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🧬 biology

Clin-JEPA: A Multi-Phase Co-Training Framework for Joint-Embedding Predictive Pretraining on EHR Patient Trajectories

Clin-JEPA एक स्थिर, पांच-चरणीय सह-प्रशिक्षण ढांचे को पेश करता है जो जॉइंट-एम्बेडिंग प्रेडिक्टिव आर्किटेक्चर (JEPA) को EHR डेटा के अनुकूल बनाने में सफलतापूर्वक सक्षम बनाता है, जिससे एक एनकोडर और प्रेडिक्टर को संयुक्त रूप से प्रशिक्षित करके, एक एकल बैकबोन को प्रति-कार्य फाइन-ट्यूनिंग के बिना बेहतर लेटेंट-स्पेस प्रक्षेपवक्र पूर्वानुमान और बहु-कार्य जोखिम भविष्यवाणी प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके।

Yixuan Yang, Mehak Arora, Ryan Zhang, Baraa Abed, Junseob Kim, Tilendra Choudhary, Md Hassanuzzaman, Kevin Zhu, Ayman Al (…)2026-05-12
🤖 machine learning

Conditional anomaly detection methods for patient-management alert systems

यह शोध पत्र इंस्टेंस-आधारित सशर्त विसंगति पहचान (कंडीशनल अनोमली डिटेक्शन) विधियों की जांच करता है जो रोगी डेटा में असामान्य पैटर्न की पहचान करने के लिए अनुकूलित दूरी मेट्रिक्स का उपयोग करते हैं, जो कम्युनिटी-एक्वायर्ड निमोनिया के लिए अनियमित प्रवेश निर्णयों और हेपरिन-प्रेरित थ्रोम्बोसाइटोपेनिया से संबंधित असामान्य HPF4 परीक्षण आदेशों का पता लगाने में उनकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Michal Valko, Gregory Cooper, Amy Seybert, Shyam Visweswaran, Melissa Saul, Miloš Hauskrecht2026-05-12
🤖 AI

BEACON: A Multimodal Dataset for Learning Behavioral Fingerprints from Gameplay Data

यह शोध पत्र BEACON को प्रस्तुत करता है, जो 28 *Valorant* खिलाड़ियों के सिंक्रोनाइज़्ड गेमप्ले डेटा से बना एक बड़े पैमाने का मल्टीमॉडल डेटासेट है, जिसे वास्तविक प्रतिस्पर्धी तनाव के तहत उच्च-सटीक मोटर और संज्ञानात्मक संकेतों को कैप्चर करके निरंतर प्रमाणीकरण (continuous authentication) और व्यवहारिक फिंगरप्रिंटिंग अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Ishpuneet Singh, Gursmeep Kaur, Uday Pratap Singh Atwal, Guramrit Singh, Gurjot Singh, Maninder Singh2026-05-12
🤖 machine learning

Compute Where it Counts: Self Optimizing Language Models

यह शोध पत्र सेल्फ-ऑप्टिमाइज़िंग लैंग्वेज मॉडल्स (SOL) को प्रस्तुत करता है, जो एक फ्रोजन (frozen) LLM को एक हल्के पॉलिसी नेटवर्क के साथ जोड़ता है ताकि स्पर्सिटी (sparsity), प्रूनिंग और क्वांटाइजेशन को समायोजित करके प्रति टोकन परिवर्तनीय कंप्यूटेशन बजट को गतिशील रूप से आवंटित किया जा सके, जिससे स्टेटिक एलोकेशन रणनीतियों की तुलना में इन्फरेंस गुणवत्ता और दक्षता में उल्लेखनीय सुधार होता है।

Yash Akhauri, Mohamed S. Abdelfattah2026-05-12
🧬 biology

AssayBench: An Assay-Level Virtual Cell Benchmark for LLMs and Agents

यह शोध पत्र AssayBench प्रस्तुत करता है, जो 1,920 CRISPR स्क्रीन्स से बना एक नया बेंचमार्क है जिसे सेलुलर फेनोटाइपिक परिणामों (cellular phenotypic outcomes) की भविष्यवाणी करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और एजेंट्स की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि ज़ीरो-शॉट जनरलिस्ट LLMs वर्तमान में विशिष्ट जीव विज्ञान मॉडल्स (specialized biology models) से बेहतर प्रदर्शन करते हैं और साथ ही एक सुदृढ़ वर्चुअल सेल मॉडल प्राप्त करने की दिशा में सुधार की महत्वपूर्ण गुंजाइश को भी उजागर करते हैं।

Edward De Brouwer, Carl Edwards, Alexander Wu, Jenna Collier, Graham Heimberg, Xiner Li, Meena Subramaniam, Ehsan Hajira (…)2026-05-12
🔢 mathematics

