cs.AI पेपर | Gist.Science

Graph-Based Agentic AI with LangGraph: Workflow Pathways for Long-Running Stateful Business Processes

यह शोधपत्र तीन निष्पादन योग्य व्यंजनों (रेसिपीज़) के माध्यम से जटिल, स्टेटफुल व्यावसायिक वर्कफ़्लो के लिए लैंगग्राफ (LangGraph) को लागू करने हेतु एक अभ्यासी मार्गदर्शिका के रूप में कार्य करता है, जो विश्वसनीयता और ऑडिटेबिलिटी के लिए इसकी संरचनात्मक विशेषताओं का लाभ उठाने का प्रदर्शन करता है, साथ ही यह स्पष्ट करता है कि इसे वर्कफ़्लो की जटिलता के आधार पर अपनाया जाना चाहिए न कि एक सार्वभौमिक डिफ़ॉल्ट के रूप में।

Daniel Pearson, Sidney Shapiro, Emiliano Sebastian Gonzalez Venegas, Sanad Al-Khatib, Aurora Pinzón Arzola2026-07-22

⚡ electrical engineering

From Distances to Trajectories: Real-Time Signed Distance Function Mapping and Distance-Accelerated Motion Planning for UAVs

यह शोध पत्र यूएवी (UAVs) के लिए एक एकीकृत ऑनबोर्ड सिस्टम प्रस्तुत करता है जो एक न्यूरल नेटवर्क-आधारित साइन्ड डिस्टेंस फंक्शन (OREN) और एक डिस्टेंस-एक्सेलेरेटेड सर्च प्लैनर (Bubble $^\star$ ) का उपयोग करके मैपिंग और प्लानिंग को सह-डिज़ाइन करता है ताकि पारंपरिक तरीकों की तुलना में काफी बेहतर सटीकता और गति के साथ भीड़भाड़ वाले वातावरण में वास्तविक समय में सुरक्षित नेविगेशन सक्षम किया जा सके।

Jason Stanley (UC San Diego, La Jolla, USA), Zhirui Dai (UC San Diego, La Jolla, USA), Qihao Qian (UC San Diego, La Joll (…)2026-07-22

🤖 machine learning

Off-Context GRPO: Learning to Reason on Hard Problems using Privileged Information

यह शोध पत्र ऑफ-कॉन्टेक्स्ट GRPO (OC-GRPO) को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एल्गोरिदम है जो कठिन तर्क संबंधी समस्याओं पर लर्निंग क्लिफ्स (learning cliffs) को दूर करने के लिए प्रशिक्षण के दौरान विशेषाधिकार प्राप्त मार्गदर्शन (privileged guidance) का लाभ उठाता है और यह सुनिश्चित करने के लिए महत्व सुधार (importance correction) का उपयोग करता है कि मॉडल मूल अनिर्देशित उद्देश्य (unguided objective) के लिए अनुकूलित हो, जिसके परिणामस्वरूप गणितीय बेंचमार्क पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होते हैं।

Priyank Agrawal, Ankur Samanta, Shervin Ghasemlou, Jalaj Bhandari, Kavosh Asadi, Daniel Jiang, Aditya Modi2026-07-22

🤖 AI

Associative Emotional Learning in Convolutional Neural Networks

यह शोध पत्र विजुअल वैलेंस प्रोसेसिंग (visual valence processing) के एक डीप न्यूरल नेटवर्क मॉडल का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो मानव साहचर्य भावनात्मक शिक्षण (human associative emotional learning) की घटनाओं, जैसे कि साहचर्य निर्माण और सामान्यीकरण, को सफलतापूर्वक दोहराता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि प्रशिक्षण के दौरान अनुकूलित (conditioned) और अनुकूलित-रहित (unconditioned) उद्दीपकों के तंत्रिका प्रतिनिधित्व (neural representations) तेजी से संरेखित होते जाते हैं।

Seowung Leem, Andreas Keil, Mingzhou Ding, Ruogu Fang2026-07-22

🤖 machine learning

ISO: An RLVR-Native Optimization Stack

यह शोध पत्र ISO को प्रस्तुत करता है, जो वेरिफिएबल रिवॉर्ड्स के साथ रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RLVR) के लिए एक नवीन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क है, जो स्पेक्ट्रल इनहेरिटेंस का लाभ उठाकर केवल मॉडल वेट्स के सिंगुलर फ्रेम्स को ऑप्टिमाइज़ करता है और बेस स्पेक्ट्रम को स्थिर रखता है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त डेटा या ग्रेडिएंट अपडेट के अत्यधिक कुशल ऑनलाइन ट्रेनिंग और विशेषज्ञ मॉडल्स के प्रभावी ऑफलाइन मर्जिंग को सक्षम बनाया जा सके।

