💻 computer science

Predicting Performance of Symbolic and Prompt Programs with Examples

यह शोध पत्र RAP का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रदर्शन भविष्यवाणी ढांचा (performance prediction framework) है जो एक अनुमानित पूर्व ज्ञान (approximate prior) के निर्माण के लिए पुनर्प्राप्त समान कार्यों और प्रॉम्प्ट प्रोग्रामों का लाभ उठाता है, जो LLM प्रॉम्प्टिंग की अविश्वसनीयता को संबोधित करते हुए इसके विसरित प्रदर्शन वितरण (diffuse performance distribution) को प्रतीकात्मक प्रोग्रामों (symbolic programs) की "सब-या-कुछ-नहीं" (all-or-nothing) प्रकृति से प्रभावी ढंग से अलग करता है।

Chengqi Zheng, Keya Hu, Shuzhi Liu, Tao Wu, Kevin Ellis, Yewen Pu2026-05-22
💻 computer science

Harnesses for Inference-Time Alignment over Execution Trajectories

यह शोध पत्र एलएलएम (LLM) एजेंटों के लिए हार्नेस इंजीनियरिंग का विश्लेषण करने हेतु एक इन्फरेंस-टाइम ट्रेजेक्टरी अलाइनमेंट फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि इष्टतम प्रदर्शन के लिए अक्सर ओवर-डिकम्पोजिशन और मतिभ्रम (hallucination) जैसे विफलता मोडों से बचने के लिए कार्य अपघटन (task decomposition) और निर्देशित निष्पादन के बीच संतुलन बनाकर आंशिक, न कि पूर्णतः संरचित वर्कफ़्लो की आवश्यकता होती है।

Boyuan Wang, Bochao Li, Minghan Wang, Yuxin Tao, Fang Kong2026-05-22
💻 computer science

Neural Acceleration for Graph Partitioning

यह शोध पत्र फिएडलर वेक्टर (Fiedler vector) का अनुमान लगाकर स्पेक्ट्रल ग्राफ पार्टिशनिंग को त्वरित करने के लिए एक न्यूरल नेटवर्क-आधारित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जिससे पारंपरिक विधियों के तुलनीय पार्टिशनिंग गुणवत्ता प्राप्त होती है और साथ ही बड़े पैमाने की समस्याओं के लिए कम्प्यूटेशनल ओवरहेड में महत्वपूर्ण कमी और स्केलेबिलिटी में सुधार होता है।

Joshua Dennis Booth, Vishvam Patel2026-05-22
🧬 biology

Protein Thoughts: Interpretable Reasoning with Tree of Thoughts and Embedding-Space Flow Matching for Protein-Protein Interaction Discovery

यह शोधपत्र **प्रोटीन थॉट्स (Protein Thoughts)** को पेश करता है, जो प्रोटीन-प्रोटीन इंटरेक्शन की खोज के लिए एक व्याख्यात्मक ढांचा है जो बाइंडिंग साक्ष्य को चार जैविक संकेतों में विघटित करने वाले एक पारदर्शी वैल्यू फंक्शन को हाइपोथेसिस-गाइडेड ट्री-ऑफ-थॉट्स सर्च और एम्बेडिंग-स्पेस फ्लो मैचिंग के साथ जोड़ता है ताकि अपनी रैंकिंग के लिए यांत्रिक औचित्य प्रदान करते हुए अत्याधुनिक भविष्यवाणी सटीकता प्राप्त की जा सके।

Kingsley Yeon, Xuefeng Liu, Promit Ghosal2026-05-22
💻 computer science

A Reproducible Log-Driven AutoML Framework for Interpretable Pipeline Optimization in Healthcare Risk Prediction

यह शोध पत्र yvsoucom-iterkit को प्रस्तुत करता है, जो एक नियतात्मक (deterministic) और लॉग-संचालित (log-driven) AutoML फ्रेमवर्क है जो स्वास्थ्य देखभाल जोखिम भविष्यवाणी पाइपलाइनों को ट्रेस करने योग्य संस्थाओं के रूप में कूटबद्ध करके उन्हें अनुकूलित करता है, जिससे यह पता चलता है कि प्रदर्शन डेटा ऑग्मेंटेशन और असंतुलन हैंडलिंग जैसे उच्च-प्रभाव वाले घटकों के एक छोटे समूह द्वारा नियंत्रित होता है, जबकि विविध कॉन्फ़िगरेशनों में स्थिर और पुनरुत्पादक परिणाम प्राप्त करता है।

