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cs.LG

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🧬 biology

Tree-Conditioned Edit Flows for Ancestral Sequence Reconstruction

यह शोध पत्र पूर्वज अनुक्रम पुनर्निर्माण (ancestral sequence reconstruction) के लिए एक ट्री-कंडीशन्ड एडिट-फ्लो मॉडल प्रस्तुत करता है जो युग्मित द्विदिश संपादन प्रक्षेप पथों (paired bidirectional edit trajectories) के माध्यम से पूर्वजों के पुनर्निर्माण द्वारा परिवर्तनशील-लंबाई वाले अनुक्रमों को संभालता है, जो केवल प्रतिस्थापन-आधारित बेंचमार्क पर उचित प्रदर्शन और प्रचुर मात्रा में इंसर्शन (insertions) एवं डिलीशन (deletions) वाले अनुक्रमों में विकासवादी परिवर्तनों के बेहतर स्थानीयकरण का प्रदर्शन करता है।

Emil Sharafutdinov, Ingemar André2026-05-07
🤖 machine learning

Position: the Stochastic Parrot in the Coal Mine. Model Collapse is a Threat to Low-Resource Communities

यह स्थिति पत्र तर्क देता है कि मॉडल कोलैप्स (model collapse), जो जनरेटिव एआई को उसके अपने आउटपुट पर प्रशिक्षित करने से प्रेरित होता है, डेटा की गुणवत्ता और दक्षता को कम करके एआई के लोकतंत्रीकरण के लिए खतरा पैदा करता है, जिससे सांस्कृतिक पूर्वाग्रहों को सुदृढ़ करने और पर्यावरणीय लागतों के माध्यम से कम-संसाधन वाले और हाशिए पर स्थित समुदायों को असमान रूप से नुकसान पहुँचता है।

Devon Jarvis, Richard Klein, Benjamin Rosman, Steven James, Stefano Sarao Mannelli2026-05-07
🤖 AI

Actionable Real-Time Modeling of Surgical Team Dynamics via Time-Expanded Interaction Graphs

यह शोध पत्र एक वास्तविक समय (रियल-टाइम) सर्जिकल एआई प्रणाली प्रस्तावित करता है जो प्रक्रियात्मक दक्षता की भविष्यवाणी करने और इंट्राऑपरेटिव संचार एवं समन्वय में सुधार के लिए कार्रवाई योग्य, काउंटरफैक्चुअल अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने हेतु टाइम-एक्सपेंडेड इंटरेक्शन ग्राफ का उपयोग करके टीम डायनेमिक्स को मॉडल करता है।

Vincenzo Marco De Luca, Antonio Longa, Giovanna Varni, Andrea Passerini2026-05-07
💬 NLP

Are LLMs Ready for Conflict Monitoring? Empirical Evidence from West Africa

यह शोध पत्र अनुभवजन्य रूप से यह प्रदर्शित करता है कि जबकि डोमेन-अनुकूलित मॉडल पश्चिम अफ्रीकी संघर्ष निगरानी में मानकीय पूर्वाग्रह (normative bias) को कम करते हैं, वर्तमान एलएलएम (LLMs) निरंतर अभिनेता-आधारित चयन पूर्वाग्रहों, लेक्सिकल फ्रेमिंग के प्रति भौगोलिक भंगुरता और अविश्वसनीय तर्क संबंधी कल्पित सूचनाओं (unfaithful rationale confabulations) के कारण अनसुपरवाइज्ड परिनियोजन के लिए अनुपयुक्त बने हुए हैं।

Hoffmann Muki, Olukunle Owolabi2026-05-07
🤖 machine learning

Constraint-Enhanced Reinforcement Learning Based on Dynamic Decoupled Spherical Radial Squashing

यह शोध पत्र डायनेमिक डिकपल्ड स्फेरिक रेडियल स्क्वैशिंग (DD-SRad) को प्रस्तुत करता है, जो एक बाधा-संवर्धित सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) विधि है जो स्थिति-अनुकूलित, प्रति-जोड़ त्रिज्याओं की गणना करके विषम एक्चुएटर दर सीमाओं और समदैशिक बाधाओं के बीच ज्यामितीय बेमेल को हल करती है, जिससे शून्य बाधा उल्लंघन, सटीक ग्रेडिएंट बैकप्रोपैगेशन, और सिमुलेशन एवं उच्च-निष्ठा वाले ह्यूमनॉइड रोबोट परिनियोजन दोनों में उत्कृष्ट कार्य प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Qijun Liao, Zhaoxin Yu, Jue Yang2026-05-07
📊 statistics

Heterogeneous Ordinal Structure Learning with Bayesian Nonparametric Complexity Discovery

