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cs.LG

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🤖 machine learning

CRUMB: Efficient Prior Fitted Network Inference via Distributionally Matched Context Batching

यह शोध पत्र CRUMB को प्रस्तुत करता है, जो एक आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic) इन्फरेंस रैपर है जो टेस्ट क्वेरीज़ को क्लस्टर करके और MMD न्यूनीकरण के माध्यम से वितरण संबंधी रूप से मेल खाने वाले प्रशिक्षण उपसमुच्चयों का चयन करके प्रायर-फिटेड नेटवर्क्स की दक्षता और प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे बिना पुन: प्रशिक्षण के बड़े डेटासेट पर प्रभावी इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग सक्षम होती है।

Jamie Heredge, Mattia J. Villani, Pranav Deshpande, Akshay Seshadri, Niraj Kumar2026-06-11
🤖 machine learning

Accurate and Resource-Efficient Federated Continual Learning

FedRAN एक संसाधन-कुशल फेडरेटेड कॉन्टिनुअल लर्निंग फ्रेमवर्क है जो पुनरावृत्ति ग्रेडिएंट-आधारित प्रशिक्षण को कॉम्पैक्ट रैंडम फीचर सांख्यिकी और प्रोटोटाइप-आधारित छद्म-लेबलिंग का उपयोग करके क्लोज्ड-फॉर्म एनालिटिक समाधानों से बदल देता है, जिससे संसाधन और लेबल संबंधी बाधाओं के तहत संचार लागत और गणना समय को नाटकीय रूप से कम करते हुए बेहतर सटीकता प्राप्त होती है।

Jebacyril Arockiaraj, Dhruv Parikh, Jayashree Adivarahan, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna2026-06-11
🤖 machine learning

OmniLoc: A Geometry-Aware Foundation Model for Anchor-Free UE Localization Across Diverse Indoor Environments

OmniLoc एक अग्रणी ज्यामिति-जागरूक (geometry-aware) फाउंडेशन मॉडल है जो एक विशिष्ट टोकनाइज़ेशन मॉड्यूल, फीचर निष्कर्षण के लिए एक ज्यामिति-जागरूक ट्रांसफार्मर और एक ज्यामितीय रूप से सुसंगत प्रतिगमन तंत्र (regression mechanism) के माध्यम से विषम वायरलेस मापों को एकीकृत करके विविध वातावरणों में सुदृढ़, एंकर-मुक्त इनडोर यूजर इक्विपमेंट लोकलाइजेशन प्राप्त करता है।

Lei Chu, Yuning Zhang, Omer Gokalp Serbetci, Anushka Katiyar, Bassel Abou Ali Modad, Andreas F. Molisch2026-06-11
💬 NLP

ISE: An Execution-Grounded Recipe for Multi-Turn OS-Agent Trajectories

यह शोध पत्र ISE को प्रस्तुत करता है, जो एक तीन-चरणीय संश्लेषण प्रतिमान (three-stage synthesis paradigm) है जो उच्च-गुणवत्ता वाले, निष्पादन-आधारित (execution-grounded) मल्टी-टर्न OS-एजेंट प्रक्षेपवक्र (trajectories) उत्पन्न करता है ताकि फाइन-ट्यून किए गए मॉडलों में टूल-उपयोग प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारा जा सके, जो बड़े ज़ीरो-शॉट बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Siyuan Luo, Nairong Zheng, Lin Zhou, Tiankuo Yao, Shengyou Yuan, Haojia Yu, Cong Pang, Jiapeng Luo, Lewei Lu2026-06-11
🤖 machine learning

Counterexample Guided Learning in the Large using Reasoning Agents

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि LLM एजेंटों को काउंटर-एग्जांपल-गाइडेड लर्निंग रणनीतियों से लैस करना, जहाँ एक सत्यापनकर्ता (verifier) गलत रेगुलर एक्सप्रेशन उम्मीदवारों पर विशिष्ट फीडबैक प्रदान करता है, मानक प्रॉम्प्टिंग की तुलना में जटिल प्रतीकात्मक इंडक्शन कार्यों में सैंपल दक्षता और सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Hongyi Liu, Frederic Sala, Thomas Reps, Adithya Murali2026-06-11
💻 computer science

