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🤖 machine learning

Modelling Customer Trajectories with Reinforcement Learning for Practical Retail Insights

यह शोध पत्र रिटेल स्थानों में ग्राहक प्रक्षेपवक्र (ट्रैजेक्टरीज) के मॉडलिंग के लिए एक मैक्सिमम एंट्रॉपी सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह महंगी वास्तविक दुनिया के डेटा संग्रह की आवश्यकता के बिना स्टोर लेआउट अनुकूलन और लाभ अधिकतमकरण के लिए अधिक सटीक, व्यवहारिक रूप से आधारित अंतर्दृष्टि प्रदान करके TSP और PNN जैसे पारंपरिक ह्यूरिस्टिक्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ken Ming Lee, Paul Barde, Maxime C. Cohen, Derek Nowrouzezahrai2026-05-19
🤖 machine learning

When Fireflies Cluster; Enhancing Automatic Clustering via Centroid-Guided Firefly Optimization

यह शोध पत्र एक नवीन सेंट्रॉइड-निर्देशित फायरफ्लाई एल्गोरिदम वेरिएंट प्रस्तुत करता है जो एक बहु-उद्देश्यीय फिटनेस फंक्शन को टीएसपी-आधारित नेविगेशन पेनल्टी के साथ एकीकृत करके क्लस्टर्स की इष्टतम संख्या को स्वतः निर्धारित करता है और जटिल, गैर-समान डेटासेट में क्लस्टरिंग गुणवत्ता को बढ़ाता है, जो रोबोटिक सेंसर नेटवर्क अनुप्रयोगों में के-मीन्स (K-Means) की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

MKA Ariyaratne, Azwirman Gusrialdi, Yury Nikulin, Jaakko Peltonen2026-05-19
📊 statistics

Flowing with Confidence

यह शोध पत्र फ्लो मैचिंग विद कॉन्फिडेंस (FMwC) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी विधि है जो प्रति-नमूना (per-sample) कॉन्फिडेंस स्कोर की गणना करने के लिए इनपुट-निर्भर शोर (input-dependent noise) को इंजेक्ट करती है, जो मानक सैंपलिंग लागत पर बेहतर जनरेशन गुणवत्ता, प्रक्षेपवक्र संपादन (trajectory editing) और अनुकूली सैंपलिंग (adaptive sampling) को सक्षम बनाती है और सीखे गए वेलोसिटी फील्ड के डाइवर्जेंस के माध्यम से जनरेटिव प्रक्रिया के बारे में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।

Friso de Kruiff, Dario Coscia, Max Welling, Erik Bekkers2026-05-19
💻 computer science

OCCAM: Open-set Causal Concept explAnation and Ontology induction for black-box vision Models

OCCAM एक नवीन ढांचा है जो ओपन-सेट विजुअल कॉन्सेप्ट्स की खोज करके, ऑब्जेक्ट-लेवल इंटरवेंशन के माध्यम से उनके कारण प्रभाव (causal impact) को परिमाणित करके, और वैश्विक मॉडल रीजनिंग और पूर्वाग्रहों को प्रकट करने के लिए इस साक्ष्य को एक संरचित ऑन्टोलॉजी (ontology) में एकत्रित करके ब्लैक-बॉक्स विजन मॉडल्स की व्याख्या करता है।

Chiara Maria Russo, Simone Carnemolla, Simone Palazzo, Daniela Giordano, Concetto Spampinato, Matteo Pennisi2026-05-19
🤖 machine learning

Modality vs. Morphology: A Framework for Time Series Classification for Biological Signals

यह समीक्षा एक एकीकृत ढांचे का प्रस्ताव करती है जो यह प्रदर्शित करती है कि जैविक संकेतों की आंतरिक तरंग आकृति विज्ञान (waveform morphology), न कि विशिष्ट मॉडल वर्ग, टाइम सीरीज़ वर्गीकरण में प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता का प्राथमिक निर्धारक है, जिससे अधिक सामान्यीकरण योग्य और शारीरिक रूप से सार्थक डीप लर्निंग दृष्टिकोणों के डिजाइन को मार्गदर्शन मिलता है।

Jordan Tschida, Matthew Yohe, Edward Kane, Gavin Jager, Emma J. Reid, Tony G. Allen, Mark Story, Leanne Thompson, Joe Ho (…)2026-05-19
💻 computer science

AMR-SD: Asymmetric Meta-Reflective Self-Distillation for Token-Level Credit Assignment

