🤖 machine learning

Provable Pruning for Efficient 3D Gaussian Splatting via Coresets

यह शोधपत्र संवेदनशीलता-आधारित सैंपलिंग (sensitivity-based sampling) के माध्यम से रिज़ॉल्यूशन-निर्भर वेटेड कोरेसेट्स (resolution-dependent weighted coresets) का निर्माण करके 3D गॉसियन स्प्लेटिंग दृश्यों को कंप्रेस करने के लिए पहला सैद्धांतिक रूप से आधारित तरीका प्रस्तुत करता है, जो रेंडरिंग उद्देश्यों को प्रमाणित रूप से सुरक्षित रखता है और न्यूनतम या बिना किसी पोस्ट-प्रूनिंग फाइन-ट्यूनिंग के अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Waseem Mousa, Alaa Maalouf2026-07-07
💬 NLP

Safe Inference-Time Alignment via Lagrangian Reward Augmentation

यह शोध पत्र लैग्रेंजियन रिवॉर्ड ऑग्मेंटेशन (LARA) का प्रस्ताव करता है, जो एक सामान्य इन्फरेंस-टाइम अलाइनमेंट फ्रेमवर्क है जो सुरक्षा बाधाओं को लागू करने के लिए एक ड्यूल वेरिएबल के माध्यम से संवर्धित रिवॉर्ड सिग्नल को गतिशील रूप से कैलिब्रेट करता है ताकि बिना रिट्रेनिंग के हेल्पफुलनेस-हारmlessness ट्रेडऑफ में सुधार किया जा सके और फाइनट्यूनिंग-आधारित विधियों के प्रदर्शन के करीब पहुँचा जा सके।

Yaswanth Chittepu, Ativ Joshi, Sohini Chintala, Scott Niekum2026-07-07
🤖 machine learning

Induction Heads Interpolate N-Grams

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि ट्रांसफॉर्मर में इंडक्शन हेड्स (induction heads) एक परिष्कृत इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग तंत्र को लागू करते हैं जो सॉफ्ट कॉन्टेक्स्ट-मैचिंग इंटरपोलेशन (soft context-matching interpolation) को एडिटिव स्यूडो-काउंट स्मूथिंग (additive pseudo-count smoothing) के साथ जोड़ता है, जो शास्त्रीय काउंट-आधारित बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए अनुमान को प्रभावी ढंग से नियमित करता है।

Francesco D'Angelo, Oguz Kaan Yuksel, Swathi Shree Narashiman, Nicolas Flammarion2026-07-07
💬 NLP

Training Hybrid Block Diffusion Language Models with Partial Bidirectionality

यह शोध पत्र BDLM Mamba-H को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल है जो सटीक कैशिंग (exact caching) को सक्षम करने के लिए सक्रिय डिनोइजिंग ब्लॉक्स (active denoising blocks) तक द्विदिश मम्बा स्कैनिंग (bidirectional Mamba scanning) को सीमित करता है, जिससे मौजूदा फुल-सीक्वेंस और अटेंशन-आधारित डिफ्यूजन बेसलाइनों की तुलना में बेहतर परप्लेक्सिटी (perplexity) और काफी अधिक लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट इन्फरेंस थ्रूपुट प्राप्त होता है।

Pranshu Chaturvedi, Parth Shroff, Tarun Suresh, Hangoo Kang, Kaiyue Wen2026-07-07
🤖 machine learning

Less Tokens, Better Forecasts: Sparse Residual Routing for Efficient Weather Prediction

यह शोध पत्र Sparse-Reslim को प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-मुक्त रूटिंग मॉड्यूल है जो केवल महंगे ट्रांसफार्मर ब्लॉक्स के माध्यम से टोकन के एक विरल (sparse) उपसमूह को संसाधित करके और रेसिडुअल डेल्टा अपडेट के माध्यम से पूर्ण-ग्रिड प्रतिनिधित्वों को संरक्षित करके, पूर्वानुमान की गुणवत्ता से समझौता किए बिना महत्वपूर्ण गति और मेमोरी में कमी प्राप्त करते हुए ViT-आधारित मौसम पूर्वानुमान की दक्षता और सटीकता में सुधार करता है।

