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🤖 AI

Three-in-One World Model: Energy-Based Consistency, Prediction, and Counterfactual Inference for Marketing Intervention

यह शोध पत्र एक 'थ्री-इन-वन' वर्ल्ड मॉडल आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो फ्रोजन बिलीफ रिप्रेजेंटेशन सीखने के लिए एक डीप बोल्ट्ज़मैन मशीन को टास्क-विशिष्ट एडेप्टर के साथ एकीकृत करता है ताकि ऊर्जा-आधारित निरंतरता मूल्यांकन, परिणाम भविष्यवाणी और काउंटरफैक्चुअल इन्फरेंस को एक साथ प्राप्त किया जा सके, जो मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में हेटेरोजेनियस ट्रीटमेंट इफेक्ट्स को रिकवर करने और अकल्पनीय काउंटरफैक्चुअल ट्राजेक्टरीज को दंडित करने में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Junichiro Niimi2026-05-11
💬 NLP

PSK@EEUCA 2026: Fine-Tuning Large Language Models with Synthetic Data Augmentation for Multi-Class Toxicity Detection in Gaming Chat

PSK@EEUCA 2026 की टीम ने Llama 3.1 8B को LoRA फाइन-ट्यूनिंग और 5% सिंथेटिक डेटा ऑग्मेंटेशन के साथ जोड़कर 0.6234 का F1-macro स्कोर प्राप्त करते हुए 'वर्ल्ड ऑफ टैंक टॉक्सिसिटी डिटेक्शन चैलेंज' में चौथा स्थान प्राप्त किया, जबकि उन्होंने एक महत्वपूर्ण "वैलिडेशन ट्रैप" की भी पहचान की जहाँ उच्च वैलिडेशन प्रदर्शन टेस्ट सेट पर सामान्य होने में विफल रहता है।

Srikar Kashyap Pulipaka2026-05-11
🤖 machine learning

FAME: Forecasting Academic Impact via Continuous-Time Manifold Evolution

यह शोध पत्र FAME को प्रस्तुत करता है, जो एक स्पैटियोटेम्पोरल (स्थानिक-कालिक) ढांचा है जो पांडुलिपि के प्रभाव का सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए वैज्ञानिक विषयों के गतिशील विकास को मॉडल करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि यह स्थिर LLM मूल्यांकनकर्ताओं की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और उनके साथ एकीकृत होने पर उनके प्रदर्शन को बढ़ाता है।

Jianrong Ding, Jianyuan Zhong, Zhengyan Shi, Qiang Xu2026-05-11
💬 NLP

Hallucination Detection via Activations of Open-Weight Proxy Analyzers

यह शोध पत्र एक प्रॉक्सी-एनालाइज़र फ्रेमवर्क पेश करता है जो छोटे, स्थानीय रूप से होस्ट किए गए ओपन-वेट मॉडल्स के आंतरिक एक्टिवेशन का विश्लेषण करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में मतिभ्रम (hallucinations) का पता लगाता है, जो विविध एनालाइज़र आर्किटेक्चर में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करते हुए यह प्रदर्शित करता है कि बड़े मॉडल का आकार अनिवार्य रूप से बेहतर पहचान सटीकता के साथ सहसंबंधित नहीं होता है।

Akshita Singh, Prabesh Paudel, Siddhartha Roy2026-05-11
🤖 machine learning

On the Robustness of Distribution Support under Diffusion Guidance

यह शोध पत्र एक "सपोर्ट की मजबूती" (robustness of support) गुण को सिद्ध करके डिफ्यूजन गाइडेंस की प्रभावकारिता के लिए एक सैद्धांतिक आधार स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सटीक स्कोर फंक्शनों का उपयोग करने वाली गाइडेड डिफ्यूजन प्रक्रियाएं लगातार ऐसे नमूने उत्पन्न करती हैं जो लक्षित सपोर्ट के करीब रहते हैं, जिससे संरचनात्मक संभाव्यता और उच्च निष्ठा सुनिश्चित होती है।

Ruijia Cao, Yuchen Wu, Nisha Chadramoorthy2026-05-11
📊 statistics

Modulated learning for private and distributed regression with just a single sample per client device

