cs.LG पेपर | Gist.Science

Quantized Stochastic Primal-Dual Methods for Distributed Optimization under Relaxed Global Geometry

यह शोध पत्र q-PDGD का प्रस्ताव करता है, जो वितरित अनुकूलन (डिस्ट्रीब्यूटेड ऑप्टिमाइज़ेशन) के लिए एक क्वांटाइज्ड स्टोकेस्टिक प्राइमल-डुअल एल्गोरिदम है, जो प्रतिबंधित सेकेंट इनइक्वालिटी (रेस्ट्रिक्टेड सेकेंट इनइक्वालिटी) या पोलियाक-लोजसिएविक (पोलियाक-लोजसिएविक) स्थितियों के तहत शोर-निर्भर पड़ोस (नॉइज़-डिपेंडेंट नेबरहुड) तक रैखिक अभिसरण प्राप्त करता है, और घटते स्टेप-साइज़ के तहत $O(1/k)$ अभिसरण प्राप्त करता है, जबकि साझा न्यूनतम मानों (शेयर्ड मिनिमाइज़र्स) की आवश्यकता के बिना सेंट्रलाइज्ड ओरकल कॉम्प्लेक्सिटी दरों से मेल खाता है।

Susmit Sarkar, Abhinav Raghuvanshi, Kushal Chakrabarti, Mayank Baranwal2026-06-11

💬 NLP

When Probing Accuracy Saturates, Fragility Resolves: A Complementary Metric for LLM Pre-Training Analysis

यह शोध पत्र "फ्रैजिलिटी" (fragility) को पेश करता है, जो एक पूरक मीट्रिक है जो उस एक्टिवेशन-नॉइज़ स्तर को मापता है जिस पर लीनियर प्रोब सटीकता ढह जाती है, ताकि एलएलएम (LLM) प्री-ट्रेनिंग में विकसित होते प्रतिनिधि संरचनाओं और नैतिक एन्कोडिंग ग्रेडिएंट्स को प्रकट किया जा सके जो मानक प्रोब सटीकता संतृप्त होने के बाद अदृश्य हो जाते हैं।

Orion Reblitz-Richardson2026-06-11

🧬 biology

GLACIER: A Multimodal Student-Teacher Foundation Model for Molecular Property Prediction

यह शोधपत्र GLACIER को प्रस्तुत करता है, जो एक गणनात्मक रूप से कुशल छात्र-शिक्षक (student-teacher) फाउंडेशन मॉडल है जो उच्च-प्रदर्शन वाले आणविक गुण पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए प्रीट्रेनिंग, फिन्सलर ज्योमेट्री-अवेयर फ्यूजन (Finsler geometry-aware fusion), और कंट्रास्टिव नॉलेज डिस्टिलेशन के तीन-चरणीय ढांचे के माध्यम से आणविक ग्राफ, SMILES स्ट्रिंग्स और भौतिक-रासायनिक विवरणों (physicochemical descriptors) को एकीकृत करता है।

Emily Nguyen, Yongchan Hong, Harsh Toshniwal, Yan Liu, Andreas Luttens2026-06-11

💬 NLP

Small Experiments, Cheaper Decisions: A Case Study in Staged Promotion for Micro-Pretraining

यह शोध पत्र एक केस स्टडी प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि लघु, विषम माइक्रो-प्रीट्रेनिंग (micro-pretraining) रन का उपयोग करने वाला एक चरणबद्ध पदोन्नति प्रोटोकॉल (staged promotion protocol) हाइपरपैरामीटर कॉन्फ़िगरेशनों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है और अनफ़िल्टर्ड निरंतरता रणनीतियों की तुलना में कुल प्रयोगात्मक लागत को 12% से 56% तक कम कर सकता है, जबकि यह स्वीकार करता है कि परिणाम वैश्विक इष्टतमता (global optimality) के दावे के बजाय एक सीमित लागत-आवंटन निष्कर्ष का प्रतिनिधित्व करते हैं।

Felipe Chavarro Polania2026-06-11

🤖 machine learning

Recursive Binding on a Budget: Subspace Carving in Order-p Tensor Memories

यह शोध पत्र ऑर्थोगोनल सबस्पेस कार्विंग (OSC) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी मेमोरी आर्किटेक्चर है जो रोल बेस के नल स्पेस (null space) पर फिलर्स को प्रोजेक्ट करके ज्यामितीय ऑर्थोगोनैलिटी (geometric orthogonality) को लागू करने के माध्यम से एक स्थिर मेमोरी फुटप्रिंट के भीतर गहन रिकर्सिव बाइंडिंग को सक्षम बनाती है, जिससे टेंसर प्रोडक्ट रिप्रेजेंटेशन की आया संबंधी सीमाओं और वेक्टर सिम्बोलिक आर्किटेक्चर की फिडेलिटी संबंधी समस्याओं पर विजय प्राप्त होती है।

