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Beyond Fixed Budgets: Characterizing the Inelasticity and Limitations of Tree-of-Thought Reasoning Strategies

यह शोध पत्र विभिन्न कंप्यूट बजट और मॉडल स्केल्स के माध्यम से ट्री-ऑफ-थॉट (Tree-of-Thought) खोज रणनीतियों DPTS और SSDP का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि DPTS कम-बजट वाले कोल्ड-स्टार्ट्स (cold-starts) के साथ संघर्ष करता है जबकि SSDP अपरिवर्तनीय फ्रंटियर डिप्लीशन (irreversible frontier depletion) से ग्रस्त होता है, जिससे यह सिद्ध होता है कि प्रभावी वैज्ञानिक तर्क के लिए निश्चित अन्वेषण या छंटनी दृष्टिकोणों के बजाय अनुकूलन योग्य रणनीतियों की आवश्यकता होती है।

Atkia Mahila, Avinash Maurya, M. Mustafa Rafique, Bogdan Nicolae2026-06-23
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The New Associationism: Lessons from Deep Learning

यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि आधुनिक एआई की सफलता, विशेष रूप से विविध प्रणालियों में इसके सुपरवाइज्ड लर्निंग (supervised learning) पर निर्भरता, साहचर्यवाद (associationism) के एक मध्यम रूप का समर्थन करती है, यह प्रदर्शित करते हुए कि त्रुटि-संचालित तंत्र व्यापक संज्ञानात्मक क्षमताओं की व्याख्या कर सकते हैं, जबकि यह भी स्वीकार करती है कि ये तंत्र जटिल कम्प्यूटेशनल आर्किटेक्चर के भीतर कार्य करते हैं जो शास्त्रीय साहचर्यवादी सिद्धांतों से परे विस्तृत हैं।

Daniel Rothschild2026-06-23
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CourseBlueprint: A Structured Pipeline for Adaptive Pedagogical Video Generation Grounded in Course Corpora

CourseBlueprint एक संरचित पाइपलाइन है जो टाइप किए गए मध्यवर्ती निरूपण (typed intermediate representations), नियत सत्यापन (deterministic validation) और स्पष्ट निर्देशात्मक अनुबंधों (explicit instructional contracts) के माध्यम से कोर्स कॉर्पोरा को आधार बनाकर अनुकूलन योग्य शैक्षणिक वीडियो उत्पन्न करती है ताकि पूर्व-आवश्यकता-जागरूक अनुक्रमण (prerequisite-aware sequencing), शिक्षार्थी अनुकूलन और संज्ञानात्मक जुड़ाव सुनिश्चित किया जा सके।

Md Zabirul Islam, Md Motaleb Hossen Manik, Ge Wang2026-06-23
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Understanding Privacy by Formalizing It

यह शोध पत्र 'नॉर्मेटिव पोजीशंस' (मानक स्थितियों) के सिद्धांत के भीतर गोपनीयता के अधिकार को एक 'एपिस्टेमिक राइट' (ज्ञानमीमांसीय अधिकार) के रूप में औपचारिक रूप देने का प्रस्ताव करता है, जिसमें एल्गोरिदम और एआई विकास को निर्देशित करने के लिए विभिन्न गोपनीयता सिद्धांतों और सिद्धांतों को व्यवस्थित रूप से निर्दिष्ट करने हेतु 'मल्टी-मोडल लॉजिक' का उपयोग किया गया है।

Réka Markovich, Truls Pedersen, Marija Slavkovik2026-06-23
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Specifying AI-SDLC Processes: A Protocol Language for Human-Agent Boundaries

यह शोध पत्र AI-SDLC प्रक्रियाओं को निर्दिष्ट करने के लिए एक औपचारिक डोमेन-विशिष्ट भाषा का प्रस्ताव करता है जो संरचनात्मक प्रवर्तन प्रिमिटिव्स (structural enforcement primitives) के माध्यम से मानव-एजेंट सीमाओं को परिभाषित करता है, नीति को तंत्र से अलग करता है ताकि सिस्टम विफलता दरों को सीमित किया जा सके और मल्टी-एजेंट सॉफ्टवेयर विकास में कर्तव्यों के पृथक्करण को औपचारिक रूप दिया जा सके।

