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🤖 machine learning

Energy Generative Modeling: A Lyapunov-based Energy Matching Perspective

यह शोधपत्र स्टैटिक स्केलर एनर्जी-बेस्ड जनरेटिव मॉडल्स के प्रशिक्षण और सैंपलिंग को वॉसरस्टीन स्पेस (Wasserstein space) पर एक एकल नॉनलीनियर कंट्रोल फ्रेमवर्क में एकीकृत करता है, जहाँ KL डाइवर्जेंस एक लयापुनोव फंक्शन (Lyapunov function) के रूप में कार्य करता है ताकि परिमित-चरण सैंपलिंग मानदंड (finite-step sampling criteria) प्राप्त किए जा सकें और स्थिरता गारंटी को बनाए रखते हुए ऊर्जा फलनों (energy functions) के योगात्मक संयोजन (additive composition) को सक्षम बनाया जा सके।

Yixuan Wang, Wenqian Xue, Warren E. Dixon2026-05-08
🤖 machine learning

Towards Scalable One-Step Generative Modeling for Autoregressive Dynamical System Forecasting

यह शोध पत्र MeLISA प्रस्तुत करता है, जो पिक्सेल स्पेस में MeanFlow पर आधारित एक स्केलेबल, लेटेंसी-मुक्त ऑटोरेग्रेसिव जनरेटिव मॉडल है, जो ब्लॉक-वाइज स्टोकेस्टिक ट्रांज़िशन और विशेष कंसिस्टेंसी लॉस के उपयोग के माध्यम से टर्बुलेंट फ्लूइड डायनेमिक्स के लिए लंबी समय अवधि पर उच्च इन्फरेंस गति और सटीक सांख्यिकीय निष्ठा (statistical fidelity) दोनों प्राप्त करता है।

Tianyue Yang, Xiao Xue2026-05-08
🤖 machine learning

FedeKD: Energy-Based Gating for Robust Federated Knowledge Distillation under Heterogeneous Settings

यह शोध पत्र FedeKD को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढ़ फेडरेटेड नॉलेज डिस्टिलेशन फ्रेमवर्क है जो प्राइवेट-प्रॉक्सी डिसएग्रीमेंट के आधार पर सैंपल-वार नॉलेज ट्रांसफर को गतिशील रूप से वेट करने के लिए एक एनर्जी-बेस्ड गेटिंग मैकेनिज्म का उपयोग करता है, जिससे सार्वजनिक डेटासेट की आवश्यकता के बिना विषम सेटिंग्स में नेगेटिव ट्रांसफर को कम किया जा सके।

Quang-Huy Nguyen, Jiaqi Wang, Wei-shinn Ku2026-05-08
🔢 mathematics

Stability of the Monge Map in Semi-Dual Optimal Transport

यह शोध पत्र स्थापित करता है कि अर्ध-द्वैत इष्टतम परिवहन (semi-dual optimal transport) समस्या में एक एकदिष्ट बाधा-समस्या (constrained optimization problem) के समकक्ष एक अपभ्रष्ट सैडल-पॉइंट संरचना (degenerate saddle-point structure) होती है, और मोंगे मैप अभिसरण (Monge map convergence) के लिए आवश्यक और पर्याप्त शर्तें व्युत्पन्न करता है जो यह स्पष्ट करती हैं कि संख्यात्मक एल्गोरिदम को आमतौर पर परिवहन मानचित्र (transport map) को अपडेट करने के लिए क्षमता (potential) की तुलना में अधिक पुनरावृत्तियों (iterations) की आवश्यकता क्यों होती है।

Anton Selitskiy, David Millard2026-05-08
🤖 machine learning

Accelerating LMO-Based Optimization via Implicit Gradient Transport

यह शोध पत्र LMO-IGT का प्रस्ताव करता है, जो स्टोकेस्टिक अनुकूलन विधियों का एक नया वर्ग है जो प्रति पुनरावृत्ति केवल एक ग्रेडिएंट मूल्यांकन के साथ बेहतर O(ε−3.5)\mathcal{O}(\varepsilon^{-3.5}) इटरेशन कॉम्प्लेक्सिटी प्राप्त करने के लिए 'इम्प्लिसिट ग्रेडिएंट ट्रांसपोर्ट' का लाभ उठाता है, और साथ ही अनकन्स्ट्रेंड (unconstrained) और कन्स्ट्रेंड (constrained) LMO-आधारित दृष्टिकोणों के बीच सैद्धांतिक अंतराल को पाटने के लिए एक एकीकृत ढांचे और नियमित सहायता फलन (regularized support function) को प्रस्तुत करता है।

Won-Jun Jang, Si-Hyeon Lee2026-05-08
🤖 machine learning

AeroJEPA: Learning Semantic Latent Representations for Scalable 3D Aerodynamic Field Modeling

