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cs.AI

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🤖 AI

Vulcan: Instance-specialized, Verifiable Systems Heuristics Through LLM-driven Search

वल्कन (Vulcan) एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो निर्णय तर्क (decision logic) को एक प्रतिबंधित भाषा (एन्विल/Anvil) में अलग करके और विश्वसनीय रनटाइम एब्स्ट्रैक्शन प्रदान करके, एलएलएम (LLM) का लाभ उठाते हुए सुरक्षित, इंस्टेंस-विशेषकृत सिस्टम ह्यूरिस्टिक्स को संश्लेषित करता है, जिससे स्पॉट-वीएम (spot-VM) शेड्यूलिंग, कैश इविक्शन (cache eviction) और टियर्ड-मेमोरी (tiered-memory) सिस्टम में निष्पादन सुरक्षा सुनिश्चित करते हुए महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्राप्त होता है।

Rohit Dwivedula, Divyanshu Saxena, Sujay Yadalam, Eric Hayden Campbell, Daehyeok Kim, Aditya Akella2026-06-17
🤖 AI

Human Emotion Verification by Action Languages via Answer Set Programming

यह शोधपत्र C-MT को प्रस्तुत करता है, जो एसर सेट प्रोग्रामिंग (Answer Set Programming) पर आधारित एक एक्शन लैंग्वेज है जो एप्रेज़ल थ्योरी (Appraisal Theory) जैसे मनोवैज्ञानिक सिद्धांतों के आधार पर मानवीय मानसिक अवस्था के विकास को औपचारिक रूप देता है, जिससे नवीन कारण संबंधी नियमों (causal rules) और प्रक्षेपवक्र विश्लेषण (trajectory analysis) के माध्यम से भावना गतिशीलता के नियंत्रित तर्क और सत्यापन को सक्षम बनाया जा सके।

Andreas Brännström, Juan Carlos Nieves2026-06-17
🤖 AI

m2sv: A Scalable Benchmark for Map-to-Street-View Spatial Reasoning

यह शोध पत्र m2sv को प्रस्तुत करता है, जो मैप-टू-स्ट्रीट-व्यू स्थानिक तर्क (spatial reasoning) के लिए एक स्केलेबल बेंचमार्क और संबद्ध फाइन-ट्यूनिंग डेटासेट है, जो यह प्रकट करता है कि अन्य कार्यों पर मजबूत प्रदर्शन के बावजूद, वर्तमान विजन-लैंग्वेज मॉडल मानव एनोटेटरों की तुलना में ज्यामितीय संरेखण (geometric alignment) और व्यूपॉइंट अनुमान (viewpoint inference) में संघर्ष करते हैं।

Yosub Shin, Michael Buriek, Igor Molybog2026-06-17
⚛️ quantum physics

Quantum Phase Recognition via Quantum Attention Mechanism

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल अटेंशन मॉडल प्रस्तावित करता है जो क्लस्टर-आइसिंग मॉडल पर न्यूनतम प्रशिक्षण डेटा के साथ उच्च सटीकता और स्केलेबिलिटी प्रदर्शित करते हुए, कई-शरीर प्रणालियों (many-body systems) में क्वांटम चरणों को कुशलतापूर्वक और मजबूती से वर्गीकृत करने के लिए स्वैप टेस्ट और पैरामीट्रिक क्वांटम सर्किट का लाभ उठाता है।

Jin-Long Chen, Xin Li, Zhang-Qi Yin2026-06-17
🤖 AI

Learning-Infused Formal Reasoning: From Contract Synthesis to Artifact Reuse and Formal Semantics

यह शोध पत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता को औपचारिक विधियों (फॉर्मल मेथड्स) के साथ एकीकृत करने के लिए एक दीर्घकालिक अनुसंधान दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है ताकि एक ज्ञान-संचालित सत्यापन पारिस्थितिकी तंत्र बनाया जा सके जो अनुबंधों का संश्लेषण करे, हाइब्रिड लर्निंग-सिंबोलिक फ्रेमवर्क के माध्यम से सिमेंटिक आर्टिफैक्ट्स का पुन: उपयोग करे, और कंपोजिशनल रीजनिंग के माध्यम से व्यवस्थित रूप से विकसित हो।

