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cs.AI

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🤖 machine learning

TriRoute: Unified Learned Routing for Joint Adaptive Attention, Experts, and KV-Cache Allocation

TriRoute एक एकीकृत सीखे हुए रूटिंग फ्रेमवर्क (unified learned routing framework) को पेश करता है जो एक एकल हल्के नियंत्रक (lightweight controller) के माध्यम से प्रत्येक टोकन के लिए अटेंशन रेजोल्यूशन (attention resolution), एक्सपर्ट सिलेक्शन (expert selection) और KV-कैश बिट-विड्थ (KV-cache bit-width) को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, जिससे अलग-थलग कंडीशनल कंप्यूटेशन विधियों की तुलना में बेहतर पारेटो दक्षता (Pareto efficiency) और मजबूती प्राप्त होती है।

Andrii Balashov, Olena Ponomarova2026-07-09
💻 computer science

Do Counterfactually Fair Image Classifiers Satisfy Group Fairness? -- A Theoretical and Empirical Study

यह शोध पत्र मानव-लेबल वाले काउंटरफैक्चुअल (counterfactual) के नए डेटासेट बनाकर इमेज क्लासिफिकेशन में काउंटरफैक्चुअल और ग्रुप फेयरनेस (group fairness) के बीच के संबंध की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि लेटेंट एट्रिब्यूट कोरिलेशन (latent attribute correlations) के कारण काउंटरफैक्चुअल फेयरनेस स्वाभाविक रूप से ग्रुप फेयरनेस की गारंटी नहीं देती है, और इस समस्या को कम करने के लिए एक काउंटरफैक्चुअल नॉलेज डिस्टिलेशन (Counterfactual Knowledge Distillation) पद्धति का प्रस्ताव करता है।

Sangwon Jung, Sumin Yu, Sanghyuk Chun, Taesup Moon2026-07-09
💻 computer science

Security and Privacy in Agentic AI: Grand Challenges and Future Directions

यह शोध पत्र एजेंटिक एआई (agentic AI) से जुड़े बढ़ते जोखिमों को संबोधित करने वाले एक सहयोगात्मक होराइजन-स्कैनिंग अभ्यास के आधार पर, एजेंटिक एआई के लिए प्रमुख सुरक्षा और गोपनीयता चुनौतियों और भविष्य की अनुसंधान दिशाओं को रेखांकित करने हेतु तीस अंतर्राष्ट्रीय विशेषज्ञों के अंतर्दृष्टि का संश्लेषण करता है।

Adam Jenkins, Agnieszka Kitkowska, Caterina Maidhof, Diego Paracuellos, Francesco Sovrano, Gonzalo Gabriel Mendez, Guill (…)2026-07-09
🤖 machine learning

D2PO: Optimizing Diffusion Samplers via Dynamic Preference

यह शोध पत्र D2PO का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो डिफ्यूजन सैंपलिंग नीतियों को प्री-ट्रेन्ड स्कोर नेटवर्क्स से व्युत्पन्न एक ऊर्जा-आधारित मॉडल का उपयोग करके कार्य को एक गतिशील प्राथमिकता संरेखण समस्या के रूप में पुनर्गठित करके अनुकूलित करता है, जिससे पारंपरिक रिग्रेशन-आधारित विधियों की फिडेलिटी सीमाओं को दूर किया जा सके और कम-NFE बाधाओं के तहत बेहतर प्रत्यक्ष गुणवत्ता प्राप्त की जा सके।

Jinkyu Kim, Jinyoung Choi, Bohyung Han2026-07-09
💻 computer science

PRoVeFL: Private Robust and Verifiable Aggregation in Federated Learning

PRoVeFL एक नवीन, मॉड्यूलर फेडेरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो मल्टी-की फुली होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन और एक हाइब्रिड कम्प्यूटेशन मॉडल का लाभ उठाकर गोपनीयता-संरक्षित, बायज़ेंटाइन-रोबस्ट और सत्यापन योग्य एग्रीगेशन प्राप्त करता है ताकि विविध रोबस्ट एग्रीगेशन एल्गोरिदम को सपोर्ट करते हुए ओवरहेड को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।

