💻 computer science

Veriphi: Attack-Guided Neural Network Verification with Dataset-Dependent Training Methods

यह शोध पत्र Veriphi को प्रस्तुत करता है, जो एक GPU-त्वरित सत्यापन प्रणाली है जो प्रतिकूल हमलों (adversarial attacks) को औपचारिक प्रमाणन (formal certification) के साथ जोड़ती है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण विधियों की प्रभावशीलता मौलिक रूप से डेटासेट पर निर्भर है, जो इस धारणा को चुनौती देती है कि प्रमाणित प्रशिक्षण (certified training) सार्वभौमिक रूप से प्रतिकूल प्रशिक्षण (adversarial training) से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Pratik Deshmukh, Kartik Arya, Vasili Savin2026-06-19
💻 computer science

Structured Representation Learning with Locally Linear Embeddings and Adaptive Feature Fusion

संरचित मैनिफोल्ड्स (structured manifolds) और अनुकूली गेटिंग (adaptive gating) के तंत्रिका वैज्ञानिक सिद्धांतों से प्रेरित, यह शोध पत्र एक नवीन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो डायनेमिक्स-विशिष्ट और रिवॉर्ड-विशिष्ट विशेषताओं को अलग करने और उन्हें गतिशील रूप से संलयित करने के लिए स्थानीय रैखिक एम्बेडिंग (locally linear embeddings) और एक अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करता है, जिससे बेंचमार्क कार्यों पर सीखने की दक्षता और प्रदर्शन में सुधार होता है।

Somjit Nath, Jackson J Cone, Derek Nowrouzezahrai, Samira Ebrahimi Kahou2026-06-19
💻 computer science

MagpieTTS-LF: Inference-Time Long-Form Speech Generation Without Training on Long-Form data

मैगपाई टीटीएस-एलएफ (MagpieTTS-LF) एक इन्फरेंस-टाइम विधि है जो सॉफ्ट अटेंशन प्रायर्स (soft attention priors), एक स्टेटफुल इन्फरेंस एल्गोरिदम और हिस्ट्री-अवेयर टेक्स्ट एनकोडिंग को पेश करके, मॉडल को पुनरप्रशिक्षित किए बिना, प्रोसोडिक ड्रिफ्ट (prosodic drift) और स्पीकर विसंगतियों को हल करते हुए सुसंगत, दीर्घ-रूप भाषण उत्पादन को सक्षम बनाता है।

Subhankar Ghosh, Jason Li, Paarth Neekhara, Shehzeen Hussain, Ryan Langman, Xuesong Yang, Roy Fejgin2026-06-19
💻 computer science

SFT Overtraining Predicts Rank Inversion via Entropy Collapse Under RLVR

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि अत्यधिक सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) रोलआउट वितरण को संकुचित कर सकती है, जिससे एंट्रॉपी कोलैप्स (entropy collapse) होता है जो ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (GRPO) प्रशिक्षण में रैंक इनवर्जन और प्रदर्शन में गिरावट का कारण बनता है, एक ऐसा विफलता मोड जिसे प्री-आरएल (pre-RL) एंट्रॉपी और प्रारंभिक GRPO डायनेमिक्स की निगरानी करके अनुमानित और कम किया जा सकता है।

Siddharth Aphale, Kelly Liu2026-06-19
💻 computer science

Neural Phase Correlation

यह शोध पत्र "न्यूरल फेज कोरिलेशन" प्रस्तुत करता है, जो शास्त्रीय फेज कोरिलेशन विधि का एक सीखा हुआ सामान्यीकरण है जो रिजिड और नॉन-रिजिड विरूपणों को संभालने के लिए ट्रांसफॉर्मेशन बेसिस को सीखता है, चिकित्सा इमेज रजिस्ट्रेशन में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है और अवलोकन युग्मों से क्वांटम मैकेनिकल गुणों को सफलतापूर्वक पुनर्प्राप्त करता है।

