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cs.LG

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🤖 machine learning

RobustMAD: Evaluating Real-World Robustness of Multimodal Small Language Models for Deployable Anomaly Detection Assistants

यह शोध पत्र RobustMAD प्रस्तुत करता है, जो औद्योगिक विसंगति का पता लगाने (इंडस्ट्रियल एनोमली डिटेक्शन) में मल्टीमॉडल स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स की वास्तविक दुनिया की मजबूती का मूल्यांकन करने के लिए पहला परिनियोजन-प्रेरित (डिप्लॉयमेंट-मोटिवेटेड) बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि ये कॉम्पैक्ट मॉडल्स आशाजनक दिखते हैं, फिर भी वे नाजुक ग्राउंडिंग और मतिभ्रम (हैलुसिनेशन) जैसे महत्वपूर्ण विफलता मोड प्रदर्शित करते हैं जो उनके सुरक्षा-महत्वपूर्ण परिनियोजन में बाधा डालते हैं।

Anushiya Arunan, Xin Li, Yan Qin, U-Xuan Tan, Nhu Khue Vuong, Xiaoli Li, Chau Yuen2026-07-21
🤖 machine learning

Benchmarking Machine Learning Models for Multi-Omics-Based Breast Cancer Prediction

यह अध्ययन ब्रेस्ट कैंसर के एस्ट्रोजन रिसेप्टर स्टेटस की भविष्यवाणी करने के लिए TCGA-BRCA मल्टी-ओमिक्स डेटा पर विभिन्न क्लासिकल मशीन लर्निंग मॉडल्स का बेंचमार्किंग करता है, जिसमें यह पाया गया कि रैंडम फॉरेस्ट ने ट्रांसक्रिप्टोमिक, जीनोमिक और प्रोटिओमिक फीचर्स को प्रभावी ढंग से एकीकृत करते हुए और जैविक रूप से प्रासंगिक जीन की पहचान करते हुए उच्चतम प्रदर्शन (90.3% बैलेंस्ड एक्यूरेसी) प्राप्त किया।

Priyanka Paudel, Madan Baduwal2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

Discovery by Dreaming: Cross-Domain Recombination in Artificial Memory

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कृत्रिम स्मृति प्रणालियाँ केवल साधारण पुनरावृत्ति के माध्यम से नहीं, बल्कि एक "सपनों" (dreaming) की प्रक्रिया को लागू करके वास्तविक क्रॉस-डोमेन खोज और अंतर्दृष्टि प्राप्त करती हैं जो असंबंधित डोमेन के बीच ज्ञान का सक्रिय रूप से पुनर्संयोजन करती है, एक ऐसा सिद्धांत जिसे तंत्रिका (neural) और प्रतीकात्मक (symbolic) दोनों आर्किटेक्चर में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभों द्वारा मान्य किया गया है और तंत्रिका विज्ञान (neuroscience) के लिए एक असत्यसिद्ध करने योग्य भविष्यवाणी द्वारा समर्थित किया गया है।

Oliver Zahn, James Evans, David Eagleman2026-07-21
🤖 machine learning

Neural Controlled Differential Equations for EMT-Level Surrogate Modeling of Grid-Forming Inverters

यह शोध पत्र एक न्यूरल कंट्रोल्ड डिफरेंशियल इक्वेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जिसमें एक डुअल स्लो/फास्ट पाथवे और भौतिकी-प्रेरित रेगुलेराइजेशन (physics-inspired regularization) शामिल है, ताकि ग्रिड-फॉर्मिंग इनवर्टर के सटीक, निरंतर-समय सरोगेट मॉडल बनाए जा सकें जो इलेक्ट्रोमैग्नेटिक ट्रांजिएंट सिमुलेशन के लिए मल्टी-टाइम-स्केल विश्लेषण और भौतिक निरंतरता की मौजूदा चुनौतियों पर विजय प्राप्त कर सकें।

Jiagang Qu, Yong Tao, Dan Wang, Enyi Li, Jingjing Qi, Ding Wang2026-07-21
🤖 machine learning

Autonomous mechanistic discovery of colorectal cancer vulnerabilities via multi-scale AI swarms

यह शोध पत्र ऑक्टोपस (Octopus) का परिचय देता है, जो एक न्यूरो-सिम्बोलिक मल्टी-एजेंट एआई फ्रेमवर्क है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल रीजनिंग और नियत जैविक भौतिकी के बीच के अंतर को पाटता है ताकि कोलोरेक्टल कैंसर में 5-फ्लोरोयूरैसिल प्रतिरोध को दूर करने के लिए एक नवीन भेद्यता के रूप में IGF2 की स्वायत्त रूप से खोज और पुष्टि की जा सके, और इन सिलिको (in silico) परिकल्पनाओं को सत्यापित इन विवो (in vivo) और नैदानिक उत्तरजीविता परिणामों में सफलतापूर्वक अनुवादित किया जा सके।

