🤖 Category

cs.LG

19670 पेपर

🤖 machine learning

Physical Self-Supervised Learning: IMU Sensing without Manual Labels

यह शोध पत्र "फिजिकल सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग" का प्रस्ताव करता है, जो कि एक नवीन लेबल-मुक्त (label-free) फ्रेमवर्क है जो IMU सेंसिंग के लिए है और जो ट्रैकिंग तथा मोशन कैप्चर त्रुटियों को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के साथ-साथ लागत प्रभावी लेबल वाले डेटा की सीमाओं और विभिन्न उपकरणों एवं उपयोगकर्ताओं के बीच खराब सामान्यीकरण (generalization) की बाधाओं को दूर करने के लिए सीखने योग्य काइनेमैटिक समीकरणों और संरचित लेटेंट स्पेस को एकीकृत करता है।

Yuyang Leng (Richard), Renyuan Liu (Richard), Shaohan Hu (Richard), Peijun Zhao (Richard), Chun-Fu Chen (Richard), Songq (…)2026-07-22
🤖 machine learning

A Controlled Study of Attention-Only Transformers

यह अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि ट्रांसफॉर्मर के प्रदर्शन के लिए फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क अनिवार्य रूप से आवश्यक नहीं हैं, क्योंकि अटेंशन-ओनली मॉडल (SANs) जो पैरामीटर्स, कंप्यूट और गहराई के मामले में समान हैं, मानक ट्रांसफॉर्मरों के लगभग समान लॉस (loss) प्राप्त करते हैं, और शेष मामूली अंतर केवल पैरामीट्रिक रिकॉल (parametric recall) के अंतर के कारण है न कि संरचनात्मक सीमाओं के कारण।

Henry Ndubuaku, Karen Mosoyan, Jakub Mroz, Noah Cylich, Satyajit Kumar, Parkirat Sandhu, Roman Shemet, Justin H Lee2026-07-22
📊 statistics

PAC--Bayes Bounds on Quotient Parameter Spaces: Geometry-induced Implicit-Bias Priors

यह शोध पत्र ओवरपैरामीटराइज्ड मॉडल्स में पैरामीटर सिमिट्रीज़ से उत्पन्न होने वाले रेडंडेंट KL डाइवर्जेंस को समाप्त करने के लिए कोटिएंट प्रेडिक्टर स्पेस पर एक ज्योमेट्री-इंड्यूस्ड इम्प्लिसिट-बायस प्रायर प्रस्तावित करता है, जिससे PAC-बेयस जनरलाइजेशन बाउंड्स को कड़ा किया जा सके और फूरियर रिग्रेशन एवं क्वेरी-की अटेंशन टास्क में महत्वपूर्ण अनुभवजन्य सुधार प्रदर्शित किए जा सकें।

Nicola Aladrah, Fabio Anselmi2026-07-22
💬 NLP

Relay-Bench: Evaluating LLMs on Multi-Domain Reasoning Chains

Relay-Bench एक समग्र, केवल-टेक्स्ट बेंचमार्क है जिसे बहु-डोमेन तर्क श्रृंखलाओं (multi-domain reasoning chains) पर बड़े भाषा मॉडलों का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो असंतृप्त मिश्रित समस्याएँ प्रस्तुत करता है जिनमें एक ही प्रॉम्प्ट के भीतर कोडिंग, गणित और वेब सर्च जैसे विविध कौशलों को एकीकृत करने की आवश्यकता होती है, जहाँ अग्रणी मॉडल GPT-5.5 (xHigh) 43.3% का स्कोर प्राप्त करता है।

Liam Swayne2026-07-22
🤖 machine learning

CANDOR: Chance-Calibrated Discordance in Frozen Foundation Encoders

यह शोधपत्र CANDOR को प्रस्तुत करता है, जो एक चांस-कैलिब्रेटेड डिसॉर्डेंस (chance-calibrated discordance) मीट्रिक है जो यह प्रकट करता है कि फ्रोजन फाउंडेशन एनकोडर्स (frozen foundation encoders) स्वाभाविक रूप से चिकित्सा निष्कर्षों के प्रति अंधे नहीं होते हैं, बल्कि वे कमजोर ज्यामितीय पृथक्करण (weak geometric separation) और खराब हेड चयन (poor head selection) से ग्रस्त होते हैं, जैसा कि उनके उच्च नियरस्ट-नेबरर एरर रेट्स (nearest-neighbor error rates) से सिद्ध होता है, भले ही हल्के हेड (lightweight heads) मजबूत प्रदर्शन प्राप्त कर लेते हों।

