cs.LG पेपर | Gist.Science

Retrieval is Enough: Training-Free Interpretability with a Tool-Using Agent

यह शोध पत्र HARP को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free), टूल-उपयोग करने वाला एजेंट है जो परिकल्पनाओं को उत्पन्न करने और उन्हें सत्यापित करने के लिए एक्टिवेशन डेटाबेस से रिट्रीवल का लाभ उठाता है, और यह प्रदर्शित करता है कि यह कॉन्सेप्ट डिस्कवरी, डिटेक्शन, स्टीयरिंग और सीक्रेट एलिसिटेशन में महंगी प्रशिक्षण-आधारित व्याख्यात्मकता (interpretability) विधियों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है।

Sriram Balasubramanian, Soheil Feizi2026-07-21

🤖 machine learning

EA-RMENet -- Path Loss Prediction in Urban Environments using Deep Learning

यह शोध पत्र EA-RMENet प्रस्तुत करता है, जो शहरी वायरलेस नेटवर्क योजना के लिए उच्च-सटीकता, कम-विलंबता वाले पाथ लॉस (path loss) पूर्वानुमान को प्राप्त करने के लिए U-Net फ्रेमवर्क के भीतर EfficientNet, अटेंशन गेटेड स्किप कनेक्शन और ASPP को संयोजित करने वाला एक कुशल डीप लर्निंग मॉडल है।

Jonathan O'Shea (DCU School of Electronic Engineering), Conor Brennan (DCU School of Electronic Engineering)2026-07-21

🤖 machine learning

Compact convolutional neural networks for AI-based drone detection system

यह शोध पत्र सॉफ्टवेयर-डिफ़ाइंड रेडियो का उपयोग करके वास्तविक समय में ड्रोन डिटेक्शन के लिए एक कॉम्पैक्ट कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोण का प्रस्ताव और सत्यापन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि टाइम-डोमेन संकेतों को सीधे रास्टराइज़्ड छवियों में परिवर्तित करने से फ्रीक्वेंसी-डोमेन प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता के बिना एम्बेडेड सिस्टम पर उच्च-सटीक, कम-कंप्यूटेशनल-लागत वाला इन्फरेंस सक्षम होता है।

Gábor Farkas, Gábor Fazekas, Karakai Patrik, András Németh, Gábor Farkas2026-07-21

🤖 machine learning

K-IPO: Kendall-constrained Importance Preserving Oversampling for Imbalanced Tabular Data

यह शोध पत्र K-IPO को प्रस्तुत करता है, जो एक जनरेटर-अज्ञेय (generator-agnostic) ओवरसैंपलिंग फ्रेमवर्क है जो केंडल के टॉ (Kendall's tau) सहसंबंध बाधा के आधार पर सिंथेटिक नमूनों को पुनरावृत्ति से उत्पन्न करके और चुनिंदा रूप से स्वीकार करके असंतुलित सारणीबद्ध डेटा में फीचर महत्व रैंकिंग को संरक्षित करता है।

Marios Tyrovolas, Argiris Sofotasios, Dimitris Metaxakis, Georgios Mermigkis, George Georgoulas, Panagiotis Hadjidoukas (…)2026-07-21

🤖 machine learning

Leakage-Robust Evaluation and Data-Scale Sensitivity of Attention-Enhanced Multi-Task Learning for Joint Fault Diagnosis and Remaining Useful Life Estimation

यह शोध पत्र एक लीकेज-रोबस्ट (leakage-robust) मूल्यांकन प्रोटोकॉल प्रस्तुत करता है और यह प्रदर्शित करता है कि जबकि अटेंशन-एन्हांस्ड मल्टी-टास्क लर्निंग बड़े डेटासेट पर दोषों (faults) के निदान और शेष उपयोगी जीवन (remaining useful life) के अनुमान को प्रभावी ढंग से संयुक्त रूप से कर सकती है, छोटे डेटासेट पर इसकी स्थिरता कार्य प्रकार के बजाय लेबल प्रोवेनेंस (label provenance) पर महत्वपूर्ण रूप से निर्भर करती है, जिसके लिए अक्सर प्रदर्शन में गिरावट से बचने हेतु कार्य-विशिष्ट प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।

Md Mahamudur Rahaman Shamim, Md. Nuruzzaman, Zannatul Ferdus, Md Rajib Ahmed, Abieer Nwshad Anward, Mohammad Tooneer, Jo (…)2026-07-21

