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🤖 machine learning

IVF-TQ: Streaming-Robust Approximate Nearest Neighbor Search via a Codebook-Free Residual Layer

यह शोध पत्र IVF-TQ का प्रस्ताव करता है, जो एक स्ट्रीमिंग-रोबस्ट अनुमानित निकटतम पड़ोसी खोज (approximate nearest neighbor search) इंडेक्स है, जो निरंतर डेटा अंतर्ग्रहण (data ingestion) के दौरान स्टेलनेस (staleness) को समाप्त करने के लिए प्रशिक्षित कोडबुक्स के स्थान पर एक निश्चित रैंडम रोटेशन और पूर्व-निर्धारित स्केलर क्वांटाइजेशन का उपयोग करता है, जबकि विभिन्न मेमोरी बजटों में प्रतिस्पर्धी रिकॉल बनाए रखता है।

Tarun Sharma2026-05-19
🤖 machine learning

Learning Displacement-Robust Representations for Landslide Early Warning under Rainfall Forecast Uncertainty

यह शोध पत्र एक नवीन भूस्खलन पूर्व चेतावनी प्रणाली प्रस्तावित करता है जो वर्षा और स्थलाकृति (टेरेन) डेटा से विस्थापन-रोबस्ट (displacement-robust) निरूपण उत्पन्न करने के लिए 'रेनफॉल-मोशन-अवेयर कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग' का उपयोग करती है, जो वर्षा के पूर्वानुमानों में निहित स्थानिक अनिश्चितताओं के तहत भविष्यवाणी की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करती है।

Ren Ozeki, Hamada Rizk, Hirozumi Yamaguchi2026-05-19
🤖 machine learning

MATE: Solving Contextual Markov Decision Processes with Memory of Accumulated Transition Embeddings

यह शोध पत्र MATE का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी मेमोरी आर्किटेक्चर है जो इंट्रैक्टेबल पोस्टीरियर बिलीफ़्स (intractable posterior beliefs) को एक सम-एग्रीगेटेड मेमोरी (sum-aggregated memory) से बदलकर कॉन्टेक्स्टुअल मार्कोव डिसीजन प्रोसेस (Contextual Markov Decision Processes) को हल करती है, जिससे ट्रांसफॉर्मर्स और RNNs की कम्प्यूटेशनल और ग्रेडिएंट सीमाओं से बचते हुए मानक अनुक्रम मॉडलों (standard sequence models) के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त किया जाता है।

Himchan Hwang, Hyeokju Jeong, Gene Chung, Seungyeon Kim, Sangwoong Yoon, Frank Chongwoo Park2026-05-19
💻 computer science

A semantic mutation metric for metamorphic relation adequacy in scientific computing programs

यह शोध पत्र सिमेंटिक म्यूटेशन स्कोर (SMS) का प्रस्ताव करता है, जो वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में शास्त्रीय सिंटैक्टिक म्यूटेशन टेस्टिंग की सीमाओं को संबोधित करने के लिए पांच डोमेन-सिमेंटिक ऑपरेटरों का उपयोग करने वाला एक बैकवर्ड-कंपैटिबल मीट्रिक है, जो एक बड़े पैमाने के अध्ययन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि जबकि LLM-जनरेटेड सिमेंटिक म्यूटेंट्स पारंपरिक AST-आधारित विधियों से परे विशिष्ट कवरेज प्रदान करते हैं, वे पर्याप्तता मूल्यांकन में बड़े के बजाय मध्यम प्रभाव आकार (effect size) उत्पन्न करते हैं।

Meng Li (School of Computing, University of South China, Hengyang, 421001, China, Hunan Engineering Research Center of S (…)2026-05-19
🤖 machine learning

TriOpt: A Scalable Algorithm for Linear Causal Discovery

TriOpt एक स्केलेबल एल्गोरिदम है जो लीनियर कॉज़ल डिस्कवरी (linear causal discovery) के लिए है, जो पहले शेर्मन-मोरिसन अपडेट्स (Sherman-Morrison updates) के माध्यम से कुशलतापूर्वक टोपोलॉजिकल ऑर्डरिंग को रिकवर करके और फिर बिना एसाइक्लिसिटी बाधाओं (acyclicity constraints) के एक कॉन्वेक्स स्ट्रक्चर लर्निंग समस्या को हल करके, उच्च सटीकता बनाए रखते हुए अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में महत्वपूर्ण गति प्राप्त करता है।

Rafat Ashraf Joy, Elena Zheleva2026-05-19
🤖 machine learning

WinQ: Accelerating Quantization-Aware Training of Language Models Around Saddle Points

