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cs.AI

24509 पेपर

🤖 machine learning

Efficient and Adaptive Human Activity Recognition via LLM Backbones

यह शोध पत्र एक कुशल और अनुकूलनीय मानव गतिविधि पहचान (Human Activity Recognition) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एक संरचित कनवल्शनल प्रोजेक्शन द्वारा ब्रिज किए गए और लो-रैंक अडैप्टेशन (LoRA) के माध्यम से अनुकूलित फ्रोजन, प्रीट्रेंड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को टेम्पोरल बैकबोन के रूप में उपयोग करता है, ताकि कंप्यूटेशनल लागत को काफी कम करते हुए मजबूत प्रदर्शन, डेटा दक्षता और सुदृढ़ क्रॉस-डेटासेट ट्रांसफर प्राप्त किया जा सके।

Aleksandr Bredikhin, Philippe Lalanda, German Vega2026-05-13
⚡ electrical engineering

Spectral Vision Transformer for Efficient Tokenization with Limited Data

यह शोध पत्र एक नवीन स्पेक्ट्रल विजन ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो कुशल टोकनाइजेशन और कम जटिलता के लिए स्पेक्ट्रल बेसिस गुणों का लाभ उठाता है, जो सीमित मेडिकल इमेजिंग डेटा पर विभिन्न मॉडलों में कम मापदंडों (पैरामीटर्स) के साथ समान या बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Alexandra G. Roberts, Maneesh John, Jinwei Zhang, Dominick Romano, Mert Sisman, Ki Sueng Choi, Heejong Kim, Mert R. Sabu (…)2026-05-13
🤖 AI

Boosting Omni-Modal Language Models: Staged Post-Training with Visually Debiased Evaluation

यह शोध पत्र OmniClean को प्रस्तुत करता है, जो एक विजुअली डिबायस्ड (visually debiased) बेंचमार्क है जो ओम्नी-मोडल मॉडल्स में फूले हुए लाभों को प्रकट करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि एक तीन-चरणीय पोस्ट-ट्रेनिंग रेसिपी (OmniBoost) एक छोटे 3B मॉडल को बहुत बड़े 30B समकक्ष से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम बनाती है, जो विजुअल शॉर्टकट्स पर निर्भर हुए बिना ऑडियो-विजुअल-लैंग्वेज साक्ष्यों को प्रभावी ढंग से एकीकृत करती है।

Che Liu, Lichao Ma, Xiangyu Tony Zhang, Yuxin Zhang, Haoyang Zhang, Xuerui Yang, Fei Tian2026-05-13
⚛️ quantum physics

Rethink the Role of Neural Decoders in Quantum Error Correction

यह शोध पत्र क्वांटम एरर करेक्शन के लिए न्यूरल डिकोडर्स को पांच आर्किटेक्चरल प्रतिमानों (paradigms) में एकीकृत करके और उन्हें FPGA हार्डवेयर पर मूल्यांकित करके उन्हें पुन: विश्लेषित करता है, जिससे यह पता चलता है कि व्यावहारिक परिनियोजन के लिए आवश्यक माइक्रोसेकंड-स्केल लेटेंसी प्राप्त करने के लिए डेटा स्केल, इंडक्टिव बायस और INT4 क्वांटाइजेशन महत्वपूर्ण हैं।

Ge Yan, Shanchuan Li, Yuxuan Du2026-05-13
🤖 machine learning

Scaling Laws and Tradeoffs in Recurrent Networks of Expressive Neurons

यह शोध पत्र ELM नेटवर्क का परिचय देता है, जो जटिल और अभिव्यंजक न्यूरॉन्स का उपयोग करने वाला एक आर्किटेक्चर है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक निश्चित पैरामीटर बजट के तहत, इष्टतम प्रदर्शन इकाइयों की संख्या, उनकी व्यक्तिगत जटिलता और कनेक्टिविटी के बीच एक गैर-तुच्छ (non-trivial) संतुलन से उत्पन्न होता है, जो सरल इकाइयों का उपयोग करने के मशीन लर्निंग के डिफ़ॉल्ट को चुनौती देता है।

