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cs.LG

22512 पेपर

🧬 biology

The Urysohn Machine: A Metric-Topological Model of Computation

यह शोध पत्र उरीसन मशीन (Urysohn Machine) का परिचय देता है, जो एक मीट्रिक-टोपोलॉजिकल कम्प्यूटेशनल मॉडल है जो निर्णय-सीमा की चौड़ाई जैसे ज्यामितीय मापों के माध्यम से वर्गीकरण जटिलता को परिभाषित करने के लिए उरीसन ट्रिपल्स (Urysohn Triples) और एक रचनात्मक प्राप्ति प्रमेय (constructive realization theorem) का उपयोग करता है, साथ ही एक पुन: प्रयोज्य ढांचे में एमोर्टाइज्ड सेपरेशन (amortized separation), स्थिरता और स्केलेबिलिटी के लिए गारंटी सिद्ध करता है।

Xin Li2026-06-12
🤖 AI

Equivariant Flow Matching for Symmetry-Breaking Bifurcation Problems

यह शोध पत्र एक इक्विवेरिएंट फ्लो मैचिंग फ्रेमवर्क (equivariant flow matching framework) प्रस्तावित करता है जिसमें ऑप्टिमल-ट्रांसपोर्ट कपलिंग (optimal-transport coupling) का उपयोग किया गया है ताकि नॉनलीनर डायनेमिकल सिस्टम्स में सिमेट्री-ब्रेकिंग बाइफरकेशन (symmetry-breaking bifurcations) के मल्टीमॉडल प्रोबेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन को प्रभावी ढंग से मॉडल किया जा सके, जो विभिन्न भौतिक समस्याओं में मल्टीस्टेबिलिटी (multistability) को कैप्चर करने में डिटर्मिनिस्टिक और वेरिएशनल विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Fleur Hendriks, Ondřej Rokoš, Martin Doškář, Marc G. D. Geers, Vlado Menkovski2026-06-12
⚡ electrical engineering

GetNetUPAM: Ecologically Informed Nested Cross-Validation and Noise-Robust Attention for Marine Bioacoustic Monitoring

यह शोध पत्र GetNetUPAM को प्रस्तुत करता है, जो एक पारिस्थितिक रूप से सूचित नेस्टेड क्रॉस-वैलिडेशन फ्रेमवर्क है जिसे एक शोर-रोधी अटेंशन-आधारित सीएनएन (ARPA-N) के साथ जोड़ा गया है, ताकि उच्च-शोर वाली स्थितियों को प्रभावी ढंग से संबोधित करके और स्थानीयकृत पर्यावरणीय आर्टिफैक्ट्स के ओवरफिटिंग को रोककर समुद्री जैव-ध्वनिक निगरानी की सामान्यीकरण क्षमता और विश्वसनीयता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Nicholas R. Rasmussen, Rodrigue Rizk, Longwei Wang, KC Santosh2026-06-12
🔬 materials science

PLaID++: A Preference Aligned Language Model for Targeted Inorganic Materials Design

PLaID++ एक प्राथमिकता-संरेखित (preference-aligned) भाषा मॉडल है जो विविध, ऊष्मागतिकीय रूप से स्थिर और लक्ष्य-प्रतिबंधित अकार्बनिक क्रिस्टल संरचनाओं को कुशलतापूर्वक उत्पन्न करने के लिए एक नवीन समरूपता-सूचित वायकोफ (Wyckoff) टेक्स्ट प्रतिनिधित्व और तापमान स्केलिंग का लाभ उठाता है, जो पिछले तरीकों से लगभग 50% बेहतर प्रदर्शन करता है।

Andy Xu, Rohan Desai, Larry Wang, Ethan Ritz, Gabriel Hope2026-06-12
💬 NLP

Structuring The Future: Diffusion LLM Speculative Decoding via Calibrated Draft Graphs

यह शोध पत्र स्पिफ़ी (Spiffy) को पेश करता है, जो एक स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग एल्गोरिदम है जो कैलिब्रेटेड, डायनामिकली प्रूनड (dynamically pruned) निर्देशित ड्राफ्ट ग्राफों का उपयोग करके डिफ्यूजन एलएलएम (Diffusion LLM) इन्फरेंस को त्वरित करता है, जिससे मॉडल इन्फरेंस और टोकन जनरेशन दरों में महत्वपूर्ण कमी आती है और मूल आउटपुट वितरण को प्रमाणित रूप से संरक्षित किया जाता है।

