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cs.LG

20650 पेपर

🤖 machine learning

From Global to Local: Efficient Regional Weather Downscaling with Global Weather Foundation Model

यह शोध पत्र एक फाउंडेशन-मॉडल-संचालित डाउनस्केलिंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में बहुत कम कम्प्यूटेशनल लागत पर सटीक, उच्च-रिज़ॉल्यूशन क्षेत्रीय मौसम पूर्वानुमानों को कुशलतापूर्वक उत्पन्न करने के लिए एक प्रीट्रेंड ग्लोबल वेदर मॉडल के लेटेंट स्पेस और लाइटवेट मल्टी-स्केल हेड्स का लाभ उठाता है, जो न्यूमेरिकल वेदर प्रेडिक्शन और मानक इमेज-आधारित सुपर-रिज़ॉल्यूशन दृष्टिकोणों दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Wiktor Kamzela, Jakub Kubiak, Adam Dobosz, Jędrzej Miczke, Anatol Kaczmarek, Piotr Wyrwiński, Wojciech Stefaniak, Wojcie (…)2026-07-07
💰 quantitative finance

A harmonised dataset for Earth system foundation models

यह शोध पत्र वर्ल्डटेंसर (WorldTensor) को प्रस्तुत करता है, जो एक सामंजस्यपूर्ण वैश्विक डेटासेट है जो विविध पर्यावरणीय और सामाजिक-आर्थिक चरों को एक मानकीकृत 0.25° ग्रिड और वार्षिक ढांचे पर संरेखित करता है ताकि मल्टीमॉडल अर्थ सिस्टम फाउंडेशन मॉडल्स को प्रशिक्षित किया जा सके जो युग्मित मानव-पर्यावरण गतिशीलता को पकड़ सकें।

Carlos Rodriguez-Pardo, Massimo Tavoni2026-07-07
💬 NLP

Efficient Decentralized Multi-task Dataset Valuation via Model Merging

यह शोधपत्र DMVM का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो टास्क अरिथमेटिक (task arithmetic) और सुरक्षित एकत्रीकरण (secure aggregation) का लाभ उठाकर मल्टी-टास्क डेटासेटों के कुशल, गोपनीयता-संरक्षित और विकेंद्रीकृत मूल्यांकन को सक्षम बनाता है, जिससे डेटा साझा किए बिना या पुनरप्रशिक्षण (retraining) की आवश्यकता के बिना सीधे मॉडल मापदंडों से योगदान का अनुमान लगाया जा सके।

Mohammadsajad Alipour, Mohammad Mohammadi Amiri2026-07-07
📊 statistics

The Multiscale Single-Index Model: A Stylized Model for Hierarchical Feature Learning

यह शोध पत्र मल्टीस्केल सिंगल-इंडेक्स मॉडल के वीनर केओस (Wiener chaos) संरचना का सूक्ष्म विश्लेषण करने के लिए एडजवर्थ एक्सपेंशन (Edgeworth expansions) का उपयोग करता है, जिससे शैलो-नेटवर्क एप्रोक्सिमेशन लोअर बाउंड्स स्थापित होते हैं और यह सिद्ध होता है कि ऑनलाइन SGD O~(dK−1)\widetilde{O}(d^{K-1}) सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी के साथ लगभग-पूर्ण रिकवरी प्राप्त करता है, जो इसके लीनियर काउंटरपार्ट की दक्षता से मेल खाता है।

Joan Bruna2026-07-07
💬 NLP

Pathways of Visual Information Flow in Vision-Language Models

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि विज़न-लैंग्वेज मॉडल दृश्य सूचना प्रवाह के लिए दो विशिष्ट, कार्य-निर्भर मार्गों—एक प्रत्यक्ष मार्ग और एक टेक्स्ट-मध्यस्थ मार्ग—का उपयोग करते हैं जो उल्लेखनीय लचीलापन प्रदर्शित करते हैं और विशिष्ट हस्तक्षेपों के तहत एक फॉलबैक तंत्र में स्विच कर सकते हैं।

Israfel Salazar, Stella Frank, Dan Oneata, Desmond Elliott, Constanza Fierro2026-07-07
📊 statistics

