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🤖 machine learning

Short-Term Electricity Demand Forecasting for New England Using a Hybrid Transformer-XGBoost Framework with Weather, Calendar, and COVID-19 Indicators

यह शोध पत्र न्यू इंग्लैंड में अल्पकालिक बिजली की मांग के पूर्वानुमान के लिए एक हाइब्रिड ट्रांसफॉर्मर-XGBoost ढांचे का प्रस्ताव करता है जो, कोविड-19 संकेतकों को शामिल करने और उच्च सटीकता प्राप्त करने के बावजूद, यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे महामारी संबंधी लक्षण अंततः परीक्षण प्रदर्शन को खराब कर देते हैं क्योंकि वे व्यवहारिक अनुकूलन होने के बाद पुराने महामारी प्रतिरूपों के प्रति ओवरफिटिंग को बढ़ा देते हैं।

Reza Ghanavati, Behrooz Mosallaei2026-06-23
🤖 machine learning

Learning through Internalization

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे न्यूरल नेटवर्क, विशेष रूप से ट्रांसफॉर्मर, पेरिटी (parity) और सेमीऑटोमेटा सिमुलेशन (semiautomata simulation) जैसे जटिल कार्यों को सीखने की सुविधा के लिए चेन-ऑफ-थॉट (chain-of-thought) जैसी स्पष्ट कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाओं को अपने वेट्स (weights) में आत्मसात करते हैं, और साथ ही यह भी प्रकट करता है कि यह प्रक्रिया एक ऐसे ट्रेड-ऑफ (trade-off) की ओर ले जाती है जहाँ आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन (out-of-distribution) प्रदर्शन में गिरावट आती है।

Nikolaos Tsilivis, Nirmit Joshi, Marko Medvedev, Julia Kempe, Nati Srebro2026-06-23
🤖 machine learning

Grouped Query Experts: Mixture-of-Experts on GQA Self-Attention

यह शोध पत्र ग्रुपड क्वेरी एक्सपर्ट्स (GQE) का प्रस्ताव करता है, जो ग्रुपड-क्वेरी अटेंशन पर लागू एक मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स लेयर है जो की-वैल्यू हेड्स को डेंस रखते हुए प्रति टोकन क्वेरी-हेड एक्सपर्ट्स के एक उपसमूह को गतिशील रूप से चुनता है, जिससे डाउनस्ट्रीम सटीकता से समझौता किए बिना सक्रिय गणना को कम किया जाता है और दक्षता में सुधार किया जाता है।

Vishesh Tripathi, Abhay Kumar2026-06-23
🤖 machine learning

Right Knowledge, Wrong Answer: Test-Time Steering for Temporal Fact Conflicts in Open-Weight Language Models

यह शोध पत्र टेम्पोरल अट्रैक्टर स्टीयरिंग (TAS) को प्रस्तुत करता है, जो एक टेस्ट-टाइम हस्तक्षेप विधि है जो ओपन-वेट लैंग्वेज मॉडल्स में पैरामीट्रिक टेम्पोरल संघर्षों का पता लगाती है और उन्हें हल करती है, जो हिडन स्टेट्स को नए तथ्यों की ओर निर्देशित करके बिना रिट्रेनिंग या बाहरी रिट्रीवल के महत्वपूर्ण उत्तर सुधार दर प्राप्त करती है।

Elias Hossain, Sourav Saha, Umesh Chandra Biswas, Sanjeda Sara Jennifer2026-06-23
📈 economics

Equilibrium with Internal Transfers

यह शोध पत्र सेल्फ-एनफोर्सिंग ट्रांसफर इक्विलिब्रियम (SETE) और मीडिएटेड SETE (M-SETE) को प्रस्तुत करता है, जो संवर्धित खेलों में सामाजिक रूप से इष्टतम परिणामों को नैश इक्विलिब्रियम के रूप में बनाए रखने के लिए बजट-संतुलित आंतरिक हस्तांतरणों का उपयोग करने वाले दो तंत्र हैं, जिससे मानक नैश इक्विलिब्रियम की कल्याणकारी और गणनात्मक सीमाओं पर विजय प्राप्त होती है।

