cs.AI पेपर | Gist.Science

Speculative Actions: A Lossless Framework for Faster Agentic Systems

यह शोध पत्र "स्पेक्युलेटिव एक्शन्स" (Speculative Actions) का परिचय देता है, जो एक लॉसलेस फ्रेमवर्क है जो तेज़ मॉडलों का उपयोग करके संभावित भविष्य के कार्यों का पूर्वानुमान लगाकर और उन्हें समानांतर (parallelize) करके एजेंटिक सिस्टम्स को तेज़ बनाता है, जिससे विविध डोमेन में 20% तक लेटेंसी में कमी आती है और स्पेक्यूलेशन की चौड़ाई और दक्षता के बीच ट्रेडऑफ़ को अनुकूलित करने के लिए एक औपचारिक लागत-लेटेंसी विश्लेषण प्रदान करता है।

Naimeng Ye, Arnav Ahuja, Georgios Liargkovas, Yunan Lu, Kostis Kaffes, Tianyi Peng2026-04-24

🤖 machine learning

Accelerating Vision Transformers with Adaptive Patch Sizes

यह शोध पत्र एडेप्टिव पैच ट्रांसफॉर्मर्स (APT) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो इमेज कंटेंट के आधार पर पैच साइज़ को गतिशील रूप से समायोजित करती है ताकि विभिन्न उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले विज़ुअल कार्यों में प्रदर्शन बनाए रखते हुए टोकन काउंट को काफी कम किया जा सके और ViT ट्रेनिंग एवं इन्फरेंस को 50% तक तेज़ किया जा सके।

Rohan Choudhury, JungEun Kim, Jinhyung Park, Eunho Yang, László A. Jeni, Kris M. Kitani2026-04-24

🤖 machine learning

Addressing divergent representations from causal interventions on neural networks

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि न्यूरल नेटवर्क में सामान्य कारण संबंधी हस्तक्षेप (causal interventions) अक्सर आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन (out-of-distribution) निरूपण उत्पन्न करते हैं जो भ्रामक स्पष्टीकरणों का कारण बन सकते हैं, और इन "हानिकारक" विचलनों को कम करने के लिए एक संशोधित काउंटरफैक्चुअल लेटेंट लॉस (Counterfactual Latent loss) प्रस्तावित करता है जबकि व्याख्यात्मक शक्ति को भी सुरक्षित रखता है।

Satchel Grant, Simon Jerome Han, Alexa R. Tartaglini, Christopher Potts2026-04-24

🤖 AI

Hyperdimensional Decoding of Spiking Neural Networks

यह शोध पत्र एक नवीन SNN-HDC डिकोडिंग पद्धति प्रस्तुत करता है जो उच्च सटीकता, कम विलंबता और काफी कम ऊर्जा खपत प्राप्त करके मौजूदा दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती है और साथ ही अज्ञात वर्गों की पहचान करने की अनूठी क्षमता भी प्रदर्शित करती है।

Cedrick Kinavuidi, Luca Peres, Oliver Rhodes2026-04-24

🤖 machine learning

Retrofit: Continual Learning with Controlled Forgetting for Binary Security Detection and Analysis

यह शोध पत्र RETROFIT का प्रस्ताव करता है, जो बाइनरी सुरक्षा के लिए एक निरंतर सीखने (continual learning) वाला ढांचा है जो ऐतिहासिक डेटा के बिना लो-रैंक स्पार्स बाधाओं (low-rank sparse constraints) और कॉन्फिडेंस-गाइडेड आर्बिट्रेशन के माध्यम से लीगेसी और नए मॉडलों को मर्ज करके कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग को कम करता है, जो मैलवेयर डिटेक्शन और बाइनरी समराइजेशन कार्यों में मौजूदा बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yiling He, Junchi Lei, Hongyu She, Shuo Shao, Xinran Zheng, Yiping Liu, Zhan Qin, Lorenzo Cavallaro2026-04-24

🤖 machine learning

Why Do Language Model Agents Whistleblow?

