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cs.LG

22512 पेपर

🧬 biology

Physics-Aware Auxiliary Losses Improve Out-of-Distribution Generalization of a GNN Synthesizability Filter

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि ग्राफ न्यूरल नेटवर्क में सस्ते, क्लोज्ड-फॉर्म भौतिक पूर्ववृत्त (प्रायोर)—विशेष रूप से टोपोलॉजिकल जटिलता और स्ट्रेन ऊर्जा—को सहायक हानि (ऑक्सिलरी लॉसेस) के रूप में शामिल करने से आणविक संश्लेषण क्षमता (मॉलिक्यूलर सिंथेसाइजेबिलिटी) की भविष्यवाणी करने के लिए इसके आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन सामान्यीकरण में महत्वपूर्ण सुधार होता है, साथ ही यह एकल-सीड प्रयोगों से भ्रामक निष्कर्षों से बचने के लिए मल्टी-सीड मूल्यांकन की महत्वपूर्ण आवश्यकता को भी रेखांकित करता है।

Riya Bisht, Dhruv Agarwal2026-06-12
📊 statistics

Computationally tractable robust differentially private mean estimation

यह शोध पत्र "बैलून मीन" (balloon mean) को प्रस्तुत करता है, जो एक गणनात्मक रूप से कुशल और सुदृढ़ डिफरेंशियल प्राइवेट एस्टिमेटर है, जो भारी-पूंछ (heavy-tailed) और संदूषित (contaminated) परिवेश में मजबूत सांख्यिकीय प्रदर्शन और आउटलायर प्रतिरोध प्राप्त करने के लिए विस्तार करने वाले महालनोबिस बॉल्स (Mahalanobis balls) पर एक पुनरावृत्ति क्लिपिंग प्रक्रिया का उपयोग करता है।

Kelly Ramsay2026-06-12
🧬 biology

Physics-Informed Neural Networks for Chemotherapy Pharmacokinetics: Benchmarking the Clinical Estimator and Exposing Parameter Identifiability

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स (PINNs) कीमोथेरेपी फार्माकोकाइनेटिक्स के लिए एक एकीकृत ढांचा प्रदान करते हैं जो रैखिक मॉडलों पर मानक नैदानिक अनुमानकों के प्रदर्शन से मेल खाता है, जबकि विशिष्ट रूप से संरचनात्मक पैरामीटर पहचान संबंधी मुद्दों को उजागर करता है और जटिल गैर-रैखिक परिदृश्यों में विरल ऊतक अवलोकनों को प्रभावी ढंग से एकीकृत करता है जहाँ पारंपरिक क्लोज्ड-फॉर्म विधियाँ विफल हो जाती हैं।

Riya Bisht, Dhruv Agarwal2026-06-12
🤖 AI

BASENet: Band-Adapted Speech Enhancement Network with Cross-Band Attention

BASENet एक अत्यधिक कुशल, आवृत्ति-अनुकूलित स्पीच एन्हांसमेंट नेटवर्क है जो न्यूनतम मापदंडों के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए बार्क-स्केल बैंड पार्टिशनिंग और क्रॉस-बैंड अटेंशन का लाभ उठाता है, जो इसे संसाधन-सीमित उपकरणों पर रीयल-टाइम परिनियोजन के लिए आदर्श बनाता है।

Damien Martins Gomes, François Capman2026-06-12
🤖 AI

A Zero-shot Generalized Graph Anomaly Detection Framework via Node Reconstruction

यह शोध पत्र AlignGAD का प्रस्ताव करता है, जो एक ज़ीरो-शॉट जनरलाइज्ड ग्राफ एनोमली डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो वैश्विक संरेखण (ग्लोबल अलाइनमेंट), क्लस्टर-अवेयर व्यू कंस्ट्रक्शन और विसंगति स्कोरिंग के माध्यम से विषम विशेषताओं और संरचनाओं को एकीकृत करता है ताकि डेटासेट-विशिष्ट अर्थों पर निर्भर किए बिना अनदेखे लक्ष्य ग्राफों में असामान्य नोड्स की प्रभावी ढंग से पहचान की जा सके।

Phan Nguyen, Dat Cao, Hien Chu, Khue Hoang2026-06-12
⚡ electrical engineering

Fed-FBD: Federated Functional Block Diversification for Isolation, Privacy, and Surgical Unlearning

