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cs.LG

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🤖 machine learning

Models Take Notes at Prefill: KV Cache Can Be Editable and Composable

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि प्रीफिल के दौरान, मॉडल स्वयं के वेक्टर्स पर निर्भर रहने के बजाय मुख्य रूप से डाउनस्ट्रीम KV कैश नोट्स में फील्ड-कंडीशन्ड निष्कर्षों को संग्रहीत करते हैं, जो एक नवीन दृष्टिकोण को सक्षम बनाता है जहाँ चेन-ऑफ-थॉट के माध्यम से कैश को कुशलतापूर्वक संपादित किया जा सकता है और पूर्ण पुनर्गणना (recomputation) की तुलना में काफी कम विलंबता के साथ लगभग पूर्ण सटीकता प्राप्त करने के लिए विभिन्न संदर्भों में संयोजित किया जा सकता है।

Bojie Li2026-06-17
💻 computer science

Loss Landscape Poisoning: Targeted Extraction of Unseen Training Data from LLMs

यह शोध पत्र "लॉस लैंडस्केप पॉइज़निंग" (Loss Landscape Poisoning) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन हमला है जहाँ एक विरोधी मॉडल के लॉस लैंडस्केप को नया आकार देने के लिए प्रशिक्षण डेटा को विषाक्त करता है, जिससे मॉडल को भाषा और विज़न-लैंग्वेज मॉडलों में भी उच्च सफलता दर के साथ अनदेखे, संवेदनशील लक्षित रिकॉर्ड्स को याद करने और निकालने के लिए मजबूर किया जाता है, हालांकि इस हमले को डिफरेंशियल प्राइवेसी द्वारा कम किया जा सकता है या एक नई लैंडस्केप-प्रोबिंग तकनीक द्वारा विफल किया जा सकता है।

Md Abdullah Al Mamun, Ngoc Phu Doan, Pedram Zaree, Ihsen Alouani, Nael Abu-Ghazaleh2026-06-17
🤖 machine learning

Probing, Fusion, and Trustworthiness: A Systematic Evaluation of Foundation Model Representations for Multimodal Cancer Analysis

यह शोध पत्र दो वाणिज्यिक कोहॉर्ट्स के माध्यम से मल्टीमॉडल कैंसर विश्लेषण के लिए फाउंडेशन मॉडल रिप्रजेंटेशन का व्यवस्थित मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इमेज और ट्रांसक्रिप्टोमिक डेटा पूरक संकेत प्रदान करते हैं, फ्यूजन रणनीतियाँ मुख्य रूप से तब लाभ प्रदान करती हैं जब कोई एक मोडालिटी हावी नहीं होती है, और कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन नैदानिक विश्वसनीयता को बढ़ाता है क्योंकि यह सुनिश्चित करता है कि पॉइंट प्रेडिक्शन्स विफल होने पर भी निदान सुधारा जा सकता है।

Jingyu Hu, Giuseppe Tripodi, Reed Naidoo, Sarah F. McGough, Tapabrata Chakraborti2026-06-17
🤖 machine learning

Noise-Driven Escape from Metastable Phases explains Grokking in Deep Neural Networks

यह शोध पत्र डीप न्यूरल नेटवर्क में ग्रौकिंग (grokking) की घटना को L2 रेगुलराइजेशन द्वारा प्रेरित प्रथम-क्रम चरण संक्रमण (first-order phase transitions) के दौरान मेटास्टेबल अवस्थाओं से शोर-संचालित पलायन के रूप में समझाता है, जहाँ स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट का शोर अंततः मॉडल को ऊर्जा बाधाओं को पार करने और लंबे समय तक ओवरफिटिंग के बाद सामान्यीकरण (generalization) प्राप्त करने की अनुमति देता है।

Ibrahim Talha Ersoy, Karoline Wiesner2026-06-17
🧬 biology

Agentic Discovery of Non-Canonical Antimicrobial Peptides with AMPGAN v3

यह शोध पत्र AMPGAN v3 को प्रस्तुत करता है, जो D-अमीनो एसिड और टर्मिनल संशोधनों के साथ गैर-कैनोनिकल रोगाणुरोधी पेप्टाइड्स उत्पन्न करने में सक्षम एक मल्टी-ऑब्जेक्टिव कंडीशनल GAN है, साथ ही PepCraft को भी, जो एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो खोज प्रक्रिया को संचालित करता है और सफलतापूर्वक उन उम्मीदवारों को प्राथमिकता देता है जिन्हें इन विट्रो प्रयोगों द्वारा मान्य किया गया है।

