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🤖 AI

VideoAgent: All-in-One Framework for Video Understanding and Editing

VideoAgent एक ऑल-इन-वन मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो शॉट प्लानिंग, क्रॉस-मोडल रिट्रीवल और एक मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन सिस्टम को एकीकृत करके मौजूदा स्वचालित वीडियो प्रणालियों की सीमाओं को दूर करता है ताकि उच्च सफलता दर और कम लागत के साथ पेशेवर-गुणवत्ता वाली, सुसंगत लंबी-वीडियो समझ और संपादन प्राप्त किया जा सके।

Hengji Zhou, Lingxuan Huang, Jian Wang, Bing Zhou, Si Wu, Lianghao Xia, Chao Huang2026-06-23
🔭 astrophysics

Field-level weak lensing cosmology with <100<100 simulations using multifidelity simulation-based inference

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि मल्टीफिडेलिटी सिमुलेशन-आधारित अनुमान (multifidelity simulation-based inference), जो तेज़ लॉग-नॉर्मल मॉक्स (log-normal mocks) पर प्री-ट्रेनिंग को 100 से कम उच्च-फिडेलिटी NN-बॉडी सिमुलेशन पर फाइन-ट्यूनिंग के साथ जोड़ता है, कंप्यूटेशनल लागत को एक परिमाण (order of magnitude) कम करते हुए सटीक और सुव्यवस्थित रूप से कैलिब्रेटेड फील्ड-लेवल वीक लेंसिंग कॉस्मोलॉजी को सक्षम बनाता है।

Alex A. Saoulis, Kiyam Lin, Niall Jeffrey, Maximilian von Wietersheim-Kramsta, Davide Piras, Alessio Spurio Mancini, Ana (…)2026-06-23
🤖 machine learning

Adaptive Hard-Soft Physics-Informed Neural Networks for Robust Boundary-Constrained PDE Solving

यह शोध पत्र अडैप्टिव हार्ड-सॉफ्ट फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क (HSPINN) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो विश्लेषणात्मक लिफ्टिंग और फीचर मैपिंग के माध्यम से सीमा स्थितियों (boundary conditions) को सटीक रूप से लागू करता है और एक इनवर्स-शेयर सॉफ्टमैक्स रणनीति के माध्यम से सॉफ्ट बाधाओं को गतिशील रूप से संतुलित करता है, जिससे विभिन्न PDE प्रकारों में पारंपरिक PINNs की तुलना में बेहतर अभिसरण (convergence), सटीकता और स्थिरता प्राप्त होती है।

Duc Tien Nguyen, Trinh Minh Tuan, Nguyen Duc Manh, Vu Linh Nguyen, Dinh Gia Ninh2026-06-23
🤖 machine learning

Rethinking Molecular Graph Backdoors under Chemistry-aware Admission

यह शोध पत्र ChemGuard को प्रस्तुत करता है, जो एक रसायन-जागरूक (chemistry-aware) प्रवेश प्रोटोकॉल है जो रासायनिक रूप से अमान्य ट्रिगर्स को फ़िल्टर करके मौजूदा ग्राफ-आधारित आणविक बैकडोर हमलों की सीमाओं को उजागर करता है, और ChemBack का प्रस्ताव देता है, जो एक मॉडल-मुक्त हमला है जो रासायनिक रूप से वैध, लक्ष्य-संरेखित आणविक बैकडोर उत्पन्न करके इन जाँचों को सफलतापूर्वक दरकिनार करता है।

Thinh T. H. Nguyen, Sze Jue Yang, Khoa D. Doan, Chee Seng Chan, Kok-Seng Wong2026-06-23
💬 NLP

Measuring & Mitigating Over-Alignment for LLMs in Multilingual Criminal Law Courts

यह शोधपत्र आपराधिक कानून के संदर्भों में "ओवर-अलाइनमेंट" को मापने और कम करने के लिए स्विस सुप्रीम कोर्ट के फैसलों से व्युत्पन्न एक बहुभाषी बेंचमार्क, TF-RefusalBench को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एब्लीटरेशन (abliteration) कार्य प्रदर्शन को सुरक्षित रखते हुए हानिकारक मॉडल रिफ्यूज़ल को प्रभावी ढंग से समाप्त कर देता है।

