🤖 Category

cs.LG

19766 पेपर

📊 statistics

Efficient Sequential Evaluation of Large Language Models

यह शोध पत्र टेस्ट सुपरमार्टिंगेल (test supermartingales) के माध्यम से कॉन्फिडेंस सीक्वेंस (confidence sequences) का निर्माण करके और मूल्यांकन लागत को कम करने के लिए एडेप्टिव क्वेरीइंग नियमों (adaptive querying rules) को डिजाइन करके बड़े भाषा मॉडलों के कुशल अनुक्रमिक मूल्यांकन (sequential evaluation) के लिए एक ढांचा प्रस्तावित करता है, जबकि यह भी प्रकट करता है कि सरल यूनिफॉर्म सैंपलिंग (uniform sampling) कभी-कभी जटिल एडेप्टिव रणनीतियों से बेहतर प्रदर्शन कर सकती है क्योंकि इसमें प्रेडिक्शन मिसमैच (prediction mismatches) और डिस्ट्रीब्यूशन स्पाइकीनेस (distribution spikiness) होती है।

Chia-Yu Hsu, Shubhanshu Shekhar2026-07-21
🤖 machine learning

Grounded verification of chemical and materials reasoning: detection is the bottleneck

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि रसायन विज्ञान और सामग्रियों के बारे में तर्क करने वाले बड़े भाषा मॉडलों (large language models) के लिए, एक स्तरीय, डेटाबेस-आधारित सत्यापन प्रणाली जो व्यापक पुनर्प्राप्ति (blanket retrieval) के बजाय विशिष्ट तथ्यात्मक त्रुटियों का पता लगाने को प्राथमिकता देती है, लक्षित सुधारों को सक्षम करके भ्रम (confabulation) की दरों को महत्वपूर्ण रूप से कम करती है, जिससे मॉडल की सटीकता में सुधार करने के लिए त्रुटि सुधार के बजाय त्रुटि पहचान को प्राथमिक बाधा के रूप में पहचाना जाता है।

Can Polat, Mustafa Kurban, Erchin Serpedin, Hasan Kurban2026-07-21
📊 statistics

Kernelized Linear Attention: Breaking the Capacity Wall with Symmetric Cones

यह शोध पत्र कर्नेलाइज़्ड लीनियर अटेंशन (KATA) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो लीनियर अटेंशन में क्षमता-हस्तक्षेप ट्रेडऑफ (capacity-interference tradeoff) को हल करने के लिए सिमेट्रिक कोन्स और रैंक-वन PSD फीचर्स का लाभ उठाता है, जिससे कम KV-कैश ओवरहेड के साथ निकट-पूर्ण दीर्घ-रेंज प्रदर्शन बनाए रखते हुए बेहतर एसोसिएटिव रिकॉल और FlashAttention-2 की तुलना में काफी अधिक थ्रूपुट प्राप्त होता है।

Ayoub Ghriss, Sourav Chakraborty2026-07-21
💰 quantitative finance

Abliteration Is Not a Scalpel: Off-Target Effects of Refusal Removal on Decision Disposition Across Model Families

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि "एब्लीटरेशन" (abliteration), जो एआई मॉडलों से इनकार तंत्र (refusal mechanisms) को हटाने की प्रक्रिया है, निर्णय लेने के रुझानों—जैसे कि बढ़ी हुई आशावादिता, वाचालता और विभिन्न मॉडल परिवारों में विचलित आत्मविश्वास परिवर्तन—पर महत्वपूर्ण और असंगत ऑफ-टारगेट प्रभाव उत्पन्न करता है, जो यह सिद्ध करता है कि अनसेंसर्ड (uncensored) मॉडल केवल अपने मूल समकक्षों के केवल परिशोधित संस्करण नहीं बल्कि मौलिक रूप से परिवर्तित एजेंट हैं।

Aleksander Fafuła2026-07-21
📊 statistics

Calibrated Alzheimer's Conversion Risk in Mild Cognitive Impairment: Persistent Homology of Clinical Trajectories with Conformal Guarantees

यह अध्ययन एक लीकेज-ऑडिटेड (leakage-audited), कॉन्फॉर्मली कैलिब्रेटेड (conformally calibrated) मशीन लर्निंग पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो बेहतर सटीकता, टोपोलॉजिकल बायोमार्कर खोज और कठोर व्यक्तिगत-स्तर के अनिश्चितता गारंटी के साथ माइल्ड कॉग्निटिव इम्पेयरमेंट में अल्जाइमर कन्वर्जन की भविष्यवाणी करने के लिए क्लिनिकल ट्रेजेक्टरीज के पर्सिस्टेंट होमोलॉजी (persistent homology) का उपयोग करता है।