Harsh Kasyap, Anil Kumar Pradhan, Ugur Ilker Atmaca, Graham Cormode, Carsten Maple2026-07-09
🤖 machine learning

STAGformer: A Spatio-temporal Agent Graph Transformer for Micro Mobility Demand Forecasting

यह शोध पत्र STAGformer को प्रस्तुत करता है, जो एक स्पैटियो-टेम्पोरल एजेंट ग्राफ ट्रांसफॉर्मर है जो रैखिक जटिलता के साथ कुशल वैश्विक मॉडलिंग प्राप्त करने के लिए एक नवीन दो-चरणीय एजेंट अटेंशन तंत्र का उपयोग करता है, जो जटिल शहरी नेटवर्क में बाइक-शेयरिंग मांग के पूर्वानुमान में अत्याधुनिक बेसलाइनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ye Zihao2026-07-09
🤖 machine learning

WHERE to Generate Matters: Budget-Aware Synthetic Augmentation for Label Skewed Federated Learning

यह शोध पत्र FedEAS का प्रस्ताव करता है, जो लेबल-झुकाव वाले फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक बजट-जागरूक सिंथेटिक ऑग्मेंटेशन पॉलिसी है, जो पूर्ण क्लास बैलेंसिंग के अधिकांश सटीकता लाभों को प्राप्त करते हुए कम्प्यूटेशनल लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए स्थानीय लेबल वितरण के आधार पर प्रति-क्लाइंट जनरेशन बजट को गतिशील रूप से आवंटित करता है।

Sangwoo Lee, Sunghwan Park, Jaewoo Lee2026-07-09
🤖 AI

AgentLens: Production-Assessed Trajectory Reviews for Coding Agent Evaluation

AgentLens कोडिंग एजेंटों के लिए एक प्रोडक्शन-असेसमेंट बेंचमार्क पेश करता है जो औपचारिक सत्यापन (formal verification) और LLM-जनरेटेड समीक्षाओं के संयोजन के माध्यम से संपूर्ण इंटरेक्शन ट्राजेक्टरी का मूल्यांकन करता है, जिससे सरल पास/फेल मेट्रिक्स से परे विस्तृत व्यवहार संबंधी निदान और रिग्रेशन डिटेक्शन सक्षम होता है।

Andrey Podivilov, Vadim Lomshakov, Sergey Savin, Matvei Startsev, Roman Pozharskiy, Maksim Parshin, Sergey Nikolenko2026-07-09
💻 computer science

ProMoE-FL: Prototype-conditioned Mixture of Experts for Multimodal Federated Learning with Missing Modalities

यह शोध पत्र ProMoE-FL का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रोटोटाइप-कंडीशन्ड मिक्स्चर ऑफ एक्सपर्ट्स फ्रेमवर्क है जो फेडरेटेड लर्निंग में गायब मल्टीमॉडल फीचर्स को गतिशील रूप से संश्लेषित करने के लिए एक ग्लोबल क्लाइंट-अवेयर प्रोटोटाइप बैंक का लाभ उठाता है, जो होमोजेनियस और हेट्रोजेनियस दोनों सेटिंग्स में चार चेस्ट एक्स-रे डेटासेट्स पर अत्याधुनिक विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Aavash Chhetri, Bibek Niroula, Eduard Vazquez, Yash Raj Shrestha, Prashnna Gyawali, Loris Bazzani, Binod Bhattarai2026-07-09
💻 computer science

Specification Grounding Drives Test Effectiveness for LLM Code

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि परीक्षण की मात्रा बढ़ाने या केवल स्व-जनित परीक्षणों पर निर्भर रहने के बजाय, स्पष्ट विनिर्देशों (explicit specifications) में परीक्षण जनरेशन को आधारित करना, गलत सूचनाओं (false alarms) को कम करके और अधिक बग्स को पकड़कर, सही कोड उत्पन्न करने में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की प्रभावशीलता में महत्वपूर्ण सुधार करने वाला प्राथमिक चालक है।

Amin Haeri, Mahdi Ghelichi2026-07-09