cs.LG पेपर | Gist.Science

Toward Auditable Fraud Detection: Combining Graph Features, Model Explanations, and Agentic Case Investigation

यह शोध पत्र PaySim डेटासेट पर एक लेयर्ड फ्रॉड डिटेक्शन पाइपलाइन का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ ग्राफ फीचर्स और विसंगति संकेत (anomaly signals) अनिश्चित मामलों के लिए रैंकिंग में सुधार करते हैं और स्ट्रक्चरल फीचर्स फ्रॉड रिंग्स को रिकवर करते हैं, वहीं स्पष्टीकरणों और संदर्भ पर निर्भर एक एजेंटिक इन्वेस्टिगेशन लेयर अंततः बेसलाइन क्लासिफायर से कम प्रदर्शन करती है, जो यह दर्शाता है कि विश्वसनीय तर्क बेहतर निर्णय की गारंटी नहीं देते हैं।

Rahil Sharma2026-07-22

🤖 machine learning

Off-Context GRPO: Learning to Reason on Hard Problems using Privileged Information

यह शोध पत्र ऑफ-कॉन्टेक्स्ट GRPO (OC-GRPO) को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एल्गोरिदम है जो कठिन तर्क संबंधी समस्याओं पर लर्निंग क्लिफ्स (learning cliffs) को दूर करने के लिए प्रशिक्षण के दौरान विशेषाधिकार प्राप्त मार्गदर्शन (privileged guidance) का लाभ उठाता है और यह सुनिश्चित करने के लिए महत्व सुधार (importance correction) का उपयोग करता है कि मॉडल मूल अनिर्देशित उद्देश्य (unguided objective) के लिए अनुकूलित हो, जिसके परिणामस्वरूप गणितीय बेंचमार्क पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होते हैं।

Priyank Agrawal, Ankur Samanta, Shervin Ghasemlou, Jalaj Bhandari, Kavosh Asadi, Daniel Jiang, Aditya Modi2026-07-22

🤖 machine learning

ISO: An RLVR-Native Optimization Stack

यह शोध पत्र ISO को प्रस्तुत करता है, जो वेरिफिएबल रिवॉर्ड्स के साथ रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RLVR) के लिए एक नवीन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क है, जो स्पेक्ट्रल इनहेरिटेंस का लाभ उठाकर केवल मॉडल वेट्स के सिंगुलर फ्रेम्स को ऑप्टिमाइज़ करता है और बेस स्पेक्ट्रम को स्थिर रखता है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त डेटा या ग्रेडिएंट अपडेट के अत्यधिक कुशल ऑनलाइन ट्रेनिंग और विशेषज्ञ मॉडल्स के प्रभावी ऑफलाइन मर्जिंग को सक्षम बनाया जा सके।

Hanqing Zhu, Wenyan Cong, Zhizhou Sha, Sagnik Mukherjee, Xinyuan Song, David González-Martínez, Xiaoxia Wu, Yuandong Tia (…)2026-07-22

🤖 machine learning

ROMS-IMLE: A Minimalist Approach to Competitive Single-Step Generative Modelling

यह शोध पत्र ROMS-IMLE को प्रस्तुत करता है, जो एक न्यूनतम, सिंगल-स्टेप जनरेटिव मॉडल है जो एक सरल कनवल्शनल नेटवर्क को इम्पलिसिट मैक्सिमम लाइकलीहुड एस्टीमेशन के साथ जोड़कर ImageNet 256 (FID 2.56) पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करता है, जो जटिल इटरेटिव डिनोइजिंग प्रक्रियाओं की आवश्यकता को चुनौती देता है।

Chirag Vashist, Ke Li2026-07-22

📊 statistics

Provable diffusion-based posterior sampling for linear inverse problems via DDIM

यह शोध पत्र \pddim को प्रस्तुत करता है, जो एक सरल और कुशल एल्गोरिदम है जो सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो के आधार पर डिफ्यूजन प्रायर्स (diffusion priors) और मेजरमेंट-आधारित प्रेडिक्शन्स के बीच गतिशील रूप से स्विच करने वाले कोऑर्डिनेट-वाइज DDIM अपडेट्स को निष्पादित करके लीनियर इनवर्स समस्याओं के लिए बेयसियन पोस्टीरियर (Bayesian posterior) तक प्रमाणित अभिसरण (provable convergence) प्राप्त करता है।

