🤖 AI

An Abstract Worlds Semantic Framework for Belief Change Operators

यह शोध पत्र "एब्स्ट्रैक्ट वर्ल्ड्स सिमेंटिक्स" (Abstract Worlds Semantics) प्रस्तुत करता है, जो एक सिंटैक्स-मुक्त, सेट-थ्योरेटिक ढांचा है जो शास्त्रीय और गैर-प्राथमिकता वाले विश्वास परिवर्तन मॉडलों, जिनमें AGM, KM और बहु-परिवर्तन ऑपरेटर शामिल हैं, को एकीकृत और सामान्यीकृत करने के लिए दुनियाओं (worlds) को मौलिक तत्वों के रूप में मानता है।

Daniel Grimaldi, M. Vanina Martinez, Ricardo O. Rodriguez2026-06-02
💬 NLP

Consistency Training while Mitigating Obfuscation via Rate Matching

यह शोध पत्र रेट मैचिंग कंसिस्टेंसी ट्रेनिंग (RMCT) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो बड़े भाषा मॉडलों में अस्पष्टता (obfuscation) को कम करती है, क्योंकि यह समान प्रतिक्रियाओं को थोपने के बजाय इनपुट परिवर्तनों (perturbations) के माध्यम से विशिष्ट व्यवहारों की आवृत्ति को संरेखित करती है, जिससे मॉडल की पारदर्शिता को बनाए रखते हुए चाटुकारिता (sycophancy) जैसे बाहरी संकेतों के प्रति मजबूती में सुधार होता है।

Sohaib Imran, Prakhar Gupta, Jannes Elstner, David Demitri Africa2026-06-02
🤖 machine learning

Faster Synchronous On-Policy RL via Straggler-Aware Group Sizing

यह शोध पत्र स्ट्रैगलर-अवेयर ग्रुप कंट्रोल (SAGC) को प्रस्तुत करता है, जो एक गतिशील समूह-आकार नियंत्रक है जो स्ट्रैगलर विलंब (straggler delays) को कम करने के लिए समूह के आकार को अनुकूल रूप से समायोजित करके सिंक्रोनस ऑन-पॉलिसी सुदृढीकरण लर्निंग (on-policy reinforcement learning) को अनुकूलित करता है, जिससे प्रशिक्षण स्थिरता से समझौता किए बिना वॉल-क्लॉक दक्षता और मॉडल प्रदर्शन में सुधार होता है।

Azal Ahmad Khan, Ammar Ahmed, Zeshan Fayyaz, Sheng Di, Mingyi Hong, Ali Anwar2026-06-02
💬 NLP

AgentRedBench: Dynamic Redteaming and Integration-Aware Defense for LLM Agents over SaaS Integrations

यह शोध पत्र AgentRedBench प्रस्तुत करता है, जो अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन (indirect prompt injection) के प्रति LLM एजेंटों की उच्च संवेदनशीलता को उजागर करने के लिए 24 एंटरप्राइज SaaS एकीकरणों में 215 परिदृश्यों को कवर करने वाला एक गतिशील रेडटीमिंग बेंचमार्क है, और AgentRedGuard प्रस्तुत करता है, जो एक विशेष रक्षा मॉडल है जो कम फॉल्स-पॉजिटिव दर बनाए रखते हुए हमले की सफलता दर को लगभग 70% से घटाकर 2.4% कर देता है।

Hiskias Dingeto, Will Leeney2026-06-02
🤖 AI

CEON: Circular Economy Ontology Network

यह शोध पत्र सर्कुलर इकोनॉमी ऑन्टोलॉजी नेटवर्क (CEON) को प्रस्तुत करता है, जिसे ऑन्टो-डेसाइड (Onto-DESIDE) परियोजना के अंतर्गत निर्माण, इलेक्ट्रॉनिक्स और कपड़ा उद्योगों में सिमेंटिक इंटरऑपरेबिलिटी और क्रॉस-सेक्टोरियल डेटा दस्तावेज़ीकरण को सक्षम करने के लिए विकसित किया गया है, जिससे सर्कुलर इकोनॉमी की ओर संक्रमण को सुगम बनाया जा सके।

Huanyu Li, Els de Vleeschauwer, Robin Keskisärkkä, Mikael Lindecrantz, Mina Abd Nikooie Pour, Ying Li, Ben De Meester, P (…)2026-06-02
💬 NLP

