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💻 computer science

Compute Efficiency and Serial Runtime Tradeoffs for Stochastic Momentum Methods

यह शोध पत्र स्टोकेस्टिक मोमेंटम विधियों के लिए सीरियल रनटाइम और कंप्यूट दक्षता के बीच के ट्रेडऑफ पर परिमित-आयामी निचली सीमाएं स्थापित करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि हेवी बॉल (Heavy Ball) रनटाइम को कम करने के लिए बड़े बैच-साइज विंडो में SGD-स्तर की दक्षता बनाए रखता है, नेस्टरोव का एक्सेलेरेटेड SGD (Nesterov's Accelerated SGD) तेजी से घटते स्पेक्ट्रा के लिए बेहतर छोटे-बैच दक्षता प्रदान करता है, जो बैच साइज बढ़ने के साथ घटते प्रतिफल की कीमत पर होता है।

Depen Morwani, Alexandru Meterez, Pranav Nair, Sham Kakade2026-06-19
💻 computer science

AGDN: Learning to Solve Traveling Salesman Problem with Anisotropic Graph Diffusion Network

यह शोध पत्र एनिसोट्रोपिक ग्राफ डिफ्यूजन नेटवर्क (AGDN) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ग्राफ न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क है जो मिक्सस्कोर (MixScore) ट्रांजिशन मैट्रिक्स और एनिसोट्रोपिक डिफ्यूजन रणनीति का उपयोग करके ट्रैवलिंग सेल्समैन प्रॉब्लम ग्राफ्स में टोपोलॉजिकल प्रायर्स (topological priors) और नोड लॉस की चुनौतियों का समाधान करता है ताकि मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और सामान्यीकरण प्राप्त किया जा सके।

Bolin Shen, Ziwei Huang, Zhiguang Cao, Yushun Dong2026-06-19
💻 computer science

Forecasting what Matters: Decision-Focused RL for Controlled EV Charging with Unknown Departure Times

यह शोध पत्र एक निर्णय-केंद्रित सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पूर्वानुमान त्रुटियों के निर्णय की गुणवत्ता पर पड़ने वाले नकारात्मक प्रभाव को कम करने के लिए एक प्रस्थान समय पूर्वानुमानकर्ता (डिपार्चर टाइम फोरकास्टर) को ईवी चार्जिंग नियंत्रक के साथ एंड-टू-एंड प्रशिक्षित करता है, जिससे पारंपरिक तरीकों की तुलना में चार्जिंग दक्षता और रिवॉर्ड में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Giuseppe Gabriele, Fabio Pavirani, Seyed Soroush Karimi Madahi, Chris Develder2026-06-19
💻 computer science

Machine Unlearning for the XGBoost Model with Network Intrusion Datasets

यह शोध पत्र XGBoost-Forget को प्रस्तुत करता है, जो नेटवर्क घुसपैठ (network intrusion) डेटासेट पर XGBoost मॉडलों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया एक मशीन अनलर्निंग फ्रेमवर्क है, जो पूर्ण पुनप्रशिक्षण (full retraining) के तुलनीय भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन बनाए रखते हुए कुशल डेटा निष्कासन प्राप्त करता है।

Diana Magalhães, Eva Maia, João Vitorino, Isabel Praça2026-06-19
💻 computer science

A Human-in-the-Loop Bayesian Optimization Framework for Constraint-Aware Bioprocess Development

यह शोध पत्र एक विस्तारित ह्यूमन-इन-द-लूप बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मल्टी-ऑब्जेक्टिव पारेटो फ्रंट में कंस्ट्रेंड और रोबस्ट ऑप्टिमाइज़ेशन को एकीकृत करता है, जिससे डोमेन विशेषज्ञ अनुमानित प्रदर्शन, अनिश्चितता, बाधा संतुष्टि और इनपुट परिवर्तनों के विरुद्ध मजबूती के बीच संतुलन बनाकर इष्टतम बायोप्रोसेस स्थितियों को इंटरैक्टिव रूप से विज़ुअलाइज़ और चयन करने में सक्षम होते हैं।

