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cs.AI

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🤖 machine learning

KAGE-Bench: Fast Known-Axis Visual Generalization Evaluation for Reinforcement Learning

यह शोध पत्र KAGE-Bench प्रस्तुत करता है, जो KAGE-Env प्लेटफॉर्म पर निर्मित एक उच्च-गति वाला JAX-नेटिव बेंचमार्क है जो सुव्यवस्थित रूप से सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) एजेंटों पर विशिष्ट दृश्य वितरण परिवर्तनों (visual distribution shifts) के प्रभाव को अलग करता और उनका मूल्यांकन करता है, यह प्रकट करते हुए कि बैकग्राउंड और फोटोमेट्रिक परिवर्तन अक्सर विनाशकारी विफलता का कारण बनते हैं जबकि एजेंट-उपस्थिति में बदलाव अधिक सौम्य होते हैं।

Egor Cherepanov, Daniil Zelezetsky, Alexey K. Kovalev, Aleksandr I. Panov2026-07-02
💬 NLP

OmniMoE: An Efficient MoE by Orchestrating Atomic Experts at Scale

OmniMoE एक सिस्टम-एल्गोरिदम सह-डिज़ाइन किया गया फ्रेमवर्क है जो कार्टेशियन प्रोडक्ट राउटर और एक्सपर्ट-सेंट्रिक शेड्यूलिंग जैसे नवीन घटकों के माध्यम से मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स ग्रैनुलैरिटी को वेक्टर स्तर तक बढ़ाकर उच्च सटीकता और महत्वपूर्ण इन्फरेंस स्पीडअप दोनों प्राप्त करता है।

Jingze Shi, Zhangyang Peng, Yizhang Zhu, Yifan Wu, Guang Liu, Yuyu Luo2026-07-02
💬 NLP

GameDevBench: Evaluating Agentic Capabilities Through Game Development

यह शोध पत्र GameDevBench प्रस्तुत करता है, जो गेम डेवलपमेंट में एजेंटिक क्षमताओं के मूल्यांकन के लिए पहला बेंचमार्क है, जिसमें 333 जटिल मल्टीमॉडल कार्यों के माध्यम से यह खुलासा किया गया है कि वर्तमान एजेंट विजुअल एसेट मैनिपुलेशन (दृश्य संपत्ति हेरफेर) में संघर्ष करते हैं, जबकि यह भी प्रदर्शित किया गया है कि सरल विजुअल फीडबैक तंत्र उनके प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार कर सकते हैं।

Wayne Chi, Yixiong Fang, Arnav Yayavaram, Siddharth Yayavaram, Seth Karten, Qiuhong Anna Wei, Runkun Chen, Alexander Wan (…)2026-07-02
🤖 AI

Calibrated Test-Time Guidance for Bayesian Inference

यह शोध पत्र मौजूदा टेस्ट-टाइम गाइडेंस विधियों में उन संरचनात्मक दोषों की पहचान करता है जो उन्हें वास्तविक बायेसियन पोस्टीरियर (Bayesian posterior) को पुनः प्राप्त करने से रोकते हैं और सुसंगत वैकल्पिक अनुमानकों (estimators) का प्रस्ताव करता है जो कैलिब्रेटेड सैंपलिंग (calibrated sampling) को सक्षम बनाते हैं, जिससे बायेसियन इन्फरेंस कार्यों और ब्लैक होल इमेज पुनर्निर्माण पर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Daniel Geyfman, Felix Draxler, Jan Groeneveld, Hyunsoo Lee, Theofanis Karaletsos, Stephan Mandt2026-07-02
⚡ electrical engineering

Deep Learning-Driven Black-Box Doherty Power Amplifier with Pixelated Output Combiner and Extended Efficiency Range

यह शोध पत्र एक डीप लर्निंग-संचालित इनवर्स डिज़ाइन कार्यप्रणाली प्रस्तुत करता है जो पिक्सेलेटेड आउटपुट कंबाइनर्स वाले डोर्टी पावर एम्पलीफायरों को संश्लेषित करने के लिए एक CNN-आधारित इलेक्ट्रोमैग्नेटिक सरोगेट मॉडल और जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिससे निर्मित GaN HEMT प्रोटोटाइप में विस्तृत बैक-ऑफ रेंज में उच्च दक्षता और रैखिकता प्राप्त होती है।

