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🤖 machine learning

Distributions as Actions: A Unified Framework for Diverse Action Spaces

यह शोधपत्र एक एकीकृत सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो निरंतर क्रिया स्थान (continuous action space) बनाने के लिए क्रियाओं को पैरामीटराइज्ड वितरणों के रूप में पुनरपरिभाषित करता है, जिससे एक निम्न-विचरण ग्रेडिएंट अनुमानक (low-variance gradient estimator) और एक प्रभावी एक्टर-क्रिटिक एल्गोरिदम (DA-AC) सक्षम होता है जो डिस्क्रीट, निरंतर और हाइब्रिड नियंत्रण कार्यों में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Jiamin He, A. Rupam Mahmood, Martha White2026-05-15
💬 NLP

Decomposing Representation Space into Interpretable Subspaces with Unsupervised Learning

यह शोध पत्र 'नेबर डिस्टेंस मिनिमाइजेशन' (NDM) नामक एक अनसुपरवाइज्ड विधि प्रस्तुत करता है जो न्यूरल मॉडल रिप्रेजेंटेशन स्पेस को स्पष्ट रूप से व्याख्या योग्य, गैर-बेसिस-अलाइन्ड सबस्पेस में सफलतापूर्वक विघटित करती है, जो विशिष्ट अमूर्त अवधारणाओं और सर्किट वेरिएबल्स के अनुरूप हैं, जैसा कि GPT-2 और 2B-स्केल मॉडल्स पर गुणात्मक विश्लेषण और मात्रात्मक प्रयोगों के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Xinting Huang, Michael Hahn2026-05-15
🤖 machine learning

MD-PNOP: Equation-Recast Neural Operators for Minimal-Data Extrapolation and PDE Solver Acceleration

यह शोध पत्र MD-PNOP को प्रस्तुत करता है, जो एक समीकरण-पुनर्गठित (equation-recast) न्यूरल ऑपरेटर फ्रेमवर्क है जो बेहतर प्रारंभिक अनुमानों के रूप में पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों का उपयोग करके PDE सॉल्वर को त्वरित करता है, जिससे लगभग 50% कम्प्यूटेशनल समय की कमी प्राप्त होती है और न्यूनतम-डेटा एक्सट्रपलेशन (minimal-data extrapolation) सक्षम होता है तथा भौतिक बाधाओं को सख्ती से संरक्षित किया जाता है।

Qiyun Cheng, Md Hossain Sahadath, Huihua Yang, Shaowu Pan, Wei Ji2026-05-15
🤖 machine learning

The Pitfalls of KV Cache Compression

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि जबकि KV कैश संपीड़न थ्रूपुट में सुधार करता है, यह मल्टी-इंस्ट्रक्शन परिदृश्यों में विशिष्ट निर्देशों को अनदेखा करने और सिस्टम प्रॉम्प्ट के लीक होने के कारण प्रदर्शन को गंभीर रूप से खराब कर सकता है, लेकिन इन समस्याओं को कम करने के लिए सरल इविक्शन पॉलिसी समायोजन प्रस्तावित करता है।

Alex Chen, Renato Geh, Aditya Grover, Guy Van den Broeck, Daniel Israel2026-05-15✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

ContextFlow: Context-Aware Flow Matching For Trajectory Inference From Spatial Omics Data

ContextFlow एक नवीन संदर्भ-जागरूक फ्लो मैचिंग फ्रेमवर्क है जो अनुदैर्ध्य स्थानिक रूप से हल किए गए ओमिक्स डेटा से जैविक रूप से सार्थक और सांख्यिकीय रूप से सुसंगत प्रक्षेप पथों के अनुमान को निर्देशित करने के लिए स्थानीय ऊतक संगठन और लिगैंड-रिसेप्टर संचार पैटर्न को एकीकृत करता है, जो मौजूदा अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Santanu Subhash Rathod, Francesco Ceccarelli, Sean B. Holden, Pietro Liò, Xiao Zhang, Jovan Tanevski2026-05-15
💬 NLP

