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cs.LG

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🧬 biology

Relational reasoning and inductive bias in transformers and large language models

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि ट्रांसफॉर्मर ट्रांजिटिव इन्फरेंस (transitive inference) कैसे करते हैं, यह प्रकट करते हुए कि जहाँ इन-वेट्स लर्निंग (in-weights learning) स्वाभाविक रूप से मजबूत सामान्यीकरण के लिए लीनियर एम्बेडिंग्स (linear embeddings) विकसित करता है, वहीं इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग (in-context learning) आमतौर पर कॉपी रणनीतियों पर निर्भर करती है जब तक कि इसे लीनियर कार्यों पर प्री-ट्रेन न किया गया हो या लीनियर मेंटल मैप्स बनाने के लिए स्पष्ट रूप से प्रॉम्प्ट न किया गया हो, जो इस बात पर प्रकाश डालता है कि दोनों प्रशिक्षण व्यवस्थाएं और प्रतिनिधित्व ज्यामिति (representation geometry) संबंधपरक तर्क क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से निर्धारित करते हैं।

Jesse Geerts, Andrew Liu, Stephanie Chan, Claudia Clopath, Kimberly Stachenfeld2026-05-12
📊 statistics

Preference Learning for AI Alignment: a Causal Perspective

यह शोध पत्र एआई अलाइनमेंट (AI alignment) में रिवॉर्ड मॉडलिंग के लिए एक कारण-आधारित (causal) ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि कारण-संबंधी गलत पहचान (causal misidentification) और भ्रम (confounding) जैसी चुनौतियों का समाधान किया जा सके, और यह प्रदर्शित करता है कि कैसे कारण-प्रेरित दृष्टिकोण सरल विधियों की तुलना में मॉडल की मजबूती और सामान्यीकरण (generalization) में सुधार कर सकते हैं।

Katarzyna Kobalczyk, Mihaela van der Schaar2026-05-12
🤖 machine learning

Self-learning signal classifier for decameter coherent scatter radars

यह शोध पत्र डेकामीटर कोहेरेंट स्कैटर रडार के लिए एक स्व-शिक्षण सिग्नल क्लासिफायर प्रस्तुत करता है जो मापे गए रडार मापदंडों और मॉडल किए गए रेडियो तरंग प्रसार विशेषताओं के संयोजन के आधार पर 14 आत्मविश्वासपूर्ण रूप से अलग करने योग्य वर्गों की पहचान करने के लिए 12 सुपरडार्न (SuperDARN) और सेकिरा (SECIRA) रडार के दो वर्षों के डेटा का उपयोग करके स्वचालित रूप से एक मॉडल का निर्माण करता है।

Oleg Berngardt, Ivan Lavygin2026-05-12
🤖 AI

PLD: A Choice-Theoretic List-Wise Knowledge Distillation

यह शोध पत्र प्लैकेट-लूस डिस्टिलेशन (PLD) प्रस्तुत करता है, जो एक चॉइस-थ्योरेटिक, लिस्ट-वाइज़ रैंकिंग लॉस है जो टीचर लॉजिट्स को 'वर्थ स्कोर्स' के रूप में व्याख्यायित करता है ताकि सीधे एक सिंगल टीचर-ऑप्टिमल रैंकिंग को ऑप्टिमाइज़ किया जा सके, जिससे विविध डेटासेट्स और आर्किटेक्चर पर सुसंगत प्रदर्शन लाभ प्राप्त करते हुए डिस्टिलेशन वेट्स को ट्यून करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

Ejafa Bassam, Dawei Zhu, Kaigui Bian2026-05-12
📊 statistics

Active Learning for Manifold Gaussian Process Regression

यह शोधपत्र मैनिफोल्ड गॉसियन प्रोसेस रिग्रेशन के लिए एक सक्रिय शिक्षण ढांचा प्रस्तुत करता है जो वैश्विक भविष्यवाणी त्रुटि को कम करने के लिए आयामी न्यूनीकरण हेतु एक न्यूरल नेटवर्क और एक लेटेंट-स्पेस रिग्रेशर को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, जो जटिल, उच्च-आयामी फलनों को संभालने में रैंडम सीक्वेंशियल लर्निंग की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Yuanxing Cheng, Lulu Kang, Yiwei Wang, Chun Liu2026-05-12
🤖 AI

