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🔬 physics

Chordless cycle filtrations for dimensionality detection in complex networks via topological data analysis

यह शोधपत्र एक नवीन टोपोलॉजिकल डेटा विश्लेषण दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो जटिल नेटवर्क की लेटेंट हाइपरबोलिक आयामीता (latent hyperbolic dimensionality) का मजबूती से अनुमान लगाने के लिए कॉर्डलेस साइकिल फिल्ट्रेशन (chordless cycle filtrations) और मशीन लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे वास्तविक दुनिया के डेटा पर पुन: प्रशिक्षण के बिना प्रभावी मॉडलिंग और लो-डायमेंशनल एम्बेडिंग सक्षम होती है।

Aina Ferrà Marcús, Robert Jankowski, Meritxell Vila Miñana, Carles Casacuberta, M. Ángeles Serrano2026-05-11
⚛️ high-energy experiments

Adapting Vision-Language Models for Neutrino Event Classification in High-Energy Physics

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि फाइन-ट्यून्ड विजन-लैंग्वेज मॉडल्स, विशेष रूप से LLaMA 3.2 का एक वेरिएंट, मल्टीमॉडल रीजनिंग के माध्यम से बेहतर सटीकता, मजबूती और व्याख्यात्मकता प्राप्त करके उच्च-ऊर्जा भौतिकी में न्यूट्रिनो इंटरैक्शन को वर्गीकृत करने में पारंपरिक कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क्स और विजन-ओनली ट्रांसफॉर्मर्स से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Dikshant Sagar, Kaiwen Yu, Alejandro Yankelevich, Jianming Bian, Pierre Baldi2026-05-11
💬 NLP

User eXperience Perception Insights Dataset (UXPID): Synthetic User Feedback from Public Industrial Forums

यह शोध पत्र UXPID प्रस्तुत करता है, जो औद्योगिक मंचों (industrial forums) से 7,130 गुमनाम उपयोगकर्ता फीडबैक शाखाओं का एक सिंथेटिक डेटासेट है, जिसे गोपनीयता और लाइसेंसिंग बाधाओं को संबोधित करते हुए UX विश्लेषण, आवश्यकताओं के निष्कर्षण (requirements extraction) और AI-संचालित फीडबैक प्रोसेसिंग में अनुसंधान का समर्थन करने के लिए LLMs द्वारा एनोटेट किया गया है।

Mikhail Kulyabin, Jan Joosten, Choro Ulan uulu, Nuno Miguel Martins Pacheco, Fabian Ries, Filippos Petridis, Jan Bosch (…)2026-05-11
📊 statistics

Fidel-TS: A High-Fidelity Multimodal Benchmark for Time Series Forecasting

डेटा संदूषण (data contamination) और रिसाव (leakage) के कारण मौजूदा बेंचमार्क की सीमाओं को दूर करने के लिए, लेखक Fidel-TS पेश करते हैं, जो एक नया उच्च-सटीकता वाला, बड़े पैमाने का मल्टीमॉडल बेंचमार्क है जिसे टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग मॉडल के अधिक सटीक और विश्वसनीय मूल्यांकन के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Zhijian Xu, Wanxu Cai, Xilin Dai, Zhaorong Deng, Qiang Xu2026-05-11
💬 NLP

Skip-It? Theoretical Conditions for Layer Skipping in Vision-Language Models

यह शोध पत्र एक एकीकृत, सैद्धांतिक रूप से आधारित ढांचा प्रस्तावित करता है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में सिद्धांत-आधारित लेयर स्किपिंग को सक्षम करने के लिए प्रयोगात्मक रूप से सत्यापन योग्य रेडंडेंसी स्थितियों को परिभाषित करता है, जिससे प्रदर्शन से समझौता किए बिना अनुमान दक्षता में सुधार होता है।

Max Hartman, Vidhata Jayaraman, Moulik Choraria, Akhil Bhimaraju, Lav R. Varshney2026-05-11
🤖 machine learning

