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cs.AI

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🤖 machine learning

Silent Failures in Federated Personalization of Foundation Models

यह शोध पत्र "साइलेंट फेलियर्स" (Silent Failures) की अवधारणा प्रस्तुत करता है—जो फेडरेटेड लर्निंग और फाउंडेशन मॉडल पर्सनलाइजेशन के अभिसरण से उत्पन्न होने वाली प्रवर्धित पूर्वाग्रह (amplified bias) और संरेखण क्षरण (alignment erosion) जैसी एक विशिष्ट अदृश्य विश्वसनीयता संबंधी समस्याओं का एक वर्ग है—और गोपनीयता संबंधी बाधाओं के तहत मॉडल व्यवहार का मूल्यांकन करने में वर्तमान अक्षमता को संबोधित करने के लिए एक नई वर्गीकरण पद्धति (taxonomy) और अनुसंधान एजेंडा प्रस्तावित करता है।

YongKyung Oh, Alex Bui2026-06-02
🤖 machine learning

Explainable deep reinforcement learning reveals energy-efficient control strategies for turbulent drag reduction

यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक मल्टी-एजेंट डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो टर्बुलेंट ड्रैग रिडक्शन के लिए अत्यधिक ऊर्जा-कुशल नियंत्रण रणनीति खोजने हेतु SHAP-गाइडेड रिवार्ड्स का लाभ उठाता है, जो निकट-दीवार (near-wall) टर्बुलेंट संरचनाओं के साथ तालमेल बिठाकर प्रेशर-गेटेड कंट्रोल्स को सक्रिय करके 34.44% ड्रैग रिडक्शन और न्यूनतम एक्चुएशन लागत के साथ 34.01% शुद्ध ऊर्जा बचत प्राप्त करता है।

Federica Tonti, Ricardo Vinuesa2026-06-02
🤖 AI

Towards Understanding Modality Interaction in Multimodal Language Models via Partial Information Decomposition

यह शोधपत्र मल्टीमॉडल लैंग्वेज मॉडल्स में मोडैलिटी इंटरैक्शन का विश्लेषण करने के लिए एक डिसीजन-लेवल फ्रेमवर्क के रूप में पार्शियल इंफॉर्मेशन डिकम्पोजिशन पेश करता है, जो विभिन्न कार्यों में विशिष्ट सिनर्जी और रिलायंस प्रोफाइल को प्रकट करता है, ट्राइ-मोडल सिस्टम में एक विजुअल-डोमिनेटेड बॉटलनेक की पहचान करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि PID-गाइडेड रीवेटिंग मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ा सकती है।

Wanlong Fang, Tianle Zhang, Wen Tao, Alvin Chan2026-06-02
📈 economics

Prospect-Theory Behavior from Bellman Optimality in MDPs with Catastrophic States

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि अवशोषक विनाशकारी अवस्थाओं (absorbing catastrophic states) वाले मार्कोव निर्णय प्रक्रियाओं में मानक बेलमैन इष्टतमता (Bellman optimality), बिना किसी स्पष्ट संभाव्यता भारण (probability weighting), उपयोगिता वक्रता (utility curvature), या फ्रेमिंग पूर्वाग्रहों (framing biases) की आवश्यकता के, स्वाभाविक रूप से प्रमुख प्रॉस्पेक्ट थ्योरी हस्ताक्षरों—जैसे कि S-आकार के मूल्य फलन (S-shaped value functions), अंतर्जात हानि विमुखता (endogenous loss aversion), और परावर्तन-प्रभाव नीति उत्क्रमण (reflection-effect policy reversals)—को उत्पन्न करती है।

Yujiao Chen2026-06-02
🤖 AI

An Open-Source Benchmark and Baseline for Multi-temporal Referring Segmentation

यह शोध पत्र मल्टी-टेम्पोरल रेफरिंग सेगमेंटेशन (MTRS) को भाषा-वर्णित टेम्पोरल परिवर्तनों को सेगमेंट करने के लिए एक नए कार्य के रूप में प्रस्तुत करता है, जो MTRefSeg-21K बेंचमार्क और MTRefSeg-R1 फ्रेमवर्क द्वारा समर्थित है, जो स्पष्ट रूप से क्रॉस-टेम्पोरल विजुअल अंतरों को मॉडल करने वाली दो-चरणीय प्रशिक्षण रणनीति के माध्यम से बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Bingyu Li, Da Zhang, Tao Huo, Zhiyuan Zhao, Junyu Gao, Xuelong Li2026-06-02
🤖 AI

