🤖 AI

Transformers converge to invariant algorithmic cores

यह शोध पत्र एल्गोरिद्मिक कोर एक्सट्रैक्शन (ACE) को प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षित ट्रांसफॉर्मर, भिन्न भार विन्यासों (weight configurations) के बावजूद, सघन, अपरिवर्तनीय एल्गोरिद्मिक उप-स्थानों (subspaces) पर अभिसरित होते हैं जो उनके व्यवहार को नियंत्रित करते हैं, जो स्पष्ट जटिलता के नीचे एक साझा कम्प्यूटेशनल संरचना को प्रकट करता है और यांत्रिक समझ एवं नियंत्रण के लिए एक नया मार्ग प्रदान करता है।

Joshua S. Schiffman2026-07-08
🤖 AI

Not All Refusals Are Equal: How Safety Alignment Fails Cybersecurity at Scale

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सामान्य सुरक्षा से समझौता किए बिना वैध साइबर सुरक्षा संचालन को सक्षम करने के लिए बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) से डोमेन-विशिष्ट सुरक्षा संरेखण (डोमेन-स्पेसिफिक सेफ्टी अलाइनमेंट) को सफलतापूर्वक हटाया जा सकता है, यह पहचानते हुए कि इनकार तंत्र (रिफ्यूज़ल मैकेनिज्म) परतों में व्यापक रूप से वितरित हैं और मॉडल आर्किटेक्चर एवं प्रशिक्षण प्रकार ऐसे लक्षित हस्तक्षेपों के प्रति संवेदनशीलता के प्रमुख भविष्यवक्ता हैं।

Vadym Hadetskyi, Dario Pasquini, Artem Sorokin2026-07-08
🤖 machine learning

CONFLUX: A Latent Diffusion Model for 3D Chest-CT Synthesis with RL Post-Training

CONFLUX एक लेटेंट डिफ्यूजन मॉडल है जो 3D चेस्ट-CT संश्लेषण के लिए एक वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर को रेक्टिफाइड-फ्लो ट्रांसफार्मर और सुदृढीकरण शिक्षण (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) पोस्ट-ट्रेनिंग के साथ जोड़ता है ताकि उच्च-निष्ठा वाले, नियंत्रणीय मेडिकल वॉल्यूम उत्पन्न किए जा सकें जो इमेज गुणवत्ता और निर्दिष्ट नैदानिक गुणों के पालन, दोनों में मौजूदा बेसलाइनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Max Van Puyvelde, Halil Ibrahim Gulluk, Wim Van Criekinge, Olivier Gevaert2026-07-08
🤖 machine learning

ACPO: Adaptive Credit Policy Optimization via Fine-Grained Surrogate Entropy

यह शोध पत्र अडैप्टिव क्रेडिट पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (ACPO) का प्रस्ताव करता है, जो एक टोकन-स्तरीय क्रेडिट असाइनमेंट फ्रेमवर्क है जो मोड-लोकल सरोगेट एंट्रॉपी का उपयोग करके पॉलिसी अपडेट को एसिमेट्रिकल रूप से मॉड्युलेट करता है, जिससे स्पार्स रिवार्ड्स और मिसअलाइन्ड ग्रेडिएंट्स की चुनौतियों को प्रभावी ढंग से संबोधित करते हुए गणितीय तर्क और कोडिंग बेंचमार्क पर मौजूदा RL बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Zijun Xie, Yuyang You, Yongzhi Li, Enlei Gong, Zeyu Chen, Quan Chen, Yanhua Cheng, Peng Jiang, Yadong Mu2026-07-08
🤖 AI

Piercing Gilbreath's Conjecture: From Deep Number Theory Insights to Fintech and Cybersecurity

यह शोध पत्र गिलब्रेथ के अनुमान (Gilbreath's conjecture) पर प्रहार करने के लिए "रिवर्स सीविंग" (reverse sieving) और समतुल्य अनुक्रम न्यूनीकरण (equivalent sequence reduction) पर केंद्रित एक नवीन कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है, साथ ही साइबर सुरक्षा, धोखाधड़ी का पता लगाने और समय श्रृंखला विश्लेषण (time series analysis) में इसके व्यापक अनुप्रयोगों को भी प्रदर्शित करता है।

