🤖 machine learning

Physics-informed generative AI for semiconductor manufacturing: Enforcing hard physical constraints in generative models by construction

यह शोध पत्र तर्क देता है कि सेमीकंडक्टर विनिर्माण के लिए, जनरेटिव एआई मॉडलों को पोस्ट-हॉक फ़िल्टरिंग पर निर्भर रहने के बजाय निर्माण के माध्यम से कठोर भौतिक बाधाओं को लागू करना चाहिए, और यह भौतिक रूप से वैध डिज़ाइन और प्रक्रिया अनुकूलन के लिए भौतिकी-सूचित आर्किटेक्चर को सिमुलेशन इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ एकीकृत करने हेतु एक आर्किटेक्चरल टूलकिट और अनुसंधान एजेंडा की रूपरेखा प्रस्तुत करता है।

Yaser Mike Banad, Sarah Sharif2026-06-11
💻 computer science

RAIL: Rethinking Auditory Intelligence in Large Audio-Language Models with a CHC-Grounded Benchmark

यह शोधपत्र RAIL को प्रस्तुत करता है, जो कैटेल-हॉर्न-कैरोल (CHC) संज्ञानात्मक ढांचे पर आधारित एक मानव-केंद्रित मूल्यांकन प्रतिमान है, जो श्रवण संज्ञान को पांच मुख्य क्षमताओं में औपचारिक रूप देता है ताकि वर्तमान बड़े ऑडियो-लैंग्वेज मॉडलों के असमान संज्ञानात्मक प्रदर्शन का व्यवस्थित रूप से आकलन और अनावरण किया जा सके।

Hongyu Jin, Siyi Wang, Yang Xiao, Jiaheng Dong, Shihong Tan, Kaiyuan peng, Georgiana Juravle, Shanquan Chen, Gongping Hu (…)2026-06-11
🤖 machine learning

PermDoRA -- Understanding Adapter Interference in Language Models: Limits of Parameter-Space Geometry

यह शोध पत्र इस परिकल्पना को चुनौती देता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में एडॉप्टर इंटरफेरेंस (adapter interference) मुख्य रूप से पैरामीटर-स्पेस ज्योमेट्री द्वारा नियंत्रित होता है, जो DoRA-RBAC पर प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि ज्योमेट्री-अवेयर मर्जिंग (geometry-aware merging) मानक एवरेजिंग की तुलना में कोई सुसंगत लाभ नहीं देती है और इसके बजाय इंटरफेरेंस साझा नॉनलीनियर रिप्रेजेंटेशन्स (shared nonlinear representations) में होने वाली अंतःक्रियाओं से उत्पन्न होता है।

Gowtham Sivaramakrishnan, Sarvesha Kumar Kombaiah Seetha, Kishan Gupta Balaji, Santhosh Baradwaj Vaduvur Ranganathan2026-06-11
🧬 biology

OmniBioTwin: A System-of-Twinned-Systems Framework for Health Digital Twins

यह शोध पत्र OmniBioTwin का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन 'सिस्टम-ऑफ-ट्विन्ड-सिस्टम्स' (System-of-Twinned-Systems) ढांचा है जो वर्तमान स्वास्थ्य डिजिटल ट्विन्स में मौजूद विखंडन को संबोधित करता है, उन्हें मॉड्यूलर, बहु-स्तरीय कम्प्यूटेशनल संस्थाओं के रूप में व्यवस्थित करके जो क्रॉस-स्केल कपलिंग (cross-scale coupling) में सक्षम हैं, जिसे अल्जाइमर रोग में GLP-1 सिग्नलिंग के एक एकीकृत मॉडल के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Zhaohui Wang, Yu Huang, Jiang Bian2026-06-11
🤖 machine learning

Quantifying Subliminal Behavioral Transfer Ratios in Language Model Distillation

यह अध्ययन भाषा मॉडल डिस्टिलेशन (language model distillation) में अवचेतन शिक्षण (subliminal learning) की सुदृढ़ किंतु मॉडल-आश्रित घटना को परिमाणित करता है, जो यह प्रकट करता है कि अवांछनीय व्यवहार केवल सौहार्दपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षित होने के बावजूद भी शिक्षक से छात्र मॉडलों में स्थानांतरित हो सकते हैं, जिसमें Llama-2 एक तीव्र स्थानांतरण सीमा प्रदर्शित करता है और Qwen2.5 निरंतर, उच्च-स्तरीय स्थानांतरण दर्शाता है।

Uwe Konig, Hamza Kazmi, Ruizhe Li, Maheep Chaudhary2026-06-11
🤖 machine learning

RoVE: Rotary Value Embeddings Attention for Relative Position-dependent Value Pathways

