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OpenAI o1 System Card

यह रिपोर्ट OpenAI के o1 और o1-mini मॉडलों के लिए सुरक्षा मूल्यांकनों, रेड टीमिंग और तैयारी ढांचे (Preparedness Framework) के आकलन का विवरण देती है, जो जेलब्रेक का प्रतिरोध करने और असुरक्षित सामग्री उत्पन्न करने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए बड़े पैमाने पर सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) और चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग का लाभ उठाते हैं, साथ ही बढ़ी हुई बुद्धिमत्ता से जुड़े जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए मजबूत संरेखण (alignment) विधियों की आवश्यकता को भी रेखांकित करते हैं।

OpenAI, :, Aaron Jaech, Adam Kalai, Adam Lerer, Adam Richardson, Ahmed El-Kishky, Aiden Low, Alec Helyar, Aleksander Mad (…)2026-05-01
🤖 AI

Imitation Game for Adversarial Disillusion with Chain-of-Thought Reasoning in Generative AI

यह शोध पत्र "इमिटेशन गेम" (Imitation Game) नामक एक एकीकृत रक्षा ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो इनपुट को उनकी मूल अवस्था में वापस करने के बजाय उनके अर्थ संबंधी सार को पुनर्गठित करके निगमनात्मक (deductive) और आगमनात्मक (inductive) दोनों प्रकार के प्रतिकूल भ्रमों (adversarial illusions) को बेअसर करने के लिए एक चेन-ऑफ-थॉट-संचालित मल्टीमॉडल जनरेटिव एजेंट का उपयोग करता है।

Ching-Chun Chang, Fan-Yun Chen, Shih-Hong Gu, Kai Gao, Hanrui Wang, Isao Echizen2026-05-01
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A Woman with a Knife or A Knife with a Woman? Measuring Directional Bias Amplification in Image Captions

यह शोध पत्र डायरेक्शनल बायस एम्प्लीफिकेशन इन कैप्शनिंग (DBAC) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन भाषा-जागरूक मीट्रिक है जो मौजूदा पद्धतियों की सीमाओं को पार करते हुए इमेज कैप्शनिंग मॉडलों में, विशेष रूप से लिंग और नस्ल संबंधी गुणों के संबंध में, पक्षपात प्रवर्धन (बायस एम्प्लीफिकेशन) के स्रोतों को सटीक रूप से मापने और पहचानने में सक्षम है।

Rahul Nair, Bhanu Tokas, Hannah Kerner2026-05-01
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Chronology of Multi-Agent Interactions for Provenance of Evolving Information

यह शोध पत्र सहयोगी मल्टी-एजेंट सिस्टम द्वारा जनरेट की गई सामग्री के मूल स्रोत (प्रोवेनेंस) को ट्रैक करने और उसका लेखा-जोखा रखने के लिए "सिंबोलिक क्रॉनिकल्स" का उपयोग करते हुए एक पोस्ट हॉक एट्रिब्यूशन सिस्टम प्रस्तावित करता है, जो आंतरिक मेमोरी या बाहरी मेटाडेटा पर निर्भर किए बिना, सिंथेटिक सामग्री में सीधे हस्ताक्षरित, टाइम-स्टैम्प किए गए रिकॉर्ड को एम्बेड करके जवाबदेही को सक्षम बनाता है।

Ching-Chun Chang, Isao Echizen2026-05-01
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From Test-taking to Cognitive Scaffolding: A Pedagogical Diagnostic Benchmark for LLMs on English Standardized Tests

यह शोध पत्र ESTBook को प्रस्तुत करता है, जो 10,000 से अधिक अंग्रेजी मानकीकृत परीक्षण प्रश्नों का एक मल्टीमॉडल बेंचमार्क है जिसे संज्ञानात्मक स्कैफोल्डिंग (cognitive scaffolding) और विचलित करने वाले विकल्पों के तर्क (distractor rationales) के साथ समृद्ध किया गया है, ताकि LLM मूल्यांकन को सरल सटीकता से बदलकर मानवीय गलतफहमियों के निदान और शैक्षणिक तर्क में सुधार की ओर ले जाया जा सके।

Luoxi Tang, Tharunya Sundar, Yuqiao Meng, Shuai Yang, Ankita Patra, Lakshmi Manohar Chippada, Jiqian Zhao, Yi Li, Weiche (…)2026-05-01
💬 NLP

