🤖 Category

cs.LG

20419 पेपर

🧬 biology

Out-of-Distribution Detection in Molecular Complexes via Diffusion Models for Irregular Graphs

यह शोध पत्र एक एकीकृत, अनसुपरवाइज्ड डिफ्यूजन-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो 3D निर्देशांकों और डिस्क्रीट फीचर्स दोनों पर एक निरंतर प्रायिकता प्रवाह (प्रोबेबिलिटी फ्लो) को मॉडल करके आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन आणविक परिसरों का पता लगाता है, जो ज्यामितीय डीप लर्निंग के लिए मजबूत, लेबल-मुक्त विश्वसनीयता अनुमान प्रदान करने के लिए लॉग-लाइक्लीहुड और मल्टी-स्केल ट्रजेक्टरी सांख्यिकी दोनों का लाभ उठाता है।

David Graber, Victor Armegioiu, Rebecca Buller, Siddhartha Mishra2026-07-07
🤖 AI

JADAI: Jointly Amortizing Adaptive Design and Bayesian Inference

JADAI एक एंड-टू-एंड प्रशिक्षित फ्रेमवर्क है जो सूचना लाभ को अधिकतम करने और पैरामीटर अनुमान कार्यों में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए डिफ्यूजन-आधारित पोस्टीरियर एस्टिमेटर्स का उपयोग करके बेयसियन एडेप्टिव डिज़ाइन और इन्फरेंस को संयुक्त रूप से एमोर्टाइज़ करता है।

Niels Bracher*, Lars Kühmichel*, Desi R. Ivanova, Xavier Intes, Paul-Christian Bürkner, Stefan T. Radev, * equal contrib (…)2026-07-07✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

Prior Diffusiveness and Regret in the Linear-Gaussian Bandit

यह शोध पत्र स्थापित करता है कि थॉम्पसन सैंपलिंग लीनियर-गौसियन बैंडिट्स में एक बेयसियन रिग्रेट बाउंड प्राप्त करती है जहाँ प्रायर-डिपेंडेंट बर्न-इन टर्म मिनिमैक्स रिग्रेट से योगात्मक रूप से डीकपल होती है, जो एक नए एलिप्टिकल पोटेंशियल लेम्मा के माध्यम से सिद्ध किया गया है और लॉगरिदमिक कारकों तक इष्टतम दिखाया गया है।

Yifan Zhu, John C. Duchi, Benjamin Van Roy2026-07-07
🤖 AI

ARCQuant: Boosting NVFP4 Quantization with Augmented Residual Channels for LLMs

ARCQuant एक नवीन फ्रेमवर्क है जो संवर्धित अवशिष्ट चैनलों (augmented residual channels) के माध्यम से NVFP4 क्वांटाइजेशन को बढ़ाकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए अत्याधुनिक सटीकता और महत्वपूर्ण इन्फरेंस स्पीडअप प्राप्त करता है, जो हार्डवेयर-एकीकृत परिशुद्धता बनाए रखते हुए और मानक GEMM कर्नेल का उपयोग करते हुए क्वांटाइजेशन त्रुटियों की प्रभावी ढंग से क्षतिपूर्ति करता है।

Haoqian Meng, Yilun Luo, Yafei Zhao, Wenyuan Liu, Peng Zhang, Xindian Ma2026-07-07
🤖 AI

Motion Attribution for Video Generation

यह शोधपत्र Motive को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल, मोशन-केंद्रित डेटा एट्रिब्यूशन फ्रेमवर्क है जो उच्च-प्रभाव वाले प्रशिक्षण क्लिप्स की पहचान करने के लिए टेम्पोरल डायनेमिक्स को अलग करता है, जिससे वीडियो जनरेशन मॉडल्स में मोशन स्मूथनेस और फिजिकल प्लाउज़िबिलिटी में महत्वपूर्ण सुधार करने वाला डेटा क्यूरेशन सक्षम होता है।

Xindi Wu, Despoina Paschalidou, Jun Gao, Antonio Torralba, Laura Leal-Taixé, Olga Russakovsky, Sanja Fidler, Jonathan Lo (…)2026-07-07
🤖 AI

