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cs.AI

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💻 computer science

Say the Mission, Execute the Swarm: Agent-Enhanced LLM Reasoning in the Web-of-Drones

यह शोध पत्र एक एजेंट-संवर्धित (agent-enhanced) LLM फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो UAV स्वॉर्म्स के प्राकृतिक भाषा नियंत्रण को सक्षम करने के लिए W3C वेब ऑफ थिंग्स मानकों और मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल का लाभ उठाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि वर्तमान LLMs बिना ग्राउंडिंग के विश्वसनीय निष्पादन में संघर्ष करते हैं, कार्य-विशिष्ट उपकरण और रनटाइम गार्डरेल्स मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।

Andrea Iannoli, Lorenzo Gigli, Luca Sciullo, Angelo Trotta, Marco Di Felice2026-05-06
🤖 machine learning

Agentic-imodels: Evolving agentic interpretability tools via autoresearch

यह शोधपत्र Agentic-imodels को प्रस्तुत करता है, जो एक ऑटो-रिसर्च फ्रेमवर्क है जो भविष्य कहनेवाला सटीकता (predictive accuracy) और एजेंट-केंद्रित व्याख्यात्मकता (agent-facing interpretability) दोनों के लिए अनुकूलित scikit-learn-संगत रिग्रेसर्स को विकसित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि LLMs द्वारा "सिमुलेट करने योग्य" (simulatable) होने के लिए डिज़ाइन किए गए मॉडल डाउनस्ट्रीम एजेंटिक डेटा साइंस प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं।

Chandan Singh, Yan Shuo Tan, Weijia Xu, Zelalem Gero, Weiwei Yang, Michel Galley, Jianfeng Gao2026-05-06
💻 computer science

RoboAlign-R1: Distilled Multimodal Reward Alignment for Robot Video World Models

यह शोध पत्र RoboAlign-R1 प्रस्तुत करता है, जो एक ढांचा (framework) है जो एक मल्टीमॉडल टीचर जज को पोस्ट-ट्रेनिंग के लिए रिवॉर्ड मॉडल में डिस्टिल करके और एक स्लाइडिंग विंडो री-एनकोडिंग रणनीति का उपयोग करके रोबोट वीडियो वर्ल्ड मॉडल्स को बढ़ाता है, जिससे इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग, मैनिपुलेशन सटीकता, फिजिकल प्लाउज़िबिलिटी और लॉन्ग-होरिज़न प्रेडिक्शन स्टेबिलिटी में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Hao Wu, Yuqi Li, Yuan Gao, Fan Xu, Fan Zhang, Kun Wang, Penghao Zhao, Qiufeng Wang, Yizhou Zhao, Weiyan Wang, Yingli Tia (…)2026-05-06
💻 computer science

MCJudgeBench: A Benchmark for Constraint-Level Judge Evaluation in Multi-Constraint Instruction Following

यह शोध पत्र MCJudgeBench प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-कन्स्ट्रेंट इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग के लिए बाधा स्तर (constraint level) पर LLM जजों का मूल्यांकन करने हेतु डिज़ाइन किया गया एक नया बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि समग्र जज प्रदर्शन विशिष्ट लेबल श्रेणियों में विश्वसनीयता या गड़बड़ी (perturbations) के विरुद्ध स्थिरता की गारंटी नहीं देता है।

Jaeyun Lee, Junyoung Koh, Zeynel Tok, Hunar Batra, Ronald Clark2026-05-06
💻 computer science

Quantifying the human visual exposome with vision language models

यह शोध पत्र एक स्केलेबल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मानव दृश्य एक्सपोसोम (visual exposome) को मापने के लिए इकोलॉजिकल मोमेंटरी असेसमेंट को विजन लैंग्वेज मॉडल्स के साथ जोड़ता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि प्रथम-व्यक्ति इमेजरी का वस्तुनिष्ठ विश्लेषण प्रभाव (affect) और क्रोनिक स्ट्रेस जैसे मानसिक स्वास्थ्य परिणामों की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी कर सकता है।

Christian Rominger (University of Graz), Andreas R. Schwerdtfeger (University of Graz), Malay Gaherwar Singh (TU Dresden (…)2026-05-06
💻 computer science

