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cs.AI

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📊 statistics

Fixed-Confidence Best-Arm Identification for Causal Mediation Analysis

यह शोध पत्र कॉज़ल मीडिएशन एनालिसिस (causal mediation analysis) में अपेक्षित नेचुरल डायरेक्ट पोटेंशियल आउटकम (expected natural direct potential outcome) को अधिकतम करने वाले ट्रीटमेंट की कुशलतापूर्वक पहचान करने के लिए 'ट्रैक-एंड-स्टॉप' (Track-and-Stop) फ्रेमवर्क पर आधारित एक फिक्स्ड-कॉन्फिडेंस बेस्ट-आर्म आइडेंटिफिकेशन एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जो एसिम्प्टोटिक ऑप्टिमलिटी (asymptotic optimality) प्राप्त करता है और एक बड़े पैमाने के वास्तविक विज्ञापन डेटासेट पर मान्य किया गया है।

Harsh Shrivastava, Yuta Kawakami, Junpei Komiyama, Jin Tian2026-07-07
🔢 mathematics

Regime-Conditional Stabilisation of LLM-Augmented Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

यह शोध पत्र यह पहचान करता है कि सहकारी मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (multi-agent reinforcement learning) में LLM-जनित रिवॉर्ड वेट्स को गतिशील रूप से अपडेट करना स्टेशनैरिटी मान्यताओं का उल्लंघन करता है और प्रशिक्षण को अस्थिर करता है, तथा तीन अलग-अलग श्रेणियों में, जो बेसलाइन एजेंट की सक्षमता द्वारा परिभाषित हैं, प्रदर्शन को प्रभावी ढंग से स्थिर करने के लिए फेज-बेस्ड फ्रीज (Phase-Based Freeze) और EMA स्मूथिंग रणनीतियों का प्रस्ताव करता है।

Faid Keddouri, Sohaib Houhou, Aissa Boulmerka, Nadir Farhi2026-07-07
🔢 mathematics

Two Black Boxes, One Solver: Encoder Probing and Decoder Attribution for Neural Multi-Attribute VRP under Hard-Mask and Recourse Decoders

यह शोध पत्र एनकोडर प्रोबिंग और डिकोडर एट्रिब्यूशन तकनीकों को संयोजित करके न्यूरल मल्टी-एट्रीब्यूट व्हीकल रूटिंग प्रॉब्लम सॉल्वर्स की व्याख्या करने के लिए एक एकीकृत प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि ग्राफ इंडक्टिव बायस और रिसोर्स ट्रेनिंग रिजीम्स, बाधाओं की प्रतिनिधिक स्पष्टता और अव्यवहार्य निर्णयों के लिए कार्रवाई योग्य, काउंटरफैक्चुअल स्पष्टीकरणों के निर्माण, दोनों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं।

Sohaib Afifi2026-07-07
⚡ electrical engineering

Lyapunov-Guided Training for Hardware-Safe Neural Networks Under Fixed-Point Arithmetic

यह शोध पत्र एक लयापुनोव-निर्देशित (Lyapunov-guided) प्रशिक्षण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो फिक्स्ड-पॉइंट ओवरफ्लो-प्रेरित अस्थिरता को दबाने के लिए मोनोटोन स्टेट प्रोजेक्शन को लागू करता है, जिससे संसाधन-बाधित हार्डवेयर पर विश्वसनीय निम्न-परिशुद्धता (low-precision) न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण और अनुमान सक्षम होता है।

Anis Hamadouche, Amir Hussain2026-07-07
📊 statistics

Wasserstein Residuals: Learning Gradient Flows from Population Dynamics

यह शोध पत्र "स्टिचिंग" (stitching) नामक एक नवीन कण-आधारित विधि प्रस्तुत करता है जो एक अवशिष्ट हानि (residual loss) के माध्यम से निरंतरता समीकरणों को लागू करके जनसंख्या गतिशीलता को वासरस्टीन ग्रेडिएंट फ्लो (Wasserstein gradient flows) के रूप में पुनर्गठित करता है, जो पारंपरिक JKO-आधारित दृष्टिकोणों के लिए एक सिमुलेशन-मुक्त, सुदृढ़ और अत्याधुनिक विकल्प प्रदान करता है।

Markus Heinonen, Yair Shenfeld, Ricardo Baptista, Daniel Waxman, Dmitry Batenkov, Tim Cooijmans, Eli Bingham2026-07-07
⚛️ quantum physics

