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🤖 AI

One Reflection Is Not Enough: Self-Correcting Autonomous Research via Multi-Hypothesis Failure Attribution

यह शोध पत्र SAGE को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वायत्त अनुसंधान एजेंट है जो मूल कारणों का निदान करने और जमीनी रिपोर्टिंग (grounded reporting) को लागू करने के लिए एक संरचित मल्टी-हाइपोथेसिस विफलता एट्रिब्यूशन तंत्र का उपयोग करके एकल-प्रतिबिंब विफलता रिकवरी की भंगुरता पर विजय प्राप्त करता है, जिससे मौजूदा बेसलाइन की तुलना में वैज्ञानिक आर्टिफ़ैक्ट्स की विश्वसनीयता और गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Jie Ma, Binfei Chu, Jie Gao, Jinlu Zhang, Yiwei Ma, Yi Tan, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji2026-07-01
💬 NLP

FinPersona-Bench: A Benchmark for Longitudinal Psychometric Stability of Autonomous Financial Agents

यह शोध पत्र FinPersona-Bench को प्रस्तुत करता है, जो एक सिमुलेशन बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि कैसे स्वायत्त वित्तीय एजेंट समय के साथ मैंडेट सेलिएंस डिके (Mandate Salience Decay) से ग्रस्त होते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि आवधिक मैंडेट री-ग्राउंडिंग (periodic mandate re-grounding) रूढ़िवादी एजेंटों को स्थिर कर सकती है, यह बाजार की स्थितियों के आधार पर आक्रामक एजेंटों के व्यवहार को अनजाने में बदतर बना सकती है।

Muhammad Usman Safder (Steve), Ayesha Gull (Steve), Rania Elbadry (Steve), Fan Zhang (Steve), Yankai Chen (Steve), Xueqi (…)2026-07-01
📊 statistics

On the Convergence of Self-Improving Online LLM Alignment

यह शोध पत्र एक नियमित संस्करण, SAIL-RevKL का प्रस्ताव करके सेल्फ-इंप्रूविंग अलाइनमेंट (SAIL) एल्गोरिदम के लिए सैद्धांतिक अभिसरण गारंटी (theoretical convergence guarantees) की कमी को संबोधित करता है, जो पॉलीक-लोजसविक स्थिति (Polyak-Lojasiewicz condition) को संतुष्ट करने के लिए रिवर्स KL डाइवर्जेंस दंड (reverse KL divergence penalty) को शामिल करता है, जिससे लगभग रैखिक नमूना जटिलता (near-linear sample complexity) के साथ वैश्विक अभिसरण स्थापित होता है और LLM अलाइनमेंट एवं MuJoCo बेंचमार्क दोनों पर उत्कृष्ट अनुभवजन्य प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Xudong Wu, Pangpang Liu, Vaneet Aggarwal, Jiayu Chen2026-07-01
🤖 AI

A time-series classification framework for individual-level absenteeism prediction under severe class imbalance

यह शोध पत्र अत्यधिक असंतुलित डेटासेट में वास्तव में सक्रिय, व्यक्तिगत-स्तर के अनुपस्थिति पूर्वानुमान को सक्षम करने के लिए एक LSTM-FCN आर्किटेक्चर और अनुकूलित लॉस फंक्शन्स का उपयोग करते हुए एक टाइम-सीरीज क्लासिफिकेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो उन मौजूदा विधियों की सीमाओं को दूर करता है जो केवल घटित परिणामों को ही पुनरुत्पादित करती हैं।

Kwong Ho Li, Matthew Roughan, Wathsala Karunarathne2026-07-01
⚡ electrical engineering

Improving multichannel speech enhancement through accurate room-acoustic simulations

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि उच्च-निष्ठा वाले वेव-आधारित रूम-अकॉस्टिक सिमुलेशन के साथ संवर्धित डेटासेट्स पर डीप-लर्निंग-आधारित मल्टीचैनल स्पीच एन्हांसमेंट मॉडल्स को प्रशिक्षित करने से प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है, जो लोअर-फिडेलिटी ज्योमेट्रिकल अकॉस्टिक्स डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल्स की तुलना में मीडियन वर्ड एरर रेट में 38% तक की सापेक्ष कमी प्राप्त करता है।

