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💻 computer science

A2DEPT: Large Language Model-Driven Automated Algorithm Design via Evolutionary Program Trees

A2DEPT एक नवीन ढांचा है जो कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं के लिए पूर्ण, निष्पादन योग्य एल्गोरिदम को स्वायत्त रूप से संश्लेषित करने के लिए एक विकासवादी प्रोग्राम ट्री सर्च के भीतर सिस्टम-स्तरीय आर्किटेक्ट के रूप में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिसे फीडबैक-संचालित मरम्मत तंत्र के साथ जोड़ा गया है, जिससे मौजूदा विधियों की कठोर टेम्पलेट सीमाओं को दूर किया जा सके और बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Bin Chen, Shouliang Zhu, Beidan Liu, Yong Zhao, Tianle Pu, Huichun Li, Zhengqiu Zhu2026-04-28
💻 computer science

QEVA: A Reference-Free Evaluation Metric for Narrative Video Summarization with Multimodal Question Answering

यह शोध पत्र QEVA को प्रस्तुत करता है, जो नैरेटिव वीडियो सारांशीकरण (narrative video summarization) के लिए एक संदर्भ-मुक्त मूल्यांकन मीट्रिक है जो मल्टीमॉडल प्रश्नोत्तर (multimodal question answering) के माध्यम से कवरेज, तथ्यात्मकता और कालक्रम का आकलन करता है, साथ ही MLVU(VS)-Eval बेंचमार्क को भी प्रस्तुत करता है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में मानव निर्णयों के साथ बेहतर सहसंबंध प्रदर्शित करता है।

Woojun Jung, Junyeong Kim2026-04-28
💻 computer science

Distilling Self-Consistency into Verbal Confidence: A Pre-Registered Negative Result and Post-Hoc Rescue on Gemma 3 4B

यह शोध पत्र रिपोर्ट करता है कि जहाँ Gemma 3 4B पर लेबल-एन्ट्रॉपी कोलैप्स (label-entropy collapse) के कारण सेल्फ-कंसिस्टेंसी (self-consistency) को वर्बल कॉन्फिडेंस (verbal confidence) में डिस्टिल करने का एक प्री-रजिस्टर्ड प्रयास विफल रहा, वहीं एक बाद के पोस्ट-हॉक रेस्क्यू ट्रेनिंग (post-hoc rescue training) ने अनफिल्टर्ड डेटा पर उच्च-सटीकता वाले सेल्फ-कंसिस्टेंसी सिग्नल्स को एक सिंगल-पास रीडआउट (single-pass readout) में सफलतापूर्वक संकुचित किया, जिसका AUROC2 0.774 था, जो यह प्रदर्शित करता है कि प्रभावी कॉन्फिडेंस कैलिब्रेशन के लिए लेबल एन्ट्रॉपी को बनाए रखना महत्वपूर्ण है।

Jon-Paul Cacioli2026-04-28
💻 computer science

The Pragmatic Persona: Discovering LLM Persona through Bridging Inference

यह शोध पत्र अंतर्निहित ब्रिजिंग अनुमानों (bridging inferences) को संरचित ज्ञान ग्राफ के रूप में मॉडल करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल व्यक्तित्वों (LLM personas) की खोज के लिए एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विमर्श-स्तरीय अर्थ संबंधी सुसंगतता (discourse-level semantic coherence), पारंपरिक सतही-स्तरीय शाब्दिक या शैलीगत संकेतों की तुलना में व्यक्तित्व पहचान के लिए अधिक सुदृढ़ और स्थिर आधार प्रदान करती है।

Jisoo Yang (Chung-Ang University), Jongwon Ryu (Chung-Ang University), Minuk Ma (University of British Columbia), Trung (…)2026-04-28
💻 computer science

Jailbreaking Frontier Foundation Models Through Intention Deception

यह शोध पत्र एक नवीन मल्टी-टर्न जेलब्रेकिंग तकनीक प्रस्तुत करता है जो फ्रंटियर मॉडल्स के "सेफ कंप्लीशन" प्रतिमान का लाभ उठाते हुए उन्हें हानिरहित दिखने वाले इरादों से धोखे में डालकर हानिकारक आउटपुट उत्पन्न करता है, साथ ही "पारा-जेलब्रेकिंग" नामक एक नव-खोजे गए भेद्यता वर्ग की पहचान और समाधान भी करता है।