TRIM: Token-wise Attention-Derived Saliency for Data-Efficient Instruction Tuning

TRIM एक गणनात्मक रूप से कुशल, फॉरवर्ड-ओनली फ्रेमवर्क है जो प्रतिनिधि नमूनों की पहचान करने के लिए टोकन-वाइज अटेंशन फिंगरप्रिंट्स का लाभ उठाकर उच्च-गुणवत्ता वाले इंस्ट्रक्शन-ट्यूनिंग कोरेसेट्स (coresets) का निर्माण करता है, जो मौजूदा ग्रेडिएंट-आधारित विधियों और पूर्ण-डेटा फाइन-ट्यूनिंग से बेहतर प्रदर्शन करते हुए कम्प्यूटेशनल लागतों को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।

Manish Nagaraj, Sakshi Choudhary, Utkarsh Saxena, Deepak Ravikumar, Kaushik Roy2026-05-15
📊 statistics

Manifold Dimension Estimation via Local Graph Structure

यह शोध पत्र एक मैनिफोल्ड डाइमेंशन एस्टीमेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो स्थानीय PCA निर्देशांकों पर रिग्रेशन के माध्यम से स्थानीय ग्राफ संरचना को कैप्चर करता है, और द्विघाती एम्बेडिंग (quadratic embedding) तथा टोटल लीस्ट स्क्वायर्स अनुमानकों को पेश करता है जो मैनिफोल्ड वक्रता (manifold curvature) को प्रभावी ढंग से ध्यान में रखते हुए मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Zelong Bi, Pierre Lafaye de Micheaux2026-05-15
🤖 machine learning

ScaLoRA: Optimally Scaled Low-Rank Adaptation for Efficient High-Rank Fine-Tuning

ScaLoRA एक नवीन लो-रैंक एडेप्टेशन विधि है जो उच्च-रैंक वेट परिवर्तनों को संचित करने के लिए क्रमिक लो-रैंक अपडेट्स हेतु इष्टतम कॉलम स्केलिंग को विश्लेषणात्मक रूप से निर्धारित करती है, जिससे यह मौजूदा LoRA वेरिएंट्स की तुलना में कम्प्यूटेशनल दक्षता बनाए रखते हुए तेज़ अभिसरण और बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करती है।

Yilang Zhang, Xiaodong Yang, Yiwei Cai, Georgios B. Giannakis2026-05-15
📊 statistics

Generative Bayesian Optimization: Generative Models as Acquisition Functions

यह शोध पत्र एक नवीन बेयसियन अनुकूलन (Bayesian optimization) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एक्विजिशन फंक्शन के रूप में उपयोगिता मानों (utility values) पर सीधे प्रशिक्षित जनरेटिव मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे पारंपरिक सरोगेट मॉडल पर निर्भर किए बिना उच्च-आयामी और कॉम्बिनेटरियल स्पेस में कुशल लार्ज-बैच अनुकूलन सक्षम होता है।

Rafael Oliveira, Daniel M. Steinberg, Edwin V. Bonilla2026-05-15
📊 statistics

A New Framework for Convex Clustering in Kernel Spaces: Finite Sample Bounds, Consistency and Performance Insights

यह शोध पत्र एक कर्नेलकृत उत्तल क्लस्टरिंग (kernelized convex clustering) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो गैर-रेखीय और गैर-उत्तल संरचनाओं को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए डेटा को एक रिप्रोड्यूसिंग कर्नेल हिल्बर्ट स्पेस (Reproducing Kernel Hilbert Space) में प्रोजेक्ट करता है, साथ ही अभिसरण (convergence) और परिमित नमूना सीमाओं (finite sample bounds) पर सैद्धांतिक गारंटी के साथ-साथ अत्याधुनिक विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन के अनुभवजन्य साक्ष्य भी प्रदान करता है।

Shubhayan Pan, Kushal Bose, Debolina Paul, Saptarshi Chakraborty, Swagatam Das2026-05-15✓ Author reviewed ⓘ