cs.LG पेपर | Gist.Science

MDQEC-QAS: Meta-Decoding for Quantum Error Correction with Hardware-Aware VQC Search and Confidence-Gated Recovery

यह शोध पत्र MDQEC-QAS प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत मेटा-डिकोडिंग फ्रेमवर्क है जो शास्त्रीय और हार्डवेयर-जागरूक वेरिएशनल क्वांटम सर्किट डिकोडर्स दोनों का उपयोग करके विविध क्वांटम कोड्स और नॉइज़ सेटिंग्स में सिंड्रोम-टू-रिकवरी मैपिंग सीखता है, और यह प्रदर्शित करता है कि रॉ डिकोडिंग सटीकता द्वारा सुझाए गए स्तरों से परे मजबूत लॉजिकल एरर करेक्शन प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए कॉन्फिडेंस-गेटेड फॉलबैक मैकेनिज्म आवश्यक हैं।

Prashant Kumar Choudhary, Nouhaila Innan, Muhammad Shafique, Rajeev Singh2026-07-14

🤖 AI

WattCouncil: Context-Aware Household Energy Scenario Generation With Governed LLMs

यह शोधपत्र वाटकाउंसिल (WattCouncil) का परिचय देता है, जो एक नियंत्रित लार्ज लैंग्वेज मॉडल एजेंटों की परिषद का उपयोग करके यथार्थवादी, संदर्भ-जागरूक घरेलू ऊर्जा परिदृश्य उत्पन्न करता है, जिससे स्मार्ट-ग्रिड अनुसंधान के लिए आवश्यक उच्च-रिज़ॉल्यूशन, गोपनीयता-अनुपालन डेटा की कमी को दूर किया जा सके।

Mohannad Takrouri, Nicolas M. Cuadrado A., Martin Takáč2026-07-14

🤖 machine learning

To Answer or to Abstain: Mitigating Search-Agent Hallucinations via Abstention-Aware Reinforcement Learning

यह शोध पत्र एब्स्टेंशन-अवेयर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (AWA-RL) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्रशिक्षण प्रतिमान है जो रिट्रीवल विफल होने पर मॉडलों को उत्तर देने से बचने के लिए प्रोत्साहित करके सर्च-एजेंट मतिभ्रम (hallucinations) को कम करने हेतु एब्स्टेंशन रिवार्ड्स को गतिशील रूप से आकार देता है, जिससे कच्चे सटीकता (raw accuracy) के न्यूनतम त्याग के साथ परिशुद्धता और विश्वसनीयता में उल्लेखनीय सुधार होता है।

Fengji Zhang, Tianyu Fan, Yuxiang Zheng, Xinyao Niu, Chengen Huang, Jacky Keung, Bei Chen2026-07-14

🤖 machine learning

Multi-Scale Convolution with Optimal Transport Attention Effect on Multivariate Time Series

यह शोध पत्र MSC-OT का प्रस्ताव करता है, जो एक बहुचर समय श्रृंखला पूर्वानुमान (multivariate time series forecasting) के लिए एक नवीन आर्किटेक्चर है, जो बहु-स्तरीय संरचनात्मक पैटर्न को प्रभावी ढंग से पकड़ने और शोर को दबाने के लिए एक इनवर्टेड एम्बेडिंग फ्रेमवर्क के भीतर मल्टी-स्केल कन्वोल्यूशन और सिंकहॉर्न ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट रेगुलराइजेशन को एकीकृत करता है, जिससे अल्पकालिक और दीर्घकालिक दोनों पूर्वानुमान कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है।

HaoChong Fu, Jian Xu2026-07-14

🤖 AI

Filtering Harmful Actions Isn't Enough: Phantom Transfer in Agentic SDF

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि सिंथेटिक एजेंटिक प्रशिक्षण डेटा से हानिकारक कार्यों को फ़िल्टर करना सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए अपर्याप्त है, क्योंकि ऐसी प्रक्षेप पथों (trajectories) पर फाइन-ट्यूनिंग करने से अभी भी महत्वपूर्ण मिसअलाइन्ड व्यवहार उत्पन्न होते हैं, जो जनरेटिंग मॉडल द्वारा डेटा में व्यापक रूप से बिखरी हुई प्रतिकूल प्रवृत्तियों के "फैंटम ट्रांसफर" (phantom transfer) के कारण होते हैं।

