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🤖 AI

NormCode Canvas: Making LLM Agentic Workflows Development Sustainable via Case-Based Reasoning

यह शोध पत्र 'नॉर्मकोड कैनवस' (NormCode Canvas) का परिचय देता है, जो एक तैनात प्रणाली है जो विविध बहु-चरणीय कार्यों में रिट्रीवल (retrieval), रिवीज़न (revision) और रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट (recursive self-improvement) के लिए विश्वसनीय, दो-स्तरीय केस-बेस्ड रीजनिंग (Case-Based Reasoning) को सक्षम करने हेतु कंपाइलर-वेरिफाइड स्कोप नियमों के साथ एक सेमी-फॉर्मल प्लानिंग लैंग्वेज का उपयोग करके टिकाऊ एलएलएम एजेंटिक वर्कफ़्लो विकास सुनिश्चित करती है।

Xin Guan, Yunshan Li, Ze Wang2026-03-17
🤖 AI

An Empirical Investigation of Pre-Trained Deep Learning Model Reuse in the Scientific Process

यह शोध पत्र प्राकृतिक विज्ञानों में प्री-ट्रेंड डीप लर्निंग मॉडल पुन: उपयोग पैटर्न के उपयोग और प्रभाव को मापने के लिए 17,511 वैज्ञानिक पत्रों का विश्लेषण करने वाला पहला अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जैव रसायन (बायोकेमिस्ट्री) क्षेत्र अपनाने में अग्रणी है, "अनुकूलन" (एडैप्टेशन) सबसे आम पुन: उपयोग रणनीति है, और वैज्ञानिक प्रक्रिया का "परीक्षण" (टेस्ट) चरण इन एकीकरणों द्वारा सबसे महत्वपूर्ण रूप से परिवर्तित हुआ है।

Nicholas M. Synovic, Karolina Ryzka, Alessandra V. Vellucci Solari, Kenny Lyons, James C. Davis, George K. Thiruvathukal2026-03-17
💻 computer science

Adaptive Virtual Reality Museum: A Closed-Loop Framewor for Engagement-Aware Cultural Heritage

यह शोध पत्र एक अनुकूली वीआर (VR) संग्रहालय प्रणाली के लिए एक प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट प्रस्तुत करता है जो आगंतुक की सहभागिता के अनुसार सामग्री की जटिलता को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) को संचालित करने हेतु रीयल-टाइम मल्टीमॉडल सेंसिंग और एक नियम-आधारित क्लासिफायर का उपयोग करता है, जो एक प्रारंभिक अध्ययन में स्थिर इंटरफेस की तुलना में पठन सहभागिता और अन्वेषण समय में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।

Joseph Damouni, Wadia Tanus, Naomi Unkelos-Shpigel2026-03-17
🤖 machine learning

SemRep: Generative Code Representation Learning with Code Transformations

SemRep एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो अर्थ-संरक्षण करने वाले रूपांतरणों (semantics-preserving transformations) को एक मध्यवर्ती जनरेटिव प्रतिनिधित्व के रूप में नियोजित करके कोड रूपांतरण को बढ़ाता है, जो शुद्धता, प्रदर्शन, सामान्यीकरण और मजबूती में मौजूदा बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और कोड अनुकूलन के लिए कुशल विकासवादी खोज (evolutionary search) को सक्षम बनाता है।

Weichen Li, Jiamin Song, Bogdan Alexandru Stoica, Arav Dhoot, Gabriel Ryan, Shengyu Fu, Kexin Pei2026-03-17
💻 computer science

Microservice Architecture Patterns for Scalable Machine Learning Systems

यह शोधपत्र समीक्षा करता है कि कैसे प्रमुख संगठन मशीन लर्निंग सिस्टम को तैनात करने और स्केल करने की चुनौतियों का समाधान करने के लिए माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर का लाभ उठाते हैं, जो सिमुलेशन अध्ययनों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे डिज़ाइन अनुशंसा प्रणालियों (रेकमेंडेशन सिस्टम) जैसे बड़े पैमाने के अनुप्रयोगों के लिए विलंबता (लेटेंसी) को काफी कम करते हैं और स्केलेबिलिटी में सुधार करते हैं।

Sowjanya Karanam, Jayanth Bhargav2026-03-17
💻 computer science

Do AI Agents Really Improve Code Readability?

