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ARGUS: Agentic GPU Optimization Guided by Data-Flow Invariants

आर्गस (Argus) एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो कंपाइल-टाइम डेटा-फ्लो इनवेरिएंट्स (compile-time data-flow invariants) और एक विशेषीकृत DSL का लाभ उठाता है ताकि LLM-आधारित कोडिंग एजेंटों के लिए सघन, संरचित फीडबैक प्रदान किया जा सके, जिससे वे ऐसे GPU कर्नेल जनरेट करने में सक्षम होते हैं जो हाथ से अनुकूलित (hand-optimized) थ्रूपुट के 99-104% तक के पास-इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करते हैं और मौजूदा प्रणालियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Haohui Mai, Xiaoyan Guo, Xiangyun Ding, Daifeng Li, Qiuchu Yu, Chenzhun Guo, Cong Wang, Jiacheng Zhao, Christos Kozyraki (…)2026-04-22

🤖 AI

On Solving the Multiple Variable Gapped Longest Common Subsequence Problem

यह शोध पत्र वेरिएबल गैप्ड लॉन्गेस्ट कॉमन सबसीक्वेंस (VGLCS) समस्या को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए रूट-आधारित स्टेट ग्राफ्स पर आधारित एक नवीन इटरेटिव बीम सर्च फ्रेमवर्क पेश करता है, जो व्यापक प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह आणविक अनुक्रम तुलना और टाइम-सीरीज विश्लेषण के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले समाधान खोजने में बेसलाइन दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Marko Djukanović, Nikola Balaban, Christian Blum, Aleksandar Kartelj, Sašo Džeroski, Žiga Zebec2026-04-22

💻 computer science

Position: No Retroactive Cure for Infringement during Training

यह शोध पत्र तर्क देता है कि मशीन अनलर्निंग जैसी पोस्ट-हॉक शमन रणनीतियाँ जनरेटिव एआई में कॉपीराइट उल्लंघन के लिए उत्तरदायित्व को पूर्वव्यापी रूप से ठीक नहीं कर सकती हैं क्योंकि कानूनी जिम्मेदारी अंतिम आउटपुट के बजाय अनधिकृत अधिग्रहण और प्रशिक्षण प्रक्रिया पर टिकी होती है, जो सत्यापन योग्य एक्स-एंटे (ex-ante) अनुपालन की ओर बदलाव को आवश्यक बनाती है।

Satoru Utsunomiya, Masaru Isonuma, Junichiro Mori, Ichiro Sakata2026-04-22

💻 computer science

Unlocking the Edge deployment and ondevice acceleration of multi-LoRA enabled one-for-all foundational LLM

यह शोध पत्र एक हार्डवेयर-अवेयर फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो डायनेमिक टास्क स्विचिंग, मल्टी-स्ट्रीम डिकोडिंग और डायनेमिक सेल्फ-स्पेक्टुलेटिव डिकोडिंग को एकीकृत करके सैमसंग गैलेक्सी S24/S25 उपकरणों पर एक मल्टी-LoRA-सक्षम LLaMA फाउंडेशन मॉडल के कुशल ऑन-डिवाइस परिनियोजन को सक्षम बनाता है, जिससे कई भाषाओं और कार्यों में सटीकता बनाए रखते हुए मेमोरी और लेटेंसी में महत्वपूर्ण कमी आती है।

Sravanth Kodavanti, Sowmya Vajrala, Srinivas Miriyala, Utsav Tiwari, Uttam Kumar, Utkarsh Kumar Mahawar, Achal Pratap Si (…)2026-04-22

💻 computer science

Owner-Harm: A Missing Threat Model for AI Agent Safety

यह शोध पत्र "ओनर-हार्म" (Owner-Harm) को प्रस्तुत करता है, जो एक औपचारिक थ्रेट मॉडल है और उस महत्वपूर्ण सुरक्षा ब्लाइंड स्पॉट को संबोधित करता है जहाँ AI एजेंट अपने ही तैनातकर्ताओं (deployers) को नुकसान पहुँचाते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि वर्तमान रक्षा प्रणालियाँ टूल वोकैबुलरी (tool vocabularies) के across सामान्यीकरण करने में विफल रहती हैं और इन जोखिमों का प्रभावी ढंग से पता लगाने और उन्हें कम करने के लिए एक सिम्बोलिक-सिमेंटिक डिफेंस जनरलाइजेशन (SSDG) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव देता है।

