🤖 AI

Physical Atari: A Robust and Accessible Platform for Real-time Reinforcement Learning on Robots

यह शोध पत्र "फिजिकल अटाारी" (Physical Atari) को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढ़ और किफायती $1,000 का प्लेटफॉर्म है जो अटाारी खेलों को भौतिक रूप से नियंत्रित करने के लिए एक कस्टम रोबोट का उपयोग करता है, जिससे वास्तविक दुनिया के सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) प्रयोगों को सक्षम बनाया जा सके जो प्रशिक्षण और परिनियोजन के बीच वितरण बदलावों (distribution shifts) को संभालने के लिए ऑन-डिवाइस अनुकूलन की महत्वपूर्ण आवश्यकता को प्रदर्शित करते हैं।

Khurram Javed, Joseph Modayil, Gloria Kennickell, Richard S. Sutton, John Carmack2026-06-19
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Computational Identifiability

यह शोध पत्र "कंप्यूटेशनल आइडेंटिफिएबिलिटी" (computational identifiability) नामक एक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सैद्धांतिक, एसिम्प्टोटिक (asymptotic) पहचान से ध्यान हटाकर अनुभवजन्य अनुमानकों (empirical estimators) को खोजने की एक व्यावहारिक, परिमित खोज प्रक्रिया पर केंद्रित करता है, जिससे छोटे नमूनों, अस्पष्ट ग्राफों और मिश्रित डेटा प्रकारों वाले परिदृश्यों में पहचान संबंधी चुनौतियों का समाधान सक्षम होता है।

Lucius E. J. Bynum, Rajesh Ranganath, Kyunghyun Cho2026-06-19
🤖 machine learning

Human-like autonomy emerges from self-play and a pinch of human data

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड प्रशिक्षण पद्धति प्रस्तावित करता है जो सेल्फ-प्ले सुदृढीकरण शिक्षण (self-play reinforcement learning) को मानव प्रदर्शन डेटा की एक न्यूनतम मात्रा (केवल 30 मिनट) के साथ एक नियमितीकरण उद्देश्य (regularization objective) के रूप में जोड़ता है, जिससे व्यापक मानव डेटासेट या नाजुक रिवॉर्ड इंजीनियरिंग की आवश्यकता के बिना, सुरक्षित और स्वाभाविक रूप से मानव व्यवहार के अनुरूप स्वायत्त ड्राइविंग नीतियों का कुशल निर्माण संभव हो पाता है।

Daphne Cornelisse, Julian Hunt, Zixu Zhang, Waël Doulazmi, Kevin Joseph, Jaime Fernández Fisac, Eugene Vinitsky2026-06-19
🤖 machine learning

ProMUSE: Progressive Multi-modal Uncertainty-guided Staged Evidential Alzheimer Disease Classification

ProMUSE एक प्रगतिशील, अनिश्चितता-निर्देशित बहु-मोडल नेटवर्क है जो कम लागत वाले नैदानिक डेटा के आधार पर केवल आवश्यकता होने पर ही महंगी एमआरआई (MRI) या पीईटी (PET) इमेजिंग को अनुकूल रूप से शामिल करता है, जिससे अल्जाइमर रोग के सटीक निदान के साथ-साथ इमेजिंग लागत और संसाधनों के उपयोग में महत्वपूर्ण कमी आती है।

Long Doan, Branden Chen, Ethan Litton, Huan Huang, Jiajing Huang, Yixin Xie, Weihua Zhou, Nandakumar Narayanan, Chen Zha (…)2026-06-19
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Emyx: Fast and efficient all-atom protein generation

Emyx एक अत्यधिक कुशल 140M-पैरामीटर वाला कंडीशनल फ्लो मैचिंग मॉडल है जो हल्के कंडीशनल रिप्रेजेंटेशन और इष्टतम सैंपलिंग के लिए एक नवीन रीपैरामीट्राइजेशन का लाभ उठाकर, चार गुना कम ट्रेनिंग कंप्यूट के साथ एंजाइम डिजाइन बेंचमार्क में RFdiffusion और ProteinComplexa जैसे अत्याधुनिक ऑल-एटम प्रोटीन जनरेटरों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Nicholas J. Williams, Ward Haddadin, Matteo P. Ferla, Constantin Schneider, Nicholas B. Woodall, Ruby Sedgwick, Christia (…)2026-06-19
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DynAMO:Dynamic Asset Management Orchestration via Topological Multi-Agent Scheduling

