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cs.LG

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💻 computer science

Uncertainty-Calibrated Recommendations for Low-Active Users

यह शोध पत्र एक एकीकृत, उत्पादन-तैयार (production-ready) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो रिटेंशन और संतुष्टि में सुधार के लिए कम-सक्रिय उपयोगकर्ताओं (Low-Active Users) हेतु जोखिम-भयभीत डिबूटिंग (risk-averse deboosting) और कंटेंट विविधता बढ़ाने के लिए उच्च-सक्रिय उपयोगकर्ताओं (High-Active Users) हेतु जोखिम-सहिष्णु अन्वेषण (risk-seeking exploration) को लागू करने के लिए मॉडल अनिश्चितता का लाभ उठाता है—जो एक प्रमुख लाइवस्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्रदर्शित करता है।

Bob Junyi Zou, Sai Li, Tianyun Sun, Wentao Guo, Qinglei Wang2026-05-19
🔬 physics

HydroAgent: Closing the Gap Between Frontier LLMs and Human Experts in Hydrologic Model Calibration via Simulator-Grounded RL

यह शोध पत्र HYDROAGENT को प्रस्तुत करता है, जो एक सिम्युलेटर-ग्राउंडेड सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो एक छोटे ओपन-वेट मॉडल को मानव-विशेषज्ञ स्तर के हाइड्रोलॉजिकल मॉडल अंशांकन (calibration) को प्राप्त करने के लिए फाइन-ट्यून करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि भौतिक विज्ञान के अनुप्रयोगों के लिए डोमेन-विशिष्ट ग्राउंडिंग, जेनेरिक फ्रंटियर LLMs को स्केल करने की तुलना में अधिक प्रभावी है।

Zhi Li, Songkun Yan, Jie Cao, Mofan Zhang, Anjiang Wei, Jinwoong Yoo, Yang Hong2026-05-19
⚡ electrical engineering

GenTS: A Comprehensive Benchmark Library for Generative Time Series Models

यह शोध पत्र GenTS को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक और विस्तार योग्य ओपन-सोर्स बेंचमार्क लाइब्रेरी है जिसे विशेष रूप से विविध कार्यों में जनरेटिव टाइम सीरीज़ मॉडल्स के प्रीप्रोसेसिंग, मॉडलिंग और मूल्यांकन के लिए एक एकीकृत ढांचा प्रदान करके मौजूदा टाइम सीरीज़ टूल्स की सीमाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Chenxi Wang, Xiaorong Wang, Peiyang Li, Yi Wang2026-05-19
📊 statistics

A Unified Framework for Data-Free One-Step Sampling via Wasserstein Gradient Flows

यह शोध पत्र वॉसरस्टीन ग्रेडिएंट फ्लो (Wasserstein gradient flows) का उपयोग करते हुए अननॉर्मलाइज्ड डिस्ट्रीब्यूशन से डेटा-मुक्त एक-चरणीय सैंपलिंग के लिए एक एकीकृत सैद्धांतिक ढांचा प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विभिन्न f-डाइवर्जेंस ऑब्जेक्टिव्स एक सामान्य वेलोसिटी फील्ड संरचना साझा करते हैं जो केवल इस बात में भिन्न है कि वे कम-कवर किए गए क्षेत्रों में द्रव्यमान (mass) को कैसे पुनर्वितरित करते हैं, साथ ही यह दृष्टिकोण लॉग-वैरिएंस डाइवर्जेंस (Log-Variance divergence) तक विस्तार करता है और मल्टीमॉडल बेंचमार्क पर KDE-आधारित कार्यान्वयन के माध्यम से इस सिद्धांत को मान्य करता है।

Chenguang Wang, Tianshu Yu2026-05-19
🤖 machine learning

One Model, Two Roles: Emergent Specialization in a Shared Recurrent Transformer

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि एक साझा-भार वाला आवर्ती (recurrent) ट्रांसफॉर्मर स्वतः ही विशिष्ट कार्यात्मक भूमिकाएँ—विशेष रूप से एक प्रतिबद्ध प्रस्ताव अवस्था (committed proposal state) और एक अनिश्चित मध्यवर्ती अवस्था (uncertain intermediate state)—विकसित कर सकता है, जब इसे अपडेट प्रकारों के बीच अंतर करने के लिए एक स्पष्ट संकेत प्रदान किया जाता है, जैसे कि असममित इनपुट इंजेक्शन या एक अलग स्तर टोकन।

