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cs.LG

22037 पेपर

🤖 machine learning

Closed-Loop CO2 Storage Control With History-Based Reinforcement Learning and Latent Model-Based Adaptation

यह शोध पत्र एक क्लोज्ड-लूप CO2 भंडारण नियंत्रण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो तैनात वेल-लेवल डेटा के साथ 'नियर-प्रिविलेज्ड' प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए हिस्ट्री-कंडीशन्ड रिइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करता है, जिसे एक लेटेंट मॉडल-आधारित अनुकूलन रणनीति के साथ जोड़ा गया है जो बार-बार ऑनलाइन हिस्ट्री मैचिंग की आवश्यकता के बिना असामान्य परिचालन परिदृश्यों के लिए नियंत्रकों को कुशलतापूर्वक रिट्यून करती है।

Sofianos Panagiotis Fotias, Vassilis Gaganis2026-06-26
🤖 machine learning

LLMTabBench: Evaluating LLMs on Binary Tabular Classification From Zero to Few Shots

यह शोध पत्र LLMTabBench प्रस्तुत करता है, जो यह दर्शाता है कि जहाँ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) ज़ीरो-शॉट टैबुलर क्लासिफिकेशन में अत्यधिक प्रतिस्पर्धी हो सकते हैं, वहीं पूर्व ज्ञान के साथ संघर्ष और एक विशिष्ट डेटा जटिलता सीमा से परे प्रभावशीलता में गिरावट के कारण अतिरिक्त फ्यू-शॉट उदाहरणों के साथ उनका प्रदर्शन अक्सर कम हो जाता है।

Daria Grushina, Kseniia Kuvshinova, Alina Kostromina, Aziz Temirkhanov, Mile Mitrovic, Dmitry Simakov2026-06-26
💬 NLP

Context Recycling for Long-Horizon LLM Inference

यह शोध पत्र ContextForge को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी प्रणाली है जो संरचित क्वेरी जनरेशन, बाहरी मेमोरी रिट्रीवल और नियंत्रित सिंथेसिस के माध्यम से कार्य-प्रासंगिक जानकारी को पुनर्चक्रित (recycle) करके लॉन्ग-होरिज़न LLM इन्फरेंस को बेहतर बनाती है, जिससे बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो या मॉडल रिट्रेनिंग की आवश्यकता के बिना टोकन खपत को कम किया जाता है और सटीकता बनाए रखी जाती है।

Derek Thomas2026-06-26
💻 computer science

The Open Source Economic Index of AI Adoption and Capability

यह शोध पत्र एक ओपन-सोर्स आर्थिक सूचकांक प्रस्तुत करता है जो व्यवसायों में एआई (AI) अपनाने को मापने के लिए सार्वजनिक उपयोगकर्ता-एलएलएम (LLM) चैट डेटा और O*NET कार्यों का लाभ उठाता है, जबकि साथ ही एक बेंचमार्क प्रणाली के माध्यम से एआई क्षमताओं का मूल्यांकन करता है जो यह प्रकट करता है कि किमी-के2.5 (Kimi-k2.5) जैसे मॉडल उच्च-स्तरीय वर्कफ़्लो तो निष्पादित कर सकते हैं लेकिन अक्सर सूक्ष्म विवरणों में संघर्ष करते हैं।

Seamus Somerstep, Aritra Guha, Divesh Srivastava, Yuekai Sun2026-06-26
💻 computer science

Dot-Flik: A Scalable Edge AI Architecture for Distributed Insect Monitoring

यह शोध पत्र डॉट-फ्लिक (Dot-Flik) प्रस्तुत करता है, जो वितरित कीट निगरानी के लिए एक स्केलेबल एज एआई आर्किटेक्चर है, जो डेटा ट्रांसमिशन और ऊर्जा खपत को कम करने के लिए मोशन-इन्फॉर्म्ड फ्रेम फ़िल्टरिंग का उपयोग करता है, जिससे केंद्रीकृत प्रसंस्करण पर निर्भर रहे बिना कम लागत वाले हार्डवेयर पर लागत प्रभावी, वास्तविक समय की जैव विविधता ट्रैकिंग सक्षम होती है।

Mattia Consani, Denisa-Andreea Constantinescu, Åse Håtveit, Titus Venverloo, Fabio Duarte, Carlo Ratti, David Atienza2026-06-26
🤖 machine learning

Physics-guided Convolutional Neural Network for Domain Growth Prediction in Systems with Conserved Kinetics

यह शोधपत्र एक अटेंशन-आधारित, भौतिकी-निर्देशित कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क को एक कुशल सरोगेट मॉडल के रूप में प्रस्तावित करता है जो भौतिक संरक्षण नियमों को बनाए रखते हुए सीन-हिलियर्ड समीकरण द्वारा नियंत्रित द्विआधारी मिश्रणों के दीर्घकालिक सूक्ष्म संरचनात्मक विकास और डोमेन वृद्धि की सटीक भविष्यवाणी करता है।

Vijay Yadav, Madhu Priya, Manish Dev Shrimali, Prabhat K. Jaiswal2026-06-26
💻 computer science

Reinforcement Learning Enables Autonomous Microrobot Navigation and Intervention in Simulated Blood Capillaries

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि रक्त केशिकाओं के एक उच्च-सटीकता वाले सिमुलेशन में प्रशिक्षित डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंट, जिसमें यथार्थवादी हाइड्रोडायनामिक्स और लाल रक्त कोशिका गतिशीलता शामिल है, बिना पुनर्र्वश प्रशिक्षण (रिट्रेनिंग) के जटिल संवहनी नेटवर्क में स्वायत्त रूप से नेविगेट कर सकते हैं और प्रभावी ढंग से लक्षित प्रवाह हस्तक्षेप (फ्लो इंटरवेंशन) कर सकते हैं।

Jannik Drotleff, Samuel Tovey, Paul Hohenberger, Christoph Lohrmann, Julian Hoßbach, Konstantin Nikolaou, Christian Holm2026-06-26
🤖 machine learning

\chisao{}: A GPU-Native Parallel Optimizer for Multimodal Black-Box Functions via Convergence-Anticonvergence Oscillation

यह शोध पत्र \chisao{} को प्रस्तुत करता है, जो एक GPU-नेटिव समानांतर ऑप्टिमाइज़र है जो उच्च-आयामी मल्टीमॉडल ब्लैक-बॉक्स फलनों पर 100% मोड रिकवरी प्राप्त करने के लिए अभिसरण-अप्रतिअभिसरण दोलन (convergence-anticonvergence oscillation) तंत्र और अनुकूलित रीसीडिंग रणनीतियों का उपयोग करता है, जो CPU बेसलाइन की तुलना में 39× तक की गति वृद्धि प्रदान करता है।

Ira Wolfson2026-06-26
🤖 machine learning

Neural Architecture Search for Generative Adversarial Networks: A Comprehensive Review and Critical Analysis

यह शोध पत्र जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क्स (Generative Adversarial Networks) पर लागू न्यूरल आर्किटेक्चर सर्च (Neural Architecture Search) विधियों की एक व्यापक समीक्षा और आलोचनात्मक विश्लेषण प्रदान करता है, जो मौजूदा दृष्टिकोणों को वर्गीकृत करता है, उनके प्रदर्शन और सीमाओं का मूल्यांकन करता है, और इस क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए भविष्य की अनुसंधान दिशाओं को रेखांकित करता है।

Abrar Alotaibi, Moataz Ahmed2026-06-26