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🤖 AI

Social Bias in LLM-Generated Code: Benchmark and Mitigation

यह शोध पत्र LLM द्वारा जनरेट किए गए कोड में गंभीर जनसांख्यिकीय पूर्वाग्रहों (demographic biases) को उजागर करने के लिए SocialBias-Bench प्रस्तुत करता है, यह प्रदर्शित करता है कि मानक प्रॉम्प्ट हस्तक्षेप अक्सर इस समस्या को और बढ़ा देते हैं, और एक मॉड्यूलर फेयरनेस मॉनिटर एजेंट (Fairness Monitor Agent) का प्रस्ताव करता है जो निष्पादन योग्य टेस्ट सुइट्स (executable test suites) की आवश्यकता के बिना, पुनरावृत्ति समीक्षा (iterative review) के माध्यम से कार्यात्मक शुद्धता (functional correctness) में सुधार करते हुए पूर्वाग्रह को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।

Fazle Rabbi, Lin Ling, Song Wang, Jinqiu Yang2026-05-04
🤖 AI

Physically Native World Models: A Hamiltonian Perspective on Generative World Modeling

यह शोध पत्र हैमिल्टोनियन वर्ल्ड मॉडल्स (Hamiltonian World Models) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो प्रेक्षणों को संरचित लेटेंट फेज स्पेस (latent phase spaces) में एनकोड करता है और एम्बोडीड निर्णय लेने (embodied decision-making) के लिए भौतिक रूप से सार्थक, क्रिया-नियंत्रणीय और दीर्घ-अवधि स्थिर भविष्यवाणियां उत्पन्न करने के लिए उन्हें हैमिल्टोनियन-प्रेरित गतिकी (Hamiltonian-inspired dynamics) का उपयोग करके विकसित करता है।

Sen Cui, Jingheng Ma2026-05-04
🤖 AI

AEM: Adaptive Entropy Modulation for Multi-Turn Agentic Reinforcement Learning

यह शोध पत्र AEM को प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-टर्न एजेंटिक रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए एक सुपरविजन-फ्री क्रेडिट असाइनमेंट विधि है जो एक्सप्लोरेशन-एक्सप्लोइटेशन ट्रेड-ऑफ को बेहतर बनाने और SWE-bench-Verified जैसे चुनौतीपूर्ण बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए रिस्पॉन्स-लेवल एंट्रॉपी डायनेमिक्स को एडेप्टिवली मॉड्यूलेट करता है।

Haotian Zhao, Yuxin Zhang, Songlin Zhou, Stephen S. -T. Yau, Wenyu Zhang, Lun Tian, Tianshu Zhu, Yifeng Huang, Yucheng Z (…)2026-05-04
🌀 nonlinear sciences

Escaping Mode Collapse in LLM Generation via Geometric Regulation

यह शोध पत्र रिइन्फोर्स्ड मोड रेगुलेशन (RMR) का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का ऑनलाइन हस्तक्षेप है जो ट्रांसफॉर्मर वैल्यू कैश पर ज्यामितीय डैम्पिंग (geometric damping) लागू करके LLM मोड कोलैप्स को संबोधित करता है, जिससे मानक डिकोडिंग विधियों की तुलना में काफी कम एंट्रॉपी दरों पर स्थिर, उच्च-गुणवत्ता वाली पीढ़ी सक्षम होती है।

Xin Du, Kumiko Tanaka-Ishii2026-05-04
💬 NLP

Impact of Task Phrasing on Presumptions in Large Language Models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि कार्य की शब्दावली (task phrasing) बड़े भाषा मॉडलों में पूर्वधारणाओं के निर्माण को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती है, जो इटरेटेड प्रिज़नर्स डिलेमा जैसे निर्णय लेने वाले कार्यों में उनकी अनुकूलन क्षमता और तार्किक तर्क को प्रभावित करती है, जिससे सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए तटस्थ शब्दावली की महत्वपूर्ण आवश्यकता रेखांकित होती है।

Kenneth J. K. Ong2026-05-04
🤖 AI

Thinking in Text and Images: Interleaved Vision--Language Reasoning Traces for Long-Horizon Robot Manipulation

