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cs.AI

19893 पेपर

🤖 AI

Are LLM-Generated GPU Kernels Production-Ready? A Trace-Driven Benchmark and Optimization Agent

यह शोध पत्र Atrex-Bench प्रस्तुत करता है, जो एक उत्पादन-संचालित बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान LLMs फॉलबैक (fallbacks) पर निर्भरता के कारण वास्तविक दुनिया के GPU ऑपरेटर्स पर केवल ~10% हार्डवेयर रूफलाइन (hardware roofline) प्राप्त करते हैं, और यह Atrex-Kernel-Agent का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रोफाइल-संचालित अनुकूलन प्रणाली है जो पुनरावृत्त खोज (iterative search) और विशिष्ट ज्ञान एकीकरण के माध्यम से सफलतापूर्वक हाथ से ट्यून किए गए प्रतिस्पर्धी कर्नेल्स (kernels) उत्पन्न करती है।

Lingyun Yang, Yuxiao Wang, Shenghao Liang, Linfeng Yang, Daocheng Ying, Chunbo You, Rui Zhang, Luping Wang, Yinghao Yu (…)2026-07-17
💬 NLP

Answer-Conditioned Chains of Thought Degrade Verifiable-Reasoning Distillation in Large Language Models

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि गोल्ड आंसर (gold answer) पर चेन-ऑफ-थॉट जनरेशन को कंडिशन करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में रीजनिंग क्षमताओं को डिस्टिल करना, सत्यापन योग्य रीजनिंग प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से कम कर देता है, क्योंकि परिणामी डेटा वास्तविक व्युत्पत्ति के बजाय पश्चगामी तर्कसंगतता (backward rationalization) को प्रोत्साहित करता है, एक ऐसा दोष जिसे मानक शुद्धता फ़िल्टरिंग पहचानने में विफल रहती है।

Jungseob Lee, Seungyoon Lee, Suhyune Son, Dongyub Jude Lee, Sungbin Han, Sugyeong Eo, Heuiseok Lim2026-07-17
🤖 AI

Seeing the End at Step Zero: Accelerating Diffusion MLLMs via MLP Sparsity-Aware Truncation

यह शोध पत्र Seer का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) फ्रेमवर्क है जो एक नवीन MLP स्पैरसिटी-अवेयर (sparsity-aware) तंत्र के माध्यम से डिफ्यूजन मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को 31×\times तक त्वरित करता है, जो अनावश्यक पैडिंग गणनाओं को समाप्त करने के लिए पहले डिनोइज़िंग स्टेप (denoising step) पर आउटपुट सीमाओं का पता लगाता है।

Qicheng Zhao, Qi Sun, Zheyu Yan2026-07-17
🔬 condensed matter

A Modern Multimodal Assistant on a 6 GB 2011 GPU: Stage-Validated, All-GPU CUDA Inference for Fermi

यह शोध पत्र अनुकूलित डीक्वांटाइज्ड GEMMs, चंक्ड रिकरेंट लेयर्स और मेमोरी-कुशल अटेंशन कर्नेल्स के माध्यम से हार्डवेयर सीमाओं को पार करने वाले एक ऑल-जीपीयू इन्फरेंस इंजन को इंजीनियर करके, एक 2011 के 6GB फेर्मी जीपीयू पर पूरी तरह से एक आधुनिक मल्टीमॉडल असिस्टेंट चलाने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है, जो 1.7 सेकंड में एंड-टू-एंड इमेज-क्वेश्चन अनसरिंग प्राप्त करता है।

A. C. Opus, J. Q. Lu2026-07-17
🤖 AI

Democratizing Agent Deployment Safety: A Structural Monitoring Approach

यह शोध पत्र एक अप्रशिक्षित इन्फॉर्मेशन फ्लो ग्राफ (IFG) मॉनिटर प्रस्तावित करता है जो कोड परिवर्तनों के संरचनात्मक विश्लेषण के माध्यम से AI एजेंटों द्वारा बुनियादी ढांचे की तोड़फोड़ का प्रभावी ढंग से पता लगाता है और उसे रोकता है, जो एक व्यावहारिक, कम-संसाधन वाले और ऑडिट करने योग्य सुरक्षा समाधान की पेशकश करता है जो मानक गिट डिफ (git diff) जांचों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और एसिंक्रोनस डिटेक्शन और सिंक्रोनस प्री-डिप्लॉयमेंट ब्लॉकिंग दोनों में प्रशिक्षित मॉडलों का मुकाबला करता है।

