cs.LG पेपर | Gist.Science

Structured Representation Learning with Locally Linear Embeddings and Adaptive Feature Fusion

संरचित मैनिफोल्ड्स (structured manifolds) और अनुकूली गेटिंग (adaptive gating) के तंत्रिका वैज्ञानिक सिद्धांतों से प्रेरित, यह शोध पत्र एक नवीन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो डायनेमिक्स-विशिष्ट और रिवॉर्ड-विशिष्ट विशेषताओं को अलग करने और उन्हें गतिशील रूप से संलयित करने के लिए स्थानीय रैखिक एम्बेडिंग (locally linear embeddings) और एक अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करता है, जिससे बेंचमार्क कार्यों पर सीखने की दक्षता और प्रदर्शन में सुधार होता है।

Somjit Nath, Jackson J Cone, Derek Nowrouzezahrai, Samira Ebrahimi Kahou2026-06-19

💻 computer science

SFT Overtraining Predicts Rank Inversion via Entropy Collapse Under RLVR

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि अत्यधिक सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) रोलआउट वितरण को संकुचित कर सकती है, जिससे एंट्रॉपी कोलैप्स (entropy collapse) होता है जो ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (GRPO) प्रशिक्षण में रैंक इनवर्जन और प्रदर्शन में गिरावट का कारण बनता है, एक ऐसा विफलता मोड जिसे प्री-आरएल (pre-RL) एंट्रॉपी और प्रारंभिक GRPO डायनेमिक्स की निगरानी करके अनुमानित और कम किया जा सकता है।

Siddharth Aphale, Kelly Liu2026-06-19

💻 computer science

Beyond AHI: An Interpretable Causal-Discovery-Guided Framework for Sleep Recovery in Connected Health

यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक, कारण-खोज-निर्देशित (causal-discovery-guided) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो मल्टीमॉडल पॉलीसोम्नोग्राफी डेटा से एक पदानुक्रमित स्लीप रिकवरी स्कोर (Sleep Recovery Score) व्युत्पन्न करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि यह नया मीट्रिक पारंपरिक एपनिया-हाइपोपनिया इंडेक्स (AHI) की तुलना में रोगी-रिपोर्ट किए गए रिकवरी परिणामों के साथ 2.5 गुना अधिक मजबूती से संरेखित होता है और कनेक्टेड हेल्थ प्रौद्योगिकियों के अनुकूल है।

Saba A. Farahani, Elahe Khatibi, Manoj Vishwanath, Amir M. Rahmani, Hung Cao2026-06-19

💻 computer science

Concept Modulation Models: A Unified Framework for Identifiability and Extrapolation

यह शोध पत्र कॉन्सेप्ट मॉड्यूलेशन मॉडल्स (CMMs) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो एट्रिब्यूट पोटेंशियल्स (attribute potentials) का लाभ उठाकर बीजगणितीय मानदंड (algebraic criteria) प्राप्त करने के माध्यम से कंडीशनल लेटेंट वेरिएबल मॉडल्स में आइडेंटिफिएबिलिटी (identifiability) और एक्सट्रपलेशन (extrapolation) को सिद्ध करने के लिए एक सामान्य तंत्र स्थापित करता है, जो मौजूदा मॉडल-विशिष्ट परिणामों को समाहित और पुन: प्राप्त करता है।

Soheun Yi, Yizhou Lu, Chandler Squires, Pradeep Ravikumar2026-06-19

💻 computer science

PSyGenTAB: A Privacy-Preserving Framework for Synthetic Clinical Tabular Data Generation via Constrained Optimization

PSyGenTAB एक गोपनीयता-संरक्षित जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो ऑगमेंटेड लैग्रेंजियन मेथड के माध्यम से कंस्ट्रेंड ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है ताकि सिंथेटिक क्लिनिकल टैबुलर डेटा उत्पन्न किया जा सके जो सख्त गोपनीयता सुरक्षा और डाउनस्ट्रीम मेडिकल एआई कार्यों के लिए आवश्यक क्लिनिकल पैटर्न एवं उपयोगिता के संरक्षण के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाता है।

Arshia Ilaty, Hossein Shirazi, Manasi Chitale, Kedar Hegde, Dhanalakshmi Ramesh, Rashmi S. Manjunath, Amir Rahmani, Haja (…)2026-06-19