Mitigating Watermark Forgery in Generative Models via Randomized Key Selection

यह शोध पत्र जनरेटिव एआई के लिए एक प्रमाणित रूप से जालसाजी-प्रतिरोधी (forgery-resistant) रक्षा प्रस्तावित करता है जो वॉटरमार्क कुंजी चयन को यादृच्छिक (randomize) बनाता है और सामग्री को केवल तभी स्वीकार करता है जब वह ठीक एक कुंजी द्वारा पता लगाई जाती है, जो मॉडल उपयोगिता को कम किए बिना या कम्प्यूटेशनल ओवरहेड बढ़ाए बिना जालसाजी हमलों को प्रभावी ढंग से कम करता है।

Toluwani Aremu, Noor Hussein, Munachiso Nwadike, Samuele Poppi, Jie Zhang, Karthik Nandakumar, Neil Gong, Nils Lukas2026-05-12
💬 NLP

K4K^4: Online Log Anomaly Detection Via Unsupervised Typicality Learning

यह शोध पत्र K4K^4 प्रस्तुत करता है, जो एक अनसुपरवाइज्ड (unsupervised), पार्सर-स्वतंत्र ढांचा है जो लॉग एम्बेडिंग्स को k-निकटतम पड़ोसी सांख्यिकी से प्राप्त संक्षिप्त चार-आयामी डिस्क्रिप्टर्स में बदलकर असाधारण गति और सटीकता के साथ अत्याधुनिक ऑनलाइन लॉग विसंगति का पता लगाता है।

Weicong Chen, Vikash Singh, Zahra Rahmani, Debargha Ganguly, Mohsen Hariri, Vipin Chaudhary2026-05-12
🔬 physics

Task complexity shapes internal representations and robustness in neural networks

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कार्य जटिलता (task complexity) न्यूरल नेटवर्क के आंतरिक निरूपणों और मजबूती को मौलिक रूप से आकार देती है, यह प्रकट करते हुए कि कठिन कार्यों के लिए सटीक भार परिमाण (weight magnitudes) पर निर्भरता होती है जबकि आसान कार्य मुख्य रूप से हस्ताक्षरित द्विपक्षीय टोपोलॉजी (signed bipartite topology) पर निर्भर करते हैं, जो कि फुल-प्रिसिजन और बाइनराइज्ड या शफल्ड मॉडलों के बीच एक नवीन प्रदर्शन अंतराल मीट्रिक द्वारा परिमाणित किया गया है।

Robert Jankowski, Filippo Radicchi, M. Ángeles Serrano, Marián Boguñá, Santo Fortunato2026-05-12
📊 statistics

Randomized PCA Forest for Unsupervised Outlier Detection

यह शोधपत्र 'रैंडमाइज्ड पीसीए फॉरेस्ट' (Randomized PCA Forest) नामक एक नवीन अनसुपरवाइज्ड आउटलियर डिटेक्शन विधि प्रस्तावित करता है, जो आउटलियर स्कोर प्राप्त करने के लिए अनुमानित K-निकटतम पड़ोसी (K-Nearest Neighbor) खोज हेतु रैंडमाइज्ड पीसीए के अंतर्निहित गुणों का लाभ उठाता है, और विभिन्न डेटासेट्स पर शास्त्रीय एवं अत्याधुनिक दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और कम्प्यूटेशनल दक्षता प्रदर्शित करता है।

Muhammad Rajabinasab, Farhad Pakdaman, Moncef Gabbouj, Peter Schneider-Kamp, Arthur Zimek2026-05-12
🤖 machine learning

EventTSF: Event-Aware Non-Stationary Time Series Forecasting

EventTSF एक ऑटोरेग्रेसिव डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जो इवेंट-अवेयर फ्लो-मैचिंग टाइमस्टेप्स के माध्यम से टेक्स्टुअल इवेंट डेटा को एकीकृत करके नॉन-स्टेशनरी टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग में सुधार करता है, जिससे मल्टीमॉडल इंटरैक्शन और इम्बैलेंस्ड डिनोइजिंग कठिनाई की चुनौतियों का समाधान होता है और मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yunfeng Ge, Ming Jin, Yiji Zhao, Hongyan Li, Bo Du, Chang Xu, Shirui Pan2026-05-12