CaSPECT: Discovering Causally Homogeneous Subgroups via Directed Spectral Clustering

यह शोध पत्र CaSPECT को प्रस्तुत करता है, जो एक कारण स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग (causal spectral clustering) ढांचा है जो एक सुदृढ़ रूप से उन्मुख निर्देशित अचक्रीय ग्राफ (directed acyclic graph) की टोपोलॉजी और किनारों के भार (edge weights) के आधार पर व्यक्तियों को एम्बेड करके कारण-रूप से सजातीय उपसमूहों (causally homogeneous subgroups) की पहचान करता है, जिससे पूर्व-निर्धारित प्रोपेंसिटी मॉडल के बिना सुसंगत उपचार प्रभाव अनुमान (treatment effect estimation) सक्षम होता है।

Arghya Pratihar, Shinjon Chakraborty, Swagatam Das2026-07-07
🤖 machine learning

Scalable Differentially Private Data Compression via Diffusion and Stochastic Codes

यह शोध पत्र DP-DiPP को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल डिफरेंशियल प्राइवेट इमेज कंप्रेशन फ्रेमवर्क है जो उच्च-आयामी डेटा के लिए मजबूत गोपनीयता गारंटी और उपयोगिता बनाए रखते हुए काफी उच्च संपीड़न दर (10-30 गुना बेहतर) प्राप्त करने के लिए डिफ्यूजन मॉडल्स के साथ स्टोकेस्टिक कोड्स को जोड़ता है।

Gergely Flamich, Oykü Sıla Güner, Yanxiao Liu, Deniz Gündüz2026-07-07
🤖 AI

Amortising Bayesian Experimental Design for Sequential Information Gathering in LLMs

यह शोध पत्र एमोर्टाइज्ड सीक्वेंशियल इंफॉर्मेशन गैदरिंग (ASIG) को प्रस्तुत करता है, जो एक फाइन-ट्यूनिंग विधि है जो LLM नीतियों में बेयसियन एक्सपेरिमेंटल डिज़ाइन को एकीकृत करती है ताकि 20 प्रश्न (20 Questions) और मेडिकल डायग्नोसिस जैसे कार्यों में अनुक्रमिक सूचना एकत्र करने की दक्षता और सफलता दर में उल्लेखनीय सुधार किया जा सके और साथ ही इन्फरेंस लागत को भारी रूप से कम किया जा सके।

Jakob Hartmann, James Harvey, Jhonathan Navott, Erik Y. Wang, Luckeciano C. Melo, Flaviu Cipcigan, Cheng Zhang, Alessand (…)2026-07-07
🤖 AI

Best-of-Better-NN: Generating Pre-Aligned Responses with In-Context Learning

यह शोध पत्र बेस्ट-ऑफ-बेटर-NN (BoBN) को प्रस्तुत करता है, जो एक इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो उच्च-पुरस्कार वाले उदाहरणों को रिट्रीव और रीस्टाइल करके मॉडल के सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन को बेहतर प्रतिक्रियाओं की ओर स्थानांतरित करके इन्फरेंस-टाइम अलाइनमेंट में सुधार करता है, जिससे पारंपरिक बेस्ट-ऑफ-NN विधियों की तुलना में कम जनरेटेड उम्मीदवारों के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Eric Lei, Hsiang Hsu, Chun-Fu Chen2026-07-07
🤖 machine learning

WorldBagel: Uncovering the Power of Unified Multimodal Models for Vision-Language-Action-World Modeling

यह शोधपत्र WorldBagel को प्रस्तुत करता है, जो BAGEL आर्किटेक्चर पर निर्मित एक एकीकृत विजन-लैंग्वेज-एक्शन-वर्ल्ड मॉडलिंग फ्रेमवर्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि मल्टीमॉडल जनरेशन और वर्ल्ड मॉडलिंग को एकीकृत करने से विविध रोबोटिक मैनिपुलेशन कार्यों में कार्य-विशिष्ट विकल्पों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और अधिक संरचित एक्शन रिप्रजेंटेशन प्राप्त होता है।

Zelin Zhao, Min Shi, Bo Yuan, Haotian Xue, Jialuo Li, Lama Moukheiber, Humphrey Shi, Yongxin Chen2026-07-07