यह शोध पत्र एसिमेट्रिक मेटा-रिफ्लेक्टिव सेल्फ-डिस्टिलेशन (AMR-SD) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो सुकराती संकेतों (Socratic hints) में नैदानिक संकेतों को संकुचित करके और स्पार्स, सटीक एडवांटेज मॉड्यूलेशन प्राप्त करने के लिए कॉज़ल इंफॉर्मेशन गेन को लागू करके LLM सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) में टोकन-स्तरीय क्रेडिट असाइनमेंट बाधा को दूर करता है, जिससे प्रशिक्षण पतन (training collapse) को रोका जा सकता है और जटिल तर्क बेंचमार्क पर मौजूदा बेसलाइन की तुलना में महत्वपूर्ण रूप से बेहतर प्रदर्शन किया जा सकता है।

Zhenlin Wei, Pu Jian, Yingzhuo Deng, Xiaohan Wang, Jiajun Chai, Zhexin Hu, Wei Lin, Shanbin Zhang, Guojun Yin2026-05-19
📊 statistics

Continuous Diffusion Scales Competitively with Discrete Diffusion for Language

यह शोधपत्र RePlaid को प्रस्तुत करता है, जो एक संभावना-आधारित (likelihood-based) निरंतर डिफ्यूजन भाषा मॉडल है, जो आधुनिक डिस्क्रीट मॉडलों के साथ संरचनात्मक संरेखण और अनुकूलित प्रशिक्षण के माध्यम से, प्रतिस्पर्धी स्केलिंग लॉ, श्रेष्ठ जनरेशन गुणवत्ता और एक नए स्टेट-ऑफ-द-आर्ट परप्लेक्सिटी बाउंड को प्राप्त करता है, जो इस धारणा को चुनौती देता है कि निरंतर डिफ्यूजन, डिस्क्रीट दृष्टिकोणों की तुलना में कम स्केलेबल है।

Zhihan Yang, Wei Guo, Shuibai Zhang, Subham Sekhar Sahoo, Yongxin Chen, Arash Vahdat, Morteza Mardani, John Thickstun2026-05-19
💻 computer science

VISAFF: Speaker-Centered Visual Affective Feature Learning for Emotion Recognition in Conversation

यह शोध पत्र VISAFF का प्रस्ताव करता है, जो एक ट्यूनिंग-मुक्त, वक्ता-केंद्रित ढांचा है जो बातचीत में भावना पहचान के लिए फ्रोजन विजन-लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, सक्रिय वक्ताओं के दृश्य संकेतों पर ध्यान केंद्रित करके और उच्च प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए उन्हें टेक्स्ट और ध्वनिक मोडैलिटीज़ के साथ गतिशील रूप से पूरक बनाकर महत्वपूर्ण रूप से कम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ कार्य करता है।

Linan ZHU, Zihao Zhai, Xiao Han, Yuqian Fu, Xiangfan Chen, Xiangjie Kong, Guojiang Shen2026-05-19
💬 NLP

STT-Arena: A More Realistic Environment for Tool-Using with Spatio-Temporal Dynamics

यह शोध पत्र STT-Arena प्रस्तुत करता है, जो टूल-उपयोग कार्यों में स्थानिक-कालिक व्यवधानों (spatio-temporal disruptions) के प्रति बड़े भाषा मॉडलों की अनुकूलन क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए एक यथार्थवादी बेंचमार्क है, जो वर्तमान मॉडलों में महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतराल को प्रकट करता है और एक परिष्कृत प्रशिक्षण दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो एक विशिष्ट एजेंट तैयार करता है जो अत्याधुनिक प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Tingfeng Hui, Hao Xu, Pengyu Zhu, Hongsheng Xin, Kun Zhan, Sen Su, Chunxiao Liu, Ning Miao2026-05-19
💻 computer science

StableHand: Quality-Aware Flow Matching for World-Space Dual-Hand Motion Estimation from Egocentric Video

StableHand एक गुणवत्ता-जागरूक फ्लो-मैचिंग फ्रेमवर्क है जो चार-चैनल गुणवत्ता संकेत के माध्यम से प्रति-फ्रेम अवलोकन विश्वसनीयता के अनुसार गतिशील रूप से अनुकूलित होकर, एगोसेंट्रिक वीडियो से वर्ल्ड-स्पेस डुअल-हैंड मोशन एस्टीमेशन में सुधार करता है, जिससे अवरोधों (occlusions) और लुप्त डेटा को संभालने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Huajian Zeng, Chaohua Yao, Yuantai Zhang, Jiaqi Yang, Rolandos Alexandros Potamias, Xingxing Zuo2026-05-19