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cs.LG

23609 पेपर

💬 NLP

Large Language Model Selection with Limited Annotations

यह शोध पत्र SELECT-LLM प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो एनोटेशन के लिए प्रश्नों के एक न्यूनतम सेट को सक्रिय रूप से चुनने के लिए युग्मवार (pairwise) मॉडल आउटपुट समानताओं से प्राप्त अपेक्षित सूचना लाभ (expected information gain) का लाभ उठाता है, जिससे मॉडल वेट्स (weights) तक पहुंच की आवश्यकता के बिना, किसी दिए गए कार्य के लिए सर्वश्रेष्ठ लार्ज लैंग्वेज मॉडल की प्रभावी ढंग से पहचान करते हुए मूल्यांकन लागत को काफी कम किया जा सकता है।

Yavuz Durmazkeser, Patrik Okanovic, Andreas Kirsch, Torsten Hoefler, Nezihe Merve Gürel2026-05-26
🤖 machine learning

Benchmarking non-conformity score functions in conformal prediction

यह शोध पत्र कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन (conformal prediction) में नॉन-कन्फॉर्मिटी स्कोर फंक्शन्स का एक अवलोकन प्रदान करता है और उनमें संशोधन प्रस्तुत करता है, तथा विशेष रूप से क्लास-इम्बैलेंस्ड (class-imbalanced) स्थितियों के तहत प्रेडिक्शन सेट्स उत्पन्न करने में उनकी प्रभावशीलता को बेंचमार्क करने के लिए एक नवीन मूल्यांकन पद्धति प्रस्तावित करता है।

Sol Erika Boman2026-05-26
🔬 physics

Learning, locomotion, and navigation of soft synthetic snakes in three-dimensional, heterogeneous environments

यह शोध पत्र एक जैव-प्रेरित सुदृढीकरण अधिगम (रिनफोर्समेंट लर्निंग) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो नरम कृत्रिम सांपों को सरल भूभागों में लोकोमोशन प्रिमिटिव्स (संचलन मूल तत्वों) को सीखने और वास्तविक दुनिया के डेटा से पुनर्गठित जटिल, विषम 3D वातावरणों में मजबूती से नेविगेट करने के लिए उन्हें अनुकूल रणनीतियों में संयोजित करने में सक्षम बनाता है।

Xiaotian Zhang, Ali Albazroun, Tixian Wang, Songyuan Cui, Prashant G. Mehta, Mattia Gazzola2026-05-26
🤖 machine learning

Self-Balancing Gradient Allocation for Heterogeneity-Aware Feature Generation in Click-Through Rate Prediction

यह शोधपत्र HeteGenCTR का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन CTR प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क है जो एक स्व-संतुलित ग्रेडिएंट आवंटन तंत्र और कठिनाई-निर्देशित अटेंशन को पेश करके विषम फीचर फील्ड्स के बीच जनरेटिव कठिनाई असंतुलन को संबोधित करता है, जिससे अत्याधुनिक बेसलाइन्स की तुलना में मॉडल के प्रदर्शन और कोल्ड-स्टार्ट हैंडलिंग में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Moyu Zhang, Yun Chen, Yujun Jin, Jinxin Hu, Yu Zhang, Xiaoyi Zeng2026-05-26
🤖 machine learning

Selective Test-Time Compute Scaling for Click-Through Rate Prediction via Uncertainty-Triggered Feature Path Exploration

यह शोध पत्र UTTSI का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) ढांचा है जो अनिश्चित उदाहरणों के लिए चुनिंदा रूप से फीचर-पाथ एक्सप्लोरेशन को ट्रिगर करके CTR प्रेडिक्शन के लिए टेस्ट-टाइम कंप्यूट को स्केल करता है, जिससे न्यूनतम औसत ओवरहेड के साथ महत्वपूर्ण ऑनलाइन प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है।

