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cs.CL

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🤖 AI

SpatialWorld: Benchmarking Interactive Spatial Reasoning of Multimodal Agents in Real-World Tasks

यह शोधपत्र SpatialWorld को प्रस्तुत करता है, जो वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में मल्टीमॉडल एजेंटों की संवादात्मक स्थानिक तर्क क्षमता (interactive spatial reasoning) का कड़ाई से मूल्यांकन करने के लिए आठ सिमुलेशन बैकएंड्स के माध्यम से 760 मानव-एनोटेटेड कार्यों वाला एक एकीकृत बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि अत्याधुनिक मॉडल भी सक्रिय अन्वेषण (active exploration) और दीर्घ-अवधि नियोजन (long-horizon planning) में कम सफलता दर और महत्वपूर्ण दक्षता विसंगतियों के साथ संघर्ष करते हैं।

Hongcheng Gao, Hailong Qu, Jingyi Tang, Jiahao Wang, Zihao Huang, Hengkang Qiao, Shihong Huang, Junming Yang, Yi Li, Hon (…)2026-06-09
🧬 biology

Correlation Is Not Enough: Embedding Human Metadata for Individual Causal Discovery

यह शोध पत्र एक मानव-मेटाडेटा-संचालित ढांचे (BODHI) को पेश करके बायोमेडिकल लैंग्वेज मॉडल्स की उस गंभीर खामी को संबोधित करता है जहाँ उच्च एम्बेडिंग समानता असंबंधित घटनाओं के बीच झूठे कारण संबंधों का संकेत देती है, और यह ढांचा क्रॉस-डोमेन भेदभाव में महत्वपूर्ण सुधार करता है तथा AMX-सक्षम हार्डवेयर पर भारी विलंबता (लेटेंसी) में कमी लाता है।

Suraj Biswas, Saurabh Gupta, Pritam Mukherjee2026-06-09
💬 NLP

PsychoSafe: Eliciting Psychologically-Informed Refusals in Large Language Models

यह शोधपत्र PsychoSafe को प्रस्तुत करता है, जो एक मनोवैज्ञानिक रूप से सूचित ढांचा है जो गैर-अनुपालन को साक्ष्य-आधारित हस्तक्षेप रणनीतियों पर आधारित संरचित, सहायक संचार के रूप में पुनर्गठित करके LLM इनकार (refusal) की गुणवत्ता में सुधार करता है, जिससे कार्य प्रासंगिकता बनाए रखते हुए संसाधन संदर्भ और मनोवैज्ञानिक आधार में महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त होता है।

Gianluca Barmina, Federico Torrielli, Sven Harms, Jacob Nielsen, Felix Mächtle, Stine Lyngsø Beltoft, Peter Schneider-Ka (…)2026-06-09
💬 NLP

Learning to Attack and Defend: Adaptive Red Teaming of Language Models via GRPO

यह शोध पत्र AdvGRPO को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सह-प्रशिक्षण ढांचा (co-training framework) है जो सघन बहु-चैनल पुरस्कारों (dense multi-channel rewards), विच्छेदित लाभ सामान्यीकरण (decoupled advantage normalization) और एक प्रगतिशील पाठ्यक्रम (progressive curriculum) के माध्यम से संयुक्त हमलावर-रक्षक अनुकूलन के लिए GRPO को स्थिर करता है, जो अंततः अत्यधिक प्रभावी हस्तांतरणीय हमलों और अधिक सुदृढ़ भाषा मॉडल रक्षाओं को जन्म देता है।

Blake Bullwinkel, Eugenia Kim, Amanda Minnich, Mark Russinovich2026-06-09
💬 NLP

BrainSurgery: Reproducible and Reliable Declarative Weight Manipulations for Model Editing and Upcycling

BrainSurgery एक डिक्लेरेटिव (declarative), YAML-आधारित टूल है जिसे मॉडल एडिटिंग और अपसाइक्लिंग में वर्तमान एड-हॉक (ad-hoc) वर्कफ़्लो की नाजुकता को संबोधित करने के लिए न्यूरल नेटवर्क चेकपॉइंट्स हेतु सुदृढ़, पुनरुत्पादनीय (reproducible) और मान्य टेंसर हेरफेर को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Gianluca Barmina, Annemette Broch Pirchert, Andrea Blasi Núñez, Lukas Galke Poech, Peter Schneider-Kamp2026-06-09
💬 NLP