Fed-FBD एक मॉड्यूलर फेडरेटेड लर्निंग आर्किटेक्चर है जो न्यूरल नेटवर्क को स्वतंत्र रूप से ट्रैक किए जाने वाले कार्यात्मक ब्लॉकों में विघटित करता है ताकि मेडिकल और सामान्य इमेज डेटासेट्स पर प्रतिस्पर्धी सटीकता बनाए रखते हुए, प्रतिकूल क्लाइंट्स के विरुद्ध आर्किटेक्चरल रूप से गारंटीकृत अलगाव, मेंबरशिप इन्फरेंस के विरुद्ध अंतर्निहित गोपनीयता, और प्रस्थान करने वाले प्रतिभागियों के लिए सब-सेकंड सर्जिकल अनलर्निंग प्रदान की जा सके।

Weijie Chen, Alan B. McMillan2026-06-12
🤖 AI

From AGI to ASI

यह रिपोर्ट मानव-स्तर की कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) से कृत्रिम महाबुद्धिमत्ता (ASI) के सैद्धांतिक संक्रमण की जांच करती है, जिसमें चार संभावित विकास पथों को रेखांकित किया गया है, संबद्ध बाधाओं का विश्लेषण किया गया है, और यह तर्क दिया गया है कि भविष्य में एक एकल अचानक बदलाव के बजाय परिवर्तनकारी सामाजिक परिवर्तनों की एक श्रृंखला शामिल हो सकती है, जिससे तैयारी के लिए एक विशाल अंतरविषयक वैश्विक प्रयास आवश्यक हो जाता है।

Tim Genewein, Matija Franklin, Alexander Lerchner, Laurent Orseau, Samuel Albanie, Adam Bales, Cole Wyeth, Stephanie Cha (…)2026-06-12
🤖 AI

M*: A Modular, Extensible, Serving System for Multimodal Models

यह शोध पत्र M* को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर और विस्तार योग्य सर्विंग सिस्टम है जो कंपोजिट मल्टीमॉडल मॉडल्स को डेटाफ्लो ग्राफ के रूप में निरूपित करता है ताकि लचीले घटक संयोजन और वितरित अनुकूलन को सक्षम किया जा सके, जिससे टेक्स्ट-टू-इमेज, टेक्स्ट-टू-स्पीच और रोबोटिक प्लानिंग जैसे विविध कार्यों में मौजूदा फ्रेमवर्क की तुलना में महत्वपूर्ण विलंबता (लेटेंसी) और थ्रूपुट सुधार प्राप्त होता है।

Atindra Jha, Naomi Sagan, Keisuke Kamahori, Irmak Sivgin, Rohan Sanda, Steven Gao, Mark Horowitz, Luke Zettlemoyer, Oliv (…)2026-06-12
📊 statistics

A unified complexity bound for logconcave sampling

यह शोध पत्र एक्सपोनेंशियल लिफ्टिंग के साथ इन-एंड-आउट (In-and-Out) एल्गोरिदम का उपयोग करके, एक बेहतर पोइनकेरे स्थिरांक (Poincaré constant) को स्थापित करके, एक वॉर्म स्टार्ट (warm start) से मनमाने लॉग-कॉन्केव (log-concave) वितरणों के नमूनाकरण (sampling) के लिए एक सरल, एकीकृत और लगभग सटीक अभिसरण सीमा (convergence bound) प्रस्तुत करता है।

Yunbum Kook, Santosh S. Vempala2026-06-12
🤖 AI

LLM-Powered Personalized Glycemic Assessment in Type 2 Diabetes with Wearable Sensor Data

यह शोध पत्र GlyLLM को प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-संचालित फ्रेमवर्क है जो निरंतर ग्लूकोज मॉनिटर डेटा को वियरेबल सेंसर जानकारी और संरचित मेटाडेटा के साथ एकीकृत करता है ताकि व्यक्तिगत टाइप 2 मधुमेह देखभाल के लिए ग्लूकोज पूर्वानुमान और मधुमेह वर्गीकरण में पारंपरिक मशीन लर्निंग विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Yifan Gao, Yanmin Gong, Yun Shi, Yuanxiong Guo2026-06-12