Subliminal Learning Is Steering Vector Distillation

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि अवचेतन अधिगम (subliminal learning), जहाँ एक छात्र मॉडल अर्थहीन रूप से असंबंधित आउटपुट से शिक्षक के छिपे हुए गुणों को प्राप्त करता है, इस बात द्वारा मध्यस्थ होता है कि छात्र फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से शिक्षक के स्टीयरिंग वेक्टर की नकल करना सीखता है, जो एक ऐसी प्रक्रिया है जो सूक्ष्म सक्रियण ग्रेडिएंट्स (activation gradients) को पकड़ने के लिए एडेप्टिव ऑप्टिमाइज़र्स पर निर्भर करती है और यह स्पष्ट करता है कि ऐसा अधिगम मॉडल-विशिष्ट क्यों होता है।

Camila Blank, Agam Bhatia, Senthooran Rajamanoharan, Arthur Conmy, Neel Nanda2026-06-02
🤖 machine learning

Beyond Task-Agnostic: Task-Aware Grouping for Communication-Efficient Multi-Task MoE Inference

यह शोध पत्र टास्क-अवेयर कोएक्टिवेशन ग्रुपिंग (TACG) और जेनेरिक एक्सपर्ट शेयर्ड रेप्लिकेशन (GESR) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो विशेषज्ञों को वैश्विक औसत के बजाय कार्य-विशिष्ट सह-सक्रियता पैटर्न के आधार पर समूहित करके मल्टी-टास्क MoE इन्फरेंस को अनुकूलित करता है, जिससे संचार लागत में काफी कमी आती है और विविध वर्कलोड्स के बीच लोड संतुलन बना रहता है।

Zhiyao Xu, Aoxue Liu, Zhanjie Ding, Dan Zhao, Yong Jiang, Qing Li2026-06-02
🤖 AI

FVSpec: Real-World Property-Based Tests as Lean Challenges

यह शोधपत्र FVSpec को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स बेंचमार्क है जो व्यावहारिक सॉफ्टवेयर के औपचारिक सत्यापन (formal verification) को स्वचालित करने में AI मॉडलों की क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए 2,772 वास्तविक-विश्व पायथन प्रॉपर्टी-बेस्ड टेस्ट को 9,415 लीन 4 (Lean 4) औपचारिक विनिर्देशों (formal specifications) में अनुवादित करता है।

Quinn Dougherty, Max von Hippel, Hazel Shackleton, Mike Dodds2026-06-02
🔬 materials science

Property Prediction of Stacked Bilayer Materials: A Multimodal Learning Approach

यह शोध पत्र स्टैक्ड बाइलेयर 2D सामग्रियों के इंटरफेस को मॉडल करने और उनके उभरते गुणों की भविष्यवाणी करने के लिए एक नवीन मल्टीमॉडल लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जो बेसलाइन विधियों की तुलना में बेहतर प्रभावशीलता और दक्षता प्रदर्शित करके AI-संचालित सामग्री खोज में एक अंतराल को संबोधित करता है।

An Vuong, Minh-Hao Van, Chen Zhao, Xintao Wu2026-06-02
🤖 AI

Can AI Review Improve Paper Drafting? An Empirical Study on 20 Computer Architecture Submissions

यह शोध पत्र एक अनुभवजन्य अध्ययन और एक वेब-आधारित टूल, AI-Paper-Review, प्रस्तुत करता है, जो यह जांचने के लिए है कि क्या AI-जनित समीक्षाएं 20 कंप्यूटर आर्किटेक्चर सबमिशन में मानवीय समीक्षाओं के साथ उनके संरेखण का विश्लेषण करके पेपर ड्राफ्टिंग में सुधार कर सकती हैं, जबकि इस बात पर जोर देता है कि नैतिक चिंताओं के कारण टूल को वर्तमान पीयर रिव्यू के बजाय ड्राफ्टिंग सहायता के लिए बनाया गया है।

Di Wu2026-06-02