Travis Pence, Daisuke Yamada, Vikas Singh2026-06-11

🤖 machine learning

Risk Under Pressure: Compute-Aware Evaluation of Adversarial Robustness in Language Models

यह शोध पत्र एक कंप्यूट-अवेयर (compute-aware) मूल्यांकन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो निश्चित क्वेरी बजट के बजाय संचयी FLOPs का उपयोग करके प्रतिकूल जोखिम (adversarial risk) को मापता है, जिससे यह पता चलता है कि अलाइनमेंट ट्रेनिंग और मॉडल स्केलिंग का बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) को जेलब्रेक करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल प्रयास पर गैर-एकदिष्ट (non-monotonic) और श्रेणी-निर्भर प्रभाव पड़ता है।

Malikeh Ehghaghi, Boglárka Ecsedi, Marsha Chechik, Colin Raffel2026-06-11

🧬 biology

Spatially Masked Regression Reveals Local and Distributed Predictability in Electrophysiological Recordings

यह शोध पत्र एक स्पैटियली मास्क्ड रिग्रेशन (SMR) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो पड़ोसी चैनलों को व्यवस्थित रूप से बाहर रखते हुए इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल रिकॉर्डिंग के माध्यम से इलेक्ट्रोड संकेतों का पुनर्निर्माण करके स्थानीय और वितरित सूचना के बीच के संतुलन को परिमाणित करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि व्यक्तिगत चैनल तात्कालिक स्थानीय अतिरेक और व्यापक नेटवर्क-व्यापी संरचना दोनों को दर्शाते हैं।

Maryam Ostadsharif Memar, Nima Dehghani2026-06-11

🤖 machine learning

Signed Compression Progress on a Sealed Audit is Goodhart-Resistant

यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि हस्ताक्षरित संपीड़न प्रगति (signed compression progress), जिसे एक निश्चित सीलबंद ऑडिट पैनल पर हानि में कमी के रूप में परिभाषित किया गया है, एक क्षितिज-मुक्त (horizon-free), गुडहार्ट-प्रतिरोधी अंतर्निहित पुरस्कार प्रदान करती है जो यह गारंटी देती है कि संचयी पुरस्कार वास्तविक मॉडल सुधार के बजाय शोषण को दर्शाते हैं, जो कि औपचारिक लीन 4 (Lean 4) मशीनीकरण और विभिन्न हमले के वेक्टरों के विरुद्ध अनुभवजन्य सत्यापन द्वारा समर्थित है।

Ayush Mittal, Dhruv Gupta2026-06-11

🤖 machine learning

LSTM-Based Detection of Structural Breaks in Property Insurance Loss Reserving: A Climate-Informed Approach

यह शोध पत्र संपत्ति बीमा हानि आरक्षण (property insurance loss reserving) में संरचनात्मक परिवर्तनों (structural breaks) का पता लगाने के लिए जलवायु-समृद्ध एलएसटीएम (LSTM) न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने वाले एक अनुसंधान कार्यक्रम का प्रस्ताव करता है, जिसका लक्ष्य पारंपरिक बीमांकिक विधियों की तुलना में सटीकता और अनुकूलन क्षमता में बेहतर प्रदर्शन करना है और साथ ही औपचारिक प्रदर्शन गारंटी के साथ एक सैद्धांतिक ढांचा प्रदान करना है।

Thomas Mbrice, Shashwat Panigrahi2026-06-11

💻 computer science

Evaluating and Combating the Impact of Concept Drift on the Performance of Machine Learning-Based Phishing Detection Systems

यह शोध पत्र इस बात का मूल्यांकन करता है कि स्पैम और फ़िशिंग ईमेल का तीव्र विकास (कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट) मशीन लर्निंग-आधारित डिटेक्शन सिस्टम के प्रदर्शन को कैसे कम करता है और इस प्रदर्शन गिरावट को कम करने की रणनीतियों का पता लगाता है।

Warren Fernando, Nikos Komninos2026-06-11

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