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cs.LG

22512 पेपर

🤖 machine learning

EPM-JEPA: Operator-Side Experience Modulation in JEPA-Family World Models

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि ऑपरेटर-साइड वेट मॉड्यूलेशन (EPM-JEPA), ऑपरेंड-साइड स्टेट इंजेक्शन (EI-JEPA) की तुलना में वितरण बदलावों (distribution shifts) के अनुकूल होने में JEPA-परिवार के वर्ल्ड मॉडल्स को बेहतर बनाता है, जो यह प्रकट करता है कि प्रदर्शन की प्रक्षेपवक्र (performance trajectories) इक्विलिब्रियम कन्वर्जेंस के बजाय विशिष्ट डायनेमिकल प्रक्रियाओं द्वारा संचालित होती है और एक भौतिकी-आधारित (physics-grounded) उत्तराधिकारी के विकास को प्रेरित करती है।

Vedant Pandya2026-06-12
🤖 machine learning

Exposure Bias as Epistemic Underidentification in Recursive Forecasting

यह शोध पत्र रिकर्सिव फोरकास्टिंग (पुनरावर्ती पूर्वानुमान) में एक्सपोजर बायस (एक्सपोज़र पूर्वाग्रह) को आंशिक अवलोकनीयता के कारण उत्पन्न एक एपिस्टेमिक अंडरआइडेंटिफिकेशन (ज्ञानमीमांसीय अल्प-निर्धारण) समस्या के रूप में पुनर्गठित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि मॉडल स्वयं-निर्मित अवस्थाओं तक सामान्यीकरण करने में विफल रहते हैं और यह प्रस्तावित करता है कि प्रेरित-अवस्था सुधारों (इंड्यूस्ड-स्टेट करेक्शन्स) में प्रोवेनेंस (उत्पत्ति) जानकारी को शामिल करना इन त्रुटियों को कम कर सकता है।

Riku Green, Zahraa S. Abdallah, Telmo M Silva Filho2026-06-12
📊 statistics

Reliability of Probabilistic Emulation of Physical Systems

यह शोध पत्र भौतिक प्रणालियों के संभाव्य इम्यूलेशन (probabilistic emulation) के व्यवस्थित मूल्यांकन के लिए एक ढांचे और ऑटोकास्ट (AutoCast) टूलकिट को प्रस्तुत करता है, जिसमें यह पाया गया है कि CRPS-प्रशिक्षित एंसेम्बल्स (ensembles), विशेष रूप से तब जब जनरेटिव मॉडल लेटेंट स्पेस (latent spaces) तक सीमित हों, अधिक विश्वसनीय अनिश्चितताएं और तेज़ अनुमान प्रदान करते हैं।

Sam F. Greenbury (The Alan Turing Institute), Radka Jersakova (The Alan Turing Institute), Paolo Conti (The Alan Turing (…)2026-06-12
🤖 AI

CausalMoE: A Billion-Scale Multimodal Foundation Model for Granger Causal Discovery with Pattern-Routed Heterogeneous Experts

CausalMoE एक बिलियन-स्केल मल्टीमॉडल फाउंडेशन मॉडल है जो पारंपरिक "वन-साइज़-फिट्स-ऑल" दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करने के लिए विषम विशेषज्ञों के पैटर्न-रूटेड मिश्रण और कॉज़ैलिटी-अवेयर सेल्फ-अटेंशन का लाभ उठाता है, जिससे टेक्स्टुअल और विजुअल प्रायर्स को एकीकृत करके बेहतर सामान्यीकरण और व्याख्यात्मकता के साथ स्टेट-ऑफ-द-आर्ट ग्रेंजर कॉज़ल डिस्कवरी प्राप्त होती है।

Bo Liu, Di Dai, Jingwei Liu, Jiarui Jin, Xiaocheng Fang, Guangkun Nie, Hongyan Li, Shenda Hong2026-06-12
🤖 machine learning

A green solvent screening tool for emerging materials via uncertainty aware, transformer enhanced transfer learning

