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🤖 machine learning

Group-Equivariant Poincaré Convolutional Networks

यह शोधपत्र इक्विवेरिएंट पोइनकेयर रेज़नेट्स (Equivariant Poincaré ResNets) का प्रस्ताव करता है, जो पोइनकेयर बॉल के भीतर विजुअल रिप्रेजेंटेशन सीखने की दक्षता में सुधार करने और अनुकूलन चुनौतियों (optimization challenges) को दूर करने के लिए ज्यामितीय रूप से सुरक्षित टेंसर रीशेपिंग (geometrically safe tensor reshaping) और जॉइंट-ओरिएंटेशन बैच नॉर्मलाइज़ेशन (joint-orientation batch normalization) जैसी नवीन तकनीकों के माध्यम से डिस्क्रीट सिमिट्री ग्रुप्स (C4C_4 और D4D_4) को हाइपरबोलिक ज्योमेट्री के साथ एकीकृत करता है।

Aiden Durrant, Rahul Baburajan, Georgios Leontidis2026-07-02
🤖 machine learning

Decision-focused Sparse Tangent Portfolio Optimization

यह शोध पत्र एक एंड-टू-एंड डिसीजन-फोक्स्ड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक स्मूथ टॉप-kk ऑपरेटर का उपयोग करके स्पार्स टेंजेंट पोर्टफोलियो ऑप्टिमाइज़ेशन को एक डिफरेंशिएबल कॉनवेक्स लेयर के रूप में पुनर्गठित करता है, जिससे पोर्टफोलियो प्रदर्शन का प्रत्यक्ष ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन सक्षम होता है और पारंपरिक बेसलाइनों की तुलना में बेहतर आउट-ऑफ-सैंपल शार्प रेश्यो प्राप्त होता है।

Haeun Jeon, Seunghoon Choi, Hyunglip Bae, Yongjae Lee, Woo Chang Kim2026-07-02
🧬 biology

How Environment and Urbanization Shape Bird Diversity in Sri Lanka

यह अध्ययन स्थानिक, कालिक और पर्यावरणीय डेटा को एकीकृत करके श्रीलंका भर में पक्षी विविधता का विश्लेषण करता है जिससे यह पता चलता है कि भूमि-आवरण प्रकार प्रजातियों की प्रचुरता का सबसे मजबूत भविष्यवक्ता है, जबकि शहरीकरण (रात में कृत्रिम प्रकाश द्वारा मापा गया) पैमाने-निर्भर प्रभाव प्रदर्शित करता है जो सामान्यवादी प्रचुरता को बढ़ाता है लेकिन समग्र विविधता को कम करता है।

Dilusha Chandrasiri, Maneesha Herath, Yasith Hewarathna, Muditha Herath, Gishan Bandara, Madara Mendis, Nathali Athukora (…)2026-07-02
🤖 machine learning

Measuring Dead Directions: Decomposing and Classifying Singular Structure off Canonical Alignment

यह शोध पत्र एक एकल चेकपॉइंट से दिशात्मक-फिशर दर (directional-Fisher rate) से दिशा-विशिष्ट शिक्षण क्रमों को निकालकर, वैश्विक शिक्षण गुणांकों को पुनः प्राप्त करने और कैनोनिकल संरेखण या डिसेंट पूर्वशर्तों की आवश्यकता के बिना सिंगुलर उतार-चढ़ाव को मैप करने के माध्यम से, प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क में सिंगुलर संरचनाओं को मापने और वर्गीकृत करने के लिए एक नियतात्मक, संरेखण-मुक्त विधि प्रस्तुत करता है।

Tejas Pradeep Shirodkar2026-07-02
🤖 machine learning

Auditing Forgetting in Limited Memory Language Models

यह शोध पत्र एक कारण संबंधी ऑडिटिंग फ्रेमवर्क (causal auditing framework) प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि लिमिटेड मेमोरी लैंग्वेज मॉडल्स में, अनलर्निंग की प्रभावशीलता मुख्य रूप से मॉडल के बजाय डेटाबेस प्रबंधन द्वारा निर्धारित होती है, क्योंकि हटाए गए तथ्य शायद ही कभी पैरामीट्रिक मेमोरी में बने रहते हैं लेकिन वे रिट्रीवल आर्टिफैक्ट्स (retrieval artifacts) और निकटवर्ती संबंधों के माध्यम से पुन: प्रकट हो सकते हैं।

