🤖 machine learning

A Theory of Time-Sensitive Language Generation: Sparse Hallucination Beats Mode Collapse

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि जबकि एक वैश्विक प्राथमिकता क्रम (global preference ordering) के तहत इवेंचुअली कंसिस्टेंट जनरेटर्स (eventually consistent generators) के लिए समयबद्ध भाषा निर्माण असंभव है, यह तब इष्टतम घनत्व (optimal density) के साथ प्राप्त करना संभव हो जाता है यदि जनरेटर एक लुप्त होते मतिभ्रम दर (vanishing hallucination rate) की अनुमति देता है, बशर्ते कि डेडलाइन फंक्शन सुपरलीनियर (superlinear) हो।

Atul Ganju, Travis McVoy, Shaddin Dughmi, Shang-Hua Teng2026-05-13
💻 computer science

Vision2Code: A Multi-Domain Benchmark for Evaluating Image-to-Code Generation

यह शोध पत्र Vision2Code को प्रस्तुत करता है, जो एक संदर्भ-कोड-मुक्त (reference-code-free), बहु-डोमेन बेंचमार्क और मूल्यांकन ढांचा है जो मॉडल आउटपुट को रेंडर करके और उन्हें डोमेन-विशिष्ट रूब्रिक्स के साथ स्कोर करके इमेज-टू-कोड जनरेशन का आकलन करता है, जो स्थानिक और जटिल दृश्य डोमेन में महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतराल को प्रकट करता है और यह प्रदर्शित करता है कि फ़िल्टर्ड आउटपुट प्रभावी रूप से मॉडल प्रशिक्षण में सुधार कर सकते हैं।

Ajay Vikram Periasami, Junlin Wang, Bhuwan Dhingra2026-05-13
📊 statistics

Couple to Control: Joint Initial Noise Design in Diffusion Models

यह शोध पत्र डिफ्यूजन मॉडल्स में संयुक्त प्रारंभिक शोर युग्मन (joint initial noise couplings) को डिजाइन करने के लिए एक रूपरेखा प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि नमूनों के बीच नियंत्रित निर्भरता—जैसे कि प्रतिकर्षण (repulsive) या उपसमष्टि युग्मन (subspace couplings)—को पेश करने से बैच विविधता बढ़ती है और प्रॉम्प्ट संरेखण, छवि गुणवत्ता या नमूनाकरण दक्षता से समझौता किए बिना फिक्स्ड-ऑब्जेक्ट बैकग्राउंड निर्माण जैसे संरचित जनरेशन कार्यों को सक्षम बनाता है।

Jing Jia, Liyue Shen, Guanyang Wang2026-05-13
📊 statistics

ε\varepsilon-Good Action Identification in Fixed-Budget Monte Carlo Tree Search

यह शोधपत्र गहराई-2 वाले वृक्षों (depth-2 trees) में ε\varepsilon-अच्छे मैक्स-मिनन एक्शन की पहचान के लिए पहले प्रमाणित निश्चित-बजट एल्गोरिदम को प्रस्तुत करता है, जिसमें एक ε\varepsilon-अज्ञेय (agnostic) दृष्टिकोण शामिल है जो इंस्टेंस-डिपेंडेंट त्रुटि सीमाओं को प्राप्त करता है और मानक मल्टी-आर्म्ड बैंडिट समस्याओं की तुलना में एक विशिष्ट कठिनाई संरचना को प्रकट करता है।

Yinan Li, Tuan Nguyen, Kwang-Sung Jun2026-05-13
🤖 machine learning

Neural Statistical Functions

यह शोध पत्र "न्यूरल सांख्यिकीय फलनों" (neural statistical functions) को प्रस्तुत करता है, जो मॉडलों का एक नया परिवार है जो अभिन्न (integrals) और क्वांटाइल्स (quantiles) जैसे विविध सांख्यिकीय कार्यों को एक अंतराल-सशर्त ढांचे (interval-conditional framework) में एकीकृत करता है, जिससे स्पष्ट नमूनाकरण (explicit sampling) के बिना निरंतर परिचालन स्थितियों पर सांख्यिकी का सीधा अनुमान लगाना सक्षम होता है और पारंपरिक बार-बार होने वाले अनुमान की तुलना में गणना लागत में 100 गुना तक की कमी आती है।