Ylli Prifti2026-06-23
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PEAR: Permutation-Equivariant Adaptive Routing Multi-Agent Debate

यह शोध पत्र PEAR को प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-एजेंट बहसों के लिए एक क्रम-तुल्य (permutation-equivariant) अनुकूली रूटिंग प्रोटोकॉल है जो स्थितिजन्य पूर्वाग्रहों को समाप्त करने और विविध लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में तर्क की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए एजेंटों की भूमिकाओं और विरल टोपोलॉजी (sparse topologies) को गतिशील रूप से पुनर्गठित करता है।

Yang Feng, Ziwei Xu, Xia Hu, Fengxiang He2026-06-23
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Darwin Mobile Agent: A Roadmap for Self-Evolution

यह शोधपत्र डार्विन मोबाइल एजेंट (Darwin Mobile Agent) को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स इंफ्रास्ट्रक्चर है जो डेटा बाधाओं को दूर करने के लिए समानांतर क्लाउड-फोन इंटरैक्शन का लाभ उठाता है और टास्क करिकुलम (task curricula), सत्यापन (verification) एवं मेमोरी से मानवीय पूर्वग्रहों (human priors) को हटाने के लिए एक रोडमैप स्थापित करता है, जिससे स्वायत्त, स्व-विकसित एजेंट जटिल मोबाइल GUI वातावरण के साथ इंटरैक्शन के माध्यम से सामान्य व्यवहार सीख सकें।

Daniel Beechey, Derek Yuen, Jianheng Liu, Dezhao Luo, Tiantian He, Weilin Luo, Jun Wang, Kun Shao2026-06-23
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In LLM Reasoning, there is Irrationality on top of Value Misalignment

यह शोध पत्र "तर्कसंगत मूल्य जोखिम" (rational value risk) को एक एलएलएम (LLM) की तैनात तर्क रणनीति और उसके इष्टतम तर्कसंगत समकक्ष के बीच उपयोगिता अंतराल के रूप में प्रस्तुत और औपचारिक रूप देता है, जो कई मॉडलों और बेंचमार्क के माध्यम से व्यापक प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि अच्छी तरह से संरेखित (aligned) मॉडल भी अनुमान-समय तर्क सीमाओं, सीमित डेटा बाधाओं और अपूर्ण सत्यापन के कारण अपेक्षित उपयोगिता को अधिकतम करने में अक्सर विफल रहते हैं।

Kejiang Qian, Fengxiang He2026-06-23
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AlphaMemo: Structured Search-Process Memory for Self-Evolving Alpha Mining Agents

अल्फामेमो (AlphaMemo) अल्फा माइनिंग के लिए एक स्व-विकसित (self-evolving) एलएलएम (LLM) एजेंट है जो पुन: प्रयोज्य एडिट मोटिफ्स (reusable edit motifs), कॉन्फिडेंस-गेटेड रेसिडुअल्स (confidence-gated residuals) और विफलता पैटर्न के विरुद्ध एसिमेट्रिक वीटो कंट्रोल्स (asymmetric veto controls) को रिकॉर्ड करने और लाभ उठाने के लिए एक संरचित खोज-प्रक्रिया मेमोरी का उपयोग करके खोज दक्षता और आउट-ऑफ-सैंपल प्रदर्शन को बढ़ाता है।

Hang Yu, Zifan Zheng, Jeff Z. Pan, Tongliang Liu, Zhiyong Wang, Fengxiang He2026-06-23
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Efficient Safety Benchmarking via Item Response Theory

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सुरक्षा बेंचमार्क (safety benchmarks) पर आइटम रिस्पांस थ्योरी (Item Response Theory) को लागू करने से व्याख्या योग्य क्षमता अनुमानों को प्राप्त करने और उच्च रैंकिंग सटीकता बनाए रखते हुए कम्प्यूटेशनल लागत को 99.9% तक कम करने के लिए एडेप्टिव या फिक्स्ड-आइटम चयन रणनीतियों का उपयोग करके भाषा मॉडलों का अत्यधिक कुशल मूल्यांकन सक्षम होता है।

Fabio Spagliardi, Mírian Silva, Ayan Datta, Aiden Zhou, Vamshi Bonagiri, Diogo Cruz2026-06-23