Rui Huang, Lican Huang2026-05-22
📊 statistics

Adaptive RBF-KAN: A Comparative Evaluation of Dynamic Shape Parameters in Kolmogorov-Arnold Networks

यह शोध पत्र Adaptive RBF-KAN प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो विविध रेडियल बेसिस कर्नेल (मैटर्न और वेंडलैंड सहित) को एकीकृत करके और कर्नेल शेप पैरामीटर्स के डेटा-संचालित इनिशियलाइजेशन के लिए लीव-वन-आउट क्रॉस-वैलिडेशन का उपयोग करके कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क को उन्नत करता है, जिससे मौजूदा RBF-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में विभिन्न प्रकार के फलनों (functions) पर मॉडल के प्रदर्शन में सुधार होता है।

Roberto Cavoretto, Alessandra De Rossi, Adeeba Haider, Amir Noorizadegan2026-05-22
💻 computer science

DualOptim+: Bridging Shared and Decoupled Optimizer States for Better Machine Unlearning in Large Language Models

यह शोध पत्र DualOptim+ का प्रस्ताव करता है, जो एक नया अनुकूलन ढांचा (optimization framework) है जो बड़े भाषा मॉडलों (large language models) के लिए मशीन अनलर्निंग (machine unlearning) में बेहतर तालमेल प्राप्त करने हेतु साझा (shared) और विच्छेदित (decoupled) ऑप्टिमाइज़र अवस्थाओं को जोड़ता है, साथ ही इसमें DualOptim+ 8bit नामक एक मेमोरी-कुशल क्वांटाइज्ड संस्करण भी शामिल है।

Xuyang Zhong, Qizhang Li, Yiwen Guo, Chen Liu2026-05-22
💻 computer science

Discovering Entity-Conditioned Lag Heterogeneity: A Lag-Gated Neural Audit Framework for Panel Time Series

यह शोध पत्र AC-GATE प्रस्तुत करता है, जो एक न्यूरल ऑडिट फ्रेमवर्क है जो देश-स्तरीय टेम्पोरल पैनल्स में एंटिटी-विशिष्ट हेट्रोजेनियस लैग स्ट्रक्चर्स को सीधे मॉडल और डिस्कवर करने के लिए स्केल-इनवेरिएंट लैग गेट के साथ एक एडेप्टिव-कंडीशनिंग एनकोडर का उपयोग करता है, जिससे लैग आइडेंटिफिकेशन को पोस्ट-हॉक एक्सप्लेनेशन से बदलकर मॉडल के एक स्ट्रक्चरल आउटपुट में परिवर्तित कर दिया जाता है।

Andi Xu2026-05-22
💻 computer science

Expectation Consistency Loss: Rethink Confidence Calibration under Covariate Shift

यह शोध पत्र एक आवश्यक और पर्याप्त "एस्पेक्टेशन कंसिस्टेंसी कंडीशन" (Expectation consistency condition) को व्युत्पन्न करके और एक संगत अनसुपरवाइज्ड डोमेन अडैप्टेशन लॉस (ECL) प्रस्तावित करके कोवेरिएट शिफ्ट के तहत मौजूदा कॉन्फिडेंस कैलिब्रेशन विधियों की सीमाओं को संबोधित करता है, जो अस्थिर इम्पोर्टेंस वेटिंग पर निर्भर किए बिना मॉडल के आत्मविश्वास को प्रभावी ढंग से कैलिब्रेट करता है।

Jinzong Dong, Zhaohui Jiang, Bo Yang2026-05-22
💻 computer science

Beyond Single Slot: Joint Optimization for Multi-Slot Guaranteed Display Advertising

यह शोध पत्र मल्टी-स्लॉट गारंटीड डिस्प्ले विज्ञापन के लिए एक नवीन संयुक्त अनुकूलन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एक ऑफलाइन द्विपक्षीय मिलान दृष्टिकोण और एक कॉन्ट्रैक्ट रूलेट तंत्र के माध्यम से स्लॉट अतिरेक (redundancy) और अनुबंध असंतुलन को संबोधित करता है, जो मीटुआन (Meituan) प्लेटफॉर्म पर बड़े पैमाने पर ऑनलाइन ए/बी परीक्षणों के माध्यम से राजस्व और अनुबंध पूर्ति में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।

Zhaoqi Zhang, Jiaming Deng, Miao Xie, Linyou Cai, Qianlong Xie, Xingxing Wang, Siqiang Luo, Gao Cong2026-05-22