🤖 Category

cs.LG

20106 पेपर

📊 statistics

Gaussian Invariant Markov Chain Monte Carlo

यह शोध पत्र मानक MCMC एल्गोरिदम (RWM, MALA, और Manifold MALA) के गॉसियन अपरिवर्तनीय (Gaussian invariant) वेरिएंट पेश करता है जो कुशल कंट्रोल वेरिएट्स (control variates) का निर्माण करने के लिए गॉसियन लक्ष्यों (Gaussian targets) हेतु पॉइसन समीकरण (Poisson equation) के सटीक विश्लेषणात्मक समाधानों का लाभ उठाते हैं, जिससे बेहतर सांख्यिकीय दक्षता, ज्यामितीय एर्गोडिसिटी (geometric ergodicity), और उच्च-आयामी लेटेंट गॉसियन मॉडलों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Michalis K. Titsias, Angelos Alexopoulos, Siran Liu, Petros Dellaportas2026-07-14
🤖 AI

CUDA-L1: Improving CUDA Optimization via Contrastive Reinforcement Learning

यह शोध पत्र CUDA-L1 प्रस्तुत करता है, जो एक कंट्रास्टिव रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो शुरू में कम प्रदर्शन करने वाले LLM को एक अत्यधिक प्रभावी स्वचालित CUDA ऑप्टिमाइज़र में बदल देता है, जिससे बिना किसी मानवीय विशेषज्ञता की आवश्यकता के विविध बेंचमार्क और GPU आर्किटेक्चर में महत्वपूर्ण गति (speedups) प्राप्त होती है।

Xiaoya Li, Albert Wang, Guoyin Wang, Jiwei Li, Chris Shum2026-07-14
🤖 AI

OptiGradTrust: Byzantine-Robust Federated Learning with Multi-Feature Gradient Analysis and Reinforcement Learning-Based Trust Weighting

ऑप्टिग्रेडट्रस्ट (OptiGradTrust) एक नवीन बायज़ेंटाइन-रोबस्ट (Byzantine-robust) फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो विविध हमले के परिदृश्यों के तहत विषम चिकित्सा डेटा वातावरण में बेहतर सटीकता और अभिसरण प्राप्त करने के लिए सुदृढीकरण शिक्षण-आधारित ट्रस्ट वेटिंग (reinforcement learning-based trust weighting) और एक हाइब्रिड FedBN-Prox तंत्र के साथ छह-आयामी ग्रेडिएंट फिंगरप्रिंट को एकीकृत करता है।

Mohammad Karami, Fatemeh Ghassemi, Hamed Kebriaei, Hamid Azadegan2026-07-14
📊 statistics

funOCLUST: Clustering Functional Data with Outliers

यह शोध पत्र funOCLUST का प्रस्ताव करता है, जो OCLUST एल्गोरिदम का एक सुदृढ़ विस्तार है जिसे कार्यात्मक डेटा (functional data) को क्लस्टर करने और अनंत आयामीता (infinite dimensionality) एवं विसंगतियों के प्रति संवेदनशीलता की चुनौतियों का समाधान करते हुए प्रभावी ढंग से आउटलेर्स (outliers) की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Katharine M. Clark, Paul D. McNicholas2026-07-14
💬 NLP

CRINN: Contrastive Reinforcement Learning for Approximate Nearest Neighbor Search

यह शोध पत्र CRINN प्रस्तुत करता है, जो एक नया प्रतिमान (paradigm) है जो सटीकता बनाए रखते हुए निष्पादन गति (execution speed) के लिए अनुकूलित करके उच्च-प्रदर्शन वाले अनुमानित निकटतम पड़ोसी खोज (approximate nearest neighbor search) एल्गोरिदम को स्वचालित रूप से उत्पन्न करने के लिए कंट्रास्टिव रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का लाभ उठाता है, जो कई बेंचमार्क पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता है और जटिल एल्गोरिद्मिक अनुकूलन के लिए LLMs की क्षमता को प्रदर्शित करता है।

