💬 NLP

Position: Mechanistic Interpretability Must Disclose Identification Assumptions for Causal Claims

यह शोध पत्र तर्क देता है कि मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी (mechanistic interpretability) अनुसंधान अक्सर आवश्यक धारणाओं को स्पष्ट रूप से व्यक्त करने में विफल रहकर सत्यापन मेट्रिक्स (validation metrics) को कारण संबंधी पहचान (causal identification) के साथ भ्रमित करता है, और यह एक नए प्रकटीकरण मानदंड का प्रस्ताव करता है जो लेखकों के लिए अपनी पहचान रणनीतियों और अपने कारण दावों की मजबूती को स्पष्ट रूप से व्यक्त करना अनिवार्य बनाता है।

Zezheng Lin, Fengming Liu2026-05-11
🤖 AI

Globally Optimal Training of Spiking Neural Networks via Parameter Reconstruction

यह शोध पत्र रिकरेंट थ्रेशोल्ड नेटवर्क (recurrent threshold networks) तक कॉनवेक्सिफिकेशन थ्योरी (convexification theory) का विस्तार करके स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (Spiking Neural Networks) को प्रशिक्षित करने के लिए एक वैश्विक रूप से इष्टतम पैरामीटर पुनर्निर्माण एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जिससे सरोगेट ग्रेडिएंट विधियों (surrogate gradient methods) में अंतर्निहित सन्निकटन त्रुटियों (approximation errors) पर विजय प्राप्त होती है और विभिन्न कार्यों में बेहतर प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी प्रदर्शित होती है।

Himanshu Udupi, Xiaocong Yang, ChengXiang Zhai2026-05-11
📊 statistics

Semiparametric Efficient Test for Interpretable Distributional Treatment Effects

यह शोध पत्र DR-ME को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन अर्ध-प्राचलीय (semiparametrically) कुशल परीक्षण है जो ऑर्थोगोनल डबली रोबस्ट कर्नेल विशेषताओं का उपयोग करके विशिष्ट परिणाम स्थानों पर व्याख्या योग्य वितरण उपचार प्रभावों (distributional treatment effects) की पहचान और स्थानीयकरण करता है, जो पारंपरिक वैश्विक परीक्षणों की तुलना में बेहतर व्याख्यात्मकता और स्थानीय शक्ति प्रदान करता है।

Houssam Zenati, Arthur Gretton2026-05-11
🤖 machine learning

Don't Get Your Kroneckers in a Twist: Gaussian Processes on High-Dimensional Incomplete Grids

यह शोध पत्र CUTS-GPR प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो एक योगात्मक कर्नेल (additive kernel) का लाभ उठाकर उच्च-आयामी अपूर्ण ग्रिडों के लिए संख्यात्मक रूप से सटीक, स्केलेबल गाऊसी प्रक्रिया प्रतिगमन (Gaussian process regression) को सक्षम बनाती है, जिससे डेटा आकार के साथ लगभग रैखिक स्केलिंग और आयामीता के साथ बहुपद स्केलिंग प्राप्त होती है, जिससे संभावित ऊर्जा सतहों (potential energy surfaces) जैसे जटिल प्रणालियों के बेयसियन मॉडलिंग को सुगम बनाया जा सके।

Mads Greisen Højlund, August Smart Lykke-Møller, Henry Moss, Ove Christiansen2026-05-11
🤖 machine learning

Beyond Pairs: Your Language Model is Secretly Optimizing a Preference Graph

यह शोध पत्र GraphDPO प्रस्तुत करता है, जो डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन का एक सिद्धांतपूर्ण सामान्यीकरण है जो ट्रांसिटिविटी (transitivity) को लागू करने और पर्यवेक्षण (supervision) को एकत्रित करने के लिए कई रोलआउट्स द्वारा प्रेरित पूर्ण प्रेफरेंस ग्राफों का लाभ उठाता है, जिससे पेयरवाइज़ (pairwise) विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सकता है और रीजनिंग तथा प्रोग्राम सिंथेसिस कार्यों में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है।

