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🤖 AI

Atomix: Timely, Transactional Tool Use for Reliable Agentic Workflows

एटॉमिक्स (Atomix) एक रनटाइम सिस्टम है जो प्रोग्रेस-अवेयर ट्रांजेक्शन (progress-aware transactions) के माध्यम से प्रभाव समूहीकरण (effect grouping) को संघर्ष समाधान (conflict resolution) से अलग करके विश्वसनीय एजेंटिक वर्कफ़्लो सुनिश्चित करता है, जो टूल प्रभावों (tool effects) को बफर करता है और उन्हें केवल यह पुष्टि करने के बाद ही कमिट करता है कि कोई भी पिछला संघर्षपूर्ण कार्य आ सकता है, जिससे आंशिक अवस्थाओं (partial states), पुराने डेटा लेखन (stale writes) और अपरिवर्तनीय रिसाव (irreversible leaks) को रोका जा सके।

Bardia Mohammadi, Nearchos Potamitis, Lars Klein, Akhil Arora, Laurent Bindschaedler2026-06-02
🤖 AI

Knowing Isn't Understanding: Re-grounding Generative Proactivity with Epistemic and Behavioral Insight

यह शोध पत्र तर्क देता है कि जहाँ उपयोगकर्ताओं में उनकी अपनी आवश्यकताओं के प्रति जागरूकता का अभाव होता है, वहाँ 'एपिस्टेमिक इनकम्प्लीटनेस' (ज्ञान संबंधी अपूर्णता) को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए, जनरेटिव एआई एजेंटों को केवल साधारण क्वेरी समाधान से आगे बढ़कर एक प्रकार की सक्रियता (प्रोएक्टिविटी) अपनानी चाहिए, जो जिम्मेदार और सार्थक हस्तक्षेप सुनिश्चित करने के लिए अज्ञानता के एपिस्टेमिक सिद्धांतों और व्यवहार संबंधी बाधाओं पर एक साथ आधारित हो।

Kirandeep Kaur, Xingda Lyu, Chirag Shah2026-06-02
🤖 AI

PETS: A Principled Framework Towards Optimal Trajectory Allocation for Efficient Test-Time Self-Consistency

यह शोध पत्र PETS को प्रस्तुत करता है, जो एक सिद्धांतपूर्ण ढांचा है जो एक नई स्व-संगति दर (self-consistency rate) पर आधारित प्रक्षेपवक्र आवंटन (trajectory allocation) को एक अनुकूलन समस्या के रूप में तैयार करके टेस्ट-टाइम स्व-संगति को अनुकूलित करता है, जिससे ऑफलाइन और ऑनलाइन दोनों सेटिंग्स में समान आवंटन (uniform allocation) की तुलना में महत्वपूर्ण बजट कटौती और प्रदर्शन लाभ प्राप्त होते हैं।

Zhangyi Liu, Huaizhi Qu, Xiaowei Yin, He Sun, Yanjun Han, Tianlong Chen, Zhun Deng2026-06-02
🤖 AI

LLM-WikiRace Benchmark: How Far Can LLMs Plan over Real-World Knowledge Graphs?

LLM-WikiRace बेंचमार्क उन्हें विकिपीडिया हाइपरलिंक्स के माध्यम से नेविगेट करने का कार्य देकर बड़े भाषा मॉडलों की योजना बनाने और तर्क करने की क्षमताओं का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि फ्रंटियर मॉडल आसान स्तरों पर सुपरह्यूमन प्रदर्शन प्राप्त करते हैं, वे लंबी अवधि की योजना बनाने और विफलता से उबरने की सीमाओं के कारण कठिन कठिनाइयों के साथ अभी भी काफी संघर्ष करते हैं।

Juliusz Ziomek, William Bankes, Lorenz Wolf, Shyam Sundhar Ramesh, Xiaohang Tang, Ilija Bogunovic2026-06-02
🤖 AI

LERD: Latent Event-Relational Dynamics for Neurodegenerative Classification

यह शोध पत्र LERD का प्रस्ताव करता है, जो एक एंड-टू-एंड बेयसियन लेटेंट इवेंट-रिलेशनल डायनेमिकल सिस्टम है, जो अल्जाइमर रोग के वर्गीकरण की सटीकता और शारीरिक व्याख्यात्मकता में सुधार करने के लिए मल्टीचैनल EEG से अनएनोटेटेड न्यूरल इवेंट्स और उनके क्रॉस-चैनल इंटरैक्शन का अनुमान लगाता है।

Yicheng Feng, Hairong Chen, Ziyu Jia, Samir Bhatt, Hengguan Huang2026-06-02
📊 statistics

