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🤖 machine learning

FieldFormer: Locality-Aware Transformers for Spatio-Temporal Modeling on Sparse Sensor Networks

FieldFormer एक मेश-मुक्त (mesh-free) ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर है जिसे विरल सेंसर नेटवर्क (sparse sensor networks) के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो अनियंत्रित वैश्विक क्षेत्र पुनर्प्राप्ति (unconstrained global field recovery) के बजाय पहचान योग्य सेंसर-स्पेस मॉडलिंग पर ध्यान केंद्रित करके, सुदृढ़ स्थानिक-कालिक पुनर्निर्माण (robust spatio-temporal reconstruction) प्राप्त करने के लिए स्थानीयता-जागरूक (locality-aware), वेग-स्केल्ड (velocity-scaled) पड़ोस एकत्रीकरण का लाभ उठाता है।

Ankit Bhardwaj, Ananth Balashankar, Lakshminarayanan Subramanian2026-05-20
📊 statistics

Proximal Diffusion Neural Sampler

यह शोध पत्र प्रॉक्सिमल डिफ्यूजन न्यूरल सैंपलर (PDNS) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो पाथ मेजर्स (path measures) पर एक प्रॉक्सिमल पॉइंट मेथड के माध्यम से हल किए जाने वाले स्टोकेस्टिक ऑप्टिमल कंट्रोल समस्या के रूप में लर्निंग टास्क को पुनर्गठित करके मल्टीमॉडल डिस्ट्रीब्यूशन से डिफ्यूजन-आधारित सैंपलिंग में होने वाले मोड कोलैप्स (mode collapse) को संबोधित करता है, जो गहन मोड एक्सप्लोरेशन सुनिश्चित करने के लिए प्रक्रिया को सरल उप-समस्याओं की एक श्रृंखला में विभाजित करता है।

Wei Guo, Jaemoo Choi, Yuchen Zhu, Molei Tao, Yongxin Chen2026-05-20
🤖 machine learning

WARC-Bench: Web Archive Based Benchmark for GUI Subtask Executions

यह शोध पत्र WARC-Bench प्रस्तुत करता है, जो जटिल GUI उप-कार्यों (subtasks) पर मल्टीमॉडल AI एजेंटों का मूल्यांकन करने के लिए वेब आर्काइव (Web ARChive) फाइलों का उपयोग करने वाला एक नया बेंचमार्क है, जो यह दर्शाता है कि जहाँ वर्तमान फ्रंटियर मॉडल संघर्ष करते हैं, वहीं ओपन-सोर्स मॉडल प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और सत्यापन योग्य पुरस्कारों (verifiable rewards) के साथ सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) के माध्यम से महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।

Sanjari Srivastava, Gang Li, Cheng Chang, Rishu Garg, Manpreet Kaur, Charlene Y. Lee, Yuezhang Li, Yining Mao, Ignacio C (…)2026-05-20✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

Dr.LLM: Dynamic Layer Routing in LLMs

Dr. LLM एक रेट्रोफिटेबल फ्रेमवर्क है जो प्रीट्रेन्ड LLMs को हल्के वजन वाले, MCTS-सुपरवाइज्ड राउटरों से लैस करता है ताकि ट्रांसफॉर्मर लेयर्स को गतिशील रूप से स्किप करने, निष्पादित करने या दोहराने के लिए, जिससे बेस मॉडल वेट्स को बदले बिना विविध कार्यों में सटीकता में सुधार या उसे बनाए रखते हुए महत्वपूर्ण कंप्यूट बचत प्राप्त की जा सके।

Ahmed Heakl, Martin Gubri, Salman Khan, Sangdoo Yun, Seong Joon Oh2026-05-20
🤖 machine learning

Noise-corrected GRPO: From Noisy Rewards to Unbiased Gradients

यह शोध पत्र एक शोर-रोधी (noise-robust) ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (GRPO) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो रिवॉर्ड भ्रष्टाचार को बरनौली शोर (Bernoulli noise) के रूप में मॉडल करता है और एक सुधार रणनीति लागू करता है जिससे प्रमाणित रूप से निष्पक्ष ग्रेडिएंट प्राप्त होते हैं, जिसके परिणामस्वरूप वास्तविक शोर वाले रिवॉर्ड स्थितियों के तहत गणित और कोड कार्यों पर महत्वपूर्ण सटीकता सुधार होता है।

Omar El Mansouri, Fathinah Asma Izzati, Mohamed El Amine Seddik, Salem Lahlou2026-05-20
📊 statistics

A Derandomization Framework for Structure Discovery: Applications in Neural Networks and Beyond

