🤖 AI

Retain or Consolidate? Budget-Dependent Operator Selection for Language Agent Memory

यह शोध पत्र भाषा एजेंट स्मृति के लिए एक बजट-निर्भर ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अनुमानित उपयोगिता व्यापार-संबंधों (utility trade-offs) के आधार पर कच्चे रिकॉर्ड को बनाए रखने और विशिष्ट ऑपरेटरों (विलय, सार या पुनलेखन) के माध्यम से उन्हें समेकित करने के बीच गतिशील रूप से चयन करता है, जो बेंचमार्क के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि समेकन, सीमित संदर्भ बजट के तहत प्रतिधारण (retention) से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है जबकि संसाधनों की प्रचुरता होने पर प्रतिधारण ही अधिक उपयुक्त रहता है।

Qingcan Kang, Mingyang Liu, Shixiong Kai, Kaichao Liang, Zhentao Tang, Yuqi Cui, Tao Zhong, Mingxuan Yuan2026-07-21
🤖 AI

Hierarchy-Aware and Anatomy-Guided Learning for Lung Ultrasound Video Classification

यह शोध पत्र लंग अल्ट्रासाउंड वीडियो वर्गीकरण के लिए एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो पैथोलॉजिकल विभेदन, स्थानीयकरण और कई नैदानिक वर्गों में मजबूती को बेहतर बनाने के लिए पदानुक्रम-जागरूक प्रशिक्षण (hierarchy-aware training) और शरीर रचना-निर्देशित मास्क पर्यवेक्षण (anatomy-guided mask supervision) को संयोजित करता है।

Alya Almsouti, Lotfi Mecharbat, Noha Aboukhater, Yousef Alabrach, Siddiq Anwar, Andre Kumar, Ibrahim Almakky, Mohammad Y (…)2026-07-21
🤖 AI

Why Does Feedback-Augmented Self-Distillation Fail to Improve Retrieval-Interleaved Search Agents?

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि फीडबैक-ऑगमेंटेड सेल्फ-डिस्टिलेशन (Feedback-Augmented Self-Distillation), रिट्रीवल-इंटरलीव्ड सर्च एजेंटों (retrieval-interleaved search agents) में अक्सर एक "डिकोडिंग कोलैप्स" (decoding collapse) घटना और असंगत सुपरविजन संकेतों के कारण विफल हो जाता है, जिसे सीखने की प्रक्रिया को स्थिर करने के लिए एक एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज (Exponential Moving Average - EMA) टीचर का उपयोग करके प्रभावी ढंग से कम किया जा सकता है।

Fan Yang, Rui Meng, Yuxin Wen2026-07-21
🤖 AI

COLIP-2: Olfaction-Vision-Language Embeddings

यह शोध पत्र COLIP-2 को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टीमॉडल एम्बेडिंग मॉडल है जो घ्राण (सूंघने की शक्ति), दृष्टि और भाषा को एकीकृत करता है ताकि रोबोट्स को वस्तुओं के स्थान पर गंध का संभाव्य रूप से पता लगाने में सक्षम बनाया जा सके, साथ ही यह ओपन-सोर्स डेटा की वर्तमान सीमाओं और घ्राण संबंधी धारणा को आगे बढ़ाने के लिए नए डेटासेट्स की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Kordel Kade France2026-07-21
🤖 AI

ZifaMem: Structured Memory for Persona, Preference, and Emotional Continuity in AI Companions

ZifaMem एक ओपन-सोर्स स्ट्रक्चर्ड मेमोरी सिस्टम है जो AI साथियों के लिए संवाद को सत्र सारांश (session summaries), एपिसोडिक यादों (episodic memories) और एक समेकित उपयोगकर्ता मॉडल (consolidated user model) में व्यवस्थित करता है, जो रॉ-हिस्ट्री बेसलाइन की तुलना में भावनात्मक निरंतरता और पर्सोना ग्राउंडिंग में महत्वपूर्ण सुधार करता है और अन्य अग्रणी मेमोरी सिस्टम के सांख्यिकीय समतुल्यता (statistical equivalence) को प्रदर्शित करता है।

Jingzhe Fang, Guozhi Xu, Yunfan Cui, Xiaochen Yang, Zhangyu Hua2026-07-21
🤖 machine learning

CoCurve: Cross-Module Co-Pruning Curvature for Training-Free Structured LLM Pruning

