💰 quantitative finance

PIVOT: Bridging Black-Scholes Implied-Volatility and Price Objectives via Differentiable Jäckel Operator

यह शोध पत्र PIVOT को प्रस्तुत करता है, जो एक अवकलनीय (differentiable) लेयर है जो ब्लैक-स्कोल्स मूल्य और निहित अस्थिरता (implied volatility) स्थानों के बीच के अंतर को पाटता है, जो फॉरवर्ड पास में कुशल "लेट्स बी रेशनल" सॉल्वर को सुरक्षित रखते हुए लो-वेगा सिंगुलैरिटीज़ (low-vega singularities) को सुरक्षित रूप से संभालने के लिए स्पष्ट गेटिंग (explicit gating) के साथ इम्प्लिसिट डिफरेंशिएशन (implicit differentiation) का उपयोग करता है, जिससे प्रमुख सूचकांकों में ऑप्शन-लर्निंग उद्देश्यों और मूल्य भविष्यवाणी की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Raeid Saqur, Yannick Limmer, Anastasis Kratsios, Blanka Horvath, Hans Buehler2026-06-17
🔬 physics

KFTD: Koopman-Fourier Time-Differentiable Network for Continuous Ocean Spatiotemporal Forecasting

KFTD नेटवर्क एक समय-निरंतर, दो-चरणीय प्रतिमान पेश करता है जो कुशल, उच्च-सटीकता वाले और भौतिक रूप से सुसंगत महासागरीय स्थानिक-कालिक पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए कूपमैन लीनियरइजेशन (Koopman linearization), फूरियर विश्लेषण और एक भौतिकी-सूचित DPP लॉस को संयोजित करता है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में सटीकता और गति में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Qinghui Chen, Zekai Zhang, Hailong Liu, Jinglin Zhang, Cong Bai2026-06-17
🔬 physics

CMIP-Forge: An Agentic System that Retrieves, Computes, and Self-Reviews Climate Science

CMIP-Forge एक एजेंटिक सिस्टम है जो हजारों CMIP6 प्रकाशनों से स्वायत्त रूप से ज्ञान प्राप्त करता है और लाइव जलवायु डेटा विश्लेषण निष्पादित करता है, जो वैज्ञानिक कठोरता सुनिश्चित करने के लिए स्वचालित कोड गार्डरेल्स और एक प्रतिकूल सहकर्मी-समीक्षा लूप के साथ एक बहु-स्तरीय डिफेंस-इन-डेप्थ आर्किटेक्चर का उपयोग करता है और साथ ही अपने स्वयं के विफलता मोड को भी उजागर करता है।

Dmitrii Pantiukhin, Boris Shapkin, Ivan Kuznetsov, Thomas Jung, Nikolay Koldunov2026-06-17
💻 computer science

ZIVARI-TLBO: A Zero-Cost Inter-Group Evaluated-Elite Relay Mechanism for Teaching-Learning-Based Optimization

ZIVARI-TLBO, टीचिंग-लर्निंग-बेस्ड ऑप्टिमाइजेशन के लिए एक शून्य-लागत, इंटर-ग्रुप एलीट रिले तंत्र है जो बिना किसी अतिरिक्त फंक्शन इवैल्यूएशन की आवश्यकता के कई मानक एल्गोरिदम की तुलना में प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है, हालांकि यह सार्वभौमिक स्टेट-ऑफ-द-आर्ट स्थिति या बाधित इंजीनियरिंग समस्याओं में निरंतर प्रभुत्व प्राप्त नहीं करता है।

Pezhman Zivari2026-06-17
💻 computer science

ANEForge: Python for direct computation on the Apple Neural Engine

ANEForge एक पायथन पैकेज है जो CoreML पर निर्भर रहे बिना, एक कस्टम फ्यूज्ड ऑपरेटर ग्राफ के माध्यम से न्यूनतम डिस्पैच लेटेंसी के साथ पूर्ण प्रशिक्षण और अनुमान वर्कफ़्लो का समर्थन करते हुए, Apple Silicon डिवाइस पर Apple Neural Engine की प्रत्यक्ष, उच्च-प्रदर्शन प्रोग्रामिंग को सक्षम बनाता है।