Vincent Granville2026-07-08
🤖 AI

Agent Step Value: Probing the Observer Effect in Black-Box Traces

यह शोध पत्र एजेंट स्टेप वैल्यू (ASV) पेश करता है, जो एक रीप्ले फ्रेमवर्क है जो विश्वास अवस्थाओं (belief states) और कार्य प्रदर्शन पर व्यक्तिगत एजेंट ट्रांज़िशन के प्रभाव को परिमाणित करता है, यह प्रकट करते हुए कि सीधे अवस्था मूल्यांकन की तुलना में संक्षिप्त, तर्क-आधारित स्कोरिंग प्रोटोकॉल गोल्ड-मार्जिन लाभों को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकते हैं।

Andrew Zhang, Chengzhan Li2026-07-08
🤖 machine learning

Wan-Streamer v0.2: Higher Resolution, Same Latency

Wan-Streamer v0.2 एक एंड-टू-एंड ऑडियो-विजुअल इंटरेक्शन मॉडल का लेटेंसी-प्रिजर्विंग अपग्रेड है जो एक स्प्लिट आर्किटेक्चर का उपयोग करके आउटपुट रेजोल्यूशन को 192x336 से दोगुना कर 640x368 कर देता है, जहाँ एक सिंगल-जीपीयू "थिंकर" धारणा और भाषा की स्थिति को संभालता है जबकि एक मल्टी-जीपीयू "परफ़ॉर्मर" समूह हाई-रेजोल्यूशन वीडियो जनरेशन को समानांतर (पैरेललाइज) करता है, जिससे लगभग 550 ms की एंड-टू-एंड लेटेंसी बनी रहती है।

Lianghua Huang, Zhi-Fan Wu, Yupeng Shi, Wei Wang, Mengyang Feng, Junjie He, Chen-Wei Xie, Yu Liu, Jingren Zhou, Ang Wang (…)2026-07-08
🤖 machine learning

TACTIC-KG: Toward Small Agent Teams for Cyber Threat Intelligence Knowledge Graph Construction

TACTIC-KG एक लागत प्रभावी एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो अनस्ट्रक्चर्ड थ्रेट रिपोर्ट्स से साइबर सुरक्षा नॉलेज ग्राफ का निर्माण करने के लिए कार्य को हल्के वजन वाले LLMs के लिए विशिष्ट भूमिकाओं में विभाजित करता है, जिससे यह सटीकता, स्थिरता और दक्षता में मोनोलिथिक बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mouhamed Amine Bouchiha, Gregory Blanc2026-07-08
🤖 AI

KVpop -- Key-Value Cache Compression with Predictive Online Pruning

KVpop एक सीखे हुए, भविष्य कहने वाले ऑनलाइन प्रूनिंग पॉलिसी को पेश करके ऑटोरेग्रेसिव डिकोडिंग में मेमोरी बॉटलनेक को संबोधित करता है जो उच्च संपीड़न दर प्राप्त करने के लिए एक नवीन फ्यूचर-अटेंशन टारगेट और डिलेड स्कोरिंग का उपयोग करता है और गणितीय तर्क कार्यों पर लगभग पूर्ण अटेंशन प्रदर्शन बनाए रखता है।

Lukas Hauzenberger, Niklas Schmidinger, Anamaria-Roberta Hartl, David Stap, Thomas Schmied, Sebastian Böck, Günter Klamb (…)2026-07-08
⚡ electrical engineering

Unified Audio Intelligence Without Regressing on Text Intelligence

यह शोधपत्र Audex को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढ़ टेक्स्ट-ओनली MoE बैकबोन पर निर्मित एक एकीकृत 30B ऑडियो-टेक्स्ट LLM है, जो मूल मॉडल की उन्नत तर्क क्षमता और एजेंटिक क्षमताओं में बिना किसी महत्वपूर्ण गिरावट के, विविध ऑडियो और स्पीच कार्यों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Zhifeng Kong, Sang-gil Lee, Jaehyeon Kim, Boxin Wang, Zihan Liu, Sungwon Kim, Yang Chen, Arushi Goel, Rajarshi Roy, Wenl (…)2026-07-08