Mingyang Liu, Gabriele Farina, Asuman Ozdaglar2026-06-23
🤖 machine learning

Detecting Satellites in Radio-Frequency Data via Semi-Supervised Learning

यह शोध पत्र रेडियो-फ्रीक्वेंसी डेटा में उपग्रहों का पता लगाने और उन्हें वर्गीकृत करने के लिए एक अर्ध-पर्यवेक्षित (semi-supervised) वर्कफ़्लो प्रस्तुत करता है जो सीमित लेबल वाले डेटासेट और परिवर्तनशील आरएफ (RF) स्थितियों की चुनौतियों से निपटने के लिए ऑटोमैटिक मॉडल डिटरमिनेशन (NMFk) के साथ नॉन-नेगेटिव मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन और विशेषज्ञ-निर्देशित क्लस्टर इंटरप्रिटेशन को जोड़ता है।

Cade W. Trotter, Maksim E. Eren, Justin C. Holmes, J. Brent Parham, David Ewing, Boian S. Alexandrov, Gian Luca Delzanno2026-06-23
🤖 machine learning

Physics-Guided Fully Convolutional Spatiotemporal Learning Toward Digital-Twin-Enabled Microstructure Evolution Prediction

यह शोध पत्र एक भौतिकी-निर्देशित पूर्णतः कनवल्शनल स्थानिक-कालिक शिक्षण ढांचे (fully convolutional spatiotemporal learning framework) को प्रस्तुत करता है जो सूक्ष्म संरचना विकास (microstructure evolution) के पूर्वानुमानों की सटीकता, स्थिरता और भौतिक निरंतरता को बढ़ाने के लिए प्रशिक्षण उद्देश्य में शासी भौतिक समीकरणों को एकीकृत करता है, जिससे यह डिजिटल-ट्विन-सक्षम सामग्री डिजाइन के लिए एक विश्वसनीय सरोगेट के रूप में कार्य करता है।

Michael Trimboli, Wenxi Liu, Xianqi Li2026-06-23
💬 NLP

The Metanym Game: A Self-Contained, Self-Consistent LLM Peer-Community Benchmark for Structural Intelligence

यह शोधपत्र मेटानिम गेम (Metanym Game) का परिचय देता है, जो एक स्व-निहित बेंचमार्क है जो एक प्रतिस्पर्धी, संदूषण-प्रतिरोधी शब्द खेल के माध्यम से LLMs की संरचनात्मक बुद्धिमत्ता का मूल्यांकन करता है जहाँ मॉडल सामग्री उत्पन्न करते हैं और सहकर्मी-समीक्षा (peer-review) करते हैं, जो रेटिंग मैट्रिसेस के एक नवीन स्पेक्ट्रल विश्लेषण का उपयोग करके निश्चित परीक्षण सेटों या ओरेकल मॉडलों पर निर्भर किए बिना तथ्यात्मक सटीकता और निर्णायक सक्षमता को एक साथ मापता है।

David Nordfors2026-06-23
🤖 AI

Agentic Time Machine as an Infrastructure for Future-Event Forecasting

यह शोध पत्र एजेंटिक टाइम मशीन (Agentic Time Machine) का परिचय देता है, जो पूर्वानुमान लगाने वाले एजेंटों के कुशल और यथार्थवादी मूल्यांकन को सक्षम करने के लिए ऐतिहासिक वेब अवस्थाओं (historical web states) का पुनर्निर्माण करने वाला एक इंफ्रास्ट्रक्चर है, साथ ही एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क भी प्रस्तुत करता है जो रेट्रोस्पेक्टिव बेंचमार्क और लाइव फ्यूचरएक्स (FutureX) लीडरबोर्ड दोनों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Jingyi Chai, Bingyang Zheng, Xiangrui Liu, Hao Lu, Zihang Zhou, Tianchen Wang, Kemeng Zhang, Siheng Chen2026-06-23
🤖 AI

LK Jam: System Architecture and Implementation of a Real-Time Human-AI Interactive Music Generation System using Role-Aware GRU

यह शोध पत्र LK_Jam प्रस्तुत करता है, जो एक वास्तविक समय (real-time), द्वि-दिशीय (bidirectional) मानव-AI संगीत निर्माण प्रणाली है जो कम-विलंबता (low-latency), गतिशील संगीतमय परस्पर क्रिया प्राप्त करने के लिए एक रोल-अवेयर (role-aware) GRU को लॉक-मुक्त, ज़ीरो-एलोकेशन (zero-allocation) C++ आर्किटेक्चर के साथ जोड़ता है, जबकि लाइव ऑडियो वातावरण में सुदृढ़ प्रदर्शन सुनिश्चित करता है।

Yakun Liu, Zhiyu Jin, Dong Liu, Hai Luan2026-06-23