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cs.LG

27494 पेपर

💬 प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

The Cost of Context: Mitigating Textual Bias in Multimodal Retrieval-Augmented Generation

यह शोध पत्र "रिकोर्प्शन" (recorruption) की पहचान करता है और उसे संबोधित करता है, जो मल्टीमॉडल रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (Multimodal Retrieval-Augmented Generation) में एक विफलता मोड है जहाँ सटीक संदर्भ के कारण मॉडल विजुअल ब्लाइंडनेस (visual blindness) और पोजीशनल बायस (positional bias) के चलते सही भविष्यवाणियों को छोड़ देते हैं, और इसके लिए बिना पुनरप्रशिक्षण (retraining) के विजुअल सेलियंसी (visual saliency) को बहाल करने और नैदानिक विश्वसनीयता में सुधार करने हेतु पैरामीटर-मुक्त बॉटलनेक अटेंशन इंटरवेंशन फॉर रिकवरी (Bottleneck Attention Intervention for Recovery - BAIR) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है।

Hoin Jung, Xiaoqian Wang2026-05-08
📊 सांख्यिकी

Variational Smoothing and Inference for SDEs from Sparse Data with Dynamic Neural Flows

यह शोध पत्र एक वेरिएशनल इन्फरेंस फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो स्टोकेस्टिक डिफरेंशियल इक्वेशंस के पोस्टीरियर स्कोर को अनुमानित करने के लिए डायनेमिक न्यूरल फ्लोज़ का लाभ उठाता है, जिससे शास्त्रीय विधियों की स्केलेबिलिटी सीमाओं को पार करते हुए विरल और शोर युक्त अवलोकनों से कुशल संयुक्त स्टेट स्मूथिंग और पैरामीटर अनुमान सक्षम होता है।

Yu Wang, Arnab Ganguly2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

LLMSpace: Carbon Footprint Modeling for Large Language Model Inference on LEO Satellites

यह शोध पत्र LLMSpace को प्रस्तुत करता है, जो सौर-ऊर्जा संचालित लो अर्थ ऑर्बिट (LEO) उपग्रहों पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल इन्फरेंस चलाने के व्यापक कार्बन फुटप्रिंट को मॉडल करने वाला पहला फ्रेमवर्क है, जो प्रमुख स्थिरता ट्रेड-ऑफ की पहचान करने के लिए परिचालन और एम्बॉडीड उत्सर्जन, रेडिएशन-हार्डन हार्डवेयर बाधाओं और विशिष्ट वर्कलोड विशेषताओं का संयुक्त रूप से विश्लेषण करता है।

Lei Jiang, Adrian Ildefonso, Daniel Loveless, Fan Chen2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

RAM-H1200: A Unified Evaluation and Dataset on Hand Radiographs for Rheumatoid Arthritis

यह शोध पत्र RAM-H1200 को प्रस्तुत करता है, जो 1,200 हाथों के रेडियोग्राफ वाला एक नवीन बड़े पैमाने का बेंचमार्क डेटासेट है जिसमें पूरे-हाथ की हड्डी के विखंडन (segmentation), पिक्सेल-स्तरीय हड्डी के क्षरण (erosion) मास्क और नैदानिक रूप से मानकीकृत SvdH स्कोरिंग के लिए बहु-स्तरीय एनोटेशन शामिल हैं, जो व्यापक संधिशोथ (Rheumatoid Arthritis) विश्लेषण के मूल्यांकन के लिए पहला एकीकृत ढांचा स्थापित करता है और यह भी प्रकट करता है कि शारीरिक मॉडलिंग की तुलना में मात्रात्मक हड्डी क्षरण का पता लगाना एक महत्वपूर्ण चुनौती बना हुआ है।

Songxiao Yang, Haolin Wang, Yao Fu, Junmu Peng, Lin Fan, Hongruixuan Chen, Jian Song, Masayuki Ikebe, Shinya Takamaeda-Y (…)2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

Leveraging Image Generators to Address Training Data Scarcity: The Gen4Regen Dataset for Forest Regeneration Mapping

यह शोध पत्र Gen4Regen डेटासेट और नैनो बनाना प्रो (Nano Banana Pro) विजन-लैंग्वेज मॉडल का लाभ उठाने वाले एक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो सिंथेटिक, पिक्सेल-अलाइन्ड इमेज-मास्क जोड़े उत्पन्न करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि इन एआई-जनरेटेड नमूनों को सीमित वास्तविक दुनिया के डेटा के साथ संयोजित करने से दुर्लभ और कम प्रतिनिधित्व वाली वन पुनरुद्धार प्रजातियों के लिए सिमेंटिक सेगमेंटेशन प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Gabriel Jeanson, David-Alexandre Duclos, William Larrivée-Hardy, Noé Cochet, Matěj Boxan, Anthony Deschênes, François Po (…)2026-05-08
💬 प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

