🔬 materials science

Grounded autonomous research: a fault-tolerant LLM pipeline from corpus to manuscript in frontier computational physics

यह शोध पत्र एक दोष-सहिष्णु (fault-tolerant), ग्राउंडेड स्वायत्त अनुसंधान पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो उच्च-दांव वाले वैज्ञानिक डोमेन में कठोर साहित्य अंशांकन सुनिश्चित करने और मतिभ्रम (hallucinations) को रोकने के लिए अतिरेक (redundancy), वितरित ग्राउंडिंग और प्रतिकूल समीक्षा (adversarial review) का उपयोग करते हुए, संघनित-द्रव्य भौतिकी (condensed-matter physics) के 11,083 शोध पत्रों के संग्रह को तीन नवीन निष्कर्षों के साथ एक प्रकाशन-योग्य पांडुलिपि में सफलतापूर्वक परिवर्तित करता है।

Haonan Huang2026-07-03
🤖 AI

SelectTSL: Prompt-Guided Selective Target Sound Localization in Complex Scenarios

यह शोधपत्र SelectTSL प्रस्तुत करता है, जो एक एंड-टू-एंड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो जटिल मल्टी-सोर्स ध्वनिक वातावरण में उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट लक्ष्य ध्वनि स्रोतों को सटीक रूप से स्थानीयकृत करने और उनकी कार्डिनैलिटी (संख्या) का अनुमान लगाने के लिए एक प्रॉम्प्ट-गाइडेड चयनात्मक अटेंशन मैकेनिज्म का लाभ उठाता है, जो प्रभावी रूप से लक्ष्य ध्वनि निष्कर्षण और ध्वनि स्रोत स्थानीयकरण के बीच के अंतर को पाटता है।

Ziyang Jiang, Yu Chen, Zexu Pan, Xinyuan Qian, Bowen Xing, Ivor W. Tsang, Xu-Cheng Yin, Haizhou Li2026-07-03
💬 NLP

SkillFuzz: Fuzzing Skill Composition for Implicit Intents Discovery in Open Skill Marketplaces

यह शोध पत्र SkillFuzz को प्रस्तुत करता है, जो पहला निष्पादन-मुक्त (execution-free) फज़िंग फ्रेमवर्क है जो ओपन LLM-आधारित एजेंट मार्केटप्लेस में स्किल कंपोजिशन से उत्पन्न होने वाले उच्च-जोखिम वाले निहित इरादों (implicit intents) को कुशलतापूर्वक खोजने और प्राथमिकता देने के लिए संरचित स्किल कॉन्ट्रैक्ट्स और कॉन्ट्रैक्ट-गाइडेड मोंटे कार्लो ट्री सर्च का उपयोग करता है।

Jinwei Hu, Yi Dong, Youcheng Sun, Xiaowei Huang2026-07-03
🤖 AI

Understanding Agent-Based Patching of Compiler Missed Optimizations

यह शोध पत्र एक व्यवस्थित अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि AI एजेंट कंपाइलर द्वारा छूटी हुई अनुकूलन (optimizations) को ठीक कर सकते हैं, वे अक्सर मानव डेवलपर्स के सामान्यीकरण दायरे (generalization scope) के साथ तालमेल बिठाने में संघर्ष करते हैं, एक ऐसी चुनौती जिसे पूर्व LLVM अनुकूलन डेटा का लाभ उठाने वाली ऐतिहासिक-ज्ञान संवर्धन (historical-knowledge augmentation) तकनीकों को पेश करके प्रभावी ढंग से संबोधित किया गया है।

Batu Guan, Zirui Wang, Shaohua Li2026-07-03
🤖 AI

DRIFTLENS: Measuring Memory-Induced Reasoning Drift in Personalized Language Models

यह शोध पत्र DRIFTLENS प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राउंड-ट्रुथ-मुक्त ढांचा है जो यह प्रदर्शित करता है कि व्यक्तिगत भाषा मॉडलों में उपयोगकर्ता की स्मृति (यूजर मेमोरी) को इंजेक्ट करना प्रैग्मैटिक नॉइज़ (व्यावहारिक शोर) से अलग, मापने योग्य और सारगर्भित रीजनिंग ड्रिफ्ट (तर्क संबंधी विचलन) उत्पन्न करता है, जिसे पोस्ट-ट्रेनिंग विधियों द्वारा आंशिक रूप से लेकिन समान रूप से कम नहीं किया जा सकता है।

