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🤖 AI

The Role of Feedback Alignment in Self-Distillation

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सेल्फ-डिस्टिलेशन (self-distillation) तब सबसे प्रभावी होता है जब सेल्फ-टीचर (self-teacher) को एक फ्रोजन क्रिटिक (frozen critic) से स्टेप-अलाइन्ड (step-aligned) आलोचनाओं के आधार पर कंडिशन किया जाता है, क्योंकि यह संरचनात्मक संरेखण केवल त्रुटिपूर्ण टोकन को लक्षित करता है और सही तर्क को सुरक्षित रखता है, जो बाइनरी रिवार्ड्स (binary rewards) या रेफरेंस सॉल्यूशंस (reference solutions) का उपयोग करने वाली विधियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Semih Kara, Oğuzhan Ersoy2026-06-10
💬 NLP

A Unifying Lens on Supervised Fine-Tuning Through Target Distribution Design

यह शोध पत्र प्रस्तावित Q-टारगेट फ्रेमवर्क के माध्यम से सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) को एक लक्षित वितरण डिजाइन समस्या के रूप में पुनर्व्याख्या करता है, जिससे टारगेट-SFT का विकास होता है, जो वांछित वितरणों से सीधे प्रशिक्षण उद्देश्यों का निर्माण करता है और विभिन्न तर्क संबंधी कार्यों (reasoning tasks) में मौजूदा विधियों से लगातार बेहतर प्रदर्शन करता है।

Tong Xie, Yuanhao Ban, Yunqi Hong, Sohyun An, Yihang Chen, Cho-Jui Hsieh2026-06-10
🤖 machine learning

Large Models for Time Series and Spatio-Temporal Data: A Survey and Outlook

यह सर्वेक्षण टाइम सीरीज़ और स्पेसियो-टेम्पोरल डेटा के लिए विशेष रूप से तैयार किए गए बड़े मॉडलों की एक व्यापक समीक्षा प्रदान करता है, जो डेटा प्रकारों, मॉडल स्कोप और अनुप्रयोगों के आधार पर मौजूदा कार्यों को वर्गीकृत करता है और संसाधनों को संकलित करते हुए खुले अनुसंधान अवसरों पर प्रकाश डालता है।

Ming Jin, Yaxuan Kong, Yuxuan Liang, Chaoli Zhang, Siqiao Xue, Xue Wang, James Zhang, Yi Wang, Haifeng Chen, Xiaoli Li (…)2026-06-09
⚡ electrical engineering

Bayesian inversion of GPR waveforms for sub-surface material characterization: an uncertainty-aware retrieval of soil moisture and overlaying biomass properties

यह अध्ययन ग्राउंड पेनिट्रेटिंग रडार (GPR) वेवफॉर्म व्युत्क्रम (इनवर्जन) के लिए एक बेयसियन मॉडल-अपडेटिंग दृष्टिकोण का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो मिट्टी की नमी, बायोमास गुणों के ऊपर ओवरले और परतों की गहराई के अनिश्चितता-जागरूक संभाव्य अनुमान प्रदान करता है, जो विविध प्रयोगशाला और क्षेत्रीय स्थितियों में पारंपरिक मापन तकनीकों के अनुरूप सटीकता प्रदर्शित करता है।

Ishfaq Aziz, Elahe Soltanaghai, Adam Watts, Mohamad Alipour2026-06-09
📊 statistics

Investigating the Histogram Loss in Regression

यह शोध पत्र रिग्रेशन के लिए हिस्टोग्राम लॉस (Histogram Loss) की जांच करता है, जो सैद्धांतिक और अनुभवजन्य विश्लेषण के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि इसके प्रदर्शन में वृद्धि मुख्य रूप से बेहतर अनुकूलन (optimization) से आती है न कि उन्नत वितरण मॉडलिंग (distributional modeling) से, और साथ ही व्यापक हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के बिना डीप लर्निंग अनुप्रयोगों में इसकी व्यावहारिक व्यवहार्यता को भी सिद्ध करता है।

Ehsan Imani, Kai Luedemann, Sam Scholnick-Hughes, Esraa Elelimy, Martha White2026-06-09
🤖 machine learning

