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cs.LG

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📊 statistics

On the optimization dynamics of RLVR: Gradient gap and step size thresholds

यह शोध पत्र "ग्रेडिएंट गैप" (Gradient Gap) को पेश करके 'वेरिफिएबल रिवार्ड्स के साथ रिइन्फोर्समेंट लर्निंग' (RLVR) के लिए एक सैद्धांतिक आधार स्थापित करता है ताकि अभिसरण गतिकी (convergence dynamics) की व्याख्या की जा सके और एक महत्वपूर्ण स्टेप-साइज़ थ्रेशोल्ड (step-size threshold) को व्युत्पन्न किया जा सके जो यह निर्धारित करता है कि सीखना सफल होगा या विफल, जिससे लेंथ नॉर्मलाइजेशन (length normalization) जैसे व्यावहारिक ह्यूरिस्टिक्स और सफलता दरों के ठहराव के लिए एक सिद्धांत-आधारित स्पष्टीकरण प्राप्त होता है।

Joe Suk, Yaqi Duan2026-05-08
💬 NLP

Exploring Cross-Client Memorization of Training Data in Large Language Models for Federated Learning

यह शोध पत्र सेंट्रलाइज्ड लर्निंग से सूक्ष्म क्रॉस-सैंपल मापन तकनीकों को अनुकूलित करके फेडरेटेड लर्निंग में इंट्रा- और इंटर-क्लाइंट प्रशिक्षण डेटा मेमोराइजेशन (स्मरण शक्ति) को मापने के लिए एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रकट करता है कि एफएल (FL) मॉडल विशिष्ट प्रशिक्षण और अनुमान कारकों से प्रभावित महत्वपूर्ण मेमोराइजेशन जोखिम प्रदर्शित करते हैं।

Tinnakit Udsa, Can Udomcharoenchaikit, Patomporn Payoungkhamdee, Sarana Nutanong, Norrathep Rattanavipanon2026-05-08
🤖 machine learning

Graph Learning Is Suboptimal in Causal Bandits

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कॉज़ल बैंडिट्स (causal bandits) में रिग्रेट मिनिमाइजेशन (regret minimization) के लिए कॉज़ल पेरेंट सेट (causal parent set) को सीखना उप-इष्टतम (suboptimal) है क्योंकि ये दोनों उद्देश्य मौलिक रूप से परस्पर विरोधी हो सकते हैं, और ग्राफ रिकवरी (graph recovery) को दरकिनार करने वाले लगभग इष्टतम एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है ताकि बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Mohammad Shahverdikondori, Jalal Etesami, Negar Kiyavash2026-05-08
📊 statistics

Optimal In-context Adaptivity and Distributional Robustness of Transformers

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि विभिन्न कठिनाई स्तरों वाले कार्यों के मिश्रण पर प्रीट्रेन किए गए ट्रांसफॉर्मर, निश्चित कठिनाई वाले टेस्ट वितरणों पर नॉनपैरामीट्रिक रिग्रेशन और मल्टी-इंडेक्स मॉडल के लिए इष्टतम, कठिनाई-अनुकूल अभिसरण दर (convergence rates) प्राप्त करते हैं, जबकि ची-स्क्वायरडाइवर्जेंस (chi-squared divergence) द्वारा सीमित वितरण बदलावों (distribution shifts) के विरुद्ध मजबूती बनाए रखते हैं।

Tianyi Ma, Tengyao Wang, Richard J. Samworth2026-05-08
🤖 machine learning

NOWS: Neural Operator Warm Starts for Accelerating Iterative Solvers

यह शोध पत्र न्यूरल ऑपरेटर वॉर्म स्टार्ट्स (NOWS) को पेश करता है, जो एक हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो क्लासिकल इटरेटिव सॉल्वर के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले प्रारंभिक अनुमान (initial guesses) उत्पन्न करने के लिए सीखे गए सॉल्यूशन ऑपरेटर्स का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा संख्यात्मक बुनियादी ढांचों की स्थिरता और अभिसरण (convergence) की गारंटी को बनाए रखते हुए हाई-फिडेलिटी PDE सिमुलेशन को 90% तक त्वरित किया जा सकता है।

Mohammad Sadegh Eshaghi, Cosmin Anitescu, Navid Valizadeh, Yizheng Wang, Xiaoying Zhuang, Timon Rabczuk2026-05-08
⚡ electrical engineering

