🤖 machine learning

Totally Positive Matrices and the Highest-Order Coefficients of the Characteristic Polynomial

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि अभिलक्षण बहुपद (characteristic polynomial) के तीन उच्चतम-क्रम के गुणांक, पूर्णतः धनात्मक (totally positive) मैट्रिसेस को गैर-पूर्णतः धनात्मक मैट्रिसेस से प्रभावी ढंग से अलग करते हैं और एक त्रि-आयामी स्थान में विशिष्ट, आयाम-निर्भर ज्यामितीय हस्ताक्षरों के माध्यम से विभिन्न संरचित परिवारों को पृथक करते हैं, जैसा कि न्यूरल नेटवर्क विश्लेषण और महलानोबिस दीर्घवृत्त (Mahalanobis ellipsoids) द्वारा सत्यापित किया गया है।

Tiago Closs, Leandro Farina2026-07-21
🤖 machine learning

Differentiable Logic Gate Networks for Low-Latency EEG Classification on Edge Devices

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि डिफरेंशिएबल लॉजिक गेट नेटवर्क्स (Diff-Logic), एज डिवाइसेस पर रियल-टाइम EEG वर्गीकरण के लिए पारंपरिक न्यूरल नेटवर्क्स के एक हार्डवेयर-नेटिव, लो-लेटेंसी विकल्प के रूप में, शुद्ध बूलियन सर्किट निष्पादन के माध्यम से इन्फरेंस समय और मॉडल आकार को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हुए, प्रतिस्पर्धी या बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करते हैं।

Shyamal Y. Dharia, Stephen D. Smith, Camilo E. Valderrama2026-07-21
🤖 machine learning

OR Else: A Differentiable Trust Region for Policy Optimization

यह शोध पत्र LLM पोस्ट-ट्रेनिंग के लिए PPO और GRPO में क्लिप्ड सरोगेट ऑब्जेक्टिव्स के एक सुचारू, डिफरेंशिएबल विकल्प के रूप में "आउटपुट रिसेट" (OR) की जांच करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि OR अनुकूलन व्यवहार को बदल देता है और ग्रुप-रिलेटिव सेटिंग्स में वेरिएंस को कम करता है, फिर भी यह मानक क्लिप्ड दृष्टिकोणों की तुलना में रिवॉर्ड-मॉडल स्कोर में लगातार सुधार नहीं करता है।

Chinmay Rane, Kanishka Tyagi, Michael Manry2026-07-21
📊 statistics

A Continual Validation, Updating, and Decision-Making Framework for Self-Adaptive Digital Twins via Robust Model Predictive Control: A Case Study in Additive Manufacturing

यह शोध पत्र फिशर स्कोर-आधारित ड्रिफ्ट डिटेक्शन, निरंतर शिक्षण के लिए पैरामीटर-कुशल लो-रैंक अडैप्टेशन (LoRA), और कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट के तहत भविष्य कहनेवाला सटीकता और अनिश्चितता परिमाणीकरण सुनिश्चित करने के लिए मैन-व्हिटनी यू टेस्ट सत्यापन को एकीकृत करके एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग में स्व-अनुकूली डिजिटल ट्विन्स की विश्वसनीयता बनाए रखने के लिए एक सांख्यिकीय रूप से कठोर ढांचा प्रस्तुत करता है।

Yi-Ping Chen, Ying-Kuan Tsai, Vispi Karkaria, Seul Lee, Daniel Apley, Wei Chen2026-07-21
🤖 machine learning

FlashRT: Agent Harness for Guiding Agents to Deploy Real-Time Multimodal Applications

FlashRT एक एजेंट हारनेस है जो कोडिंग एजेंटों को सरल संदर्भ कार्यान्वयन (reference implementations) को विविध हार्डवेयर प्लेटफॉर्म्स पर अत्यधिक अनुकूलित, रियल-टाइम मल्टीमॉडल डिप्लॉयमेंट्स में स्वचालित रूप से बदलने के लिए निर्देशित करता है, जो इंटरमीडिएट रिप्रेजेंटेशन, स्टैटिक एनालिसिस और इटरेटिव बेंचमार्किंग से जुड़े एक नवीन चेन-ऑफ-प्रोग्राम प्रतिमान के माध्यम से महत्वपूर्ण लेटेंसी रिडक्शन और थ्रूपुट सुधार प्राप्त करता है।

