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cs.LG

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📊 statistics

Expressivity and Statistical Trade-offs in Diffusion Policy Learning

यह शोध पत्र डिफ्यूजन पॉलिसी लर्निंग में ड्रिफ्ट लिप्सचिट्ज़ बजट KK को एक मौलिक ट्रेड-ऑफ पैरामीटर के रूप में स्थापित करता है, यह सिद्ध करते हुए कि जबकि उच्च KK जटिल एक्शन डिस्ट्रीब्यूशन को अनुमानित करने के लिए अभिव्यंजनात्मकता (expressivity) को बढ़ाता है, यह सांख्यिकीय जटिलता को भी बढ़ाता है, जिससे विशिष्ट परिमित-नमूना अभिसरण दरें (finite-sample convergence rates) प्राप्त होती हैं जो उपलब्ध डेटा आकार के आधार पर KK और न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के व्यावहारिक चयन का मार्गदर्शन करती हैं।

Viet Vu, Renyuan Xu, Jiacheng Zhang, Yufei Zhang2026-07-10
⚛️ quantum physics

A Quantum Reservoir Architecture for Chaotic Forecasting and a Test of Whether Its High Dimension Helps

यह शोध पत्र अराजक प्रणालियों (chaotic systems) के पूर्वानुमान के लिए एक पुनरुत्पादनीय क्वांटम रिज़र्वोइर कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है और एक नियंत्रित स्केलिंग परीक्षण के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि इसका उच्च-आयामी फीचर स्पेस, सुमेलित शास्त्रीय बेसलाइनों की तुलना में वास्तविक भविष्य कहनेवाला स्थिरता और प्रदर्शन लाभ प्रदान करता है।

Tushar Pandey2026-07-10
⚡ electrical engineering

SpO2_2 Predictor-Guided Stage-Wise Time-Frequency Reconstruction of Low-Quality Dual-Wavelength PPG for Oxygen Saturation Estimation

यह शोध पत्र एक SpO2_2 प्रेडिक्टर-गाइडेड स्टेज-वाइज टाइम-फ्रीक्वेंसी रिकंस्ट्रक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो कम गुणवत्ता वाले ड्यूल-वेवलेंथ PPG संकेतों को प्रभावी ढंग से रिकवर करने के लिए टाइम-डोमेन वेवफॉर्म लॉस को फ्रीक्वेंसी-डोमेन कंस्ट्रेंट्स के साथ जोड़ता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर ऑक्सीजन सैचुरेशन अनुमान सटीकता प्राप्त होती है।

Zequan Liang, Elahe Hosseini, Ning Miao, Mahdi Pirayesh Shirazi Nejad, Wei Shao, Ehsan Kourkchi, Setareh Rafatirad, Houm (…)2026-07-10
⚡ electrical engineering

Unit-Independent Low-Rate Wrist GSR Processing for Stress Detection Using Phasic nSCR Features

यह शोध पत्र एक यूनिट-स्वतंत्र, लो-रेट रिस्ट (कलाई) GSR प्रोसेसिंग पाइपलाइन प्रस्तावित करता है जो उच्च-सटीकता वाले तनाव का पता लगाने के लिए फेसिक nSCR/min फीचर्स को निकालता है जो उच्च-आवृत्ति वाले पामर (हथेली) मापन के तुलनीय है, जो विश्वसनीय तनाव निगरानी के लिए वियरेबल डिवाइस का उपयोग करने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है।

Zequan Liang, Sally Hang, Geneva M. Jost, Ning Miao, Wei Shao, Mahdi Pirayesh Shirazi Nejad, Hossein Sayadi, Ehsan Kourk (…)2026-07-10
🤖 machine learning

Provably Optimal Learning Algorithms for Assistance Games

यह शोध पत्र रिपीटेड असिस्टेंस गेम्स (repeated assistance games) के लिए पहले प्रमाणित रूप से कुशल विकेंद्रीकृत शिक्षण एल्गोरिदम पेश करता है, जो (1−1/e)(1-1/e)-अनुमानित असिस्टेंस रिग्रेट दर O~(T3/4)\widetilde{O}(T^{3/4}) और एक छद्म-विकेंद्रीकृत (pseudo-decentralized) सेटिंग में एक इष्टतम O~(T1/2)\widetilde{O}(T^{1/2}) दर प्राप्त करता है, साथ ही यह सिद्ध करता है कि सन्निकटन कारक (approximation factor) को (1−1/e)(1-1/e) से आगे सुधारना गणनात्मक रूप से अव्यवहार्य है।