Cole Reynolds2026-06-19
💻 computer science

PSyGenTAB: A Privacy-Preserving Framework for Synthetic Clinical Tabular Data Generation via Constrained Optimization

PSyGenTAB एक गोपनीयता-संरक्षित जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो ऑगमेंटेड लैग्रेंजियन मेथड के माध्यम से कंस्ट्रेंड ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है ताकि सिंथेटिक क्लिनिकल टैबुलर डेटा उत्पन्न किया जा सके जो सख्त गोपनीयता सुरक्षा और डाउनस्ट्रीम मेडिकल एआई कार्यों के लिए आवश्यक क्लिनिकल पैटर्न एवं उपयोगिता के संरक्षण के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाता है।

Arshia Ilaty, Hossein Shirazi, Manasi Chitale, Kedar Hegde, Dhanalakshmi Ramesh, Rashmi S. Manjunath, Amir Rahmani, Haja (…)2026-06-19
💻 computer science

CEO-Bench: Can Agents Play the Long Game?

यह शोध पत्र CEO-Bench पेश करता है, जो एक नया बेंचमार्क है जो एक स्टार्टअप के 500 दिनों के संचालन का अनुकरण करके लंबी अवधि वाली, अनिश्चित और शोर भरी वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक चुनौतियों से निपटने की भाषा मॉडल एजेंटों की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि अत्याधुनिक मॉडल भी लगातार लाभप्रदता प्राप्त करने में संघर्ष करते हैं।

Haozhe Chen, Karthik Narasimhan, Zhuang Liu2026-06-19
💻 computer science

Engagement Intensity as a Learner-Modeling Signal for Adaptive AI Ethics Instruction

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि स्नातक प्रशिक्षुओं के बीच, स्व-रिपोर्ट की गई एलएलएम (LLM) उपयोग आवृत्ति, पूर्व पाठ्यक्रम या स्व-रेटेड परिचितता की तुलना में पूर्व-निर्देश एआई (AI) नैतिकता धारणाओं का अधिक सुसंगत और प्रभावी भविष्यवक्ता है, जो यह सुझाव देता है कि सरल व्यवहार संबंधी संकेत प्रभावी रूप से अनुकूल एआई नैतिकता शिक्षा को सूचित कर सकते हैं।

Yongkyung Oh, Lynn Talton, Alex Bui2026-06-19
💻 computer science

Correcting Sensor-Induced Distribution Drift with Wasserstein Adversarial Learning

यह शोध पत्र एक Wasserstein-GAN-प्रेरित अनसुपरवाइज्ड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सेंसर-प्रेरित वितरण ड्रिफ्ट्स को ठीक करने के लिए भौतिक रूप से व्याख्या योग्य कैलिब्रेशन ट्रांसफॉर्मेशन सीखता है, जो टॉय मॉडल्स और हाई-ग्रैनुलैरिटी कैलोरीमीटर सिमुलेशन दोनों में एजिंग पैरामीटर्स को सफलतापूर्वक रिकवर करने और डेटा क्वालिटी को बहाल करने में सफल रहा है।

Saraa Ali, Vladimir Bocharnikov, Fedor Ratnikov, Mikhail Hushchyn, Artem Ryzhikov, Denis Derkach2026-06-19
💻 computer science

Benchmarking Action Spaces in Reinforcement Learning for Vision-based Robotic Manipulation

यह शोध पत्र विज़न-आधारित रोबोटिक मैनिपुलेशन के लिए चार एक्शन स्पेस का बेंचमार्किंग करता है, जो सिम-टू-रियल प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि जॉइंट वेलोसिटी (joint velocity) पिकिंग और पुशिंग के लिए सबसे सुचारू गति और सर्वोत्तम कार्य प्रदर्शन प्रदान करती है, साथ ही आरएल (RL) अभ्यासकर्ताओं के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन भी देती है।

Seyed Alireza Azimi, Homayoon Farrahi, Abhishek Naik, Colin Bellinger, A. Rupam Mahmood2026-06-19