🤖 machine learning

The Growing Pains of Frontier Models: When Leaderboards Stop Separating and What to Measure Next

यह शोध पत्र एक नैदानिक ढांचे (diagnostic framework) का प्रस्ताव करता है जो फ्रंटियर मॉडल के प्रदर्शन को जनसंख्या युग्मन प्रवृत्तियों (population coupling trends) और प्रति-रिलीज़ अवशेषों (per-release residuals) में विभाजित करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि कोडिंग और तर्क क्षमताएं कैसे परस्पर क्रिया करती हैं, लैब के अनुसार कैसे भिन्न होती हैं, और समय के साथ कैसे विकसित होती हैं, जो अंततः वर्तमान लीडरबोर्ड के संतृप्त होने पर अगले सबसे सूचनात्मक बेंचमार्क चुनने के लिए एक रणनीतिक प्लेबुक प्रदान करता है।

Adil Amin2026-05-20
🤖 machine learning

Graph-Driven Cross-Industry Real-Time Monitoring Framework for Anti-Money Laundering Detection in Converged Mobility-Energy Supply Chain Networks

यह शोध पत्र एक ग्राफ-संचालित वास्तविक समय निगरानी ढांचे (GCRMF) का प्रस्ताव करता है जो अभिसरित गतिशीलता-ऊर्जा आपूर्ति श्रृंखला नेटवर्क के भीतर जटिल मनी लॉन्ड्रिंग योजनाओं का प्रभावी ढंग से पता लगाने और अनुकूलन करने के लिए एक क्रॉस-इंडस्ट्री हेट्रोजेनियस ग्राफ, टेम्पोरल डुअल-ग्राफ अटेंशन नेटवर्क और कंट्रास्टिव लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में F1 स्कोर में महत्वपूर्ण सुधार और फाल्स पॉजिटिव्स में कमी आती है।

Rong Liu, Xiaojun Xiao, Zhanqing Su2026-05-20
🤖 machine learning

Lost and Found in Translation: Variational Diagnostics for Neural Codebook Channels

यह शोध पत्र न्यूरल कोडबुक चैनल KedK_{e\to d} और एक संगत बर्नौली-KL (Bernoulli-KL) प्रमाण-पत्र प्रस्तुत करता है ताकि वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर्स (Variational Autoencoders) में मिसमैच्ड डिकोडिंग (mismatched decoding) के महत्वपूर्ण विफलता मोड का निदान और सीमा निर्धारण किया जा सके, जो उन मानक मेट्रिक्स द्वारा छोड़े गए अंतराल को संबोधित करता है जो केवल कोड उपयोग की पुष्टि करते हैं न कि एनकोडर-डिकोडर संरेखण (encoder-decoder alignment) की।

Yusuke Hayashi2026-05-20
🤖 machine learning

Transformers Linearly Represent Highly Structured World Models

सुडोकू समाधान के ट्रेसेस (traces) पर एक ट्रांसफार्मर को प्रशिक्षित करके, यह अध्ययन प्रकट करता है कि मॉडल आंतरिक रूप से डोमेन के बाधा बीजगणित (constraint algebra) के अनुरूप एक संरचित विश्व मॉडल (world model) का निर्माण करता है न कि सतही विशेषताओं का, और कार्य को हल करने के लिए "नेकेड-सिंगल" (naked-single) डिटेक्टर जैसे विरल, व्याख्या योग्य सर्किटों का उपयोग करता है।

Roman Kniazev, Nathanaël Fijalkow2026-05-20
🤖 machine learning

INSIGHTS: Demonstration-Based Summaries of Time Series Predictors

यह शोध पत्र INSIGHTS को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic), उपयोगकर्ता-केंद्रित ढांचा है जो डोमेन विशेषज्ञों को मॉडल व्यवहार की एक स्थिर और व्यापक समझ प्रदान करने के लिए टाइम सीरीज़ मॉडल्स के विविध, प्रदर्शन-आधारित वैश्विक सारांश उत्पन्न करता है, जो टाइम-सीरीज़ डेटा के लिए वैश्विक व्याख्यात्मकता (global explainability) में वर्तमान अंतराल को संबोधित करता है।

