🤖 AI

AXIOM: A Trust-First Neuro-Symbolic Execution Architecture for Verifiable Mathematical Reasoning

यह शोध पत्र AXIOM को प्रस्तुत करता है, जो एक 'ट्रस्ट-फर्स्ट' न्यूरो-सिंबोलिक आर्किटेक्चर है जो प्राकृतिक भाषा की समस्याओं को एक नियतात्मक कंप्यूटर-अलजेब्रा-सिस्टम पाइपलाइन में कैनोनालाइज़ करने के लिए केवल भाषा मॉडलों का लाभ उठाता है, जिससे गणितीय बेंचमार्क पर 94.36% शुद्धता और 100% विश्वास (शून्य आत्मविश्वासी त्रुटियाँ) प्राप्त होता है और यह सुनिश्चित होता है कि सिस्टम में सुधार कभी भी पहले से सत्यापित परिणामों को कम नहीं करता है।

Alessio Bruno2026-06-02✓ Author reviewed
💬 NLP

OCC-RAG: Optimal Cognitive Core for Faithful Question Answering

यह शोध पत्र OCC-RAG को प्रस्तुत करता है, जो कार्य-विशिष्ट छोटे भाषा मॉडलों का एक परिवार है, जिन्हें एक नए मल्टी-हॉप रीजनिंग डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है जो निष्ठावान, संदर्भ-आधारित प्रश्न उत्तर देने में अपने आकार के 2-6 गुना बड़े सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Maksim Savkin, Mikhail Goncharov, Alexander Gambashidze, Alla Chepurova, Dmitrii Tarasov, Nikita Andriianov, Daria Pugac (…)2026-06-02
⚡ electrical engineering

Local Diagnostics of Continuous Normalizing Flow for Out-of-Distribution Detection

यह शोध पत्र वेग क्षेत्र (velocity field) से ज्यामितीय नैदानिक संकेतों (geometric diagnostic signals) का लाभ उठाकर उच्च-आयामी उप-स्थानों (high-dimensional subspaces) में आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन नमूनों का पता लगाने के लिए निरंतर सामान्यीकरण प्रवाह (continuous normalizing flows) का उपयोग करते हुए एक लैग्रेंजियन सब-फ्लो फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जिससे पारंपरिक संभावना-आधारित (likelihood-based) विधियों की तुलना में बेहतर ज़ीरो-शॉट फोनम-स्तरीय गलत उच्चारण पहचान प्राप्त करने के लिए "लाइकलीहुड विरोधाभास" (likelihood paradox) को दूर किया जा सके।

Xinwei Cao, Mengxuan Lu, Torbjørn Svendsen, Giampiero Salvi2026-06-02
💬 NLP

Internalize the Temperature: On-Policy Self-Distillation as Policy Reheater for Reinforcement Learning

यह शोधपत्र टेम्परेचर-स्केल्ड ऑन-पॉलिसी सेल्फ-डिस्टिलेशन (TS-OPSD) का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का तरीका है जो एंट्रॉपी कोलैप्स के बाद बड़े भाषा मॉडलों में एंट्रॉपी को पुनः प्राप्त करने और तर्क क्षमता में सुधार करने के लिए मॉडल मापदंडों में एक्सप्लोरेटरी टेम्परेचर प्रभावों को आंतरिक रूप से समाहित करता है, जिसके लिए किसी बाहरी शिक्षक या अतिरिक्त इन्फरेंस लागत की आवश्यकता नहीं होती है।

Xuewei Yang, Jiachen Yu, Jie Wu, Shaoning Sun, Junjie Wang, Yujiu Yang2026-06-02
💬 NLP

Dynamic Coordination Strategy Selection for Enterprise Multi-Agent Systems

यह शोध पत्र 1,440 कार्यों में एंटरप्राइज मल्टी-एजेंट सिस्टम्स में डायनेमिक कोऑर्डिनेशन स्ट्रैटेजी सिलेक्शन का मूल्यांकन करता है और पाता है कि जहाँ एक डिटरमिनिस्टिक "एक्ज़ैक्ट विनर" मॉडल अस्थिर है, वहीं एक कैलिब्रेटेड रूटिंग दृष्टिकोण विविध मॉडल्स और प्रॉब्लम क्लासेस में सर्वश्रेष्ठ देखे गए स्ट्रैटेजी के 0.10 क्वालिटी पॉइंट्स के भीतर लगातार नियर-ऑप्टिमल प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Thanh Luong Tuan2026-06-02
💬 NLP

