🤖 machine learning

Edge Flow: A Tractable and Predictive Continuous-Time Model for Gradient Descent at the Edge of Stability

यह शोध पत्र "एज फ्लो" (Edge Flow) को प्रस्तुत करता है, जो तीन युग्मित साधारण अवकल समीकरणों (ordinary differential equations) से बना एक सुलभ निरंतर-समय मॉडल है, जो केंद्र, दिशा और परिमाण घटकों में इस प्रक्रिया को विभाजित करते हुए स्थिरता के किनारे (edge of stability) पर ग्रेडिएंट डिसेंट गतिकी को सटीकता से कैप्चर और पूर्वानुमानित करता है, साथ ही एक स्व-स्थिरीकरण फीडबैक लूप के माध्यम से शार्पनेस स्थिरीकरण की व्याख्या करता है।

Pierre Marion2026-06-17
🤖 machine learning

From Reasoning Traces to Reusable Modules: Understanding Compositional Generalization in Language Model Reasoning

यह शोध पत्र प्रस्तावित करता है कि भाषा मॉडल की तर्क क्षमता को बढ़ाने में सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) और सुदृढीकरण लर्निंग (RL) के संयोजन की सफलता कंपोजिशनल जनरलाइजेशन (संयोजन सामान्यीकरण) से उत्पन्न होती है, जहाँ SFT ट्रेसेस के भीतर कच्चे परमाणु मॉड्यूल (atomic modules) प्रदान करता है और RL उन्हें नवीन कॉन्फ़िगरेशन को हल करने के लिए विघटित और पुनर्संयोजित करता है, एक ऐसा सिद्धांत जिसे प्रयोगों द्वारा मान्य किया गया है जो दिखाते हैं कि कंपाउंड ट्रेसेस पर प्रशिक्षण, आइसोलेटेड मॉड्यूल्स की तुलना में बेहतर सामान्यीकरण प्रदान करता है।

Lingjing Kong, Xin Liu, Guangyi Chen, Martin Q. Ma, Xiangchen Song, Yuekai Sun, Mikhail Yurochkin, Taylor W. Killian, Ru (…)2026-06-17
🤖 machine learning

Deep Reinforcement Learning for Minimum Zero-Forcing Sets

यह शोध पत्र SD-ZFS का प्रस्ताव करता है, जो S2V-DQN आर्किटेक्चर से अनुकूलित एक डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क है, जो विविध नेटवर्क संरचनाओं में इष्टतम समाधानों और ग्रीडी ह्यूरिस्टिक्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और सामान्यीकरण प्रदर्शित करते हुए, अनडिरेक्टेड ग्राफ्स पर NP-हार्ड मिनिमम ज़ीरो-फोर्सिंग सेट समस्या को प्रभावी ढंग से हल करता है।

Steve Halley, Maurício Gruppi2026-06-17
💬 NLP

Structural Role Injection in Handlebars-Templated LLM Prompts: Triple-Brace Interpolation, Delimiter Family, and the Limits of HTML Auto-Escaping

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि LLM प्रॉम्प्ट्स में Handlebars का डिफ़ॉल्ट HTML-एस्केपिंग तंत्र स्ट्रक्चरल रोल इंजेक्शन हमलों के विरुद्ध असंगत सुरक्षा प्रदान करता है, जो प्रभावी रूप से केवल एंगल-ब्रैकेट-आधारित डेलीमिटर्स को ही निष्प्रभावी करता है जबकि विभिन्न मॉडलों में टास्क हाइजैकिंग और डेटा एक्सफिल्ट्रेशन के लिए कोलन- और मार्कडाउन-आधारित डेलीमिटर्स को असुरक्षित छोड़ देता है।

Mohammadreza Rashidi2026-06-17
⚡ electrical engineering

Embedded Machine Learning for Microcontroller-Class Edge Devices: Data, Feature, Evaluation, and Deployment Pipelines

यह शोधपत्र संसाधन-सीमित माइक्रोकंट्रोलर्स के लिए एम्बेडेड मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो का एक सिस्टम-उन्मुख संश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो जड़त्वीय गति पहचान (इनेर्शियल मोशन रिकग्निशन) और कीवर्ड स्पॉटिंग के व्यावहारिक उदाहरणों के माध्यम से डेटा अधिग्रहण, फीचर एक्सट्रैक्शन, मॉडल मूल्यांकन और परिनियोजन (डिप्लॉयमेंट) के दौरान महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग निर्णयों का विवरण देता है।

Mostafa Darvishi2026-06-17
🤖 AI

Memory as a Wasting Asset: Pricing Flash Endurance for Embodied Agents, and the Limits of Doing So

