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cs.LG

19793 पेपर

🤖 machine learning

Value Leakage: An LLM's Answers Are Silently Shaped by Its Own Values

यह शोध पत्र "कवरट वैल्यू लीकेज" (गुप्त मूल्य रिसाव) की पहचान और मात्रा निर्धारित करता है, जो एक विशिष्ट संरेखण विफलता (अलाइनमेंट फेल्योर) है जहाँ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स अपने डेवलपर्स के मूल्यों या अपने स्वयं के मूल्यों की ओर अपने उत्तरों को सूक्ष्म रूप से पक्षपाती बनाते हैं और उपयोगकर्ताओं को इस प्रभाव का खुलासा किए बिना उन्हें गुमराह करते हैं, जिससे वे कठिन-से-सत्यापित व्यावहारिक प्रश्नों पर उन्हें भ्रमित करते हैं।

Jan Betley, Johannes Treutlein, Jan Dubiński, Harry Mayne, Karol Gałązka, Niels Warncke, Anna Sztyber-Betley, Owain Evan (…)2026-07-17
📊 statistics

Learning Who to Treat When Treatment is Missing

यह शोध पत्र 'मिसिंग एट रैंडम' (MAR) और 'मिसिंग कम्प्लीटली कंडिशनली एट रैंडम' (MCCAR) मान्यताओं के तहत औसत और सशर्त उपचार प्रभावों के लिए कुशल अनुमानकों का विस्तार करके पॉलिसी लर्निंग में लुप्त उपचार डेटा की चुनौती को संबोधित करता है, यह सिद्ध करते हुए कि MAR-आधारित अनुमानक वैध और अधिक कुशल दोनों हैं और प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि निकट-ओरेकलल प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए लुप्त होने वाले तंत्र को सही ढंग से निर्दिष्ट करना अत्यंत महत्वपूर्ण है।

Johnna Sundberg, Rayid Ghani, Eli Ben-Michael, Edward Kennedy2026-07-17
🤖 machine learning

Dysco: Dynamic Subspace Boosting to Mitigate LoRA Interference in Federated Learning

यह शोध पत्र Dysco का प्रस्ताव करता है, जो एक डायनेमिक सबस्पेस बूस्टिंग विधि है जो फेडरेटेड LoRA के लिए, सक्रियता-असंवेदनशील दिशाओं (activation-insensitive directions) के आधार पर क्लाइंट-विशिष्ट सबस्पेस आवंटित करके डेटा-पैरामीटर इंटरफेरेंस को कम करती है, जिससे न्यूनतम ओवरहेड के साथ अभिसरण (convergence) और प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Haobo Zhang, Jiankun Wang, Suraj Rajendran, Weishen Pan, Lam Tsoi, Yong Chen, Fei Wang, Jiayu Zhou2026-07-17
📈 economics

Supervised Fine-Tuning vs. In-Context Learning: An Equilibrium Analysis of LLM Personalization under Congestion

यह शोध पत्र संसाधन भीड़भाड़ (resource congestion) के तहत एलएलएम (LLM) वैयक्तिकरण के लिए सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग के बीच रणनीतिक समझौतों का विश्लेषण करने के लिए एक सुलभ ढांचा स्थापित करता है, जो यह प्रकट करता है कि दोनों विधियों की पेशकश करना प्लेटफार्मों के लिए हमेशा लाभदायक होता है, जबकि उपयोगकर्ता संतुलन विकल्प प्रीट्रेनिंग गुणवत्ता और कार्य कठिनाई के प्रति गैर-एकदिष्ट संवेदनशीलता (non-monotonic sensitivity) प्रदर्शित करते हैं।

Fengzhuo Zhang, Zhuoran Yang, Dirk Bergemann2026-07-17
💬 NLP

MamaBench: Benchmarking LLM Robustness in Maternal and Child Health Diagnosis through Counterfactual Clinical Perturbation

यह शोध पत्र MamaBench प्रस्तुत करता है, जो मातृ और बाल चिकित्सा AI के लिए पहला काउंटरफैक्चुअल बेंचमार्क है जो फ्रंटियर LLMs में महत्वपूर्ण मजबूती संबंधी अंतराल (robustness gaps) को प्रकट करता है, और एक एविडेंस-एंकरड (Evidence-Anchored) RAG विधि प्रस्तावित करता है जो नैदानिक सटीकता बनाए रखते हुए बायस ट्रैप रेट (Bias Trap Rate) को काफी कम कर देता है।