Jucheng Shen, Barbara Su, Anastasios Kyrillidis2026-05-19
🤖 machine learning

Content-Style Identification via Differential Independence

यह शोध पत्र कंटेंट-स्टाइल डिफरेंशियल इंडिपेंडेंस (CSDI) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन संरचनात्मक स्थिति है जो उनके सूक्ष्म परिवर्तनों के बीच ऑर्थोगोनैलिटी (orthogonality) को लागू करके जनरेटिव मॉडल्स में कंटेंट और स्टाइल कारकों की आइडेंटिफिएबिलिटी (identifiability) सुनिश्चित करती है, जिससे पूर्ववर्ती इंडिपेंडेंस और स्पैरसिटी धारणाओं की सीमाओं को पार करते हुए काउंटरफैक्चुअल जनरेशन जैसे उच्च-आयामी कार्यों के लिए स्केलेबल ट्रेनिंग सक्षम होती है।

Subash Timilsina, Hoang-Son Nguyen, Sagar Shrestha, Xiao Fu2026-05-19
📊 statistics

Simple Approximation and Derivative Free Inference-Time Scaling for Diffusion Models via Sequential Monte Carlo on Path Measures

यह शोध पत्र \texttt{URGE} को प्रस्तुत करता है, जो डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए एक डेरिवेटिव-मुक्त इन्फरेंस-टाइम स्केलिंग एल्गोरिदम है, जो बिना स्कोर या ग्रेडिएंट मूल्यांकन की आवश्यकता के निष्पक्ष, उच्च-गुणवत्ता वाली जनरेशन प्राप्त करने के लिए गिरसानोव-आधारित पाथ-वाइज इम्पोर्टेंस रीवेटिंग और सीक्वेंशियल रीसैंपलिंग का उपयोग करता है।

Chenyang Wang, Weizhong Wang, Yinuo Ren, Jose Blanchet, Yiping Lu2026-05-19
💻 computer science

Multi-site PPG: An In-the-Wild Physiological Dataset from Emerging Multi-site Wearables

यह शोध पत्र "मल्टी-साइट पीपीजी" (Multi-site PPG) प्रस्तुत करता है, जो चार उभरते हुए वियरेबल फॉर्म फैक्टर्स (झुमका, अंगूठी, घड़ी और हार) से एकत्र किए गए 350 घंटों से अधिक के शारीरिक डेटा के साथ-साथ एक संदर्भ ईसीजी (ECG) वाला एक व्यापक इन-द-वाइल्ड (in-the-wild) डेटासेट है, जिसका उपयोग हृदय गति अनुमान विधियों को बेंचमार्क करने और विभिन्न शरीर स्थलों के बीच प्रदर्शन में महत्वपूर्ण भिन्नताओं को प्रकट करने के लिए किया जाता है।

Jiayi Shao (Shirley), Jiaying Ye (Shirley), Shengyao Liu (Shirley), Zachary Englhardt (Shirley), Girish Narayanswamy (Sh (…)2026-05-19
🤖 machine learning

DAD4TS: Data-Augmentation-Oriented Diffusion Model for Time-Series Forecasting with Small-Scale Data

यह शोध पत्र DAD4TS का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढीकरण लर्निंग-निर्देशित (reinforcement learning-guided) डिफ्यूजन मॉडल है जो अर्थपूर्ण संवर्धित नमूनों (augmented samples) को उत्पन्न करने के लिए टाइम-सीरीज डेटा को ज्यामितीय स्थान (geometric space) में प्रोजेक्ट करता है, जिससे छोटे पैमाने के डेटासेट पर पूर्वानुमान सटीकता में सुधार होता है।

Masahiro Suzuki, Bohui Xia, Hiroto Yamamoto, Masanori Miyahara2026-05-19
💻 computer science

Guard: Scalable Straggler Detection and Node Health Management for Large-Scale Training

गार्ड (Guard) एक स्केलेबल सिस्टम है जो बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण क्लस्टर्स में स्ट्रैग्लर्स (stragglers) का सक्रिय रूप से पता लगाने और नोड स्वास्थ्य सुनिश्चित करने के लिए लाइटवेट ऑनलाइन मॉनिटरिंग को ऑफलाइन नोड-स्वीपिंग के साथ जोड़ता है, जिससे FLOPs उपयोगिता में उल्लेखनीय सुधार होता है, प्रदर्शन भिन्नता कम होती है, और परिचालन ओवरहेड घटता है।

Guanliang Liu, Abhinandan Patni, Congzhu Lin, Zoe Zeng, Jack Wittmayer, Josh Wu, Ashvin Nihalani, Binxuan Huang, Yinghon (…)2026-05-19