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🤖 machine learning

Robust Subspace-Constrained Quadratic Models for Low-Dimensional Structure Learning

यह शोध पत्र एक सुदृढ़ सबस्पेस-कंस्ट्रेंड क्वाड्रेटिक मॉडल (SCQM) प्रस्तावित करता है जो भारी-पूंछ (heavy-tailed) और हल्की-पूंछ (light-tailed) वाले मामलों सहित विविध शोर वितरणों को संभालने के लिए SQMF ढांचे का विस्तार करता है, और उच्च-आयामी डेटा से निम्न-आयामी संरचनाओं को सीखने में उत्कृष्ट पुनर्निर्माण सटीकता और सुदृढ़ता प्राप्त करने के लिए बैकट्रैकिंग लाइन-सर्च के साथ एक कुशल ग्रेडिएंट-आधारित एल्गोरिदम पेश करता है।

Zheng Zhai, Xiaohui Li2026-05-21
🤖 machine learning

AirfoilGen: A valid-by-construction and performance-aware latent diffusion model for airfoil generation

यह शोध पत्र AirfoilGen को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन लेटेंट डिफ्यूजन मॉडल है जो सटीक, स्पष्ट एरोडायनामिक प्रदर्शन के साथ ज्यामितीय रूप से वैध एयरफॉइल जेनरेट करने के लिए एक सर्कल स्वीपिंग रिप्रेजेंटेशन और ट्रांसफार्मर-आधारित एनकोडर का लाभ उठाता है, जिसे 2,00,000 से अधिक एयरफॉइल के एक नए डेटासेट द्वारा समर्थित किया गया है।

Zhijie Yang, Min Tang, Qiang Zou2026-05-21
💻 computer science

WildRoadBench: A Wild Aerial Road-Damage Grounding Benchmark for Vision-Language Models and Autonomous Agents

यह शोध पत्र WildRoadBench प्रस्तुत करता है, जो वाइल्ड एरियल रोड डैमेज (wild aerial road damage) को स्थानीयकृत करने में विजन-लैंग्वेज मॉडल्स और ऑटोनॉमस LLM-संचालित एजेंट्स की क्षमताओं का मूल्यांकन करने वाला एक नया बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि दोनों दृष्टिकोण वर्तमान में इस जटिल, वास्तविक दुनिया के परिवेश में विश्वसनीय प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

Bingnan Liu, Chenhang Cui, Rui Huang, Jiani Luo, Zhirong Shen, Tinghao Wang, Xiande Huang, Lingbei Meng, Fei Shen, An Zh (…)2026-05-21
🤖 machine learning

WaveGraphNet: Physics-Consistent Guided-Wave Damage Localization through Coupled Inverse-Forward Graph Learning

यह शोधपत्र WaveGraphNet प्रस्तुत करता है, जो एक युग्मित इन्वर्स-फॉरवर्ड ग्राफ लर्निंग फ्रेमवर्क है जो एक भौतिकी-संगत फॉरवर्ड शाखा का उपयोग करके गाइडेड-वेव डैमेज लोकलाइजेशन को बेहतर बनाता है ताकि इन्वर्स लोकलाइजेशन प्रक्रिया को नियमित किया जा सके, जिससे स्पार्स सेंसर कवरेज के तहत अनदेखे संरचनात्मक क्षेत्रों के लिए सामान्यीकरण में सुधार होता है।

Vinay Sharma, Aditya Bharade, Olga Fink2026-05-21
🤖 machine learning

Less Data, Faster Training: repeating smaller datasets speeds up learning via sampling biases

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बड़े डेटासेट की तुलना में छोटे डेटासेट को दोहराना, सैंपलिंग बायस (sampling biases) का लाभ उठाकर अनुकूल लेयर-वाइज ग्रोथ (layer-wise growth) को सक्षम करके प्रशिक्षण को तेज कर सकता है और कंप्यूट बचा सकता है, विशेष रूप से रीजनिंग कार्यों में।

Jingwen Liu, Ezra Edelman, Surbhi Goel, Bingbin Liu2026-05-21
📊 statistics

Corrected Integrated Laplace Approximation for Bayesian Inference in Latent Gaussian Models

