🤖 Category

cs.AI

23200 पेपर

💬 NLP

Emergent Language as an Approach to Conscious AI

यह शोध पत्र कृत्रिम चेतना का अध्ययन करने के लिए मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) में उद्गामी भाषा (इमर्जेंट लैंग्वेज) का उपयोग करते हुए एक जनरेटिव कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि कैसे एजेंट, बिना किसी मानवीय भाषाई पूर्वधारणाओं के, केवल कार्य संबंधी मांगों और पर्यावरणीय सामर्थ्य (एनवायरनमेंटल अफोर्डेंस) द्वारा संचालित होकर, आत्म-संदर्भित संचार और नवीन संज्ञानात्मक संरचनाओं को विकसित कर सकते हैं।

Zengqing Wu, Chuan Xiao2026-06-05✓ Author reviewed ⓘ
🤖 AI

Humans' ALMANAC: A Human Collaboration Dataset of Action-Level Mental Model Annotations for Agent Collaboration

यह शोध पत्र ALMANAC प्रस्तुत करता है, जो मैप टास्क (Map Task) पर मानव द्वैत सहयोग (human dyadic collaboration) से प्राप्त 2,987 एक्शन-लेवल मेंटल मॉडल एनोटेशन का एक डेटासेट है, जिसे एलएलएम (LLM) एजेंटों की संरेखित मेंटल मॉडल बनाए रखने और मानव सहयोगात्मक व्यवहारों को सिम्युलेट करने की क्षमता को प्रशिक्षित करने और मूल्यांकन करने के अंतराल को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Jiaju Chen, Yuxuan Lu, Jiayi Su, Chaoran Chen, Songlin Xiao, Zheng Zhang, Yun Wang, Yunyao Li, Jian Zhao, Tongshuang Wu (…)2026-06-05
🤖 AI

Risk Assessment of Autonomous Driving: Integrating Technical Failures, Ethical Dilemmas, and Policy Frameworks

यह शोध पत्र NHTSA दुर्घटना डेटा, DMV विच्छेदन (disengagement) रिपोर्ट और नैतिक डेटासेट को एकीकृत करके स्वायत्त ड्राइविंग जोखिमों का विश्लेषण करता है ताकि धारणा संबंधी त्रुटियों (perception errors) को प्राथमिक तकनीकी विफलताओं के रूप में और नियामक विसंगतियों को प्रमुख बाधाओं के रूप में पहचाना जा सके, और अंततः एक एकीकृत, अनुकूलन योग्य शासन ढांचे की वकालत करता है जो इंजीनियरिंग मानकों, नैतिक विचारों और संस्थागत पर्यवेक्षण के बीच सामंजस्य स्थापित करता है।

Boyi Chen, Shengqin Chu, Zicheng Wang, Brian Baetz, Zhen Gao2026-06-05
⚡ electrical engineering

Double Preconditioning (DoPr): Optimization for Test-Time Performance, not Validation Loss

यह शोध पत्र डबल प्रीकंडीशनिंग (DoPr) को प्रस्तुत करता है, जो एक नया अनुकूलन प्रतिमान (optimization paradigm) है जो ऑटोरिग्रेसिव और जनरेटिव कार्यों में टेस्ट-टाइम फीडबैक त्रुटि संचय (test-time feedback error accumulation) को कम करने के लिए ग्रेडिएंट-वाइज और एक्टिवेशन-वाइज प्रीकंडीशनिंग को संयोजित करता है, जिससे डाउनस्ट्रीम प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है, भले ही वैलिडेशन लॉस अपरिवर्तित रहे।

Thomas T. Zhang, Alok Shah, Yifei Zhang, Vincent Zhang, Nikolai Matni, Max Simchowitz2026-06-05
🤖 AI

Agent Memory: Characterization and System Implications of Stateful Long-Horizon Workloads

यह शोध पत्र एक नई वर्गीकरण पद्धति (taxonomy), एक चरण-जागरूक प्रोफाइलिंग हार्नेस (phase-aware profiling harness) और दस प्रतिनिधि प्रणालियों के मूल्यांकन को पेश करते हुए एजेंट मेमोरी के पहले सिस्टम्स कैरेक्टराइजेशन (systems characterization) को प्रस्तुत करता है ताकि लॉन्ग-होरिज़न एलएलएम (LLM) एजेंट वर्कलोड को अनुकूलित करने के लिए दस क्रियात्मक सिफारिशें प्राप्त की जा सकें।

