🤖 AI

Neuro-Symbolic Meta-Policies for Temporal Knowledge-Graph Memory under Partial Observability

यह शोध पत्र एक न्यूरो-सिंबोलिक मेटा-पॉलिसी प्रस्तुत करता है जो आंशिक रूप से दृश्यमान वातावरणों में प्रतिधारण (retention), पुनर्प्राप्ति (retrieval) और विस्मृति (forgetting) के प्रबंधन के लिए सिंबोलिक मेमोरी ह्यूरिस्टिक्स को गतिशील रूप से चुनने हेतु टेम्पोरल नॉलेज ग्राफ और RDF-आधारित मेमोरी रिप्रजेंटेशन का लाभ उठाता है, जिससे उत्कृष्ट दीर्घकालिक प्रदर्शन और स्टेप-लेवल ट्रेसबिलिटी प्राप्त होती है।

Taewoon Kim, Vincent François-Lavet, Michael Cochez2026-07-22
💬 NLP

Relay-Bench: Evaluating LLMs on Multi-Domain Reasoning Chains

Relay-Bench एक समग्र, केवल-टेक्स्ट बेंचमार्क है जिसे बहु-डोमेन तर्क श्रृंखलाओं (multi-domain reasoning chains) पर बड़े भाषा मॉडलों का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो असंतृप्त मिश्रित समस्याएँ प्रस्तुत करता है जिनमें एक ही प्रॉम्प्ट के भीतर कोडिंग, गणित और वेब सर्च जैसे विविध कौशलों को एकीकृत करने की आवश्यकता होती है, जहाँ अग्रणी मॉडल GPT-5.5 (xHigh) 43.3% का स्कोर प्राप्त करता है।

Liam Swayne2026-07-22
🤖 AI

ChainMark: Model-Free LLM Watermarking with Closed-Form Calibration

ChainMark एक मॉडल-मुक्त, सक्रिय वॉटरमार्किंग योजना पेश करता है जो हार्ड मार्कोव ट्रांज़िशन को लागू करने के लिए शब्दावली को की-आधारित अवस्थाओं (keyed states) में विभाजित करता है, जिससे डिटेक्शन मापदंडों का क्लोज्ड-फॉर्म कैलिब्रेशन सक्षम होता है और जनरेटिंग लैंग्वेज मॉडल तक पहुंच की आवश्यकता के बिना ट्रांसलेशन और सब्स्टीट्यूशन हमलों के विरुद्ध प्रमाणित मजबूती प्राप्त होती है।

Chengheng Li-Chen, Kyuhee Kim2026-07-22
🤖 machine learning

CANDOR: Chance-Calibrated Discordance in Frozen Foundation Encoders

यह शोधपत्र CANDOR को प्रस्तुत करता है, जो एक चांस-कैलिब्रेटेड डिसॉर्डेंस (chance-calibrated discordance) मीट्रिक है जो यह प्रकट करता है कि फ्रोजन फाउंडेशन एनकोडर्स (frozen foundation encoders) स्वाभाविक रूप से चिकित्सा निष्कर्षों के प्रति अंधे नहीं होते हैं, बल्कि वे कमजोर ज्यामितीय पृथक्करण (weak geometric separation) और खराब हेड चयन (poor head selection) से ग्रस्त होते हैं, जैसा कि उनके उच्च नियरस्ट-नेबरर एरर रेट्स (nearest-neighbor error rates) से सिद्ध होता है, भले ही हल्के हेड (lightweight heads) मजबूत प्रदर्शन प्राप्त कर लेते हों।

Soroosh Tayebi Arasteh, Sven Nebelung, Daniel Truhn2026-07-22
🧬 biology

Competitive and Complementary Tools

यह शोध पत्र मानव सक्षमता और उपकरण निर्भरता के सह-विकास को एक द्वि-स्थिर (bistable) गतिशील प्रणाली के रूप में मॉडल करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि उपकरणों की अत्यधिक उपलब्धता हिस्टेरेसिस (hysteresis) के कारण मानव एजेंसी के निर्भरता में एक अपरिवर्तनीय पतन को ट्रिगर कर सकती है, एक ऐसी घटना जिसे नेविगेशन से लेकर भाषा मॉडलों तक के विभिन्न क्षेत्रों में प्रमाणित किया गया है।

