cs.LG पेपर | Gist.Science

Fixed-Point Neural Optimal Transport without Implicit Differentiation

यह शोध पत्र एक स्थिर, एकल-नेटवर्क अनुकूलतम परिवहन (ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो कांतोरोविच द्वैत (केंटोरोविच ड्यूल) को एक प्रॉक्सिमल फिक्स्ड-पॉइंट समस्या के रूप में पुनर्गठित करता है, जो प्रतिकूल अनुकूलन (एडवर्सरियल ऑप्टिमाइज़ेशन) या निहित अवकलन (इम्प्लिसिट डिफरेंशिएशन) के बिना कुशल प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है और विविध उच्च-आयामी कार्यों में परिवहन मानचित्रों को सटीक रूप से पुनर्प्राप्त करता है।

Yesom Park, Eric Gelphman, Stanley Osher, Samy Wu Fung2026-05-12

📊 statistics

Factual recall in linear associative memories: sharp asymptotics and mechanistic insights

यह शोध पत्र रैखिक साहचर्य स्मृतियों (linear associative memories) की भंडारण क्षमता को सटीक रूप से चित्रित करने के लिए सांख्यिकीय भौतिकी का उपयोग करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि मूल प्रणाली के समकक्ष एक विच्छेदित मॉडल (decoupled model) $p_c \log p_c / d^2 = 1/2$ तक साहचर्यों को संग्रहीत कर सकता है और यह प्रकट करता है कि इष्टतम समाधान संरेखणों को व्यापक रूप से बढ़ाने के बजाय प्रतिस्पर्धी आउटपुट की चरम-मान सीमा (extreme-value threshold) से ठीक ऊपर सही स्कोर बढ़ाकर इसे प्राप्त करते हैं।

Alessio Giorlandino, Sebastian Goldt, Antoine Maillard2026-05-12

🤖 machine learning

Muown: Row-Norm Control for Muon Optimization

यह शोध पत्र Muown को पेश करता है, जो एक ड्रॉप-इन ऑप्टिमाइज़र है जो Muon में स्पेक्ट्रल नॉर्म ड्रिफ्ट (spectral norm drift) को रोकने के लिए स्पष्ट रूप से रो-मैग्निट्यूड वेक्टर्स (row-magnitude vectors) को नियंत्रित करता है, जिससे प्रशिक्षण स्थिरता में सुधार होता है, वेट डिके (weight decay) के प्रति संवेदनशीलता कम होती है, और विभिन्न मॉडल स्केल्स पर बेहतर परप्लेक्सिटी (perplexity) प्राप्त होती है।

Kai Lion, Florian Hübler, Bingcong Li, Antonio Orvieto, Niao He2026-05-12

🤖 AI

PhyGround: Benchmarking Physical Reasoning in Generative World Models

यह शोध पत्र PhyGround को प्रस्तुत करता है, जो 250 क्यूरेटेड प्रॉम्प्ट्स, एक 13-नियम वर्गीकरण (taxonomy) और एक विशेषीकृत VLM जज (PhyJudge-9B) से युक्त एक व्यापक बेंचमार्क है, जो बड़े पैमाने पर, गुणवत्ता-नियंत्रित मानव एनोटेशन के माध्यम से जनरेटिव वीडियो मॉडल्स की भौतिक तर्क क्षमताओं का कठोरता से मूल्यांकन और निदान करता है।

Juyi Lin, Arash Akbari, Yumei He, Lin Zhao, Haichao Zhang, Arman Akbari, Xingchen Xu, Zoe Y. Lu, Enfu Nan, Hokin Deng, E (…)2026-05-12

🤖 machine learning

Likelihood scoring for continuations of mathematical text: a self-supervised benchmark with tests for shortcut vulnerabilities

यह शोध पत्र एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो यह मूल्यांकन करता है कि क्या गणितीय पाठ के निरंतरता के मॉडल-जनित पूर्वानुमान, केवल संदर्भ-आधारित नियंत्रणों की तुलना में संभावना स्कोर (likelihood scores) में सुधार करते हैं, जो प्रभावी रूप से मॉडल की क्षमताओं और तर्क संबंधी प्रयासों को अलग करता है तथा स्कोरिंग तंत्रों में संभावित शॉर्टकट कमजोरियों की पहचान करता है।

