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cs.LG

20650 पेपर

⚡ electrical engineering

An Intervention-Based Framework for Shortcut Diagnosis in Spoofing Countermeasures

यह शोध पत्र डीपफेक ऑडियो डिटेक्शन में शॉर्टकट डिपेंडेंसीज़ (shortcut dependencies) को व्यवस्थित रूप से पहचानने और मापने के लिए एक निर्देशित ग्राफिकल मॉडल (directed graphical model) पर आधारित एक हस्तक्षेप-आधारित नैदानिक ढांचे (intervention-based diagnostic framework) का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रकट करता है कि वैध स्पीच फीचर्स के बजाय नॉन-स्पीच इंटरवल्स (non-speech intervals) पर निर्भर रहने वाले मॉडल ही वास्तविक परिस्थितियों (in the wild) में प्रदर्शन में गिरावट का प्राथमिक कारण हैं।

Santiago Rubio, Pilar Bello, Dayana Ribas, Antonio Miguel, Eduardo Lleida, Alfonso Ortega2026-07-07
🤖 AI

Decentralised Federated Learning over Temporal Networks: The Role of Heterogeneities

यह शोध पत्र यह प्रकट करता है कि विकेंद्रीकृत फेडरेटेड लर्निंग नेटवर्क में संरचनात्मक और अस्थायी विषमताएं इस प्रक्रिया को एक 'लेज़ी रैंडम-वॉक डिफ्यूजन' (lazy random-walk diffusion) के रूप में मैप करके मॉडल अभिसरण (convergence) को महत्वपूर्ण रूप से धीमा कर देती हैं, जिससे उन विशिष्ट प्रयोगात्मक परिदृश्यों में अभिसरण की अवास्तविक गति उजागर होती है जो इन नेटवर्क गतिकी की अनदेखी करते हैं।

Arash Badie-Modiri, Chiara Boldrini, Lorenzo Valerio, János Kertész, Márton Karsai2026-07-07
🤖 machine learning

Understanding electricity consumption behaviour through Inverse Reinforcement Learning

यह अध्ययन यह विश्लेषण करने के लिए इन्वर्स रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (Inverse Reinforcement Learning) का उपयोग करता है कि कैसे 2021-2023 के ऊर्जा संकट और हीटवेव के जवाब में इतालवी परिवारों के बिजली खपत व्यवहार विषम रूप से विकसित हुए, जो यह प्रकट करता है कि नीतिगत हस्तक्षेपों को विविध उपभोक्ता प्रोफाइल, निर्मित वातावरण और व्यवहारिक परिवर्तनों की सामयिक निरंतरता को ध्यान में रखना चाहिए।

Enrico Cofler, Carlos Rodriguez-Pardo, Matteo Giuliani, Andrea Castelletti, Massimo Tavoni2026-07-07
🤖 AI

CRRL: A Causality-Based Reinforcement Learning Framework for Autonomous System Recovery

यह शोध पत्र CRRL प्रस्तुत करता है, जो एक कार्य-कारण (कॉज़ैलिटी) आधारित सुदृढीकरण शिक्षण (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) ढांचा है, जो नीतियों को नियम-आधारित हस्तक्षेपों के साथ प्रभावी ढंग से सहयोग करने के लिए प्रशिक्षित करके स्वायत्त प्रणाली की रिकवरी को बढ़ाता है, जिससे विफलता की स्थितियों में प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार होता है और गतिहीनता (इमोबिलाइजेशन) में कमी आती है।

Safia Fatima, Kai Olav Ellefsen, Leon Moonen2026-07-07
⚛️ quantum physics

Self-Specializing Vision-Language Transmon Chip Calibration in a Physics-Grounded Environment

यह शोध पत्र एक स्व-विशिष्टीकरण (self-specializing) विजन-लैंग्वेज एजेंट प्रस्तुत करता है जो भौतिकी-आधारित सिमुलेशन में सुपरकंडक्टिंग ट्रांसमोन चिप्स को कैलिब्रेट करता है, जो ग्रेडिएंट-मुक्त, मानव-पठनीय नोट्स के माध्यम से अपनी रणनीति को पुनरावृत्ति से अनुकूलित करके, बिना वेट अपडेट के महत्वपूर्ण फिडेलिटी सुधार और विचरण कमी प्राप्त करता है, जिसका ढांचा सीधे वास्तविक हार्डवेयर पर स्थानांतरित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Animesh Tripathy, Aswanth Krishnan2026-07-07
🤖 machine learning

