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AdversaBench: Automated LLM Red-Teaming with Multi-Judge Confirmation and Cross-Model Transferability

AdversaBench एक स्वचालित रेड-टीमिंग पाइपलाइन है जो संरचित उत्परिवर्तन ऑपरेटरों (mutation operators) के माध्यम से प्रतिकूल प्रॉम्प्ट (adversarial prompts) उत्पन्न करती है और एक मल्टी-जज पुष्टिकरण प्रणाली के माध्यम से विफलताओं को मान्य करती है, जिससे यह पता चलता है कि उत्परिवर्तन की प्रभावशीलता कार्य श्रेणी के अनुसार भिन्न होती है जबकि प्रतिकूल प्रॉम्प्ट मजबूत क्रॉस-मॉडल स्थानांतरणीयता प्रदर्शित करते हैं।

Khanak Khandelwal (Indian Institute of Technology Jodhpur)2026-06-24
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ASALT: Adaptive State Alignment for Lateral Transfer in Multi-agent Reinforcement Learning

यह शोध पत्र ASALT को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) विधि है जो अवलोकन-स्तर (ऑब्जर्वेशन-लेवल) और अवस्था-स्तर (स्टेट-लेवल) के एडेप्टरों का उपयोग करती है ताकि बेमेल स्रोत और लक्ष्य डोमेन को एक साझा एम्बेडिंग स्पेस में मैप किया जा सके, जिससे प्रभावी ज्ञान हस्तांतरण संभव हो सके और भिन्न अवस्था-स्थान विमाओं (स्टेट-स्पेस डाइमेंशनलिटीज़) वाले वातावरणों में नकारात्मक हस्तांतरण को कम किया जा सके।

Anurag Akula, Satheesh K. Perepu, Abhishek Sarkar, Kaushik Dey2026-06-24
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Uncertainty-Aware Longitudinal Forecasting of Alzheimer's Disease Progression Using Deep Learning

यह शोध पत्र अल्जाइमर रोग की प्रगति के बहु-क्षितिज (multi-horizon), अनिश्चितता-जागरूक अनुदैर्ध्य पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए एक टेम्पोरल फ्यूजन ट्रांसफार्मर और मिश्रण घनत्व नेटवर्क (Mixture Density Network) का उपयोग करने वाले एक संभाव्य गहन शिक्षण ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो प्रभावी रूप से रोग-चरण क्रम को कैप्चर करता है और नैदानिक विश्वसनीयता में सुधार के लिए एलियटोरिक (aleatoric) और एपिस्टेमिक (epistemic) अनिश्चितता के बीच अंतर करता है।

Arya Hariharan, Shreyank N Gowda, Anala M R2026-06-24
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Infinitesimal Causality

यह शोध पत्र फ्रोबेनियस मार्कोव श्रेणियों (Frobenius Markov categories) में सूक्ष्मतः कारणता (infinitesimal causality) के लिए एक श्रेणीगत ढांचा प्रस्तुत करता है, जहाँ हस्तक्षेपों (interventions) को कॉपी/डिस्कार्ड संरचनाओं के स्पर्शरेखीय विरूपण (tangent deformations) के रूप में मॉडल किया गया है और कारण पर्याप्तता (causal sufficiency) को बीजगणितीय फ्रोबेनियस ऑपरेशन्स और ज्यामितीय समाकलनीयता स्थितियों (geometric integrability conditions) के बीच अनुकूलता द्वारा परिभाषित किया गया है, जिससे पर्ल के डू-कैलकुलस (Pearl's do-calculus) के लिए एक ली-सैद्धांतिक (Lie-theoretic) आधार प्राप्त होता है।

Sridhar Mahadevan2026-06-24
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Visualizing "We the People": Bridging the Perception Gap through Pluralistic Data Storytelling

यह शोध पत्र तर्क देता है कि द्विआधारी, संघर्ष-केंद्रित दृश्यावलोकनों से बहुलवादी, एआई-संचालित "मत परिदृश्यों" (opinion landscapes) की ओर स्थानांतरित होना, विविध समूहों के भीतर छिपे हुए आम सहमति और सूक्ष्मता को प्रकट करके राजनीतिक ध्रुवीकरण को प्रभावी ढंग से पाट सकता है, जैसा कि स्वतंत्रता और समानता पर एक बड़े पैमाने के 2025 के विचार-विमर्श द्वारा प्रदर्शित किया गया है।