Cross-modal linkage risk in clinical vision-language models

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट क्लिनिकल विजन-लैंग्वेज मॉडल क्रॉस-मोडल रिट्रीवल के माध्यम से वि-पहचानीकृत (de-identified) चेस्ट रेडियोग्राफ को उनकी मूल रिपोर्टों से पुनः जोड़ने में सक्षम बनाकर एक महत्वपूर्ण गोपनीयता जोखिम उत्पन्न करते हैं, और अलाइनमेंट लेयर के लक्षित डिफरेंशियल प्राइवेट फाइन-ट्यूनिंग का प्रस्ताव करता है जो मॉडल की नैदानिक उपयोगिता को बनाए रखते हुए इस पुन: जुड़ाव जोखिम को काफी कम कर देता है।

Soroosh Tayebi Arasteh, Mahshad Lotfinia, Sven Nebelung, Daniel Truhn2026-06-02
🤖 AI

Quantitative Movement Testing: Measuring Patient Movements from a Single Smartphone Video

यह शोध पत्र क्वांटिटेटिव मूवमेंट टेस्टिंग (QMT) को प्रस्तुत और मान्य करता है, जो एक स्केलेबल कंप्यूटर विज़न पाइपलाइन है जो एकल स्मार्टफोन वीडियो से सटीक 3D काइमैटिक बायोमार्कर निकालता है, जो वास्तविक दुनिया के परिवेश में क्रोनिक दर्द की प्रगति और उपचार की प्रतिक्रिया को वस्तुनिष्ठ रूप से ट्रैक करने के लिए महंगी प्रयोगशाला मोशन कैप्चर के एक सुलभ विकल्प के रूप में कार्य करता है।

Pranav Mahajan, Amanda Wall, Eleonora Maria Camerone, Julie Stebbins, Eoin Kelleher, Shuangyi Tong, Annina Schmid, Katja (…)2026-06-02
🤖 AI

Coordination Graphs for Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning

यह शोध पत्र CG-CMARL प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो समन्वय ग्राफ (coordination graphs) और लैग्रेंजियन द्वैतता (Lagrangian duality) का लाभ उठाकर बाधाओं वाले मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (multi-agent reinforcement learning) समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए संयुक्त क्रिया स्थान (joint action space) को युग्मवार अंतःक्रियाओं (pairwise interactions) में विभाजित करता है, जिससे स्केलेबल प्रशिक्षण, व्याख्या योग्य त्रुटि सीमाएं और बिना पुन: प्रशिक्षण के पारेटो-इष्टतम (Pareto-optimal) नीतियों का सृजन सक्षम होता है।

Santiago Amaya-Corredor, Miguel Calvo-Fullana, Anders Jonsson2026-06-02
🤖 machine learning

FOAM: Frequency and Operator Error-Based Adaptive Damping Method for Reducing Staleness-Oriented Error for Shampoo

यह शोध पत्र FOAM प्रस्तुत करता है, जो एक अनुकूली डैम्पिंग विधि (adaptive damping method) है जो शैम्पू ऑप्टिमाइज़र (Shampoo optimizer) में पुराने प्रीकंडीशनर अपडेट (stale preconditioner updates) के कारण होने वाली संख्यात्मक अस्थिरता और प्रदर्शन गिरावट को कम करने के लिए स्टेलनेस-ओरिएंटेड एरर (staleness-oriented error) के आधार पर डैम्पिंग फैक्टर और आइजनडिकंपोजिशन फ्रीक्वेंसी (eigendecomposition frequency) को गतिशील रूप से समायोजित करता है, जिससे मजबूत अभिसरण (robust convergence) बनाए रखते हुए वॉल-क्लॉक ट्रेनिंग समय को कम किया जा सके।

Kyunghun Nam, Sumyeong Ahn2026-06-02
🤖 AI

Harness-1: Reinforcement Learning for Search Agents with State-Externalizing Harnesses

हार्नेस-1 (Harness-1) एक 20B सुदृढीकरण लर्निंग-आधारित (reinforcement learning-based) खोज एजेंट है जो मौजूदा ओपन और फ्रंटियर मॉडलों की तुलना में बेहतर रिट्रीवल प्रदर्शन और विविध बेंचमार्क में मजबूत सामान्यीकरण प्राप्त करने के लिए, अर्थपूर्ण निर्णय लेने की क्षमता को बरकरार रखते हुए नियमित स्टेट मैनेजमेंट को एक बाहरी स्टेटफुल हार्नेस पर ऑफलोड करता है।

Pengcheng Jiang, Zhiyi Shi, Kelly Hong, Xueqiang Xu, Jiashuo Sun, Jimeng Sun, Hammad Bashir, Jiawei Han2026-06-02