💻 computer science

EDINET-Bench: Evaluating LLMs on Complex Financial Tasks using Japanese Financial Statements

यह शोध पत्र EDINET-Bench प्रस्तुत करता है, जो दस वर्षों की जापानी वित्तीय रिपोर्टों से प्राप्त एक चुनौतीपूर्ण ओपन-सोर्स बेंचमार्क है, जिसका उद्देश्य धोखाधड़ी का पता लगाने और आय के पूर्वानुमान जैसे जटिल कार्यों पर LLMs का मूल्यांकन करना है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान मॉडल विशेष स्कैफोल्डिंग के बिना काफी संघर्ष करते हैं और अधिक यथार्थवादी मूल्यांकन ढांचे की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Issa Sugiura, Takashi Ishida, Taro Makino, Chieko Tazuke, Takanori Nakagawa, Kosuke Nakago, David Ha2026-03-06
💻 computer science

AttnBoost: Retail Supply Chain Sales Insights via Gradient Boosting Perspective

यह शोध पत्र AttnBoost प्रस्तुत करता है, जो एक व्याख्यात्मक ढांचा है जो प्र been-लेवल अटेंशन (feature-level attention) को ग्रेडिएंट बूस्टिंग में एकीकृत करता है ताकि प्रमोशन और सीज़नलिटी जैसे प्रासंगिक चरों को गतिशील रूप से प्राथमिकता दी जा सके, जिससे रिटेल सप्लाई चेन मैनेजमेंट के लिए बिक्री पूर्वानुमान सटीकता और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि दोनों में सुधार होता है।

Yadi Liu, Xiaoli Ma, Muxin Ge, Zeyu Han, Jingxi Qiu, Ye Aung Moe, Yilan Shen, Wenbin Wei, Cheng Huang2026-03-06
🔢 mathematics

FMint-SDE: A Multimodal Foundation Model for Accelerating Numerical Simulation of SDEs via Error Correction

यह शोध पत्र FMint-SDE को प्रस्तुत करता है, जो डिकोडर-ओनली ट्रांसफॉर्मर पर आधारित एक मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडल है, जो विविध वैज्ञानिक डोमेन में स्टोकेस्टिक डिफरेंशियल इक्वेशंस (stochastic differential equations) के अनुकरण के लिए एक सामान्य-उद्देश्यीय, कुशल और सटीक समाधान प्रदान करने हेतु इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग और एरर करेक्शन का लाभ उठाता है।

Jiaxin Yuan, Haizhao Yang, Maria Cameron2026-03-06
💻 computer science

FedEMA-Distill: Exponential Moving Average Guided Knowledge Distillation for Robust Federated Learning

FedEMA-Distill एक सुदृढ़ और संचार-कुशल फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो बिना किसी क्लाइंट-साइड सॉफ़्टवेयर संशोधन की आवश्यकता के, नॉन-IID डेटा स्थितियों के तहत बेहतर सटीकता, तेज़ अभिसरण (convergence) और बायज़ेंटाइन प्रतिरोध (Byzantine resilience) प्राप्त करने के लिए सर्वर-साइड एक्सपोनेंशियल मूविंग एवरेज स्मूथिंग और संपीड़ित क्लाइंट लॉजिट्स से एन्सेम्बल नॉलेज डिस्टिलेशन का लाभ उठाता है।

Hamza Reguieg, Mohamed El Kamili, Essaid Sabir2026-03-06
💻 computer science

Sentiment-Aware Stock Price Prediction with Transformer and LLM-Generated Formulaic Alpha

यह शोध पत्र एक ऐसे नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) का लाभ उठाकर स्वचालित रूप से व्याख्या योग्य, भावना-जागरूक सूत्रित अल्फा (फॉर्मुलेटिक अल्फा) उत्पन्न करता है, जो ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों के लिए उन्नत फीचर्स के रूप में कार्य करते हैं ताकि स्टॉक मूल्य भविष्यवाणी की सटीकता और पारदर्शिता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Qizhao Chen, Hiroaki Kawashima2026-03-05
💻 computer science