Arthur Wuhrmann, Gaetan Stein, Daniel Brunner, Andrei Kucharavy2026-06-23
💬 NLP

Energy-Based Transformers as Predictors of Reading Difficulty

यह शोधपत्र ऊर्जा-आधारित ट्रांसफॉर्मर (energy-based transformers) को मानव पठन कठिनाई के एक नवीन, एकीकृत भविष्यवक्ता के रूप में प्रस्तुत करता है जो कई पठन-समय कॉर्पोरा और वाक्यात्मक संरचनाओं में सरप्राइज़ल (surprisal) और अटेंशन एंट्रॉपी (attention entropy) जैसे मौजूदा मापों से बेहतर प्रदर्शन करता है और उन्हें समाहित करता है।

Jakub Dotlacil, Ece Takmaz2026-06-23
🤖 AI

Automated Semantic Fault Localization in SysML v2: A Human-in-the-Loop Framework Using Knowledge-Graph Augmented LLMs

यह शोध पत्र एक ह्यूम-इन-द-लूप फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एक फाइन-ट्यून्ड स्मॉल लैंग्वेज मॉडल को डोमेन नॉलेज ग्राफ के साथ जोड़ता है ताकि SysML v2 मॉडल्स में सिमेंटिक दोषों को स्वचालित रूप से स्थानीयकृत और मरम्मत किया जा सके, जिससे वाहन सिस्टम डिजाइनों पर 91% रिपेयर सफलता दर प्राप्त हुई और आउटपुट टोकन की लंबाई में उल्लेखनीय कमी आई।

Haitham Al-Shami, Rohail Malik, Riku Ala-Laurinaho, Jari Vepsäläinen, Raine Viitala2026-06-23
🤖 AI

Litmus: Zero-Label, Code-Driven Metric Specification for Evaluating AI Systems

यह शोध पत्र लिटमस (Litmus) को प्रस्तुत करता है, जो एक ज़ीरो-लेबल प्रणाली है जो सोर्स कोड और लक्षित पूछताछ से सीधे इरादे (intent) को निकालकर AI पाइपलाइनों के लिए स्वतः ही न्यायसंगत, कम-अतिरेक वाले मूल्यांकन मेट्रिक्स व्युत्पन्न करती है, जिससे यह बिना किसी मैन्युअल लेबल की आवश्यकता के वैधता और कवरेज में मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Prajjwal Gupta, Prasang Gupta, Vishal Bhutani, Apoorva Sharma, Sumanth Chundru, Waqar Sarguroh, Kevin Paul2026-06-23
💬 NLP

ReasoningLens: Hierarchical Visualization and Diagnostic Auditing for Large Reasoning Models

ReasoningLens एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो लंबी चेन-ऑफ-थॉट (Chain-of-Thought) ट्रेसेस को इंटरैक्टिव पदानुक्रमित विज़ुअलाइज़ेशन, स्वचालित त्रुटि पहचान और प्रणालीगत तर्क प्रोफाइल्स में बदलकर लार्ज रीजनिंग मॉडल्स की पारदर्शिता और डिबगिंग को बढ़ाता है।

Jun Zhang, Jiasheng Zheng, Boxi Cao, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Jia Zheng, Xianpei Han, Le Sun2026-06-23
🤖 machine learning

HyperQuant: A Rate-Distortion-Optimal Quantization Pipeline for Large Language and Diffusion Models

HyperQuant एक एकीकृत पोस्ट-ट्रेनिंग क्वांटाइजेशन पाइपलाइन है जो रैंडमाइज्ड हैडामार्ड ट्रांसफॉर्म, ऑप्टिमल लैटिस क्वांटाइजेशन, राइस कोडिंग और बायस करेक्शन को जोड़ता है ताकि बड़े भाषा और डिफ्यूजन मॉडल्स के वेट्स (weights) और KV कैशे (KV caches) के लिए रेट-डिस्टॉर्शन-ऑप्टिमल कंप्रेशन प्राप्त किया जा सके, जो विभिन्न बिट-रेट पर मौजूदा तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए लगभग लॉसलेस गुणवत्ता बनाए रखता है।

Yuval Domb, Hadar Sackstein, Tomer Solberg2026-06-23