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cs.LG

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🤖 AI

SMSR: Certified Defence Against Runtime Memory Poisoning in Persistent LLM Agent Systems

यह शोध पत्र SMSR को प्रस्तुत करता है, जो निरंतर (persistent) LLM एजेंट प्रणालियों में मल्टी-सेशन मेमोरी पॉइजनिंग (MSMP) के विरुद्ध प्रमाणित सुदृढ़ता (certified robustness) प्रदान करने वाला पहला रक्षा तंत्र है, जो अनसाइंड (unsigned) और ऑथेंटिकेटेड (authenticated) दोनों प्रकार के मेमोरी इंजेक्शन हमलों को प्रभावी ढंग से बेअसर करने के लिए HMAC-आधारित प्रोवेनेंस वेरिफिकेशन को रैंडमाइज्ड मेमोरी एब्लेशन और वर्डिक्ट-आधारित मेजॉरिटी वोटिंग के साथ जोड़ता है।

Tarun Sharma2026-06-12
🤖 machine learning

Smarter Saboteurs, Better Fixers: Scaling & Security in Linear Multi-Agent Workflows

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ लीनियर मल्टी-एजेंट वर्कफ़्लो में बड़े लैंग्वेज मॉडल्स एडवरसेरियल प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के प्रति तेजी से संवेदनशील होते जाते हैं, वहीं एक हल्का टर्मिनल "फिक्सर" चरण जोड़ना इस भेद्यता को प्रभावी रूप से बेअसर कर देता है, जिससे कंट्रोल कंडीशंस के साथ सुरक्षा समानता बहाल होती है और लीनियर कोलैबोरेशन स्ट्रक्चर्स की लचीलापन सिद्ध होता है।

Timothy McAllister, Sina Abdidizaji, Ivan Garibay, Ozlem Ozmen Garibay2026-06-12
⚡ electrical engineering

Out-of-Distribution (OOD) Detectors for Open-Set RF Fingerprinting

यह शोध पत्र ओपन-सेट रेडियो-फ्रीक्वेंसी फिंगरप्रिंटिंग पर आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन (OOD) डिटेक्शन लागू करने के लिए एक एकीकृत सूचना-सैद्धांतिक ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सहायक OOD डेटा के बिना ट्यून किए गए डिटेक्टर POWDER डेटासेट पर ऐसे डिटेक्टरों के समान प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं जिनके पास ऐसे डेटा तक पहुंच है।

Sudeepta Mondal, Ganesh Sundaramoorthi2026-06-12
🤖 AI

Rethinking Psychometric Evaluation of LLMs: When and Why Self-Reports Predict Behavior

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ 'बिग 5' जैसे व्यापक व्यक्तित्व ढांचे (personality frameworks) LLM व्यवहार की भविष्यवाणी करने में विफल रहते हैं, वहीं 'थ्योरी ऑफ प्लेन्ड बिहेवियर' पर आधारित स्व-रिपोर्ट साझा बातचीत के भीतर मानव-स्तर की सुसंगतता प्राप्त कर सकती हैं, हालांकि क्रॉस-सेशन भविष्यवाणी प्रशिक्षण में निहित व्यवहारों तक ही सीमित रहती है न कि संदर्भ-प्रेरित कार्यों तक।

Rafal Kocielnik, Pengrui Han, Peiyang Song, Myrl G. Marmarelis, Ramit Debnath, Dean Mobbs, Anima Anandkumar, R. Michael (…)2026-06-12
🤖 machine learning

Adaptive Weighted Averaging

यह शोध पत्र अनुकूलित भारित औसत रणनीतियों (adaptive weighted averaging strategies) को प्रस्तुत करता है जो स्वीकार्य (admissible) हैं और समान रूप से यादृच्छिक चयन (uniform random selection) से बेहतर या उसके बराबर प्रदर्शन करने की गारंटी देते हैं, जो स्टोकेस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए एक "नो-कॉम्प्रोमाइज" ऑनलाइन-टू-बैच रूपांतरण विधि प्रदान करता है जो सौम्य सेटिंग्स (benign settings) में मानक यादृच्छिक इटरेट चयन (standard random iterate selection) में सुधार करता है।