Arshad Beg, Diarmuid O'Donoghue, Rosemary Monahan2026-06-17
🤖 AI

Brep2Shape: Boundary and Shape Representation Alignment via Self-Supervised Transformers

यह शोध पत्र Brep2Shape को प्रस्तुत करता है, जो एक टोपोलॉजी अटेंशन (topology attention) युक्त ड्यूल ट्रांसफार्मर बैकबोन का उपयोग करने वाली एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) विधि है, जो अमूर्त सीमा निरूपणों (abstract boundary representations) को सहज आकार निरूपणों (intuitive shape representations) के साथ संरेखित करने के लिए है, जिससे CAD प्रोसेसिंग में विश्लेषणात्मक सटीकता और दृश्य स्पष्टता के बीच के अंतर को पाटा जा सके।

Yuanxu Sun, Yuezhou Ma, Haixu Wu, Guanyang Zeng, Muye Chen, Jianmin Wang, Mingsheng Long2026-06-17
💬 NLP

Would a Large Language Model Pay Extra for a View? Inferring Willingness to Pay from Subjective Choices

यह शोध पत्र यात्रा परिदृश्यों में व्यक्तिपरक भुगतान करने की इच्छा (willingness to pay) का अनुमान लगाने की लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि वे सार्थक मूल्यांकन निकाल सकते हैं, वे व्यवस्थित रूप से मानवीय प्राथमिकताओं को बढ़ा-चढ़ाकर बताते हैं और विशेषता-स्तर के विचलन प्रदर्शित करते हैं जिन्हें पर्सोना-आधारित प्रॉम्प्टिंग और पूर्व उपयोगकर्ता विकल्पों पर आधारित करने के माध्यम से कम किया जा सकता है।

Manon Reusens, Sofie Goethals, Toon Calders, David Martens2026-06-17
🤖 AI

OmniSapiens: A Foundation Model for Social Behavior Processing via Heterogeneity-Aware Relative Policy Optimization

यह शोध पत्र OmniSapiens-7B 2.0 को प्रस्तुत करता है, जो सामाजिक व्यवहार प्रसंस्करण के लिए एक फाउंडेशन मॉडल है, जो विविध और असंतुलित व्यवहार संबंधी डेटा से प्रभावी ढंग से सीखने के लिए एक नवीन हेटेरोजेनिटी-अवेयर रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन पद्धति का लाभ उठाता है, जिससे कई कार्यों और बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन और सुसंगत तर्क प्राप्त होता है।

Keane Ong, Sabri Boughorbel, Luwei Xiao, Chanakya Ekbote, Wei Dai, Ao Qu, Jingyao Wu, Rui Mao, Ehsan Hoque, Erik Cambria (…)2026-06-17
🤖 machine learning

Position: Modular Memory is the Key to Continual Learning Agents

यह शोध पत्र तर्क देता है कि निरंतर शिक्षण (continual learning) में वर्तमान फाउंडेशन मॉडल्स की सीमाओं को दूर करने के लिए एक मॉड्यूलर मेमोरी आर्किटेक्चर की आवश्यकता है जो स्थिर क्षमता अपडेट के लिए इन-वेट लर्निंग (In-Weight Learning) को तीव्र अनुकूलन और ज्ञान संचय के लिए इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग (In-Context Learning) के साथ सहक्रियात्मक रूप से संयोजित करता है।

Vaggelis Dorovatas, Malte Schwerin, Andrew D. Bagdanov, Lucas Caccia, Antonio Carta, Laurent Charlin, Barbara Hammer, Ty (…)2026-06-17
💻 computer science

Towards Distributed Inference of LLMs on a P2P Network

यह शोध पत्र पीयर-टू-पीयर (P2P) LLM सर्विंग के लिए एक विकेंद्रीकृत, प्रीफ़िक्स-कैश-जागरूक रूटिंग योजना प्रस्तावित करता है जो अनुरोधों को सबसे लंबे मिलान वाले प्रीफ़िक्स वाले नोड्स तक रूट करने के लिए स्थानीय रेडिक्स ट्री और एसिंक्रोनस पीयर मेटाडेटा का लाभ उठाता है, जिससे बिना किसी केंद्रीकृत समन्वय या KV-कैश स्थानांतरण की आवश्यकता के इन्फरेंस विलंबता (inference latency) को कम किया जा सकता है।

Shabari S Nair, Krishanu Saini2026-06-17