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cs.LG

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🤖 machine learning

Rethinking Dataset Distillation for Classification: Do Distilled Sets Outperform Coresets?

यह शोध पत्र बड़े पैमाने पर, मानकीकृत प्रयोगों के माध्यम से कोरेसेट चयन (coreset selection) के विरुद्ध डेटासेट डिस्टिलेशन (dataset distillation) विधियों का आलोचनात्मक मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि अत्याधुनिक डिस्टिल्ड सेट अक्सर सरल डेटा उपसमुच्चयों (data subsets) से बेहतर प्रदर्शन करने में विफल रहते हैं, जबकि वे काफी अधिक निर्माण लागत वहन करते हैं और निम्नतर डेटा कवरेज प्रदान करते हैं।

Trisha Mittal, Akshay Mehra, Joshua Kimball2026-06-17
⚡ electrical engineering

Learning Red Agent Policy from Observations for Neurosymbolic Autonomous Cyber Agents

यह शोध पत्र न्यूरोसिंबोलिक स्वायत्त साइबर-रक्षा एजेंटों को नेटवर्क अवलोकनों से अदृश्य रेड एजेंट नीतियों और कार्यों की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाने के लिए एक इमिटेशन लर्निंग तकनीक का प्रस्ताव करता है, जिससे आंशिक रूप से दृश्यमान वातावरण में परिष्कृत साइबर हमलों के प्रति उनकी अनुकूलन क्षमता को बढ़ाया जा सके।

Ankita Samaddar, Sandeep Neema, Daniel Balasubramanian, Xenofon Koutsoukos2026-06-17
💬 NLP

ReproRepo: Scaling Reproducibility Audits with GitHub Repository Issues

यह शोध पत्र ReproRepo को प्रस्तुत करता है, जो 1,149 मशीन लर्निंग शोध पत्रों से प्राप्त मानव-रिपोर्ट किए गए GitHub इश्यूज़ का लाभ उठाकर वास्तविक दुनिया के पुनरुत्पादकता अवरोधकों (reproducibility blockers) की पहचान करने की LLM एजेंटों की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए एक स्केलेबल फ्रेमवर्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि गैर-निष्पादित (non-executing) एजेंट भी लगभग 90% मामलों में सिमेंटिक समस्याओं का पता लगा सकते हैं।

Shanda Li, Qiuhong Anna Wei, Jingwu Tang, Valerie Chen, Nihar B Shah, Tim Dettmers, Yiming Yang, Ameet Talwalkar2026-06-17
💬 NLP

HK-LegiCoST: Leveraging Non-Verbatim Transcripts for Speech Translation

यह शोध पत्र HK-LegiCoST को प्रस्तुत करता है, जो कैंटोनीज़ ऑडियो, गैर-मौखिक पारंपरिक चीनी लिप्यंतरण और अंग्रेजी अनुवादों का एक बड़े पैमाने पर तीन-तरफा समानांतर संग्रह है, जिसे उन भाषाओं के लिए स्पीच ट्रांसलेशन अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है जहाँ मौखिक और लिखित रूपों में महत्वपूर्ण अंतर होता है।

Cihan Xiao, Henry Li Xinyuan, Jinyi Yang, Dongji Gao, Matthew Wiesner, Kevin Duh, Sanjeev Khudanpur2026-06-16
🤖 machine learning

DURENDAL: Graph deep learning framework for temporal heterogeneous networks

यह शोध पत्र DURENDAL को प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राफ डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जिसे स्नैपशॉट-आधारित और मल्टीरिलेशनल मैसेज-पासिंग रणनीतियों को संयोजित करके हेट्रोजेनियस ग्राफ मॉडल्स को टेम्पोरल नेटवर्क्स के अनुकूल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, साथ ही यह बेंचमार्क डेटासेट्स का विस्तार भी करता है और भविष्य के लिंक प्रेडिक्शन कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Manuel Dileo, Matteo Zignani, Sabrina Gaito2026-06-16
💬 NLP