Daniel Ranard2026-05-12

🤖 machine learning

Policy Gradient Methods for Non-Markovian Reinforcement Learning

यह शोधपत्र एक गैर-मार्कोवियन सुदृढीकरण शिक्षण (नॉन-मार्कोवियन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) के लिए एक रिवॉर्ड-केंद्रित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एजेंट स्टेट डायनेमिक्स और कंट्रोल पॉलिसी को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, एक नवीन पॉलिसी ग्रेडिएंट थ्योरम और ASMPG एल्गोरिदम को स्थापित करता है जिसमें सैद्धांतिक अभिसरण गारंटी और प्रेडिक्टिव बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर अनुभवजन्य प्रदर्शन है।

Avik Kar, Siddharth Chandak, Rahul Singh, Soumitra Sinhahajari, Eric Moulines, Shalabh Bhatnagar, Nicholas Bambos2026-05-12

🧬 biology

On periodic distributed representations using Fourier embeddings

यह शोध पत्र आवधिक संकेतों (periodic signals) को दर्शाने में स्केलर कोणीय मापों (scalar angular measures) की सीमाओं को दूर करने के लिए उच्च-आयामी, वास्तविक-मान वाले आवधिक एम्बेडिंग (high-dimensional, real-valued periodic embeddings) का उपयोग करने का प्रस्ताव देता है, विशेष रूप से यह प्रदर्शित करता है कि स्थानिक सिमेंटिक पॉइंटर्स (Spatial Semantic Pointers) ढांचे के भीतर डिरिचलेट और आवधिक गाऊसी कर्नेल (Dirichlet and periodic Gaussian kernels) का निर्माण कैसे किया जाए।

Jakeb Chouinard2026-05-12

🤖 AI

MaD Physics: Evaluating information seeking under constraints in physical environments

यह शोध पत्र MaD Physics को प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क है जिसे परिवर्तित भौतिक नियमों वाले वातावरण में परीक्षण करके एआई एजेंटों की भौतिक नियमों को अनुमान लगाने और संसाधन संबंधी बाधाओं के तहत मापन की योजना बनाने की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे वर्तमान जेमिनी (Gemini) मॉडलों की वैज्ञानिक तर्क और संरचित अन्वेषण क्षमताओं की सीमाओं का पता चलता है।

Moksh Jain, Mehdi Bennani, Johannes Bausch, Yuri Chervonyi, Bogdan Georgiev, Simon Osindero, Nenad Tomašev2026-05-12

🤖 machine learning

SLIM: Sparse Latent Steering for Interpretable and Property-Directed LLM-Based Molecular Editing

यह शोध पत्र SLIM को प्रस्तुत करता है, जो एक प्लग-एंड-प्ले फ्रेमवर्क है जो स्पार्स ऑटोएन्कोडर (Sparse Autoencoder) के माध्यम से हिडन स्टेट्स को स्पार्स, व्याख्या योग्य फीचर्स में विघटित करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में प्रॉपर्टी-डायरेक्टेड मॉलिक्यूलर एडिटिंग को बेहतर बनाता है, जिससे मॉडल के पैरामीटर्स को संशोधित किए बिना सटीक स्टीयरिंग संभव होती है जो एडिटिंग की सफलता दर को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा देती है।

Mingxu Zhang, Yuhan Li, Lujundong Li, Dazhong Shen, Hui Xiong, Ying Sun2026-05-12

🤖 machine learning

Transcoda: End-to-End Zero-Shot Optical Music Recognition via Data-Centric Synthetic Training

ट्रांसकोडा (Transcoda) एक डेटा-केंद्रित, ज़ीरो-शॉट ऑप्टिकल म्यूजिक रिकग्निशन सिस्टम है जो उन्नत सिंथेटिक डेटा जनरेशन, कर्न एनकोडिंग नॉर्मलाइज़ेशन (kern encoding normalization), और ग्रामर-आधारित डिकोडिंग का लाभ उठाता है ताकि एक संक्षिप्त मॉडल को प्रशिक्षित किया जा सके जो सिंथेटिक और ऐतिहासिक शीट म्यूजिक बेंचमार्क दोनों पर मौजूदा बिलियन-पैरामीटर बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Daniel Dratschuk, Paul Swoboda2026-05-12

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