🤖 machine learning

Why Do Accumulated Transformations Extrapolate?

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि अटेंशन मैकेनिज्म में स्थिति-अनुक्रमित रोटेशन (position-indexed rotations) को संचित, टोकन-निर्भर ऑर्थोगोनल रूपांतरणों (जैसे कि हाउसहोल्डर रिफ्लेक्शन या SO(2) रोटेशन) से बदलने से स्वाभाविक रूप से लेंथ एक्सट्रपलेशन (length extrapolation) में सुधार होता है, क्योंकि यह एक परिमित मिश्रण विंडो (finite mixing window) बनाता है और इनकोहेरेंस (incoherence) के माध्यम से दूरस्थ टोकन को दबा देता है, हालांकि ALiBi जैसे स्पष्ट 'फार-मास कंट्रोल' तंत्र के बिना अत्यधिक लंबाई पर प्रदर्शन अंततः कम हो जाता है।

Mahesh Godavarti2026-06-25
🤖 AI

Diagnosing and Mitigating Compounding Failures in Agentic Persuasion via Taxonomic Strategy Retrieval

यह शोध पत्र टैक्सोनोमिक स्ट्रैटेजी RAG (TS-RAG) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन रिट्रीवल फ्रेमवर्क है जो सिमेंटिक लीकेज को समाप्त करने के लिए तर्कसंगत संरचना को विषयगत सामग्री से अलग करता है, जिससे एजेंटिक पर्सुएशन में संचयी त्रुटियों को रोका जा जा सकता है और हल्के एजेंटों को श्रेष्ठ विरोधियों से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम बनाया जा सकता है।

Pradyumna Narayana, Sana Ayromlou, Purvi Sehgal2026-06-25
🤖 machine learning

Neural Scaling Universality: If Exponents Are Fixed, Time to Understand Coefficients

यह स्थिति पत्र (position paper) तर्क देता है कि जबकि न्यूरल स्केलिंग लॉ के घातांक (exponents) सॉफ्टमैक्स नॉन-लिनियरिटी (Softmax nonlinearity) और रिप्रजेंटेशनल सुपरपोजिशन (representational superposition) जैसे सार्वभौमिक तंत्रों द्वारा निर्धारित होते हैं, उनके गुणांक (coefficients)—जो व्यावहारिक प्रदर्शन और इष्टतम मॉडल विन्यास को निर्देशित करते हैं—विशिष्ट डेटा और वास्तुशिल्प विवरणों के प्रति संवेदनशील होते हैं, जिससे उनका बोध निकट-अवधि के एआई सुधारों की कुंजी बन जाता है।

Yizhou Liu, Jeff Gore2026-06-25
🤖 machine learning

Emergent Capabilities Arise Randomly from Learning Sparse Attention Patterns

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि ट्रांसफॉर्मर मॉडलों में उभरती हुई क्षमताएं प्रशिक्षण के दौरान कार्य-प्रासंगिक, विरल अटेंशन पैटर्न (sparse attention patterns) के अचानक सीखने के परिणामस्वरूप स्टोकेस्टिक रूप से उत्पन्न होती हैं, जिसमें बड़े मॉडल बेहतर शिक्षण दक्षता के कारण इन पैटर्न को पहले प्राप्त कर लेते हैं।

Vatsal Baherwani, Zixi Chen, Shikai Qiu, Andrew Gordon Wilson, Pavel Izmailov2026-06-25✓ Author reviewed
🤖 machine learning

Do Thinking Tokens Help with Safety?

यह शोध पत्र इस धारणा को चुनौती देता है कि रीजनिंग मॉडल्स में थिंकिंग टोकन्स वास्तविक सुरक्षा विचार-विमर्श को सक्षम करते हैं, बल्कि यह प्रकट करता है कि इनकार या अनुपालन के परिणाम दृश्यमान सोच शुरू होने से पहले ही काफी हद तक निर्धारित हो जाते हैं, जिसमें सोचने की प्रक्रिया अक्सर वास्तविक संशोधन के बजाय केवल प्रीफिक्स पूर्णता (prefix completion) के रूप में कार्य करती है।