Daniel Xu, Yuxin Xie, Minghao Guo, Haixu Wu, Wojciech Matusik2026-05-13
🤖 machine learning

Epistemic Uncertainty for Test-Time Discovery

यह शोध पत्र UG-TTT को प्रस्तुत करता है, जो एक टेस्ट-टाइम डिस्कवरी फ्रेमवर्क है जो प्रति-टोकन एपिस्टेमिक अनिश्चितता (epistemic uncertainty) को म्यूचुअल इंफॉर्मेशन के माध्यम से मापने के लिए लो-रैंक एडेप्टर्स के एक एनसेंबल का लाभ उठाता है, और इस सिग्नल का उपयोग एक एक्सप्लोरेशन बोनस के रूप में करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को परिचित पैटर्नों को प्राथमिकता देने वाले मानक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) के दोषों से बचाते हुए वास्तव में नवीन वैज्ञानिक समाधानों की ओर निर्देशित करता है।

Kainat Riaz, Muhammad Ahmed Mohsin, Ahsan Bilal, Muhammad Umer, Ayesha Mohsin, Aqib Riaz, Ali Subhan, John M. Cioffi2026-05-13
🤖 machine learning

Gradient-Free Noise Optimization for Reward Alignment in Generative Models

यह शोध पत्र ZeNO प्रस्तुत करता है, जो एक ग्रेडिएंट-मुक्त ढांचा है जो इसे पाथ-इंटीग्रल कंट्रोल समस्या के रूप में स्वरूपित करके जनरेटिव मॉडल्स में नॉइज़ को अनुकूलित करता है, जिससे बैकप्रोपैगेशन की आवश्यकता के बिना स्टोकेस्टिक और डिटर्मिनिस्टिक दोनों जनरेटर्स के लिए प्रभावी रिवॉर्ड अलाइनमेंट सक्षम होता है।

Jeongsol Kim, Hongeun Kim, Jian Wang, Jong Chul Ye2026-05-13
📊 statistics

Causal Fairness for Survival Analysis

यह शोध पत्र उत्तरजीविता विश्लेषण (सर्वाइवल एनालिसिस) में निष्पक्षता के लिए एक गैर-प्राचलिक (नॉन-पैरामीट्रिक) कारण ढांचे को प्रस्तुत करता है जो उनके उद्भव और विकास की व्याख्या करने के लिए अस्थायी असमानताओं को प्रत्यक्ष, अप्रत्यक्ष और छद्म मार्गों में विभाजित करता है, जिसे आईसीयू परिणामों में नस्लीय असमानताओं के विश्लेषण के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है।

Drago Plecko2026-05-13
🤖 AI

Causal Bias Detection in Generative Artifical Intelligence

यह शोध पत्र जनरेटिव एआई (generative AI) में कॉज़ल फेयरनेस (causal fairness) के लिए एक एकीकृत सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करता है, जो नए डिकंपोज़िशन मेथड्स और एस्टिमेटर्स को व्युत्पन्न करता है ताकि यह मात्रात्मक रूप से मापा जा सके कि जनरेटिव मॉडल्स के आंतरिक कॉज़ल मैकेनिज्म्स विभिन्न पाथवेज़ (pathways) के माध्यम से जनसांख्यिकीय पूर्वाग्रहों (demographic biases) में कैसे योगदान देते हैं।

Drago Plecko2026-05-13
🧬 biology

LPDP: Inference-Time Reward Control for Variable-Length DNA Generation with Edit Flows

यह शोध पत्र लोकल परटर्बेशन डिस्क्रीट प्रोग्रामिंग (LPDP) को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रेनिंग-मुक्त, इन्फरेंस-टाइम विधि है जो एडिट फ्लोज़ (Edit Flows) का लाभ उठाकर बाउंडेड डिस्क्रीट प्रोग्रामिंग के माध्यम से एडिट एक्शन्स को डायनामिक रूप से री-रैंकिंग और स्थानीय रूप से अनुकूलित करके रिवॉर्ड-गाइडेड, परिवर्तनीय-लंबाई वाले DNA जनरेशन को सक्षम बनाता है।

Jeongchan Kim, Yunkyung Ko, Jong Chul Ye2026-05-13