Preeti Ravindra, Rahul Tiwari, Vincent Wolowski2026-07-17
🤖 machine learning

Gate-Zero Growth: A Geometric Framework for Function-Preserving Continual Learning

यह शोध पत्र "गेट-ज़ीरो ग्रोथ" (gate-zero growth) प्रस्तुत करता है, जो एक फंक्शन-प्रिजर्विंग कॉन्टिनुअल लर्निंग फ्रेमवर्क है जो फंक्शनल जैकोबियन में रैंक सेपरेशनेशन को प्रेरित करने के लिए ज़ीरो-इनिशियलाइज़्ड गेट्स का उपयोग करता है, जिससे लगभग शून्य विस्मृति (near-zero forgetting) और नियंत्रित फंक्शनल ड्रिफ्ट के साथ सुरक्षित क्षमता विस्तार संभव हो पाता है।

Dante Lok2026-07-17
💰 quantitative finance

Governing Artificial Intelligence: Public Preferences and Regulatory Options

सात देशों में एक कंजॉइंट सर्वेक्षण प्रयोग के आधार पर, यह शोध पत्र प्रकट करता है कि वैश्विक स्तर पर नागरिक सुरक्षा, सार्वजनिक निरीक्षण और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग पर ध्यान केंद्रित करते हुए एआई (AI) को विनियमित करने को दृढ़ता से प्राथमिकता देते हैं, जो इन सार्वजनिक प्राथमिकताओं और वर्तमान प्रमुख नियामक दृष्टिकोणों के बीच एक महत्वपूर्ण विसंगति को रेखांकित करता है।

Magnus Lundgren, Jonas Tallberg2026-07-17
💬 NLP

Memory-Driven Self-Disclosure and Relational Turning Points: A Longitudinal Multimodal Study of Human-AI Interaction

यह अनुदैर्ध्य बहुविध अध्ययन (longitudinal multimodal study) प्रकट करता है कि मानव-एआई संबंध एक दोहरी प्रक्रिया के माध्यम से विकसित होते हैं जहाँ कथित स्मृति (perceived memory) आत्म-प्रकटीकरण को बढ़ावा देकर समय के साथ आनंद को अप्रत्यक्ष रूप से बढ़ाती है, जबकि विविक्त व्यवहारिक मोड़—जो उछाल और गिरावट द्वारा चिह्नित होते हैं—संबंधात्मक प्रक्षेपवक्र में अचानक बदलाव का संकेत देते हैं।

Ryuichi Sumida, Mao Saeki, Masaki Eguchi, Sadahiro Yoshikawa, Koji Inoue, Tatsuya Kawahara, Yoichi Matsuyama2026-07-17
🤖 machine learning

Auditing Fairness-Privacy Trade-offs: Subpopulation-Level Effects of Fairness-Enhancing Algorithms

यह शोधपत्र पहला व्यापक अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि निष्पक्षता-बढ़ाने वाले एल्गोरिदम के सदस्यता अनुमान गोपनीयता जोखिमों (membership inference privacy risks) पर विषम, उप-जनसंख्या-विशिष्ट प्रभाव होते हैं, जो यह प्रकट करता है कि निष्पक्षता, गोपनीयता और उपयोगिता के बीच की परस्पर क्रिया का मूल्यांकन समग्र मेट्रिक्स के बजाय उपसमूह स्तर पर संयुक्त रूप से किया जाना आवश्यक है।

Umid Suleymanov, Ilhama Novruzova, Khalid Mammadov, Natavan Hasanova, Murat Kantarcioglu2026-07-17
🤖 machine learning

Beyond Entropy: Correctness-Aware Advantage Shaping via Contrastive Policy Optimization

यह शोध पत्र कॉन्ट्रास्टिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (CPO) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) ढांचा है जो एंट्रॉपी-आधारित एडवांटेज शेपिंग को संदर्भ-निर्देशित और वैनिला जनरेशन के बीच टोकन-स्तरीय कॉन्ट्रास्टिव डिसएग्रीमेंट से बदल देता है ताकि शुद्धता को अधिक सटीक रूप से संकेतित किया जा सके, जिससे ज़ीरो-एडवांटेज समस्या का समाधान होता है और इन-डोमेन एवं आउट-ऑफ-डोमेन दोनों बेंचमार्क पर मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन होता है।

Weiwen Xu, Jia Liu, Hou Pong Chan, Long Li, Deng Cai, Min Chen, Hao Zhang2026-07-17