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🤖 machine learning

What Time Is It? How Data Geometry Makes Time Conditioning Optional for Flow Matching

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके कि उच्च-आयामी डेटा ज्यामिति (high-dimensional data geometry) शोरयुक्त प्रेक्षणों (noisy observations) से समय को अंतर्निहित रूप से पुनर्प्राप्त करने की अनुमति देती है, इस पहेली को सुलझाता है कि 'टाइम-ब्लाइंड फ्लो मैचिंग' (time-blind flow matching) क्यों काम करता है, और यह सिद्ध करता है कि मॉडल के प्रदर्शन के लिए कपलिंग रणनीति (coupling strategy) का चयन, स्पष्ट समय कंडीशनिंग (explicit time conditioning) की तुलना में कहीं अधिक महत्वपूर्ण कारक है।

Alec Helbling, Sebastian Gutierrez Hernandez, Benjamin Hoover, Duen Horng Chau, Parikshit Ram2026-05-12
🤖 machine learning

SWE Atlas: Benchmarking Coding Agents Beyond Issue Resolution

यह शोध पत्र SWE Atlas प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क सुइट है जिसे कोडबेस Q&A, टेस्ट राइटिंग और रिफैक्टरिंग जैसे कम प्रतिनिधित्व वाले पेशेवर वर्कफ़्लो पर कोडिंग एजेंटों का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो कार्यात्मक शुद्धता और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग गुणवत्ता दोनों का आकलन करके यह प्रकट करता है कि जबकि शीर्ष-स्तरीय मॉडल आगे हैं, एज केस (edge cases) को संभालने और सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने में महत्वपूर्ण चुनौतियाँ बनी हुई हैं।

Mohit Raghavendra, Soham Dan, Miguel Romero Calvo, Yannis Yiming He, Johannes Baptist Mols, Gautam Anand, Cole McCollum (…)2026-05-12
🤖 AI

On Distinguishing Capability Elicitation from Capability Creation in Post-Training: A Free-Energy Perspective

यह शोध पत्र क्षमता उद्दीपन (capability elicitation), जो मॉडल के सुलभ समर्थन (accessible support) के भीतर मौजूदा व्यवहारों को पुनर्रचित करता है, और क्षमता सृजन (capability creation), जो खोज या टूल के उपयोग जैसे तंत्रों के माध्यम से उस समर्थन का विस्तार करता है, के बीच अंतर करने के लिए एक मुक्त-ऊर्जा ढांचे (free-energy framework) का प्रस्ताव करता है, और यह तर्क देता है कि यह अंतर पोस्ट-ट्रेनिंग में पारंपरिक SFT बनाम RL द्विभाजन की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है।

Yuhao Li, Shengchao Liu2026-05-12
🤖 machine learning

Embedding Dimension Lower Bounds for Universality of Deep Sets and Janossy Pooling

यह शोध पत्र क्रम-अपरिवर्तनीय (permutation-invariant) न्यूरल नेटवर्क के लिए सार्वभौमिकता (universality) सुनिश्चित करने हेतु आवश्यक एम्बेडिंग आयाम (embedding dimension) पर नए निम्नतम सीमा (lower bounds) स्थापित करता है, विशेष रूप से डीप सेट्स (Deep Sets) के लिए एक स्थिरांक कारक (constant factor) तक सही न्यूनतम आयाम को सिद्ध करता है और k>1k > 1 के लिए kk-ary जेनोसी पूलिंग (Janossy pooling) हेतु प्रथम गैर-तुच्छ निम्नतम सीमा (non-trivial lower bound) प्रदान करता है।

Ali Syed, Aditya Nambiar, Jonathan W. Siegel2026-05-12
📊 statistics

Transfer Learning for Dead Fuel Moisture Prediction Using Time-Warping Recurrent Neural Networks

यह शोध पत्र प्रचुर मात्रा में उपलब्ध 10-घंटे के ईंधन नमी डेटा पर प्रशिक्षित मॉडलों को विरल (sparse) 1-घंटे, 100-घंटे और 1000-घंटे के ईंधन नमी वर्गों के लिए अनुकूलित करने हेतु एक लैंडमार्क ओक्लाहोमा फील्ड अध्ययन के विरुद्ध मान्य, LSTM-आधारित रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने वाली एक टाइम-वार्पिंग ट्रांसफर लर्निंग पद्धति प्रस्तावित करता है।