Learning Object Manipulation from Scratch via Contrastive Interaction

यह शोध पत्र इंटरैक्शन-वेटेड रीसैंपलिंग (IWR) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो ऑब्जेक्ट मैनिपुलेशन के लिए कॉन्ट्रास्टिव रिइन्फोर्समेंट लर्निंग को बेहतर बनाने के लिए इंटरैक्शन-प्रेरित डायनेमिक मोड सीमाओं को संरक्षित करती है, जिससे सैंपल दक्षता में सुधार होता है और पहला वास्तविक दुनिया का गोल-कंडीशन्ड रोबोट एयर हॉकी एजेंट प्राप्त होता है।

Tongle Shen, Caleb Chuck, Fan Feng, Biwei Huang2026-06-11
🤖 AI

AI Researchers Must Help Lead Arms Control to Mitigate Military AI Risks

यह शोध पत्र तर्क देता है कि एआई शोधकर्ताओं को केवल दीर्घकालिक सुपरइंटेलिजेंस संबंधी चिंताओं पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, सैन्य एआई अनुप्रयोगों के तत्काल जोखिमों को कम करने के लिए शस्त्रागार नियंत्रण अनुसंधान और तकनीकी सत्यापन को आगे बढ़ाने में अग्रणी भूमिका निभानी चाहिए।

Ted Fujimoto, Jacob Benz2026-06-11
🔬 physics

Urban Heat MiniCubes: An AI-Ready dataset for urban heat research

यह शोध पत्र "अर्बन हीट मिनीक्यूब्स" (Urban Heat MiniCubes) का परिचय देता है, जो एक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध, FAIR-उन्मुख डेटासेट है, जिसमें 2022-2023 के लिए 48 पश्चिमी गोलार्ध के शहरों के लिए सामंजस्यपूर्ण 90 x 90 किमी ग्रिड वाले डेटा क्यूब्स शामिल हैं, जो जटिल प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता को समाप्त करके शहरी ऊष्मा पर मशीन लर्निंग अनुसंधान को सुगम बनाने के लिए मल्टी-सेंसर सैटेलाइट अवलोकनों को एकीकृत करता है।

Jonathan Starfeldt, Maria J. Molina, Alexander Kerr, Adam Yang, Thomas R. H. Holmes, Christopher R. Hain2026-06-11
🤖 machine learning

APEX: A Network-Native Time-Series Foundation Model for Forecasting and Anomaly Detection for Wireless Edge Operations

APEX एक नेटवर्क-नेटिव, डिकोडर-ओनली ट्रांसफॉर्मर फाउंडेशन मॉडल है जिसे बड़े पैमाने पर वायरलेस टेलीमेट्री पर प्री-ट्रेन किया गया है, जो पूर्वानुमान और विसंगति का पता लगाने में मौजूदा बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और सक्रिय नेटवर्क संचालन के लिए क्लाउड और गोपनीयता-संरक्षण एज इन्फरेंस दोनों क्षमताएं प्रदान करता है।

Swadhin Pradhan, Niloo Bahadori, Peiman Amini2026-06-11
🤖 AI

Privacy-Preserving Federated Autoencoder for ECG Anomaly Detection on Edge Devices

यह शोधपत्र अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) ईसीजी (ECG) विसंगति का पता लगाने के लिए एक गोपनीयता-संरक्षण फेडरेटेड ऑटोएन्कोडर प्रणाली प्रस्तुत करता है जो कानूनी-स्तर की गोपनीयता बनाए रखने और नॉन-आईआईडी (non-IID) अस्पताल डेटा को संभालने के साथ-साथ एज डिवाइस पर उच्च पहचान सटीकता प्राप्त करने के लिए डिफरेंशियल प्राइवेसी, फेडरेटेड लर्निंग और INT8 क्वांटाइजेशन को सफलतापूर्वक एकीकृत करता है।

Kaan Arda Akyol, Jakub Kacper Szeląg, Aydin Abadi, Maha Alghamdi, Ghadah Albalawi, Ghouse Ibrahim Kaleelullah, Hilal Tut (…)2026-06-11