📊 statistics

Integrating Background Knowledge for Scalable Causal Discovery

यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विशेषज्ञ पृष्ठभूमि ज्ञान को केवल एक पोस्ट-प्रोसेसिंग चरण के रूप में नहीं, बल्कि सीधे कारण खोज (कॉज़ल डिस्कवरी) प्रक्रिया में एकीकृत करता है, ताकि कारण ग्राफ (कॉज़ल ग्राफ्स) सीखने की कम्प्यूटेशनल स्केलेबिलिटी और संरचनात्मक सटीकता दोनों में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Mátyás Schubert, Theofanis Aslanidis, Tom Claassen, Sara Magliacane2026-07-14
🤖 machine learning

Toward Production-Ready Federated Learning in Healthcare: Privacy, Orchestration, and Governance in MLOps

यह शोध पत्र तर्क देता है कि स्वास्थ्य सेवा में प्रोडक्शन-रेडी फेडरेटेड लर्निंग प्राप्त करने के लिए एक एकीकृत MLOps और FLOps आर्किटेक्चर की आवश्यकता है जो विकेंद्रीकृत चिकित्सा डेटा प्रशिक्षण की परिचालन और नियामक चुनौतियों को दूर करने के लिए सुरक्षित ऑर्केस्ट्रेशन, गोपनीयता-संरक्षण तंत्र और सुदृढ़ शासन को संयोजित करता है।

Sakshi Gorkhali, Jonesh Shrestha2026-07-14
🤖 machine learning

Conditional Optimal Bridge for Riemannian Activation Steering

यह शोध पत्र \textsc{Cobras} को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन एक्टिवेशन स्टीयरिंग विधि है जो एक सिद्धांतपूर्ण, क्वेरी-अनुकूलित स्टीयरिंग दिशा प्राप्त करने के लिए रेसिडुअल-स्ट्रीम हाइपरस्फीयर पर एक श्रोडिंगर ब्रिज (Schrödinger Bridge) के रूप में समस्या को सूत्रबद्ध करती है, जो मौजूदा बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करती है और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन प्रदर्शन गिरावट से बचती है।

Seyed Arshan Dalili, Ajay Narayanan Sridhar, Vijaykrishnan Narayanan, Mehrdad Mahdavi2026-07-14
🤖 AI

Cross-Layer Misalignment Detection in Agent Skills: A Progressive Loading-Aware Contrastive Learning Approach

यह शोध पत्र प्रोग्रेसिव लोडिंग-अवेयर हिरार्किकल कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग (PL-HCL) को प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-आधारित फ्रेमवर्क है जो एजेंट स्किल्स के विवरणों और वास्तविक व्यवहारों के बीच क्रॉस-लेयर मिसअलाइनमेंट का प्रभावी ढंग से पता लगाता है, जिससे ओपन-सोर्स स्किल्स के एक बड़े पैमाने के डेटासेट पर मैक्रो-F1 स्कोर में 0.45 से 0.87–0.89 तक की महत्वपूर्ण वृद्धि प्राप्त होती है।

Chengjun Zhang, Yang Gao, Jianna Hur, Jingjing Zhang, Sagar Samtani2026-07-14
📊 statistics

Representation Learning for Semiparametric Causal Mediation Analysis under No Essential Heterogeneity

यह शोध पत्र UNIT को प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय अनुमानक (estimator) है जो "कोई आवश्यक विषमता नहीं" (no essential heterogeneity) की धारणा के तहत संरचनात्मक मध्यस्थता पैरामीटर (structural mediation parameter) के अनुमानों की सटीकता में सुधार करने के लिए TARNet-आधारित गहन प्रतिनिधित्व शिक्षण (deep representation learning) का लाभ उठाता है, जिससे पूर्वाग्रह या कवरेज से समझौता किए बिना मानक त्रुटियों (standard error) में महत्वपूर्ण कमी आती है।

Roberto Faleh, Sofia Morelli, Holger Brandt2026-07-14
🤖 machine learning

LLM-PDESR: Robust PDE Discovery via Subdomain Weighted Residuals and LLM-Guided Symbolic Hypothesis Generation