Ning Liu, Chuanneng Sun, Kristina Klinkner, Shervin Malmasi2026-05-11
💬 NLP

Fast Byte Latent Transformer

बाइट लेटेंट ट्रांसफॉर्मर (BLT), BLT-Diffusion, BLT-Self-speculation और BLT-Diffusion+Verification जैसे तीन नवीन वेरिएंट्स को पेश करके बाइट-लेवल लैंग्वेज मॉडल्स की धीमी जनरेशन बाधा को संबोधित करता है, जो उच्च गुणवत्ता बनाए रखते हुए इन्फरेंस लेटेंसी और मेमोरी-बैंडविड्थ लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए समानांतर जनरेशन और स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग तकनीकों का लाभ उठाते हैं।

Julie Kallini, Artidoro Pagnoni, Tomasz Limisiewicz, Gargi Ghosh, Luke Zettlemoyer, Christopher Potts, Xiaochuang Han, S (…)2026-05-11
🤖 machine learning

GRAPHLCP: Structure-Aware Localized Conformal Prediction on Graphs

यह शोध पत्र GRAPHLCP का प्रस्ताव करता है, जो ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के लिए एक संरचना-जागरूक स्थानीयकृत कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क है, जो बेहतर सशर्त कवरेज के साथ कुशल, परिमित-नमूना गारंटीकृत अनिश्चितता परिमाणीकरण प्राप्त करने के लिए फीचर-जागरूक डेंसिफिकेशन और पर्सनलाइज्ड पेजरैंक-आधारित कर्नेल के माध्यम से ग्राफ टोपोलॉजी और इंटर-नोड निर्भरताओं को एकीकृत करता है।

Peyman Baghershahi, Fangxin Wang, Debmalya Mandal, Sourav Medya2026-05-11
🤖 machine learning

Games for AI Control: Models of Safety Evaluations of AI Deployment Protocols

यह शोध पत्र "AI-Control Games" प्रस्तुत करता है, जो एक औपचारिक बहु-उद्देश्यीय आंशिक रूप से अवलोकन योग्य स्टोकेस्टिक गेम फ्रेमवर्क है, जो अविश्वसनीय AI प्रणालियों को तैनात करने के लिए इष्टतम सुरक्षा प्रोटोकॉल का गणितीय मूल्यांकन और संश्लेषण करने हेतु रेड-टीमिंग अभ्यासों को मॉडल करता है, और प्रोग्रामिंग सहायता जैसे परिदृश्यों में अनुभवजन्य विधियों की तुलना में बेहतर प्रभावकारिता प्रदर्शित करता है।

Charlie Griffin, Louis Thomson, Buck Shlegeris, Alessandro Abate2026-05-08
🔬 applied physics

An information-matching approach to optimal experimental design and active learning

यह योगदान एक स्केलेबल, कॉनवेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन-आधारित सूचना संरेखण दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो रुचि की मात्राओं (quantities of interest) की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए न्यूनतम, उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा का चयन करने हेतु फिशर सूचना मैट्रिक्स का लाभ उठाता है, जिससे विविध वैज्ञानिक मॉडलिंग और सक्रिय शिक्षण अनुप्रयोगों में डेटा की कमी और पैरामीटर गैर-पहचान क्षमता (parameter non-identifiability) को संबोधित किया जा सके।

Yonatan Kurniawan, Tracianne B. Neilsen, Benjamin L. Francis, Alex M. Stankovic, Mingjian Wen, Ilia Nikiforov, Ellad B. (…)2026-05-08
⚛️ phenomenology

Pretrained Event Classification Model for High Energy Physics Analysis

यह शोध पत्र एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क-आधारित फाउंडेशन मॉडल पेश करता है जिसे 120 मिलियन सिम्युलेटेड हाई-एनर्जी फिजिक्स इवेंट्स पर प्रीट्रेन किया गया है, जो फाइन-ट्यून होने पर विविध कार्यों और सिमुलेशन फ्रेमवर्क में इवेंट क्लासिफिकेशन की सटीकता और दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है और यह प्रकट करता है कि प्रदर्शन में लाभ सामान्य-उद्देश्य वाले एनकोडर्स को संरक्षित करते हुए नए मैसेज-पासिंग पाथवे विकसित करने से उत्पन्न होते हैं।

Joshua Ho, Benjamin Ryan Roberts, Shuo Han, Haichen Wang2026-05-08