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cs.LG

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🤖 machine learning

Do Fair Models Reason Fairly? Counterfactual Explanation Consistency for Procedural Fairness in Credit Decisions

यह शोध पत्र काउंटरफैक्चुअल एक्सप्लेनेशन कंसिस्टेंसी (CEC) को प्रस्तुत करता है, जो क्रेडिट निर्णय मॉडलों में "छिपे हुए प्रक्रियात्मक पूर्वाग्रह" का पता लगाने और उसे कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक ढांचा है, यह सुनिश्चित करते हुए कि समान परिणामों वाले व्यक्तियों को सुसंगत तर्क प्राप्त हों, जो एक महत्वपूर्ण निष्पक्षता आयाम है जिसे मानक परिणाम-आधारित मेट्रिक्स द्वारा अनदेखा कर दिया जाता है।

Gideon Popoola, John Sheppard2026-05-14
🤖 machine learning

Early Data Exposure Improves Robustness to Subsequent Fine-Tuning

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि प्रीट्रेनिंग के दौरान लक्षित क्षमता डेटा को शामिल करना ("अर्ली एक्सपोज़र") बाद के फाइन-ट्यूनिंग के दौरान विस्मृति (फॉरगेटिंग) के विरुद्ध एक मॉडल की मजबूती को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जो यह सुझाव देता है कि अर्जित क्षमताओं को संरक्षित करने के लिए निवारक अपस्ट्रीम प्रशिक्षण रणनीतियाँ प्रतिक्रियात्मक डाउनस्ट्रीम हस्तक्षेपों की तुलना में अधिक प्रभावी हैं।

Lawrence Feng, Gaurav R. Ghosal, Jacob Mitchell Springer, Ziqian Zhong, Aditi Raghunathan2026-05-14
🤖 machine learning

Spectral Energy Centroid: a Metric for Improving Performance and Analyzing Spectral Bias in Implicit Neural Representations

यह शोध पत्र इम्पलिसिट न्यूरल रिप्रेजेंटेशन्स (Implicit Neural Representations) के स्पेक्ट्रल बायस (spectral biases) का विश्लेषण और संरेखण करने के लिए स्पेक्ट्रल एनर्जी सेंट्रॉइड (Spectral Energy Centroid - SEC) मीट्रिक प्रस्तुत करता है, जो हाइपरपैरामीटर चयन, सिग्नल जटिलता अनुमान और आर्किटेक्चरल संरेखण के लिए एक सुदृढ़, गहराई-स्वतंत्र उपकरण के रूप में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Tomasz Dądela, Adam Kania, Maciej Rut, Przemysław Spurek2026-05-14
🤖 machine learning

Before the Last Token: Diagnosing Final-Token Safety Probe Failures

यह शोध पत्र यह पहचानता है कि अंतिम-टोकन सुरक्षा प्रोब (final-token safety probes) जेलब्रेक का पता लगाने में विफल रहते हैं क्योंकि असुरक्षित साक्ष्य अक्सर अंतिम अवस्था के बजाय प्रारंभिक प्रीफिल टोकन (prefill tokens) में वितरित होते हैं, और यह प्रस्तावित करता है कि PCA-HMM मॉडल का उपयोग करने वाले प्रक्षेपवक्र-जागरूक विश्लेषण (trajectory-aware analyses) बिना किसी सहज टोकन पूलिंग (naive token pooling) की उच्च गलत-सकारात्मक दरों के, इन छूटे हुए डिटेक्शन को प्रभावी ढंग से रिकवर कर सकते हैं।

Shravan Doda2026-05-14
🤖 machine learning

ConRetroBert: EMA Stabilized Dual Encoders for Template-Based Single-Step Retrosynthesis

ConRetroBert एक डुअल-एनकोडर फ्रेमवर्क है जो टेम्पलेट-आधारित सिंगल-स्टेप रेट्रोसिंथेसिस को एक डेंस रिट्रीवल और रैंकिंग कार्य के रूप में पुनर्गठित करके इसे बेहतर बनाता है, जो USPTO बेंचमार्क पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट सटीकता प्राप्त करने के लिए कंट्रास्टिव प्रीट्रेनिंग और EMA-स्टेबलाइज्ड अडैप्टेशन का उपयोग करता है।

Mohammad Jahid Ibna Basher, Ali Khodabandeh Yalabadi, Ivan Garibay, Ozlem Ozmen Garibay2026-05-14
🤖 machine learning

Learning with Rare Success but Rich Feedback via Reflection-Enhanced Self-Distillation

