cs.AI पेपर | Gist.Science

Think in English, Answer in Korean: Efficient Adaptation of Multilingual Tool-Using Agents

यह शोध पत्र लकीस्टार (LuckyStar) 111B को प्रस्तुत करता है, जो कोहेर (Cohere) और एलजी सीएनएस (LG CNS) द्वारा विकसित एक हाइब्रिड रीजनिंग मॉडल है, जो विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग और क्वांटाइजेशन रणनीतियों के माध्यम से कोरियाई-अंग्रेजी एंटरप्राइज एजेंटों के लिए एक पोस्ट-ट्रेन्ड मल्टीलिंगुअल बेस मॉडल को कुशलतापूर्वक अनुकूलित करता है, जिससे मेमोरी की सीमाओं के तहत सामान्य इंस्ट्रक्शन-फॉलोइंग गुणवत्ता बनाए रखते हुए फंक्शन कॉलिंग और एनएल2एसक्यूएल (NL2SQL) जैसी टूल-यूज़ क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Utsav Garg, Sungjin Hong, Jason Jung, Justin Lee, Shaan Desai, Joon Hee Kim, Anirudh Shrinivason, Edmond Wen, Susie Park2026-07-01

🤖 machine learning

ECHO: Prune to act, trace to learn with selective turn memory in agentic RL

यह शोध पत्र ECHO को प्रस्तुत करता है, जो लॉन्ग-होरिज़न लैंग्वेज एजेंटों के लिए एक चयनात्मक टर्न-मेमोरी फ्रेमवर्क है जो ट्रेस करने योग्य सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) और सूक्ष्म-स्तरीय साक्ष्य पुन: उपयोग को सक्षम करने के लिए वातावरण के टर्न्स को सोर्स-इंडेक्स्ड रिकॉर्ड्स में संकुचित करता है, जिससे मौजूदा कॉन्टेक्स्ट-मैनेजमेंट विधियों की तुलना में BrowseComp-Plus जैसे बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन और सामान्यीकरण प्राप्त होता है।

Zijun Xie, Binbin Zheng, Enlei Gong, Jihua Liu, Yuyang You, Lingfeng Liu, Jiayao Tang, Guanqun Zhao, Aoqi Hu, Zeyu Chen2026-07-01

🤖 machine learning

Improving Certified Robustness via Adversarial Distillation

यह शोध पत्र AD-CERT को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रमाणित प्रशिक्षण ढांचा (certified training framework) है जो एक अनुभवजन्य रूप से सुदृढ़ शिक्षक (empirically robust teacher) से एडवरसेरियल डिस्टिलेशन (adversarial distillation) को इंटरवल बाउंड प्रोपेगेशन (Interval Bound Propagation) के साथ जोड़ता है ताकि अत्याधुनिक प्रमाणित सुदृढ़ता (certified robustness) प्राप्त की जा सके और मानक सटीकता (standard accuracy) एवं औपचारिक सत्यापन (formal verification) के बीच के संतुलन में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Matteo Melis, Jesus Martinez Del Rincon, Vishal Sharma2026-07-01

🤖 AI

Sparsity-Inducing Divergence Losses for Biometric Verification

यह शोध पत्र Q-Margin को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन $\alpha$ -डाइवर्जेंस लॉस है जो स्पार्स समाधानों (sparse solutions) को प्रेरित करने के लिए संदर्भ मापों में संभाव्य मार्जिन को एनकोड करता है, जिससे कम फॉल्स एक्सेप्टेंस रेट्स पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है और बड़े पैमाने पर बायोमेट्रिक सत्यापन के लिए मेमोरी-कुशल प्रशिक्षण सक्षम होता है।

Dimitrios Koutsianos, Ladislav Mošner, Yannis Panagakis, Themos Stafylakis2026-07-01

🤖 AI

WorldRoamBench: An Open-World Benchmark for Long-Horizon Stability of Interactive World Models

यह शोध पत्र WorldRoamBench प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ओपन-वर्ल्ड बेंचमार्क है जिसे चार महत्वपूर्ण आयामों—एक्शन (action), विजन (vision), फिजिक्स (physics) और मेमोरी (memory)—में इंटरैक्टिव वर्ल्ड मॉडल्स की लॉन्ग-होरिज़न स्थिरता का कड़ाई से मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान अत्याधुनिक मॉडल्स अभी भी निरंतर इंटरैक्टिव वातावरण में विश्वसनीय, भौतिक रूप से आधारित और मेमोरी-फिथफुल प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