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल व्हिसलब्लोइंग (Large Language Model whistleblowing)—जहाँ एजेंट उपयोगकर्ता के निर्देश के बिना बाहरी पक्षों को संदिग्ध कदाचार का खुलासा करते हैं—के लिए एक मूल्यांकन सूट प्रस्तुत करता है और यह पाता है कि इस प्रकार के व्यवहार की आवृत्ति विभिन्न मॉडलों में भिन्न होती है, कार्य की जटिलता और वैकल्पिक वर्कफ़्लो की उपलब्धता के साथ घटती है, लेकिन जब एजेंटों को स्पष्ट रूप से नैतिक रूप से कार्य करने के लिए प्रेरित किया जाता है तो बढ़ जाती है।

Kushal Agrawal, Frank Xiao, Guido Bergman, Asa Cooper Stickland2026-04-24

💻 computer science

Musical Score Understanding Benchmark: Evaluating Large Language Models' Comprehension of Complete Musical Scores

यह शोधपत्र MSU-Bench प्रस्तुत करता है, जो एक मानव-क्यूरेटेड बेंचमार्क है जिसमें टेक्स्ट और विजुअल मोडैलिटीज के माध्यम से 1,800 जनरेटिव प्रश्न-उत्तर जोड़े शामिल हैं, ताकि पिच, रिदम, हार्मनी और स्ट्रक्चर पर एकीकृत तर्क के माध्यम से पूर्ण संगीत स्कोर को समझने की लार्ज लैंग्वेज और विजन-लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन और सुधार किया जा सके।

Congren Dai, Yue Yang, Krinos Li, Huichi Zhou, Shijie Liang, Bo Zhang, Enyang Liu, Ge Jin, Hongran An, Haosen Zhang, Pei (…)2026-04-24

💻 computer science

AI for software engineering: from probable to provable

यह शोध पत्र तर्क देता है कि "वाइब कोडिंग" में अस्पष्ट आवश्यकताओं और मतिभ्रम (hallucinations) की चुनौतियों से पार पाने के लिए, शुद्धता सुनिश्चित करने हेतु एआई-संचालित सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग को औपचारिक विनिर्देश विधियों (formal specification methods) और प्रोग्राम सत्यापन के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए।

Bertrand Meyer2026-04-24

💻 computer science

Focus on What Matters: Fisher-Guided Adaptive Multimodal Fusion for Vulnerability Detection

यह शोध पत्र TaCCS-DFA प्रस्तावित करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो फिशर सूचना (Fisher information) का उपयोग करके एक अनुकूलन योग्य, कार्य-सशर्त संलयन रणनीति के माध्यम से पूरक संकेतों को चुनिंदा रूप से एकीकृत करता है, जिससे नैव (naive) मल्टीमॉडल संलयन की सीमाओं को संबोधित किया जाता है और न्यूनतम विलंबता ओवरहेड के साथ महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त किया जाता है।

Yun Bian, Yi Chen, HaiQuan Wang, ShiHao Li, Zhe Cui2026-04-24

🤖 machine learning

RIFT: Repurposing Negative Samples via Reward-Informed Fine-Tuning

यह शोध पत्र RIFT को प्रस्तुत करता है, जो एक डेटा-कुशल ढांचा है जो रिवॉर्ड-इन्फॉर्म्ड लॉस रीवेटिंग और एक स्थिर फॉर्मूलेशन के माध्यम से स्वयं-निर्मित नकारात्मक नमूनों का पुनरुद्देश्य बनाकर LLM अलाइनमेंट में सुधार करता है, और गणितीय बेंचमार्क पर मानक रिजेक्शन सैंपलिंग फाइन-ट्यूनिंग से लगातार बेहतर प्रदर्शन करता है।

Zehua Liu, Shuqi Liu, Tao Zhong, Mingxuan Yuan2026-04-24

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