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cs.AI

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⚡ electrical engineering

Hamiltonian-Inspired Attention Mechanism for Scalable RF Transmitter Fingerprinting

यह शोध पत्र हैमिल्टोनियन ट्रांसफॉर्मर (Hamiltonian Transformer) का परिचय देता है, जो एक भौतिकी-सूचित अटेंशन आर्किटेक्चर है जो नॉर्म-प्रिजर्विंग डायनेमिक्स को लागू करता है और विभिन्न वितरण बदलावों (distribution shifts) के तहत कच्चे I/Q सिग्नल्स से 150 तक RF ट्रांसमीटरों की पहचान करने में मौजूदा CNN और ट्रांसफॉर्मर बेसलाइनों की तुलना में बेहतर स्केलेबिलिटी और मजबूती प्राप्त करने के लिए फेज-इन्क्रीमेंट एम्बेडिंग्स को शामिल करता है।

Chitraksh Singh, Monisha Dhanraj, Akram Sheriff2026-06-01
💻 computer science

Mental Damage: Caption Poisoning Attacks on Retrieval-Augmented Text-to-Music Generation

यह शोध पत्र "मेंटल डैमेज" (Mental Damage) को प्रस्तुत करता है, जो एक द्वि-स्तरीय कैप्शन पॉइजनिंग हमला है जो ज्ञान डेटाबेस में दुर्भावनापूर्ण कैप्शन इंजेक्ट करके रिट्रीवल-ऑगमेंटेड टेक्स्ट-टू-म्यूजिक सिस्टम से समझौता करता है, ताकि उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट या सिस्टम घटकों को बदले बिना उत्पन्न संगीत को सूक्ष्म रूप से हमलावर के लक्षित इरादे की ओर मोड़ा जा सके।

Yizhu Wen, Shuhao Zhang, Nan Zhang, Long Cheng, Hanqing Guo2026-06-01
🤖 machine learning

Unicorn: Scaling High-Dimensional Time Series Forecasting via Universal Correlation Modeling

यूनिकॉर्न (Unicorn) एक सार्वभौमिक सहसंबंध नेटवर्क (universal correlation network) प्रस्तुत करता है जो विशिष्ट चैनल पहचानों से इंटर-चैनल निर्भरताओं को अलग करने के लिए एक लेटेंट प्रोटोटाइप कोडबुक (latent prototype codebook) का लाभ उठाता है, जिससे विविध उच्च-आयामी समय श्रृंखला डेटासेट (high-dimensional time series datasets) में स्केलेबल प्रीट्रेनिंग और प्रभावी फ्यू-शॉट ट्रांसफर (few-shot transfer) सक्षम होता है।

Haochen Yuan, Yichen Song, Yunbo Wang, Xiaokang Yang2026-06-01
🤖 machine learning

LLMs Without Deep Neural Networks: New Architecture, Benefits and Case Study

यह शोध पत्र रेडियल बेसिस फंक्शन (RBF) नेटवर्क पर आधारित एक नवीन LLM आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो मानक DNNs की तुलना में बेहतर व्याख्यात्मकता, सटीकता और दक्षता प्रदान करते हुए, बिना किसी डीप न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण के, एकल क्लोज्ड-फॉर्म इटरेशन में वैश्विक अनुकूलन प्राप्त करता है।

Vincent Granville2026-06-01
💻 computer science

Social Reasoning in Machines: Investigating Collective Truth-Seeking Dynamics in Large Language Model Debate

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि विविध लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के बीच मल्टी-एजेंट डिबेट्स के माध्यम से 'आर्ग्युमेंटेटिव थ्योरी ऑफ रीजनिंग' का अनुकरण करना सामूहिक सत्य-खोज प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है और मतिभ्रम (hallucination) जैसे आंतरिक मॉडल गुणों के मूल्यांकन के लिए एक नवीन गतिशील बेंचमार्किंग पद्धति प्रदान करता है।

Tom Pecher2026-06-01
💬 NLP

Domain Adaptation and Reasoning Frameworks in Language Models: A Controlled Experiment with Historical Cosmology