CoCurve एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) स्ट्रक्चर्ड प्रूनिंग विधि है जो LLMs के लिए अटेंशन और FFN यूनिट्स को हटाने के लिए संयुक्त रूप से अनुकूलित करती है, जो फिशर मैट्रिक्स (Fisher matrix) के माध्यम से क्रॉस-मॉड्यूल निर्भरताओं को कैप्चर करने के लिए सेकंड-ऑर्डर टेलर एक्सपेंशन का लाभ उठाती है, जिससे बिना फाइन-ट्यूनिंग के सिंगल-शॉट क्वाड्रेटिक प्रोग्राम के माध्यम से कुशल, लेबल-मुक्त संपीड़न (label-free compression) सक्षम होता है।

Zhiren Gong, Zihao Zeng, Zijie Wang, Tiantong Wang, Chau Yuen, Wei Yang Bryan Lim2026-07-21
🤖 AI

A Dual-Hypothesis Reasoning Framework for LLM Guardrails

यह शोध पत्र ARBITER को प्रस्तुत करता है, जो एक लागत प्रभावी LLM गार्डरेल फ्रेमवर्क है जो मौजूदा महंगे दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए ड्यूल-हाइपोथीसिस रीजनिंग और मल्टी-कंपोनेंट सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग का लाभ उठाता है और पारदर्शी, साक्ष्य-आधारित सुरक्षा निर्णय प्रदान करता है।

Md Asiful Islam, Mihai Surdeanu2026-07-21
🤖 AI

Detection, Attribution, Narration: An End-to-End Pipeline for Explainable Money Mule Identification

यह शोध पत्र मनी म्यूल (money mule) खातों की पहचान करने के लिए एक एंड-टू-एंड पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो एक लाइटजीबीएम (LightGBM) क्लासिफायर, ट्री-शैप (TreeSHAP) एट्रिब्यूशन और प्राकृतिक भाषा में विवरण उत्पन्न करने के लिए एक एलएलएम (LLM) को जोड़ता है, जिससे लाइव प्रोडक्शन वातावरण में प्रतिकूल पहचान (adverse detection) में 60% की वृद्धि और विश्लेषक दक्षता में सुधार हुआ है।

Yuge Zhang, Yuanxing Zhang, Yichao Jin, Khairul Amsyar Mohd Razis, Nicholas Qi An Choo, Kai Yin Anders Wong, Xinyan Tang (…)2026-07-21
💬 NLP

Is Progressive Disclosure All You Need for Long-Context Agents?

यह शोधपत्र लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट एजेंटों में प्रोग्रेसिव डिस्क्लोजर (क्रमिक प्रकटीकरण) का पहला नियंत्रित अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ एजेंटों के पास पहले से ही मजबूत रिट्रीवल क्षमताएं मौजूद होने पर इसके सीमित लाभ मिलते हैं, वहीं यह उन मल्टी-बुक कार्यों तक विस्तार करने के लिए निर्णायक हो जाता है जहाँ रॉ डॉक्यूमेंट नेविगेशन विफल हो जाता है, हालाँकि एक से अधिक डिस्क्लोजर स्तर जोड़ने से कोई अतिरिक्त लाभ नहीं मिलता है।

Yifeng He, Yinzhe Zhao, Jicheng Wang, Hao Chen2026-07-21
🤖 machine learning

Trustworthy Protein-Ligand Binding Affinity Prediction via Reliability-Aware Multi-Engine Fusion

यह शोधपत्र RELIABLE-BA को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन साक्ष्य-आधारित ढांचा (evidential framework) है जो प्रोटीन-लिगैंड बाइंडिंग एफिनिटी भविष्यवाणी के लिए संदर्भ-निर्भर विश्वसनीयता अनुमानों के साथ कई डॉकिंग इंजनों को संलयित (fuse) करता है ताकि विश्वसनीय, सुव्यवस्थित अनिश्चितता माप प्रदान किया जा सके, जिससे ड्रग डिस्कवरी में भविष्यवाणी सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए कम-विश्वास वाले युग्मों को फ़िल्टर करना सक्षम हो सके।

Yongchan Hong, Defu Cao, Wenjin Liu, Thomas Ku, Jordy Homing Lam, Emily Nguyen, Willie Neiswanger, Vsevolod Katritch, Ya (…)2026-07-21