Yasmine Omri, Ziyu Gan, Zachary Broveak, Robin Geens, Zexue He, Alex Pentland, Marian Verhelst, Tsachy Weissman, Thierry (…)2026-06-05
🤖 AI

Vortex: Efficient and Programmable Sparse Attention Serving for AI Agents

Vortex एक ऐसा सिस्टम है जो स्पार्स अटेंशन एल्गोरिदम के तीव्र प्रोटोटाइपिंग और परिनियोजन को सक्षम करने के लिए एक कुशल बैकएंड के साथ पायथन-एम्बेडेड फ्रंटएंड को जोड़ता है, जिससे AI एजेंट ऐसे डिज़ाइन खोजने में सक्षम होते हैं जो फुल अटेंशन की तुलना में 3.46× तक उच्च थ्रूपुट प्राप्त करते हैं और इन लाभों को उभरते हुए बड़े-स्तरीय आर्किटेक्चर तक विस्तारित करते हैं।

Zhuoming Chen, Xinrui Zhong, Qilong Feng, Ranajoy Sadhukhan, Yang Zhou, Michael Qizhe Shieh, Zhihao Jia, Beidi Chen2026-06-05
🤖 AI

In-Context Multiple Instance Learning

यह शोध पत्र मल्टीपल इंस्टेंस लर्निंग के लिए एक इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो विविध सिंथेटिक डेटा पर प्रीट्रेन किए गए एक पर्सिवर-शैली (Perceiver-style) आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है ताकि न्यूनतम लेबल वाले बैग्स के साथ नए कार्यों पर मजबूत प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके, जिसके लिए ग्रेडिएंट अपडेट के बिना केवल एक सिंगल फॉरवर्ड पास की आवश्यकता होती है।

Alexander Möllers, Marvin Sextro, Julius Hense, Gabriel Dernbach, Klaus-Robert Müller2026-06-05
🤖 AI

Will the Agent Recuse Itself? Measuring LLM-Agent Compliance with In-Band Access-Deny Signals

यह शोध पत्र "रिक्यूज़ सिग्नल" (Recuse Signal) को प्रस्तुत और अनुभवजन्य रूप से मान्य करता है, जो robots.txt के समान एक हल्का, इन-बैंड प्रोटोकॉल तंत्र है जो सर्वरों को स्वायत्त LLM एजेंटों से संसाधनों तक पहुँचने से स्वेच्छा से पीछे हटने का अनुरोध करने में सक्षम बनाता है, और यह एक नियंत्रित प्रयोग में प्रदर्शित करता है कि अनुपालन करने वाले एजेंट स्पष्ट ऑपरेटर ओवरराइड के प्रति उत्तरदायी रहते हुए इन सहकारी शासन संकेतों का सम्मान करते हैं।

Thamilvendhan Munirathinam2026-06-05
🤖 AI

Benchmark Everything Everywhere All at Once

यह शोधपत्र Benchmark Agent को प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः स्वायत्त एजेंटिक प्रणाली है जो न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ उच्च-गुणवत्ता वाले, विविध मूल्यांकन बेंचमार्क को स्वचालित रूप से उत्पन्न करके पारंपरिक बेंचमार्क निर्माण की श्रम-साध्य और स्केलेबिलिटी संबंधी चुनौतियों का समाधान करती है।

Shiyun Xiong, Dongming Wu, Peiwen Sun, Yuang Ai, Bokang Yang, Wencheng Han, Xiao-Hui Li, Xiangyu Yue2026-06-05
🤖 AI

Goedel-Architect: Streamlining Formal Theorem Proving with Blueprint Generation and Refinement

Goedel-Architect, Lean 4 थ्योरम प्रूविंग के लिए एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो MiniF2F, Putnam और IMO जैसे चुनौतीपूर्ण गणितीय बेंचमार्क पर मौजूदा पाइपलाइनों की तुलना में काफी कम लागत के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए ब्लूप्रिंट जनरेशन और रिफाइनमेंट रणनीति का उपयोग करता है।

Jui-Hui Chung, Ziyang Cai, Zihao Li, Qishuo Yin, Rohit Agarwal, Simon Park, Rodrigo Porto, Narutatsu Ri, Ziran Yang, Sha (…)2026-06-05