Seeing Through WiFi: Lightweight Human Pose Estimation with Dynamic Kernel Attention

यह शोध पत्र WiLHPE प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का और कुशल ढांचा है जो वाई-फाई आधारित मानव मुद्रा अनुमान (ह्यूमन पोस एस्टीमेशन) के लिए डायनेमिक कर्नेल अटेंशन और हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है ताकि गोपनीयता बनाए रखते हुए संसाधन-सीमित उपकरणों पर अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त की जा सके।

Toan D. Gian, Van-Dinh Nguyen, Vo Phi Son, Nhan Thanh Nguyen, Dinh Thai Hoang, Diep N. Nguyen, Nguyen Cong Luong, Symeon (…)2026-07-07
💬 NLP

Transition Information Density: Morphological Trajectories, Synesthetic Perception, and Structured Interpolation in Neural Training (or: The Synesthetic AI)

यह शोध पत्र ट्रांज़िशन इंफॉर्मेशन डेंसिटी (TID) और पोजीशनल आइडेंटिटी को प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि एंडपॉइंट्स के बीच संरचित मध्यवर्ती अवस्थाओं पर न्यूरल मॉडल को प्रशिक्षित करने से ध्वन्यात्मक और अर्थ संबंधी डोमेन में आंतरिक आयामीता (intrinsic dimensionality) काफी कम हो जाती है, हालांकि विजुअल या क्रॉस-मोडल डोमेन में ऐसा नहीं होता है, जिससे ट्रैजेक्टरी-अवेयर लर्निंग के लाभों के लिए एक मोडैलिटी-विशिष्ट सीमा स्थिति (boundary condition) का पता चलता है।

Sam Mao2026-07-07
📊 statistics

Joint distribution of upstream runoff governs downstream river-discharge prediction uncertainty in distributed ML models

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि संचित (lumped) से वितरित (distributed) संभाव्य हाइड्रोलॉजिकल मॉडलों में संक्रमण के लिए ऊपरी प्रवाह (upstream runoff) के संयुक्त वितरण का स्पष्ट रूप से नमूना लेना आवश्यक है, ताकि अनिश्चितता के कृत्रिम औसत को रोका जा सके, अन्यथा इससे निचले प्रवाह (downstream discharge) के पूर्वानुमानों में अत्यधिक कम-प्रकीर्णन (under-dispersed) की स्थिति उत्पन्न हो जाती है।

Karan Ruparell, Tristan Hascoet, Takemasa Miyoshi, Kieran M. R. Hunt, Hannah L. Cloke, Christel Prudhomme, Florian Pappe (…)2026-07-07
🤖 machine learning

PhenoNEST: A Neuro-Symbolic Framework for Ontology-Aware Multimodal Plant Phenotyping and Trait Discovery

PhenoNEST एक न्यूरो-सिम्बोलिक फ्रेमवर्क है जो गेहूं में जीनोटाइप-फेनोटाइप इंटरैक्शन की निगरानी करने और सटीक स्थानिक लक्षण खोज (spatial trait discovery) को सक्षम करने के लिए असंरचित फील्ड नोट्स और RGB छवियों के बीच के सिमेंटिक अंतराल को पाटकर एक मल्टीमॉडल, ऑन्टोलॉजी-अलाइन्ड नॉलेज ग्राफ का निर्माण करता है।

Jayant Ghadge, Soumyashree Kar, Surya S. Durbha2026-07-07
🤖 AI

Unbiased Alignment for Large Language Models with Noisy Preferences

यह शोध पत्र एक सैद्धांतिक ढांचे को प्रस्तुत करता जिसमें अनबायस्ड रिवॉर्ड मॉडल (URM) और अनबायस्ड डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन (UDPO) लॉस शामिल हैं, ताकि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को बिना किसी स्वच्छ ग्राउंड-ट्रुथ सुपरविजन की आवश्यकता के, सीधे शोर वाले (noisy) प्रेफरेंस डेटासेट्स से सुदृढ़ और शोर-सहिष्णु संरेखण (alignment) प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके।

Jialiang Wang, Xianming Liu, Xiong Zhou, Hui Liu, Haoliang Li2026-07-07