Moyu Zhang, Yun Chen, Yujun Jin, Jinxin Hu, Yu Zhang, Xiaoyi Zeng2026-05-26
🤖 AI

Scaling up Energy-Aware Multi-Agent Reinforcement Learning for Mission-Oriented Drone Networks with Individual Reward

यह शोध पत्र एक ऊर्जा-जागरूक मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग मॉडल प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक साझा पुरस्कार दृष्टिकोणों की तुलना में वातावरण के आकार और एजेंटों की संख्या को बढ़ाने पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करते हुए, मिशन-उन्मुख ड्रोन नेटवर्क की मजबूती, ऊर्जा दक्षता और सफलता दर को बढ़ाने के लिए व्यक्तिगत पुरस्कार कार्यों के साथ डीप क्यू-नेटवर्क्स का उपयोग करता है।

Changling Li, Ying Li2026-05-26✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

Mitigating Gradient Pathology in PINNs through Aligned Constraint

यह शोध पत्र कंस्ट्रेंट-अलाइन्ड लॉस विद मैनिफोल्ड लिफ्टिंग (CAML) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन विधि है जो ज़ीरो-ऑर्डर टर्म्स को अलाइन्ड कंस्ट्रेंट्स में पुनर्गठित करके और जटिल PDE समस्याओं में अनुकूलन स्थिरता और दक्षता में सुधार के लिए एक डिले फैक्टर पेश करके फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स में ग्रेडिएंट पैथोलॉजी को कम करती है।

Yichen Luo, Peiyu Zhu, Dongxiao Hu, Jia Wang, Tailin Wu, Dapeng Lan, Yu Liu, Zhibo Pang2026-05-26
🤖 machine learning

Convex-Neural RRT*: Fast and Reliable Learning-Guided Sampling for High-Quality Robot Path Planning

यह शोध पत्र Convex-Neural RRT* को प्रस्तुत करता है, जो एक लर्निंग-गाइडेड पाथ प्लानिंग एल्गोरिदम है जो न्यूरल प्रेडिक्शन्स से कॉनवेक्स कैंडिडेट क्षेत्रों को निकालता है ताकि मौजूदा न्यूरल और क्लासिकल सैंपलिंग-आधारित विधियों की तुलना में गणना समय को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके और उच्च सफलता दर बनाए रखते हुए पथ की गुणवत्ता में सुधार किया जा सके।

Hichem Cheriet, Badra Khellat Kihel, Samira Chouraqui, Bara J. Emran2026-05-26
🤖 machine learning

A perspective on fluid mechanical environments for challenges in reinforcement learning

यह शोध पत्र संरक्षित अपरिवर्तनीयताओं (preserved invariances) का लाभ उठाकर उच्च-आयामी, गैर-स्थिर खुले संसारों में नेविगेट करने में सक्षम कुशल सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एजेंटों को विकसित करने के लिए एक सम्मोहक परीक्षण आधार के रूप में द्रव यांत्रिकी समस्याओं का प्रस्ताव करता है, और डेडलस (Dedalus) सिम्युलेटर का उपयोग करके इस दृष्टिकोण का प्रदर्शन करता है।

Shruti Mishra, Michael Chang, Vamsi Spandan, Shmuel M. Rubinstein2026-05-26
💬 NLP

TRACE: A taxonomy-grounded synthetic dataset for teaching-program generation and session interpretation in Applied Behavior Analysis

यह शोध पत्र TRACE को प्रस्तुत करता है, जो 2,999 उदाहरणों का एक वर्गीकरण-आधारित (taxonomy-grounded) सिंथेटिक डेटासेट है, जिसे HIPAA प्रतिबंधों को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि शिक्षण-कार्यक्रम पीढ़ी (teaching-program generation) और बहु-सत्र व्यवहार संबंधी व्याख्या (multi-session behavioral interpretation) जैसे एप्लाइड बिहेवियरल एनालिसिस (ABA) कार्यों के लिए AI मॉडल को प्रशिक्षित किया जा सके।

Festus Kahunla2026-05-26