cs.AI पेपर | Gist.Science

AdsMind: A Physics-Grounded Multi-Agent System for Self-Correcting Discovery of Adsorption Configurations on Heterogeneous Catalyst Surfaces

AdsMind एक भौतिकी-आधारित, क्लोज्ड-लूप मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो विषम उत्प्रेरक सतहों (heterogeneous catalyst surfaces) पर सटीक अधिशोषण विन्यासों (adsorption configurations) को स्वायत्त रूप से खोजने के लिए मशीन-लर्निंग फोर्स फील्ड फीडबैक का लाभ उठाता है और प्रारंभिक अनुमानों को स्वतः सुधारता है, जो विश्वसनीयता और कम्प्यूटेशनल दक्षता में ओपन-लूप विधियों और ह्यूरिस्टिक बेसलाइन्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Zongmin Zhang, Yuyang Lou, Bowen Zhang, Junwu Chen, Ryo Kuroki, Xuan Vu Nguyen, Edvin Fako, Lixue Cheng, Philippe Schwal (…)2026-06-19

💻 computer science

Beyond Safe Data: Pretraining-Stage Alignment with Regular Safety Reflection

यह शोध पत्र "सेफ्टी रिफ्लेक्शन प्रीट्रेनिंग" का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी विधि है जो एलएलएम (LLM) में मौलिक स्व-निगरानी क्षमताओं को स्थापित करने के लिए प्रीट्रेनिंग कॉर्पोरा में नियमित सुरक्षा प्रतिबिंबों को एकीकृत करती है, और यह प्रदर्शित करती है कि यह दृष्टिकोण पारंपरिक डेटा फ़िल्टरिंग या रीराइटिंग की तुलना में सौम्य डेटा से सामान्यीकृत असुरक्षित व्यवहारों को रोकने में अधिक प्रभावी ढंग से कार्य करता है।

Jinhan Li, Kexian Tang, Yihan Xu, Zhuorui Ye, Kaifeng Lyu2026-06-19

💻 computer science

User as Engram: Internalizing Per-User Memory as Local Parametric Edits

यह शोध पत्र "यूजर एज़ एनग्राम" (User as a Engram) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन वैयक्तिकरण आर्किटेक्चर है जो एक साझा मेमोरी टेबल के भीतर स्पार्स, हैश-कुंजित स्थानीय पैरामीट्रिक संपादन के रूप में व्यक्तिगत उपयोगकर्ता तथ्यों को संग्रहीत करता है और वैश्विक एडेप्टर में तर्क कौशल को बनाए रखता है, जिससे पारंपरिक रिट्रीवल सिस्टम या प्रति-उपयोगकर्ता लोरा (LoRA) एडेप्टर की तुलना में बेहतर तर्क सटीकता, उपयोगकर्ताओं के बीच पूर्ण कंपोजेबिलिटी और काफी छोटा मेमोरी फुटप्रिंट प्राप्त होता है।

Bojie Li2026-06-19

💻 computer science

Compute Efficiency and Serial Runtime Tradeoffs for Stochastic Momentum Methods

यह शोध पत्र स्टोकेस्टिक मोमेंटम विधियों के लिए सीरियल रनटाइम और कंप्यूट दक्षता के बीच के ट्रेडऑफ पर परिमित-आयामी निचली सीमाएं स्थापित करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि हेवी बॉल (Heavy Ball) रनटाइम को कम करने के लिए बड़े बैच-साइज विंडो में SGD-स्तर की दक्षता बनाए रखता है, नेस्टरोव का एक्सेलेरेटेड SGD (Nesterov's Accelerated SGD) तेजी से घटते स्पेक्ट्रा के लिए बेहतर छोटे-बैच दक्षता प्रदान करता है, जो बैच साइज बढ़ने के साथ घटते प्रतिफल की कीमत पर होता है।

Depen Morwani, Alexandru Meterez, Pranav Nair, Sham Kakade2026-06-19

💻 computer science

Language Models as Interfaces, Not Oracles: A Hybrid LLM-ML System for Pediatric Appendicitis

