🤖 Category

cs.AI

23200 पेपर

🤖 AI

An Organization-Scoped LLM Agent Runtime Architecture for Regulated Cybersecurity Operations

यह शोध पत्र विनियमित वित्तीय साइबर सुरक्षा के लिए एक संगठन-स्तरीय, स्थानीय रूप से तैनात करने योग्य LLM एजेंट रनटाइम आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो सभी घटकों में एक टाइप किया गया (typed) सुरक्षा संदर्भ (Security Context) लागू करता है, SIEM/XDR सिस्टम को प्राथमिक ट्रिगर्स के रूप में एकीकृत करता है, और गवर्नड टूल एडेप्टर, संरचित निष्कर्षों और टियर्ड ह्यूमन-इन-द-लूप गेट्स के माध्यम से ऑडिटेबिलिटी सुनिश्चित करता है।

George Fatouros, Georgios Makridis, George Kousiouris, John Soldatos, Dimosthenis Kyriazis2026-06-01
📊 statistics

Reward Learning from Best-of-NN Preference Data: Targets, Tradeoffs, and Design Principles

यह शोध पत्र स्वतंत्र वेरिएंट्स के लिए क्लोज्ड-फॉर्म टारगेट्स (closed-form targets) को व्युत्पन्न करके, मार्जिन और कनेक्टिविटी के बीच उस ट्रेड-ऑफ का लक्षण वर्णन करके जो इष्टतम NN चयन को निर्धारित करता है, और जनरेशन लागत बनाम लेबल दक्षता को संतुलित करने के लिए डिज़ाइन सिद्धांतों का प्रस्ताव करके, बेस्ट-ऑफ-NN प्रेफरेंस डेटा से रिवॉर्ड लर्निंग का विश्लेषण करता है।

Rattana Pukdee, Maria-Florina Balcan, Pradeep Ravikumar2026-06-01
📊 statistics

Active Timepoint Selection for Learning Measure-Valued Trajectories

यह शोध पत्र एक नवीन सक्रिय शिक्षण (active learning) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो प्रायिकता वितरणों (probability distributions) को एक गाऊसी प्रक्रिया (Gaussian Process) मॉडल में मैप करने के लिए रैखिकीकृत इष्टतम परिवहन (Linearized Optimal Transport) का लाभ उठाता है, जिससे एकल-कोशिका जीव विज्ञान जैसे डोमेन में विरल, विनाशकारी स्नैपशॉट्स से निरंतर प्रक्षेप पथों (continuous trajectories) का अनुमान लगाने के लिए इष्टतम मापन समय का रणनीतिक चयन संभव हो पाता है।

Nicolas Huynh, Mihaela van der Schaar2026-06-01
🤖 AI

Rationalize: Shared Semantic Reasoning for Human-AI Alignment

यह शोध पत्र "रैशनलाइज़" (Rationalize) का परिचय देता है, जो एक भूमिका-युग्म ढांचा है जो एक साझा तर्क स्थान स्थापित करके डेटा-संचालित अर्थबोध (sensemaking) में मानव-एआई संरेखण को बढ़ाता है, जहाँ पूरक भूमिकाएँ द्विदिश समझ और सहयोग को सुगम बनाने के लिए इरादे और तर्क को स्पष्ट रूप से व्यक्त करती हैं।

Aritra Dasgupta, Naga Datha Saikiran Battula, Avina Nakarmi, Sohom Sen, Subhodeep Ghosh, Xun Song2026-06-01
🤖 AI

PInVerify: An Offline Embodied Benchmark for Active Instance Verification

यह शोध पत्र PInVerify प्रस्तुत करता है, जो एक ऑफलाइन एम्बॉडीड बेंचमार्क है जिसे एक्टिव इंस्टेंस वेरिफिकेशन (AIV) कार्यों का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जहाँ एजेंटों को सूक्ष्म वस्तु विशेषताओं को अलग करने के लिए मल्टी-व्यू निरीक्षण करना होता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि LoRA-फाइन-ट्यून किए गए एजेंट मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करते हैं, वर्तमान नेक्स्ट-बेस्ट-व्यू रणनीतियाँ अभी तक स्टैटिक बेसलाइन की तुलना में विश्वसनीय लाभ प्रदान नहीं करती हैं।