It's About Time: Temporal References in Emergent Communication

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि लॉस फंक्शन (loss function) को बदलने के बजाय, एजेंट आर्किटेक्चर में बैचिंग पद्धति को संशोधित करना, उभरते संचार प्रणालियों (emergent communication systems) में टेम्पोरल संदर्भों (temporal references) के उद्भव को सक्षम करने के लिए पर्याप्त है, जो अधिक इष्टतम कोडिंग दक्षता प्राप्त करने के लिए एक आवश्यक क्षमता है।

Olaf Lipinski, Adam J. Sobey, Federico Cerutti, Timothy J. Norman2026-06-16
📊 statistics

Information Leakage Detection through Approximate Bayes-optimal Prediction

यह शोध पत्र एक सैद्धांतिक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो म्यूचुअल इंफॉर्मेशन (mutual information) का सटीक अनुमान लगाने के लिए बेयस-ऑप्टिमल प्रेडिक्टर्स (Bayes-optimal predictors) को अनुमानित करने हेतु ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे पारंपरिक विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके और सिंथेटिक एवं वास्तविक दुनिया के डेटासेट दोनों में सूचना रिसाव (information leakage) का बेहतर पता लगाया जा सके।

Pritha Gupta, Marcel Wever, Eyke Hüllermeier2026-06-16
🤖 AI

No One-Size-Fits-All Neurons: Task-based Neurons for Artificial Neural Networks

यह शोध पत्र कार्य-विशिष्ट कृत्रिम न्यूरॉन्स को डिजाइन करने के लिए एक दो-चरणीय ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक सार्वभौमिक न्यूरॉन्स से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए अंतर्निहित इंडक्टिव बायस (inductive biases) का लाभ उठाते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि कार्य-आधारित आर्किटेक्चर डिजाइन से कार्य-आधारित न्यूरॉन डिजाइन की ओर बढ़ने से फीचर रिप्रजेंटेशन (feature representation) में वृद्धि होती है और विभिन्न बेंचमार्क पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Feng-Lei Fan, Meng Wang, Hang-Cheng Dong, Jianwei Ma, Tieyong Zeng2026-06-16
🔢 mathematics

Design and Scheduling of an AI-based Queueing System

यह शोध पत्र बड़े कतार प्रणालियों (queueing systems) के लिए एक निकट-इष्टतम (near-optimal), सूचकांक-आधारित शेड्यूलिंग नीति प्रस्तावित करता है जिसमें एआई-आधारित जॉब वर्गीकरण शामिल है जो भीड़भाड़ पर पूर्वानुमान त्रुटियों के प्रभाव को स्पष्ट रूप से ध्यान में रखता है, जिससे कंटेंट मॉडरेशन जैसे मानव-एआई सहयोगात्मक वातावरण में मॉडल चयन और सिस्टम डिजाइन के मार्गदर्शन के लिए एक ढांचा प्रस्तुत होता है।

Jiung Lee, Hongseok Namkoong, Yibo Zeng2026-06-16
🤖 machine learning

Random Erasing vs. Model Inversion: A Promising Defense or a False Hope?

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि रैंडम इरेज़िंग (Random Erasing), जो सामान्यीकरण (generalization) में सुधार के लिए पारंपरिक रूप से उपयोग की जाने वाली एक डेटा ऑगमेंटेशन तकनीक है, मॉडल इनवर्जन हमलों के विरुद्ध एक अत्यधिक प्रभावी और सरल रक्षा के रूप में कार्य करती है, क्योंकि यह एक फीचर स्पेस विसंगति (feature space discrepancy) उत्पन्न करती है जो मॉडल की उपयोगिता को बनाए रखते हुए पुनर्निर्माण की गुणवत्ता को कम कर देती है, जिससे अत्याधुनिक प्राइवेसी-यूटिलिटी ट्रेड-ऑफ प्राप्त होता है।

Viet-Hung Tran, Ngoc-Bao Nguyen, Son T. Mai, Hans Vandierendonck, Ira Assent, Alex Kot, Ngai-Man Cheung2026-06-16