यह शोध पत्र एक अनिश्चितता-जागरूक (uncertainty-aware), ट्रांसफार्मर-संवर्धित ट्रांसफर लर्निंग टूल प्रस्तुत करता है जो उभरती सामग्रियों के लिए टिकाऊ हरित विलायक (green solvent) विकल्पों की कुशल स्क्रीनिंग और खोज को सक्षम करने हेतु, डेटा की कमी को दूर करते हुए प्रमुख विलायक गुणों की सटीक भविष्यवाणी करता है।

Ioannis Kouroudis, Simon Ternes, Zhaosu Gu, Gohar Ali Siddiqui, Marina Ustinova, Angelo Lembo, Alessio Gagliardi, Aldo D (…)2026-06-12
🤖 machine learning

Limits of spectral learning under noise

यह शोध पत्र एक सार्वभौमिक सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि योगात्मक लेबल शोर (additive label noise) स्पेक्ट्रल लर्निंग गुणांकों में एक पूर्वानुमेय विचलन उत्पन्न करता है, जो एक मौलिक शोर सीमा को परिभाषित करता है जिसके आगे विभिन्न आधारों और आयामों में कार्यात्मक संरचना को विश्वसनीय रूप से पुनर्प्राप्त नहीं किया जा सकता है।

Sabin Roman, Ljupco Todorovski, Saso Dzeroski, Marta Sales-Pardo, Roger Guimera2026-06-12
🤖 machine learning

αα-fair heterogeneous agent reinforcement learning

यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट सिस्टम में असमान पुरस्कार वितरण को संबोधित करने के लिए α\alpha-फेयरनेस को हेट्रोजेनियस-एजेंट ट्रस्ट रीजन लर्निंग के साथ एकीकृत करने वाला एक नवीन ढांचा प्रस्तावित करता है, जो सैद्धांतिक रूप से पुष्ट एल्गोरिदम (α\alpha-fair HATRPO और HAPPO) प्रदान करता है जो अनुक्रमिक सामाजिक दुविधाओं (sequential social dilemmas) में बेहतर उपयोगितावादी दक्षता और श्रेष्ठ सामाजिक कल्याण दोनों को प्राप्त करते हैं।

Yao-hua Franck Xu, Tayeb Lemlouma, Jean-Marie Bonnin, Arnaud Braud2026-06-12
🤖 AI

Emotional regulation improves deep learning-based image classification

यह शोध पत्र "इमोशनल रेगुलेशन" (Emotional Regulation) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो CIFAR बेंचमार्क पर इमेज क्लासिफिकेशन प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए कृत्रिम व्यक्तिपरक अनुभव और अफेक्टिव प्री-ट्रेनिंग का लाभ उठाता है, जिससे इमोशन-ऑगमेंटेड लर्निंग में एक नया स्टेट-ऑफ-द-आर्ट स्थापित होता है।

Riccardo Emanuele Landi, João M. F. Rodrigues, Marta Chinnici2026-06-12
🤖 machine learning

Authority, Truth, and Citation Bias: A Large-Scale Multi-Domain Benchmark for Studying Epistemic Susceptibility in Large Language Models

यह शोध पत्र AuthorityBench प्रस्तुत करता है, जो एक बड़े पैमाने का बहु-डोमेन बेंचमार्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि केवल उद्धरणों की उपस्थिति—चाहे वे तथ्यात्मक रूप से सटीक हों या नहीं—लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में मतिभ्रम (hallucination) की दर को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा देती है, जिसका सबसे स्पष्ट प्रभाव तब देखा जाता है जब निर्मित (fabricated) उद्धरण सत्य दावों के साथ आते हैं।

Aryan Khurana, Aravind Ramana RN, Dhruv Kumar2026-06-12
🤖 AI

MP3: Multi-Period Pattern Pre-training forSpatio-Temporal Forecasting

यह शोध पत्र MP3 को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्लग-एंड-प्ले प्री-ट्रेनिंग प्लगइन है जो स्थानिक-कालिक पूर्वानुमान (spatio-temporal forecasting) में "टेम्पोरल मिराज" (temporal mirage) की चुनौती को संबोधित करने के लिए बहु-अवधि पैटर्न लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे विविध वास्तविक दुनिया के डेटासेटों में मौजूदा ग्राफ न्यूरल नेटवर्क मॉडलों के प्रदर्शन और अनुकूलन क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Lilan Peng, Yandi Liu, Qingren Yao, Chongshou Li, Tianrui Li2026-06-12