यह शोध पत्र रिफ्लेक्शन-एन्हांस्ड सेल्फ-डिस्टिलेशन (RESD) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो रेट्रोस्पेक्टिव एरर डायग्नोसिस और एक ग्लोबल प्लेबुक के माध्यम से कच्चे विफलता फीडबैक को सक्रिय सुधारात्मक पर्यवेक्षण में बदल देता है, जिससे लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को उन दुर्लभ-सफलता वाले परिदृश्यों में तीव्र, सैंपल-एफिशिएंट लर्निंग प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके जहाँ पारंपरिक विधियाँ संघर्ष करती हैं।

Yuwei Zhang, Sha Li, Changlong Yu, Qin Lu, Shuowei Jin, Chengyu Dong, Haoran Liu, Ilgee Hong, Xintong Li, Zhenyu Shi, Bi (…)2026-05-14
💬 NLP

Simulating Students or Sycophantic Problem Solving? On Misconception Faithfulness of LLM Simulators

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि वर्तमान LLM-आधारित छात्र सिम्युलेटर इंटरैक्शन के दौरान सुसंगत गलत धारणाओं को बनाए रखने में विफल रहते हैं, बल्कि फीडबैक की प्रासंगता की परवाह किए बिना उत्तरों को अनियंत्रित रूप से सुधारने की एक "चाटुकारिता" (sycophantic) प्रवृत्ति प्रदर्शित करते हैं, लेकिन यह दर्शाता है कि इस गलत धारणा की निष्ठा को सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग से जुड़े एक विशेष पोस्ट-ट्रेनिंग पाइपलाइन के माध्यम से महत्वपूर्ण रूप से सुधारा जा सकता है।

Heejin Do, Shashank Sonkar, Mrinmaya Sachan2026-05-14
🤖 machine learning

Low-Rank Adapters Initialization via Gradient Surgery for Continual Learning

यह शोध पत्र SLICE का प्रस्ताव करता है, जो निरंतर शिक्षण (continual learning) में लो-रैंक एडेप्टर्स (LoRA) के लिए एक नवीन इनिशियलाइजेशन विधि है, जो विरोधाभासी कार्य ग्रेडिएंट्स को सुलझाने के लिए ग्रेडिएंट सर्जरी और ट्रंकेटेड SVD का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा दृष्टिकोणों की तुलना में कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग को काफी हद तक कम किया जाता है और स्थिरता-प्लास्टिसिटी ट्रेड-ऑफ में सुधार किया जाता है।

Joana Pasquali, Ramiro N. Barros, Arthur S. Bianchessi, Vinícius Conte Turani, João Vitor Boer Abitante, Rafaela Cappela (…)2026-05-14
⚡ electrical engineering

Optimization in Sparse 2D to Dense 3D Weakly Supervised Learning: Application to Multi-Label Segmentation of Large ex vivo MRI Data

यह अध्ययन प्रकट करता है कि स्पार्स-टू-डेंस वीकली सुपरवाइज्ड लर्निंग में 2D टीचर्स के लिए प्रभावी अनुकूलन रणनीतियाँ, जैसे कि स्ट्रॉन्ग स्पेशियल ऑग्मेंटेशन और ह्यूमन-सेंट्रिक कंट्रास्ट एनहांसमेंट, हाई-रिज़ॉल्यूशन एक्स विवो एमआरआई पर 3D स्टूडेंट के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से खराब कर सकती हैं, जिससे 3D आर्किटेक्चर के लिए विशिष्ट, रूढ़िवादी रेगुलराइजेशन दृष्टिकोणों की आवश्यकता होती है।

Paul Hoareau, Kuan Yi Wang, Brandon Bujak, Roy Sun, Govind Nair, Irene Cortese, Charidimos Tsagkas, Daniel Reich, Julien (…)2026-05-14
🤖 machine learning

Predicting Channel Closures in the Lightning Network with Machine Learning

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि लाइटनिंग नेटवर्क चैनल क्लोजर (channel closures) की भविष्यवाणी करना टेम्पोरल (temporal) और व्यवहार संबंधी नोड विशेषताओं पर आधारित सरल मशीन लर्निंग मॉडलों का उपयोग करके सबसे प्रभावी ढंग से प्राप्त किया जा सकता है, क्योंकि नेटवर्क टोपोलॉजी कोई अतिरिक्त भविष्य कहनेवाला मूल्य प्रदान नहीं करती है और नेटवर्क की अंतर्निहित गोपनीयता केवल सार्वजनिक गॉसिप डेटा पर निर्भर रहने पर सटीकता को मौलिक रूप से सीमित करती है।

Simone Antonelli, Vincent Davis, Harrison Rush, Anthony Potdevin, Jesse Shrader, Vikash Singh, Emanuele Rossi2026-05-14