🤖 Category

cs.LG

22037 पेपर

🤖 machine learning

hia-gat: A Heterogeneous Interaction-Aware Graph Attention Network For Frame-Level Traffic Conflict Risk Prediction On Freeways

यह शोध पत्र HIA-GAT का प्रस्ताव करता है, जो एक हेटेरोजेनियस ग्राफ अटेंशन नेटवर्क है जो ड्यूल-स्ट्रीम अटेंशन पाथवे और एक कॉन्फ्लिक्ट-टाइप-अवेयर गेटिंग मैकेनिज्म के माध्यम से विशिष्ट अनुदैर्ध्य (लोंगिट्यूडिनल) और पार्श्व (लैटरल) वाहन अंतःक्रियाओं को मॉडल करके फ्रेम-स्तरीय फ्रीवे ट्रैफिक संघर्ष जोखिमों की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करता है, जिससे NGSIM डेटासेट पर उत्कृष्ट प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता प्राप्त होती है।

Mahshid Malazizi, Seyedmehdi Khaleghian, Mina Sartipi, Toru Hirano, Yunfei Xu, Hoang H. Nguyen2026-06-29
🤖 machine learning

PEBS: Per-rater Empirical-Bayes Shrinkage for RLHF Reward-Model Calibration

PEBS एक क्लोज्ड-फॉर्म, पोस्ट-हॉक एम्पेरिकल-बेयस श्रिंकेज एस्टीमेटर है जो प्रति-रेटर एफाइन कैलिब्रेटर्स को फिट करके और उन्हें जनसंख्या माध्य की ओर श्रिंक करके RLHF रिवॉर्ड मॉडलिंग में व्यक्तिगत एनोटेटर रेटिंग स्केल्स को कैलिब्रेट करता है, जिससे बेस रिवॉर्ड मॉडल को पुन: प्रशिक्षित किए बिना प्रेडिक्शन एरर में महत्वपूर्ण रूप से कमी आती है।

Arnav Raj2026-06-29
🤖 machine learning

Retroactive Advantage Correction: Closed-Form V-Trace Bias Correction for Delay-Aware RLHF

यह शोध पत्र रेट्रोएक्टिव एडवांटेज करेक्शन (RAC) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो विलंबित रिवॉर्ड सिग्नल्स को क्लिप्ड एडवांटेज रेसिडुअल्स के रूप में पुन: इंजेक्ट करके एसिंक्रोनस RLHF में पॉलिसी बायस को कम करती है, जिससे सैद्धांतिक रूप से निष्पक्षता बनाए रखते हुए धीमी फीडबैक चैनल्स के साथ कुशल प्रशिक्षण सक्षम होता है।

Arnav Raj2026-06-29
🤖 AI

Odyssey: Constructing Verifiable Local Truth-Preserving Foundation Models

यह शोध पत्र ODYSSEY को प्रस्तुत करता है, जो कान एक्सटेंशन (Kan extensions) के माध्यम से मॉड्यूलर "फाउंड्रीज़" (foundries) को संयोजित करके सत्यापन योग्य, स्थानीय सत्य-संरक्षण वाले फाउंडेशन मॉडल्स (foundation models) के निर्माण हेतु यूनिवर्सल फाउंड्री लर्निंग (Universal Foundry Learning) और फाउंड्री SQL (Foundry SQL) का उपयोग करने वाला एक श्रेणीगत ढांचा (categorical framework) है, जो कठोर तर्कसंगतता, निदान और विषम ज्ञान स्रोतों के एकीकरण को सक्षम बनाता है।

Sridhar Mahadevan2026-06-29
🤖 machine learning

Global Explanations for Multivariate Time Series Forecasting Models via KK-Order Markov Approximations

यह शोधपत्र KARMA को प्रस्तुत करता है, जो एक KK-क्रम मार्कोव सरोगेट मॉडल (surrogate model) का निर्माण करके मल्टीवेरिएट टाइम-सीरीज पूर्वानुमान मॉडलों के लिए वैश्विक स्पष्टीकरण (global explanations) उत्पन्न करने की एक नवीन विधि है, जो मौजूदा एट्रिब्यूशन तकनीकों की तुलना में टेम्पोरल डिपेंडेंसीज़ (temporal dependencies) को अधिक प्रभावी ढंग से कैप्चर करता है और कारण संरचनाओं (causal structures) को पुनर्प्राप्त करता है।

