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cs.LG

20106 पेपर

💬 NLP

Domain-Aware Scaling Laws Uncover Data Synergy

यह शोध पत्र विविध ओपन-वेट (open-weight) एलएलएम (LLM) के अवलोकन संबंधी डेटा का लाभ उठाकर, यह अनुमान लगाने के लिए कि विभिन्न डोमेन संयोजन कैसे परस्पर क्रिया करते हैं, भाषा मॉडल प्रीट्रेनिंग में "डेटा सिनर्जी" (data synergy) को औपचारिक रूप देता है और परिमाणित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि उनका प्रस्तावित ढांचा डोमेन-अज्ञेयवादी स्केलिंग लॉज़ (domain-agnostic scaling laws) से बेहतर प्रदर्शन करता है और इष्टतम बनाम प्रति-इष्टतम (optimal versus anti-optimal) डेटा मिश्रण के आधार पर मॉडल प्रदर्शन रैंकिंग की सटीक भविष्यवाणी करता है।

Kimia Hamidieh, Lester Mackey, David Alvarez-Melis2026-07-14
🤖 machine learning

Link Adaptation Using Joint-Thompson Sampling

यह शोध पत्र लिंक अनुकूलन (link adaptation) के लिए जॉइंट-थॉमसन सैंपलिंग (Joint-Thompson Sampling - Joint-TS) एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो मॉड्यूलेशन एंड कोडिंग स्कीम (Modulation and Coding Scheme) की सफलता की संभावनाओं की अंतर्निहित एकदिष्टता (monotonicity) को बनाए रखने के लिए एक बहुभिन्नचर क्रमबद्ध बीटा वितरण (multivariate ordered Beta distribution) का उपयोग करके पारंपरिक मल्टी-आर्म्ड बैंडिट दृष्टिकोणों में सुधार करता है, जिससे विभिन्न चैनल स्थितियों में सुदृढ़ और सुसंगत थ्रूपुट प्राप्त होता है।

Vignatha Vinjam, Manjunath Kolavennu, Myna Vajha, Karthik Periyapattana Narayanaprasad2026-07-14
🧬 biology

Adapting Evidential Neural Networks to Test-Time Neighbor Fusion Improves Molecular Property Prediction

यह शोध पत्र PG-EVIKAL को प्रस्तुत करता है, जो एक टेस्ट-टाइम नेबर फ्यूजन विधि है जो आणविक गुण भविष्यवाणियों को परिष्कृत करने के लिए एविडेंशियल न्यूरल नेटवर्क अनिश्चितताओं और एक सीखे हुए प्रॉपर्टी-डिस्टेंस मेट्रिक का लाभ उठाती है, जो बिना पुन: प्रशिक्षण के 16 डेटासेट में महत्वपूर्ण सटीकता और अंशांकन सुधार प्राप्त करती है।

Cameron Gruich, Weichi Yao, Yixin Wang, Bryan Goldsmith2026-07-14
⚛️ quantum physics

When cheap gradients fail: the measurement cost of attacking quantum classifiers

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि परिमित क्वांटम मापन सांख्यिकी (शॉट नॉइज़) वेरिएशनल क्वांटम क्लासिफायर पर ग्रेडिएंट-आधारित हमलों के विरुद्ध एक अंतर्निहित रक्षा के रूप में कार्य करती है, क्योंकि यह एक ऐसा मापन लागत लागू करती है जो इनपुट आयाम के साथ सुपर-लीनियर रूप से स्केल करती है, जिससे व्हाइट-बॉक्स एडवरसेरियल हमले शास्त्रीय समकक्षों की तुलना में अत्यधिक महंगे हो जाते हैं।

Bacui Li, Chandra Thapa, Tansu Alpcan, Udaya Parampalli2026-07-14
🤖 machine learning

Neural Discovery of Memory and Nonlocal Kernels in Integro-Differential Equations with Constrained Kolmogorov--Arnold Networks

यह शोधपत्र विरल और शोर युक्त अवलोकनों से व्याख्यात्मक मेमोरी और नॉनलोकल कर्नेल को मजबूती से खोजने के लिए बाधा-युक्त कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क (विशेष रूप से हार्ड-कंस्ट्रेंड MC-KAN और सॉफ्ट-पेनल्टी Cheb-KAN) का उपयोग करते हुए एक डिफरेंशिएबल-सॉल्वर फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि निर्माण द्वारा भौतिक आकार संबंधी बाधाओं को लागू करना सॉफ्ट पेनल्टी की तुलना में बेहतर सटीकता प्रदान करता है, विशेष रूप से बहु-आयामी समस्याओं के लिए।