Xiaoya Li, Albert Wang, Guoyin Wang, Chris Shum, Jiwei Li2026-07-14
📊 statistics

Likelihood Matching for Diffusion Models

यह शोधपत्र डिफ्यूजन मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए एक 'लाइकलीहुड मैचिंग' (Likelihood Matching) दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो स्कोर और हेसियन फलनों (Hessian functions) का अनुमान लगाने के लिए गॉसियन क्वासी-लाइकलीहुड्स (Gaussian quasi-likelihoods) के माध्यम से रिवर्स ट्रांजिशन डेंसिटीज का सन्निकटन करता है, जिससे गैर-अनंतस्पर्शी अभिसरण गारंटी (non-asymptotic convergence guarantees) स्थापित होती है और अनुभवजन्य मूल्यांकन के माध्यम से प्रभावशीलता प्रदर्शित होती है।

Lei Qian, Wu Su, Yanqi Huang, Song Xi Chen2026-07-14
🤖 machine learning

EmbedOR: Provable Cluster-Preserving Visualizations with Curvature-Based Stochastic Neighbor Embeddings

यह शोधपत्र EmbedOR प्रस्तुत करता है, जो एक प्रुवेबल (provable) स्टोकेस्टिक नेबर एम्बेडिंग एल्गोरिदम है जो अंतर्निहित क्लस्टर संरचनाओं को संरक्षित करने और UMAP एवं t-SNE जैसी विधियों में अक्सर देखी जाने वाली निरंतर उच्च-घनत्व वाले क्षेत्रों के मिथ्या विखंडन (spurious fragmentation) को रोकने के लिए डिस्क्रीट ग्राफ कर्वेचर को समाहित करता है।

Tristan Luca Saidi, Abigail Hickok, Bastian Rieck, Andrew J. Blumberg2026-07-14
⚛️ phenomenology

Forecasting Generative Amplification

यह शोध पत्र एलएचसी (LHC) सिमुलेशन के लिए बड़े होल्डआउट डेटासेट के बिना, जनरेटिव नेटवर्क की सांख्यिकीय सटीकता का अनुमान लगाने के लिए दो पूरक विधियों, औसत (averaging) और विभेदी प्रवर्धन (differential amplification) को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट चरण-स्थान (phase-space) क्षेत्रों में इवेंट प्रवर्धन व्यवहार्य है।

Henning Bahl, Sascha Diefenbacher, Nina Elmer, Tilman Plehn, Jonas Spinner2026-07-14
⚛️ lattice

Combining complex Langevin dynamics with score-based and energy-based diffusion models

यह शोध पत्र साइन समस्याओं (sign problems) वाली थ्योरीज़ में स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं को समझने की चुनौतियों का समाधान करने के उद्देश्य से, कॉम्प्लेक्स लैंग्विन डायनेमिक्स (complex Langevin dynamics) द्वारा सैंपल की गई संभाव्यता वितरणों (probability distributions) को सीखने और उनके लक्षण वर्णन के लिए स्कोर-आधारित और एनर्जी-आधारित डिफ्यूजन मॉडल्स के अनुप्रयोग की जांच करता है।

Gert Aarts, Diaa E. Habibi, Lingxiao Wang, Kai Zhou2026-07-14
💬 NLP

Quantifying Data Contamination in Psychometric Evaluations of LLMs

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साइकोमेट्रिक मूल्यांकन में डेटा संदूषण (data contamination) को व्यवस्थित रूप से मापने के लिए एक ढांचा प्रस्तावित करता है, जो यह प्रकट करता है कि 21 मॉडल्स में लोकप्रिय इन्वेंट्रीज़ महत्वपूर्ण मेमोराइजेशन और स्कोर हेरफेर की समस्याओं से ग्रस्त हैं।

Jongwook Han, Woojung Song, Jonggeun Lee, Yohan Jo2026-07-14