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cs.LG

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🤖 machine learning

Online Convex Optimization with Sublinear Noisy Probes

यह शोध पत्र ऑनलाइन कॉनवेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन (Online Convex Optimization) के लिए एक एकीकृत ढांचे को प्रस्तुत करता है जो O\left(\min\left\{\sqrt{dT\ln T},\; \frac{dT\ln T}{k|1-2\delta|}\right) का एक सटीक रिग्रेट बाउंड प्राप्त करने के लिए शोर युक्त पेयरवाइज प्रोब्स (noisy pairwise probes) के सबलीनियर बजट का लाभ उठाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि कैसे ऐसे प्रोब्स कंटीन्यूअस एक्सपोनेंशियल वेट्स (Continuous Exponential Weights) के सेकंड-ऑर्डर विश्लेषण के भीतर एक वेरिएंस रिडक्शन प्रभाव उत्पन्न करते हैं।

Simone Di Gregorio, Anupam Gupta, Stefano Leonardi, Matteo Russo2026-06-15
🤖 machine learning

Which Directions Matter? Sparse Design for Affine Robust Optimization

यह शोध पत्र एफाइन रोबस्ट ऑप्टिमाइज़ेशन में अनिश्चितता दिशाओं के एक स्पार्स उपसमुच्चय (subset) को चुनने के लिए एक डेटा-संचालित, ग्रीडी एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है, जो कवरेज ऑब्जेक्टिव की सबमॉड्यूलरिटी का लाभ उठाते हुए (1−1/e)(1-1/e) एप्रोक्सिमेशन गारंटी प्रदान करता है और लॉस बाउंड्स तथा आउट-ऑफ-सैंपल कंट्रोल के लिए सर्टिफिकेट प्रदान करता है।

Pedro Chumpitaz-Flores, My Duong, Juan S. Borrero, Kaixun Hua2026-06-15
🤖 machine learning

When to Write and When to Suppress: Route-Specialized Dual Adapters for Memory-Assisted Knowledge Editing

यह शोध पत्र \method{} को प्रस्तुत करता है, जो एक रूट-विशेषज्ञ (route-specialized) डुअल-अडैप्टर फ्रेमवर्क है जो एक रिलेवेंस राउटर का उपयोग करके नॉलेज एडिटिंग को बढ़ाता है ताकि यह गतिशील रूप से निर्णय लिया जा सके कि नए तथ्यों के लिए एडिट अडैप्टर लागू किया जाए या संपादन को दबाने और मूल ज्ञान को सुरक्षित रखने के लिए लोकैलिटी अडैप्टर का उपयोग किया जाए, जिससे कई बेंचमार्क पर अत्याधुनिक (state-of-the-art) प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Yining Huang2026-06-15
⚡ electrical engineering

Optimal Hidden-Target Learning for Online Inventory Optimization on General Convex Sets

यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि एक छिपे हुए लक्ष्य को बनाए रखना और उसे व्यवहार्य सेट (feasible set) पर प्रक्षेपित करना सामान्य उत्तल क्षमता सेट (convex capacity sets) पर ऑनलाइन इन्वेंटरी अनुकूलन के लिए एक इष्टतम सिद्धांत है, जो उच्च-आयामी अवस्था निर्भरता को एक आयामी कतार नियंत्रण (one-dimensional queue control) समस्या में कम करके बेहतर रिग्रेट बाउंड्स (regret bounds) और दृढ़ उत्तल (strongly convex) तथा गतिशील नुकसानों के लिए नए गारंटियाँ प्राप्त करता है।

Anthony Pineci, Yunzong Xu2026-06-15
💬 NLP

Flood and Harvest: The Provable Necessity of Trivia for Generating Valuable Mathematics via the Lens of Language Generation in the Limit

यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि एआई के साथ प्रूफ़ असिस्टेंट (proof assistants) को जोड़कर मूल्यवान गणित उत्पन्न करने के लिए, अनलिखित मूल्यवान प्रमेयों के इष्टतम कवरेज को प्राप्त करने हेतु प्रमाणित लेकिन तुच्छ कथनों के एक अनंत प्रवाह की आवश्यकता होती है, क्योंकि सीमित से अधिकतम खोज की ओर संक्रमण, तुच्छता की उत्पादन दर के बजाय उसकी अनुमति पर निर्भर करता है।