Janet Wang, Yunbei Zhang, Lin Zhao, Xi Xiao, Jihun Hamm, Xiao Wang2026-07-07
🤖 machine learning

On the Design Space of Discrete Diffusion Online Adaptation for Molecular Optimization

यह शोध पत्र आणविक अनुकूलन (molecular optimization) में डिस्क्रीट डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए एक व्यापक ऑनलाइन अनुकूलन ढांचा प्रस्तावित करता है जो सीमित ओरेकल बजट के तहत ऑफलाइन फाइन-ट्यूनिंग और इन्फरेंस-टाइम सर्च बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए अधिग्रहण (acquisition), रिवॉर्ड शेपिंग, मॉडल डिबायसिंग, रिप्ले और वैधता नियंत्रण को एकीकृत करता है।

Trevor Chen, Ariel Dai, Jason Yang, Riccardo De Santi, Daniel Khalil, Wenda Chu, Nate Gruver, Pranav Murugan, Alexander (…)2026-07-07
🤖 machine learning

EvoOtter: Evolutionary Reproduction Test Generator

EvoOtter एक लागत प्रभावी विकासवादी प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण है जो उच्च-गुणवत्ता वाले बग पुनरुत्पादन परीक्षणों को पूर्ववर्ती इन्फरेंस-स्केलिंग विधियों की तुलना में बहुत कम लागत पर उत्पन्न करने के लिए सक्सीविव हैल्विंग (successive halving), बैच्ड एलएलएम क्रॉसओवर (batched LLM crossover) और नियम-आधारित उत्परिवर्तन (rule-based mutations) को एक विशेष रूप से तैयार किए गए फिटनेस स्कोर के साथ जोड़ता है।

Toufique Ahmed, Jatin Ganhotra, Avraham Shinnar, Martin Hirzel2026-07-07
🤖 machine learning

Reward Granularity in RLVR: Comparing Process and Outcome Reward Structures for Mathematical Reasoning in Small Language Models

यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि गणितीय तर्क कार्यों पर RLVR के साथ प्रशिक्षित छोटे भाषा मॉडलों के लिए, प्रक्रिया-स्तरीय (process-level) पुरस्कार पर्यवेक्षण, सटीकता और तर्क ट्रेस निष्ठा (reasoning trace fidelity) दोनों में केवल परिणाम-आधारित (outcome-only) पर्यवेक्षण की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि हाइब्रिड पुरस्कार संरचनाओं को आम तौर पर उच्च प्रक्रिया भार (process weights) से लाभ होता है।

Anagha Radhakrishna Palandye, Rebecca Glick, Osheen Kaul2026-07-07
🤖 machine learning

Selectivity Estimation for Linear Queries via Online Learning

यह शोध पत्र गतिशील डेटाबेस परिवेशों में चयनात्मकता (selectivity) का अनुमान लगाने के लिए एक ऑनलाइन लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो स्थिर और गतिशील दोनों सेटिंग्स के तहत हिस्टोग्राम-आधारित रैखिक प्रश्नों (linear queries) के लिए सैद्धांतिक रिग्रेट बाउंड्स (regret bounds) स्थापित करता है।

Fangzhu Shen, Debmalya Panigrahi, Sudeepa Roy2026-07-07
🤖 AI

PromptPET: Privacy-Utility Optimized Prompt Obfuscation

यह शोध पत्र PROMPTPET को प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-आधारित एजेंट है जो उपयोगकर्ता की गोपनीयता और चैटबॉट उपयोगिता के बीच के संतुलन को अनुकूलित करने के लिए उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट में संवेदनशील जानकारी हेतु सबसे प्रभावी अस्पष्टीकरण क्रिया (रे redaction, अमूर्तीकरण, प्रतिस्थापन, या एक नवीन शोर/शोर-निवारण योजना) को गतिशील रूप से चुनता है।

Ke Yang, Olivia Figueira, Umar Iqbal, Athina Markopoulou2026-07-07