Lisa Schirch, Beth Goldberg2026-06-24
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CineCap: Structured Reasoning with Spatio-Temporal Anchors for Cinematographic Video Captioning

यह शोध पत्र CineCap प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो व्यापक और सटीक सिनेमैटोग्राफिक वीडियो कैप्शन उत्पन्न करने के लिए स्पैटियो-टेम्पोरल एंकर्स (spatio-temporal anchors) के साथ संरचित तर्क और सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) का लाभ उठाता है, जिसके साथ एक नया बेंचमार्क (CineCap Bench) भी है जो इस क्षेत्र में एक नया अत्याधुनिक स्तर (state of the art) स्थापित करता है।

Xinyu Mao, Yuhui Zeng, Xiaokun Liu, Wenyu Qin, Meng Wang, Xin Tao, Pengfei Wan, Xiaohan Xing, Max Meng2026-06-24
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LaGO: Latent Action Guidance for Online Reinforcement Learning

यह शोध पत्र LaGO का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो प्रीट्रेंड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को लेटेंट एक्शन प्रायर्स (latent action priors) के रूप में उपयोग करके ऑनलाइन रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को सॉफ्टली गाइड करता है, जो मानक PPO की तुलना में डिस्क्रीट और कंटीन्यूअस कंट्रोल बेंचमार्क्स दोनों पर सफलता दर और रिवार्ड्स में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।

Kuan-Yen Liu, Ren-Jyun Huang, Ti-Rong Wu2026-06-24
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TACTFUL: Tactile-Driven Exploration For Object Localization and Identification in Confined Environments

यह शोध पत्र TACTFUL प्रस्तुत करता है, जो एक विज़न-मुक्त (vision-free), वास्तविक-हार्डवेयर-प्रशिक्षित ढांचा है जो बहु-अंगुलियों वाले रोबोटों को स्पर्श संवेदना (tactile sensing) के माध्यम से स्वायत्त रूप से संकीर्ण स्थानों की खोज करने और वस्तुओं की पहचान करने में सक्षम बनाता है, जो सिमुलेशन पर निर्भर किए बिना 77% सफलता और उच्च पुनर्निर्माण सटीकता प्राप्त करता है।

Shivani Kamtikar, Chung Hee Kim, Camilla Tabasso, Tye Brady, Joshua Migdal, Taskin Padir2026-06-24
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Evaluating the Interpretability of Sparse Autoencoders with Concept Annotations

यह शोध पत्र एक मानव-आधारित मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है जिसमें फुली-बाइनरी मैचिंग पर्स्यूट (FBMP) एल्गोरिदम और टार्गेटेड एट्रिब्यूट पर्टर्बेशन अलाइनमेंट स्कोर (TAPAScore) के साथ-साथ सिंथेटिक बेंचमार्क (synCUB और synCOCO) शामिल हैं, जो स्पार्स ऑटोएनकोडर्स के सिमेंटिक अलाइनमेंट और व्याख्यात्मकता को कड़ाई से मापने के लिए उपयोग किए जाते हैं, और यह प्रकट करता है कि अवधारणा निष्कर्षण (concept extraction) के लिए मध्यम डिक्शनरी आकार इष्टतम संतुलन प्रदान करते हैं।

Jonas Klotz, Cassio F. Dantas, Pallavi Jain, Diego Marcos, Begüm Demir2026-06-24
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Decentralised AI Training and Inference with BlockTrain

यह शोध पत्र स्फेरॉइड ब्लॉकट्रेन (Spheroid BlockTrain) को पेश करता है, जो एक विकेंद्रीकृत प्रशिक्षण प्रोटोकॉल है जो मॉडलों को स्वतंत्र रूप से अनुकूलित ब्लॉकों में विभाजित करता है ताकि केंद्रीयकृत एक्सेलेरेटर क्लस्टर्स की आवश्यकता के बिना वितरित, संसाधन-सीमित नेटवर्क में कुशल प्रशिक्षण और उच्च-थ्रूपुट अनुमान सक्षम करके फ्रंटियर एआई तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण किया जा सके।

Peter Toth2026-06-24