Dongcheng Zhang, Yiqing Jiang2026-04-22

💻 computer science

Evaluating Answer Leakage Robustness of LLM Tutors against Adversarial Student Attacks

यह शोध पत्र उत्तर निकालने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रतिकूल छात्र हमलों (adversarial student attacks) के प्रति LLM-आधारित ट्यूटर्स की संवेदनशीलता की जांच करता है, मजबूती का मूल्यांकन करने के लिए एक मानक बेंचमार्क के रूप में एक फाइन-ट्यून किए गए प्रतिकूल एजेंट (adversarial agent) को पेश करता है, और उत्तरों के रिसाव को कम करने के लिए प्रभावी रक्षा रणनीतियों का प्रस्ताव करता है।

Jin Zhao, Marta Knežević, Tanja Käser2026-04-22

💬 NLP

Characterizing AlphaEarth Embedding Geometry for Agentic Environmental Reasoning

यह शोध पत्र गूगल अल्फाअर्थ (Google AlphaEarth) के लैंड सरफेस एम्बेडिंग्स की गैर-यूक्लिडियन मैनिफोल्ड ज्यामिति को अभिलक्षित करता है, जो महत्वपूर्ण स्थानीय वक्रता (local curvature) और अवधारणा दिशा घूर्णन (concept direction rotation) को प्रकट करता है, और भौतिक रूप से सुसंगत पर्यावरणीय विश्लेषण के लिए एम्बेडिंग रिट्रीवल का उपयोग करके पैरामीट्रिक-ओनली रीजनिंग से बेहतर प्रदर्शन करने वाला एक एजेंटिक सिस्टम बनाने के लिए इन अंतर्दृष्टियों का लाभ उठाता है।

Mashrekur Rahman, Samuel J. Barrett, Christina Last2026-04-22

💻 computer science

Towards Optimal Agentic Architectures for Offensive Security Tasks

यह शोध पत्र 20 संवादात्मक लक्ष्यों (interactive targets) में आक्रामक सुरक्षा कार्यों के लिए विभिन्न मल्टी-एजेंट समन्वय टोपोलॉजी का अनुभवजन्य मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि हालांकि व्यापक समन्वय कवरेज में सुधार कर सकता है, लेकिन इष्टतम आर्किटेक्चर एक गैर-एकदिष्ट लागत-गुणवत्ता सीमा (non-monotonic cost-quality frontier) पर निर्भर करता है जहाँ अवलोकन क्षमता (observability) और डोमेन, वास्तुशिल्प जटिलता की तुलना में काफी अधिक महत्वपूर्ण होते हैं।

Isaac David, Arthur Gervais2026-04-22

🔬 physics

Skillful Global Ocean Emulation and the Role of Correlation-Aware Loss

यह शोध पत्र NOAA के UFS-Replay डेटासेट पर प्रशिक्षित एक कुशल GraphCast-आधारित महासागर एमुलेटर पेश करता है जो बिना ऑटोरेग्रेशन के 10-15 दिन के मध्यम-अवधि के पूर्वानुमान प्राप्त करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि एक महलानोबिस दूरी (Mahalanobis distance) लॉस फंक्शन मानक मीन स्क्वेयर्ड एरर (Mean Squared Error) की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है क्योंकि यह डेटा एसिमिलेशन जैसे डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों के लिए धीमी महासागरीय गतिशीलता को बेहतर ढंग से पकड़ने हेतु चरों के सहसंबंधों को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है।

Niraj Agarwal, Timothy A. Smith, Sergey Frolov, Laura C. Slivinski2026-04-22

🤖 machine learning

Beyond Coefficients: Forecast-Necessity Testing for Interpretable Causal Discovery in Nonlinear Time-Series Models

यह शोध पत्र एक "पूर्वानुमान-आवश्यकता" (forecast-necessity) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो गुणांक परिमाण के बजाय व्यवस्थित एज एब्लेशन (edge ablation) और भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन के माध्यम से गैररेखीय समय-श्रृंखला मॉडल में कारण प्रासंगिकता का मूल्यांकन करता है, जो एक वैश्विक लोकतंत्र अध्ययन में विशिष्ट कारण गतिशीलता को प्रकट करने में अपनी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है जिसे पारंपरिक स्कोर-आधारित व्याख्याएं चूक जातीं।

Valentina Kuskova, Dmitry Zaytsev, Michael Coppedge2026-04-22

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