LLM-PDESR एक नवीन ढांचा है जो शोर वाले डेटा से गवर्निंग पार्शियल डिफरेंशियल इक्वेशंस को सटीक रूप से खोजने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल-निर्देशित प्रतीकात्मक परिकल्पना पीढ़ी को सुदृढ़ सबडोमेन वेटेड रेसिडुअल्स और C⁴-कंटीन्यूअस स्प्लाइन डिफरेंशिएशन के साथ जोड़ता है, जो संरचनात्मक रिकवरी और शोर प्रतिरोध में मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Jinyang Du, Hao Ma, Xiaohu Shi, Bo Yang, Yanchun Liang, Heow Pueh Lee, Chunguo Wu2026-07-14
📊 statistics

Beyond Looking Up, Try Looking Around: Harmonizing Global Structure and Local Consistency in Optimal Transport for Short Text Clustering

यह शोध पत्र एक नवीन लघु पाठ क्लस्टरिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्थानीय अर्थ संबंधी निरंतरता को पकड़ने के लिए एक इंस्टेंस-स्तरीय अटेंशन मैकेनिज्म को एकीकृत करके ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट को बढ़ाता है, जिससे विश्वसनीय छद्म-लेबल (pseudo-labels) उत्पन्न होते हैं जो वैश्विक क्लस्टर संरचनाओं के साथ पड़ोस संबंधी संबंधों को सामंजस्यपूर्ण बनाते हैं ताकि अत्याधुनिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Zhihao Yao, Yuxuan Gu, Jixuan Yin, Bo Li2026-07-14
⚡ electrical engineering

Projection-Domain Sensitivity Analysis of Vertebral DRRs Under Intrinsic Calibration Perturbation

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि इंट्रिन्सिक फ्लोरोस्कोपी कैलिब्रेशन में मामूली गड़बड़ी भी वर्टिब्रा प्रोजेक्शन ज्योमेट्री को महत्वपूर्ण रूप से बदल देती है और 2D-3D रजिस्ट्रेशन सटीकता को कम कर देती है, विशेष रूप से लेटरल व्यूज़ में, जो पारंपरिक पुनर्निर्माण-आधारित मूल्यांकनों के साथ-साथ प्रोजेक्शन-डोमेन कंसिस्टेंसी मेट्रिक्स की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Lin Li, Chaochao Zhou, Benjamin Aubert, Junlin Guo, Junchao Zhu2026-07-14
🤖 AI

When Does Restricting a Coding Agent to execute_code Help? A Regime ×\times Agent-Design Ablation

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कोडिंग एजेंटों को केवल एक `execute_code` टूल तक सीमित रखना अक्सर टूल-समृद्ध वातावरण का उपयोग करने जितना ही प्रभावी और अक्सर उससे सस्ता होता है, जो यह प्रकट करता है कि इष्टतम टूल सतह (tool surface) अकेले किसी भी कारक के बजाय कार्य व्यवस्था (task regimes) और विशिष्ट एजेंट डिज़ाइनों के बीच परस्पर क्रिया द्वारा संयुक्त रूप से निर्धारित होती है।

Hong Yang, Qi Yu, Travis Desell2026-07-14
📊 statistics

Learning from Local Walks on Dynamic Graphs with Bandit Feedback

यह शोधपत्र स्थानीय संचलन बाधाओं वाले गतिशील ग्राफों पर स्टोकेस्टिक मल्टी-आर्म्ड बैंडिट्स को संबोधित करने के लिए टोपोलॉजिकल स्थिरता सुनिश्चित करने हेतु एक स्लाइडिंग-विंडो मिक्सिंग स्थिति पेश करता है और एक्सप्लोर-देन-कमिट एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो उप-रैखिक अपेक्षित रिग्रेट (sublinear expected regret) प्राप्त करते हैं।

Sourav Chakraborty, Amit Kiran Rege, Claire Monteleoni, Lijun Chen2026-07-14