Hanqing Zhu, Wenyan Cong, Zhizhou Sha, Sagnik Mukherjee, Xinyuan Song, David González-Martínez, Xiaoxia Wu, Yuandong Tia (…)2026-07-22

📊 statistics

Provable diffusion-based posterior sampling for linear inverse problems via DDIM

यह शोध पत्र \pddim को प्रस्तुत करता है, जो एक सरल और कुशल एल्गोरिदम है जो सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो के आधार पर डिफ्यूजन प्रायर्स (diffusion priors) और मेजरमेंट-आधारित प्रेडिक्शन्स के बीच गतिशील रूप से स्विच करने वाले कोऑर्डिनेट-वाइज DDIM अपडेट्स को निष्पादित करके लीनियर इनवर्स समस्याओं के लिए बेयसियन पोस्टीरियर (Bayesian posterior) तक प्रमाणित अभिसरण (provable convergence) प्राप्त करता है।

Yuchen Jiao, Na Li, Changxiao Cai, Yuxin Chen, Gen Li2026-07-22

🤖 AI

Agents in the Wild: Where Research Meets Deployment

यह ट्यूटोरियल फार्मास्युटिकल और वित्तीय डोमेन में वास्तविक केस स्टडीज के माध्यम से डिज़ाइन पैटर्न, मूल्यांकन रणनीतियों और सुरक्षा शमन (safety mitigations) का विश्लेषण करके, एलएलएम-आधारित एजेंटिक सिस्टम के अकादमिक अनुसंधान और औद्योगिक परिनियोजन (industrial deployment) के बीच के अंतर को पाटता है।

Grace Hui Yang, Pranav N. Venkit, Hooman Sedghamiz, Enrico Santus, Victor Dibia, Ioana Baldini2026-07-22

🤖 AI

CodeRescue: Budget-Calibrated Recovery Routing for Coding Agents

यह शोध पत्र CodeRescue को प्रस्तुत करता है, जो एक बजट-कैलिब्रेटेड रिकवरी रूटिंग फ्रेमवर्क है जो कोडिंग एजेंटों के लिए सस्ती सेल्फ-रिकवरी और मॉडल एस्केलेशन के बीच गतिशील रूप से निर्णय लेने के लिए एक्जीक्यूशन फीडबैक और कॉन्फॉर्मल रिस्क कंट्रोल का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा बेसलाइन की तुलना में काफी कम लागत पर बेहतर सॉल्व रेट प्राप्त होता है।

Qijia He, Jiayi Cheng, Chenqian Le, Rui Wang, Xunmei Liu, Yixian Chen, Jie Mei, Zhihao Wang, Xupeng Chen, Yuhuan Chen, T (…)2026-07-22

💬 NLP

Copy Less, Ground More: Overcoming Repetitive Copying in Long-Context Reasoning via Evidence-Aware Reinforcement Learning

यह शोध पत्र "रिपिटिटिव कॉपीइंग" (दोहराव वाली नकल) को लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रीजनिंग में एक महत्वपूर्ण विफलता मोड के रूप में पहचानता है जहाँ मॉडल मुख्य साक्ष्य पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय इनपुट टेक्स्ट की अंधाधुंध नकल करते हैं, और GEAR का प्रस्ताव करता है, जो एक एविडेंस-अवेयर रिइन्फोर्समेंट लर्निंग पद्धति है जो प्रासंगिक जानकारी में ग्राउंडिंग को पुरस्कृत करके और अप्रासंगिक डिस्ट्रैक्टर्स पर निर्भरता को दंडित करके प्रदर्शन में सुधार करती है।

Lizhe Fang, Weizhou Shen, Tianyi Tang, Yisen Wang2026-07-22

🤖 AI

CarbonNet: How Computer Vision Plays a Role in Climate Change? Application: Learning Geomechanics from Subsurface Geometry of CCS to Mitigate Global Warming

यह शोध पत्र CarbonNet को प्रस्तुत करता है, जो एक कंप्यूटर विज़न फ्रेमवर्क है जो जलवायु परिवर्तन शमन में सहायता के लिए कार्बन कैप्चर एंड सीक्वेस्ट्रेशन (CCS) में कम्प्यूटेशनल और सामान्यीकरण की चुनौतियों को संबोधित करने हेतु सबसरफेस ज्योमेट्री इमेजेस से लैंड सरफेस डिस्प्लेसमेंट की भविष्यवाणी करने के लिए ResNetUNet और LSTM जैसे डीप लर्निंग मॉडल्स का लाभ उठाता है।

Wei Chen, Yunan Li, Yuan Tian2026-07-21

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