Amadeo Tunyi2026-06-29
🤖 machine learning

Training Observable Control Policies to Expose Agent State Through Actions

यह शोध पत्र स्वायत्त एजेंटों को ऐसी एक्शन पॉलिसियों को अपनाने के लिए सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) का उपयोग करने का प्रस्ताव देता है जो उनके आंतरिक राज्यों को अवलोकन योग्य व्यवहारों के माध्यम से स्वाभाविक रूप से प्रकट करती हैं, जिससे सख्त संचार बाधाओं के तहत भी नाममात्र के कार्य प्रदर्शन को बनाए रखते हुए प्रभावी अवस्था अनुमान और समन्वय सक्षम होता है।

Andres Enriquez Fernandez, John J. Bird2026-06-29
🤖 machine learning

COOPA: A Modular LLM Agent Architecture for Operations Research Problems

COOPA एक मॉड्यूलर LLM-एजेंट आर्किटेक्चर है जो पुनरावृत्ति-आधारित आत्मविश्वास मॉडलिंग (iterative confidence-based modeling), तत्व-स्तरीय प्रोवेनेंस स्पष्टीकरण (element-level provenance explanations) और मल्टी-सॉल्वर रूटिंग के माध्यम से ऑपरेशंस रिसर्च निर्णय सहायता को बढ़ाता है, जिससे विविध बेंचमार्क पर अत्याधुनिक सटीकता और व्याख्यात्मकता प्राप्त होती है।

Chuanhao Li, Xiaoan Xu, Dirk Bergemann, Ethan X. Fang, Yehua Wei, Zhuoran Yang2026-06-29
💬 NLP

Masked Language Flow Models

यह शोध पत्र मास्क्ड लैंग्वेज फ्लो मॉडल्स (MLFMs) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन आर्किटेक्चर है जो मौजूदा मास्क्ड डिफ्यूजन और फ्लो लैंग्वेज मॉडल्स की सीमाओं को दूर करने के लिए निरंतर फ्लो-आधारित जनरेशन को डिस्क्रीट टोकन मास्किंग के साथ जोड़ता है, जिससे डाउनस्ट्रीम लैंग्वेज टास्क के लिए स्केलेबल, कुशल और मल्टी-स्टेप रीजनिंग क्षमताएं सक्षम होती हैं।

Iskander Azangulov, Kianoosh Ashouritaklimi, Leo Zhang, Simon Vary, Patrick Rebeschini2026-06-29
🤖 machine learning

FoggyTrust: Robust Federated Learning with Hierarchical Trust Networks

FoggyTrust, FLTrust का एक पदानुक्रमित विस्तार (hierarchical extension) है जो डेटा विषमता (data heterogeneity) और वितरण बेमेल (distribution mismatches) को बेहतर ढंग से संभालने के लिए विश्वास गणना (trust computation) को फॉग नोड्स (fog nodes) तक स्थानीयकृत करके फेडरेटेड लर्निंग में मजबूती को बढ़ाता है, जिससे सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के सुरक्षा-महत्वपूर्ण परिदृश्यों में मौजूदा तरीकों की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्राप्त होता है।

Emmanuel Rassou, Tomas Gonzalez2026-06-29
🤖 machine learning

HybridCodec: Modeling Discrete and Continuous Representations for Efficient Speech Language Models

HybridCodec, टेम्पोरली कंप्रेस्ड डिस्क्रीट टोकन्स को डाइमेंशनलिटी-रिड्यूस्ड कंटीन्यूअस रेसिडुअल्स के साथ जोड़कर स्पीच लैंग्वेज मॉडल्स के लिए डिस्क्रीट ऑडियो रिप्रेजेंटेशन्स में होने वाले सूचना के नुकसान को संबोधित करता है, जिससे ऑटोरिग्र्रेसिव इन्फरेंस स्टेप्स को कम करते हुए स्पीकर कैरेक्टरिस्टिक रिटेंशन में सुधार होता है।

Artem Ploujnikov, Francesco Verdini, Samir Sadok, Mirco Ravanelli2026-06-29