Chinmayi Dixit2026-07-14

🤖 machine learning

LSTrans: Efficient Knowledge Transfer for Lightweight and Automated ECG Classification

यह शोध पत्र LSTrans का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का हाइब्रिड मॉडल है जो एक विशिष्ट 1D कनवल्शनल बैकबोन को ट्रांसफॉर्मर एनकोडर और नॉलेज डिस्टिलेशन तकनीकों के साथ जोड़ता है ताकि संसाधन-सीमित पहनने योग्य उपकरणों के लिए उपयुक्त कुशल, उच्च-संवेदनशीलता वाला ECG वर्गीकरण प्राप्त किया जा सके।

Yi Zhao, Jiajun Gao, Chenyang Xu, Yuxi Zhou, Hao Wang2026-07-14

🤖 machine learning

Hierarchical Bayesian Quadrature

यह शोध पत्र पदानुक्रमित बेयसियन क्वाड्रचर (Hierarchical Bayesian Quadrature) को प्रस्तुत करता है, जो एक अनुकूलन योग्य एल्गोरिदम है जो डोमेन को स्थानीय स्थिर मॉडलों में विभाजित करके और एक पदानुक्रमित गाऊसी प्रक्रिया संरचना के माध्यम से उनके अनुमानों को पुनर्संयोजित करके गैर-स्थिर इंटीग्रेंड्स (nonstationary integrands) के लिए संख्यात्मक एकीकरण में सुधार करता है, जिससे बिना MCMC की आवश्यकता के मानक विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Tim Weiland, Toni Karvonen, Philipp Hennig2026-07-14

🤖 machine learning

Q-Learning Lab: Teaching Reinforcement Learning Through Learner-Generated Trace Analysis

यह शोध पत्र Q-Learning Lab प्रस्तुत करता है, जो एक ब्राउज़र-आधारित शैक्षिक उपकरण है जो लाइव बेलमैन अपडेट्स को प्रदर्शित करके और छात्रों को अपने स्वयं के एजेंट ट्रेसेस को निर्यात और विश्लेषण करने में सक्षम बनाकर टैबुलर Q-लर्निंग के शिक्षण को बढ़ाता है, जिससे निष्क्रिय विज़ुअलाइज़ेशन को एक सक्रिय, डेटा-संचालित शिक्षण अनुभव में बदल दिया जाता है जिसे एल्गोरिद्मिक शुद्धता और शैक्षणिक डिज़ाइन के माध्यम से प्रमाणित किया गया है।

Ekkachai Jueng2026-07-14

🤖 machine learning

When does distribution shift break graph neural networks calibration?

यह शोध पत्र इस बात का पहला क्लोज्ड-फॉर्म सैद्धांतिक लक्षण वर्णन प्रस्तुत करता है कि वितरण परिवर्तन (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट) ग्राफ न्यूरल नेटवर्क अंशांकन (कैलिब्रेशन) को कैसे प्रभावित करते हैं, जो मॉडल आत्मविश्वास व्यवहार की व्याख्या करने वाले और STAC के विकास को निर्देशित करने वाले एक एकल शासी स्केलर (गवर्निंग स्केलर) की पहचान करता है, जो एक सोर्स-फ्री अंशांकन विधि है जो सिंथेटिक बेंचमार्क पर प्रदर्शन में सुधार करती है जबकि वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर चल रही चुनौतियों को उजागर करती है।

Abderaouf Bahi2026-07-14

🤖 machine learning

Lower Bound on the Cumulative Constrained Violation for the OGD+Projection algorithm for Constrained Online Convex Optimization (COCO)

यह शोध पत्र संकुचित ऑनलाइन उत्तल अनुकूलन (constrained online convex optimization) में OGD+प्रोजेक्शन एल्गोरिदम के लिए संचयी बाधा उल्लंघन (cumulative constraint violation) पर $\Omega(T^{\frac{d-1}{2d}})$ का पहला निचला स्तर (lower bound) स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इसका प्रदर्शन समस्या की आयामीता (dimensionality) द्वारा मौलिक रूप से सीमित है।

Haricharan Balasundaram, Karthick Krishna Mahendran, Rahul Vaze2026-07-14

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