Robust Predictive Uncertainty and Double Descent in Contaminated Bayesian Random Features

यह शोध पत्र रैंडम फीचर रिग्रेशन के लिए एक सुदृढ़ बेयसियन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो ट्रैक्टेबल अनिश्चितता सीमाओं को प्राप्त करने के लिए हबर-शैली के संदूषण सेटों (Huber-style contamination sets) और निराशावादी अपडेटिंग (pessimistic updating) का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि भविष्य कहने वाली अनिश्चितता कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल बनी रहती है, डबल-डिसेंटต์ एसिम्प्टोटिक्स (double-descent asymptotics) को संरक्षित करती है, और प्रायोर (prior) तथा लाइकलीहुड (likelihood) मिसस्पेसिफिकेशन के तहत बेहतर वर्स्ट-केस गारंटी प्रदान करती है।

Michele Caprio, Katerina Papagiannouli, Siu Lun Chau, Sayan Mukherjee2026-06-02
🤖 AI

Learning Discriminative and Generalizable Anomaly Detector for Dynamic Graph with Limited Supervision

यह शोध पत्र सीमित पर्यवेक्षण के तहत गतिशील ग्राफ विसंगति का पता लगाने के लिए एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अनदेखी विसंगतियों के प्रति सामान्यीकरण के साथ विसंगति का पता लगाने के प्रदर्शन को संतुलित करने वाले विभेदक सीमाओं को सीखने के लिए नॉर्मलाइजिंग फ्लो के माध्यम से अवशिष्ट प्रतिनिधित्व एन्कोडिंग (residual representation encoding), एक प्रतिबंध हानि (restriction loss), और द्वि-सीमा अनुकूलन (bi-boundary optimization) को एकीकृत करता है।

Yuxing Tian, Yiyan Qi, Fengran Mo, Weixu Zhang, Jian Guo, Jian-Yun Nie2026-06-02
💬 NLP

SmartThinker: Progressive Chain-of-Thought Length Calibration for Efficient Large Language Model Reasoning

SmartThinker एक नवीन GRPO-आधारित विधि है जो बड़े रीजनिंग मॉडल्स में रेडंडेंसी (अनावश्यकता) और ओवरथिंकिंग को कम करने के लिए प्रशिक्षण के दौरान चेन-ऑफ-थॉट की लंबाई को गतिशील रूप से कैलिब्रेट करती है, जिससे जटिल बेंचमार्क पर सटीकता में सुधार या उसे बनाए रखते हुए महत्वपूर्ण टोकन संपीड़न (कंप्रेशन) प्राप्त होता है।

Chenzhi Hu, Qinzhe Hu, Yuhang Xu, Junyi Chen, Ruijie Wang, Shengzhong Liu, Jianxin Li, Fan Wu, Guihai Chen2026-06-02
🤖 machine learning

Robust Linear Dueling Bandits with Post-serving Context under Unknown Delays and Adversarial Corruptions

यह शोध पत्र पोस्ट-सर्विंग संदर्भों (post-serving contexts), अज्ञात विलंब (unknown delays) और प्रतिकूल भ्रष्टाचार (adversarial corruptions) वाले अस्थिर वातावरण में रोबस्ट लीनियर ड्यूलिंग बैंडिट्स के लिए e RCDP-UCB एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो एक सीखे हुए संदर्भ एप्रोक्सिमेटर (context approximator) और अनुकूली फीचर क्लिपिंग (adaptive feature clipping) का उपयोग करके O~(d(T+C+D)\widetilde{\mathcal{O}}(d(\sqrt{T} + \mathcal{C} + \mathcal{D}) का निकट-इष्टतम रिग्रेट बाउंड प्राप्त करता है, जो पूर्ववर्ती कार्यों में विशिष्ट मल्टीप्लिकेटिव डिग्रेडेशन से बचता है।

Youngmin Oh2026-06-02
🤖 AI

Product-Aware Deep Autoencoders for Robust Process Monitoring in Multi-Product Cyber-Physical Systems

यह शोध पत्र मल्टी-प्रोडक्ट साइबर-फिजिकल सिस्टम के लिए एक प्रोडक्ट-अवेयर डीप ऑटोएन्कोडर फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो ग्रेड-विशिष्ट वितरणों तक सीखने को सीमित करके वैश्विक मॉडलों में निहित सुरक्षा ब्लाइंड स्पॉट्स को कम करता है, और उन स्ट्रेस टेस्ट में 100% डिटेक्शन सटीकता प्राप्त करता है जहाँ पारंपरिक वैश्विक बेसलाइन 77.8% बार विफल रहे थे।

MD Shafikul Islam, Jordan Carden2026-06-02