💻 computer science

Compact Geometric Representations of Hierarchies

यह शोध पत्र पदानुक्रमित डेटा (hierarchical data) में कॉम्पैक्ट रीचेबिलिटी एम्बेडिंग्स (compact reachability embeddings) के लिए सैद्धांतिक गारंटी स्थापित करता है, जो यह सिद्ध करता है कि निर्देशित वृक्षों (directed trees) को स्थिर आयाम 3 में और ट्रेewidth $t$ वाले सामान्य ग्राफों को $O(t \log n)$ आयामों में दर्शाया जा सकता है, साथ ही मिलान करने वाले निचली सीमाओं (lower bounds) का प्रावधान करता है और वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर व्यावहारिक प्रभावकारिता का प्रदर्शन करता है।

Prashant Gokhale, Piotr Indyk, Yuhao Liu, Sandeep Silwal, Tony Chang Wang, Haike Xu2026-06-19

💻 computer science

Evaluating Prompting-Based Defenses Against Domain-Camouflaged Injection Attacks

यह शोध पत्र तीन मॉडल परिवारों और परिनियोजन डोमेन में डोमेन-छद्म इंजेक्शन हमलों के विरुद्ध पांच प्रॉम्प्टिंग-आधारित रक्षा प्रणालियों का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया कि पुनर्प्राप्त सामग्री का पैराफ्रेसिंग (वाक्य रूपांतरण) सबसे सुसंगत रूप से प्रभावी रणनीति है, हालांकि रक्षा की प्रभावकारिता अत्यधिक मॉडल-निर्भर बनी रहती है और वित्तीय परिदृश्यों में जोखिमों को पूरी तरह से समाप्त करने में विफल रहती है।

Aaditya Pai2026-06-19

💻 computer science

Effects of sparsity and superposition on loss in simple autoencoders

यह शोध पत्र विरल इनपुट (sparse inputs) वाले सरल ऑटोएनकोडर्स में सुपरपोजिशन की घटना का गणितीय विश्लेषण करता है, जो L2 पुनर्निर्माण हानि (reconstruction loss) के लिए सटीक ऊपरी और निचली सीमाएँ प्रदान करते हुए यह कठोरता से समझाता है कि कैसे न्यूरल नेटवर्क अलग-अलग विशेषताओं को कम-आयामी स्थानों में गैर-लंबवत दिशाओं (non-orthogonal directions) के रूप में प्रदर्शित करके डेटा को संकुचित करते हैं।

Mriganka Basu Roy Chowdhury, Eric McLaughlin Weiner2026-06-19

💻 computer science

Correcting Sensor-Induced Distribution Drift with Wasserstein Adversarial Learning

यह शोध पत्र एक Wasserstein-GAN-प्रेरित अनसुपरवाइज्ड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सेंसर-प्रेरित वितरण ड्रिफ्ट्स को ठीक करने के लिए भौतिक रूप से व्याख्या योग्य कैलिब्रेशन ट्रांसफॉर्मेशन सीखता है, जो टॉय मॉडल्स और हाई-ग्रैनुलैरिटी कैलोरीमीटर सिमुलेशन दोनों में एजिंग पैरामीटर्स को सफलतापूर्वक रिकवर करने और डेटा क्वालिटी को बहाल करने में सफल रहा है।

Saraa Ali, Vladimir Bocharnikov, Fedor Ratnikov, Mikhail Hushchyn, Artem Ryzhikov, Denis Derkach2026-06-19

💻 computer science

Optimizing Lithium Production Decisions under Geological, Demand, and Pricing Uncertainties: A POMDP Framework for Multi-Objective Decision Making

यह शोध पत्र एक पार्शियली ऑब्जर्वेबल मार्कोव डिसीजन प्रोसेस (POMDP) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो भूगर्भीय, मांग और मूल्य निर्धारण अनिश्चितताओं के तहत लिथियम उत्पादन निर्णयों को अनुकूलित करने के लिए निष्कर्षण प्रौद्योगिकियों और खनन समय का गतिशील रूप से चयन करता है, जो विभिन्न मूल्य निर्धारण परिदृश्यों में उच्च मांग पूर्ति और संतुलित आर्थिक-पर्यावरणीय परिणामों को प्राप्त करने में मानव-प्रेरित ह्यूरिस्टिक्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Anna C. Edmonds, Mansur M. Arief, Robert J. Moss, Mykel J. Kochenderfer, Jef Caers2026-06-19

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