Sentiment-Aware Mean-Variance Portfolio Optimization for Cryptocurrencies

यह शोध पत्र एक गतिशील क्रिप्टोकरेंसी पोर्टफोलियो अनुकूलन रणनीति का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो तकनीकी संकेतकों (RSI और SMA) को AI-संचालित सेंटीमेंट विश्लेषण (VADER और Google Gemini) के साथ एक मीन-वेरिएंस फ्रेमवर्क में एकीकृत करता है, जो पारंपरिक बेंचमार्क की तुलना में बेहतर जोखिम-समायोजित रिटर्न और संचयी विकास प्रदर्शित करता है और साथ ही बाजार के तनाव के दौरान ड्रॉडाउन को कम करने के लिए उन्नत जोखिम प्रबंधन की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Qizhao Chen2026-03-05
💻 computer science

Adaptive Alpha Weighting with PPO: Enhancing Prompt-Based LLM-Generated Alphas in Quant Trading

यह शोध पत्र प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (PPO) का उपयोग करने वाले एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि LLM-जनित ट्रेडिंग अल्फा को गतिशील रूप से भारित किया जा सके, जो यह प्रदर्शित करता है कि हालांकि यह हमेशा संचयी रिटर्न को अधिकतम नहीं कर सकता है, फिर भी यह पारंपरिक आधारभूत रणनीतियों की तुलना में जोखिम-समायोजित प्रदर्शन और स्थिरता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Qizhao Chen, Hiroaki Kawashima2026-03-05
🤖 machine learning

SpecBridge: Bridging Mass Spectrometry and Molecular Representations via Cross-Modal Alignment

SpecBridge एक नवीन ढांचा है जो एक स्पेक्ट्रल एनकोडर को एक फ्रोजन मॉलिक्यूलर फाउंडेशन मॉडल के लेटेंट स्पेस के साथ संरेखित करने के लिए फाइन-ट्यून करके मास स्पेक्ट्रोमेट्री से छोटे अणुओं की पहचान में सुधार करता है, जो पैरामीटर दक्षता बनाए रखते हुए मौजूदा बेसलाइन की तुलना में महत्वपूर्ण सटीकता लाभ प्राप्त करता है।

Yinkai Wang, Yan Zhou Chen, Xiaohui Chen, Li-Ping Liu, Soha Hassoun2026-03-05
💻 computer science

Intrusive and Non-Intrusive Model Order Reduction for Airborne Contaminant Transport: Comparative Analysis and Uncertainty Quantification

यह अध्ययन जटिल शहरी वातावरणों में परिवर्तनशील पवन स्थितियों के तहत हवा में फैलने वाले प्रदूषकों के प्रसार के वास्तविक समय के पूर्वानुमान के लिए एक तेज़, संवादात्मक और अनिश्चितता-परिमाणित (uncertainty-quantified) रिड्यूस्ड-ऑर्डर मॉडल बनाने हेतु इंट्रूसिव (intrusive) और नॉन-इंट्रूसिव (non-intrusive) मॉडल ऑर्डर रिडक्शन तकनीकों को विकसित करता है और उनकी तुलना करता है।

Lisa Kühn, Jacopo Bonari, Max von Danwitz, Alexander Popp2026-03-05
💻 computer science

STRIDE: Post-Training LLMs to Reason and Refine Bio-Sequences via Edit Trajectories

STRIDE एक पोस्ट-ट्रेनिंग फ्रेमवर्क है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को डिस्क्रीट बायोलॉजिकल सीक्वेंस ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए निष्पादन योग्य (executable), सत्यापन योग्य (verifiable) एडिट ट्रेजेक्टरीज जेनरेट करने में सक्षम बनाता है, जो प्रोटीन और मॉलिक्यूलर डिज़ाइन कार्यों में मौजूदा तरीकों की तुलना में सफलता दर और नवीनता (novelty) में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Daiheng Zhang, Shiyang Zhang, Sizhuang He, Yangtian Zhang, Syed Asad Rizvi, David van Dijk2026-03-05