Xi Fang, Weijie Xu, Yingqiang Ge, Yuhui Xu, Stephanie Eckman, Chandan K. Reddy2026-07-03
🤖 AI

Hardware-Enforced Semantic Coordination for Safety-Critical Real-Time Autonomous Systems

यह शोध पत्र सुरक्षा-महत्वपूर्ण वास्तविक समय के स्वायत्त प्रणालियों के लिए नियत (deterministic), सत्यापन योग्य समन्वय अर्थशास्त्र (coordination semantics) को लागू करने हेतु FPGAs का उपयोग करके एक हार्डवेयर-प्रवर्तित सिमेंटिक समन्वय आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है, जिससे सॉफ्टवेयर-मध्यस्थ दृष्टिकोणों की विलंबता और अनिश्चितता की सीमाओं को दूर करते हुए सिमेंटिक तर्क को सॉफ्टवेयर में ही रखा जा सके।

Uwe M. Borghoff, Paolo Bottoni, Remo Pareschi2026-07-03
🤖 AI

Steerability via constraints: a substrate for scalable oversight of coding agents

यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि कोडिंग एजेंटों पर एक्सेस कंट्रोल और सख्त कोडिंग कन्वेंशन जैसे स्थापित इंजीनियरिंग बाधाओं (constraints) को लागू करना, अनकन्स्ट्रेंड एजेंटिक स्कैफोल्डिंग की तुलना में अधिक स्केलेबल और लागत प्रभावी निगरानी समाधान प्रदान करता है, जो एक नियंत्रित प्रयोग के माध्यम से प्रदर्शित करता है कि ऐसा बाधित सबस्ट्रेट (constrained substrate) पायथन कोडबेस में बैकडोर डिटेक्शन दरों में महत्वपूर्ण रूप से सुधार करता है।

Thomas Winninger2026-07-03
🤖 AI

Fast Multi-dimensional Refusal Subspaces via RFM-AGOP

यह शोध पत्र RFM-AGOP के माध्यम से फास्ट मल्टी-डायमेंशनल रिफ्यूज़ल सबस्पेस (Fast Multi-dimensional Refusal Subspaces) को प्रस्तुत करता है, जो एक कुशल विधि है जो प्रोब-इन्फॉर्म्ड इनिशियलाइज़ेशन (probe-informed initialization) के साथ रिकर्सिव फीचर मशीन एल्गोरिदम को अनुकूलित करती है ताकि रीजनिंग और नॉन-रीजनिंग दोनों प्रकार के LLMs में मल्टी-डायमेंशनल रिफ्यूज़ल सबस्पेसों की तेजी से और सटीक रूप से पहचान की जा सके, जिससे मौजूदा तकनीकों की कम्प्यूटेशनल सीमाओं को दूर किया जा सके।

Thomas Winninger2026-07-03
🤖 AI

Learning to Move Before Learning to Do: Task-Agnostic pretraining for VLAs

यह शोध पत्र टास्क-एग्नोस्टिक प्रीट्रेनिंग (TAP) प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय ढांचा है जो स्व-पर्यवेक्षित इन्वर्स डायनेमिक्स के माध्यम से सस्ते, अनलेबल इंटरैक्शन डेटा से हस्तांतरणीय मोटर प्रायों (मोटर प्रायर्स) को पहले सीखकर और फिर न्यूनतम लेबल वाले डेटा के साथ उन्हें भाषा में ग्राउंड करके, विशेषज्ञ प्रदर्शनों की कमी को दूर करता है ताकि मानक विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और मजबूती प्राप्त की जा सके।

Junhao Shi, Siyin Wang, Xiaopeng Yu, Li Ji, Jingjing Gong, Xipeng Qiu2026-07-03
🤖 AI

Human Capital, Not Model Benchmarks, Predicts Hybrid Intelligence in Forecasting

वास्तविक-धन भविष्यवाणी बाजार का उपयोग करने वाला यह पायलट अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि मानव-एआई पूर्वानुमान सहयोग की सफलता कच्चे संज्ञानात्मक कौशल या मॉडल बेंचमार्क पर नहीं, बल्कि बौद्धिक विनम्रता और जिज्ञासा जैसे विशिष्ट सहयोगात्मक गुणों पर निर्भर करती है, जो व्यक्तियों के एक अल्पसंख्यक समूह को ऐसी हाइब्रिड इंटेलिजेंस प्राप्त करने में सक्षम बनाते हैं जो बाजार की सटीकता के बराबर या उससे अधिक होती है।

Vivienne Ming2026-07-03