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🤖 machine learning

TypiCore: A Hybrid Active Query Strategy for Class-Incremental Learning on Time Series

यह शोध पत्र TypiCore को प्रस्तुत करता है, जो टाइम सीरीज़ पर क्लास-इन्क्रीमेंटल लर्निंग के लिए एक नवीन हाइब्रिड एक्टिव क्वेरी रणनीति है, जो प्रतिनिधि मेमोरी बफ़र्स बनाने के लिए टिपिकैलिटी (typicality) और डाइवर्सिटी (diversity) आधारित नमूना चयन के बीच बारी-बारी से कार्य करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में लेबल दक्षता और प्रदर्शन में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है और एनोटेशन बजट के एक अंश के साथ पूर्णतः पर्यवेक्षित परिणामों के बराबर पहुँचता है।

Gabor Szucs, Samuel Jacsev, Marcell Nemeth, Davide Dalle Pezze, Gian Antonio Susto2026-07-21
🤖 AI

Verify, Repair, Repeat, or Stop? Robust Stopping for Noisy Verify-Repair Loops in LLM Agents

यह शोध पत्र VRR-Stop प्रस्तुत करता है, जो एक शोर-जागरूक विश्वास फ़िल्टरिंग तंत्र (noise-aware belief filtering mechanism) और एक फॉलबैक गार्ड का उपयोग करने वाला एक सुदृढ़ ढांचा है, जो शोर वाले वेरीफाई-रिपेयर लूप्स के लिए इष्टतम स्टॉपिंग पॉइंट निर्धारित करने हेतु बनाया गया है, जो अनावश्यक मरम्मत राउंड को कम करते हुए अंतिम योजना की वैधता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Yitao Wu, Si Shen, Rui Yang, Hong Peng, Bin Hu2026-07-21
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OrientSAM: Mitigating Camera-Centric Shortcut in Multimodal Spatial Reasoning via Orientation-Aware Spatial Alignment

यह शोध पत्र OrientSAM को प्रस्तुत करता है, जो एक ओरिएंटेशन-अवेयर (अभिविन्यास-जागरूक) स्थानिक संरेखण ढांचा है जो स्पष्ट ओरिएंटेशन जानकारी को इंजेक्ट करके और मजबूत एलोसेंट्रिक (विषय-केंद्रित) स्थानिक तर्क को सक्षम करने के लिए करिकुलम लर्निंग का उपयोग करके मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में कैमरा-केंद्रित शॉर्टकट्स को कम करता है।

Wenxiao Fan, Hang Yin, Kan Li2026-07-21
🤖 machine learning

Beyond Objective Expressivity: Geometry Preservation in Multimodal Contrastive Learning

यह शोध पत्र एनकोडर जैकोबियन कंडीशनिंग (encoder Jacobian conditioning) को ट्राइमोडल कंट्रास्टिव लर्निंग (trimodal contrastive learning) के लिए एक महत्वपूर्ण कारक के रूप में पहचानता है और ज्यामिति-संरक्षण वाले एनकोडर्स (geometry-preserving encoders) का प्रस्ताव करता है जो, सरल वास्तुशिल्प संशोधनों के माध्यम से, स्पेक्ट्रल कोलैप्स (spectral collapse) और प्रवर्धन (amplification) को रोककर मल्टीमोडल संरेखण (multimodal alignment) और रिट्रीवल प्रदर्शन में सुधार करते हैं।

Tillmann Rheude, Roland Eils, Benjamin Wild2026-07-21
🤖 machine learning

Uncovering Latent Reasoning Strategies in Language Models

यह शोध पत्र एक वेरिएशनल इन्फरेंस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो लेटेंट रीजनिंग स्ट्रैटेजीज़ को उजागर करने के लिए एक प्री-ट्रेन्ड लैंग्वेज मॉडल के रिस्पॉन्स डिस्ट्रीब्यूशन को एक राउटर और एक जनरेटर में विभाजित करता है, जो यह सुनिश्चित करने के लिए कि लेटेंट कोड्स स्ट्रैटेजी-संबंधित विविधताओं को कैप्चर करें हाई बेस-मॉडल सरप्राइज़ल वाले टोकन्स को प्राथमिकता देकर पोस्टीरियर कोलैप्स पर विजय प्राप्त करता है।

Awni Altabaa, John Lafferty2026-07-21
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ProEvent: An Event-centric Benchmark for Proactive Agents