Spencer H. Bryngelson2026-06-17
💻 computer science

Software Delegation Contracts: Measuring Reviewability in AI Coding-Agent Work

यह नियंत्रित पायलट अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि हालांकि स्पष्ट सॉफ़्टवेयर डेलीगेशन अनुबंध (delegation contracts) AI कोडिंग एजेंटों के आउटपुट की वस्तुनिष्ठ शुद्धता में सुधार नहीं करते हैं, वे साक्ष्य पर्याप्तता को बढ़ाकर और अस्पष्टता को कम करके उनके कार्य की समीक्षा योग्यता (reviewability) को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं, भले ही इसके लिए टोकन उपयोग और निष्पादन समय की लागत चुकानी पड़े।

Vincent Schmalbach2026-06-17
🤖 machine learning

Models Take Notes at Prefill: KV Cache Can Be Editable and Composable

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि प्रीफिल के दौरान, मॉडल स्वयं के वेक्टर्स पर निर्भर रहने के बजाय मुख्य रूप से डाउनस्ट्रीम KV कैश नोट्स में फील्ड-कंडीशन्ड निष्कर्षों को संग्रहीत करते हैं, जो एक नवीन दृष्टिकोण को सक्षम बनाता है जहाँ चेन-ऑफ-थॉट के माध्यम से कैश को कुशलतापूर्वक संपादित किया जा सकता है और पूर्ण पुनर्गणना (recomputation) की तुलना में काफी कम विलंबता के साथ लगभग पूर्ण सटीकता प्राप्त करने के लिए विभिन्न संदर्भों में संयोजित किया जा सकता है।

Bojie Li2026-06-17
💻 computer science

An Evaluation of Data Leakage Risks in Tool-Using LLM Agents in Realistic Scenarios

सिंगापुर और कोरिया के एआई सुरक्षा संस्थानों द्वारा किया गया यह संयुक्त मूल्यांकन यह प्रकट करता है कि यथार्थवादी परिदृश्यों में गैर-प्रतिरोधी, सौहार्दपूर्ण अनुरोध भी डेटा जागरूकता और नीति अनुपालन की विफलताओं के कारण एलएलएम एजेंटों में अक्सर डेटा रिसाव का कारण बनते हैं, जो यह दर्शाता है कि परिचालन सुरक्षा जोखिम प्रतिकूल खतरों से अलग हैं और कार्य क्षमता से अलग मूल्यांकन की आवश्यकता है।

Hankyul Baek, Jaewon Noh, Sang Seo, Yongsu Kim, Gabriel Waikin Loh Matienzo, Young Il Kim, Ee Wei Seah, Akriti Vij2026-06-17
🤖 machine learning

Probing, Fusion, and Trustworthiness: A Systematic Evaluation of Foundation Model Representations for Multimodal Cancer Analysis

यह शोध पत्र दो वाणिज्यिक कोहॉर्ट्स के माध्यम से मल्टीमॉडल कैंसर विश्लेषण के लिए फाउंडेशन मॉडल रिप्रजेंटेशन का व्यवस्थित मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इमेज और ट्रांसक्रिप्टोमिक डेटा पूरक संकेत प्रदान करते हैं, फ्यूजन रणनीतियाँ मुख्य रूप से तब लाभ प्रदान करती हैं जब कोई एक मोडालिटी हावी नहीं होती है, और कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन नैदानिक विश्वसनीयता को बढ़ाता है क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि पॉइंट प्रेडिक्शन्स विफल होने पर भी निदान सुधारा जा सकता है।

Jingyu Hu, Giuseppe Tripodi, Reed Naidoo, Sarah F. McGough, Tapabrata Chakraborti2026-06-17
💻 computer science

LineageMark: Multi-user White-box Watermarking for Contribution Tracing in Model Derivation Chains

LineageMark एक मल्टी-यूज़र व्हाइट-बॉक्स वॉटरमार्किंग फ्रेमवर्क है जो स्थिर मापदंडों (stable parameters) पर प्रोजेक्शन सांख्यिकी (projection statistics) के रूप में वॉटरमार्क को एनकोड करके बड़े भाषा मॉडल व्युत्पत्ति श्रृंखलाओं (derivation chains) में सुदृढ़ योगदान ट्रैकिंग को सक्षम बनाता है, जिससे वृद्धिशील अपडेट (incremental updates), फाइन-ट्यूनिंग और अन्य मॉडल विक्षोभों (perturbations) के दौरान निरंतरता और अखंडता सुनिश्चित होती है।

Bingxue Zhang, Xiaofeng Xu, Feida Zhu2026-06-17