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cs.LG

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Attributions All the Way Down? The Metagame of Interpretability

यह शोध पत्र "मेटागेम" (metagame) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी वैचारिक रूपरेखा है जो एट्रिब्यूशन विधियों को मेटा-एट्रिब्यूशन की गणना करने के लिए सहकारी खेलों के रूप में मानकर मॉडल स्पष्टीकरणों में द्वितीय-क्रम के इंटरेक्शन प्रभावों को परिमाणित करती है, जिससे एट्रिब्यूशन का एक पदानुक्रमित अपघटन सक्षम होता है और विविध AI मॉडलों में टोकन इंटरैक्शन, क्रॉस-मोडल समानता और टेक्स्ट-टू-इमेज अवधारणाओं के बारे में नई अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है।

Hubert Baniecki, Przemyslaw Biecek, Fabian Fumagalli2026-05-08
🤖 machine learning

Molecules Meet Language: Confound-Aware Representation Learning and Chemical Property Steering in Transformer-VAE Latent Spaces

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि SELFIES पर प्रशिक्षित अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) ट्रांसफॉर्मर-VAE लेटेंट स्पेस सार्थक रासायनिक गुण स्टीयरिंग (chemical property steering) का समर्थन कर सकते हैं, ऐसा नियंत्रण केवल तभी मान्य होता है जब डिकोड किए गए अणुओं और कन्फाउंड-अवेयर (confound-aware) मूल्यांकन के माध्यम से कठोरता से सत्यापित किया जाए ताकि वास्तविक रासायनिक संकेतों को सीक्वेंस-लेवल आर्टिफैक्ट्स से अलग किया जा सके।

Zakaria Elabid, Jan Andrzejewski, Bartosz Brzoza, Attila Cangi2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

Perceive, Route and Modulate: Dynamic Pattern Recalibration for Time Series Forecasting

यह शोध पत्र डायनेमिक पैटर्न रीकैलिब्रेशन (DPR) को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का, बैकबोन-अज्ञेय (backbone-agnostic) तंत्र है जो एक "परसीव-रूट-मॉड्यूलेट" (Perceive-Route-Modulate) पाइपलाइन के माध्यम से बदलते स्थानीय टेम्पोरल पैटर्न के अनुकूल गतिशील रूप से ढलकर टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग को बढ़ाता है, जिससे मौजूदा डीप मॉडल्स में स्थिर, वैश्विक रूप से साझा रूपांतरणों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Siru Zhong, Zhao Meng, Haohuan Fu, Haoyang Li, Qingsong Wen, Yuxuan Liang2026-05-08
🤖 machine learning

When Does ℓ2\ell_2-Boosting Overfit Benignly? High-Dimensional Risk Asymptotics and the ℓ1\ell_1 Implicit Bias

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि ℓ2\ell_2-बूस्टिंग अपने ℓ1\ell_1 अंतर्निहित पूर्वाग्रह (implicit bias) के कारण शोर को विरल सेटों (sparse sets) में स्थानीयकृत करके धीमी, लघुगणकीय-दर (logarithmic-rate) वाली सौहार्दपूर्ण ओवरफिटिंग (benign overfitting) से ग्रस्त होती है, लेकिन एक ट्यूनिंग-मुक्त अर्ली स्टॉपिंग नियम प्रस्तावित करता है जो ℓ1\ell_1-बद्ध संकेतों के लिए लासो-समान (Lasso-like) इष्टतमता को पुनः प्राप्त करता है।

Ye Su, Jian Li, Yong Liu2026-05-08
📊 statistics

End-to-End Identifiable and Consistent Recurrent Switching Dynamical Systems

यह शोध पत्र Ω\OmegaSDS को प्रस्तुत करता है, जो एक फ्लो-आधारित एस्टिमेटर (estimator) है जो पुनरावर्ती गैररेखीय स्विचिंग डायनेमिकल सिस्टम (recurrent nonlinear switching dynamical systems) के एक व्यापक वर्ग के लिए सैद्धांतिक पहचान क्षमता (theoretical identifiability) स्थापित करता है और सटीक संभावना अनुकूलन (exact likelihood optimization) प्राप्त करता है, जिससे यह डिसेंटैंगलमेंट (disentanglement) और पूर्वानुमान सटीकता में पारंपरिक VAE-आधारित दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Carles Balsells-Rodas, Zhengrui Xiang, Xavier Sumba, Yingzhen Li2026-05-08
🤖 machine learning