यह शोध पत्र ProEvent को प्रस्तुत करता है, जो इंस्टेंट मैसेजिंग चैट से उपयोगकर्ता की घटनाओं को स्वायत्त रूप से ट्रैक करने की प्रोएक्टिव एजेंटों की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए पहला इवेंट-केंद्रित बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान बड़े भाषा मॉडल (LLMs) समय निर्धारण (timing), घटना रद्द होने (event cancellation) और निहित तर्क (implicit reasoning) के मामले में काफी संघर्ष करते हैं।

Guanzhen Li, Liangming Pan, Leye Wang2026-07-21
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LaT: LLM-as-Trainer for Multi-Task Vehicle Routing Solvers

यह शोध पत्र LaT का प्रस्ताव करता है, जो एक प्लग-एंड-प्ले प्रशिक्षण प्रतिमान (paradigm) है जो क्रॉस-टास्क सत्यापन मेट्रिक्स के आधार पर चरण-वार मार्गदर्शन वेक्टर (guidance vectors) उत्पन्न करने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित लार्ज लैंग्वेज मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे पारंपरिक मेटा-लर्निंग की उच्च कम्प्यूटेशनल लागत के बिना विविध व्हीकल रूटिंग प्रॉब्लम वेरिएंट्स में मल्टी-टास्क न्यूरल सॉल्वर्स के प्रदर्शन और सामान्यीकरण को बढ़ाया जा सकता है।

Yang Wang, Ya-Hui Jia, Wei-Neng Chen, Yi Mei, Wen Song, Zhiguang Cao2026-07-21
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Learning to Detect Cross-Modal Negation: An Analysis of Latent Representations and an Attention-Based Solution

यह शोध पत्र मानक विजन-लैंग्वेज मॉडल लेटेंट स्पेस में क्रॉस-मोडल नेगेशन डिटेक्शन की गैर-पृथक्करणीयता (non-separability) को उजागर करते हुए और महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त करने के लिए भाषाई संदर्भ और स्व-पर्यवेक्षित वीडियो प्रतिनिधित्व का लाभ उठाने वाले एक नवीन क्रॉस-मोडल अटेंशन आर्किटेक्चर का प्रस्ताव देते हुए, क्रॉस-मोडल नेगेशन डिटेक्शन की चुनौती को संबोधित करता है।

Ali AbuSaleh, Leon Hammerla, Alexander Mehler2026-07-21
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SR-Agent: An Experience-Driven Agentic Framework for Post-Ranking Strategies Refinement in E-Commerce Recommendation

यह शोध पत्र SR-Agent को प्रस्तुत करता है, जो पहला तैनात एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो यूजर सिमुलेशन, डायग्नोस्टिक विश्लेषण और बाधित एक्शन निष्पादन को एकीकृत करके औद्योगिक ई-कॉमर्स अनुशंसा प्रणालियों में पोस्ट-रैंकिंग रणनीतियों के निरंतर परिशोधन को स्वचालित करता है, जिसके परिणामस्वरूप ऑर्डर वॉल्यूम और यूजर एंगेजमेंट में मापने योग्य सुधार होता है और साथ ही परिचालन लागत में भी उल्लेखनीय कमी आती है।

Hanchen Yang, Kaiwen Yang, Junpeng Zhuang, Yang He, Keting Cen, Bochao Liu, Zhongbo Sun, An Liu, Zhongteng Han, Chenyi L (…)2026-07-21
🤖 machine learning

MXSens: Sensitivity-Aware Mixed-Precision Quantization for Efficient LLM Inference

MXSens एक प्रशिक्षण-मुक्त, संवेदनशीलता-जागरूक मिश्रित-परिशुद्धता क्वांटाइजेशन विधि है जो कॉलम- और लेयर-वार संवेदनशीलता के आधार पर LLM वेट्स को परिवर्तनीय मेंटिसा बिटविड्थ (4/6/8) आवंटित करती है, जो प्रभावी रूप से आउटलायर-प्रेरित सटीकता गिरावट को कम करती है और मौजूदा स्टेट-ऑफ-द-आर्ट बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए हार्डवेयर-कुशल माइक्रोस्केलिंग फॉर्मेट का लाभ उठाती है।

Simla Burcu Harma, Danila Mishin, Zhengyuan Su, Ayan Chakraborty, Elizaveta Kostenok, Dongho Ha, Babak Falsafi, Martin J (…)2026-07-21