⚛️ quantum physics

Learning quantum Hamiltonians at any temperature in polynomial time

यह शोध पत्र एक नवीन फ्लैट बहुपद सन्निकटन (flat polynomial approximation) और सम-ऑफ-स्क्वायर रिलैक्सेशन (sum-of-squares relaxation) का उपयोग करके पिछले कम्प्यूटेशनल अवरोधों को दूर करते हुए, किसी भी स्थिर व्युत्क्रम तापमान β>0\beta > 0 पर उनके गिब्स अवस्थाओं (Gibbs states) की बहुपद संख्या प्रतियों से ϵ\epsilon परिशुद्धता के साथ स्थानीय क्वांटम हैमिल्टोनियन (local quantum Hamiltonians) सीखने के लिए एक बहुपद-समय एल्गोरिदम प्रस्तुत करके एक प्रमुख खुली समस्या का समाधान करता है।

Ainesh Bakshi, Allen Liu, Ankur Moitra, Ewin Tang2026-05-11
🤖 AI

Active teacher selection for reward learning

यह शोध पत्र रिवॉर्ड लर्निंग में एकल मानव शिक्षक को मानने की सीमा को संबोधित करने के लिए हिडन यूटिलिटी बैंडिट (HUB) फ्रेमवर्क और एक्टिव टीचर सिलेक्शन (ATS) एल्गोरिदम पेश करता है, जो विविध वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में तर्कसंगतता, विशेषज्ञता और लागत में शिक्षक की विषमता को प्रभावी ढंग से मॉडल और लाभान्वित करता है।

Rachel Freedman, Justin Svegliato, Kyle Wray, Stuart Russell2026-05-11
🧬 biology

Clinical Characteristics and Laboratory Biomarkers in ICU-admitted Septic Patients with and without Bacteremia

आईसीयू में भर्ती सेप्टिक रोगियों के 218 मामलों का यह रेट्रोस्पेक्टिव अध्ययन प्रदर्शित करता है कि प्रोकैल्सीटोनिन, बिलीरुबिन, न्यूट्रोफिल-टू-लिम्फोसाइट अनुपात, प्लेटलेट्स, लैक्टिक एसिड, एरिथ्रोसाइट सेडिमेंटेशन रेट और ग्लासगो कोमा स्केल स्कोर को संयोजित करने वाला एक मल्टीवेरिएबल लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल, केवल प्रोकैल्सीटोनिन की तुलना में बैक्टीरेमिया (AUC 0.907) के पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण रूप से सुधार करता है, जबकि साथ ही बैक्टीरेमिया और बढ़ी हुई मृत्यु दर के बीच एक मजबूत संबंध की भी पुष्टि करता है।

Sangwon Baek, Seung Jun Lee2026-05-11
🧬 biology

Synergistic Benefits of Joint Molecule Generation and Property Prediction

यह शोध पत्र Hyformer को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल है जो एक अल्टरनेटिंग अटेंशन मैकेनिज्म और जॉइंट प्री-ट्रेनिंग के माध्यम से अणु निर्माण (molecule generation) और गुण भविष्यवाणी (property prediction) को एकीकृत करता है, जो कंडीशनल सैंपलिंग, आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन प्रेडिक्शन और नवीन रोगाणुरोधी पेप्टाइड्स की खोज में सहक्रियात्मक सुधार प्रदर्शित करता है।

Adam Izdebski, Jan Olszewski, Pankhil Gawade, Krzysztof Koras, Serra Korkmaz, Valentin Rauscher, Jakub M. Tomczak, Ewa S (…)2026-05-11
🤖 AI

Multimodal Cancer Modeling in the Age of Foundation Model Embeddings

यह शोध पत्र TCGA डेटा का उपयोग करके मल्टीमॉडल कैंसर मॉडलिंग के लिए एक एम्बेडिंग-केंद्रित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ज़ीरो-शॉट फाउंडेशन मॉडल एम्बेडिंग्स—विशेष रूप से पैथोलॉजी रिपोर्ट टेक्स्ट को एकीकृत करने पर—पर प्रशिक्षित शास्त्रीय मशीन लर्निंग मॉडल, मतिभ्रम (hallucination) जैसी समस्याओं को प्रभावी ढंग से कम करते हुए यूनिमोडल बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Steven Song, Morgan Borjigin-Wang, Irene Madejski, Robert L. Grossman2026-05-11
🤖 machine learning

