cs.AI पेपर | Gist.Science

Efficient foundation decoders for fault-tolerant quantum computing

यह शोध पत्र न्यूरल ट्रांसफर यूनिफिकेशन (NTU) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो विभिन्न कोड दूरियों (code distances) में फाउंडेशन डिकोडर्स के कुशल और स्केलेबल प्रशिक्षण को सक्षम करने के लिए साझा बीजगणितीय संरचनाओं का लाभ उठाता है, जिसे NTU-ट्रांसफॉर्मर द्वारा मौजूदा मैचिंग और बिलीफ प्रोपेगेशन विधियों की तुलना में बड़े पैमाने पर प्लेनर सरफेस और बाइवेरिएट बाइसिकल कोड्स पर प्रदर्शित उत्कृष्ट प्रदर्शन के माध्यम से सिद्ध किया गया है।

Ge Yan, Shanchuan Li, Shiyi Xiao, Pengyue Ma, Hanyan Cao, Feng Pan, Yuxuan Du2026-06-26

🤖 AI

Safe Autoregressive Image Generation with Iterative Self-Improving Codebooks

यह शोध पत्र एक पुनरावृत्ति स्व-सुधार ढांचे (iterative self-improving framework) का प्रस्ताव करता है जो एक एकीकृत मल्टीमॉडल मॉडल के अपने निर्णय का लाभ उठाकर असुरक्षित जनरेशन की पहचान करता है और अनुकूल रूप से इसके विजुअल कोडबुक को परिष्कृत करता है, जिससे बाहरी मानवीय फीडबैक की आवश्यकता के बिना ऑटोरेग्रेसिव इमेज जनरेशन में सुरक्षा को बढ़ाया जा सके।

Yunqi Xue, Zhijiang Li, Philip Torr, Jindong Gu2026-06-26

🤖 AI

TOPS: First-Principles Visual Token Pruning via Constructing Token Optimal Preservation Sets for Efficient MLLM Inference

यह शोध पत्र TOPS को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) और मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) विज़ुअल टोकन प्रूनिंग विधि है, जो कार्य प्रासंगिकता, सूचना कवरेज और अर्थ संबंधी विविधता के आधार पर इष्टतम संरक्षण सेटों का निर्माण करती है ताकि प्रदर्शन को बनाए रखते हुए या वास्तव में उसे बढ़ाते हुए MLLM अनुमान दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Tinghao Wang, Yichen Guo, Rui Huang, Zheng Lu, Qizhe Zhang, Chenxi Li, Yuan Zhang, Jiajun Cao, Zhirong Shen, Yaosong Du (…)2026-06-26

🤖 machine learning

Learning to Fold: prizewinning solution at LeHome Challenge 2026 (1st place online, 2nd offline)

यह शोध पत्र LeHome Challenge 2026 के लिए एक पुरस्कार विजेता द्विपक्षीय (bimanual) गारमेंट फोल्डिंग सिस्टम प्रस्तुत करता है जो एक विजन-लैंग्वेज-एक्शन पॉलिसी को सेल्फ-सुपरवाइज्ड रिइन्फोर्समेंट लर्निंग लूप के साथ बढ़ाकर शीर्ष रैंकिंग प्राप्त करता है, जहाँ पॉलिसी के स्वयं के सफलता और प्रगति के अनुमान एडवांटेज एस्टीमेशन और फेलियर डिटेक्शन को संचालित करते हैं, जिसे फ्लो-मैचिंग, डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग और रोबस्ट सिम-टू-रियल ट्रांसफर सहित इंजीनियरिंग अनुकूलन के एक व्यापक समूह द्वारा समर्थित किया गया है।

Ilia Larchenko2026-06-26

🤖 machine learning

Automating Potential-based Reward Shaping with Vision Language Model Guidance

यह शोध पत्र VLM-PBRS प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो रिवॉर्ड शेपिंग के लिए संभावित फलनों (potential functions) को स्वचालित रूप से सीखने के लिए हल्के विजन-लैंग्वेज मॉडल्स से प्राप्त प्राथमिकता फीडबैक का लाभ उठाता है, जिससे अनुकूलतम नीतियों को संरक्षित रखते हुए और रिवॉर्ड हैकिंग को रोकते हुए स्पार्स-रिवॉर्ड वातावरण में सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) को गति मिलती है।

Henrik Müller, Daniel Kudenko2026-06-26

🤖 AI

A Process Harness for Uplifting Legacy Workflows to Agentic BPM: Design and Realization in CUGA FLO