यह शोध पत्र एक डैनरैंडमाइजेशन (derandomization) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो यह सिद्ध करता है कि विशिष्ट अपेक्षित फलनों (expected functions) का अनुकूलन भार मैट्रिसेस (weight matrices) को शून्य की ओर ले जाता है, जिससे हल्के अनुकूलों (mild conditions) के तहत दूसरे क्रम के स्थिर बिंदुओं (second-order stationary points) तक प्रशिक्षित अत्यधिक गहरे और विस्तृत न्यूरल नेटवर्क में संरचना खोज (structure discovery) की व्याख्या होती है और MAXCUT सन्निकटन (approximation) तथा जॉनसन-लिंडेनस्ट्रॉस एम्बेडिंग (Johnson-Lindenstrauss embeddings) में अनुप्रयोगों को सक्षम बनाया जाता है।

Nikos Tsikouras, Yorgos Pantis, Ioannis Mitliagkas, Christos Tzamos2026-05-20
🤖 machine learning

Beyond Leakage and Complexity: Towards Realistic and Efficient Information Cascade Prediction

यह शोध पत्र टेम्पोरल लीकेज (temporal leakage) को रोकने के लिए एक समय-क्रमित मूल्यांकन प्रोटोकॉल, कन्वर्जन सिग्नल्स के साथ बड़े पैमाने पर ताओके (Taoke) ई-कॉमर्स डेटासेट, और CasTemp नामक एक हल्का और कुशल फ्रेमवर्क पेश करके सूचना कैस्केड भविष्यवाणी (information cascade prediction) में महत्वपूर्ण सीमाओं को संबोधित करता है, जो उल्लेखनीय गति वृद्धि के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Jie Peng, Rui Wang, Qiang Wang, Zhewei Wei, Bin Tong, Guan Wang, Bo Zheng2026-05-20
🤖 machine learning

MIRO: MultI-Reward cOnditioned pretraining improves T2I quality and efficiency

यह शोध पत्र MIRO का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टी-रिवॉर्ड कंडिशन्ड प्रीट्रेनिंग विधि है जो कई रिवार्ड्स से उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को सीधे सीखकर टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेशन की गुणवत्ता और प्रशिक्षण दक्षता को बढ़ाता है, जिससे यह प्रमुख बेंचमार्क पर मौजूदा पोस्ट-ट्रेनिंग प्रतिमानों (पैराडाइम्स) से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Nicolas Dufour, Lucas Degeorge, Arijit Ghosh, Vicky Kalogeiton, David Picard2026-05-20
🔭 astrophysics

Addressing prior dependence in hierarchical Bayesian modeling for PTA data analysis II: Noise and SGWB inference through parameter decorrelation

यह शोध पत्र पल्सर टाइमिंग एरे विश्लेषण के लिए एक पदानुक्रमित बेयसियन ढांचे (hierarchical Bayesian framework) का प्रस्ताव करता है जो ऑर्थोगोनल प्रोजेक्शन के माध्यम से नॉइज़ हाइपरपैरामीटर्स को पुनर्रूपित करने के लिए नॉर्मलाइजिंग फ्लोज़ का उपयोग करता है, जिससे पूर्व निर्भरता (prior dependence) को कम किया जा सके और नॉइज़ एवं स्टोकेस्टिक ग्रेविटेशनल वेव बैकग्राउंड संकेतों के बीच की डिजेनेरेसी को कम किया जा सके।

Eleonora Villa, Luigi D'Amico, Aldo Barca, Fatima Modica Bittordo, Francesco Alì, Massimo Meneghetti, Luca Naso2026-05-20
⚡ electrical engineering

The Wisdom of the Crowd: High-Fidelity Classification of Cyber-Attacks and Faults in Power Systems Using Ensemble and Machine Learning

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि ऑफलाइन सटीकता फील्ड तत्परता का एक अविश्वसनीय संकेतक है, एक मल्टी-लेयर परसेप्ट्रॉन (MLP), एन्सेम्बल मॉडल में देखे जाने वाले बार-बार होने वाले अपवर्जन (abstentions) के बिना उच्च कवरेज बनाए रखते हुए, पावर सिस्टम्स के लिए रियल-टाइम, सब-साइकिल साइबर-अटैक और फॉल्ट वर्गीकरण में एन्सेम्बल विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Emad Abukhousa, Syed Sohail Feroz Syed Afroz, Fahad Alsaeed, Abdulaziz Qwbaiban, Saman Zonouz, A. P. Sakis Meliopoulos2026-05-20