Not All Flips Are Conformity: Decomposing Stance Convergence in Multi-Agent LLM Debate

यह शोध पत्र एक त्रि-स्रोत अपघटन ढांचे (three-source decomposition framework) को प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) बहस का अभिसरण अक्सर वास्तविक विचार-विमर्श के बजाय हानिकारक सामाजिक अनुरूपता (social conformity) और शून्य तर्क (vacuous reasoning) से उत्पन्न होता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि हालांकि ऐसी अनुरूपता की भविष्यवाणी की जा सकती है और इसे कम किया जा सकता है, लेकिन लाभकारी और हानिकारक प्रभाव के बीच अंतर किए बिना ऐसा करने से समग्र सटीकता में सुधार नहीं होता है।

Xiqi Hao, Zengqing Wu, Yu-Xuan Qiu, Chuan Xiao, Ruiqi Xu, Shuyuan Zheng, Jianbin Qin2026-06-02
💬 NLP

Momento: Evaluating Persistent Memory and Reasoning with Multi-Session Agentic Conversations

यह शोध पत्र मोमेंटो (Momento) को प्रस्तुत करता है, जो एजेंटिक एआई की मल्टी-सेशन इंटरैक्शन के दौरान निरंतर स्मृति बनाए रखने और तर्क करने की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान एजेंट विकसित होते उपयोगकर्ता संदर्भों की सटीक व्याख्या करने और पुराने ऐतिहासिक विवरणों को सत्यापित करने में काफी संघर्ष करते हैं।

Adril Putra Merin, David Anugraha, Ayu Purwarianti, Genta Indra Winata2026-06-02
⚡ electrical engineering

Sympatheia: Emotionally Adaptive Voice Assistant with Continuous Affect Conditioning

यह शोध पत्र 'सिम्पैथिया' (Sympatheia) का परिचय देता है, जो एक भावनात्मक रूप से अनुकूलनशील वॉयस असिस्टेंट फ्रेमवर्क है जो अर्थपूर्ण और स्वर-लहरी के अनुकूल प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए स्पीच और मल्टीमॉडल सेंसर दोनों से निरंतर वैलेंस-एरोजल कंडीशनिंग का लाभ उठाता है, जिसे एक नए सिंथेटिक डेटासेट और मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में बेहतर भावनात्मक संरेखण दिखाने वाले अनुभवजन्य परिणामों द्वारा मान्य किया गया है।

Sukru Samet Dindar, Riki Shimizu, Xilin Jiang, Nima Mesgarani2026-06-02
💬 NLP

IDEAFix: Evaluation Framework for Creative Defixation Prompting in LLMs

यह शोध पत्र IDEAFix प्रस्तुत करता है, जो एक नियंत्रित मूल्यांकन ढांचा है जिसका उपयोग यह विश्लेषण करने के लिए किया जाता है कि कार्य प्रविष्टि (task formulation) और डिफ़िक्सेशन प्रॉम्प्टिंग (defixation prompting) रणनीतियाँ LLMs की अपसारी सोच (divergent thinking) को कैसे प्रभावित करती हैं, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ संरचित मार्गदर्शन समाधानों की मौलिकता को बढ़ा सकता है, वहीं अंतर्निहित आउटपुट समरूपीकरण (output homogenization) एक निरंतर सीमा बनी हुई है।

F. Carichon, S. Sharma, M. Girard, R. Rampa, G. Farnadi2026-06-02
💬 NLP

Citation Grounding: Detecting and Reducing LLM Citation Hallucinations via Legal Citation Graphs

यह शोध पत्र "साइटेशन ग्राउंडिंग" (Citation Grounding) पेश करता है, जो एक विशाल यूक्रेनी अदालती निर्णय ग्राफ का उपयोग करके साइटेशन सटीकता का मूल्यांकन करने और वैध साइटेशन को दूषित साइटेशन से अलग करने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने हेतु एक प्राथमिकता शिक्षण पद्धति (CG-DPO) को नियोजित करके, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में कानूनी साइटेशन मतिभ्रम (hallucinations) का पता लगाने और उन्हें कम करने के लिए एक नवीन मीट्रिक और फ्रेमवर्क है।

Volodymyr Ovcharov2026-06-02