Many-vs-Many Missile Guidance via Virtual Targets

यह शोध पत्र एक नवीन मेनी-वर्सेस-मेनी मिसाइल मार्गदर्शन रणनीति प्रस्तावित करता है जो संभाव्य आभासी लक्ष्यों को उत्पन्न करने के लिए नॉर्मलाइजिंग फ्लो का उपयोग करता है, जिससे इंटरसेप्टर को नियत भविष्यवाणियों के बजाय विविध प्रक्षेपवक्र परिकल्पनाओं के साथ जुड़कर संख्यात्मक श्रेष्ठता का लाभ उठाने में सक्षम बनाया जा सके, जिससे अंततः लक्ष्य भेदन की सफलता दर में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।

Marc Schneider, Walter Fichter2026-05-08
🤖 machine learning

Submanifold Sparse Convolutional Networks for Automated 3D Segmentation of Kidneys and Kidney Tumours in Computed Tomography

यह शोध पत्र एक दो-चरणीय सबमैनीफोल्ड स्पार्स कनवल्शनल नेटवर्क (SSCN) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो किट्स23 (KiTS23) डेटासेट पर प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त करते हुए, वोक्सेल स्पारसिफिकेशन का लाभ उठाकर मेमोरी उपयोग और इन्फरेंस समय को महत्वपूर्ण रूप से कम करके, सीटी स्कैन में किडनी और ट्यूमर के कुशल, नेटिव हाई-रिज़ॉल्यूशन 3D सेगमेंटेशन को सक्षम बनाता है।

Saúl Alonso-Monsalve, Leigh H. Whitehead, Adam Aurisano, Lorena Escudero Sanchez2026-05-08
🔢 mathematics

Feature weighting for data analysis via evolutionary simulation

यह योगदान एक ऐसे विकासवादी एल्गोरिदम (evolutionary algorithm) को प्रस्तुत और सिद्ध करता है जो एक मानक सिम्प्लेक्स (standard simplex) पर प्रतिकृति गतिकी (replicator dynamics) के माध्यम से विचरों (features) को विकसित करके, एक अद्वितीय, गैर-अपभ्रंश आंतरिक संतुलन (non-degenerate interior equilibrium) प्राप्त करने द्वारा विविक्त बहु-उद्देश्यीय डेटा विश्लेषण (discrete multi-objective data analysis) में उन्हें भार आवंटित करता है।

Aris Daniilidis, Alberto Domínguez Corella, Philipp Wissgott2026-05-08
🔢 mathematics

Contact Wasserstein Geodesics for Non-Conservative Schrödinger Bridges

यह शोध पत्र नॉन-कंजर्वेटिव जनरलाइज्ड श्रोडिंगर ब्रिज (NCGSB) प्रस्तुत करता है, जो कॉन्टैक्ट हैमिल्टोनियन मैकेनिक्स पर आधारित एक नवीन ढांचा है जो ऊर्जा-परिवर्तनीय स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं को मॉडल करने के लिए ऊर्जा-संरक्षण सीमाओं को दूर करता है, जिसे ResNet आर्किटेक्चर के साथ कार्यान्वित एक गणनात्मक रूप से कुशल, गैर-पुनरावृत्ति कॉन्टैक्ट वासेरस्टीन जियोडेसिक (CWG) पद्धति के माध्यम से लागू किया गया है।

Andrea Testa, Søren Hauberg, Tamim Asfour, Leonel Rozo2026-05-08
💬 NLP

Four Over Six: More Accurate NVFP4 Quantization with Adaptive Block Scaling

यह शोध पत्र "फोर ओवर सिक्स" (4/6) को प्रस्तुत करता है, जो NVFP4 क्वांटाइजेशन के लिए एक एडेप्टिव ब्लॉक-स्केलिंग तकनीक है जो बड़े मानों को बेहतर ढंग से संभालने के लिए ब्लॉक स्केल्स को गतिशील रूप से समायोजित करके क्वांटाइजेशन त्रुटि को कम करती है, जिससे न्यूनतम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ BF16 के करीब प्रशिक्षण और अनुमान प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Jack Cook, Junxian Guo, Guangxuan Xiao, Yujun Lin, Song Han2026-05-08