यह शोध पत्र एक मॉड्यूलेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो प्रत्येक डिवाइस पर केवल एक डेटा सैंपल होने पर भी, ट्रांसफ़ॉर्म किए गए स्थानीय निरूपणों (लोकल रिप्रेजेंटेशन) में कैलिब्रेटेड शोर (नॉइज़) इंजेक्ट करके निष्पक्ष वैश्विक ग्रेडिएंट अपडेट उत्पन्न करने के माध्यम से गोपनीयता-संरक्षित वितरित प्रतिगमन (डिस्ट्रिब्यूटेड रिग्रेशन) को सक्षम बनाता है, जो अत्यधिक डेटा-दुर्लभ परिदृश्यों में पारंपरिक फेडरेटेड लर्निंग की सीमाओं को दूर करता है।

Praneeth Vepakomma, Amirhossein Reisizadeh, Samuel Horváth, Munther Dahleh2026-05-11
🤖 machine learning

Sample Complexity of Stochastic Optimization with Integer Variables

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि पूर्णांक चरों (integer variables) के साथ स्टोकेस्टिक अनुकूलन की नमूना जटिलता (sample complexity), इसके निरंतर समकक्ष (continuous counterpart) की तुलना में, व्यवहार्य सेट (feasible set) की विशिष्ट ज्यामिति और उद्देश्य फलन (objective function) के गुणों पर निर्भर करते हुए, स्पष्ट रूप से अधिक, बराबर या यहाँ तक कि कम हो सकती है।

Hongyu Cheng, Yinghao Zheng, Marco Molinaro, Amitabh Basu2026-05-11
💬 NLP

Experience Sharing in Mutual Reinforcement Learning for Heterogeneous Language Models

यह शोधपत्र म्यूचुअल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Mutual Reinforcement Learning) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो विषम भाषा मॉडलों (heterogeneous language models) को एक साझा सबस्ट्रेट (substrate) और टोकेनाइज़र एलाइनमेंट लेयर के माध्यम से टाइप किए गए अनुभवों को समवर्ती रूप से आदान-प्रदान करने में सक्षम बनाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि डेटा-स्तर या वैल्यू-स्तर की साझाकरण रणनीतियों की तुलना में आउटकम-स्तर (outcome-level) का सफलता स्थानांतरण सबसे अनुकूल स्थिरता-समर्थन व्यापार-संतुलन (stability-support trade-off) प्रदान करता है।

Xiaoze Liu, Dhananjay Ram, Yuting Zhang, Zhaoyang Zhang, Wei Xia, Stefano Soatto2026-05-11
💬 NLP

PaT: Planning-after-Trial for Efficient Test-Time Code Generation

यह शोध पत्र प्लानिंग-आफ्टर-ट्रायल (PaT) का प्रस्ताव करता है, जो एक अनुकूली टेस्ट-टाइम कोड जनरेशन पॉलिसी है जो केवल सत्यापन विफलता (verification failure) होने पर ही एक प्लानर को सक्रिय करती है, जिससे एक लागत-कुशल विषम मॉडल कॉन्फ़िगरेशन सक्षम होता है जो कठोर प्लानिंग दृष्टिकोणों की तुलना में लागत-प्रदर्शन के संतुलन (cost-performance trade-off) में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Youngsik Yoon, Sungjae Lee, Seockbean Song, Siwei Wang, Wei Chen, Jungseul Ok2026-05-11
💬 NLP

When Are Experts Misrouted? Counterfactual Routing Analysis in Mixture-of-Experts Language Models

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि Mixture-of-Experts मॉडलों में मानक top-kk राउटर अक्सर उन टोकन के लिए इष्टतम विशेषज्ञ पथों (expert paths) का चयन करने में विफल रहते हैं जिन्हें जटिल तर्क की आवश्यकता होती है, लेकिन केवल राउटर में एक न्यूनतम अपडेट विशेषज्ञों को पुनप्रशिक्षित किए बिना इन गलत आवंटनों को सुधारकर चुनौतीपूर्ण बेंचमार्क पर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार कर सकता है।

Youngsik Yoon, Siwei Wang, Wei Chen, Jungseul Ok2026-05-11