Arya Raeesi, Hanna Roed2026-07-02
🤖 machine learning

Loss Smoothing for Stable Adaptation Under Distribution Shift

यह शोध पत्र "लॉस स्मूथिंग" (loss smoothing) का प्रस्ताव करता है, जो वितरण बदलाव (distribution shift) के तहत क्रमिक अनुकूलन को सक्षम करने के लिए स्रोत और लक्ष्य उद्देश्यों के बीच इंटरपोलेशन करता है, जिससे उपयोगी विशेषताओं को संरक्षित किया जा सके और फाइन-ट्यूनिंग एवं सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) जैसे विविध कार्यों में प्रदर्शन में निरंतर सुधार किया जा सके।

Darshan Patil, Ekaterina Lobacheva, Razvan Pascanu, Sarath Chandar2026-07-02
🤖 machine learning

What's a Credit Worth? A Market Framework for Attribution-Aware Compensation in Generative Music

यह शोध पत्र कैटलॉग-स्तरीय एट्रिब्यूशन स्कोर के आधार पर जनरेटिव एआई प्रणालियों में संगीत रचनाकारों को मुआवजा देने के लिए एक बाजार ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इन एट्रिब्यूशन संकेतों की सटीकता यह निर्धारित करती है कि रॉयल्टी या निश्चित-शुल्क अनुबंध (fixed-fee contracts) में से कौन सा अनुकूल है और रचनाकारों एवं प्लेटफॉर्म दोनों के आर्थिक कल्याण को सीधे प्रभावित करती है।

Luyang Zhang, Xirui Jiang, Junwei Deng, Beibei Li, Jiaqi W. Ma, Chris Donahue2026-07-02
🤖 AI

Coachable agents for interactive gameplay

यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे को प्रस्तुत करता है जो सार्वभौमिक मूल्य फलन सन्निकटों (universal value function approximators) को विशिष्ट प्रशिक्षण तकनीकों के साथ जोड़ता है ताकि वीडियो गेम और रोबोटिक्स जैसे विविध डोमेन में सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एजेंटों के लिए वास्तविक समय में, उपयोगकर्ता-नियंत्रित "शैली" संशोधनों को सक्षम किया जा सके, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि वे विशिष्ट व्यवहार संबंधी प्राथमिकताओं के अनुकूल होते हुए भी कार्य प्रदर्शन बनाए रखते हैं।

Roberto Capobianco (Sony AI, Zurich, Switzerland), Harm van Seijen (Sony AI, North America, various locations), Nolan D. (…)2026-07-02
🤖 machine learning

Domain Arithmetic: One-Shot VLA Adaptation under Environmental Shifts

यह शोधपत्र डोमेन एरीथमेटिक (DART) प्रस्तुत करता है, जो एक सादृश्य-आधारित (analogy-based) विधि है जो सबस्पेस-अलाइन्ड डोमेन-विशिष्ट जानकारी के साथ वेट वेक्टर अंकगणित (weight vector arithmetic) करके विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडलों को पर्यावरणीय बदलावों के प्रति कुशल वन-शॉट अनुकूलन सक्षम बनाती है, जिससे बहु-प्रदर्शन प्रशिक्षण (multi-demonstration training) की लागतपूर्ण आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

Taewook Kang, Taeheon Kim, Donghyun Shin, Jonghyun Choi2026-07-02
🤖 machine learning

Multi-Label Node Classification with Label Influence Propagation

यह शोध पत्र लेबल इन्फ्लुएंस प्रोपेगेशन (LIP) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ग्राफ न्यूरल नेटवर्क मॉडल है जो लेबल सहसंबंधों को मापने के लिए मैसेज पासिंग को विघटित करके और सकारात्मक योगदानों को बढ़ाने तथा नकारात्मक प्रभावों को कम करने के लिए उच्च-क्रम के लेबल प्रभावों को गतिशील रूप से प्रसारित करके मौजूदा मल्टी-लेबल नोड वर्गीकरण विधियों की सीमाओं को संबोधित करता है।

Yifei Sun, Zemin Liu, Bryan Hooi, Yang Yang, Rizal Fathony, Jia Chen, Bingsheng He2026-07-02