यह शोधपत्र ClaMPAPP प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड सिस्टम है जो एक स्थिर XGBoost क्लासिफायर के लिए क्लिनिकल नैरेटिव से संरचित विशेषताओं को निकालने हेतु एक मजबूत इंटरफेस के रूप में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, और पीडियाट्रिक अपेंडिसाइटिस ट्राइएज में एंड-टू-एंड LLM दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर नैदानिक प्रदर्शन और सुरक्षा प्रदर्शित करता है।

Soheyl Bateni, Maryam Abdolali2026-06-19

💻 computer science

The More the Merrier: Combining Properties for ABox Abduction under Repair Semantics for ELbot

यह शोध पत्र ब्रेव (brave) और एआर (AR) सिमेंटिक्स के तहत $EL_\bot$ के लिए ABox अबडक्शन समस्या की जांच करता है, जिसमें उन परिकल्पनाओं का विश्लेषण किया गया है जो कई वांछनीय गुणों और इष्टतमता मानदंडों को संयोजित करती हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे संयोजन अक्सर कम्प्यूटेशनल जटिलता को नहीं बढ़ाते हैं।

Anselm Haak, Patrick Koopmann, Yasir Mahmood, Anni-Yasmin Turhan2026-06-19

💻 computer science

Forecasting what Matters: Decision-Focused RL for Controlled EV Charging with Unknown Departure Times

यह शोध पत्र एक निर्णय-केंद्रित सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पूर्वानुमान त्रुटियों के निर्णय की गुणवत्ता पर पड़ने वाले नकारात्मक प्रभाव को कम करने के लिए एक प्रस्थान समय पूर्वानुमानकर्ता (डिपार्चर टाइम फोरकास्टर) को ईवी चार्जिंग नियंत्रक के साथ एंड-टू-एंड प्रशिक्षित करता है, जिससे पारंपरिक तरीकों की तुलना में चार्जिंग दक्षता और रिवॉर्ड में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Giuseppe Gabriele, Fabio Pavirani, Seyed Soroush Karimi Madahi, Chris Develder2026-06-19

💻 computer science

Machine Unlearning for the XGBoost Model with Network Intrusion Datasets

यह शोध पत्र XGBoost-Forget को प्रस्तुत करता है, जो नेटवर्क घुसपैठ (network intrusion) डेटासेट पर XGBoost मॉडलों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया एक मशीन अनलर्निंग फ्रेमवर्क है, जो पूर्ण पुनप्रशिक्षण (full retraining) के तुलनीय भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन बनाए रखते हुए कुशल डेटा निष्कासन प्राप्त करता है।

Diana Magalhães, Eva Maia, João Vitorino, Isabel Praça2026-06-19

🤖 AI

TxBench-PP: Analyzing AI Agent Performance on Small-Molecule Preclinical Pharmacology

यह शोध पत्र वास्तविक दुनिया के परख (असे डेटा) का उपयोग करके छोटे-अणु प्रीक्लिनिकल फार्माकोलॉजी कार्यों पर एआई एजेंटों के मूल्यांकन के लिए एक सत्यापन योग्य बेंचमार्क, TxBench-PP को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान के सबसे उन्नत मॉडल भी विश्वसनीय रूप से सटीक प्रीक्लिनिकल निर्णय लेने में विफल रहते हैं।

Hannah Le, Ramesh Ramasamy, Alex Urrutia, Mahsa Yazdani, Tim Proctor, Kenny Workman2026-06-19

💻 computer science

OneCanvas: 3D Scene Understanding via Panoramic Reprojection

OneCanvas एक नवीन 3D सीन अंडरस्टैंडिंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो 3D पोजीशन एम्बेडिंग्स के साथ एक एकल पैनोरमिक कैनवास पर मल्टी-व्यू पैच फीचर्स को एकत्रित करता है, जिससे काफी कम प्रशिक्षण कंप्यूट के साथ अत्याधुनिक स्थानिक तर्क (spatial reasoning) सक्षम होता है और यह स्थितीय तर्क (situated reasoning) एवं प्रक्रियात्मक स्थानिक प्रीट्रेनिंग (procedural spatial pretraining) दोनों का समर्थन करता है।

Bartłomiej Baranowski, Dave Zhenyu Chen, Matthias Nießner2026-06-19

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