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cs.AI

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📊 statistics

A Stochastic--Geometric Theory of Scaling Laws in Grokking

यह शोध पत्र एक स्टोकेस्टिक-जियोमेट्रिक सिद्धांत प्रस्तावित करता है जो ग्रोकिंग (grokking) को एडम (Adam) के पैरामीटर स्पेस के भीतर एक मेमोराइजेशन शेल (memorization shell) से जनरलाइजेशन कोर (generalization core) में अनुकूलन-प्रेरित संक्रमण (optimization-induced transition) के रूप में समझाता है, जिससे लर्निंग रेट, बैच साइज और रेगुलराइजेशन के आधार पर डिले टाइम (delay time) के लिए स्केलिंग लॉ (scaling laws) को व्युत्पन्न और मान्य किया जाता है।

Róisín Luo, Christian Gagné, Jonas Ngnawé, Ihsan Ullah, Karyn Morrissey2026-07-10
💬 NLP

Where do LLMs Fall Short in CBT-Guided Affective Reasoning?

यह शोध पत्र यह प्रकट करता है कि जहाँ LLMs के पास मजबूत सैद्धांतिक CBT ज्ञान है, वहीं वे रणनीतिक हस्तक्षेपों के बजाय सत्यापन और प्रतिबिंब (validation and reflection) पर डिफ़ॉल्ट होने के कारण इसे व्यवहार में प्रभावी ढंग से लागू करने में विफल रहते हैं, एक ऐसी सीमा जो 'मल्टीपल चेन-ऑफ-थॉट' जैसी उन्नत प्रॉम्प्टिंग तकनीकों के साथ भी बनी रहती है और जिसे एक नए "प्रोटोकॉल लीवरेज फोर्स" मीट्रिक द्वारा मापा गया है जो न्यूनतम व्यवहारिक बदलाव दर्शाता है।

Vaishnavi Sinha, Pooja Guttal, Pranay Deep Reddy Katike, Vishal Sinha, Gerald Ndawula, Lira Yoon, Andrea Kleinsmith, Man (…)2026-07-10
🤖 machine learning

LLM for the development of FCM

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक स्थानीय लार्ज लैंग्वेज मॉडल (Qwen2.5-32B), अनफ़िल्टर्ड ट्रिपएडवाइजर होटल समीक्षाओं से मात्रात्मक डेटा निकालने के लिए और एक डेटा-संचालित फजी कॉग्निटिव मैप (Fuzzy Cognitive Map) का निर्माण एवं सत्यापन करने के लिए, जो समीक्षकों की प्राथमिकताओं को स्टार रेटिंग के साथ प्रभावी ढंग से सह-संबंधित करता है, का उपयोग कर सकता है।

Alexis Kafantaris2026-07-10
💻 computer science

Towards the Explainability of Temporal Graph Networks via Memory Backtracking and Topological Attribution

यह शोध पत्र MemExplainer का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो टोपोलॉजी एट्रिब्यूशन (topology attribution) और मेमोरी बैकट्रैकिंग ट्रीज़ (memory backtracking trees) को पेश करके टेम्पोरल ग्राफ नेटवर्क्स की व्याख्यात्मकता (explainability) को बढ़ाता है ताकि भविष्यवाणियों पर ऐतिहासिक घटनाओं के प्रभाव को मापा जा सके, जिससे यह विभिन्न टेम्पोरल ग्राफ कार्यों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yazheng Liu, Xi Zhang, Sihong Xie, Hui Xiong2026-07-10
💻 computer science

LLT: Local Linear Transformer for PDE Operator Learning

यह शोध पत्र लोकल लीनियर ट्रांसफॉर्मर (LLT) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन न्यूरल ऑपरेटर आर्किटेक्चर है जो विविध विविक्तीकरणों (discretizations) और मेश प्रकारों में PDE समाधान मानचित्रों को कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से सीखने के लिए लीनियर ग्लोबल अटेंशन को लोकल स्पेशियल मिक्सिंग के साथ जोड़ता है, जबकि यह मानक ट्रांसफॉर्मर्स में निहित क्वाड्रेटिक स्केलिंग और स्थानीय पूर्वाग्रह (local bias) की कमी को दूर करता है।