यह शोधपत्र WinQ का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा एल्गोरिदम है जो आवधिक वेट रिसेटिंग (periodic weight resetting) और नॉइज़-इंजेक्टेड ग्रेडिएंट रेगुलराइजेशन (noise-injected gradient regularization) के माध्यम से सैडल पॉइंट्स (saddle points) पर धीमी अभिसरण (slow convergence) की समस्या को संबोधित करके लैंग्वेज मॉडल्स के लिए क्वांटाइजेशन-अवेयर ट्रेनिंग (Quantization-Aware Training) को त्वरित करता है, जिससे 4 गुना तक की गति वृद्धि और सब-4-बिट क्वांटाइजेशन में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है।

Dongyue Li, Zechun Liu, Kai Yi, Zhenshuo Zhang, Changsheng Zhao, Raghuraman Krishnamoorthi, Harshit Khaitan, Hongyang R. (…)2026-05-19
💻 computer science

DyGRO-VLA: Cross-Task Scaling of Vision-Language-Action Models via Dynamic Grouped Residual Optimization

यह शोध पत्र DyGRO-VLA प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय अनुकूलन ढांचा (two-stage optimization framework) है जो क्रॉस-टास्क लेटेंट रिप्रेजेंटेशन्स को कैप्चर करके और 'मिक्सचर-ऑफ-आरएल-रेसिडुअल्स' के माध्यम से पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन को गतिशील रूप से परिष्कृत करके विभिन्न कार्यों में विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स की सामान्यीकरण क्षमता को बढ़ाता है, जिससे हस्तक्षेप कम होता है और वितरण बदलाव (distribution shifts) के तहत प्रदर्शन में सुधार होता है।

Sixu Lin, Yunpeng Qing, Litao Liu, Ming Zhou, Ruixing Jin, Xiaoyi Fan, Guiliang Liu2026-05-19
🤖 machine learning

t-gems: text-guided exit modules for decreasing clip image encoder

यह शोधपत्र टेक्स्ट-गाइडेड एग्जिट मॉड्यूल्स (T-GEMs) और एक दर-आधारित रेगुलराइज़र पेश करता है ताकि CLIP इमेज एनकोडर्स में अर्ली एग्जिटिंग को सक्षम बनाया जा सके, जो टेक्स्टुअल विवरणों का उपयोग करके एग्जिट निर्णयों को निर्देशित करते हुए क्रॉस-मोडल समझ के प्रदर्शन को बनाए रखते हुए कंप्यूटेशनल लागत को प्रभावी ढंग से कम करता है।

Alberto Presta, Grzegorz Stefanski, Michal Byra, Krzysztof Arendt2026-05-19
💻 computer science

Few-Shot Network Intrusion Detection Using Online Triplet Mining

यह शोध पत्र एक फ्यू-शॉट नेटवर्क घुसपैठ पहचान प्रणाली (few-shot network intrusion detection system) का प्रस्ताव करता है जो दुर्भावनापूर्ण ट्रैफ़िक की प्रभावी ढंग से पहचान करने के लिए ऑनलाइन ट्रिपलेट माइनिंग के साथ एक ट्रिपलेट नेटवर्क और एक KNN क्लासिफायर को जोड़ता है, जिससे प्रति अटैक क्लास केवल 10 लेबल किए गए नमूनों के साथ डेटा-दुर्लभ परिदृश्यों में पारंपरिक पर्यवेक्षित (supervised) और विसंगति पहचान (anomaly detection) विधियों की सीमाओं को संबोधित किया जा सके।

Jack Wilkie, Hanan Hindy, Christos Tachtatzis, Miroslav Bures, Robert Atkinson2026-05-19
🔭 astrophysics

Accelerating Redshift-Conditioned Galaxy Image Synthesis with One-step Generative Modeling

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि वन-स्टेप जनरेटिव मॉडल, विशेष रूप से पिक्सेल-मीनफ्लो (pixel-MeanFlow), पारंपरिक मल्टी-स्टेप डिफ्यूजन सैंपलर की तुलना में कई गुना कम कम्प्यूटेशनल लागत पर प्रतिस्पर्धी रूपात्मक निष्ठा (morphological fidelity) के साथ रेडशिफ्ट-कंडीशन्ड गैलेक्सी छवियों को कुशलतापूर्वक संश्लेषित कर सकते हैं, जो बड़े पैमाने के कॉस्मोलॉजिकल सिमुलेशन के लिए एक व्यवहार्य मार्ग प्रस्तुत करता है।

Tianyue Yang, Sandro Tacchella, Xiao Xue2026-05-19