HamQASBench: A Hamiltonian-Informed Diagnostic Benchmark for Evaluating Quantum Architecture Search

यह शोध पत्र HamQASBench को प्रस्तुत करता है, जो एक हैमिल्टोनियन-सूचित नैदानिक बेंचमार्क (diagnostic benchmark) है जो आणविक उदाहरणों को हैमिल्टोनियन गुणों के आधार पर संरचनात्मक स्तरों में वर्गीकृत करके और बहु-आयामी मेट्रिक्स का उपयोग करके क्वांटम आर्किटेक्चर सर्च विधियों का मूल्यांकन करता है ताकि उन विफलता मोडों—जैसे कि ओवर-पैरामीट्राइजेशन और प्रतिनिधित्व संबंधी बाधाओं—को उजागर किया जा सके जो पारंपरिक ऊर्जा-आधारित मूल्यांकनों के लिए अदृश्य हैं।

Jiayang Niu, Akib Karim, Yan Wang, Jie Li, Ke Deng, Azadeh Alavi, Muhammad Usman, Yongli Ren2026-07-07
📊 statistics

TREK: Distill to Explore, Reinforce to Refine

TREK एक सामान्य, चरणबद्ध प्रशिक्षण ढांचा है जो बाहरी या आंतरिक शिक्षकों से सत्यापित उम्मीदवार समाधानों के माध्यम से कठिन प्रॉम्प्ट्स पर एक मॉडल की अन्वेषण क्षमताओं का विस्तार करने के लिए फॉरवर्ड-KL डिस्टिलेशन का उपयोग करके ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (GRPO) को बढ़ाता है, जिससे जटिल गणितीय और एजेंटिक रीजनिंग कार्यों पर अभिसरण को गति मिलती है और प्रदर्शन में सुधार होता है।

Yuanda Xu, Zhengze Zhou, Kayhan Behdin, Jelena Markovic-Voronov, Hejian Sang, Xiaomin Li, Wenhui Zhu, Xinchen Du, Aida R (…)2026-07-07
📊 statistics

What Does a Discrete Diffusion Model Learn?

यह शोध पत्र यह सिद्ध करके कि नकारात्मक ELBO, डेटा एंट्रॉपी और एक पाथ KL डाइवर्जेंस के ठीक बराबर है, डिस्क्रीट डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए एक कठोर सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करता है, जिससे विभिन्न लॉस फंक्शन्स (जैसे कि डिनोइजिंग, स्कोर, और ब्रिज प्लग-इन) को एक एकल इष्टतम ओरेकल जंप रेट के कोऑर्डिनेट ट्रांसफॉर्मेशन के रूप में एकीकृत किया जा सके और इन दृष्टिकोणों के लिए सटीक विश्लेषणात्मक रूपांतरण और इनिशियलाइजेशन कैलिब्रेशन प्रदान किया जा सके।

Rodrigo Casado Noguerales, Bernhard Schölkopf, Thomas Hofmann, Aran Raoufi2026-07-07
🤖 AI

Causal Explanations for Image Classifiers

यह शोधपत्र ReX को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ब्लैक-बॉक्स फ्रेमवर्क है जो औपचारिक वास्तविक कार्य-कारणता (actual causality) सिद्धांत पर आधारित है, जो इमेज क्लासिफायर के लिए कुशल, न्यूनतम और उच्च-गुणवत्ता वाले स्पष्टीकरणों की गणना करता है, और गति तथा स्पष्टीकरण के आकार दोनों में मौजूदा अत्याधुनिक उपकरणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Hana Chockler, David A. Kelly, Daniel Kroening, Youcheng Sun2026-07-03
🤖 machine learning

Learning 3D-Gaussian Simulators from RGB Videos

यह शोध पत्र 3DGSim का प्रस्ताव करता है, जो एक एंड-टू-एंड सीखा गया 3D सिम्युलेटर है जो मल्टी-व्यू RGB डेटा से यथार्थवादी नोवेल व्यू वीडियो उत्पन्न करने और भौतिक अंतःक्रियाओं को सीधे कैप्चर करने के लिए 3D पुनर्निर्माण, पार्टिकल डायनेमिक्स प्रेडिक्शन और टेम्पोरल एग्रीगेशन को एकीकृत करता है, जिसमें बिना किसी विशेषाधिकार प्राप्त 3D ग्राउंड ट्रुथ की आवश्यकता नहीं होती है।

Mikel Zhobro, Andreas René Geist, Georg Martius2026-07-03