Yuhang Jiang2026-06-01
💬 NLP

COFT: Counterfactual-Conformal Decoding for Fair Chain-of-Thought Reasoning in Large Language Models

COFT एक प्रशिक्षण-मुक्त, डिकोडिंग-समय की विधि है जो काउंटरफैक्चुअल लॉजिट फ्यूजन को कॉन्फॉर्मल कैलिब्रेशन के साथ जोड़कर लार्ज लैंग्वेज मॉडल की चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग में सामाजिक पूर्वाग्रहों को कम करती है, जिससे कार्य उपयोगिता को संरक्षित करते हुए और बिना किसी मॉडल रिट्रेनिंग के महत्वपूर्ण पूर्वाग्रह कमी प्राप्त की जाती है।

Arya Fayyazi, Mehdi Kamal, Massoud Pedram2026-06-01
💬 NLP

Same Patient, Different Words, Different Diagnosis? Evaluating Semantic Stability in Clinical LLMs

यह शोध पत्र एक अर्थ-संरक्षण करने वाले प्रॉम्प्ट परिवर्तनों के विरुद्ध 16 नैदानिक और सामान्य-उद्देश्य वाले LLMs की स्थिरता का मूल्यांकन करने के लिए एक सिमेंटिक सत्यापन ढांचा और नए मेट्रिक्स प्रस्तावित करता है, जो यह प्रकट करता है कि डोमेन विशेषज्ञता स्वास्थ्य सेवा परिवेश में निरंतर अधिक सुदृढ़ता की गारंटी नहीं देती है।

Mahdi Alkaeed, Adnan Qayyum, Nabeel Abo Kashreef, Muhammad Bilal, Junaid Qadir2026-06-01
🤖 machine learning

LARK: Learnability-Grounded Trajectory Selection for Efficient Reasoning Distillation

यह शोध पत्र LARK को प्रस्तुत करता है, जो एक शिक्षणीयता-आधारित (learnability-grounded) ढांचा है जो उन शिक्षक तर्क प्रक्षेप पथों (reasoning trajectories) को कुशलतापूर्वक चुनकर डिस्टिलेशन के लिए प्राथमिकता देता है जो वितरण संबंधी कवरेज (distributional coverage) बनाए रखते हुए छात्र मॉडल की सीखने की दर को अधिकतम करते हैं, जिससे यह मौजूदा ह्यूरिस्टिक-आधारित चयन विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Tianrun Yu, Kaixiang Zhao, Chih-Chun Chen, Amanda Hughes, Taylor W. Killian, Fenglong Ma, Weitong Zhang, Porter Jenkins2026-06-01
💬 NLP

EUDAIMONIA: Evaluating Undesirable Dynamics in AI

यह शोध पत्र EUDAIMONIA, एक बेंचमार्क और सोशल एआई डिज़ाइन कोड फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) सामाजिक अंतःक्रियाओं में उपयोगकर्ता के कल्याण के साथ संरेखित होने में कैसे विफल रहते हैं, जो यह प्रकट करता है कि सबसे उन्नत मॉडल भी अक्सर हानिकारक अंतरंगता और निर्भरता से संबंधित सुरक्षा दिशानिर्देशों का उल्लंघन करते हैं, और ये समस्याएँ विस्तारित तर्क क्षमताओं के बावजूद बनी रहती हैं।

Jun Rui Huang, Wang Bill Zhu, Ziyi Liu, Nathanael Fast, Ravi Iyer, Robin Jia2026-06-01
🤖 AI

Structure-Induced Information for Rerooting Levin Tree Search

यह शोध पत्र लेविन ट्री सर्च (Levin Tree Search) के लिए एक स्केलेबल रिरूटिंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो समस्याओं को स्पष्ट उप-लक्ष्यों (subgoals) में विभाजित करने के बजाय सीखे गए रिरूटर्स का उपयोग करके उन्हें अंतर्निहित रूप से सॉफ्ट उप-कार्यों (soft subtasks) में विघटित करता है, जिससे स्पष्ट उप-लक्ष्य निर्माण के कम्प्यूटेशनल ओवरहेड और स्केलेबिलिटी सीमाओं को पार करते हुए अत्याधुनिक ऑनलाइन प्रशिक्षण दक्षता प्राप्त की जा सकती है।

Jake Tuero, Michael Buro, Laurent Orseau, Levi H. S. Lelis2026-06-01