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19742 पेपर

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RECON: Benchmarking Agent Memory for Compositional Reasoning over Long Contexts

यह शोध पत्र RECON को प्रस्तुत करता है, जो आपराधिक, चिकित्सा और वित्तीय डोमेन में 24 लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट केस फाइलों से बना एक नवीन बेंचमार्क है, जिसे जटिल कंपोजिशनल रीजनिंग कार्यों जैसे कि मल्टी-हॉप एविडेंस रिकंस्ट्रक्शन, कॉन्फ्लिक्ट रेजोल्यूशन और काउंटरफैक्चुअल एनालिसिस में वर्तमान LLM-आधारित एजेंटों की सीमाओं का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जहाँ सबसे मजबूत सिस्टम भी केवल 22.4% सटीकता प्राप्त करते हैं।

Mihir Shriniwas Arya2026-07-21
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A Causal Markov Condition for Value

यह शोध पत्र एक कारणत्मक मूल्य सिद्धांत (causal value theory) स्थापित करने के लिए 'वैल्यू कॉज़ल मार्कोव कंडीशन' (v-CMC) को प्रस्तुत करता है जो संभाव्यता-मूल्य द्वैतता (probability-value duality) के माध्यम से कार्य-कारणता और उपयोगिता को जोड़ता है, इसके विभिन्न स्वरूपों की समानता को सिद्ध करता है, कारणत्मक DAGs के लिए एक सामान्यीकृत बेलमैन पुनरावृत्ति (generalized Bellman recursion) व्युत्पन्न करता है, और मॉड्यूलर उपयोगिता प्रकटीकरण (modular utility eliciation) तथा प्रभाव-आरेख निर्माण (influence-diagram construction) के लिए एल्गोरिदम प्रदान करता है।

Olav Benjamin Vassend2026-07-21
🤖 AI

Supporting Autonomous Process Execution within a Multi-Perspective Constraint Frame via Numeric Planning

यह शोध पत्र AI-संवर्धित व्यावसायिक प्रक्रिया प्रबंधन प्रणालियों के लिए एक नवीन संख्यात्मक नियोजन दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो 'व्हाट-इफ' (what-if) विश्लेषण के माध्यम से इष्टतम प्रक्रिया निरंतरता की सिफारिश करके फ्रेम्ड स्वायत्तता को सक्षम बनाता है, जो डेटा और टेम्पोरल (समय संबंधी) स्थितियों सहित बहु-परिप्रेक्ष्य बाधाओं का अनुपालन सुनिश्चित करता है।

Paul Wittlinger, Giacomo Acitelli, Anti Alman, Fabrizio Maria Maggi, Andrea Marrella2026-07-21
🤖 AI

Spatiotemporal Facial Action Unit Detection using Twin Cycle Autoencoders for Driver Monitoring

यह शोध पत्र ट्विन साइकिल ऑटोएनकोडर (TCA) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन स्थानिक-कालिक (spatiotemporal) आर्किटेक्चर है जो चुनौतीपूर्ण इन-कैबिन स्थितियों के तहत ड्राइवर मॉनिटरिंग के लिए फेशियल एक्शन यूनिट्स को मजबूती से पहचानने हेतु स्थानिक उपस्थिति पृथक्करण (spatial appearance disentanglement) और कालिक प्रक्षेपवक्र निरंतरता (temporal trajectory consistency) को एकीकृत करता है, जो एम्बेडेड हार्डवेयर पर रीयल-टाइम थ्रूपुट बनाए रखते हुए बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Sai Sidharth D2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

First-Order Predictable but Pairwise Fragile: Local Task Adaptation in Trained Transformers

यह शोध पत्र नौ ट्रांसफॉर्मर मॉडलों में आठ स्थानीय अनुकूलन गुणों का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है और पाता है कि जबकि व्यक्तिगत कार्य विक्षोभ (perturbations) एक साझा वैधता विंडो के भीतर प्रथम-क्रम (first-order) अनुमान योग्य रहते हैं, युग्मवार कार्य संरचना (pairwise task composition) क्रम संवेदनशीलता, घूमते हुए उप-स्थानों (rotating subspaces), और सार्वभौमिक योज्यता (universal additivity) या स्टीयरिंग पत्राचार (steering correspondence) के अभाव के कारण अत्यधिक भंगुर है।