Samuel Stricker, Claus Wirnsperger, Alessandro Butté, Laura Helleckes, Gonzalo Guillén Gosálbez, Antonio del Rio Chanona (…)2026-06-19
🤖 AI

TxBench-PP: Analyzing AI Agent Performance on Small-Molecule Preclinical Pharmacology

यह शोध पत्र वास्तविक दुनिया के परख (असे डेटा) का उपयोग करके छोटे-अणु प्रीक्लिनिकल फार्माकोलॉजी कार्यों पर एआई एजेंटों के मूल्यांकन के लिए एक सत्यापन योग्य बेंचमार्क, TxBench-PP को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान के सबसे उन्नत मॉडल भी विश्वसनीय रूप से सटीक प्रीक्लिनिकल निर्णय लेने में विफल रहते हैं।

Hannah Le, Ramesh Ramasamy, Alex Urrutia, Mahsa Yazdani, Tim Proctor, Kenny Workman2026-06-19
💻 computer science

Transformer Geometry Observatory TGO-I: Spectral Geometry Observatory

यह शोध पत्र विजन ट्रांसफॉर्मर के स्पेक्ट्रल ज्योमेट्री का विश्लेषण करने के लिए ट्रांसफॉर्मर ज्योमेट्री ऑब्जर्वेटरी (TGO) फ्रेमवर्क, विशेष रूप से TGO-I को प्रस्तुत करता है और यह प्रकट करता है कि प्रशिक्षण प्रगतिशील रूप से प्रतिनिधित्व संबंधी आयामों (representational dimensions) में वेरिएंस को पुनर्वितरित करता है, जिससे सूचना संकेंद्रण (information concentration) की अंतर्ज्ञान के विपरीत प्रभावी आयामशीलता में वृद्धि और एनिसोट्रॉपी (anisotropy) में कमी आती है।

Kaustubh Kapil, Kishor P. Upla2026-06-19
💻 computer science

OneCanvas: 3D Scene Understanding via Panoramic Reprojection

OneCanvas एक नवीन 3D सीन अंडरस्टैंडिंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो 3D पोजीशन एम्बेडिंग्स के साथ एक एकल पैनोरमिक कैनवास पर मल्टी-व्यू पैच फीचर्स को एकत्रित करता है, जिससे काफी कम प्रशिक्षण कंप्यूट के साथ अत्याधुनिक स्थानिक तर्क (spatial reasoning) सक्षम होता है और यह स्थितीय तर्क (situated reasoning) एवं प्रक्रियात्मक स्थानिक प्रीट्रेनिंग (procedural spatial pretraining) दोनों का समर्थन करता है।

Bartłomiej Baranowski, Dave Zhenyu Chen, Matthias Nießner2026-06-19
💻 computer science

Detecting Hidden ML Training With Zero-Overhead Telemetry

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि ज़ीरो-ओवरहेड, गोपनीयता-संरक्षित NVML टेलीमेट्री विविध GPU आर्किटेक्चर और प्रतिकूल बचाव रणनीतियों (adversarial evasion strategies) के बीच छिपे हुए मशीन लर्निंग प्रशिक्षण वर्कलोड्स का मजबूती से पता लगा सकती है, जो संवेदनशील मॉडल डेटा तक पहुँच प्राप्त किए बिना उच्च सटीकता प्राप्त करती है।

Robi Rahman, Sabiha Tajdari2026-06-19
💻 computer science

Structured Inference with Large Language Gibbs

यह शोध पत्र "लार्ज लैंग्वेज गिब्स" (Large Language Gibbs) का प्रस्ताव करता है, जो एक पुनरावृत्ति संभाव्यता अनुमान विधि (iterative probabilistic inference method) है जो चरों को पुन: नमूना लेने के लिए एक LLM के सशर्त वितरणों (conditional distributions) को ट्रांज़िशन ऑपरेटरों के रूप में उपयोग करती है, जिससे सुसंगत संरचित तर्क प्राप्त करने के लिए सिंगल-पास ऑटोरेग्रेसिव जनरेशन के क्रम-निर्भर पूर्वाग्रहों (order-dependent biases) पर विजय प्राप्त की जा सके।

Sanghyeok Choi, Henry Gouk, Esmeralda S. Whitammer2026-06-19