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🤖 machine learning

SEED: Semi-supervised Continual MalwarE Detection for Tackling ConcEpt Drift on a BuDget

यह शोध पत्र SEED का प्रस्ताव करता है, जो एक अर्ध-पर्यवेक्षित निरंतर शिक्षण (semi-supervised continual learning) ढांचा है जो सीमित लेबल वाले डेटा के साथ कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट के तहत प्रभावी ढंग से मैलवेयर का पता लगाने के लिए सक्रिय शिक्षण (active learning) और सिंगुलर वैल्यू डिकंपोजिशन के साथ एक अनुकूलित बाइनरी क्रॉस-एन्ट्रॉपी उद्देश्य को जोड़ता है, जो कमजोर सिमेंटिक संरचना वाले डेटासेट पर मौजूदा पदानुक्रमित कंट्रास्टिव लर्निंग (hierarchical contrastive learning) विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Suresh Kumar Amalapuram, Bikraj Shresta, Siva Ram murthy Chebiyam, Bheemarjuna Reddy Tamma, Sumohana S Channappayya2026-05-26
🤖 machine learning

On the Impact of Class Imbalance on the Learning Dynamics of Deep Neural Networks:An Intuitive Insight

यह अध्ययन व्यवस्थित रूप से इस बात की जांच करता है कि क्लास इम्बैलेंस (वर्ग असंतुलन) डीप न्यूरल नेटवर्क्स की लर्निंग डायनेमिक्स को कैसे बाधित करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि मॉडल अंततः अल्पसंख्यक नमूनों को सीख लेते हैं, वे ऐसा अंडरफिटिंग के एक प्रारंभिक चरण के बाद ओवरफिटिंग के माध्यम से करते हैं जो गैर-सामान्यीकरण योग्य (non-generalizable) निरूपण उत्पन्न करता है।

Ismail B. Mustapha, Shafaatunnur Hasan, Sunday O. Olatunji, Hatem S. Y. Nabus2026-05-26
🤖 machine learning

Factorize to Generalize: Retrieval-Guided Invariant-Dynamic Decomposition for Time Series Forecasting

यह शोध पत्र एक रिट्रीवल-गाइडेड इनवेरिएंट-डायनेमिक डिकम्पोज़िशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो रिट्रीव की गई अनुक्रमों (sequences) का लाभ उठाते हुए समय श्रृंखला (time series) निरूपणों को स्थिर इनवेरिएंट और संदर्भ-निर्भर डायनेमिक घटकों में विभाजित करता है, जिससे रुझान-प्रधान भविष्यवाणियों में दोलनकारी रिट्रीवल आर्टिफैक्ट्स के संलयन को रोककर वितरण बदलावों (distribution shifts) के तहत ज़ीरो-शॉट पूर्वानुमान की मजबूती को बढ़ाया जा सके।

Jinjin Chi, Lei Feng, Lulu Zhang, Yongcheng Jing, Yiming Wang, Ximing Li, Jialie Shen, Leszek Rutkowski, Dacheng Tao2026-05-26
🤖 machine learning

MVR-cache: Optimizing Semantic Caching via Multi-Vector Retrieval and Learned Prompt Segmentation

MVR-cache एक नवीन सिमेंटिक कैशिंग सिस्टम है जो एक सीखने योग्य प्रॉम्प्ट सेगमेंटेशन मॉडल और मल्टी-वेक्टर रिट्रीवल का लाभ उठाकर कैश हिट रेट को 37% तक महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है और सख्त शुद्धता गारंटी बनाए रखता है, जिससे LLM की लागत और विलंबता (लेटेंसी) कम होती है।

Ali Noshad, Zishan Zheng, Yinjun Wu2026-05-26
🤖 machine learning

Global linear convergence of entropy-regularized softmax policy gradient beyond tabular MDPs

यह शोध पत्र निरंतर अवस्था और क्रिया स्थानों वाले अनंत-क्षितिज (infinite-horizon) MDPs के लिए लॉग-लीनियर फलन सन्निकटन (log-linear function approximation) के साथ एंट्रॉपी-रेगुलराइज्ड सॉफ्टमैक्स पॉलिसी ग्रेडिएंट की वैश्विक रैखिक अभिसरण (global linear convergence) को उन विशिष्ट फीचर व्यवस्थाओं के तहत एक गैर-समान पोलाक-लोजासेविच (non-uniform Polyak-Łojasiewicz) असमानता को सिद्ध करके स्थापित करता है जो यह सुनिश्चित करते हैं कि फिशर सूचना मैट्रिक्स या अनसेंटर्ड कोवेरिएंस मैट्रिक्स सुव्यवस्थित (well-conditioned) बना रहे।