यह शोध पत्र "प्रोसेस हार्नेस" (process harness) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा तंत्र है जो 'एजेंटिक बीपीएम' (Agentic BPM) को सक्षम करने के लिए मौजूदा नियत वर्कफ़्लो इंजनों के चारों ओर एक नीति-शासित एजेंटिक परत को एकीकृत करता है, जिसे टास्क-डिसीजन-फ्लो (TDF) मॉडल द्वारा कड़ाई से परिभाषित किया गया है और संरचनात्मक अनुपालन के साथ अनुकूलनशील, नीति-आधारित स्वायत्तता को संतुलित करने के लिए CUGA FLO सिस्टम में साकार किया गया है।

Fabiana Fournier, Lior Limonad2026-06-26

💬 NLP

CARVE: Content-Aware Recurrent with Value Efficiency for Chunk-Parallel Linear Attention

CARVE एक कंटेंट-अवेयर रिकरेंट आर्किटेक्चर है जो इरेज़ ऑपरेशन्स को की एक्सिस (key axis) तक सीमित करके प्रमुख डेल्टा-रूल मॉडल्स के मुख्य दोषों को हल करता है, जिससे कम पैरामीटर्स और मेमोरी उपयोग के साथ परप्लेक्सिटी, रीजनिंग और रिट्रीवल में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त करते हुए कुशल WY-फॉर्म चंक-पैरेलल ट्रेनिंग सक्षम होती है।

Sayak Dutta2026-06-26

🤖 AI

From Celebrities to Anyone: Characterizing AI Nudification Content, Technology, and Community Dynamics on 4chan

यह अध्ययन 4chan पर एआई नूडिफिकेशन (AI nudification) का एक बड़े पैमाने पर विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो सुलभ ओपन-सोर्स मॉडल और उत्पादकों के एक छोटे समूह द्वारा संचालित, मशहूर हस्तियों से हटकर सामाजिक दायरे के भीतर गैर-मशहूर हस्तियों को लक्षित करने की ओर एक महत्वपूर्ण बदलाव को प्रकट करता है, जिससे शासन और सुरक्षात्मक हस्तक्षेपों की तत्काल आवश्यकता रेखांकित होती है।

Chi Cui, Yixin Wu, Yang Zhang2026-06-26

🤖 AI

Advancing Omnimodal Embodied Agents from Isolated Skills to Everyday Physical Autonomy

यह शोध पत्र OmniAct को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित अतुल्यकालिक ढांचा (hierarchical asynchronous framework) है जो साइबर-भौतिक नियोजन (cyber-physical planning), अनुकूलनशील स्मृति (adaptive memory) और दृश्य सत्यापन (visual verification) को एकीकृत करता है ताकि निरंतर शारीरिक एजेंटों (embodied agents) को अनस्ट्रक्चर्ड वातावरण में जटिल, दीर्घ-क्षितिज वाले कार्यों को स्वायत्त रूप से निष्पादित करने में सक्षम बनाया जा सके, साथ ही भौतिक विफलताओं के विरुद्ध दक्षता और मजबूती बनाए रखी जा सके।

Junhao Shi, Zezheng Huai, Siyin Wang, Jia Chen, Yubang Wang, Zhaoye Fei, Hechang Chen, Jingjing Gong, Xipeng Qiu, Yu-Gan (…)2026-06-26

🤖 AI

Simulation-based inference for rapid Bayesian parameter estimation in epidemiological models: a comparison with MCMC

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि न्यूरल पोस्टीरियर एस्टीमेशन का उपयोग करने वाला सिमुलेशन-आधारित अनुमान (SBI), मैकेनिस्टिक एपिडेमियोलॉजिकल मॉडल्स के बेयसियन कैलिब्रेशन के लिए पारंपरिक मार्कोव चेन मोंटे कार्लो (MCMC) विधियों के एक तीव्र और गणनात्मक रूप से कुशल विकल्प के रूप में कार्य करता है, जो पैरामीटर अनुमान में तुलनीय सटीकता प्राप्त करते हुए अनुमान समय को हजारों सेकंड से घटाकर दो मिनट से भी कम कर देता है।

Alina Bazarova, Johann Fredrik Jadebeck, Henrik Zunker, Carolina J. Klett-Tammen, Torben Heinsohn, Wolfgang Wiechert, Ka (…)2026-06-26

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