RECON: Robust symmetry discovery via Explicit Canonical Orientation Normalization

RECON एक क्लास-पोज़ एग्नोस्टिक कैनोनिकल ओरिएंटेशन नॉर्मलाइज़ेशन विधि पेश करता है जो सरल राइट ट्रांसलेशन के माध्यम से मनमाने कैनोनिकल रिप्रेजेंटेशन्स को ठीक करती है ताकि इंस्टेंस-विशिष्ट सिमिट्रीज़ की अनसुपरवाइज्ड डिस्कवरी सक्षम हो सके, आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन पोज़ का पता लगाया जा सके, और बिना रिट्रेनिंग के प्लग-एंड-प्ले टेस्ट-टाइम लेयर के माध्यम से प्री-ट्रेन्ड मॉडल्स में सुधार किया जा सके।

Alonso Urbano, David W. Romero, Max Zimmer, Sebastian Pokutta2026-05-11
🤖 machine learning

CONSIGN: Conformal Segmentation Informed by Spatial Groupings via Decomposition

यह शोध पत्र CONSIGN को प्रस्तुत करता है, जो एक कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क है जो मेडिकल और सामान्य डेटासेट्स में इमेज सेगमेंटेशन के लिए हीयुरिस्टिक पिक्सेल-वाइज स्कोर को सांख्यिकीय रूप से वैध, कम रूढ़िवादी और अधिक व्याख्या योग्य अनिश्चितता अनुमानों में बदलने के लिए स्थानिक समूहों (spatial groupings) का लाभ उठाता है।

Bruno Viti, Elias Karabelas, Martin Holler2026-05-11
💬 NLP

Bayesian Attention Mechanism: A Probabilistic Framework for Positional Encoding and Context Length Extrapolation

यह शोध पत्र बेयसियन अटेंशन मैकेनिज्म (BAM) प्रस्तुत करता है, जो एक संभाव्य ढांचा है जो मौजूदा पोजीशनल एनकोडिंग विधियों को एकीकृत करता है और अत्याधुनिक लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट जनरलाइजेशन प्राप्त करने के लिए एक जनरलाइज्ड गॉसियन प्रायोर (Generalized Gaussian prior) का प्रस्ताव करता है, जिससे न्यूनतम पैरामीटर ओवरहेड के साथ प्रशिक्षण संदर्भ लंबाई के 500 गुना पर सटीक सूचना पुनर्प्राप्ति सक्षम होती है।

Arthur S. Bianchessi, Yasmin C. Aguirre, Rodrigo C. Barros, Lucas S. Kupssinskü2026-05-11
🤖 AI

From Time Series Analysis to Question Answering: A Survey in the LLM Era

यह सर्वेक्षण पारंपरिक समय श्रृंखला विश्लेषण (Time Series Analysis) से एलएलएम (LLM) युग में समय श्रृंखला प्रश्नोत्तर (Time Series Question Answering) तक के विकास का अन्वेषण करता है, जो भाषा मॉडलों और टेम्पोरल डेटा के बीच के अंतर को पाटने के लिए एक वर्गीकरण (taxonomy) और तीन संरेखण प्रतिमानों (alignment paradigms) का प्रस्ताव करता है और भविष्य की अनुसंधान दिशाओं को रेखांकित करता है।

Wei Li, Zhe Xie, Yuxuan Liang, Xinli Hao, Yunyao Cheng, Dan Pei, Xiaofeng Meng2026-05-11
🤖 AI

Flat Channels to Infinity in Neural Loss Landscapes

यह शोध पत्र न्यूरल नेटवर्क लॉस लैंडस्केप्स में "चैनल्स टू इन्फिनिटी" (अनंत की ओर जाने वाले मार्ग) की पहचान और लक्षण वर्णन करता है जहाँ अनुकूलन एल्गोरिदम उन अर्ध-सपाट क्षेत्रों में अभिसरित होते हैं जहाँ भार (weights) विचलन करते हैं और स्पर्शोन्मुख रूप से गेटेड लीनियर यूनिट्स को लागू करते हैं, जो पूरी तरह से जुड़े हुए परतों (fully connected layers) की एक आश्चर्यजनक कम्प्यूटेशनल क्षमता को प्रकट करता है।

Flavio Martinelli, Alexander Van Meegen, Berfin Şimşek, Wulfram Gerstner, Johanni Brea2026-05-11