Ziyue Chen, David Šiška, Lukasz Szpruch2026-05-26
🤖 machine learning

Memory-Induced Tool-Drift in LLM Agents

यह शोध पत्र "मेमोरी-इंड्यूस्ड टूल-ड्रिफ्ट" (स्मृति-प्रेरित उपकरण-विचलन) की पहचान और बेंचमार्किंग करता है, जो एक व्यवस्थित भेद्यता है जहाँ एलएलएम (LLM) एजेंट की दीर्घकालिक स्मृति में संग्रहीत व्यक्तित्व-संचालित पूर्वाग्रह विभिन्न डोमेन में टूल-कॉल मापदंडों को चुपचाप विकृत कर देते हैं, एक ऐसी घटना जो वर्तमान मेमोरी आर्किटेक्चर और मानक सुरक्षा उपायों के बावजूद बनी रहती है।

Mahavir Dabas, Jihyun Jeong, Ming Jin, Ruoxi Jia2026-05-26
🤖 machine learning

ARCANE-PedSynth: Synthetic Multi-Pedestrian Datasets with Behavioural Crossing Annotations

ARCANE-PedSynth एक ओपन-सोर्स, CARLA-आधारित फ्रेमवर्क है जो स्वायत्त ड्राइविंग में पैदल यात्री क्रॉसिंग भविष्यवाणी के लिए विविध, मल्टी-मोडल सिंथेटिक डेटासेट को सघन व्यवहार संबंधी एनोटेशन के साथ उत्पन्न करने हेतु नेटिव सिमुलेशन सीमाओं को दूर करता है।

Muhammad Naveed Riaz, Maciej Wielgosz, Antonio M. López Peña2026-05-26
💬 NLP

Investigating the Interplay between Contextual and Parametric Chain-of-Thought Faithfulness under Optimization

यह शोधपत्र FaithMate को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो प्रासंगिक (contextual) और पैरामीट्रिक (parametric) चेन-ऑफ-थॉट निष्ठा (faithfulness) के बीच एक विषम सकारात्मक युग्मन (asymmetric positive coupling) को प्रकट करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि पैरामीट्रिक निष्ठा के लिए अनुकूलन विभिन्न प्रतिमानों (paradigms) में अधिक सुसंगत रूप से सामान्यीकृत होता है, जबकि साथ ही अंतर्निहित समझौतों (trade-offs) और निष्ठा मेट्रिक्स की गैर-एकात्मक प्रकृति को भी उजागर करता है।

Jingyi Sun, Qianli Wang, Pepa Atanasova, Nils Feldhus, Isabelle Augenstein2026-05-26
🤖 machine learning

MedMamba: Multi-View State Space Models with Adaptive Graph Learning for Medical Time Series Classification

MedMamba एक एंड-टू-एंड आर्किटेक्चर है जो मेडिकल टाइम सीरीज़ क्लासिफिकेशन में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए मल्टी-स्केल कन्वोल्यूशनल एम्बेडिंग्स, नॉनस्टेशनैरिटी को संभालने के लिए एक ट्राई-ब्रांच डिफरेंशियल स्टेट स्पेस एनकोडर, और एक लर्नबल स्पेशियल ग्राफ मंबा मॉड्यूल को एकीकृत करता है, जिसमें लीनियर कम्प्यूटेशनल कॉम्प्लेक्सिटी है।

Da Zhang, Bingyu Li, Zhiyuan Zhao, Hongyuan Zhang, Junyu Gao, Xuelong Li2026-05-26
🤖 AI

Cross-Domain Generalization Limits of Vision Foundation Models in Facial Deepfake Detection

यह शोध पत्र चेहरे के डीपफेक डिटेक्शन में विजन फाउंडेशन मॉडल्स की क्रॉस-डोमेन सामान्यीकरण सीमाओं का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि ये मॉडल पूर्ण-चेहरा संश्लेषण (full-face synthesis) को पहचानने में उत्कृष्ट हैं, वे प्री-ट्रेनिंग प्रतिमानों (pre-training paradigms) और लीनियर प्रोब मूल्यांकन संरचनाओं के बीच अंतर्निहित समझौतों के कारण स्थानीयकृत संपादन तकनीकों (localized editing techniques) के साथ संघर्ष करते हैं।

Ibrahim Delibasoglu2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