यह शोध पत्र लेटेंट गॉसियन मॉडल्स के लिए बेयसियन इन्फरेंस में इंटीग्रेटेड लाप्लास एप्रोक्सिमेशन द्वारा उत्पन्न त्रुटियों को सुधारने के लिए एक इम्पोर्टेंस सैंपलिंग स्कीम का प्रस्ताव करता है, जो ऑटोमैटिक डिफरेंशिएशन फ्रेमवर्क के भीतर सूडो-मार्जिनलाइजेशन और रैंडमाइज्ड क्वासी-मोंटे कार्लो जैसी तकनीकों के माध्यम से सही पोस्टीरियर की ओर अभिसरण (कन्वर्जेंस) को सक्षम बनाता है।

Jinlin Lai, Charles C. Margossian, Daniel R. Sheldon2026-05-21
💻 computer science

Proximal State Nudging: Reducing Skill Atrophy from AI Assistance

यह शोध पत्र प्रॉक्सिमल स्टेट नजिंग (PSN) को प्रस्तुत करता है, जो एक साझा स्वायत्तता एल्गोरिदम है जो उपयोगकर्ताओं को सीखने योग्य अवस्थाओं की ओर निर्देशित करके कौशल क्षय (skill atrophy) को कम करता है, और सिमुलेशन एवं मानव अध्ययनों दोनों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह मौजूदा विधियों की तुलना में उच्च कार्य प्रदर्शन और सुरक्षा बनाए रखते हुए बिना सहायता के कौशल प्राप्ति में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Megha Srivastava, Jonathan Ouyang, Eric Zhou, Andrew Silva, Emily Sumner, Dorsa Sadigh, Yuchen Cui, Deepak Gopinath, Guy (…)2026-05-21
🤖 machine learning

Consistently Informative Soft-Label Temperature for Knowledge Distillation

यह शोध पत्र CIST का प्रस्ताव करता है, जो एक नॉलेज डिस्टिलेशन विधि है जो निरंतर सूचनात्मक सॉफ्ट लेबल उत्पन्न करने के लिए शिक्षक और छात्र दोनों नेटवर्क के लिए सैंपल-वार एडेप्टिव टेम्परेचर का उपयोग करती है और डिस्टिलेशन ऑब्जेक्टिव को गतिशील रूप से रीवेट करती है, जिससे फिक्स्ड-टेम्परेचर दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर किया जाता है और नगण्य कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ विजन और लैंग्वेज कार्यों में प्रदर्शन में सुधार किया जाता है।

Hoang-Chau Luong, Nghia Van Vo, Kaiqi Zhao, Lingwei Chen2026-05-21
💬 NLP

DEL: Digit Entropy Loss for Numerical Learning of Large Language Models

यह शोध पत्र डिजिट एंट्रॉपी लॉस (DEL) को प्रस्तुत करता है, जो एक नया प्रशिक्षण उद्देश्य है जो अनसुपरवाइज्ड एंट्रॉपी ऑप्टिमाइज़ेशन को एक सुपरवाइज्ड, डिस्टेंस-फ्री फ्रेमवर्क में पुनर्गठित करता है ताकि गणितीय तर्क और कोड जनरेशन कार्यों में पूर्णांक और फ्लोटिंग-पॉइंट दोनों संख्याओं की भविष्यवाणी करने में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की सटीकता में सुधार किया जा सके।

Zhaohui Zheng, Chenhang He, Shihao Wang, Yuxuan Li, Ming-Ming Cheng, Lei Zhang2026-05-21
🤖 machine learning

Nonlocal operator learning for fMRI encoding and decoding tasks

यह शोध पत्र एक लेटेंट न्यूरल इंटीग्रल ऑपरेटर फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो fMRI डायनेमिक्स को प्रभावी ढंग से मॉडल करने के लिए नॉनलोकल स्पैटियोटेम्पोरल कॉन्टेक्स्ट का लाभ उठाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि बड़े टेम्पोरल विंडोज़ और होल-ब्रेन रिकॉर्डिंग उत्तेजना डिकोडिंग और एनकोडिंग दोनों प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारते हैं और अधिक संरचित लेटेंट रिप्रेजेंटेशन प्रदान करते हैं।

Andreas Kramer, Saugat Acharya, Alice Giola, Emanuele Zappala2026-05-21