यह शोध पत्र एक 'वियर-अवेयर शैडो प्राइस' (wear-aware shadow price) को पेश करके रोबोट मेमोरी एंड्योरेंस के प्रबंधन के लिए एक लागत-न्यूनतम ढांचा प्रस्तावित करता है जो मेमोरी टियर्स के बीच डेटा प्लेसमेंट को अनुकूलित करता है, यह प्रकट करते हुए कि सबसे मूल्यवान स्मृतियों को फ्लैश स्टोरेज से केवल तभी हटाया जाना चाहिए जब मेमोरी मूल्य और राइट फ्रीक्वेंसी (write frequency) के बीच एक सकारात्मक सहसंबंध मौजूद हो, जो कि लॉन्ग-होरिज़न रोबोटिक मैनिपुलेशन कार्यों में अनुभवजन्य रूप से देखा गया एक अनुकूल स्थिति है।

Josef Liyanjun Chen2026-06-17
🤖 machine learning

Evaluating Open-Source LLMs for Multi-Label ATT&CK Technique Classification on CTI Reports

यह शोध पत्र 2,076 वाक्यों के एक मानव-एनोटेटेड डेटासेट को पेश करके और सात ओपन-सोर्स LLMs का मूल्यांकन करके जटिल असंरचित साइबर थ्रेट इंटेलिजेंस रिपोर्टों पर मल्टी-लेबल ATT&CK वर्गीकरण के लिए एक नया अनुभवजन्य आधार (एम्पिरिकल बेसलाइन) स्थापित करता है, जो सामूहिक रूप से 0.22 का निम्न माइक्रो-एवरेज्ड F1 स्कोर प्राप्त करते हैं, जो यह दर्शाता है कि पैरामीटर आकार और प्रदर्शन के बीच सकारात्मक सहसंबंध के बावजूद वर्तमान मॉडल प्रोडक्शन-ग्रेड पर तैनाती के लिए अपर्याप्त बने हुए हैं।

Ahmed Ryan, Saad Sakib Noor, Md Erfan, Shaswata Mitra, Sudip Mittal, Md Rayhanur Rahman2026-06-17
🤖 machine learning

Kolmogorov Regression for Robust Diffusion Policies

यह शोध पत्र कोलमोगोरोव रिग्रेशन (Kolmogorov Regression) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो डिफ्यूजन पॉलिसियों को कैमरॉन-मार्टिन स्पेस (Cameron-Martin space) में उठाने के लिए स्टोकेस्टिक स्कोर मैचिंग (stochastic score matching) के स्थान पर एक डिटर्मिनिस्टिक बैकवर्ड कोलमोगोरोव PDE का उपयोग करता है, जिससे टेम्पोरल ड्रिफ्ट (temporal drift) समाप्त होता है, ट्रजेक्टरी की नियमितता में सुधार होता है, और रिवॉर्ड-फ्री फेलियर डिटेक्शन (reward-free failure detection) सक्षम होता है, साथ ही रोबोटिक मैनिपुलेशन और मैन्युफैक्चरिंग कंट्रोल बेंचमार्क में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है।

Lekan Molu2026-06-17
🤖 machine learning

Multi-Source Cybersecurity Logs: An ATT&CK-Labeled Dataset and SLM Evaluation

यह शोध पत्र एक नवीन मल्टी-सोर्स साइबर सुरक्षा डेटासेट प्रस्तुत करता है जिसमें सिस्टम, नेटवर्क और ब्राउज़र लॉग के साथ 870 सत्र शामिल हैं जिन्हें सूक्ष्म MITRE ATT&CK तकनीकों के साथ लेबल किया गया है, और यह प्रदर्शित करता है कि इस डेटा पर स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स को फाइन-ट्यून करने से दुर्भावनापूर्ण घटनाओं को वर्गीकृत करने और हमले की तकनीकों की पहचान करने की उनकी क्षमता में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है।

Abir Ashab Niloy, Ahmed Ryan, Imamul Hossain Rafi, Md Erfan, Md Rayhanur Rahman2026-06-17
💬 NLP

Looped World Models

यह शोध पत्र लूप्ड वर्ल्ड मॉडल्स (LoopWM) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन आर्किटेक्चर है जो एक पैरामीटर-साझा ट्रांसफार्मर के माध्यम से लेटेंट स्टेट्स को पुनरावृत्ति से परिष्कृत करके, निष्ठावान लॉन्ग-होरिज़न सिमुलेशन और कम्प्यूटेशनल लागत के बीच के तनाव को हल करता है, जिससे 100 गुना तक पैरामीटर दक्षता प्राप्त होती है और इटरेटिव लेटेंट डेप्थ को वर्ल्ड मॉडलिंग के लिए एक नए स्केलिंग एक्सिस के रूप में स्थापित करता है।

Hongyuan Adam Lu, Z. L. Victor Wei, Qun Zhang, Jinrui Zeng, Bowen Cao, Lingwei Meng, Mocheng Li, Zezhong Wang, Haonan Yi (…)2026-06-17