🧬 biology

Preemptive Solving of Future Problems: Multitask Preplay in Humans and Machines

यह शोध पत्र "मल्टीटास्क प्रीप्ले" (Multitask Preplay) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन एल्गोरिदम है जो भविष्य कहनेवाला प्रतिनिधित्व (predictive representations) सीखने के लिए न किए गए लेकिन सुलभ कार्यों के प्रति-तथ्यात्मक सिमुलेशन (counterfactual simulations) का लाभ उठाता है, जिससे जटिल वातावरणों में मानव सामान्यीकरण की व्याख्या होती है और नवीन मल्टीटास्क परिदृश्यों में कौशल स्थानांतरित करने की कृत्रिम एजेंटों की क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Wilka Carvalho, Sam Hall-McMaster, Honglak Lee, Samuel J. Gershman2026-05-06
💬 NLP

Growing Transformers: Modular Composition and Layer-wise Expansion on a Frozen Substrate

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि डिकोडर-ओनली (decoder-only) ट्रांसफॉर्मर एक फ्रीज़्ड सबस्ट्रेट (frozen substrate) पर नए ब्लॉक्स को जोड़कर प्रभावी ढंग से निरंतर सीखना जारी रख सकते हैं, जो एक सीमित सक्रिय पैरामीटर बजट के भीतर भी मॉड्यूल आधारित, लेयर-वाइज विस्तार की व्यवहार्यता को सिद्ध करता है, हालांकि यह पूरी तरह से प्रशिक्षित मोनोलिथिक (monolithic) मॉडलों की तुलना में अंतिम पर्प्लेक्सिटी (perplexity) में एक समझौते के साथ होता है।

A. Bochkov2026-05-06
🤖 machine learning

Boosting Team Modeling through Tempo-Relational Representation Learning

यह शोध पत्र एक नवीन टेम्पो-रिलेशनल (tempo-relational) न्यूरल आर्किटेक्चर और एक मल्टी-टास्क एक्सटेंशन का प्रस्ताव करता है जो टीम डायनेमिक्स की सटीक भविष्यवाणी करने, वास्तविक समय में कार्रवाई योग्य सिफारिशें प्रदान करने और मानव-केंद्रित एआई अनुप्रयोगों के लिए व्याख्या योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए टेम्पोरल इंटरैक्शन पर सामाजिक विज्ञान की अंतर्दृष्टि को एकीकृत करता है।

Vincenzo Marco De Luca, Giovanna Varni, Andrea Passerini2026-05-06
🤖 machine learning

ReCode: Reinforcing Code Generation with Reasoning-Process Rewards

यह शोध पत्र ReCode को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो कंट्रास्टिव लर्निंग के माध्यम से एक रीजनिंग-प्रोसेस रिवॉर्ड मॉडल को प्रशिक्षित करके और रिवॉर्ड हैकिंग को कम करने के लिए इसे निष्पादन-आधारित गेटिंग (execution-based gating) के साथ एकीकृत करके कोड जनरेशन को बेहतर बनाता है, जिसके परिणामस्वरूप GPT-4-Turbo के तुलनीय महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होते हैं।

Lishui Fan, Yu Zhang, Mouxiang Chen, Zhongxin Liu2026-05-06
💬 NLP

CorrSteer: Generation-Time LLM Steering via Correlated Sparse Autoencoder Features

यह शोध पत्र CorrSteer को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो अनुमान-समय (inference-time) सक्रियणों (activations) को नमूना शुद्धता (sample correctness) के साथ सह-संबंधित करके LLM स्टीयरिंग के लिए व्याख्यात्मक स्पार्स ऑटोएनकोडर (Sparse Autoencoder) फीचर्स के चयन को स्वचालित करती है, जिससे कंट्रास्टिव डेटासेट्स की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और रीजनिंग, बायस मिटिगेशन और सेफ्टी बेंचमार्क में प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार होता है।

Seonglae Cho, Zekun Wu, Adriano Koshiyama2026-05-06
🤖 machine learning

Aura-CAPTCHA: A Reinforcement Learning and GAN-Enhanced Multi-Modal CAPTCHA System

