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🤖 मशीन लर्निंग

TFM-Retouche: A Lightweight Input-Space Adapter for Tabular Foundation Models

यह शोध पत्र TFM-Retouche को प्रस्तुत करता है, जो एक आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic), हल्का इनपुट-स्पेस रेसिडुअल एडेप्टर है जो एक आइडेंटिटी गार्ड के साथ कुशल एंड-टू-एंड प्रशिक्षण के माध्यम से फ्रोजन टैबुलर फाउंडेशन मॉडल्स के ज़ीरो-शॉट प्रदर्शन और कैलिब्रेशन को बढ़ाता है, जिससे कम्प्यूटेशनल लागत और प्रेडिक्टिव क्वालिटी के बीच एक बेहतर संतुलन बनाए रखते हुए TabArena-Lite पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त होते हैं।

Duong Nguyen, Mohammed Jawhar, Nicolas Chesneau2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

When Brain Networks Travel: Learning Beyond Site

यह शोध पत्र CORE का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो साइट-विशिष्ट कन्फाउंडर्स (confounders) को अलग करके, एक पुनरुत्पादक मचान (reproducible scaffold) पर क्षणिक पाथवे डायनेमिक्स को मॉडल करके, और अनदेखी साइटों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक प्रायोर-गाइडेड एडेप्टिव गेटिंग मैकेनिज्म का उपयोग करके fMRI-आधारित मस्तिष्क नेटवर्क विश्लेषण में क्रॉस-साइट सामान्यीकरण को बढ़ाता है।

Yingxu Wang, Kunyu Zhang, Yanwu Yang, Thomas Wolfers, Yujie Wu, Siyang Gao, Nan Yin2026-05-08
📊 सांख्यिकी

Correcting heterogeneous diagnostic bias when developing clinical prediction models using causal hidden Markov models

यह शोध पत्र नैदानिक भविष्यवाण मॉडल में विषम नैदानिक पूर्वाग्रह को सुधारने के लिए एक कॉज़ल हिडन मार्कोव मॉडल ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो काउंटरफैक्चुअल निदान संभावनाओं का अनुमान लगाकर किया जाता है, जिससे सिमुलेशन और क्रोनिक किडनी रोग के केस स्टडी में प्रदर्शित होने के अनुसार, अंशांकन (कैलिब्रेशन) में महत्वपूर्ण सुधार होता है और कम निदान किए गए समूहों में व्यवस्थित त्रुटियों को कम किया जाता है।

Jose Benitez-Aurioles, Ricardo Silva, Brian McMillan, Matthew Sperrin2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

Geometry-Aware Simplicial Message Passing

यह शोध पत्र ज्यामितीय ज्यामितीय सिम्पलीशियल वेइसफेलर-लेहमन टेस्ट (GSWL) को ज्यामिति-जागरूक सिम्पलीशियल मैसेज-पासिंग नेटवर्क की अभिव्यंजक शक्ति को अभिलक्षणिक बनाने, उनकी सैद्धांतिक सीमाओं को स्थापित करने और विशुद्ध रूप से संयोजन संबंधी मॉडलों की तुलना में ज्यामितिक संरचनाओं को अलग करने की उनकी श्रेष्ठ क्षमता को प्रदर्शित करने के लिए प्रस्तुत करता है।

Elena Xinyi Wang, Bastian Rieck2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

Causal Reinforcement Learning for Complex Card Games: A Magic The Gathering Benchmark

यह शोधपत्र MTG-Causal-RL प्रस्तुत करता है, जो मैजिक: द गैदरिंग (Magic: The Gathering) पर आधारित एक नया जिमनीम (Gymnasium) बेंचमार्क है जो बड़े मास्क किए गए एक्शन स्पेस वाले जटिल, आंशिक रूप से दृश्यमान वातावरणों में कॉज़ल क्रेडिट असाइनमेंट (causal credit assignment), स्ट्रक्चरल ट्रांसफर (structural transfer) और पॉलिसी ऑडिटेबिलिटी (policy auditability) के कठोर मूल्यांकन को सक्षम करने के लिए एक हस्त-निर्दिष्ट स्ट्रक्चरल कॉज़ल मॉडल को एकीकृत करता है।