Narutatsu Ri, Abhishek Panigrahi, Sanjeev Arora2026-06-25
🤖 machine learning

LLM-ACES: Closed-Loop Discovery of Dynamical Systems with LLM-Guided Adaptive Search

यह शोध पत्र LLM-ACES प्रस्तुत करता है, जो एक क्लोज्ड-लूप फ्रेमवर्क है जो अनुकूलन योग्य डेटा अधिग्रहण और प्रतीकात्मक परिकल्पना निर्माण को निर्देशित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जो सीमित, शोर वाले डेटा से शासन करने वाले साधारण साधारण अवकल समीकरणों (ordinary differential equations) को सटीक रूप से और कुशलतापूर्वक पुनर्प्राप्त करने में मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Nikhil Abhyankar, Sha Li, Sanchit Kabra, Naren Ramakrishnan, Yulia Gel, Chandan K. Reddy2026-06-25
💬 NLP

Dream at SemEval-2026 Task 13: SALSA for Single-Pass Machine-Generated Code Detection

ड्रीम टीम ने मशीन-जनित कोड के लिए मजबूत आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन डिटेक्शन प्राप्त करने हेतु संतुलित सैंपलिंग और कंजर्वेटिव फाइन-ट्यूनिंग के साथ एक SALSA-शैली के सिंगल-पास ऑटोरेग्रेसिव क्लासिफिकेशन फ्रेमवर्क का प्रस्ताव दिया है, जो SemEval-2026 टास्क 13 लीडरबोर्ड पर CodeBERT बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ruslan Berdichevsky, Shai Nahum-Gefen, Elad Ben-Zaken2026-06-25
💬 NLP

Hitting a Moving Target: Test-Time Adaptation for AI Text Detection under Continual Distribution Shift

यह शोध पत्र एक टेस्ट-टाइम अडैप्टेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो निरंतर वितरण बदलावों (distribution shifts) के तहत एआई-जनरेटेड टेक्स्ट को मजबूती से पहचानने के लिए इन्फरेंस-टाइम होमोजेनिटी और सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग का लाभ उठाता है, जो उन मौजूदा सुपरवाइज्ड डिटेक्टर्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है जो एडवरसैरियल ह्यूमानाइजेशन, नए एलएलएम (LLMs), या टेम्पोरल ड्रिफ्ट का सामना करने पर विफल हो जाते हैं।

Kevin Ren, Manish Raghavan, Nikhil Garg2026-06-25
💬 NLP

What Intermediate Layers Know: Detecting Jailbreaks from Entropy Dynamics

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) में जेलब्रेक हमलों का पता मध्यवर्ती परतों (intermediate layers) में टोकन-स्तरीय प्रेडिक्टिव एंट्रॉपी के मोनोटोनिक ट्रेंड का विश्लेषण करके लगाया जा सकता है, जो यह प्रकट करता है कि हानिकारक इरादा स्थिर समग्र सांख्यिकी या अंतिम-परत आउटपुट के बजाय संरचित अनिश्चितता गतिकी (structured uncertainty dynamics) में एनकोड होता है।

Sofiia Nikolenko, Michele Papucci, Mina Rezaei, Shireen Kudukkil Manchingal2026-06-25
🤖 AI

To Isolate or to Score? Model-Adaptive Assessment for Cost-Efficient Multi-Agent RAG

यह शोध पत्र MADARA को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-अनुकूली रूटिंग आर्किटेक्चर है जो यह पहचानकर लागत-कुशल मल्टी-एजेंट RAG को अनुकूलित करता है कि क्या कमजोर मॉडलों को संदर्भ भ्रम (context confusion) को हल करने के लिए मुख्य रूप से प्रति-दस्तावेज़ अलगाव (per-document isolation) से लाभ होता है या मजबूत मॉडलों को स्कोरिंग-आधारित मूल्यांकन की आवश्यकता होती है, जिससे शून्य-शॉट सामान्यीकरण योग्य नैदानिक थ्रेशोल्ड (zero-shot generalizable diagnostic thresholds) के माध्यम से अनावश्यक कम्प्यूटेशनल ओवरहेड को समाप्त किया जाता है।

Jungseob Lee, Chanjun Park, Heuiseok Lim2026-06-25