Xiaoyu Li, Andi Han, Dai Shi, Zheng Gao, Jiaojiao Jiang, Junbin Gao2026-06-15
🤖 machine learning

A Complexity Measure for Active Learning in Multi-group Mean Estimation

यह शोधपत्र एक स्थानीय मिनिमैक्स फ्रेमवर्क पेश करते हुए, मैक्स-रिस्क ऑब्जेक्टिव के तहत मल्टी-ग्रुप मीन एस्टिमेशन में एक्टिव लर्निंग के लिए पहला सामान्य लोअर बाउंड स्थापित करता है जो समस्या की कठिनाई को बजट, हेटेरोसेडास्टिसिटी और 'वैरिएंस लोकल कर्वेचर' (VLC) नामक एक नवीन जटिलता माप में विभाजित करता है, साथ ही मौजूदा एल्गोरिदम की निकट-इष्टतमता (near-optimality) को प्रदर्शित करता है और अत्यधिक विषम उदाहरणों में व्यवस्थित अंतराल की पहचान करता है।

Abdellah Aznag, Rachel Cummings, Adam N. Elmachtoub2026-06-15
🤖 machine learning

Synchronization of Tree Parity Machines using non-binary input vectors

यह शोध पत्र ट्री पैरिटी मशीनों को सिंक्रोनाइज़ करने के लिए गैर-बाइनरी इनपुट वेक्टर्स का उपयोग करके न्यूरल क्रिप्टोग्राफी में सुधार करने का प्रस्ताव देता है, जिससे सिंक्रोनाइज़ेशन समय कम होता है और सुरक्षा बढ़ती है।

Miłosz Stypiński, Marcin Niemiec2026-06-12
🤖 AI

On Approximating the Dynamic Response of Synchronous Generators via Operator Learning: A Step Towards Building Deep Operator-based Power Grid Simulators

यह शोध पत्र एक डीप ऑपरेटर नेटवर्क (DeepONet) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जिसे अवशिष्ट शिक्षण (residual learning) और एक डेटा एकत्रीकरण रणनीति के साथ उन्नत किया गया है, ताकि पावर ग्रिड सिम्युलेटर्स में एकीकरण के लिए सिंक्रोनस जनरेटरों की गतिशील क्षणिक प्रतिक्रिया (dynamic transient response) का सटीक अनुमान और सिमुलेशन लगाया जा सके।

Christian Moya, Amirhossein Mollaali, Guang Lin, Meng Yue2026-06-12
📊 statistics

On Pitfalls of RemOve-And-Retrain\textit{RemOve-And-Retrain}: Data Processing Inequality Perspective

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि रिमूव-एंड-रिट्रेन (ROAR) बेंचमार्क की वैधता इसलिए समझौतापूर्ण है क्योंकि पोस्ट-प्रोसेसिंग एट्रिब्यूशन मैप्स बिना कोई जानकारी जोड़े कृत्रिम रूप से स्कोर में सुधार कर सकते हैं, जो स्थानिक रूप से धुंधले मास्क (spatially blurry masks) के प्रति एक व्यवस्थित पूर्वाग्रह को प्रकट करता है जो फीचर एट्रिब्यूशन विधियों का सटीक मूल्यांकन करने की इसकी क्षमता को कमजोर करता है।

Junhwa Song, Keumgang Cha, Junghoon Seo2026-06-12
🔢 mathematics

Geometry of Lightning Self-Attention: Identifiability and Dimension

यह शोध पत्र अननॉर्मलाइज्ड (unnormalized) सेल्फ-अटेंशन नेटवर्क्स के फंक्शन स्पेस का विश्लेषण करने के लिए बीजगणितीय ज्यामिति (algebraic geometry) का उपयोग करता है, जो उनकी पहचान क्षमता (identifiability) और आयाम (dimension) को स्थापित करता है और सिंगुलर बिंदुओं (singular points) को अभिलक्षित करता है तथा नॉर्मलाइज्ड आर्किटेक्चर के लिए इन परिणामों का अनुमान लगाता है।

Nathan W. Henry, Giovanni Luca Marchetti, Kathlén Kohn2026-06-12