Krish Agarwal, Zhuoming Chen, Yanyuan Qin, Zhenyu Gu, Atri Rudra, Beidi Chen2026-07-21
🤖 machine learning

Three-Body Scattering for Generative Modeling

यह शोध पत्र थ्री-बॉडी स्कैटरिंग मॉडलिंग (TBSM) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो सैंपल-लेवल मोशन को प्रेरित करने और प्रत्यक्ष रिग्रेशन सुपरविजन प्रदान करने के लिए एक डिस्ट्रीब्यूशनल एनर्जी का उपयोग करता है, जिससे जटिल ऑल-पेयर इंटरैक्शन को कुशल कॉन्स्टेंट-साइज़ पर-प्रोजेक्टाइल इंटरैक्शन से बदलकर ImageNet-256 पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट FID स्कोर के साथ उच्च-गुणवत्ता वाला वन-स्टेप जनरेशन सक्षम होता है।

Peng Sun, Zhenglin Cheng, Deyuan Liu, Jun Xie, Xinyi Shang, Tao Lin2026-07-21
🤖 machine learning

Patch Policy: Efficient Embodied Control via Dense Visual Representations

पैच पॉलिसी (Patch Policy) एक हल्का, कुशल ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर पेश करता है जो ब्लॉक-कॉज़ल अटेंशन मैकेनिज्म के माध्यम से विजन ट्रांसफॉर्मर्स से घने प्री-ट्रेंड विजुअल फीचर्स का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा ग्लोबल-पूलड या भारी वीएलएम-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में काफी कम पैरामीटर्स और कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ एम्बॉडीड कंट्रोल में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Gaoyue Zhou, Zichen Jeff Cui, Ada Langford, Bowen Tan, Yann LeCun, Lerrel Pinto2026-07-21
🤖 machine learning

GAMIVAL: Video Quality Prediction on Mobile Cloud Gaming Content

यह शोध पत्र GAMIVAL को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन नो-रेफरेंस वीडियो गुणवत्ता मूल्यांकन मॉडल है जो मोबाइल क्लाउड गेमिंग सामग्री की गुणवत्ता का सटीक अनुमान लगाने के लिए स्थानिक और टेम्पोरल गेमिंग सांख्यिकी, न्यूरल नॉइज़ मॉडलिंग और गहरे सिमेंटिक फीचर्स को जोड़ता है, जिससे नए LIVE-Meta MCG डेटाबेस पर उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Yu-Chih Chen, Avinab Saha, Chase Davis, Bo Qiu, Xiaoming Wang, Rahul Gowda, Ioannis Katsavounidis, Alan C. Bovik2026-07-20
🌀 nonlinear sciences

Instability in Complex Oscillator Networks: Limitations and Potentials of Network Measures and Machine Learning

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि पारंपरिक नेटवर्क माप और मशीन लर्निंग मॉडल दोनों ही विशिष्ट ऑसिलेटर नेटवर्क एन्सेम्बल के भीतर स्थिरता की सटीक भविष्यवाणी कर सकते हैं, विभिन्न संरचनात्मक विन्यासों में सामान्यीकरण करने में उनकी अक्षमता, अस्थिरता के अंतर्निहित संरचनात्मक कारणों को विश्वसनीय रूप से पहचानने के लिए इन दृष्टिकोणों का उपयोग करने की मौलिक सीमाओं को प्रकट करती है।

Christian Nauck, Michael Lindner, Nora Molkenthin, Jürgen Kurths, Eckehard Schöll, Jörg Raisch, Frank Hellmann2026-07-20
📊 statistics

Statistical Taylor Expansion: A New and Path-Independent Method for Uncertainty Analysis

यह शोध पत्र "सांख्यिकीय टेलर विस्तार" (Statistical Taylor Expansion) प्रस्तुत करता है, जो अनिश्चितता विश्लेषण के लिए एक कठोर, पथ-स्वतंत्र विधि है जो सटीक इनपुट को यादृच्छिक चरों (random variables) से बदल देती है ताकि सभी गणनात्मक चरणों के माध्यम से त्रुटि प्रसार को ट्रैक किया जा सके, जिससे परिणाम की विश्वसनीयता का सटीक परिमाणीकरण संभव होता है और पारंपरिक संख्यात्मक दृष्टिकोणों एवं लाइब्रेरी फंक्शनों की महत्वपूर्ण सीमाओं को उजागर किया जा सके।

Chengpu Wang2026-07-20