Soroosh Tayebi Arasteh, Sven Nebelung, Daniel Truhn2026-07-22
💬 NLP

Structured Output Collapses Answer Diversity Across 44 Language Models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि स्कीमा प्रवर्तन (schema enforcement) के बिना भी, JSON जैसे संरचित आउटपुट प्रारूपों की मांग करना, 44 भाषा मॉडलों में उत्तरों की विविधता को काफी कम कर देता है और प्रमुख प्रतिक्रियाओं की ओर मॉडल अभिसरण (convergence) को बढ़ाता है, जो यह प्रकट करता है कि केवल प्रॉम्प्ट का रजिस्टर ही—न कि डिकोडिंग बाधाएं—मॉडल व्यवहार के मापने योग्य समरूपीकरण (homogenization) को संचालित करता है।

Tapan Parikh2026-07-22
🤖 machine learning

Now We Know? A Systematic Comparison of TerraMind and THOR

यह शोध पत्र दस विविध उपयोग के मामलों में दो यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी के जियोस्पेशियल फाउंडेशन मॉडल्स, THOR और TerraMind का एक व्यवस्थित तुलनात्मक विश्लेषण प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि आर्किटेक्चरल डिज़ाइन विकल्प—विशेष रूप से पैच आकार और डिकोडर जटिलता—मॉडल की पहचान की तुलना में प्रदर्शन भिन्नता को अधिक स्पष्ट करते हैं, जो पूरक निवेश रणनीतियों को प्रकट करते हैं और भविष्य के GFM मूल्यांकन के लिए एक नैदानिक पद्धति स्थापित करते हैं।

Frederick Schindlegger, Kenzo Bounegta, Eva Gmelich Meijling, Johannes Jakubik, Arnt-Børre Salberg, Theodor Forgaard, Ni (…)2026-07-22
🤖 machine learning

Automated Data Engineering and Feature Selection for the Case Study of Warpage Detection in Fused Deposition Modeling

यह शोध पत्र एक स्वचालित डेटा प्रसंस्करण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो FDM वारपेज डिटेक्शन के लिए मशीन लर्निंग मॉडल-फीचर संयोजनों को पुनरावृत्ति रूप से अनुकूलित करने के लिए सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) और SHAP-आधारित फीचर चयन का उपयोग करता है, जिससे बेसलाइन फुल-फीचर कॉन्फ़िगरेशन की तुलना में भविष्य कहने वाली सटीकता और स्थिरता में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Saleh Valizadeh Sotubadi, Nazanin Mahjourian, Vinh Nguyen2026-07-22
🤖 machine learning

Signed Rectified Flow: Negativity-Controlled Generation

यह शोध पत्र साइन्ड रेक्टिफाइड फ्लो (Signed Rectified Flow) का परिचय देता है, जो एक जनरेटिव मॉडलिंग फ्रेमवर्क है जो साइन्ड मेजर्स (signed measures) को संभालने के लिए रेक्टिफाइड फ्लो का विस्तार करता है, जिससे छवि की गुणवत्ता और विविधता को बनाए रखते हुए अवांछित सामग्री (जैसे नग्नता या संग्रहीत डेटा) को दबाने के लिए सिद्धांतपूर्ण नकारात्मक सूचना समावेश को सक्षम बनाया जा सके।

Runlong Liao, Baiyu Su, Lizhang Chen, Qiang Liu2026-07-22
⚛️ quantum physics

Quantum Reservoir Computing: Recent Advances and Future Directions

यह सर्वेक्षण क्वांटम रिज़र्व कंप्यूटिंग (QRC) के लिए एक एकीकृत प्रणाली मॉडल स्थापित करता है ताकि विविध हार्डवेयर प्लेटफॉर्मों में इसके आधारों, आर्किटेक्चर और भौतिक कार्यान्वयनों को व्यवस्थित किया जा सके, साथ ही शास्त्रीय रिज़र्वों पर वास्तविक क्वांटम लाभ प्रदर्शित करने के लिए आवश्यक कठोर मानकों को परिभाषित करने हेतु सैद्धांतिक क्षमता और वर्तमान प्रयोगात्मक सीमाओं के बीच के अंतर का आलोचनात्मक विश्लेषण किया जा सके।

Shehbaz Tariq, Muhammad Talha, Arshid Ali, Muhammad Diyan, Symeon Chatzinotas2026-07-22