Navin Bondade2026-07-21
🤖 machine learning

DA-MergeLoRA: Hypernetwork-Based LoRA Merging for Few-Shot Test-Time Domain Adaptation

यह शोध पत्र DA-MergeLoRA प्रस्तुत करता है, जो एक फ्यू-शॉट टेस्ट-टाइम डोमेन एडेप्टेशन फ्रेमवर्क है जो एक मेटा-लर्नड हाइपरनेटवर्क का लाभ उठाता है ताकि नए टार्गेट डोमेन के लिए सोर्स-डोमेन-विशिष्ट LoRA मॉड्यूल्स को एक एकल एडेप्टेड रिप्रेजेंटेशन में गतिशील रूप से मर्ज किया जा सके, जिससे सोर्स ट्रेनिंग के दौरान टार्गेट डेटा की आवश्यकता के बिना स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Siobhan Reid, Zhixiang Chi, Li Gu, Omid Reza Heidari, Ziqiang Wang, Yang Wang2026-07-21
🤖 AI

Panache: One-Pass Motif Discovery at Every Window Length

यह शोध पत्र पनाश (Panache) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन वन-पास स्ट्रीमिंग एल्गोरिदम है जो सभी विंडो लंबाई के लिए z-सामान्यीकृत पैन-मोटिफ डिस्कवरी हेतु ऑनलाइन स्पेक्ट्रल स्टेट्स को कुशलतापूर्वक बनाए रखकर लगभग रैखिक समय जटिलता प्राप्त करता है, जो गति और सटीकता दोनों में मौजूदा CPU और GPU बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Tej Sanibh Ranade2026-07-21
🤖 AI

SALT: Salience-Aware Lexical Trie for Long-Context Compression

यह शोध पत्र SALT का प्रस्ताव करता है, जो एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) निष्कर्षण ढांचा (extractive framework) है जो विषयगत विविधता को बनाए रखने और प्रमुख विषयों द्वारा बजट के एकाधिकार को रोकने के लिए वाक्यों के कीवर्ड्स को एक आवृत्ति-क्रमित ट्राइ (frequency-ordered trie) में व्यवस्थित करता है, जिससे बड़े भाषा मॉडलों (large language models) के लिए लंबे-संदर्भ वाले प्रॉम्प्ट्स को कुशलतापूर्वक संकुचित किया जा सके।

Oteo Mamo, Hyunjin Yi, Joydhriti Choudhury, Shangqian Gao, Weikuan Yu2026-07-21
🤖 machine learning

Residual-Guided Multi-Resolution Refinement of Foundation Models: A Case Study in Drought Forecasting

यह शोध पत्र RGMR को प्रस्तुत करता है, जो एक आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic), इन्फरेंस-टाइम फ्रेमवर्क है जो अवशिष्ट-निर्देशित (residual-guided), बहु-रिज़ॉल्यूशन परिशोधन रणनीति का उपयोग करके क्षेत्रीय सूखा पूर्वानुमान के लिए फ्रोजन टाइम सीरीज़ फाउंडेशन मॉडल्स को उन्नत करता है, जिससे बैकबोन मापदंडों को अपडेट किए बिना भविष्यवाणी त्रुटियों में महत्वपूर्ण कमी आती है।

Wentao Gao, Jiuyong Li, Lin Liu, Thuc Duy Le, Jixue Liu, Yanchang Zhao, Yun Chen2026-07-21
🤖 machine learning

Lightweight Wrappers for Adapting Time Series Foundation Models to Regional Drought Forecasting

यह शोध पत्र एक हल्का, ब्लैक-बॉक्स अनुकूलन ढांचा प्रस्तुत करता है जिसमें दो प्लग-एंड-प्ले रैपर्स, SMR² और MBB शामिल हैं, जो इन्फरेंस-टाइम एन्सेम्बलिंग के माध्यम से फ्रोजन टाइम सीरीज़ फाउंडेशन मॉडल्स को क्षेत्रीय सूखा पूर्वानुमान के लिए बेहतर बनाते हैं, जिससे मॉडल फाइन-ट्यूनिंग या प्रोप्रायटरी वेट्स तक पहुंच की आवश्यकता के बिना मीन स्क्वेर्ड एरर में 26% तक की कमी आती है।

Wentao Gao, Jiuyong Li, Lin Liu, Thuc Duy Le, Jixue Liu, Yanchang Zhao, Yun Chen2026-07-21