David C. Krakauer2026-07-22
💬 NLP

Structured Output Collapses Answer Diversity Across 44 Language Models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि स्कीमा प्रवर्तन (schema enforcement) के बिना भी, JSON जैसे संरचित आउटपुट प्रारूपों की मांग करना, 44 भाषा मॉडलों में उत्तरों की विविधता को काफी कम कर देता है और प्रमुख प्रतिक्रियाओं की ओर मॉडल अभिसरण (convergence) को बढ़ाता है, जो यह प्रकट करता है कि केवल प्रॉम्प्ट का रजिस्टर ही—न कि डिकोडिंग बाधाएं—मॉडल व्यवहार के मापने योग्य समरूपीकरण (homogenization) को संचालित करता है।

Tapan Parikh2026-07-22
🤖 AI

Trusted Credentials, Untrusted Behavior: Benchmarking LLM-Agent Security in High-Performance Computing

यह शोध पत्र हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग में "हाइजैकड ऑथोराइज्ड एजेंट" (hijacked authorized agent) की समस्या की पहचान करता है, जहाँ विश्वसनीय उपयोगकर्ता क्रेडेंशियल्स के तहत कार्य करने वाले LLM एजेंटों को अनधिकृत कार्यों को करने के लिए प्रतिकूल इनपुट द्वारा पुनर्निर्देशित किया जा सकता है, और इन सुरक्षा अंतराल को दूर करने के लिए एक नए थ्रेट मॉडल और "टास्कबाउंड" (TaskBound) बेंचमार्क का प्रस्ताव करता है।

Jie Li2026-07-22
⚡ electrical engineering

The Open Ant: A Robot Platform for Reinforcement Learning Research

यह शोध पत्र ओपन एंट (Open Ant) को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स भौतिक रोबोट प्लेटफॉर्म है जिसे सुदृढीकरण अधिगम (रिनफोर्समेंट लर्निंग) अनुसंधान में सिमुलेशन और वास्तविकता के बीच के अंतर को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि शून्य से तीव्र नीति प्रशिक्षण और निर्बाध सिम-टू-रियल स्थानांतरण को सक्षम बनाया जा सके और एक सुलभ प्रायोगिक पारिस्थितिकी तंत्र का समर्थन किया जा सके।

Elena Sorina Lupu, Patrick Spieler, Khurram Javed, Kris De Asis, John D. Martin, Martha Steenstrup, Joseph Modayil2026-07-22
🤖 machine learning

Now We Know? A Systematic Comparison of TerraMind and THOR

यह शोध पत्र दस विविध उपयोग के मामलों में दो यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी के जियोस्पेशियल फाउंडेशन मॉडल्स, THOR और TerraMind का एक व्यवस्थित तुलनात्मक विश्लेषण प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि आर्किटेक्चरल डिज़ाइन विकल्प—विशेष रूप से पैच आकार और डिकोडर जटिलता—मॉडल की पहचान की तुलना में प्रदर्शन भिन्नता को अधिक स्पष्ट करते हैं, जो पूरक निवेश रणनीतियों को प्रकट करते हैं और भविष्य के GFM मूल्यांकन के लिए एक नैदानिक पद्धति स्थापित करते हैं।

Frederick Schindlegger, Kenzo Bounegta, Eva Gmelich Meijling, Johannes Jakubik, Arnt-Børre Salberg, Theodor Forgaard, Ni (…)2026-07-22
🤖 machine learning

Automated Data Engineering and Feature Selection for the Case Study of Warpage Detection in Fused Deposition Modeling

यह शोध पत्र एक स्वचालित डेटा प्रसंस्करण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो FDM वारपेज डिटेक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल-फीचर संयोजनों को पुनरावृत्ति रूप से अनुकूलित करने के लिए सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) और SHAP-आधारित फीचर चयन का उपयोग करता है, जिससे बेसलाइन फुल-फीचर कॉन्फ़िगरेशन की तुलना में भविष्य कहने वाली सटीकता और स्थिरता में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Saleh Valizadeh Sotubadi, Nazanin Mahjourian, Vinh Nguyen2026-07-22