यह शोधपत्र इंटरलीव्ड विजन-लैंग्वेज रीजनिंग (IVLR) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा पॉलिसी फ्रेमवर्क है जो तार्किक सुसंगतता को ज्यामितीय ग्राउंडिंग के साथ जोड़कर मजबूत, लॉन्ग-होरिज़न रोबोट मैनिपुलेशन को सक्षम करने के लिए टेक्स्टुअल सबगोल्स और विजुअल कीफ्रेम्स के बीच बारी-बारी से स्पष्ट ट्रेसेस जेनरेट करता है, जिससे चुनौतीपूर्ण बेंचमार्क पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट सफलता दर प्राप्त होती है।

Jinkun Liu, Haohan Chi, Lingfeng Zhang, Yifan Xie, YuAn Wang, Long Chen, Hangjun Ye, Xiaoshuai Hao, Wenbo Ding2026-05-04
🤖 AI

On the Role of Artificial Intelligence in Human-Machine Symbiosis

यह शोध पत्र जनरेट किए गए टेक्स्ट से प्रॉम्प्ट-निर्दिष्ट भूमिकाओं का अनुमान लगाकर मानव-मशीन सहजीवन के भीतर एआई की अंतर्निहित कार्यात्मक भूमिका (जैसे सहायक संपादन या रचनात्मक सृजन) का पता लगाने और उसे पुनः प्राप्त करने के लिए एक कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है, जिससे एआई भागीदारी की पारदर्शिता और निष्पक्षता के नैतिक अनुसंधान में सहायता मिलती है।

Ching-Chun Chang, Yuchen Guo, Hanrui Wang, Timo Spinde, Isao Echizen2026-05-04
💬 NLP

LLM-Oriented Information Retrieval: A Denoising-First Perspective

यह परिप्रेक्ष्य पत्र तर्क देता है कि जैसे-जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) द्वारा पुनर्प्राप्त सूचनाओं का उपभोग बढ़ता जा रहा है, सूचना पुनर्प्राप्ति (इन्फॉर्मेशन रिट्रीवल) में प्राथमिक बाधा 'डिनोइजिंग-फर्स्ट' (डेटा से शोर हटाने पर केंद्रित) दृष्टिकोण के माध्यम से साक्ष्य घनत्व (एविडेंस डेंसिटी) और सत्यापन क्षमता को अधिकतम करने की ओर स्थानांतरित हो जाती है, जिसे एक चार-चरणीय चुनौती ढांचे और रिट्रीवल पाइपलाइन में सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुकूलन तकनीकों के एक व्यापक वर्गीकरण के माध्यम से संबोधित किया गया है।

Lu Dai, Liang Sun, Fanpu Cao, Ziyang Rao, Cehao Yang, Hao Liu, Hui Xiong2026-05-04
🤖 AI

Silicon Showdown: Performance, Efficiency, and Ecosystem Barriers in Consumer-Grade LLM Inference

यह शोध पत्र उपभोक्ता-ग्रेड LLM इन्फरेंस के लिए एनवीडिया ब्लैकवेल (Nvidia Blackwell) और एप्पल सिलिकॉन (Apple Silicon) की तुलना करते हुए एक व्यवस्थित अनुभवजन्य विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ एनवीडिया उन्नत क्वांटाइजेशन के माध्यम से जटिल रनटाइम बाधाओं और VRAM सीमाओं की कीमत पर बेहतर थ्रूपुट प्रदान करता है, वहीं एप्पल का यूनिफाइड मेमोरी आर्किटेक्चर (Unified Memory Architecture) काफी बेहतर ऊर्जा दक्षता और स्केलेबिलिटी के साथ विशाल मॉडलों के कुशल निष्पादन को सक्षम बनाता है।

Allan Kazakov, Abdurrahman Javat2026-05-04
🤖 AI

SAGA: Workflow-Atomic Scheduling for AI Agent Inference on GPU Clusters

SAGA एक वितरित शेड्यूलर है जो रिक्वेस्ट-लेवल से प्रोग्राम-लेवल शेड्यूलिंग पर स्विच करके GPU क्लस्टर्स पर कंपाउंड AI एजेंट वर्कफ़्लो की दक्षता में सुधार करता है, जो इंटरमीडिएट KV कैश स्टेट्स को सुरक्षित रखता है और पीक थ्रूपुट में ट्रेड-ऑफ के बावजूद टास्क कंप्लीशन टाइम को 1.64x कम करता है।

Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu Ming Yiu2026-05-04