Aruzhan Tleubek, Salah A Faroughi2026-07-14
🤖 machine learning

The Equilibrium Is the Initialization: Lazy Identity Collapse in Physics-Structured Deep Equilibrium Reasoning

यह शोधपत्र प्रकट करता है कि भौतिकी-संरचित डीप इक्विलिब्रियम मॉडल अक्सर "लेज़ी आइडेंटिटी कोलैप्स" (lazy identity collapse) से ग्रस्त होते हैं, जहाँ अंतर्निहित सॉल्वर इनपुट की कठिनाई के बावजूद अपने इनिशियलाइज़ेशन पर अभिसरित होकर वास्तव में कोई गणना नहीं करता है, जिससे जटिल आर्किटेक्चर सरल बेसलाइन की तुलना में अप्रभावी हो जाता है।

Joyjeet Singh2026-07-14
⚡ electrical engineering

Implicit Neural Networks as Static Controllers: Certificates and Performance Separation

यह शोधपत्र इम्पलिसिट न्यूरल कंट्रोलर्स (INCs) को फिक्स्ड-पॉइंट समीकरणों के माध्यम से मूल्यांकित स्टेटिक फीडबैक लॉज़ के रूप में प्रस्तुत करता है, जो LMI और IQC के माध्यम से उनकी सुव्यवस्थितता (well-posedness) और स्थिरता विश्लेषण के लिए एक कठोर ढांचा प्रदान करता है, साथ ही सीमित बाधाओं वाले नियंत्रण परिदृश्यों में परिमित-क्रम डायनेमिक लीनियर कंट्रोलर्स से बेहतर प्रदर्शन करने की उनकी क्षमता को प्रदर्शित करता है।

Giuseppe C. Calafiore, Laurent El Ghaoui2026-07-14
📊 statistics

Rank-Conditioned Sample Reuse for the Plackett--Luce Best-of-KK Objective

यह शोधपत्र एक रैंक-कंडीशन्ड सैंपल रियूज पद्धति प्रस्तुत करता है जो रिवॉर्ड-सॉर्टेड डायनेमिक प्रोग्राम के माध्यम से सभी KK-सबसेट्स की कॉम्बिनेटोरियल जटिलता को एक आयामी इंटीग्रल में संकुचित करके, प्लैकेट-लूस बेस्ट-ऑफ-KK ऑब्जेक्टिव के लिए एक अनबायस्ड एस्टिमेटर और सटीक सरोगेट ग्रेडिएंट प्रदान करता है, जिससे n≥2Kn \ge 2K होने पर परिमित द्वितीय क्षण (फाइनाइट सेकंड मोमेंट्स) प्राप्त होते हैं।

Melveena Jolly, Midhun Xavier2026-07-14
🤖 AI

STAMP: Provenance-Guided Credit Assignment for Deep Search Agents

STAMP एक प्रोवेनेंस-गाइडेड क्रेडिट असाइनमेंट तंत्र पेश करके डीप-सर्च एजेंटों में रिवॉर्ड-क्रेडिट मिसमैच को संबोधित करता है जो सहायक दस्तावेजों को उनके एक्सपोजिंग एक्शन्स तक ट्रैक करता है और साइन-प्रिजर्विंग मॉड्यूलेशन के माध्यम से एडवांटेज को पुनर्वितरित करता है, जिससे कई बेंचमार्क पर GRPO बेसलाइनों की तुलना में प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Ke Xu, Han Xu, Xinran Chen, Yuqian Wang, Zhixuan Li, Xiaojian Liu, Changwo Wu, Jianqiang Xia, Yuchen Li2026-07-14
🤖 AI

PREF-Gate: Provenance-Constrained Relational Evidence Fusion with Validation-Gated Selection for Graph Fraud Detection

PREF-Gate ग्राफ धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एक ऑडिट करने योग्य निर्णय ढांचा है जो प्रोवेनेंस बाधाओं के आधार पर एक लेबल-मुक्त संदर्भ विशेषज्ञ और एक लेबल-व्युत्पन्न साक्ष्य विशेषज्ञ के बीच गतिशील रूप से चयन करता है, जिससे वैध रिलेशनल साक्ष्य का उपयोग सुनिश्चित होता है और कई डेटासेट में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Liming Liu, Chao Hu, Mingfei Lu, Yiwei Ge, Xingle Li, Heyuan Shi2026-07-14