यह शोध पत्र एक विषम क्रमिक संरचना-शिक्षण ढांचे (heterogeneous ordinal structure-learning framework) को प्रस्तुत करता है जो एआई के प्रति विविध सार्वजनिक दृष्टिकोणों को बेहतर ढंग से मॉडल करने के लिए बेयसियन गैर-पैरामीट्रिक जटिलता खोज (Bayesian nonparametric complexity discovery) को पुष्ट क्लस्टर-विशिष्ट DAG अनुमान (confirmatory cluster-specific DAG estimation) के साथ जोड़ता है, जो एक बड़े पैमाने के सर्वेक्षण डेटासेट पर मौजूदा एकल-ग्राफ और केवल-मिश्रण बेसलाइन की तुलना में महत्वपूर्ण भविष्य कहनेवाला सुधार प्रदर्शित करता है।

Amir Rafe, Subasish Das2026-05-07
🤖 machine learning

Climate-based Pre-screening of Self-sustaining Regreening Opportunities in Drylands: A Case Study for Saudi Arabia

यह शोध पत्र सऊदी अरब के शुष्क शुष्क क्षेत्रों (arid drylands) में लागत प्रभावी, आत्मनिर्भर पुनर्रोपण (regreening) के अवसरों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग और रिमोट सेंसिंग का उपयोग करते हुए एक स्केलेबल, जलवायु-आधारित प्री-स्क्रीनिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो राष्ट्रीय स्तर के उम्मीदवारों को सफलतापूर्वक तेरह प्राथमिकता वाले स्थानों तक सीमित करता है जहाँ गहन सिंचाई के बिना देशी वनस्पतियाँ पनप सकती हैं।

Katja Froehlich, Jonathan Klein, Ibrahim S. Elbasyoni, Julian D. Hunt, Yoshihide Wada, Dominik L. Michels2026-05-07
🤖 AI

Undetectable Backdoors in Model Parameters: Hiding Sparse Secrets in High Dimensions

यह शोध पत्र "स्पार्स बैकडोर" (Sparse Backdoor) को प्रस्तुत करता है, जो एक आपूर्ति श्रृंखला हमला (supply chain attack) है जो पूर्व-प्रशिक्षित इमेज क्लासिफायर में गॉसियन डिदरिंग (Gaussian dithering) द्वारा छिपा हुआ एक प्रमाणित रूप से अप्राप्य स्पार्स परटर्बेशन (sparse perturbation) इंजेक्ट करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि समझौता किए गए मॉडल को स्वच्छ संदर्भ से अलग करना मानक हार्डनेस धारणाओं के तहत कम्प्यूटेशनल रूप से असंभव है।

Sarthak Choudhary, Atharv Singh Patlan, Nils Palumbo, Ashish Hooda, Kassem Fawaz, Somesh Jha2026-05-07
🤖 machine learning

Jordan-RoPE: Non-Semisimple Relative Positional Encoding via Complex Jordan Blocks

यह शोध पत्र जॉर्डन-RoPE (Jordan-RoPE) को प्रस्तुत करता है, जो एक गैर-अर्द्ध-सरल (non-semisimple) सापेक्ष स्थिति संबंधी एन्कोडिंग है जो दूरी-मॉड्यूलेटेड चरण अंतःक्रियाओं (distance-modulated phase interactions) को मॉडल करने के लिए ऑसिलेटरी-पॉलीनोमियल (oscillatory-polynomial) विशेषताओं को उत्पन्न करने हेतु जटिल जॉर्डन ब्लॉकों का लाभ उठाता है, जो कुछ संदर्भों में मानक RoPE और ALiBi बेसलाइनों की तुलना में संरचनात्मक लाभ और विशिष्ट प्रदर्शन लाभ प्रदर्शित करता है।

Yaobo Zhang2026-05-07✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

Layerwise LQR for Geometry-Aware Optimization of Deep Networks

यह शोध पत्र लेयरवाइज एलक्यूआर (LLQR) प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल अनुकूलन ढांचा है जो सेकंड-ऑर्डर ज्योमेट्री-अवेयर अपडेट्स को एक लीनियर क्वाड्रेटिक रेगुलेटर समस्या के रूप में पुनर्गठित करता है ताकि संरचित प्रीकंडीशनर्स सीखना, जो वैश्विक कर्वेचर मैट्रिक्स को इनवर्ट किए बिना क्रॉस-लेयर इंटरैक्शन को संरक्षित करते हैं, जिससे गहरे नेटवर्क में प्रशिक्षण गतिकी और अंतिम प्रदर्शन में सुधार होता है।

Simon Dufort-Labbé, Pierre-Luc Bacon, Razvan Pascanu, Simon Lacoste-Julien, Aristide Baratin2026-05-07