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cs.LG

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📊 statistics

Concentration bounds on response-based vector embeddings of black-box generative models

यह शोध पत्र डेटा कर्नेल पर्सपेक्टिव स्पेस पद्धति का उपयोग करके ब्लैक-बॉक्स जनरेटिव मॉडल्स के रिस्पॉन्स-आधारित वेक्टर एम्बेडिंग्स के लिए उच्च-संभाव्यता सांद्रता सीमाएं (high-probability concentration bounds) स्थापित करता है, जिससे जनसंख्या-स्तर के एम्बेडिंग्स को सटीक रूप से अनुमानित करने के लिए आवश्यक नमूना आकार निर्धारित होता है और शोर युक्त क्लासिकल मल्टीडायमेंशनल स्केलिंग (noisy Classical Multidimensional Scaling) पर लागू होने वाले बीजगणितीय उपकरण प्रदान करता है।

Aranyak Acharyya, Joshua Agterberg, Youngser Park, Carey E. Priebe2026-06-30
📊 statistics

Warm-Starting Iterative Gaussian Processes for Faster Sequential Inference

यह शोध पत्र तीन वॉर्म-स्टार्ट रणनीतियों को प्रस्तुत करता है जो क्रमिक अपडेट के दौरान पुनरावृत्ति गॉसियन प्रोसेस सॉल्वर के अभिसरण (convergence) को महत्वपूर्ण रूप से तेज करने के लिए छोटे रैखिक प्रणालियों के समाधानों का लाभ उठाते हैं, जिससे बेयसियन ऑप्टिमाइज़ेशन जैसे कार्यों में कम्प्यूटेशनल दक्षता और पोस्टीरियर सटीकता दोनों में सुधार होता है।

Alan Yufei Dong, Jihao Andreas Lin, José Miguel Hernández-Lobato2026-06-30
🤖 machine learning

Stay Unique, Stay Efficient: Preserving Model Personality in Multi-Task Merging

यह शोध पत्र डिकम्पोजिशन, थ्रेशोल्डिंग और स्केलिंग (DTS) का प्रस्ताव करता है, जो एक अत्यधिक स्टोरेज-कुशल व्यक्तिगत मॉडल मर्जिंग फ्रेमवर्क है जो सिंगुलर वैल्यू डिकम्पोजिशन और सिमेंटिक सिमिलरिटी का लाभ उठाकर प्रति कार्य केवल 1% अतिरिक्त स्टोरेज के साथ कार्य-विशिष्ट प्रदर्शन को सुरक्षित रखता है और अनदेखे कार्यों के लिए सामान्यीकरण करता है।

Kuangpu Guo, Aijing Yu, Jian Liang, Yuhe Ding, Zilei Wang, Ran He, Tieniu Tan2026-06-30
🤖 machine learning

SparsePixels: Efficient Convolution for Sparse Data on FPGAs

यह शोध पत्र SparsePixels को पेश करता है, जो एक FPGA-आधारित फ्रेमवर्क है जो केवल सक्रिय पिक्सेल पर चुनिंदा रूप से गणना करके विरल डेटा (sparse data) के लिए निरंतर-विलंबता (constant-latency) अनुमान प्राप्त करता है, और न्यूनतम प्रदर्शन हानि के साथ न्यूट्रिनो इंटरेक्शन की पहचान के लिए मानक डेंस CNNs की तुलना में 73 गुना गति वृद्धि प्रदर्शित करता है।

Ho Fung Tsoi, Dylan Rankin, Vladimir Loncar, Philip Harris2026-06-30
🤖 machine learning

Weighted Contrastive Learning for Anomaly-Aware Time-Series Forecasting

यह शोध पत्र वेटेड कॉन्ट्रास्टिव एडेप्टेशन (WECA) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन विधि है जो सामान्य और विसंगति-संवर्धित (anomaly-augmented) निरूपणों को संरेखित करती है ताकि नियमित डेटा पर प्रदर्शन बनाए रखते हुए विसंगतिपूर्ण स्थितियों के तहत मल्टीवेरिएट टाइम-सीरीज़ पूर्वानुमान सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Joel Ekstrand, Tor Mattsson, Zahra Taghiyarrenani, Slawomir Nowaczyk, Jens Lundström, Mikael Lindén2026-06-30
🤖 machine learning

xGR: Efficient Generative Recommendation Serving at Scale

यह शोध पत्र xGR प्रस्तुत करता है, जो एक विशेष सर्विंग सिस्टम है जो सख्त कम-विलंबता (low-latency) बाधाओं के तहत काफी उच्च थ्रूपुट प्राप्त करने के लिए एकीकृत चरणबद्ध गणना (unified staged computation), प्रारंभिक सॉर्टिंग समाप्ति (early sorting termination) और बहु-स्तरीय पाइपलाइन समानांतरता (multi-level pipeline parallelism) के माध्यम से जनरेटिव अनुशंसा वर्कलोड को अनुकूलित करता है।