Cristiano da Costa Cunha, Ajmal Mian, Tim French, Wei Liu2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

Normalized Architectures are Natively 4-Bit

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि nGPT, एक ऐसा आर्किटेक्चर जो भार (weights) और हिडन स्टेट्स को एक यूनिट हाइपरस्फीयर तक सीमित करता है, रचनात्मक सिग्नल संचय (constructive signal accumulation) के माध्यम से सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात को स्वाभाविक रूप से बढ़ाकर, जटिल प्रिसिजन-संरक्षण हस्तक्षेपों की आवश्यकता को समाप्त करते हुए, स्थिर और कुशल एंड-टू-एंड 4-बिट प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है।

Maxim Fishman, Brian Chmiel, Ron Banner, Daniel Soudry, Boris Ginsburg2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

Understanding diffusion models requires rethinking (again) generalization

यह स्थिति पत्र (position paper) तर्क देता है कि डिफ्यूजन मॉडल्स में सामान्यीकरण (generalization) को समझने के लिए एक नए सैद्धांतिक ढांचे की आवश्यकता है जो याद करने की अनुपस्थिति (absence of memorization) को समझाने के बजाय प्री-मेमोराइजेशन लर्निंग चरण पर केंद्रित हो, एक ऐसा रुख जिसे CIFAR-10 पर अनुभवजन्य निष्कर्षों और प्रस्तावित खुले प्रश्नों के एक सेट द्वारा समर्थित किया गया है।

Pierre Marion, Yu-Han Wu2026-05-08
🤖 मशीन लर्निंग

Revisiting Uncertainty: On Evidential Learning for Partially Relevant Video Retrieval

यह शोध पत्र होम्स (Holmes) का प्रस्ताव करता है, जो एक पदानुक्रमित साक्ष्य शिक्षण ढांचा (hierarchical evidential learning framework) है, जो अंतर-वीडियो डिरिचलेट-आधारित समानता मॉडलिंग (inter-video Dirichlet-based similarity modeling) के माध्यम से बहु-स्तर की क्रॉस-मोडल साक्ष्यों को एकत्रित करके और अनुकूलन योग्य इष्टतम परिवहन (adaptive optimal transport) के माध्यम से इंट्रा-वीडियो सॉफ्ट संरेखण द्वारा आंशिक रूप से प्रासंगिक वीडियो पुनर्प्राप्ति में अनिश्चितता को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है।

Jun Li, Peifeng Lai, Xuhang Lou, Jinpeng Wang, Yuting Wang, Ke Chen, Yaowei Wang, Shu-Tao Xia2026-05-08
📊 सांख्यिकी

Time-Inhomogeneous Preconditioned Langevin Dynamics

यह शोध पत्र TIPreL को प्रस्तुत करता है, जो एक समय-विषम प्रीकंडीशन्ड लैंगविन डायनेमिक्स विधि है जो बहु-मोडल और इल-कंडीशन्ड वितरणों में वैश्विक मोड कवरेज और स्थानीय मोड अन्वेषण के बीच के समझौते को एक साथ हल करने के लिए समय- और स्थिति-निर्भर प्रीकंडीशनर का उपयोग करता है, जबकि शिथिल नियमितता शर्तों के तहत कठोर अभिसरण गारंटी स्थापित करता है।

Alexander Falk, Laurenz Nagler, Andreas Habring, Thomas Pock2026-05-08
⚛️ जालक

Diffusion model for SU(N) gauge theories

यह शोध पत्र SU(N) लैटिस गेज सिद्धांतों के सैंपलिंग के लिए एक स्कोर-मैचिंग डिफ्यूजन मॉडल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो दो और चार आयामों में SU(3) कॉन्फ़िगरेशन के सफल अनुप्रयोग को प्रदर्शित करता है और यह दिखाता है कि हैमिल्टोनियन मॉलिक्यूलर डायनेमिक्स-आधारित सुधारक (corrector) को शामिल करने से बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल लागत के बावजूद बड़े व्युत्क्रम कपलिंग (inverse coupling) मानों के लिए सैंपलिंग की गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Javad Komijani, Marina K. Marinkovic, Lara Turgut2026-05-08