🤖 machine learning

Feedback Attribution and Representation Geometry: Metrics for Comparing Individual and Shared Rewards in MARL

यह शोध पत्र कम-ओवरहेड मेट्रिक्स, EffRank/ $n$ और $D_\text{act}$ , प्रस्तावित करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि सहकारी मल्टी-एजेंट आरएल (RL) में, सीखे गए रिप्रजेंटेशन की ज्यामिति मुख्य रूप से रिवॉर्ड एट्रिब्यूशन के बजाय प्रेक्षित भूमिका (role) जानकारी द्वारा निर्धारित होती है, जबकि रिवॉर्ड एट्रिब्यूशन मुख्य रूप से व्यवहारिक अंतरों में प्रकट होता है।

Tasha Pais, Richard Higgins2026-07-21

🤖 machine learning

Building2Building: A Large Scale Benchmark for Generalizable Real-World Reinforcement Learning

यह शोध पत्र बिल्डिंग-टू-बिल्डिंग (B2B) को प्रस्तुत करता है, जो एनर्जीप्लस (EnergyPlus) पर आधारित एक बड़े पैमाने का, भौतिक रूप से सुदृढ़ बेंचमार्क सूट है, जो सामान्यीकरण (generalization), स्थानांतरण (transfer) और बहु-कार्य शिक्षण (multi-task learning) का व्यवस्थित अध्ययन करने के लिए विविध HVAC नियंत्रण वातावरण प्रदान करके वास्तविक दुनिया की तैनाती में सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) की भंगुरता को संबोधित करता है।

Vincent Taboga, Justin Veilleux, Doseok Jang, Anushree Rankawat, Pierre-Luc Bacon2026-07-21

🤖 machine learning

Capacity and Redundancy Trade-offs in Multi-Task Learning

यह शोधपत्र मल्टी-टास्क लर्निंग में नेगेटिव ट्रांसफर को सीमित साझा क्षमता और कमजोर टास्क रेडंडेंसी के परिणाम के रूप में पुनर्गठित करने के लिए एक कैपेसिटी-रेडंडेंसी पहचान प्रस्तावित करता है, जो क्लस्टर्ड शेयरिंग के लिए सैद्धांतिक स्थितियाँ और एक ग्रेडिएंट-आधारित रेडंडेंसी प्रॉक्सी व्युत्पन्न करता है, जबकि अनुभवजन्य रूप से यह प्रदर्शित करता है कि क्लस्टर्ड LoRA महत्वपूर्ण रूप से इंटरफेरेंस को कम करता है और रैंडम पार्टिशन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Asif Khan2026-07-21

🤖 AI

From Modalities to Propositions: A Language-Centric Framework for Multimodal Intelligence

यह शोध पत्र एक भाषा-केंद्रित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एक वैश्विक अर्थ संबंधी कोडबुक (global semantic codebook) के माध्यम से विविध बहुविध डेटा (multimodal data) को परमाणु प्रस्थापनाओं (atomic propositions) के एक व्याख्या योग्य स्थान में एकीकृत करता है, जिससे स्वायत्त ड्राइविंग जैसे अनुप्रयोगों के लिए उन्नत तर्क, क्रॉस-मोडल रिट्रीवल और जटिल संयोजन सक्षम होता है।

Nadine Chang, Maying Shen, Shizhe Diao, Jialiang Wang, Jingde Chen, Thomas Breuel, Pavlo Molchanov, Rafid Mahmood, Jose (…)2026-07-21

🤖 AI

Exact Network Surgery: Functional Invariance and Gradient Plasticity in Reactive Computational Graphs

यह शोध पत्र "एक्ज़ैक्ट नेटवर्क सर्जरी" (Exact Network Surgery) प्रस्तुत करता है, जो एक औपचारिक ढांचा और जूलिया-आधारित (Julia-based) कार्यान्वयन है जो संरचनात्मक स्थानीयता (structural locality) और ग्रेडिएंट एस्केप गुणों को सिद्ध करके लाइव कम्प्यूटेशनल ग्राफ्स में प्रशिक्षित रेसिडुअल ब्लॉक्स के बिट-एक्ज़ैक्ट, इन-प्लेस इंसर्शन को सक्षम बनाता है, जिससे सीखी गई कार्यात्मकताओं को बाधित किए बिना या पूर्ण प्रशिक्षण पुनर्गठन की आवश्यकता के बिना क्षमता विस्तार संभव हो पाता है।

Abdallah Khemais (ISITCOM, University of Sousse)2026-07-21

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