Christopher Baker, Tianyu Ren, Karen Rafferty, Hui Wang, Simon McDade2026-07-21
🧬 biology

Preference-based Antibody Expression Ranking: Scaling with Large-scale Weak Supervision

यह शोध पत्र एक एकीकृत प्राथमिकता-आधारित शिक्षण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो दुर्लभ मात्रात्मक अभिव्यक्ति डेटा को बड़े पैमाने पर कमजोर प्रतिरक्षा पर्यवेक्षण के साथ एकीकृत करने के लिए डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइजेशन को अनुकूलित करता है, जिससे प्रोटीन भाषा मॉडल डेटा-सीमित सेटिंग्स में एंटीबॉडी अभिव्यक्तता को प्रभावी ढंग से रैंक करने में सक्षम होते हैं।

Josh Qixuan Sun, Morteza Babaie, Wenyang Hou, Mark Crowley, David Young2026-07-21
💻 computer science

Composable Verification Pipelines for Multi-Agent Systems

यह शोध पत्र सोडा (Soda) में कार्यान्वित एक मॉड्यूलर, फंक्शनल प्रोग्रामिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मल्टी-एजेंट सिस्टम के लिए कंपोजेबल वेरिफिकेशन पाइपलाइनों को सक्षम बनाता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को गलत सूचना और भावनात्मक तर्क जैसे जटिल परिदृश्यों वाले गतिशील सिस्टम के लिए YAML में डोमेन विवरण परिभाषित करने और पारदर्शी, गारंटीकृत-समाप्ति वाले रीजनिंग वर्कफ़्लो निष्पादित करने की अनुमति मिलती है।

Julian Alfredo Mendez, Andreas Brännström2026-07-21
🤖 machine learning

PsiLogic: Chaos-Aware Active Cancellation for Adam with a Fair Cross-Domain Benchmark

यह शोध पत्र PsiLogic को प्रस्तुत करता है, जो एक अराजता-जागरूक (chaos-aware) ऑप्टिमाइज़र है जो मैन्युअल वॉर्मअप शेड्यूल्स के बिना शुरुआती प्रशिक्षण को स्थिर करने के लिए एक सक्रिय रद्दीकरण पद (active cancellation term) के साथ Adam को गतिशील रूप से संवर्धित करता है, जो NLP और विज़न बेंचमार्क में Adam, AdamW और Lion की तुलना में एक कठोर, पुनरुत्पादनीय क्रॉस-डोमेन मूल्यांकन में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित करता है।

Ali Sultonov2026-07-21
💻 computer science

Depth Estimators Are Implicit Neural Fields for 3D Scene Geometry Inpainting and Reconstruction

यह शोध पत्र न्यूरल डेप्थ फील्ड (NDF) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन दृष्टिकोण है जो डेप्थ एस्टिमेटर्स को सीन-लेवल इम्प्लिसिट फील्ड्स के रूप में पुनर्व्याख्या करता है ताकि सिंगल टेस्ट-टाइम ऑप्टिमाइज़ेशन किया जा सके, जिससे विविध डेटासेट्स में उच्च निष्ठा और वैश्विक निरंतरता के साथ अत्याधुनिक 3D ज्योमेट्री इनपेंटिंग और पुनर्निर्माण प्राप्त किया जा सके।

Yingzhao Jian, Zihao Lin, Hehe Fan2026-07-21
💻 computer science

It Depends on the Dataset: When a Brain-Encoding Model's Predicted Responses Beat Their Visual Backbone for Video Memorability

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि जबकि मस्तिष्क-एन्कोडिंग मॉडल के पूर्वानुमान वीडियो स्मृति पूर्वानुमान के लिए उनके विजुअल बैकबोन से सार्वभौमिक रूप से बेहतर प्रदर्शन नहीं करते हैं, वे वेंट्रल ऑक्सीपिटो-टेम्पोरल कॉर्टेक्स में स्थानीयकृत एक विजन-ऑर्थोगोनल सिग्नल को कैप्चर करके वीडियोमेम (VideoMem) डेटासेट पर बैकबोन की तुलना में एक डेटासेट-विशिष्ट लाभ प्रदान करते हैं (लेकिन मेमेंटो10के (Memento10k) पर नहीं)।

Carson Rodrigues2026-07-21