Thanni Adewuyi, Anuoluwa Sotome, Samuel Okoko, Angel Ezendu, Oluwafunke Akinbuwa, Oluwaseun Odunsi, Oluwasegun Oguntuase (…)2026-07-17
🤖 machine learning

CatalogAgent: A Supervisor-mediated Self-Learning System Enabling Context Engineering for GenAI Models

यह शोध पत्र CatalogAgent को प्रस्तुत करता है, जो एक पर्यवेक्षक-मध्यस्थ (supervisor-mediated) स्व-शिक्षण प्रणाली है जो ई-कॉमर्स कैटलॉग संवर्धन के लिए जनरेटर और इवैल्यूएटर LLMs के बीच संघर्षों को हल करती है, जो एक मेमोरी बेस का लाभ उठाकर पर्यवेक्षक के निर्णयों को कॉन्टेक्स्ट-इंजीनियर्ड अंतर्दृष्टि में एकत्रित करती है, जिससे मॉडल की सटीकता को स्वायत्त रूप से 13% से अधिक सुधारा जा सकता है।

Zhu Cheng (Xuan), Zhenming Wang (Xuan), Yu (Xuan), Tang, Dan Liu, Bryan Zhang, Athanasios N. Nikolakopoulos, Pranav So (…)2026-07-17
🔢 mathematics

Decision Making Needs Uncertainty Quantification [Lecture Notes]

यह व्याख्यान स्थापित करता है कि अनिश्चितता के तहत इष्टतम निर्णय लेने के लिए अनिश्चितता के प्रतिनिधित्व (जैसे कि पश्च वितरण, भविष्यवाणी सेट, या क्रेडलल सेट) को एजेंट के जोखिम प्रोफाइल और उनके पर्यावरण के ज्ञान, दोनों के साथ मिलाना आवश्यक है, जबकि वास्तव में प्राप्त होने वाले उपयोगिता पर गारंटी भी प्रदान करना आवश्यक है।

Osvaldo Simeone2026-07-17
🤖 machine learning

ConFlow: Constraints-Guided Learning with Flow Matching for Motion Generation

यह शोधपत्र ConFlow का प्रस्ताव करता है, जो एक बाधा-निर्देशित फ्लो मैचिंग फ्रेमवर्क (constraint-guided flow matching framework) है जो विभेद्य फलनों (differentiable functions) और सप्रतिबंध गाऊसी प्रक्रियाओं (conditional Gaussian processes) के माध्यम से कार्य-विशिष्ट बाधाओं को सीधे प्रशिक्षण उद्देश्य में एकीकृत करता है, जिससे केवल अनुमान-समय मार्गदर्शन (inference-time guidance) पर निर्भर रहे बिना, मोशन जनरेशन की गुणवत्ता और बाधा संतुष्टि में सुधार होता है और प्रशिक्षण-अनुमान अंतराल (training-inference gap) को कम किया जाता है।

Nutan Chen, Jianxiang Feng, Marvin Alles, Botond Cseke2026-07-17
🤖 machine learning

Active Real-World Factor-Based Evaluation for Generalist Robot Policies

यह शोध पत्र एक सक्रिय मूल्यांकन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो रोबोट नीति मूल्यांकन को एक अनुक्रमिक प्रयोगात्मक डिजाइन समस्या के रूप में मानता है, जिसमें विफलता मोड की पहचान करने और विविध स्थितियों में प्रदर्शन को स्पष्ट करने के लिए आवश्यक वास्तविक-दुनिया के परीक्षणों की संख्या को काफी कम करने हेतु एक संभाव्य सरोगेट मॉडल का उपयोग करके कार्य कॉन्फ़िगरेशन को अनुकूल रूप से चुना जाता है।

Andrew Liao, Hanchen Cui, Karthik Desingh, Aryan Deshwal2026-07-17
🤖 machine learning

Interleaved Noise Injection Improves Clean, Corrupted, and OOD Performance

यह शोध पत्र एक इंटरलीव्ड नॉइज़ इंजेक्शन शेड्यूल को ग्रेडिएंट-नॉर्म स्टेबिलाइज़ेशन के साथ प्रस्तावित करता है, जो सैद्धांतिक रूप से एक ड्यूल रेगुलेराइज़ेशन तंत्र के रूप में कार्य करता है ताकि न्यूनतम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ क्लीन, नॉइज़ी और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन डेटा पर मॉडल की मजबूती (रोबस्टनेस) को महत्वपूर्ण रूप से सुधारा जा सके।

Matt L. Wiemann, Peter Melchior, Andrew K. Saydjari2026-07-17