Bar Eini Porat, Rom Gutman, Uri Shalit, Ofra Amir2026-05-20
📊 statistics

When Individually Calibrated Models Become Collectively Miscalibrated

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि व्यक्तिगत रूप से कैलिब्रेटेड संभाव्य भविष्यवक्ता रणनीतिक अंतःक्रियाओं और सह-संबंधित विश्वासों के कारण बहु-एजेंट परिवेश में सामूहिक रूप से गलत कैलिब्रेटेड हो सकते हैं, जिससे प्रदर्शन में महत्वपूर्ण गिरावट आती है जिसे प्रोत्साहनों को संरेखित करने और मजबूती सुनिश्चित करने के लिए वीसीजी (VCG)-आधारित एकत्रीकरण अपनाने से प्रभावी ढंग से हल किया जा सकता है।

Zhaohui Wang2026-05-20
🤖 machine learning

SAGE: Shaping Anchors for Guided Exploration in RLVR of LLMs

यह शोध पत्र SAGE का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो एक गाइड फंक्शन के माध्यम से रिवर्स-KL एंकर डिस्ट्रीब्यूशन को नया रूप देकर LLMs में मानक RLVR की अन्वेषण सीमाओं को दूर करता है, जिससे गणितीय तर्क कार्यों पर pass@1 और pass@k दोनों में एक साथ सुधार प्राप्त होता है।

Chanuk Lee, Minki Kang, Sung Ju Hwang2026-05-20
🤖 machine learning

From Sparsity to Simplicity: Enabling Simpler Sequential Replacements via Sparse Attention Distillation

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि प्रीट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर्स में अटेंशन मैकेनिज्म की अंतर्निहित स्पैरसिटी (sparsity) का लाभ उठाकर, स्पैरसिटी-गाइडेड डिस्टिलेशन के माध्यम से जटिल सेल्फ-अटेंशन लेयर्स को सरल अनुक्रमिक मॉड्यूल (sequential modules) के साथ प्रभावी ढंग से बदला जा सकता है, जिससे सटीकता के नुकसान को न्यूनतम करते हुए इन्फरेंस लागत और मॉडल के आकार को काफी कम किया जा सकता है।

Yuxin Ren, Maxwell D Collins, Miao Hu, Huanrui Yang2026-05-20
🤖 machine learning

FLUIDSPLAT: Reconstructing Physical Fields from Sparse Sensors via Gaussian Primitives

FLUIDSPLAT एक सेंसर-कंडीशन्ड मॉडल पेश करता है जो व्याख्या योग्य एनिसोट्रोपिक गॉसियन प्रिमिटिव्स (anisotropic Gaussian primitives) का उपयोग करके विरल सतह सेंसरों से निरंतर प्रवाह क्षेत्रों (continuous flow fields) को पुनर्गठित करता है, जो सैद्धांतिक रूप से पूर्वाग्रह और विचलन के बीच संतुलन बनाने के लिए एक इष्टतम प्रिमिटिव संख्या स्थापित करता है और एरोडायनामिक बेंचमार्क पर अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करता है।

Huaxi Huang, Meng Li, Zhengqing Gao, Xi Zhou, Xiaoshui Huang, Xiao Sun2026-05-20
🤖 machine learning

EVA-0: Test-Time Model Evolution with Only Two Forward Passes per Sample

EVA-0 एक न्यूनतम ज़ीरो-ऑर्डर अनुकूलन ढांचा है जो प्रति नमूना केवल दो फॉरवर्ड पास के साथ कुशल टेस्ट-टाइम मॉडल विकास को सक्षम बनाता है, जो बैकप्रोपैगेशन के बिना मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और महत्वपूर्ण गति प्राप्त करने के लिए प्रमुख अनुकूलन बाधाओं को दूर करता है।

Guohao Chen, Shuaicheng Niu, Geng Li, Yunbei Zhang, Shilin Shan, Chunyan Miao, Jianfei Yang2026-05-20