Irina Piontkovskaia, Sergey Nikolenko2026-07-21
🤖 machine learning

Beyond Memory Leaderboards: Evaluating Scientific Memory as Budgeted Context Restoration

यह शोध पत्र दो पूर्ण-पाठ वैज्ञानिक स्मृति बेंचमार्क, PAIM और PTr को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करते हैं कि रिट्रीवल बजट और प्रोटोकॉल को नियंत्रित किए बिना मेमोरी लीडरबोर्ड अक्सर भ्रामक होते हैं, और अंततः यह तर्क देते हैं कि वैज्ञानिक स्मृति का मूल्यांकन अनियंत्रित आर्किटेक्चर प्रदर्शन के बजाय बजटयुक्त, मोडैलिटी-जागरूक संदर्भ बहाली (context restoration) के रूप में किया जाना चाहिए।

Maksim Sheverev, David Finkelstein, Sergey Nikolenko2026-07-21
🤖 machine learning

Certified-Gap Dual-Price Policies for Real-Time Truckload Bid Acceptance with Relocating, Clock-Constrained Resources

यह शोध पत्र एक एकल लैग्रेंजियन रिलैक्सेशन (Lagrangian relaxation) का लाभ उठाते हुए, वास्तविक समय में ट्रकलोड बोली स्वीकृति के लिए एक प्रमाणित-अंतराल (certified-gap) दोहरी-मूल्य नीति प्रस्तुत करता है जो एक साथ एक इष्टतमता प्रमाण (optimality certificate) और एक स्पर्शोन्मुख इष्टतम निर्णय नियम (asymptotically optimal decision rule) उत्पन्न करता है, जिससे महंगी रोलआउट ट्रेनिंग की आवश्यकता के बिना मिलीसेकंड निर्णय गति के साथ निकट-इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Aswin Chandrasekaran2026-07-21
⚡ electrical engineering

A Multi-Agent System for 5G Throughput Prediction in Multi-Operator Urban Environments

यह शोध पत्र एक टियर्ड मल्टी-एजेंट सिस्टम (TMAS) प्रस्तावित करता है जो शहरी परिवेशों में विविध ऑपरेटरों, मोबिलिटी मोड और ट्रैफिक प्रोफाइल के बीच 5G थ्रूपुट की भविष्यवाणी करने में सामान्यीकरण सीमाओं को दूर करने के लिए एज टेलीमेट्री को संदर्भ-जागरूक डोमेन माइक्रो-एजेंट्स तक गतिशील रूप से रूट करता है, जिससे अगली पीढ़ी के नेटवर्क ऑर्केस्ट्रेशन के लिए उपयुक्त उच्च सटीकता (0.931 तक R²) और कम विलंबता प्राप्त होती है।

Muhammad Kabeer, Rosdiadee Nordin, Nadiva Nuriftitah, Sian Lun Lau2026-07-21
🤖 AI

Pediatric Bone Age Prediction Using Deep Learning

यह शोध पत्र हैंड एक्स-रे से बाल चिकित्सा अस्थि आयु (पीडियाट्रिक बोन एज) की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए एडिटिव अटेंशन मैकेनिज्म के साथ संवर्धित एफिशिएंटनेटB4 (EfficientNetB4) जैसे एफिशिएंटनेट मॉडलों का उपयोग करते हुए एक डीप लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में एंडोक्राइन विकारों के निदान के लिए एक अधिक प्रभावी और स्वचालित समाधान प्रदान करता है।

Al Zadid Sultan Bin Habib, Md. Ekramul Islam, Md Asif Bin Syed, Md Younus Ahamed, Tanpia Tasnim2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

Investigation of Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) Diagnosis Using Machine Learning Approaches

यह शोध पत्र मशीन लर्निंग का उपयोग करके पॉलीसिस्टिक ओवरी सिंड्रोम (PCOS) के निदान के लिए एक डेटा-संचालित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि रैंडम फॉरेस्ट महत्व और उच्चतम सहसंबंध के माध्यम से चयनित दस विशेषताओं पर प्रशिक्षित एक एडाबूस्ट (AdaBoost) मॉडल ने विभिन्न मूल्यांकित एल्गोरिदम के बीच उच्चतम परीक्षण सटीकता प्राप्त की है।

Al Zadid Sultan Bin Habib, Md Asif Bin Syed, Md. Ekramul Islam, Tanpia Tasnim2026-07-21