FinChain: A Symbolic Benchmark for Verifiable Chain-of-Thought Financial Reasoning

यह शोध पत्र FinChain को प्रस्तुत करता है, जो मशीन-निष्पादन योग्य प्रतीकात्मक टेम्पलेट्स और CHAINEVAL मेट्रिक वाली सत्यापन योग्य चेन-ऑफ-थॉट (Chain-of-Thought) वित्तीय तर्क प्रक्रिया के लिए पहला बेंचमार्क है, जो वर्तमान LLMs की बहु-चरणीय वित्तीय विश्लेषण क्षमताओं में महत्वपूर्ण सीमाओं को प्रकट करता है और साथ ही डोमेन-अनुकूलित मॉडलों की क्षमता को भी उजागर करता है।

Zhuohan Xie, Daniil Orel, Rushil Thareja, Dhruv Sahnan, Hachem Madmoun, Fan Zhang, Debopriyo Banerjee, Georgi Georgiev (…)2026-05-01
💬 NLP

Flattery in Motion: Benchmarking and Analyzing Sycophancy in Video-LLMs

यह शोध पत्र VISE को प्रस्तुत करता है, जो वीडियो-LLMs में चाटुकारिता (sycophancy) का मूल्यांकन करने के लिए पहला बेंचमार्क है, जो दृश्य साक्ष्य के बजाय भ्रामक उपयोगकर्ता इनपुट के साथ संरेखित होने की उनकी प्रवृत्ति का विश्लेषण करता है, और बेहतर विजुअल ग्राउंडिंग और इन्फरेंस-टाइम हस्तक्षेप के माध्यम से इस पूर्वाग्रह को कम करने के लिए दो प्रशिक्षण-मुक्त रणनीतियों का प्रस्ताव करता है।

Wenrui Zhou, Mohamed Hendy, Shu Yang, Qingsong Yang, Zikun Guo, Yuyu Luo, Lijie Hu, Di Wang2026-05-01
🤖 AI

ORFS-agent: Tool-Using Agents for Chip Design Optimization

यह शोध पत्र ORFS-agent को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर, मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) LLM-आधारित पुनरावृत्ति अनुकूलन एजेंट है, जो कम पुनरावृत्तियों के साथ बेहतर प्रदर्शन मेट्रिक्स प्राप्त करके और प्राकृतिक भाषा उद्देश्यों के माध्यम से लचीले, व्याख्या योग्य बहु-उद्देश्यीय ट्यूनिंग को सक्षम करके ओपन-सोर्स चिप डिज़ाइन फ्लो में मानक बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Amur Ghose, Andrew B. Kahng, Sayak Kundu, Zhiang Wang2026-05-01
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Accelerating Policy Synthesis in Large-Scale MDPs via Hierarchical Adaptive Refinement

यह शोध पत्र एक पदानुक्रमित अनुकूली परिशोधन दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो नाजुक क्षेत्रों को गतिशील रूप से लक्षित करके बड़े पैमाने के मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं में नीति संश्लेषण को त्वरित करता है, जो निकट-इष्टतम सटीकता बनाए रखते हुए PRISM की तुलना में 2 गुना तक की गति वृद्धि प्राप्त करता है।

Alexandros Evangelidis, Gricel Vázquez, Simos Gerasimou2026-05-01
🤖 AI

EXPO: Stable Reinforcement Learning with Expressive Policies

यह शोध पत्र एक्सप्रेसिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (EXPO) का प्रस्ताव करता है, जो एक सैंपल-कुशल ऑनलाइन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एल्गोरिदम है, जो वैल्यू मैक्सिमाइजेशन को जटिल बेस पॉलिसी से अलग करके और इसके बजाय ऑन-द-फ्लाई (on-the-fly) क्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए एक लाइटवेट गॉसियन एडिट पॉलिसी का उपयोग करके एक्सप्रेसिव पॉलिसियों के प्रशिक्षण को स्थिर करता है, जिससे ऑफलाइन डेटा के साथ फाइन-ट्यूनिंग और ऑनलाइन प्रशिक्षण दोनों के लिए सैंपल दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Perry Dong, Qiyang Li, Dorsa Sadigh, Chelsea Finn2026-05-01