यह शोध पत्र RoVE को प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-मुक्त संशोधन है जो वैल्यू एम्बेडिंग्स (value embeddings) को कीज़ (keys) के साथ घुमाता है ताकि वैल्यू पाथवे (value pathway) को स्थिति-संवेदनशील बनाया जा सके, जिससे विभिन्न अटेंशन फॉर्मुलेशन को एकीकृत किया जा सके और लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट (long-context) एवं इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग (in-context learning) कार्यों में स्टैंडर्ड RoPE की तुलना में निरंतर प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित किया जा सके।

Alejandro García-Castellanos, Maurice Weiler, Erik J Bekkers2026-06-11
🤖 machine learning

FreeBridge: Variational Schrödinger Bridges for Cellular Transition Dynamics

FreeBridge एक वेरिएशनल श्रोडिंगर ब्रिज फ्रेमवर्क है जो एक सीखे हुए सिंगल-सेल मैनिफोल्ड के भीतर स्टोकेस्टिक ट्रांसपोर्ट को बाधित करके, फिक्स्ड कंट्रोल और ट्रीटेड आबादी के बीच सेलुलर ट्रांजिशन डायनेमिक्स को मॉडल करता है, जिससे मौजूदा जनरेटिव मॉडल्स की तुलना में जैविक रूप से प्रशंसनीय मध्यवर्ती प्रक्षेपवक्र और मैकेनिज्म-ऑफ-एक्शन रिटेंशन सुनिश्चित होता है।

Xurui Wang, Qin Ren, Jun Ma, Haibin Ling, Chenyu You2026-06-11
🤖 AI

Can AI Agents Synthesize Scientific Conclusions?

यह शोध पत्र SciConBench और एक क्लीन-रूम मूल्यांकन हारनेस (clean-room evaluation harness) प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि वर्तमान एआई एजेंट डेटा लीकेज के कारण अनियंत्रित सेटिंग्स में प्रदर्शन को काफी अधिक बढ़ा-चढ़ाकर दिखाने के बावजूद, सटीक वैज्ञानिक निष्कर्षों को विश्वसनीय रूप से संश्लेषित करने में संघर्ष करते हैं।

Hayoung Jung, Pedro Viana Diniz, José Reinaldo Corrêa Roveda, Abner Fernandes da Silva, Haeun Jung, Enoch Tsai, Aleksand (…)2026-06-11
🔢 mathematics

Quantized Stochastic Primal-Dual Methods for Distributed Optimization under Relaxed Global Geometry

यह शोध पत्र q-PDGD का प्रस्ताव करता है, जो वितरित अनुकूलन (डिस्ट्रीब्यूटेड ऑप्टिमाइज़ेशन) के लिए एक क्वांटाइज्ड स्टोकेस्टिक प्राइमल-डुअल एल्गोरिदम है, जो प्रतिबंधित सेकेंट इनइक्वालिटी (रेस्ट्रिक्टेड सेकेंट इनइक्वालिटी) या पोलियाक-लोजसिएविक (पोलियाक-लोजसिएविक) स्थितियों के तहत शोर-निर्भर पड़ोस (नॉइज़-डिपेंडेंट नेबरहुड) तक रैखिक अभिसरण प्राप्त करता है, और घटते स्टेप-साइज़ के तहत O(1/k)O(1/k) अभिसरण प्राप्त करता है, जबकि साझा न्यूनतम मानों (शेयर्ड मिनिमाइज़र्स) की आवश्यकता के बिना सेंट्रलाइज्ड ओरकल कॉम्प्लेक्सिटी दरों से मेल खाता है।

Susmit Sarkar, Abhinav Raghuvanshi, Kushal Chakrabarti, Mayank Baranwal2026-06-11
🤖 AI

TileFuse: A Fused Mixed-Precision Kernel Library for Efficient Quantized LLM Inference on AMD NPUs

यह शोध पत्र TileFuse को प्रस्तुत करता है, जो AMD XDNA2 NPUs के लिए एक क्लोज-टू-मेटल (close-to-metal) मिक्सड-प्रिसिजन कर्नेल लाइब्रेरी है जो अनपैकिंग, डीक्वांटाइजेशन और मैट्रिक्स ऑपरेशन्स को फ्यूज करती है ताकि लोकप्रिय AWQ-शैली के क्वांटाइज्ड LLM इन्फरेंस के लिए कुशल, नेटिव सपोर्ट सक्षम किया जा सके, जिससे क्लाइंट एज डिवाइसेस पर मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन और ऊर्जा दक्षता लाभ प्राप्त होते हैं।

Wesley Pang, Gregory Hyegang Jun, Feiyang Liu, Deming Chen2026-06-11