यह शोध पत्र AeroJEPA को प्रस्तुत करता है, जो एक जॉइंट-एम्बेडिंग प्रेडिक्टिव आर्किटेक्चर (Joint-Embedding Predictive Architecture) है जो ज्यामिति और स्थितियों से लेटेंट फ्लो रिप्रेजेंटेशन (latent flow representations) की भविष्यवाणी करके वर्तमान एरोडायनामिक सरोगेट मॉडलों की स्केलेबिलिटी और सिमेंटिक सीमाओं को दूर करता है, जिससे उच्च-रिज़ॉल्यूशन 3D फील्ड मॉडलिंग सक्षम होती है और डिज़ाइन-सार्थक लेटेंट स्पेस ऑप्टिमाइज़ेशन को सुगम बनाया जाता है।

Francisco Giral, Abhijeet Vishwasrao, Andrea Arroyo Ramo, Mahmoud Golestanian, Federica Tonti, Adrian Lozano-Duran, Stev (…)2026-05-08
💬 NLP

The Cost of Context: Mitigating Textual Bias in Multimodal Retrieval-Augmented Generation

यह शोध पत्र "रिकोर्प्शन" (recorruption) की पहचान करता है और उसे संबोधित करता है, जो मल्टीमॉडल रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (Multimodal Retrieval-Augmented Generation) में एक विफलता मोड है जहाँ सटीक संदर्भ के कारण मॉडल विजुअल ब्लाइंडनेस (visual blindness) और पोजीशनल बायस (positional bias) के चलते सही भविष्यवाणियों को छोड़ देते हैं, और इसके लिए बिना पुनरप्रशिक्षण (retraining) के विजुअल सेलियंसी (visual saliency) को बहाल करने और नैदानिक विश्वसनीयता में सुधार करने हेतु पैरामीटर-मुक्त बॉटलनेक अटेंशन इंटरवेंशन फॉर रिकवरी (Bottleneck Attention Intervention for Recovery - BAIR) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है।

Hoin Jung, Xiaoqian Wang2026-05-08
📊 statistics

Variational Smoothing and Inference for SDEs from Sparse Data with Dynamic Neural Flows

यह शोध पत्र एक वेरिएशनल इन्फरेंस फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो स्टोकेस्टिक डिफरेंशियल इक्वेशंस के पोस्टीरियर स्कोर को अनुमानित करने के लिए डायनेमिक न्यूरल फ्लोज़ का लाभ उठाता है, जिससे शास्त्रीय विधियों की स्केलेबिलिटी सीमाओं को पार करते हुए विरल और शोर युक्त अवलोकनों से कुशल संयुक्त स्टेट स्मूथिंग और पैरामीटर अनुमान सक्षम होता है।

Yu Wang, Arnab Ganguly2026-05-08
🤖 machine learning

LLMSpace: Carbon Footprint Modeling for Large Language Model Inference on LEO Satellites

यह शोध पत्र LLMSpace को प्रस्तुत करता है, जो सौर-ऊर्जा संचालित लो अर्थ ऑर्बिट (LEO) उपग्रहों पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल इन्फरेंस चलाने के व्यापक कार्बन फुटप्रिंट को मॉडल करने वाला पहला फ्रेमवर्क है, जो प्रमुख स्थिरता ट्रेड-ऑफ की पहचान करने के लिए परिचालन और एम्बॉडीड उत्सर्जन, रेडिएशन-हार्डन हार्डवेयर बाधाओं और विशिष्ट वर्कलोड विशेषताओं का संयुक्त रूप से विश्लेषण करता है।

Lei Jiang, Adrian Ildefonso, Daniel Loveless, Fan Chen2026-05-08
🤖 machine learning

RAM-H1200: A Unified Evaluation and Dataset on Hand Radiographs for Rheumatoid Arthritis

यह शोध पत्र RAM-H1200 को प्रस्तुत करता है, जो 1,200 हाथों के रेडियोग्राफ वाला एक नवीन बड़े पैमाने का बेंचमार्क डेटासेट है जिसमें पूरे-हाथ की हड्डी के विखंडन (segmentation), पिक्सेल-स्तरीय हड्डी के क्षरण (erosion) मास्क और नैदानिक रूप से मानकीकृत SvdH स्कोरिंग के लिए बहु-स्तरीय एनोटेशन शामिल हैं, जो व्यापक संधिशोथ (Rheumatoid Arthritis) विश्लेषण के मूल्यांकन के लिए पहला एकीकृत ढांचा स्थापित करता है और यह भी प्रकट करता है कि शारीरिक मॉडलिंग की तुलना में मात्रात्मक हड्डी क्षरण का पता लगाना एक महत्वपूर्ण चुनौती बना हुआ है।

Songxiao Yang, Haolin Wang, Yao Fu, Junmu Peng, Lin Fan, Hongruixuan Chen, Jian Song, Masayuki Ikebe, Shinya Takamaeda-Y (…)2026-05-08