Qingxiao Sun, Tongxuan Liu, Shen Zhang, Siyu Wu, Peijun Yang, Haotian Liang, Menxin Li, Xiaolong Ma, Zhiwei Liang, Ziyi (…)2026-06-30
📊 statistics

Regularized Random Fourier Features and Finite Element Reconstruction for Operator Learning in Sobolev Space

यह शोध पत्र एक नियमितीकृत रैंडम फूरियर फीचर विधि को परिमित तत्व पुनर्निर्माण (RRFF-FEM) के साथ युग्मित करने का प्रस्ताव करता है जो विभिन्न आंशिक अवकल समीकरण बेंचमार्क में सैद्धांतिक सामान्यीकरण गारंटी और बेहतर कम्प्यूटेशनल दक्षता के साथ सुदृढ़, शोर-प्रतिरोधी ऑपरेटर लर्निंग प्राप्त करने के लिए बहुभिन्नरूपी स्टुडेंट tt-वितरित विशेषताओं और आवृत्ति-भारित टिखोनोव नियमितीकरण का उपयोग करता है।

Xinyue Yu, Hayden Schaeffer2026-06-30
⚛️ quantum physics

Neural Minimum Weight Perfect Matching for Quantum Error Codes

यह शोध पत्र न्यूरल मिनिमम वेट परफेक्ट मैचिंग (NMWPM) को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड डिकोडर है जो MWPM एल्गोरिदम के लिए डायनेमिक एज वेट्स (dynamic edge weights) की भविष्यवाणी करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क और ट्रांसफॉर्मर्स को जोड़ता है, जिससे डिपोलराइजिंग नॉइज़ (depolarizing noise) के तहत टोरिक कोड पर लगभग इष्टतम त्रुटि सुधार थ्रेशोल्ड प्राप्त होता है।

Yotam Peled, David Zenati, Eliya Nachmani2026-06-30
💬 NLP

From Word Sequences to Behavioral Sequences: Adapting Modeling and Evaluation Paradigms for Longitudinal NLP

यह शोध पत्र एनएलपी (NLP) के लिए एक अनुदैर्ध्य मॉडलिंग और मूल्यांकन प्रतिमान प्रस्तावित करता है जो दस्तावेजों को स्वतंत्र नमूनों के बजाय समय-क्रमबद्ध व्यवहारिक अनुक्रमों के रूप में मानता है, और एक पीटीएसडी (PTSD) डायरी अध्ययन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण पारिस्थितिक रूप से वैध अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो अक्सर पारंपरिक दस्तावेज़-स्तरीय विधियों द्वारा छूट जाती हैं या उलट दी जाती हैं।

Adithya V Ganesan, Vasudha Varadarajan, Oscar NE Kjell, Whitney R Ringwald, Scott Feltman, Benjamin J Luft, Roman Kotov (…)2026-06-30
🤖 AI

Offline Reinforcement Learning of High-Quality Behaviors Under Robust Style Alignment

यह शोध पत्र स्टाइल-कंडीशन्ड इम्प्लिसिट क्यू-लर्निंग (SCIQL) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो व्यवहार शैली परिभाषा को एकीकृत करता है और ऑफलाइन गोल्स-कंडीशन्ड आरएल तकनीकों को गेटेड एडवांटेज वेटेड रिग्रेशन के साथ नियोजित करता है ताकि ऑफलाइन रिइन्फोर्समेंट लर्निंग में उच्च कार्य प्रदर्शन को मजबूत शैली पर्यवेक्षण के साथ प्रभावी ढंग से संरेखित किया जा सके।

Mathieu Petitbois, Rémy Portelas, Sylvain Lamprier2026-06-30