Yuchen Jiao, Na Li, Changxiao Cai, Yuxin Chen, Gen Li2026-07-22

🔢 mathematics

1-Lipschitz Neural Networks on Hadamard Manifolds

यह शोध पत्र बुसेमैन फलनों (Busemann functions) और ग्रेडिएंट प्रवाह (gradient flows) पर आधारित हैडेकार्ड मैनिफोल्ड्स (Hadamard manifolds) पर 1-लिप्सचिट्ज न्यूरल नेटवर्क के एक वर्ग को प्रस्तुत करता है, जो ज्यामिति-संरक्षण परतों (geometry-preserving layers) के माध्यम से सुदृढ़ हाइपरबोलिक वर्गीकरण और मास्क्ड-विशार्ट कोवेरिएंस पुनर्निर्माण (masked-Wishart covariance reconstruction) में उनकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Davide Murari, Marta Ghirardelli, Ben Adcock, Elena Celledoni, Brynjulf Owren, Carola-Bibiane Schönlieb2026-07-22

📊 statistics

Ghosts in Neural Networks: Existence, Structure and Role of Infinite-Dimensional Null Space

यह शोध पत्र निरंतर-चौड़ाई वाले डेप्थ-टू (depth-two) नेटवर्क में न्यूरल नेटवर्क संश्लेषण समीकरण को हल करने के लिए एक प्रत्यक्ष विधि स्थापित करता है, जो अनंत-आयामी नल स्पेस (null space) को अभिलक्षित करने, अद्वितीय न्यूनतम-मान समाधानों की पहचान करने और यह प्रदर्शित करने के लिए फूरियर विश्लेषण और रिजलेट ट्रांसफॉर्म का लाभ उठाता है कि कैसे पैरामीटर गैर-विशिष्टता को विविक्त (discretize) किया जा सकता है और एनकोडेड जानकारी को प्रकट करने के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है।

Sho Sonoda, Isao Ishikawa, Masahiro Ikeda2026-07-21

⚡ electrical engineering

Nonconvex Matrix Factorization is Geodesically Convex: Global Landscape Analysis for Fixed-rank Matrix Optimization From a Riemannian Perspective

यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि फिक्स्ड-रैंक पॉजिटिव सेमीडेफिनेट मैट्रिक्स अनुकूलन समस्याओं का बुरर-मोंटेरो गुणनखंड (Burer-Monteiro factorization), रिमानियन कोटिएंट ज्योमेट्री के तहत एक अनुकूल वैश्विक परिदृश्य (global landscape) प्रदर्शित करता है, जो खोज स्थान को जियोडेसिक स्ट्रॉन्ग कॉन्वेक्सिटी, स्ट्रिक्ट सैडल पड़ोस और बड़े ग्रेडिएंट वाले क्षेत्रों में विभाजित करता है, जिससे वैनिला ग्रेडिएंट डिसेंट की सफलता के लिए एक ज्यामितीय स्पष्टीकरण प्राप्त होता है।

Yuetian Luo, Nicolas Garcia Trillos2026-07-21

🤖 machine learning

Gradient-Free Privacy Leakage in Federated Language Models through Selective Weight Tampering

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि फेडरेटेड लैंग्वेज मॉडल ग्रेडिएंट-मुक्त गोपनीयता रिसाव के प्रति संवेदनशील हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि मध्यवर्ती मॉडल स्नैपशॉट्स और दुर्भावनापूर्ण प्रतिभागियों द्वारा चयनात्मक वेट टैम्परिंग (weight tampering), सर्वर के सहयोग के बिना भी मेंबरशिप इन्फरेंस और निजी डेटा पुनर्निर्माण को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं।

Md Rafi Ur Rashid, Vishnu Asutosh Dasu, Kang Gu, Najrin Sultana, Shagufta Mehnaz2026-07-21

🤖 machine learning

Posts of Peril: Detecting Information About Hazards in Text

यह शोध पत्र सोशल मीडिया टेक्स्ट में खतरे से संबंधित सूचनाओं का पता लगाने के लिए एक नए मॉडल को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे संकेतक पारंपरिक भावना मेट्रिक्स से भिन्न हैं और यह प्रकट करता है कि कैसे अकार्बनिक (इनऑर्गेनिक) खाते भू-राजनीतिक घटनाओं को प्रभावित करने के लिए रणनीतिक रूप से खतरे के आख्यानों का लाभ उठाते हैं।

Keith Burghardt, Daniel M. T. Fessler, Chyna Tang, Anne Pisor, Kristina Lerman2026-07-21

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