Oded Ovadia, Eli Turkel2026-07-10
💻 computer science

ReCoLoRA: Spectrum-Aware Recursive Consolidation for Continual LLM Fine-Tuning

ReCoLoRA एक स्पेक्ट्रम-जागरूक निरंतर फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क है जो प्रभावी भारों (weights) को फ्रोजन अवशेषों (frozen residuals) और अपडेटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट्स में पुन: विघटित करके लो-रैंक एडेप्टर्स को पुनरावर्ती रूप से समेकित करता है, जिससे कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंगिंग को रोका जा सकता है और मौजूदा विधियों की तुलना में कम मापदंडों के साथ बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है।

Wentao Lu2026-07-10
💻 computer science

SHIFT: Survival Prediction from Incomplete and Heterogeneous Genomic Data

यह शोध पत्र SHIFT को प्रस्तुत करता है, जो एक मिसिंगनेस-अवेयर (missingness-aware) ट्रांसफार्मर मॉडल है जो इम्प्यूटेशन (imputation) की आवश्यकता के बिना या साझा जीन तक विश्लेषण को प्रतिबंधित किए बिना, सीधे अपूर्ण फीचर इनपुट को प्रोसेस करके विषम जीनोमिक डेटासेट में सुदृढ़ सर्वाइवल प्रेडिक्शन (survival prediction) को सक्षम बनाता है।

Muhammet Sami Yavuz, Ayhan Can Erdur, Sabri Mustafa Kahya, Benedikt Wiestler, Jana Lipkova2026-07-10
💻 computer science

Collective Intelligence with Foundation Models

यह शोध पत्र एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो फाउंडेशन मॉडल्स का लाभ उठाता है, जहाँ एक विषम विशिष्ट एजेंटों का समूह (हेटरोजीनियस एनसेंबल), न कि रेडंडेंट होमोजेनियस एजेंट, सहयोगात्मक ड्राफ्टिंग, आलोचना और सर्वसम्मति संश्लेषण के माध्यम से तर्क की सटीकता, त्रुटि पहचान और समाधान विश्वसनीयता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

J. de Curtò, I. de Zarzà2026-07-10
🤖 machine learning

Jet-Long: Efficient Long-Context Extension with Dynamic Bifocal RoPE

Jet-Long एक ट्यूनिंग-मुक्त, ज़ीरो-शॉट विधि है जो लघु-संदर्भ निष्ठा (short-context fidelity) और दीर्घ-संदर्भ एक्सट्रपलेशन (long-context extrapolation) को संतुलित करने के लिए RoPE रीस्केलिंग कारकों को गतिशील रूप से अनुकूलित करती है, जो एक कुशल द्वि-फोकल अटेंशन (bifocal attention) तंत्र के माध्यम से न्यूनतम इन्फरेंस ओवरहेड के साथ दीर्घ-संदर्भ बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करती है।

Haozhan Tang, Zerui Wang, Yuxian Gu, Song Han, Han Cai2026-07-10
🤖 machine learning

Architecture Generalization with MetaNCA

यह शोध पत्र MetaNCA को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन वेट ट्रांसफॉर्मर (Weight Transformer) आर्किटेक्चर का उपयोग करने वाला एक ढांचा है जो स्थानीय स्व-संगठन नियमों को सीखने के लिए नियोजित करता है, जिससे बैकप्रोपैगेशन के बिना विभिन्न आर्किटेक्चर में विविध और सामान्यीकरण योग्य न्यूरल नेटवर्क वेट्स उत्पन्न करना सक्षम होता है।

Meet Barot, Daniel Berenberg, Sina Khajehabdollahi2026-07-10