Georg Götz, Alessia Milo, Steinar Gu{\dh}jónsson, Daniel Gert Nielsen, Jesper Pedersen, Finnur Pind2026-07-01
🤖 AI

CVE-TTP KG: Knowledge Graph Linking Software Vulnerabilities to Attack Behaviors

यह शोध पत्र CVE-TTP को प्रस्तुत करता है, जो एक नॉलेज ग्राफ है जो ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों और एक Neo4j विज़ुअलाइज़ेशन फ्रेमवर्क का उपयोग करके CVEs को MITRE ATT&CK टैक्टिक्स और तकनीकों से जोड़कर सॉफ्टवेयर कमजोरियों और हमलावर व्यवहारों के बीच के अंतर को पाटता है।

Basant Agarwal, Dincy R. Arikkat, Swati Yadav, Serena Nicolazzo, Antonino Nocera, Vinod P2026-07-01
🤖 AI

DPPE: Rethinking Camera-Based Positional Encoding for Scaling Multi-View Transformers

यह शोध पत्र यह पहचान करता है कि रोटेशन (घूर्णन) और ट्रांसलेशन (स्थानांतरण) को वैल्यू वेक्टर्स के समान आयामों में संग्रहीत करने से स्केल्ड-अप मल्टी-व्यू ट्रांसफॉर्मर्स में प्रशिक्षण ठहराव (ट्रेनिंग स्टैग्नेशन) होता है, और इन घटकों को स्पष्ट रूप से अलग करने के लिए डिकपल्ड पोज पोजिशनल एनकोडिंग (DPPE) का प्रस्ताव करता है, जिससे नवीन दृश्य संश्लेषण (नोवेल व्यू सिंथेसिस) कार्यों में स्थिर दीर्घकालिक प्रशिक्षण और बेहतर सामान्यीकरण सक्षम होता है।

Shun Kenney, Teppei Suzuki2026-07-01
🤖 AI

ZEBRA: Zero-Shot Entropy-Regularized Prompt Learning for Base-to-Novel Generalization in Audio-Language Models

यह शोध पत्र ZEBRA का प्रस्ताव करता है, जो एक प्लग-एंड-प्ले फ्रेमवर्क है जो जीरो-शॉट लॉजिट्स को प्रॉम्प्ट-लर्निंग लॉजिट्स के साथ जोड़ता है और ऑडियो-लैंग्वेज मॉडल्स में बेस-टू-नोवेल जनरलाइजेशन गैप को प्रभावी ढंग से पाटने के लिए सेल्फ-एन्ट्रॉपी रेगुलराइजेशन का उपयोग करता है, जिससे बेस-क्लास सटीकता से समझौता किए बिना नोवेल-क्लास प्रदर्शन में सुधार होता है।

Asif Hanif, Mohammad Yaqub2026-07-01
🤖 machine learning

Evil Spectra: How Optimisers can Amplify or Suppress Emergent Misalignment

यह शोध पत्र ऑप्टिमाइज़र के चयन को एलएलएम (LLM) में उभरते हुए मिसअलाइनमेंट (misalignment) के प्राथमिक चालक के रूप में पहचानता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि विभिन्न ऑप्टिमाइज़र मॉडल के पैमाने की परवाह किए बिना बहुत अलग अलाइनमेंट परिणाम उत्पन्न करते हैं, इस प्रभाव को लोरा (LoRA) एडॉप्टर के सिंगुलर वैल्यू डिस्ट्रीब्यूशन पर स्पेक्ट्रल रेगुलराइजेशन (spectral regularisation) लागू करके काफी हद तक कम किया जा सकता है।

Jason R. Brown, Patrick Leask, Lev McKinney2026-07-01
🤖 AI

Comparative Analysis of Machine Learning based Intrusion Detection in Realistic IoT Networks

यह शोध पत्र Gotham2025 डेटासेट का उपयोग करके एक वास्तविक IoT नेटवर्क में घुसपैठ का पता लगाने के लिए पांच मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि रैंडम फॉरेस्ट क्लासिफायर 0.99 के F1-स्कोर के साथ उच्चतम प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Rana Alharbi, Chuadhry Mujeeb Ahmed2026-07-01