenye Yang, Weiyu Xu, Lifeng Lai2026-05-06