Xinhe Wang, Katia Sycara, Yaqi Xie2026-04-28
💻 computer science

TACO: Efficient Communication Compression of Intermediate Tensors for Scalable Tensor-Parallel LLM Training

TACO एक सुदृढ़ FP8-आधारित फ्रेमवर्क है जो एडेप्टिव क्वांटाइजेशन और एक फ्यूज्ड कम्प्रेशन ऑपरेटर का उपयोग करता है ताकि टेंसर-पैरेलल LLM ट्रेनिंग में इंटरमीडिएट टेंसरों को कुशलतापूर्वक कंप्रेस किया जा सके, जिससे लगभग लॉसलेस सटीकता बनाए रखते हुए 1.87x तक थ्रूपुट सुधार प्राप्त होता है।

Man Liu, Xingchen Liu, Xingjian Tian, Bing Lu, Shengkay Lyu, Shengquan Yin, Wenjing Huang, Zheng Wei, Hairui Zhao, Guang (…)2026-04-28
🤖 machine learning

Meta-Ensemble Learning with Diverse Data Splits for Improved Respiratory Sound Classification

यह शोध पत्र एक मेटा-एन्सेम्बल लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो विविध डेटा स्प्लिट्स पर बेस मॉडल्स को प्रशिक्षित करके और उनके भविष्यवाणियों को एक प्रशिक्षित मेटा-मॉडल के माध्यम से संयोजित करके श्वसन ध्वनि वर्गीकरण प्रदर्शन और सामान्यीकरण में सुधार करता है।

June-Woo Kim, Miika Toikkanen, Heejoon Koo, Yoon Tae Kim, Doyoung Kwon, Kyunghoon Kim2026-04-28
💻 computer science

An Analysis of the Coordination Gap between Joint and Modular Learning for Job Shop Scheduling with Transportation Resources

यह शोध पत्र परिवहन संसाधनों के साथ जॉब-शॉप शेड्यूलिंग के लिए मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) में जॉइंट और मॉड्यूलर प्रशिक्षण के बीच समन्वय अंतराल का विश्लेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ जॉइंट प्रशिक्षण आम तौर पर बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है, वहीं मॉड्यूलर प्रशिक्षण उन बॉटलनेक वातावरणों में एक व्यवहार्य और कुशल विकल्प बन जाता है जहाँ एक एकल शेड्यूलिंग कार्य प्रभावी होता है।

Moritz Link, Jonathan Hoss, Noah Klarmann2026-04-28
🤖 machine learning

Leveraging Human Feedback for Semantically-Relevant Skill Discovery

यह शोध पत्र सिमेंटिकली रिलेवेंट स्किल डिस्कवरी (SRSD) को प्रस्तुत करता है, जो एक ह्यूमन-इन-द-लूप दृष्टिकोण है जो अधिक अर्थपूर्ण और प्रासंगिक व्यवहारों को सीखने के लिए मानव सिमेंटिक लेबल का उपयोग करके सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) में अनसुपरवाइज्ड स्किल डिस्कवरी की दक्षता और विविधता में सुधार करता है।

Maxence Hussonnois, Thommen George Karimpanal, Santu Rana2026-04-28
💻 computer science

Right-to-Act: A Pre-Execution Non-Compensatory Decision Protocol for AI Systems

यह शोध पत्र "राइट-टू-एक्ट" (Right-to-Act) प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है, जो एक नियतात्मक, गैर-प्रतिपूरक पूर्व-निष्पादन ढांचा है जो एआई (AI) की कार्रवाइयों को तब रोक देता है जब कोई भी सुरक्षा शर्त पूरी नहीं होती है, जिससे ध्यान निर्णय की गुणवत्ता को अनुकूलित करने से हटाकर निष्पादन की स्वीकार्यता को सख्ती से नियंत्रित करने पर केंद्रित हो जाता है।

Gadi Lavi2026-04-28