यह नियंत्रित प्रयोग प्रदर्शित करता है कि भाषा मॉडलों में डोमेन अनुकूलन (domain adaptation) मुख्य रूप से पीढ़ी के लिए उपयोग किए जाने वाले भाषाई व्याख्यात्मक ढांचों को नया आकार देता है, जिसमें ब्रह्मांड संबंधी दृष्टिकोण (cosmological stance) में परिवर्तन मॉडल के अंतर्निहित विश्वासों के प्रत्यक्ष संशोधन के बजाय इन संरचनात्मक परिवर्तनों से द्वितीयक रूप से उभरते हैं।

Francesco De Bernardis2026-06-01
🤖 machine learning

Calibrated Preference Learning: The Case of Label Ranking

यह शोध पत्र संभाव्य लेबल रैंकिंग (probabilistic label ranking) के लिए अंशांकन अवधारणाओं (calibration concepts) के एक पदानुक्रम को औपचारिक रूप से स्थापित करता है, यह प्रदर्शित करता है कि मौजूदा मॉडलों में अक्सर इस अंशांकन का अभाव होता है, और यह दर्शाता है कि अंशांकन मानक सटीकता से परे रिवॉर्ड मॉडलों (reward models) के लिए एक विशिष्ट और मूल्यवान गुणवत्ता मीट्रिक के रूप में कार्य करता है।

Santo M. A. R. Thies, Viktor Bengs, Timo Kaufmann, Sebastian J. Vollmer, Eyke Hüllermeier2026-06-01
🤖 machine learning

Scalable Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning via State Augmentation and Consensus for Separable Dynamics

यह शोध पत्र एक स्केलेबल, वितरित मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो पृथक गतिकी (separable dynamics) वाले सिस्टम में वैश्विक संसाधन बाधाओं को कुशलतापूर्वक लागू करने के लिए स्टेट-ऑगमेंटेड पॉलिसी लर्निंग को लैग्रेंज मल्टीप्लायर्स पर पड़ोसी-से-पड़ोसी आम सहमति के साथ जोड़ता है, जिससे रैखिक स्केलेबिलिटी और गारंटीकृत व्यवहार्यता प्राप्त होती है जहाँ स्वतंत्र शिक्षण और केंद्रीकृत विधियाँ विफल हो जाती हैं।

Santiago Amaya-Corredor, Miguel Calvo-Fullana, Anders Jonsson2026-06-01
📊 statistics

Improved Distribution Estimation in ℓ∞\ell_\infty

यह शोध पत्र ℓ∞\ell_\infty नॉर्म के तहत डिस्क्रीट प्रोबेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन को अनुमानित करने के लिए बेहतर मिनिमैक्स और हाई-प्रोबेबिलिटी बाउंड्स प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः एम्पिरिकल रिस्क बाउंड प्रदान करके, सबसे खराब स्थिति वाले एक्सट्रीमल डिस्ट्रीब्यूशन को अभिलक्षणित करके और उत्साहजनक एम्पिरिकल परिणाम प्रदर्शित करके कोंटोरोविच और पेनस्की (2025) के खुले प्रश्नोंों को हल करता है।

Doron Cohen, Aryeh Kontorovich, Yonatan Livshitz2026-06-01
💬 NLP

Generalistic or Specific Embeddings, Which is Better? An Empirical Study on Search for Clinical Coding in Non-English Languages

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि LLM-जनित सिंथेटिक बहुभाषी डेटा पर फाइन-ट्यून किया गया एक टू-स्टेज क्लिनिकल कोडिंग रिट्रीवल सिस्टम, गैर-अंग्रेजी भाषाओं में इंग्लिश-प्रीट्रेन्ड बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है, जो व्यापक नेटिव बायोमेडिकल प्रीट्रेनिंग के बिना डोमेन-विशिष्ट मेडिकल रिट्रीवर्स बनाने के लिए एक स्केलेबल रेसिपी प्रदान करता है।

David Rey-Blanco, Roberto Cruz2026-06-01