Aditya Bhaskara, Ashok Cutkosky, Ravi Kumar, Manish Purohit2026-06-12
💬 NLP

Detecting Functional Memorization in Code Language Models

यह शोध पत्र एक काउंटरफैक्टुअल मूल्यांकन ढांचे (counterfactual evaluation framework) को प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि कोड लैंग्वेज मॉडल शाब्दिक टेक्स्ट ओवरलैप से परे कार्यात्मक तर्क (functional logic) को याद कर सकते हैं, जिससे नए ऑडिटिंग मेट्रिक्स की आवश्यकता होती है जो केवल टेक्स्ट मिलान के बजाय निष्पादन-आधारित समानता (execution-based similarity) का आकलन करते हैं।

Matthieu Meeus, Anil Ramakrishna, Matthew Grange, Zheng Xu, Luca Melis2026-06-12
💬 NLP

ProPlay: Procedural World Models for Self-Evolving LLM Agents

ProPlay एक प्रक्रियात्मक विश्व मॉडल (procedural world model) पेश करता है जो स्वयं-विकसित होने वाले LLM एजेंटों को आंशिक रूप से दृश्यमान वातावरण में सुधार करने में सक्षम बनाता है, जो सफल प्रक्षेप पथों (trajectories) को एपिसोड-पूर्व सिमुलेशन और एपिसोड-पश्चात परिशोधन के लिए एक कारण प्रक्रिया ग्राफ (causal procedure graph) में सार संक्षेपित करता है, जिससे बाहरी पर्यवेक्षण के बिना पर्यावरण की समझ और स्वायत्त शिक्षण को बढ़ाया जा सकता है।

Yijun Ma, Zehong Wang, Yiyang Li, Ziming Li, Xiaoguang Guo, Weixiang Sun, Chuxu Zhang, Yanfang Ye2026-06-12
⚛️ quantum physics

Quantum Reservoir Computing for Short-Term Power Load Forecasting in Resource-Constrained Energy Systems

यह शोध पत्र लघु अवधि के पावर लोड पूर्वानुमान के लिए एक हार्डवेयर-कुशल क्वांटम रिसर्वायर कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए एक स्थिर क्वांटम रिसर्वायर और एक संकुचित, क्वांटाइज्ड क्लासिकल रीडआउट का उपयोग करता है, जिससे संसाधन-सीमित एज डिवाइसेस पर मेमोरी की आवश्यकताओं में महत्वपूर्ण कमी आती है और हार्डवेयर शोर के विरुद्ध मजबूती मिलती है।

Mansi Od, Param Pathak, Nouhaila Innan, Muhammad Shafique2026-06-12
🤖 AI

SymQNet: Amortized Acquisition for Low-Latency Adaptive Hamiltonian Learning

यह शोध पत्र SymQNet को प्रस्तुत करता है, जो एक अमोर्टाइज्ड (amortized) सुदृढीकरण-सीखने (reinforcement-learning) का ढांचा है जो धीमी, पुनर्गणित बेयसियन अधिग्रहण नियमों (Bayesian acquisition rules) को एक तेज़, ऑफलाइन-प्रशिक्षित नीति से बदलकर एडेप्टिव हैमिल्टोनियन लर्निंग की विलंबता (latency) को काफी कम कर देता है, जबकि बेयसियन पोस्टीरियर फीडबैक को बनाए रखता है।

Yash Vardhan Tomar, Dheeraj Peddireddy, Vaneet Aggarwal2026-06-12
🤖 AI

MLUBench: A Benchmark for Lifelong Unlearning Evaluation in MLLMs

यह शोध पत्र मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में लाइफलॉन्ग अनलर्निंग (lifelong unlearning) के मूल्यांकन के लिए एक बड़े पैमाने के बेंचमार्क, MLUBench को प्रस्तुत करता है, और LUMoE विधि का प्रस्ताव करता है जो विशिष्ट सामग्री को क्रमिक रूप से हटाने में निहित संचयी गिरावट (cumulative degradation) और मल्टीमॉडल एलाइनमेंट की चुनौतियों को प्रभावी ढंग से कम करती है।

He Li, Haoang Chi, Qizhou Wang, Yunxin Mao, Zhiheng Zhang, Jie Tan, Tongliang Liu, Wenjing Yang, Bo Han2026-06-12