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cs.LG

22512 पेपर

🤖 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
📊 statistics

Causal Inference with Generative Artificial Intelligence: Application to Texts as Treatments

यह शोध पत्र एक जेनेरेटिव एआई-पावर्ड इन्फरेंस (GPI) पद्धति प्रस्तावित करता है जो अनस्ट्रक्चर्ड टेक्स्ट से अधिक सटीक और कुशल कारण प्रभाव अनुमान (causal effect estimation) के लिए उपचार (treatments) उत्पन्न करने और उनके आंतरिक निरूपणों (internal representations) का उपयोग करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे डेटा से सीधे कॉज़ल रिप्रेजेंटेशन सीखने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और कन्फाउंडिंग (confounding) एवं ओवरलैप उल्लंघन (overlap violations) जैसी सामान्य चुनौतियों पर विजय प्राप्त होती है।

Kosuke Imai, Kentaro Nakamura2026-06-12
🤖 machine learning

P-MOSS: Scheduling Main-Memory Indexes Over NUMA Servers Using Next Token Prediction

P-MOSS एक सीखा हुआ स्थानिक शेड्यूलिंग फ्रेमवर्क है जो लो-लेवल हार्डवेयर स्टैटिस्टिक्स के आधार पर NUMA सर्वर्स पर क्वेरी निष्पादन और डेटा प्लेसमेंट को अनुकूलित करने के लिए नेक्स्ट टोकन प्रेडिक्शन और डिसीजन ट्रांसफॉर्मर का लाभ उठाता है, जिससे पारंपरिक शेड्यूलिंग विधियों की तुलना में B+-Tree इंडेक्स के लिए क्वेरी थ्रूपुट में 6 गुना तक सुधार होता है।

Yeasir Rayhan, Walid G. Aref2026-06-12
🔢 mathematics

Is Stochastic Gradient Descent Effective? A PDE Perspective on Machine Learning processes

यह शोध पत्र डिजेनरेट फॉकर-प्लांक पी़डीई (Fokle-Planck PDEs) के माध्यम से मॉडलिंग करके नॉन-कॉन्वेक्स ऑप्टिमाइज़ेशन में स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट (SGD) की प्रभावशीलता का विश्लेषण करता है, जो वेट कंसन्ट्रेशन (weight concentration), लोकल मिनिमा से एस्केप टाइम और एसिम्प्टोटिक कन्वर्जेंस को मापने के लिए विशिष्ट ड्रिफ्ट और डिफ्यूजन रिजीम की पहचान करने हेतु नवीन ड्यूलिटी और एंट्रॉपी तकनीकों का उपयोग करता है।

Davide Barbieri, Matteo Bonforte, Peio Ibarrondo2026-06-12
🤖 AI

Prism: Cost-Efficient Multi-LLM Serving via GPU Memory Ballooning

प्रिज्म (Prism) एक मेमोरी-केंद्रित LLM को-सर्विंग फ्रेमवर्क है जो 'kvcached' नामक एक नवीन मेमोरी बैलूनिंग तकनीक का उपयोग करता है, जो कई मॉडलों के बीच GPU मेमोरी को गतिशील रूप से पुनः प्राप्त करने और पुनर्वितरित करने के लिए स्थानिक और लौकिक साझाकरण (spatial and temporal sharing) को एकीकृत करता है, जिससे उत्पादन वातावरण में लागत-दक्षता और SLO अनुपालन में सुधार होता है।

Shan Yu, Yifan Qiao, Mingyuan Ma, Yangmin Li, Shuo Yang, Xinyuan Tong, Yang Wang, Zhiqiang Xie, Yuwei An, Shiyi Cao, Ke (…)2026-06-12
🤖 machine learning

Learning on a Razor's Edge: Identifiability and Singularity of Polynomial Neural Networks

यह शोध पत्र बहुपद न्यूरल नेटवर्क के फलन स्थानों (function spaces) का विश्लेषण करने के लिए बीजगणितीय ज्यामिति (algebraic geometry) का उपयोग करता है, जो उनकी पहचान क्षमता (identifiability) और विमा (dimensionality) को स्थापित करता है और स्पार्स उप-नेटवर्कों (sparse subnetworks) से उत्पन्न होने वाले विलक्षणताओं (singularities) को अभिलक्षित करता है ताकि एमएलपी (MLPs) में स्पार्सिटी बायस (sparsity bias) के ज्यामितीय मूलों की व्याख्या की जा सके।

Vahid Shahverdi, Giovanni Luca Marchetti, Kathlén Kohn2026-06-12
🤖 machine learning

LLM-ODDR: A Large Language Model Framework for Joint Order Dispatching and Driver Repositioning

यह शोध पत्र LLM-ODDR को प्रस्तुत करता है, जो एक नया ढांचा है जो प्लेटफॉर्म राजस्व, ड्राइवर आय निष्पक्षता और गतिशील शहरी वातावरण के अनुकूलनशीलता को संतुलित करते हुए राइड-हेलिंग ऑर्डर डिस्पैचिंग और ड्राइवर रिपोजिशनिंग को संयुक्त रूप से अनुकूलित करने के लिए एक फाइन-ट्यून किए गए लार्ज लैंग्वेज मॉडल का लाभ उठाता है, जो वास्तविक मैनहट्टन टैक्सी डेटा पर पारंपरिक तरीकों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता प्रदर्शित करता है।

Tengfei Lyu, Siyuan Feng, Hao Liu, Hai Yang2026-06-12