Architecture Matters: Comparing RAG Systems under Knowledge Base Poisoning

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि RAG आर्किटेक्चर नॉलेज बेस पॉइजनिंग के विरुद्ध मजबूती को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है, यह प्रकट करते हुए कि जबकि रिकर्सिव लैंग्वेज मॉडल्स जैसे उन्नत डिज़ाइन वैनिला पाइपलाइनों की तुलना में हमले की सफलता दर को नाटकीय रूप से कम कर देते हैं, प्राथमिक भेद्यता कंटेंट-रीज़निंग चरण में निहित है जहाँ प्रतिकूल फ्रेमिंग विश्वसनीयता मूल्यांकन को कमजोर करती है न कि रिट्रीवल ऑप्टिमाइज़ेशन में।

Samuel Korn2026-05-08
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Scaling Pretrained Representations Enables Label-Free Out-of-Distribution Detection Without Fine-Tuning

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि प्रीट्रेंड रिप्रेजेंटेशन्स (pretrained representations) को स्केल करना बिना फाइन-ट्यूनिंग के सटीक, लेबल-मुक्त आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन डिटेक्शन को सक्षम बनाता है, क्योंकि यह प्रकट करता है कि फ्रोजन मॉडल्स (frozen models) स्वाभाविक रूप से पर्याप्त ज्यामितीय संरचना (geometric structure) को एनकोड करते हैं, जिससे जैसे-जैसे रिप्रेजेंटेशन की गुणवत्ता में सुधार होता है, लोकल और ग्लोबल डिटेक्टर्स के बीच प्रदर्शन का अंतर समाप्त हो जाता है।

Brett Barkley, Preston Culbertson, David Fridovich-Keil2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

Information-Preserving Domain Transfer with Unlabeled Data in Misspecified Simulation-Based Inference

यह शोध पत्र SPIN को प्रस्तुत करता है, जो एक सिमुलेशन-आधारित अनुमान ढांचा (सिमुलेशन-आधारित इन्फरेंस फ्रेमवर्क) है जो सूचना-संरक्षण डोमेन स्थानांतरण (इन्फॉर्मेशन-प्रिजर्विंग डोमेन ट्रांसफर) करने के लिए बिना लेबल वाले वास्तविक दुनिया के डेटा का लाभ उठाता है, जिससे वास्तविक दुनिया के पैरामीटर लेबल की आवश्यकता के बिना मॉडल मिसस्पेसिफिकेशन के तहत पोस्टीरियर इन्फरेंस सटीकता को बढ़ाता है।

Joon Jang, Eunho Jeong, Kyu Sung Choi, Hyeonjin Kim2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

Structural Correspondence and Universal Approximation in Diagonal plus Low-Rank Neural Networks

यह शोध पत्र एक डायगोनल प्लस लो-रैंक (DLoR) संरचना को पेश करके विशुद्ध रूप से लो-रैंक न्यूरल नेटवर्क की सैद्धांतिक सीमाओं को हल करता है, जो न्यूनतम स्पार्स डायगोनल संवर्धन के माध्यम से सार्वभौमिक सन्निकटन क्षमताओं को बहाल करता है और यह प्रदर्शित करता है कि सामान्य अभिव्यंजकता के लिए सघन मैट्रिक्स अनिवार्य नहीं हैं।

Ying Chen, Aoxi Li, Jihun Kim, Javad Lavaei2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

Distributionally Robust Multi-Objective Optimization

यह शोध पत्र मल्टी-क्राइटेरिया लर्निंग में वितरण संबंधी बदलावों (distributional shifts) को संबोधित करने के लिए डिस्ट्रीब्यूशनली रोबस्ट मल्टी-ऑब्जेक्टिव ऑप्टिमाइज़ेशन (DR-MOO) प्रस्तुत करता है, जिसमें पारेटो-प्रकार के समाधान सिद्धांतों का प्रस्ताव दिया गया है और प्रमाणित अभिसरण गारंटी (convergence guarantees) एवं नॉनकॉन्वेक्स सेटिंग्स के लिए बेहतर सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी वाले कुशल सिंगल-लूप और डबल-लूप मल्टी-ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम विकसित किए गए हैं।

Yufeng Yang, Fangning Zhuo, Ziyi Chen, Heng Huang, Yi Zhou2026-05-08