Sudhanshu Agrawal, Risheek Garrepalli, Raghavv Goel, Christopher Lott, Fatih Porikli, Mingu Lee2026-06-12
⚡ electrical engineering

Metriplectic Conditional Flow Matching for Dissipative Dynamics

मेट्रिप्लेक्टिक कंडिशनल फ्लो मैचिंग (MCFM) एक नवीन ढांचा है जो न्यूरल वेक्टर फील्ड और संरचना-संरक्षण वाले सैंपलर दोनों में कंजर्वेटिव-डिसिपेटिव स्प्लिट्स को एकीकृत करके विसरणात्मक गतिकी (dissipative dynamics) को सीखता है, जिससे अस्थिर लॉन्ग-रोलआउट प्रशिक्षण पर निर्भर किए बिना भौतिक निरंतरता, स्थिर लॉन्ग-होरिज़ॉन रोलआउट और सख्त ऊर्जा क्षय सुनिश्चित होता है।

Ali Baheri, Lars Lindemann2026-06-12
🤖 AI

A Multi-level Analysis of Factors Associated with Student Performance: A Machine Learning Approach to the SAEB Microdata

यह अध्ययन ब्राजील में 9वीं कक्षा और हाई स्कूल के छात्रों के प्रदर्शन के मुख्य चालक के रूप में व्यक्तिगत विशेषताओं के बजाय प्रणालीगत स्कूल-स्तरीय सामाजिक-आर्थिक कारकों को प्रदर्शित करने के लिए SAEB माइक्रोडेटा पर एक रैंडम फॉरेस्ट मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है, जो न्यायसंगत शैक्षिक नीतियों को डिजाइन करने के लिए एक व्याख्या योग्य उपकरण प्रदान करता है।

Rodrigo Tertulino, Ricardo Almeida2026-06-12
🔢 mathematics

Design Criteria for SGD Preconditioners: Local Conditioning, Noise Floors, and Basin Stability

यह शोध पत्र SGD प्रीकंडीशनर्स (preconditioners) को डिजाइन करने के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करता है जो प्रीकंडीशनर-प्रेरित मीट्रिक (metric) में स्थानीय कंडीशनिंग में सुधार करके अभिसरण दरों (convergence rates) को अनुकूलित करने और स्टोकेस्टिक शोर फ्लोर (stochastic noise floors) को कम करने को एक साथ अनुकूलित करता है, एक ऐसा सिद्धांत जिसे वैज्ञानिक मशीन लर्निंग बेंचमार्क पर प्रयोगों के माध्यम से मान्य किया गया है।

Mitchell Scott, Tianshi Xu, Ziyuan Tang, Alexandra Pichette-Emmons, Qiang Ye, Yousef Saad, Yuanzhe Xi2026-06-12
💬 NLP

CuMA: Aligning LLMs with Sparse Cultural Values via Demographic-Aware Mixture of Adapters

यह शोध पत्र CuMA का प्रस्ताव करता है, जो एक जनसांख्यिकीय-जागरूक (demographic-aware) 'मिक्सचर ऑफ एडेप्टर्स' फ्रेमवर्क है जो विरोधाभासी सांस्कृतिक ग्रेडिएंट्स को विशिष्ट विशेषज्ञ उप-स्थानों (specialized expert subspaces) में अलग करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में "मीन कोलैप्स" (Mean Collapse) को कम करता है, जिससे विविध सांस्कृतिक मूल्यों के साथ मॉडल्स को संरेखित करने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Ao Sun, Xiaoyu Wang, Zhe Tan, Yu Li, Jiachen Zhu, Shu Su, Yuheng Jia2026-06-12
🤖 machine learning

Data-driven Lake Water Quality Forecasting for Time Series with Missing Data using Machine Learning

यह शोध पत्र मेन (Maine) की झीलों में लुप्त टाइम-सीरीज डेटा के साथ सेकी डिस्क डेप्थ (Secchi Disk Depth) के पूर्वानुमान के लिए एक डेटा-संचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि मल्टीपल इम्प्यूटेशन (multiple imputation) का उपयोग करने वाला एक सरल रिज रिग्रेशन मॉडल न्यूनतम प्रशिक्षण नमूनों और एक एकल भविष्यवक्ता (predictor) के साथ निकट-इष्टतम सटीकता प्राप्त कर सकता है, जिससे कुशल झील निगरानी के लिए एक व्यावहारिक रणनीति स्थापित होती है।

Rishit Chatterjee, Tahiya Chowdhury2026-06-12