यह शोध पत्र Aura-CAPTCHA का परिचय देता है, जो एक अनुकूली बहु-मोडल सत्यापन प्रणाली है जो गतिशील दृश्य और श्रव्य चुनौतियों को उत्पन्न करने के लिए जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का लाभ उठाती है, जो उभरते हुए लार्ज-मॉडल एजेंटों के प्रति अपनी निरंतर संवेदनशीलता को स्वीकार करते हुए शास्त्रीय डीप-लर्निंग हमलों के विरुद्ध बेहतर प्रतिरोध प्रदर्शित करता है।

Joydeep Chandra, Prabal Manhas, Ramanjot Kaur, Rashi Sahay2026-05-06
⚡ electrical engineering

A Vision-Based Shared-Control Teleoperation Scheme for Controlling the Robotic Arm of a Four-Legged Robot

यह शोध पत्र एक विजन-आधारित साझा-नियंत्रण टेलीऑपरेशन सिस्टम प्रस्तुत करता है जो एक बाहरी कैमरे और मशीन लर्निंग का उपयोग करके एक ऑपरेटर की कलाई की गतिविधियों को क्वाड्रुपेड रोबोट के मैनिपुलेटर आर्म के साथ सहजता से मैप करता है, जबकि खतरनाक वातावरण में वास्तविक समय में टकराव से बचने के लिए एक ट्रैजेक्टरी प्लानर का उपयोग करता है।

Murilo Vinicius da Silva, Matheus Hipolito Carvalho, Juliano Negri, Thiago Segreto, Gustavo J. G. Lahr, Ricardo V. Godoy (…)2026-05-06
⚡ electrical engineering

Optimizing Grasping in Legged Robots: A Deep Learning Approach to Loco-Manipulation

यह शोध पत्र एक सिम-टू-रियल डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो सिंथेटिक जेनेसिस डेटा पर प्रशिक्षित एक U-Net जैसे CNN का उपयोग करता है ताकि भुजाओं वाले क्वाड्रुपेड रोबोट्स को लोको-मैनिपुलेशन के माध्यम से स्वायत्त रूप से नेविगेट करने, धारणा बनाने और वस्तुओं को सटीक रूप से पकड़ने में सक्षम बनाया जा सके।

Dilermando Almeida, Guilherme Lazzarini, Juliano Negri, Thiago H. Segreto, Ricardo V. Godoy, Marcelo Becker2026-05-06
💬 NLP

ALIGNS: Unlocking nomological networks in psychological measurement through a large language model

यह शोध पत्र ALIGNS को प्रस्तुत करता है, जो व्यापक नोमोलॉजिकल नेटवर्क (nomological networks) उत्पन्न करने के लिए मान्य प्रश्नावली मापों पर प्रशिक्षित एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल-आधारित प्रणाली है, जिससे मनोवैज्ञानिक मापन सत्यापन की दीर्घकालिक चुनौती का समाधान होता है और भावनात्मक संकट एवं बाल स्वभाव जैसे निर्माणों (constructs) में नई अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है।

Kai R. Larsen, Sen Yan, Roland M. Mueller, Lan Sang, Mikko Rönkkö, Ravi Starzl, Donald Edmondson2026-05-06
🤖 machine learning

Aligning Inductive Bias for Data-Efficient Generalization in State Space Models

यह शोध पत्र टास्क-डिपेंडेंट इनिशियलाइजेशन (TDI) प्रस्तुत करता है, जो एक सिद्धांत-आधारित ढांचा है जो स्टेट स्पेस मॉडल्स के इंडक्टिव बायस को कार्य-विशिष्ट स्पेक्ट्रल विशेषताओं के साथ संरेखित करता है ताकि मॉडल के डिफ़ॉल्ट बायस के स्पेक्ट्रली मिसमैच होने पर डेटा-कुशल सामान्यीकरण में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Qiyu Chen, Guozhang Chen2026-05-06