Neural Weight Norm = Kolmogorov Complexity

यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि फिक्स्ड-प्रिसिजन (fixed-precision) व्यवस्थाओं में, एक बाइनरी स्ट्रिंग आउटपुट देने वाले न्यूरल नेटवर्क का न्यूनतम वेट नॉर्म (weight norm), लॉगरिदमिक कारकों तक स्ट्रिंग की कोलमोगोरोव जटिलता (Kolmogorov complexity) के समकक्ष होता है, जिससे यह प्रदर्शित होता है कि वेट डिके (weight decay) स्पष्ट रूप से कंप्यूट करने योग्य फलनों (computable functions) पर सोलोमोनॉफ के यूनिवर्सल प्रायर (Solomonoff's universal prior) को लागू करता है।

Tiberiu Musat2026-05-12
🤖 machine learning

Unmasking On-Policy Distillation: Where It Helps, Where It Hurts, and Why

यह शोध पत्र एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free), प्रति-टोकन (per-token) नैदानिक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि ऑन-पॉलिसी डिस्टिलेशन (on-policy distillation) सही चरणों को सुदृढ़ करने के बजाय गलत तर्क चरणों को सुधारने के लिए सर्वाधिक लाभकारी है, जबकि यह भी प्रदर्शित करता है कि इष्टतम डिस्टिलेशन कॉन्फ़िगरेशन छात्र मॉडल की क्षमता और विशिष्ट कार्य के आधार पर महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होता है।

Mohammadreza Armandpour, Fatih Ilhan, David Harrison, Ajay Jaiswal, Duc N. M Hoang, Fartash Faghri, Yizhe Zhang, Minsik (…)2026-05-12
🤖 machine learning

V4FinBench: Benchmarking Tabular Foundation Models, LLMs, and Standard Methods on Corporate Bankruptcy Prediction

यह शोध पत्र V4FinBench प्रस्तुत करता है, जो विसेग्राद समूह की अर्थव्यवस्थाओं के दस लाख से अधिक कंपनी-वर्ष रिकॉर्ड्स वाला एक बड़े पैमाने का बेंचमार्क है जिसे कॉर्पोरेट दिवालियापन भविष्यवाणी विधियों का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि इम्बैलेंस-अवेयर फाइन-ट्यून्ड TabPFN, गंभीर क्लास इम्बैलेंस और मल्टी-होराइजन फोरकास्टिंग को संभालने में मानक ग्रेडिएंट बूस्टिंग और Llama-3-8B जैसे LLMs से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Marcin Kostrzewa, Sebastian Tomczak, Roman Furman, Anna Poberezhna, Michał Furgała, Oleksii Furman, Maciej Zięba2026-05-12
🤖 machine learning

RubricEM: Meta-RL with Rubric-guided Policy Decomposition beyond Verifiable Rewards

RubricEM एक मेटा-रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो चरणवार नीति अपघटन (stagewise policy decomposition) को संरचित करने के लिए रूब्रिक्स को एक केंद्रीय इंटरफ़ेस के रूप में उपयोग करके, स्टेज-स्ट्रक्चर्ड GRPO के माध्यम से सघन सिमेंटिक फीडबैक प्रदान करके, और एक रिफ्लेक्शन मेटा-पॉलिसी को विकसित करके डीप रिसर्च एजेंटों को उन्नत करता है, जिससे लंबे शोध बेंचमार्क पर प्रोप्रायटरी सिस्टम के तुलनीय प्रदर्शन को प्राप्त किया जाता है।

Gaotang Li, Bhavana Dalvi Mishra, Zifeng Wang, Jun Yan, Yanfei Chen, Chun-Liang Li, Long T. Le, Rujun Han, George Lee, H (…)2026-05-12
🤖 machine learning

DataMaster: Towards Autonomous Data Engineering for Machine Learning

यह शोध पत्र DataMaster को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वायत्त एजेंट फ्रेमवर्क है जो डेटा इंजीनियरिंग कार्यों—जैसे कि खोज, चयन और रूपांतरण—को साझा डेटा पूल्स और संचयी मेमोरी के साथ एक ट्री-स्ट्रक्चर्ड सर्च के माध्यम से अनुकूलित करके मशीन लर्निंग प्रदर्शन को बढ़ाता है, जो अंतर्निहित लर्निंग एल्गोरिदम में संशोधन किए बिना MLE-Bench Lite और PostTrainBench बेंचमार्क पर महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करता है।

Yaxin Du, Xiyuan Yang, Zhifan Zhou, Wanxu Liu, Zixing Lei, Zimeng Chen, Fenyi Liu, Haotian Wu, Yuzhu Cai, Zexi Liu, Xiny (…)2026-05-12