The Neutral Mask: How RLHF Provides Shallow Alignment while Leaving Partisan Structure Intact in a Large Language Model

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि RLHF, Llama 3.1 8B में अंतर्निहित पक्षपाती संरचनाओं को मिटाकर नहीं, बल्कि इन अक्षुण्ण आंतरिक निरूपणों से मॉडल के आउटपुट तक जाने वाले कारण पथ (causal pathway) को काटकर कार्यात्मक राजनीतिक तटस्थता प्राप्त करता है, जिससे एक ऐसा नाजुक संरेखण निर्मित होता जिसे विशिष्ट स्टीयरिंग तकनीकों के माध्यम से बायपास किया जा सकता है।

Wendy K. Tam2026-06-09
🤖 AI

Multi-Turn Evaluation of Deep Research Agents Under Process-Level Feedback

यह शोध पत्र 'रिसर्च गैप इन्फरेंस' नामक एक नवीन प्रक्रिया-स्तरीय फीडबैक पद्धति का उपयोग करते हुए डीप रिसर्च एजेंटों के लिए एक मल्टी-टर्न मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि लक्षित फीडबैक का एक एकल दौर रिपोर्ट की गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार करता है, लेकिन आगामी टर्न (turns) लाभों को संचित करने में विफल रहते हैं क्योंकि एजेंट पहले से संतुष्ट मानदंडों पर वापस जाने लगते हैं, जो यह संकेत देता है कि विश्वसनीय मल्टी-टर्न सुधार वर्तमान आर्किटेक्चर के लिए अभी भी पहुंच से बाहर है।

Rishabh Sabharwal, Hongru Wang, Amos Storkey, Jeff Z. Pan2026-06-09
🤖 AI

Collaborative Human-Agent Protocol (CHAP)

यह शोध पत्र कोलाबोरेटिव ह्यूमन-एजेंट प्रोटोकॉल (CHAP) का परिचय देता है, जो एक नया मानक है जिसे असंरचित मानवीय हस्तक्षेपों और हैंडऑफ्स को एक साझा, साक्ष्य-आधारित वर्कस्पेस के भीतर संरचित, गैर-अस्वीकरणीय घटनाओं में बदलकर मल्टी-ह्यूमन, मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो को औपचारिक बनाने और ऑडिट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Arsalan Shahid, Gordon Suttie, Philip Black2026-06-09✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

iOSWorld: A Benchmark for Personally Intelligent Phone Agents

यह शोध पत्र iOSWorld प्रस्तुत करता है, जो व्यक्तिगत रूप से बुद्धिमान फोन एजेंटों का मूल्यांकन करने के लिए 26 परस्पर जुड़े ऐप्स और एक निरंतर उपयोगकर्ता पहचान वाला पहला इंटरैक्टिव नेटिव iOS सिम्युलेटर बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि विशेषाधिकार प्राप्त विजन+XML एक्सेस फ्रंटियर मॉडल के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, फिर भी वर्तमान एजेंट जटिल मल्टी-ऐप और वैयक्तिकरण कार्यों में संघर्ष करते हैं।

Lawrence Keunho Jang, Mareks Woodside, Geronimo Carom, Andrew Keunwoo Jang, Jing Yu Koh, Ruslan Salakhutdinov2026-06-09
🤖 AI

SIGA: Self-Evolving Coding-Agent Adapters for Scientific Simulation

यह शोध पत्र SIGA को प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-विकसित एडेप्टर (self-evolving adapter) है जो रिट्रीवल (retrieval), प्रक्रियात्मक स्मृति (procedural memory) और सत्यापन-प्रवर्तित समाप्ति (validation-enforced termination) के माध्यम से सामान्य कोडिंग एजेंटों को सिम्युलेटर-विशिष्ट ग्राउंडिंग से सुसज्जित करता है, जिससे वे GEOS जैसे जटिल वैज्ञानिक सिम्युलेटर को मानव विशेषज्ञों की तुलना में 36 गुना अधिक तेजी से कॉन्फ़िगर करने में सक्षम होते हैं और साथ ही विभिन्न सॉफ़्टवेयर इंटरफेसों में सफलता दर और अनुकूलन क्षमता में उल्लेखनीय सुधार करते हैं।

Matthew Ho, Brian Liu, Jixuan Chen, Audrey Wang, Lianhui Qin2026-06-09