DYNAmo एक परिनियोजन-तैयार (deployment-ready) ऑर्केस्ट्रेशन इंजन है जो टोपोलॉजिकल मल्टी-एजेंट शेड्यूलिंग के साथ 'प्लान-देन-एग्जीक्यूट' आर्किटेक्चर को नियोजित करके, सत्यापन योग्य, निर्भरता-जागरूक समानांतर वर्कफ़्लो को सक्षम करने के लिए LLM-संचालित औद्योगिक परिसंपत्ति प्रबंधन की दक्षता और सुरक्षा को बढ़ाता है और साथ ही विलंबता (latency) को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है और मजबूती बनाए रखता है।

Kanishk Kushwaha, Vikrant Vinod Bansode, Harsh Vardhan, Dhaval C. Patel2026-06-19
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Execution-bound advisory automation for agentic AI: a reproducible AIBOM-driven CSAF-VEX framework

यह शोध पत्र एक पुनरुत्पादक, प्रोटोकॉल-संचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एजेंटिक एआई (Agentic AI) प्रणालियों के लिए क्रिप्टोग्राफिक रूप से CSAF VEX एडवाइजरी उत्पन्न करने और मान्य करने हेतु सॉफ्टवेयर और एआई बिल ऑफ मैटेरियल्स (SBOM/AIBOM) को नियत (deterministic) वातावरण कैप्चर और रनटाइम टेलीमेट्री के साथ एकीकृत करता है।

Petar Radanliev, Omar Santos, Carsten Maple, Kay Atefi2026-06-19
🤖 machine learning

VERITAS: Verifier-Guided Proof Search for Zero-Shot Formal Theorem Proving

यह शोध पत्र VERITAS को प्रस्तुत करता है, जो एक ज़ीरो-शॉट फ्रेमवर्क है जो दो-चरणीय बेस्ट-ऑफ-एन (Best-of-N) और क्रिटिक-गाइडेड एमसीटीएस (critic-guided MCTS) प्रोटोकॉल के माध्यम से समृद्ध वेरीफायर संकेतों को वापस खोज प्रक्रिया में रूट करके औपचारिक प्रमेय सिद्ध करने (formal theorem proving) को बेहतर बनाता है, जिससे miniF2F और एक नए कॉम्बिनेटरिक्स डेटासेट जैसे बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Manish Acharya, Zhenyu Liao, Yueke Zhang, Kevin Leach, Yu Huang, Yifan Zhang2026-06-19
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Secure Coding Drift in LLM-Assisted Post-Quantum Cryptography Development: A Gamified Fix

यह शोध पत्र "सिक्योर कोडिंग ड्रिफ्ट" (Secure Coding Drift) की अवधारणा को प्रस्तुत करता है जो LLMs पर निर्भरता के कारण पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफी विकास में सुरक्षित कोडिंग प्रथाओं के क्रमिक क्षरण का वर्णन करती है, और एक गेमिफाइड, LLM-संवर्धित ढांचे का प्रस्ताव करती है जो इन जोखिमों को कम करने के लिए AI उपकरणों को सक्रिय सुरक्षा सह-पायलट (security co-pilots) में बदल देता है।

R. D. N. Shakya, C. P. Wijesiriwardana, S. M. Vidanagamachchi, Nalin A. G. Arachchilage2026-06-19
🤖 machine learning

Can In-Context Learning Support Intrinsic Curiosity?

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि क्या इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग (in-context learning), आंतरिक जिज्ञासा-संचालित डेटा चयन (intrinsic curiosity-driven data selection) के लिए महंगे ग्रेडिएंट अपडेट का स्थान ले सकती है, जो यह सिद्ध करता है कि हालांकि सामान्य मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं (Markov decision processes) में निष्पक्ष लर्निंग प्रोग्रेस अनुमान लगाना असंभव है, लेकिन सक्रिय शिक्षण (active learning) और बेयसियन प्रयोगात्मक डिजाइन (Bayesian experimental design) जैसे गैर-कालिक (non-temporal) परिवेशों में यह संभव और प्रभावी है।

Eric Elmoznino, Sangnie Bhardwaj, Johannes von Oswald, Rajai Nasser, Blaise Agüera y Arcas, João Sacramento, Rif A. Saur (…)2026-06-19