Nivasini Ananthakrishnan, Mark Bedaywi, Michael I. Jordan, Stuart Russell, Nika Haghtalab2026-07-10
🤖 machine learning

Rethinking Small VLM Quantization: From Component-Wise Analysis to Hardware-Aware Edge Deployment

यह शोध पत्र एज डिवाइसेस (edge devices) पर छोटे विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक व्यवस्थित मूल्यांकन ढांचा प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि इष्टतम क्वांटाइजेशन रणनीतियाँ केवल मॉडल स्केल पर नहीं, बल्कि संरचनात्मक प्रतिमानों (structural paradigms), हार्डवेयर-विशिष्ट कर्नेल इंटरैक्शन और मेमोरी बैंडविड्थ बाधाओं पर निर्भर करती हैं।

Hyeju Shin, Chorwon Kim, Ryangsoo Kim, Hark Yoo, Jaein Kim2026-07-10
🤖 machine learning

What to Keep, What to Forget: A Rate--Distortion View of Memory Compaction in LLMs and Agents

यह शोध पत्र एक रेट-डिस्टॉर्शन (rate-distortion) ढांचे के तहत LLMs और एजेंट्स में विविध मेमोरी संपीड़न (memory compaction) तकनीकों को एकीकृत करता है, एक सात-अक्षीय वर्गीकरण (seven-axis taxonomy) प्रस्तावित करता है, समयपूर्व सूचना त्याग (premature information discarding) के एक साझा विफलता मोड की पहचान करता है, और बार-बार होने वाले संपीड़न के समग्र मूल्यांकन की कमी को दूर करने के लिए नए बेंचमार्क और डिजाइन सिद्धांत प्रस्तुत करता है।

Ashwin Gerard Colaco, Nada Lahjouji2026-07-10
🤖 machine learning

An exact information theory of generalization phase transitions in Bayesian diffusion models

यह शोध पत्र विश्लेषणात्मक रूप से सुलभ बेयसियन इन्फॉर्मेशन रिस्ट्रिक्टेड डिफ्यूजन (BIRD) मॉडल प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि डिफ्यूजन मॉडल स्मृति (मेमोराइजेशन) और सामान्यीकरण (जनरलाइजेशन) के बीच एक सूचना-सैद्धांतिक चरण सीमा (इन्फॉर्मेशन-थ्योरेटिक फेज बाउंड्री) के समीप कार्य करके आयामी अभिशाप (कर्स ऑफ डायमेंशनैलिटी) से बचते हैं, जहाँ पीढ़ी (जेनरेशन) को सूचना को क्रमिक रूप से प्रतिबंधित करके प्राप्त किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि पारस्परिक सूचना (म्युचुअल इन्फॉर्मेशन) प्रशिक्षण नमूनों की लॉग संख्या से नीचे बनी रहे।

Henry Hunt, Mason Kamb, Surya Ganguli2026-07-10
🤖 machine learning

Who Analyses the Analyser? Self-Validating LLM Hazard Analysis with Constitutional Meta-STPA

यह शोध पत्र "कॉन्स्टिट्यूशनल मेटा-STPA" को पेश करके सुरक्षा विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले AI उपकरणों के विश्लेषण के महत्वपूर्ण अंतराल को संबोधित करता है, जो एक स्व-सत्यापन ढांचा (self-validating framework) है जो स्वयं पर सिस्टम-थ्योरेटिक प्रोसेस एनालिसिस (STPA) लागू करने के लिए एक शासन संविधान (governance constitution) को व्युत्पन्न और लागू करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि LLM-सहायता प्राप्त विश्लेषक का मतिभ्रम (hallucinations) और unverifiable बाधाओं के लिए कड़ाई से ऑडिट किया गया है।

Samuel Tetteh, Udip Shrestha, Joshua R. Waite, Cody Fleming2026-07-10
📊 statistics

Reinforcing the Generation Order of Multimodal Masked Diffusion Models

यह शोध पत्र मल्टीमॉडल मास्कड डिफ्यूजन मॉडल्स में जनरेशन ऑर्डर को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (GRPO) के माध्यम से प्रशिक्षित एक सीखने योग्य कंट्रोल मॉड्यूल प्रस्तुत करता है, जो टेक्स्ट-टू-इमेज एलाइनमेंट और मल्टीमॉडल अंडरस्टैंडिंग क्षमताओं दोनों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Yidong Ouyang, Zhe Wang, Sourav Bhabesh, Dmitriy Bespalov2026-07-10