EvoLM: Self-Evolving Language Models through Co-Evolved Discriminative Rubrics

यह शोध पत्र EvoLM को प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) पोस्ट-ट्रेनिंग विधि है जो भाषा मॉडलों को विशिष्ट उदाहरणों के लिए विभेदक रूब्रिक्स (discriminative rubrics) उत्पन्न करने और उन रूब्रिक्स को रिवॉर्ड के रूप में उपयोग करके पॉलिसी प्रदर्शन को अनुकूलित करने के बीच बारी-बारी से कार्य करते हुए पुनरावृत्ति के माध्यम से सुधार करने में सक्षम बनाती है, जिससे बाहरी मानव या मॉडल पर्यवेक्षण पर निर्भर किए बिना बेहतर परिणाम प्राप्त होते हैं।

Shuyue Stella Li, Rui Xin, Teng Xiao, Yike Wang, Rulin Shao, Zoey Hao, Melanie Sclar, Sewoong Oh, Faeze Brahman, Pang We (…)2026-05-06
🤖 machine learning

Spatiotemporal Convolutions on EEG signal -- A Representation Learning Perspective on Efficient and Explainable EEG Classification with Convolutional Neural Nets

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि उथले (shallow) CNNs में स्वतंत्र 1D कनवल्शन को द्वि-आयामी स्थानिक-कालिक (bi-dimensional spatiotemporal) कनवल्शन से बदलने से, उच्च-आयामी EEG वर्गीकरण कार्यों के लिए प्रशिक्षण और अनुमान (inference) की गति में उल्लेखनीय वृद्धि होती है, जबकि अलग-अलग आंतरिक प्रतिनिधित्व ज्यामिति (internal representational geometries) प्रकट होने के बावजूद प्रदर्शन को यथावत बनाए रखा जाता है।

Laurits Dixen, Stefan Heinrich, Paolo Burelli2026-05-06
💻 computer science

QKVShare: Quantized KV-Cache Handoff for Multi-Agent On-Device LLMs

QKVShare कुशल मल्टी-एजेंट ऑन-डिवाइस LLMs के लिए एक फ्रेमवर्क है जो मिक्सड-प्रिसिजन एलोकेशन के साथ क्वांटाइज्ड KV-कैशे हैंडऑफ और एक सेल्फ-कंटेन्ड रिप्रेजेंटेशन का उपयोग करता है ताकि फुल री-प्रीफिलिंग की तुलना में, विशेष रूप से डीपर-हॉप परिदृश्यों में, टाइम-टू-फर्स्ट-टोकन लेटेंसी को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।

Pratik Honavar, Tejpratap GVSL2026-05-06
💻 computer science

Contextual Multi-Objective Optimization: Rethinking Objectives in Frontier AI Systems

यह शोध पत्र तर्क देता है कि फ्रंटियर एआई (frontier AI) प्रणालियों में कई विफलताएं क्षमता की सीमाओं के बजाय उद्देश्य चयन (objective selection) से उत्पन्न होती हैं, और एक "संदर्भगत बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन" (contextual multi-objective optimization) ढांचे का प्रस्ताव देता है जहाँ प्रणालियाँ खुले परिवेश वाले सेटिंग्स में विश्वसनीयता सुधारने के लिए गतिशील रूप से कई संदर्भ-निर्भर लक्ष्यों और बाधाओं की पहचान, प्राथमिकता और संतुलन बनाती हैं।

Jie Zhou, Qin Chen, Liang He2026-05-06
⚡ electrical engineering

PHALAR: Phasors for Learned Musical Audio Representations

PHALAR एक कंट्रास्टिव फ्रेमवर्क है जो स्टेम रिट्रीवल (stem retrieval) के लिए सीखा गया स्पेक्ट्रल पूलिंग और कॉम्प्लेक्स-वैल्यूड हेड्स का उपयोग करता है ताकि पिच और फेज इक्विवेरिएंस (pitch and phase equivariance) को लागू किया जा सके, जिससे रिट्रीवल टास्क से परे मजबूत म्यूजिकल स्ट्रक्चर्स को कैप्चर करते हुए काफी कम पैरामीटर्स और तेज़ ट्रेनिंग के साथ स्टेट-ऑफ-द-आर्ट सटीकता प्राप्त होती है।

Davide Marincione, Michele Mancusi, Giorgio Strano, Luca Cerovaz, Donato Crisostomi, Roberto Ribuoli, Emanuele Rodolà2026-05-06