Pro-KLShampoo: Projected KL-Shampoo with Whitening Recovered by Orthogonalization

Pro-KLShampoo एक नवीन ऑप्टिमाइज़र है जो इसके प्रीकंडीशनर्स के देखे गए "स्पाइक-एंड-फ्लैट" आइजनवैल्यू स्ट्रक्चर का लाभ उठाकर KL-Shampoo को उन्नत करता है, जिससे एक निम्न-आयामी उप-स्थान (low-dimensional subspace) पर पूर्ण स्पेक्ट्रल ट्रैकिंग को शेष दिशाओं पर ऑर्थोगोनलाइजेशन के साथ संयोजित किया जाता है, जिससे कई LLM स्केल्स में वैलिडेशन लॉस, मेमोरी दक्षता और प्रशिक्षण गति में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Ruotong Sun, Ermin Wei2026-05-08
🤖 machine learning

SMolLM: Small Language Models Learn Small Molecular Grammar

यह शोधपत्र SMolLM को प्रस्तुत करता है, जो एक अत्यधिक सघन 53K-पैरामीटर वाला ट्रांसफॉर्मर है जो रासायनिक बाधाओं को हल करने के लिए ब्रैकेट, रिंग और वैलेंस (valence) जैसे एक निश्चित, व्याख्या योग्य अनुक्रम को सीखकर वैध आणविक SMILES उत्पन्न करने में बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Akhil Jindal, Harang Ju2026-05-08
🤖 machine learning

Gaming the Metric, Not the Harm: Certifying Safety Audits against Strategic Platform Manipulation

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि वास्तविक हानि को कम करने के बजाय स्कोर को अनुकूलित करने वाले रणनीतिक प्लेटफार्मों द्वारा स्केलर सुरक्षा मेट्रिक्स (scalar safety metrics) स्वाभाविक रूप से हेरफेर योग्य होते हैं, और एक "सिमेंटिक-एनवेलप" (semantic-envelope) प्रमाणन पद्धति का प्रस्ताव करता है जो प्रत्येक सामग्री वेरिएंट को उसके सिमेंटिक तुल्यता वर्ग (semantic equivalence class) के भीतर सबसे खराब स्थिति वाले स्कोर को सौंपकर इस प्रकार के गेमिंग के विरुद्ध सुदृढ़ बनी रहती है।

Florian A. D. Burnat, Brittany I. Davidson2026-05-08
💬 NLP

Measuring Evaluation-Context Divergence in Open-Weight LLMs: A Paired-Prompt Protocol with Pilot Evidence of Alignment-Pipeline-Specific Heterogeneity

यह शोध पत्र ओपन-वेट (open-weight) LLMs में मूल्यांकन-संदर्भ विचलन (evaluation-context divergence) को मापने के लिए एक युग्मित-प्रॉम्ट प्रोटोकॉल (paired-prompt protocol) प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि अलाइनमेंट पाइपलाइन्स विषम व्यवहारिक बदलावों को प्रेरित करती हैं जहाँ कुछ मॉडल मूल्यांकन फ्रेमिंग के तहत अधिक सतर्क हो जाते हैं जबकि अन्य कम सतर्क हो जाते हैं, एक ऐसा पैटर्न जो विशिष्ट मॉडल परिवार और निर्णय के लिए उपयोग किए गए सुरक्षा क्लासिफायर के आधार पर महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होता है।

Florian A. D. Burnat, Brittany I. Davidson2026-05-08
💬 NLP

MANTRA: Synthesizing SMT-Validated Compliance Benchmarks for Tool-Using LLM Agents

यह शोध पत्र MANTRA को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो प्राकृतिक भाषा वाले प्रक्रियात्मक मैनुअल (procedural manuals) से प्रतीकात्मक विश्व मॉडल (symbolic world models) और SMT-सत्यापित ट्रेस-स्तरीय जाँच (trace-level checks) उत्पन्न करके, टूल-उपयोग करने वाले LLM एजेंटों के लिए स्वचालित रूप से संश्लेषित और औपचारिक रूप से मान्य, स्केलेबल, मशीन-जांच योग्य अनुपालन बेंचमार्क का संश्लेषण करता है।

Ashwani Anand, Ivi Chatzi, Ritam Raha, Anne-Kathrin Schmuck2026-05-08