PRPO: Paragraph-level Policy Optimization for Vision-Language Deepfake Detection

यह शोध पत्र PRPO प्रस्तुत करता है, जो एक पैराग्राफ-स्तरीय सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) एल्गोरिदम और एक संबंधित तर्क-एनोटेटेड (reasoning-annotated) डेटासेट है, जो उनके टेक्स्टुअल रीजनिंग को विजुअल एविडेंस के साथ संरेखित करके डीपफेक डिटेक्शन में मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की सटीकता और व्याख्यात्मकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Tuan Nguyen, Naseem Khan, Khang Tran, NhatHai Phan, Issa Khalil2026-05-11
🤖 machine learning

ThinKV: Thought-Adaptive KV Cache Compression for Efficient Reasoning Models

ThinKV एक थॉट-अडेप्टिव (thought-adaptive) KV कैश कंप्रेशन फ्रेमवर्क है जो अटेंशन स्पैरसिटी (attention sparsity) का लाभ उठाकर हाइब्रिड क्वांटाइजेशन और इविक्शन रणनीतियों को लागू करता है, जिससे बड़े रीजनिंग मॉडल्स को मूल कैश के 5% से भी कम के साथ लगभग लॉसलेस सटीकता प्राप्त करने और इन्फरेंस थ्रूपुट को 5.8 गुना तक बढ़ाने में सक्षम बनाया जा सके।

Akshat Ramachandran, Marina Neseem, Charbel Sakr, Rangharajan Venkatesan, Brucek Khailany, Tushar Krishna2026-05-11
📊 statistics

Closed-Form Last Layer Optimization

यह शोध पत्र एक क्लोज्ड-फॉर्म लास्ट लेयर ऑप्टिमाइज़ेशन विधि प्रस्तावित करता है जो अंतिम परत के भार (weights) को बैकबोन मापदंडों के एक फलन (function) के रूप में मानता है, जिससे एक अल्टरनेटिंग ऑप्टिमाइज़ेशन स्कीम सक्षम होती है जो न्यूरल टेंगेंट कर्नेल रिजीम में कुशलतापूर्वक अभिसरित (converge) होती है और स्क्वेयर्ड लॉस रिग्रेशन कार्यों पर मानक SGD और Adam से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Alexandre Galashov, Nathaël Da Costa, Liyuan Xu, Philipp Hennig, Arthur Gretton2026-05-11
🤖 machine learning

Understanding Robustness of Model Editing in Code LLMs

यह शोध पत्र API अपडेट के तहत कोड LLMs में मॉडल एडिटिंग का मूल्यांकन करने के लिए एक नियंत्रित बेंचमार्क और निष्पादन सैंडबॉक्स प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान एडिटिंग विधियाँ अनदेखे कार्यों के लिए सही API माइग्रेशन को सामान्य करने में संघर्ष करती हैं, अक्सर वर्कअराउंड पर निर्भर रहती हैं, और क्रमिक रूप से लागू किए जाने पर गंभीर प्रदर्शन गिरावट और हस्तक्षेप से ग्रस्त होती हैं।

Vinaik Chhetri, Moghis Fereidouni, A. B Siddique, Umar Farooq2026-05-11
🤖 machine learning

Amortized Multi-Objective Optimization Across Tasks with Generative Solution Modeling

यह शोध पत्र एक नवीन पैरामीट्रिक मल्टी-ऑब्जेक्टिव बायेसियन ऑप्टिमाइज़र प्रस्तावित करता है जो वैकल्पिक जनरेटिव सॉल्यूशन सैंपलिंग और एक्विजिशन-ड्रिवन सर्च के माध्यम से एक इनवर्स मॉडल सीखकर निरंतर टास्क पैरामीटर्स में ऑप्टिमाइज़ेशन लागतों को एमोर्टाइज़ करता है, जिससे बिना महंगे पुनर्मूल्यांकनों के अनदेखी समस्याओं के लिए पारेटो ऑप्टिमल समाधानों का सीधा पूर्वानुमान संभव हो पाता है।

Tingyang Wei, Jiao Liu, Abhishek Gupta, Chin Chun Ooi, Puay Siew Tan, Yew-Soon Ong2026-05-11