Discovering Data Structures: Nearest Neighbor Search and Beyond

यह शोध पत्र एक सामान्य एंड-टू-एंड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो बिना किसी इनिशियलाइजेशन के शून्य से ही इष्टतम डेटा संरचनाओं और क्वेरी एल्गोरिदम की स्वचालित रूप से खोज करता है, जो बाइनरी सर्च, के-डी ट्रीज़ (k-d trees) और निकटतम पड़ोसी खोज (nearest neighbor search) के लिए लोकैलिटी-सेंसिटिव हैशिंग (locality-sensitive hashing) जैसे ज्ञात समाधानों को सफलतापूर्वक दोहराने के साथ-साथ डेटा स्ट्रीम में फ्रीक्वेंसी एस्टीमेशन (frequency estimation) के अनुकूल भी होता है।

Omar Salemohamed, Laurent Charlin, Shivam Garg, Vatsal Sharan, Gregory Valiant2026-06-09
💰 quantitative finance

Complement or substitute? How AI increases the demand for human skills

अमेरिका, यूके और ऑस्ट्रेलिया के लगभग 3 करोड़ जॉब पोस्टिंग के एक डेटासेट का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एआई (AI) अपनाने से एआई-गहन और गैर-एआई भूमिकाओं दोनों में विश्लेषणात्मक सोच और लचीलेपन जैसे पूरक मानवीय कौशल की मांग और वेतन प्रीमियम में वृद्धि होती है, जबकि साथ ही प्रतिस्थापनीय कार्यों की मांग को कम करती है।

Elina Mäkelä, Matthew Bone, Mareike Sehrer, Farah Nanji, Fabian Stephany2026-06-09
🤖 AI

Tackling Small Sample Survival Analysis via Transfer Learning: A Study of Colorectal Cancer Prognosis

यह अध्ययन बड़े स्रोत डेटासेट से ज्ञान का लाभ उठाकर, एक नवीन 'ट्रांसफर सर्वाइवल फॉरेस्ट' मॉडल सहित, ट्रांसफर लर्निंग विधियों का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, ताकि छोटे-नमूने वाले कोलोरेक्टल कैंसर पूर्वानुमान डेटा पर उत्तरजीविता विश्लेषण (सर्वाइवल एनालिसिस) के प्रदर्शन को बढ़ाया जा सके।

Yonghao Zhao, Changtao Li, Chi Shu, Qingbin Wu, Hong Li, Chuan Xu, Tianrui Li, Ziqiang Wang, Zhipeng Luo, Yazhou He2026-06-09
🤖 AI

FIT-Print: Towards False-claim-resistant Model Ownership Verification via Targeted Fingerprint

यह शोध पत्र FIT-Print को प्रस्तुत करता है, जो एक लक्षित मॉडल फिंगरप्रिंटिंग फ्रेमवर्क है जो विविध पुन: उपयोग तकनीकों के विरुद्ध 100% स्वामित्व सत्यापन सटीकता बनाए रखते हुए, झूठे दावे वाले हमलों को प्रभावी ढंग से बेअसर करता है और स्वतंत्र मॉडलों पर होने वाली गलत सूचनाओं (फॉल्स अलार्म) को समाप्त करता है।

Shuo Shao, Haozhe Zhu, Yiming Li, Hongwei Yao, Tianwei Zhang, Zhan Qin2026-06-09
🤖 machine learning

LoTUS: Large-Scale Machine Unlearning with a Taste of Uncertainty

यह शोध पत्र LoTUS को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन और कुशल मशीन अनलर्निंग विधि है जो प्रेडिक्शन प्रोबेबिलिटीज (भविष्यवाणी की संभावनाओं) को एक सूचना-सैद्धांतिक सीमा तक सुचारू बनाकर प्री-ट्रेंड मॉडल्स से प्रशिक्षण नमूनों के प्रभाव को समाप्त करती है, जिससे यह बिना पुनरप्रशिक्षण के मानक और बड़े पैमाने के डेटासेट दोनों पर अत्याधुनिक बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Christoforos N. Spartalis, Theodoros Semertzidis, Petros Daras, Efstratios Gavves2026-06-09