Ting-Bing Xu, Jiacheng Sui, Zhe Gao, Kewei Shi, Wenjin Yang, Zhicheng Liu, Zhaoxu Sun, Mingchao Sun, Hongyu Pan, Fan Jia (…)2026-07-01

💬 NLP

ShopX: A Foundation Model for Intent-to-Item Fulfillment in Agentic Shopping

यह शोध पत्र ShopX को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फाउंडेशन मॉडल है जो इरादे की समझ (intent understanding), निष्पादन योजना (execution planning) और सिमेंटिक आईडी-आधारित आइटम-स्पेस ऑपरेशंस को एकीकृत करता है ताकि एजेंटिक शॉपिंग वर्कफ़्लो में प्रत्यक्ष और लचीला पूर्ति (fulfillment) सक्षम किया जा सके, जिससे पारंपरिक LLM-रैप्ड सर्च पाइपलाइनों की सीमाओं को दूर किया जा सके और ताओबाओ (Taobao) के प्रोडक्शन डेटा का उपयोग करके जटिल कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित किया जा सके।

Jiacheng Chen, Tao Zhang, Manxi Lin, Dunxian Huang, Teng Shi, Honghao Fu, Mengyan Li, Xinming Zhang, Chenchi Zhang, Xuan (…)2026-07-01

🤖 AI

Look But Don't Touch with Sparse Autoencoders for Unlearning in Diffusion Models

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि स्पार्स ऑटोएनकोडर्स (Sparse Autoencoders) डिफ्यूजन मॉडल्स में सिमेंटिक अवधारणाओं का प्रभावी ढंग से पता लगाते हैं, इन फीचर्स का उपयोग करके किया गया प्रत्यक्ष लेटेंट हस्तक्षेप (direct latent intervention) दृश्य विसंगतियों (visual artifacts) का कारण बनता है, जो एक डिटेक्शन-आधारित प्रतिस्थापन रणनीति (detection-based replacement strategy) को प्रेरित करता है जो मॉडल के एक्टिवेशन सांख्यिकी (activation statistics) को संरक्षित करके बेहतर ऑब्जेक्ट इरेज़र (object erasure) प्राप्त करती है।

Enrico Cassano, Riccardo Renzulli, Rayyan Ahmed, Marco Grangetto, Stephan Alaniz2026-07-01

💬 NLP

Seeing Is Not Sharing: Some Vision-Language Models Overestimate Common Ground in Asymmetric Dialogue

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि विज़न-लैंग्वेज मॉडल सहयोगात्मक संवाद में आपसी समझ को बढ़ा-चढ़ाकर आंकते हैं क्योंकि वे साझा कार्य-प्रासंगिक सामग्री की मात्र उपस्थिति को स्थापित 'कॉमन ग्राउंड' (साझा आधार) के साथ मिला देते हैं, जो कि गतिशील संवाद इतिहास के बजाय स्थिर संदर्भ संकेतों द्वारा संचालित एक पूर्वाग्रह है।

Nan Li, Albert Gatt, Massimo Poesio2026-07-01

💬 NLP

STEB: Style Text Embedding Benchmark

यह शोध पत्र STEB को प्रस्तुत करता है, जो स्टाइल टेक्स्ट एम्बेडिंग्स के मूल्यांकन को मानकीकृत करने के लिए 7 भाषाओं में 96 डेटासेट्स तक फैला एक व्यापक ओपन-सोर्स बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि मौजूदा सिमेंटिक एम्बेडिंग्स स्टाइल संबंधी कार्यों में विफल रहते हैं और कोई भी एकल स्टाइल एम्बेडिंग सार्वभौमिक रूप से श्रेष्ठ नहीं है।

Rafael Rivera Soto, Anna Wegmann, Cristina Aggazzotti2026-07-01

🤖 machine learning

FedXDS: Leveraging Model Attribution Methods to counteract Data Heterogeneity in Federated Learning

यह शोध पत्र FedXDS प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन फेडरेटेड लर्निंग दृष्टिकोण है जो डेटा विषमता को कम करने के लिए स्पष्ट करने योग्य एआई (explainable AI) फीचर एट्रिब्यूशन का लाभ उठाता है और क्लाइंट्स के बीच कार्य-प्रासंगिक डेटा तत्वों की पहचान और चुनिकी रूप से साझा करता है, जिससे औपचारिक गोपनीयता गारंटी बनाए रखते हुए मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता और अभिसरण (convergence) प्राप्त होता है।

Maximilian Andreas Hoefler, Karsten Mueller, Wojciech Samek2026-07-01

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