Jonathon Hirschi, Jan Mandel, Adam Kochanski2026-05-12
🤖 machine learning

The Power of Second Order Methods for Sequence Preconditioning

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि यूनिवर्सल सीक्वेंस प्रीकंडीशनिंग को वोवक-अज़ुरी-वारमथ एल्गोरिदम के साथ संयोजित करने से मेमोरी कंप्रेशन और एक्सपोनेंशियल ग्रेडिएंट ग्रोथ के प्रति मजबूती के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाकर मार्जिनली स्टेबल लीनियर डायनेमिकल सिस्टम्स के लिए पोलिलॉगैरिद्मिक रिग्रेट प्राप्त होता है, जबकि साथ ही नए चेबिशेव पॉलीनोमियल बाउंड्स के माध्यम से कांस्टेंट कॉम्प्लेक्स आर्गुमेंट्स वाले सिस्टम्स के लिए भी इसकी प्रयोज्यता का विस्तार किया गया है।

Annie Marsden, Elad Hazan2026-05-12
🤖 machine learning

SACHI: Structured Agent Coordination via Holistic Information Integration in Multi-Agent Reinforcement Learning

यह शोध पत्र SACHI का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (मल्टी-एजेंट रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) ढांचा है जो एजेंटों के बीच संरचित, सामग्री-निर्भर सूचना एकीकरण को सक्षम करने के लिए ग्राफ ट्रांसफार्मर कनवल्शन का उपयोग करता है, जिससे आंशिक दृश्यता (पार्शियल ऑब्जर्वेबिलिटी) की बाधाओं को दूर किया जा सके और विविध सहकारी कार्यों में मौजूदा बेसलाइनों से लगातार बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Nikunj Gupta, James Zachary Hare, Jesse Milzman, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna2026-05-12
🤖 machine learning

Geometry-Aware Discretization Error of Diffusion Models

यह शोध पत्र डिफ्यूजन मॉडल्स में विवेकीकरण त्रुटियों (discretization errors) के लिए प्रथम-क्रम के एसिम्प्टोटिक विस्तार (first-order asymptotic expansions) व्युत्पन्न करता है जो स्पष्ट रूप से यह दर्शाते हैं कि डेटा की ज्यामिति और डिफ्यूजन पैरामीटर नमूनाकरण सटीकता (sampling accuracy) को कैसे प्रभावित करते हैं, जिससे इन्फरेंस शेड्यूल्स के ज्यामिति-जागरूक अनुकूलन (geometry-aware optimization) को सक्षम बनाया जा सके।

Samuel Hurault, Thomas Moreau, Gabriel Peyré2026-05-12
🤖 machine learning

Exploring and Exploiting Stability in Latent Flow Matching

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लेटेंट फ्लो मैचिंग (Latent Flow Matching) मॉडल डेटा न्यूनीकरण और आर्किटेक्चरल संकुचन के तहत अंतर्निहित स्थिरता रखते हैं, एक ऐसा गुण जिसका उपयोग लेखक आउटपुट की गुणवत्ता बनाए रखते हुए कम्प्यूटेशनल लागत और एनोटेशन प्रयास को महत्वपूर्ण रूप से कम करने वाले कुशल प्रशिक्षण और अनुमान एल्गोरिदम विकसित करने के लिए करते हैं।

Rania Briq, Michael Kamp, Ohad Fried, Sarel Cohen, Stefan Kesselheim2026-05-12
📊 statistics

On Observation Time for Recovering Latent Hawkes Networks

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि विरल (sparse), दुर्बल रूप से परस्पर क्रिया करने वाले स्थिर हॉक्स प्रक्रियाओं (Hawkes processes) के लिए, dd संस्थाओं के बीच अंतर्निहित गुप्त नेटवर्क को सटीक रूप से पुन: प्राप्त करने के लिए log⁡d\log d के क्रम का अवलोकन समय आवश्यक और पर्याप्त दोनों है, जिसे एक नवीन दो-चरणीय अनुमानक (two-stage estimator) और फानो की असमानता (Fano's inequality) एवं जैकोड के गिरसानोव सूत्र (Jacod's Girsanov formula) से प्राप्त निचली सीमा के माध्यम से प्राप्त किया गया है।

Jonas Linkerhägner, Michele Bortolasi, Lorenzo Baldassari, Maarten V. de Hoop, Ivan Dokmanić2026-05-12