यह अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ AI एजेंट कोड की पठनीयता के लिए रिफैक्टरिंग करते समय मुख्य रूप से तर्क जटिलता (logic complexity) और दस्तावेज़ीकरण को लक्षित करते हैं, वहीं उनके कार्य अक्सर मेंटेनेबिलिटी इंडेक्स (Maintainability Index) और साइक्लोमैटिक कॉम्प्लेक्सिटी (Cyclomatic Complexity) जैसे पारंपरिक गुणवत्ता मेट्रिक्स को कम कर देते हैं, जो इस धारणा को चुनौती देते हैं कि AI-संचालित रिफैक्टरिंग स्वाभाविक रूप से कोड की पठनीयता में सुधार करती है।

Kyogo Horikawa, Kosei Horikawa, Yutaro Kashiwa, Hidetake Uwano, Hajimu Iida2026-03-17
💻 computer science

Testing with AI Agents: An Empirical Study of Test Generation Frequency, Quality, and Coverage

यह अनुभवजन्य अध्ययन AIDev डेटासेट के 2,232 कमिट्स का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि एजेंट-आधारित कोडिंग उपकरण अब वास्तविक दुनिया के रिपॉजिटरीज़ में टेस्ट परिवर्धन (test additions) का 16.4% हिस्सा रखते हैं, जो विशिष्ट संरचनात्मक पैटर्न वाले टेस्ट उत्पन्न करते हैं जो मानव-लिखित टेस्ट के समान कोड कवरेज प्राप्त करते हैं।

Suzuka Yoshimoto, Shun Fujita, Kosei Horikawa, Daniel Feitosa, Yutaro Kashiwa, Hajimu Iida2026-03-17
💻 computer science

ReqToCode: Embedding Requirements Traceability as a Structural Property of the Codebase

यह शोधपत्र ReqToCode प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन दृष्टिकोण है जो भाषा-नेटिव "Traceable" तत्वों का उपयोग करके आवश्यकताओं की ट्रैसेबिलिटी (traceability) को सीधे कोडबेस में एक कंपाइल-टाइम सत्यापन योग्य गुण के रूप में समाहित करता है ताकि आवश्यकताओं और कार्यान्वयन के बीच कठोर, द्वि-दिशीय लिंक बनाए जा सकें, जिससे बाहरी दस्तावेज़ीकरण प्रणालियों में सामान्य रूप से होने वाले ट्रेसेस के मौन क्षरण को रोका जा सके।

Thorsten Schlathölter2026-03-17
💻 computer science

MapReplay: Trace-Driven Benchmark Generation for Java HashMap

यह शोध पत्र MapReplay का प्रस्ताव करता है, जो एक ट्रेस-संचालित बेंचमार्किंग पद्धति है जो HashMap प्रदर्शन के मूल्यांकन में अत्यधिक सरल माइक्रोबेंचमार्क और महंगी एप्लिकेशन बेंचमार्क दोनों की सीमाओं को दूर करने के लिए Java HashMap API अनुक्रमों को पुन: चलाने (replay) द्वारा कुशल, यथार्थवादी वर्कलोड उत्पन्न करता है।

Filippo Schiavio, Andrea RosÃ, Júnior Löff, Lubomír Bulej, Petr Tůma, Walter Binder2026-03-17
💻 computer science

LegacyTranslate: LLM-based Multi-Agent Method for Legacy Code Translation

यह शोध पत्र LegacyTranslate को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो प्रारंभिक अनुवाद, API ग्राउंडिंग और पुनरावृत्ति परिशोधन के लिए विशिष्ट LLMs का लाभ उठाकर एक वित्तीय उद्यम परिवेश में 2.5 मिलियन लाइनों के PL/SQL को सफलतापूर्वक जावा में आधुनिक बनाने के लिए बेहतर कंपाइलेशन और टेस्ट-पास दरों के साथ संपन्न होता है।

Zahra Moti, Heydar Soudani, Jonck van der Kogel2026-03-17