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और कहानियाँ
9 कहानियांनवीनता
Paper proposes lower-cost pruning for Transformer models during fine-tuning
REP-LIE estimates which Transformer weights to remove using gradients from LoRA low-rank matrices, aiming to reduce the resources required for model pruning and subsequent fine-tuning.arxiv.orgनवीनता
Study identifies when neural-network surrogates improve optimization
A new arXiv preprint argues that neural-network surrogates help optimization only when they assist candidate selection within a bounded neighborhood and leave the underlying acceptance mechanism intact.arxiv.orgनवीनता
AFDBench tests whether AI can write National Weather Service forecast discussions from weather data
A new preprint introduces AFDBench, a benchmark for testing whether language models can turn structured AI weather forecasts into accurate, professionally written National Weather Service discussions.arxiv.orgनवीनता
Preprint explains what reinforcement learning changes inside language models
A new preprint breaks down reinforcement-learning post-training for language models, examining how rewards, prompts, model scale and prior behavior shape the results.arxiv.orgनवीनता
MacroAgent uses LLM-designed heuristics to improve chip macro legalization
An arXiv preprint describes MacroAgent, a four-stage framework that uses large language models to discover contour algorithms for arranging large circuit components. The authors report improved layout regularity, shorter routed wirelength and better end-to-end results on TILOS, Chipyard and Cadence Innovus evaluations.arxiv.orgनवीनता
Paper proposes adaptive graph-or-language handoffs for multi-agent LLMs
Routed Graph Handoff uses a lightweight language-model router to choose between structured dependency graphs and natural-language messages when AI agents delegate tasks.arxiv.orgनवीनता
DataKernelBench परीक्षण करता है कि क्या LLM GPU डेटाबेस क्वेरीज़ को अनुकूलित कर सकते हैं
एक नया बेंचमार्क मूल्यांकन करता है कि क्या भाषा मॉडल डेटाबेस-शैली के प्रश्नों के लिए जीपीयू कोड उत्पन्न और सुधार सकते हैं, एक एच100 जीपीयू पर 2.11× तक और चार एच100 जीपीयू पर 2.54× तक की पेपर रिपोर्टिंग स्पीडअप के साथ।arxiv.orgसुरक्षा
Paper reports bit-flip attack that can drive mixture-of-experts LLMs into long generation loops
A paper accepted at EMNLP 2026 reports that flipping routing-layer bits in mixture-of-experts language models can sharply inflate output length, potentially creating an availability and inference-cost risk.arxiv.orgनवीनता
Claim-locked reporting aims to keep AI-generated scientific claims tied to evidence
An arXiv preprint proposes fixing a report’s evidence, numbers, directions and permitted wording before an LLM generates connective prose. The authors report higher cross-run reproducibility than a hybrid template in fMRI and randomized-trial reporting, alongside lower observed token use and median latency in one…arxiv.org
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