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cs.AI

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🤖 AI

No Accidental Software Agent First Canonical Code for Human Code Entropy Reduction and 30 to 500 times Lower Frontier Model Requirements

यह शोध पत्र "एजेंट-फर्स्ट कैनोनिकल कोड" का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रूफ़-कैरिंग सबस्ट्रेट (proof-carrying substrate) है जिसे मानव सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से आकस्मिक एंट्रॉपी को हटाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो समकक्ष एन्कोडिंग को शासित प्रतिनिधियों में संकुचित करके, इस प्रकार फ्रंटियर मॉडल प्रशिक्षण आवश्यकताओं और सत्यापित-परिवर्तन लागतों को 30 से 500 गुना कम करने का लक्ष्य रखता है और एक "नो-एक्सीडेंट होराइजन" की ओर एक असत्यसिद्ध करने योग्य पथ स्थापित करता है।

Jepson Taylor2026-06-15
🤖 AI

Elastic Queries Reinforcement Learning: Self-Aware Policy Execution for VLA Models

यह शोध पत्र इलास्टिक क्वेरीज़ रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (EQRL) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो विज़न-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल्स को अवस्था की कठिनाई के आधार पर इन्फरेंस स्टेप्स और एक्शन चंक लंबाई को गतिशील रूप से अनुकूलित करके बेहतर बनाता है, जिससे रोबोटिक हेरफेर में कार्य सफलता को बनाए रखते हुए या उसमें सुधार करते हुए कम्प्यूटेशनल लागत को कम किया जा सकता है।

Ge Wang, Xinyu Tan, Xiang Li, Man Luo, Chengsi Yao, Shenhao Yan, Jiahao Yang, Fan Feng, Honghao Cai, Xiangyuan Wang, Zhi (…)2026-06-15
💰 quantitative finance

Discovery under Hypothesis Redundancy: A Geometric Theory of Discovery Bottlenecks

यह शोध पत्र खोज बाधाओं (discovery bottlenecks) का एक ज्यामितीय सिद्धांत प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि स्थानीय खोज (local search) के साथ LLM-जनित प्रस्तावों को संयोजित करने वाली हाइब्रिड प्रणालियाँ वैज्ञानिक सफलताएँ केवल तभी प्राप्त करती हैं जब स्पेक्ट्रल संपीड़न (spectral compression), ऑर्थोगोनल एस्केप (orthogonal escape) और अवशिष्ट सिग्नल संरेखण (residual signal-alignment) की विशिष्ट स्थितियाँ पूरी होती हैं, जिससे नवीनता खोज (novelty search) को इस निर्धारण के लिए एक नैदानिक उपकरण में बदल दिया जाता है कि गैर-स्थानीय अन्वेषण वास्तव में कब आवश्यक है।

Li Xia, Baoxun Wang2026-06-15
💬 NLP

Learning to Hear Hesitation: Continual Learning for Disfluency-Aware ASR

यह शोध पत्र ऑटोमैटिक स्पीच रिकग्निशन के लिए एक निरंतर सीखने (continual learning) वाले ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सीमित डेटासेट पर विस्कंदित भाषण (disfluent speech) को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए स्पष्ट विस्कंदन टोकन (disfluency tokens) को एकीकृत करता है और कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग (catastrophic forgetting) को कम करता है तथा प्रशिक्षण विधियों के बीच एक साझा क्रॉस-अटेंशन मैकेनिज्म को प्रकट करता है।

Henri-Leon Kordt, Theresa Pekarek Rosin, Jae Hee Lee, Stefan Wermter2026-06-15
🤖 AI

CSPO: Constraint-Sensitive Policy Optimization for Safe Reinforcement Learning

यह शोध पत्र कॉन्स्ट्रेंट-सेंसिटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (CSPO) का प्रस्ताव करता है, जो सुरक्षित सुदृढीकरण शिक्षण (सेफ रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) के लिए एक प्रथम-क्रम प्रिमल-डुअल विधि है जो नीति अपडेट में स्थानीय बाधा संवेदनशीलता और सुरक्षा सीमा से हस्ताक्षरित दूरी को शामिल करती है, जिससे मौजूदा अत्याधुनिक विधियों की तुलना में तेज़ सुरक्षा रिकवरी और उच्च बाधित रिटर्न प्राप्त करने के लिए दोलनों और विलंबित सुधारों को कम किया जा सकता है।