Graph Neural Networks are Heuristics

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि ग्राफ न्यूरल नेटवर्क, यूक्लिडियन ट्रैवलिंग सेल्समैन प्रॉब्लम के लिए तेज़, सीखे हुए ह्यूरिस्टिक्स (heuristics) के रूप में कार्य कर सकते हैं, जो एकल फॉरवर्ड पास में पूर्ण टूर उत्पन्न करने के लिए अनसुपरवाइज्ड ट्रेनिंग का उपयोग करते हैं, और बिना लेबल, रिवॉर्ड या अनुक्रमिक डिकोडिंग पर निर्भर हुए पारंपरिक ग्रीडी बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Yimeng Min, Carla P. Gomes2026-07-07
🤖 machine learning

CLEANER: Self-Purified Trajectories Boost Agentic Reinforcement Learning

यह शोध पत्र CLEANER का प्रस्ताव करता है, जो त्रुटि-मुक्त प्रशिक्षण प्रक्षेपवक्र (training trajectories) उत्पन्न करने के लिए एक समानता-जागरूक अनुकूलन रोलबैक (Similarity-Aware Adaptive Rollback) तंत्र के माध्यम से एक मॉडल की अंतर्निहित स्व-सुधार क्षमताओं का लाभ उठाता है, जिससे क्रेडिट असाइनमेंट की समस्याओं का समाधान होता है और पैरामीटर-प्रतिबंधित एजेंटिक सुदृढीकरण शिक्षण (Agentic Reinforcement Learning) के प्रदर्शन और दक्षता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है।

Tianshi Xu, Yuteng Chen, Meng Li2026-07-07
📊 statistics

A Random Matrix Theory Perspective on the Consistency of Diffusion Models

यह शोध पत्र एक रैंडम मैट्रिक्स थ्योरी फ्रेमवर्क का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि गैर-अतिव्यापी (non-overlapping) डेटा स्प्लिट्स के बीच डिफ्यूजन मॉडल्स की निरंतरता साझा गॉसियन सांख्यिकी (Gaussian statistics) से उत्पन्न होती है, जो यह प्रकट करता है कि कैसे सीमित डेटासेट का आकार और स्पेक्ट्रल गुण उत्पन्न नमूनों के प्रत्याशा (expectation) और विचरण (variance) को व्यवस्थित रूप से आकार देते हैं।

Binxu Wang, Jacob Zavatone-Veth, Cengiz Pehlevan2026-07-07
🤖 machine learning

Variational Sparse Paired Autoencoders (vsPAIR) for Inverse Problems and Uncertainty Quantification

यह शोध पत्र वेरिएशनल स्पार्स पेयर्ड ऑटोएनकोडर (vsPAIR) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन आर्किटेक्चर है जो ब्लाइंड इनपेंटिंग, सीटी रिकंस्ट्रक्शन और हीट इक्वेशन इन्फरेंस जैसे विविध अनुप्रयोगों में तेज़ अनुमान और व्याख्या योग्य, संरचित अनिश्चितता अनुमान प्रदान करके इनवर्स समस्याओं को हल करने के लिए वेरिएशनल इन्फरेंस, स्पार्स एनकोडिंग और पेयर्ड लर्निंग को संयोजित करता है।

Jack Michael Solomon, Rishi Leburu, Matthias Chung2026-07-07
🤖 AI

Multi-Way Representation Alignment

यह शोध पत्र ज्योमेट्री-करेक्टेड प्रोक्रस्टेस अलाइनमेंट (GCPA) का प्रस्ताव देकर पेयरवाइज़ मॉडल अलाइनमेंट की सीमाओं को संबोधित करता है, जो एक मल्टी-वे विधि है जो जनरल पाइज्ड प्रोक्रस्टेस एनालिसिस के माध्यम से एक साझा ऑर्थोगोनल रेफरेंस स्पेस का निर्माण करती है और मॉडल स्टिचिंग के लिए ज्योमेट्रिक प्रिजर्वेशन तथा रिट्रीवल कार्यों के लिए डायरेक्शनल एग्रीमेंट दोनों को अनुकूलित करने के लिए पोस्ट-हॉक सुधार लागू करती है।

Akshit Achara, Tatiana Gaintseva, Mateo Mahaut, Pritish Chakraborty, Viktor Stenby Johansson, Melih Barsbey, Emanuele Ro (…)2026-07-07