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cs.LG

24017 पेपर

⚡ electrical engineering

Uncertainty Representation in a SOTIF-Related Use Case with Dempster-Shafer Theory for LiDAR Sensor-Based Object Detection

यह शोध पत्र SOTIF-अनुपालन वाले LiDAR ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए एक व्यवस्थित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अनिश्चितता के स्रोतों को मॉडल और संयोजित करने के लिए यैगर के नियम (Yager's Rule) के साथ डेम्पस्टर-शाफर थ्योरी का उपयोग करता है, जबकि डिटेक्शन सटीकता पर उनके विशिष्ट प्रभावों को मापने के लिए विचरण-आधारित संवेदनशीलता विश्लेषण (variance-based sensitivity analysis) का उपयोग करता है।

Milin Patel, Rolf Jung2026-05-19
🤖 machine learning

LLM-TabLogic: Preserving Inter-Column Logical Relationships in Synthetic Tabular Data via Prompt-Guided Latent Diffusion

यह शोध पत्र LLM-TabLogic को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन फ्रेमवर्क है जो सिंथेटिक सारणीबद्ध (tabular) डेटा उत्पन्न करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल रीजनिंग को लेटेंट स्पेस डिफ्यूजन के साथ जोड़ता है जो डोमेन ज्ञान की आवश्यकता के बिना जटिल इंटर-कॉलम तार्किक संबंधों को प्रभावी ढंग से संरक्षित करता है, जिससे यह फिडेलिटी, यूटिलिटी और प्राइवेसी में मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yunbo Long, Liming Xu, Alexandra Brintrup2026-05-19
🤖 machine learning

Long Context Modeling with Ranked Memory-Augmented Retrieval

यह शोध पत्र एन्हांस्ड रैंकड मेमोरी ऑगमेंटेड रिट्रीवल (ERMAR) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट लैंग्वेज मॉडलिंग कार्यों में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी प्राप्त करने के लिए एक नवीन प्रासंगिकता स्कोरिंग तंत्र और की-वैल्यू एम्बेडिंग्स के पॉइंटवाइज री-रैंकिंग का लाभ उठाते हुए दीर्घकालिक स्मृति को गतिशील रूप से प्रबंधित करता है।

Ghadir Alselwi, Hao Xue, Shoaib Jameel, Basem Suleiman, Flora D. Salim, Imran Razzak2026-05-19
💬 NLP

LogQuant: Log-Distributed 2-Bit Quantization of KV Cache with Superior Accuracy Preservation

LogQuant ने एक नवीन लॉग-डिस्ट्रीब्यूटेड 2-बिट क्वांटाइजेशन तकनीक पेश की है जो KV कैश के लिए, न्यूनतम मेमोरी फुटप्रिंट बनाए रखते हुए, बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के लिए इन्फरेंस थ्रूपुट, बैच साइज और टास्क सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करती है।

Han Chen, Zicong Jiang, Zining Zhang, Bingsheng He, Pingyi Luo, Mian Lu, Yuqiang Chen2026-05-19
📊 statistics

Throughput-Optimal Scheduling Algorithms for LLM Inference and AI Agents

यह शोध पत्र LLM इन्फरेंस के लिए गणितीय कतारबद्धता (queueing) के मूलभूत सिद्धांतों को स्थापित करता है, यह सिद्ध करते हुए कि वर्क-कंजर्विंग शेड्यूलिंग एल्गोरिदम व्यक्तिगत और AI-एजेंट वर्कलोड दोनों के लिए अधिकतम थ्रूपुट प्राप्त करते हैं, जबकि Orca और Sarathi-Serve की इष्टतमता की पुष्टि करने के लिए वास्तविक दुनिया के सिस्टम का मूल्यांकन करता है और FasterTransformer तथा वैनिला vLLM की अस्थिरता के प्रति आगाह करता है।

J. G. Dai, Tianze Deng, Yueying Li, Tianyi Peng2026-05-19
🤖 machine learning

Compass: SLO-aware Query Planner for Compound AI Serving at Scale

कम्पास (Compass) एक नवीन एसएलओ-जागरूक (SLO-aware) क्वेरी प्लानर है जो जटिल नियोजन समस्याओं को विघटित करके, लागत प्रभावी प्रदर्शन अनुमान के लिए चयनात्मक प्रोफाइलिंग का उपयोग करके, और सर्विस गुडथ्रूप (goodput) को अधिकतम करने तथा लागत और नियोजन विलंबता को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए द्विपक्षीय मिलान (bipartite matching) को नियोजित करके विविध परिनियोजन वातावरणों में कुशल, बड़े पैमाने पर कंपाउंड एआई सर्विंग को सक्षम बनाता है।

Banruo Liu, Wei-Yu Lin, Minghao Fang, Yihan Jiang, Fan Lai2026-05-19
⚡ electrical engineering

Perceptual implications of automatic anonymization in pathological speech

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि रोग संबंधी वाणी (pathological speech) का स्वचालित अनामिकीकरण (automatic anonymization) कथित गुणवत्ता को काफी कम कर देता है और श्रोताओं द्वारा अत्यधिक पता लगाने योग्य बना रहता है, यह नैदानिक गंभीरता रेटिंग को काफी हद तक सुरक्षित रखता है, जो मानक कम्प्यूटेशनल गोपनीयता मेट्रिक्स और संवेदी परिणामों के बीच एक महत्वपूर्ण अलगाव को प्रकट करता है जिसके लिए नैदानिक तैनाती हेतु विकार-वार और श्रोता-स्तरीकृत मूल्यांकन की आवश्यकता है।

Soroosh Tayebi Arasteh, Saba Afza, Tri-Thien Nguyen, Lukas Buess, Maryam Parvin, Tomas Arias-Vergara, Paula Andrea Perez (…)2026-05-19
📊 statistics

Mirror Mean-Field Langevin Dynamics

यह शोध पत्र सीमित उत्तल डोमेन (constrained convex domains) पर प्रायिकता मापों (probability measures) को अनुकूलित करने के लिए मिरर मीन-फील्ड लैंग्विन डायनेमिक्स (MMFLD) का प्रस्ताव करता है, जो इसके विविक्त संस्करणों (discretized versions) के लिए रैखिक अभिसरण गारंटी (linear convergence guarantees) और समय-में-एकसमान अराजकता प्रसार (uniform-in-time propagation of chaos) परिणाम स्थापित करता है।

Anming Gu, Juno Kim2026-05-19
📊 statistics

Improving Random Forests by Smoothing

यह शोध पत्र एक कर्नेल-आधारित स्मूथिंग तंत्र का प्रस्ताव करता है जो इसके अनुकूलन विभाजन (adaptive partitioning) को स्थानीय नियमितता (local regularity) के साथ जोड़कर रैंडम फॉरेस्ट रिग्रेशन को बढ़ाता है, जिससे विशेष रूप से डेटा-दुर्लभ सेटिंग्स में भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन में सुधार होता है।

Ziyi Liu, Phuc Luong, Mario Boley, Daniel F. Schmidt2026-05-19
📊 statistics

Nash: Neural Adaptive Shrinkage for Structured High-Dimensional Regression

यह शोध पत्र नैश (Nash) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो स्ट्रक्चर्ड हाई-डायमेंशनल रिग्रेशन में कोवेरिएट-विशिष्ट रेगुलेराइजेशन को अनुकूल रूप से मॉड्युलेट करने के लिए न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाता है, जिससे क्रॉस-वैलिडेशन की आवश्यकता के बिना मौजूदा विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल गति और बेहतर सटीकता प्राप्त होती है।

William R. P. Denault2026-05-19