Ayoub Belouadah, Sylvain Kubler, Yves Le Traon2026-06-15
🤖 AI

Causal Object-Centric Models for Planning with Monte Carlo Tree Search

यह शोध पत्र COMET को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-आधारित सुदृढीकरण अधिगम (reinforcement learning) एल्गोरिदम है जो एक फ्रोजन ऑब्जेक्ट-सेंट्रिक एनकोडर को एक्शन-स्लॉट फ्यूजन और ऑब्जेक्ट-कॉज़ल अटेंशन वाले ट्रांसफार्मर-आधारित वर्ल्ड मॉडल के साथ जोड़कर मोंटे कार्लो ट्री सर्च प्लानिंग को बेहतर बनाता है, जिसके परिणामस्वरूप मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में विविध दृश्य और गतिशील कार्यों में उत्कृष्ट प्रारंभिक-चरण प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Rodion Vakhitov, Leonid Ugadiarov, Alexey Skrynnik, Aleksandr Panov2026-06-15
🤖 AI

CADET: Physics-Grounded Causal Auditing and Training-Free Deconfounding of End-to-End Driving Planners

यह शोध पत्र CADET को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) ढांचा है जो बिना मॉडल पुनप्रशिक्षण की आवश्यकता के, कारण संबंधी शॉर्टकटों (causal shortcuts) की पहचान और उन्हें विसंयोजित (deconfounding) करके, पूर्व-प्रशिक्षित एंड-टू-एंड स्वायत्त ड्राइविंग प्लानर्स में स्प्यूरियस रिलायंस (spurious reliance) का ऑडिट, बेंचमार्क और सुधार करता है।

Zikun Guo2026-06-15
💬 NLP

MoDiCoL: A Modular Diagnostic Continual Learning Dataset for Robust Speech Recognition

यह शोध पत्र MoDiCoL को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर डायग्नोस्टिक कॉन्टिनुअल लर्निंग डेटासेट और करिकुलम है जिसे वास्तविक दुनिया के वितरण बदलावों (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स) का अनुकरण करने और यह मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि स्पीच रिकग्निशन मॉडल विकसित होती ध्वनिक (एकौस्टिक) और भाषाई स्थितियों के तहत मजबूती को कैसे प्राप्त, स्थानांतरित और बनाए रखते हैं, जिससे मौजूदा बेंचमार्क की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Theresa Pekarek Rosin, Matthias Kerzel, Stefan Wermter2026-06-15
🤖 AI

The Perceived Fragility of Explanations in Audio Models: Manipulation of Attribution with Unchanged Predictions

यह शोध पत्र एक मनोध्वनिक (psychoacoustic) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि ऑडियो डीपफेक डिटेक्शन मॉडल के लिए पोस्ट-हॉक स्पष्टीकरण नाजुक होते हैं, क्योंकि हमलावर मॉडल के मूल वर्गीकरण को सुरक्षित रखते हुए एट्रिब्यूशन हीटमैप्स को व्यवस्थित रूप से विकृत करने के लिए अदृश्य गड़बड़ी (inaudible perturbations) लागू कर सकते हैं।

Piotr Kitłowski, Dominik Wiącek, Mateusz Modrzejewski2026-06-15
🔬 physics

A Fixed-Point Neural Operator for Size- and Functional-Transferable Hamiltonian Prediction

यह शोध पत्र HamEvo को प्रस्तुत करता है, जो एक फिक्स्ड-पॉइंट न्यूरल ऑपरेटर है जो विविध आणविक आकारों और तापमानों में उच्च सटीकता और रासायनिक परिशुद्धता के साथ अभिसरित कोह्न-शैम हैमिल्टोनियन (Kohn-Sham Hamiltonians) की भविष्यवाणी करता है, जो पारंपरिक घनत्व कार्यात्मक सिद्धांत (density functional theory) की तुलना में 242 गुना तक तेज़ अनुमान गति प्राप्त करते हुए महत्वपूर्ण इलेक्ट्रॉनिक-संरचना अवलोकनों तक पहुँच सक्षम बनाता है।

Yunhong Lou, Xihang Yue, Xinran Wei, Tianqi Deng, Linchao Zhu2026-06-15