Jay Jung, Xiaohan Zhang, Shenghan Song, Mahmoud Sayedahmed, Chijian Xiang, Yunong Xu, Ahmed AbdelKhalek, Severin T. Schn (…)2026-06-17
🤖 machine learning

Towards Fast GNN Surrogates for CO2 Migration in Complex Geological Formations

यह शोध पत्र एक एंड-टू-एंड ग्राफ न्यूरल नेटवर्क सरोगेट प्रस्तावित करता है जो जटिल भूवैज्ञानिक संरचनाओं में CO2_2 प्लूम माइग्रेशन और द्रव गुणों का सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए एनिसोट्रोपिक मैसेज पासिंग और ऑटोरेग्रेसिव लेटेंट डायनेमिक्स का लाभ उठाता है, जो चुनौतीपूर्ण SPE11A बेंचमार्क पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Rodrigo S. Luna, Thiago H. N. Coelho, Luiz S. L. Neto, Roberto M. Velho, Adriano M. A. Cortes, Renato N. Elias, Alexandr (…)2026-06-17
🤖 machine learning

Verified Detection and Prevention of Concurrency Anomalies in Multi-Agent Large Language Model Systems

यह शोध पत्र TLA+ और Verus का उपयोग करके मल्टी-एजेंट LLM सिस्टम के लिए एक सख्त कंसिस्टेंसी पदानुक्रम (consistency hierarchy) को औपचारिक रूप से मॉडल और यांत्रिक रूप से सत्यापित करता है, जो साउंड डिटेक्टर्स और रोकथाम तंत्र पेश करता है जो कई तैनात रस्ट (Rust) रनटाइम्स और वास्तविक दुनिया के फ्रेमवर्क्स में चार विशिष्ट कंकरेंसी विसंगतियों (concurrency anomalies) को समाप्त करते हैं।

Sajjad Khan2026-06-17
🤖 machine learning

Finsler Geometry, Graph Neural Networks, and You

यह शोधपत्र फिन्सरलियन ग्राफ न्यूरल नेटवर्क प्रस्तुत करता है जो मैनिफोल्ड्स पर फिन्सरल लाप्लासियन का सन्निकटन करते हैं, नमूना आकार बढ़ने के साथ उनकी अभिसरण क्षमता को सिद्ध करता है और गैर-रेखीय विसरण समीकरणों में अंतर्निहित ज्यामिति को पुनः प्राप्त करने की उनकी क्षमता को प्रदर्शित करता है।

T. Mitchell Roddenberry, Richard G. Baraniuk2026-06-17
🤖 machine learning

Constrained Diffusion Models with Primal-Dual Inference

यह शोध पत्र प्रिमल-डुअल इन्फरेंस (PDI) प्रस्तुत करता है, जो एक बाधा रहित डिफ्यूजन मॉडल के लिए एक ढांचा है जो नमूनों को डीनोइज़ करने और मल्टीप्लायर्स को अपडेट करने के माध्यम से इटरेटिव रूप से इष्टतम वितरण और उसके डुअल वेरिएबल्स को संयुक्त रूप से सीखता है, जिससे लैग्रेंज मल्टीप्लायर्स का पूर्व-अनुमान लगाए बिना औसत बाधाओं वाले एंट्रॉपी-रेगुलराइज्ड ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं से कुशल सैंपलिंग सक्षम होती है।

Samar Hadou, Yigit Berkay Uslu, Alejandro Ribeiro2026-06-17
🤖 machine learning

PowerOPD: Stabilizing On-Policy Distillation with Bounded Power Transformation

PowerOPD अनबाउंडेड (unbounded) लॉग-रेशियो रिवॉर्ड के स्थान पर बॉक्स-कॉक्स पावर ट्रांसफॉर्मेशन से व्युत्पन्न स्वाभाविक रूप से बाउंडेड और साइन-कंसिस्टेंट (sign-consistent) रिवॉर्ड्स के एक परिवार को प्रतिस्थापित करके मानक ऑन-पॉलिसी डिस्टिलेशन की गंभीर प्रशिक्षण अस्थिरता और सैंपल अक्षमता को संबोधित करता है, जिससे कई रीजनिंग बेंचमार्क और मॉडल पेयर्स में बेहतर प्रदर्शन और दक्षता प्राप्त होती है।

Anhao Zhao, Junlong Tong, Yingqi Fan, Ping Nie, Wenjie Li, Xiaoyu Shen2026-06-17