Aaron Spieler, Georg Martius, Anna Levina2026-05-13
🤖 machine learning

Hölder Policy Optimisation

यह शोध पत्र HölderPO प्रस्तुत करता है, जो एक सामान्यीकृत पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क है जो ग्रेडिएंट एकाग्रता और वेरिएंस स्थिरता को संतुलित करने के लिए होल्डर मीन पैरामीटर को गतिशील रूप से समायोजित करता है, जिससे ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (GRPO) में फिक्स्ड एग्रीगेशन की सीमाओं को हल किया जाता है और गणितीय एवं कार्य-उन्मुख बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जाता है।

Yuxiang Chen, Dingli Liang, Yihang Chen, Ziqin Gong, Chenyang Le, Zhaokai Wang, Jiachen Zhu, Lingyu Yang, Jianghao Lin (…)2026-05-13
🤖 machine learning

Missing Old Logits in Asynchronous Agentic RL: Semantic Mismatch and Repair Methods for Off-Policy Correction

यह शोध पत्र एसिंक्रोनस एजेंटिक आरएल (asynchronous agentic RL) में महत्वपूर्ण "मिसिंग ओल्ड लॉजिट्स" (missing old logits) समस्या की पहचान करता है जो ऑफ-पॉलिसी करेक्शन सिमेंटिक्स को बाधित करती है, इन मानों को पुनः प्राप्त करने या अनुमान लगाने के लिए तीन सटीक रणनीतियों और एक अनुमानित विधि का प्रस्ताव करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि एक संशोधित PPO-EWMA दृष्टिकोण प्रशिक्षण गति और अनुकूलन प्रदर्शन दोनों में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Zhong Guan, Yongjian Guo, Haoran Sun, Wen Huang, Shuai Di, Xiong Jun Wu, Likang Wu, Hongke Zhao2026-05-13
🤖 AI

Clausal Deletion Backdoors for QBF: a Parameterized Complexity Approach

यह शोध पत्र क्लॉज़ल डिलीशन बैकडोर्स (clausal deletion backdoors) का उपयोग करके क्वांटिफाइड बुलियन फॉर्मूला (QBF) के लिए एक पैरामीटराइज्ड कॉम्प्लेक्सिटी दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, यह स्थापित करते हुए कि जबकि हॉर्न फॉर्मूला (Horn formulas) के लिए ऐसे बैकडोर्स खोजना W[1]-हार्ड है, 2-CNF और लीनियर इक्वेशन बेस क्लासेज के लिए यह समस्या फिक्स्ड-पैरामीटर ट्रेक्टेबल (fixed-parameter tractable) हो जाती है, जिससे पारंपरिक प्रीफिक्स प्रतिबंधों से परे QBF की सुग्राह्यता (tractability) की सैद्धांतिक समझ आगे बढ़ती है।

Leif Eriksson, Victor Lagerkvist, Sebastian Ordyniak, George Osipov, Fahad Panolan, Mateusz Rychlicki2026-05-13
🤖 AI

The Deepfakes We Missed: We Built Detectors for a Threat That Didn't Arrive

यह स्थिति पत्र (position paper) तर्क देता है कि मशीन लर्निंग समुदाय का सार्वजनिक हस्तियों के डीपफेक का पता लगाने पर एक दशक लंबा ध्यान वास्तविकता से विचलित हो गया है, क्योंकि वास्तविक प्रमुख खतरे गैर-सहमति वाली अंतरंग छवियों, वॉयस-क्लोन घोटालों और भावनात्मक धोखाधड़ी में बदल गए हैं, जो एक महत्वपूर्ण बाधा उत्पन्न कर रहे हैं जिसके लिए अनुसंधान एजेंडों के तत्काल पुनर्संतुलन की आवश्यकता है।

Shaina Raza2026-05-13
⚡ electrical engineering

Learning What Matters: Adaptive Information-Theoretic Objectives for Robot Exploration

यह शोध पत्र क्वाज़ी-ऑप्टिमल एक्सपेरिमेंटल डिज़ाइन (QOED) का प्रस्ताव करता है, जो एक अनुकूली सूचना-सैद्धांतिक उद्देश्य है जो अवलोकन योग्य पैरामीटर दिशाओं की पहचान करके और बाधा उत्पन्न करने वाले प्रभावों को दबाकर रोबोट अन्वेषण को बढ़ाता है, जिससे सिम्युलेटेड और वास्तविक दुनिया के कार्यों में डेटा दक्षता और नीति प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Youwei Yu, Jionghao Wang, Zhengming Yu, Wenping Wang, Lantao Liu2026-05-13