Han Zhou, Haojie Chang, David Widen2026-07-02
🤖 AI

Multimodal and Multiscale Spatial-Temporal Semantic Search and Recommendation with AI Foundation Models

यह शोध पत्र CAMERA फ्यूजन रणनीति और ASTRA री-रैंकिंग एल्गोरिदम को पेश करते हुए, मल्टीमॉडल, मल्टीस्केल स्थानिक-कालिक (spatial-temporal) घटना दस्तावेजों के लिए भौगोलिक सूचना पुनर्प्राप्ति को बढ़ाने हेतु एआई फाउंडेशन मॉडल का लाभ उठाने वाले एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो प्रासंगिक पर्यावरणीय रिपोर्टों को जोड़ने में यूनिमोडल दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Yuanyuan Tian, Wenwen Li, Xiao Chen, Michael Brook, Michael Brubaker, Anna Liljedahl, Chitta Baral2026-07-02
🤖 AI

Constructive Alignment: Governing Preference Dynamics in Human-AI Interaction

यह शोध पत्र "कंस्ट्रक्टिव अलाइनमेंट" (रचनात्मक संरेखण) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा प्रतिमान है जो एआई अलाइनमेंट को स्थिर मानवीय प्राथमिकताओं के अनुकूलन से बदलकर एक नियंत्रण-सैद्धांतिक ढांचे के माध्यम से उन प्राथमिकताओं के गतिशील विकास को नियंत्रित करने के रूप में पुनर्परिभाषित करता है, जो यह सुनिश्चित करता है कि मूल्य प्रक्षेपवक्र सुसंगत, चिंतनशील और हेरफेर के प्रति प्रतिरोधी बने रहें।

Max Kanwal, Caryn Tran2026-07-02
🤖 AI

Bounded Morality: Defining the Space of Moral Computation

यह शोध पत्र "बाउंडेड मोरालिटी" (सीमित नैतिकता) प्रस्तुत करता है, जो एक औपचारिक ढांचा है जो नैतिक बोध को 'बाउंडेड रेशनैलिटी' (सीमित तर्कसंगतता) तक विस्तारित करता है, जिससे नैतिक विस्तार और गहराई के बीच एक समझौते द्वारा बाधित एक व्यवहार्य कम्प्यूटेशनल स्थान को परिभाषित किया जाता है, और इस प्रकार नैतिक सिद्धांतों को पूर्ण सत्यों के बजाय सीमित एजेंटों के लिए स्थानीय रूप से कुशल रणनीतियों के रूप में पुनर्गठित किया जाता है।

Max Kanwal, Caryn Tran, Patrick Mineault2026-07-02
💻 computer science

From "Strings" to "Things" for Personal Knowledge Graphs: Evaluating LLM Triple Extraction for Recommendation Systems

यह शोध पत्र गोपनीयता-संरक्षित व्यक्तिगत ज्ञान ग्राफ (Personal Knowledge Graphs) के निर्माण के लिए संवादात्मक डेटा से RDF-अनुपालन ट्रिपल (RDF-compliant triples) निकालने हेतु हल्के लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (lightweight Large Language Models) का उपयोग करने वाले एक पुनरुत्पादनीय पाइपलाइन को प्रस्तुत और मूल्यांकित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट मॉडल अपनी निष्कर्षण निष्ठा (extraction fidelity) के सापेक्ष उच्च डाउनस्ट्रीम अनुशंसा प्रदर्शन प्राप्त करते हैं।

Abhirup Dasgupta, Fernando Spadea, Oshani Seneviratne2026-07-02
💻 computer science

Why Advanced Encoders Lag on Sparse Retrieval? The Answer and an Approach to Bridging Vocabulary Gaps

यह शोध पत्र आधुनिक टोकनाइज़र और स्पार्स रिट्रीवल (sparse retrieval) की आवश्यकताओं के बीच "वोकैबुलरी गैप" (vocabulary gap) को उन्नत एनकोडर्स के कम प्रदर्शन का कारण बताता है, और एक मॉडल-अज्ञेयवादी (model-agnostic) "वोकैबुलरी ट्रांसफर" फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो BEIR जैसे बेंचमार्क पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करने के लिए इस अंतर को सफलतापूर्वक पाटता है।

Zhichao Geng, Yang Yang2026-07-02