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cs.LG

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🤖 machine learning

GraphInfer-Bench: Benchmarking LLM's Inference Capability on Graphs

यह शोधपत्र GraphInfer-Bench को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक बेंचमार्क है जिसमें छह वास्तविक दुनिया के ग्राफों के माध्यम से 42,000 नमूने शामिल हैं ताकि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) की उन ओपन-एंडेड ग्राफ इन्फरेंस कार्यों को करने की क्षमता का मूल्यांकन किया जा सके जिन्हें एकल नोड्स या पथों को पुनर्प्राप्त करके हल नहीं किया जा सकता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान LLM-आधारित विधियाँ इस क्षमता में अभी भी साधारण GNNs से पीछे हैं।

Zhuoyi Peng, Jingzhou Jiang, Hanlin Gu, Lixin Fan, Yi Yang2026-06-11
📊 statistics

Enhancing Spectral Embedding through Robust and Flexible Knowledge Transfer in Electronic Health Records

यह शोध पत्र एक नवीन दो-चरणीय स्पेक्ट्रल एम्बेडिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो दुर्लभ रोग समूहों के लिए सुदृढ़ निम्न-आयामी निरूपण उत्पन्न करने हेतु एक व्यापक जनसंख्या से लचीले ज्ञान हस्तांतरण का लाभ उठाता है, जो प्रभावी रूप से उन चुनौतियों को दूर करता है जहाँ मौजूदा विधियाँ विफल हो जाती हैं जैसे कि डेटा की विरलता और कमजोर सिग्नल संरेखण।

Feiqing Huang, Zongqi Xia, Rong Ma, Tianxi Cai2026-06-11
🔬 materials science

Range-Aware Bayesian Optimization for Discovering Diverse Designs within Target Property Windows

यह शोध पत्र एक रेंज-अवेयर बेयसियन ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो लक्षित गुण श्रेणियों (target property ranges) को संतुष्ट करने वाले विविध डिजाइनों की कुशलतापूर्वक खोज करता है, जो बेंचमार्क और व्यावहारिक सामग्री डिजाइन केस स्टडीज दोनों में मानक विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Shengli Jiang, Jason Wu, Charles M. Schroeder, Michael A. Webb2026-06-11
🌀 nonlinear sciences

Kuramoto Attention: Synchronizing Self-Attention on the Torus

यह शोध पत्र कुरामोतो अटेंशन (Kuramoto Attention) का परिचय देता है, जो एक ऐसा सेल्फ-अटेंशन तंत्र है जो गेटेड कोसाइन समानता (gated cosine similarity) और सर्कुलर मीन अपडेट्स (circular mean updates) का उपयोग करके टोकन इंटरैक्शन को एक टॉरस (torus) पर फेज सिंक्रोनाइज़ेशन के रूप में मॉडल करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि यह ज्यामितीय रूप से बाधित आर्किटेक्चर मानक RoPE-आधारित ट्रांसफॉर्मर के तुलनीय लैंग्वेज मॉडलिंग प्रदर्शन प्राप्त करता है और साथ ही अटेंशन और फेज कपलिंग के बीच एक नया सैद्धांतिक सेतु भी प्रदान करता है।

Joshua Nunley2026-06-11
🤖 machine learning

Information-Theoretic Decomposition for Multimodal Interaction Learning

यह शोध पत्र डिकम्पोज़िशन-आधारित मल्टीमॉडल इंटरेक्शन लर्निंग (DMIL) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो वेरिएशनल डिकम्पोज़िशन और फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करके नमूना-विशिष्ट रेडंडेंट (redundant), यूनिक (unique) और सिनर्जिस्टिक (synergistic) इंटरैक्शन को स्पष्ट रूप से मॉडल और अनुकूल रूप से सीखने के लिए नियोजित करता है, जिससे पारंपरिक मल्टीमॉडल लर्निंग प्रतिमानों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Zequn Yang, Yake Wei, Haotian Ni, Zhihao Xu, Di Hu2026-06-11
🤖 machine learning

Adv-TGD: Adversarial Text-Guided Diffusion for Face Recognition Impersonation Attacks

Adv-TGD एक नवीन एडवरसेरियल फ्रेमवर्क है जो प्रति-नमूना (per-sample) LoRA फाइन-ट्यूनिंग और मास्क्ड लेटेंट ब्लेंडिंग के साथ स्टेबल डिफ्यूजन का लाभ उठाता है ताकि उच्च दृश्य निष्ठा (visual fidelity) बनाए रखते हुए विभिन्न फेस रिकग्निशन सिस्टम्स के विरुद्ध स्टेट-ऑफ-द-आर्ट ब्लैक-बॉक्स अटैक सक्सेस रेट प्राप्त करने वाले फोटोरियलिस्टिक, टेक्स्ट-गाइडेड फेस इम्परसोनेशन उत्पन्न किए जा सकें।

Omid Ahmadieh, Nima Karimian2026-06-11
🤖 machine learning

When Context Returns: Toward Robust Internalization in On-Policy Distillation

यह शोध पत्र "संदर्भ-प्रेरित क्षरण" (context-induced degradation) की पहचान करता है और उसे संबोधित करता है, जो एक ऐसी घटना है जहाँ एक डिस्टिल्ड स्टूडेंट मॉडल में विशेषाधिकार प्राप्त संदर्भ को पुन: पेश करने से उसके प्रदर्शन को नुकसान पहुँचता है, और एक हल्के निरंतरता रेगुलराइज़र (consistency regularizer) का प्रस्ताव देता है जो विविध डोमेन में सुदृढ़ आंतरिककरण और संदर्भ हटाने की क्षमता सुनिश्चित करता है।

Xun Wang, Ruishuo Chen, Zhuoran Li, Yu Chen, Longbo Huang2026-06-11
🤖 machine learning

TAROT: Task-Adaptive Refinement of LLM-prior Graphs for Few-shot Tabular Learning

TAROT एक नवीन GNN-आधारित फ्रेमवर्क है जो फ्यू-शॉट टैबुलर लर्निंग के लिए, LLM-अनुमानित फीचर संबंधों से एक टास्क-एडेप्टिव सिमेंटिक ग्राफ का निर्माण करके और मतिभ्रम-प्रेरित शोर (hallucination-induced noise) को कम करने के लिए इसे परिष्कृत करके भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन को बढ़ाता है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण या कच्चे डेटा को LLMs के सामने उजागर किए प्रभावी रूप से अर्थपूर्ण फीचर इंटरैक्शन को कैप्चर किया जा सके।

Ruxue Shi, Yili Wang, Mengnan Du, Hangting Ye, Yi Chang, Xin Wang2026-06-11
🧬 biology

Tree-Structured Orthonormal Decomposition of the Aitchison Simplex

यह शोधपत्र PolyILR को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो किसी भी ट्री टोपोलॉजी (tree topology) के साथ संरेखित कंपोजिशनल डेटा (compositional data) के लिए एक कैनोनिकल ऑर्थोनॉर्मल बेसिस (canonical orthonormal basis) का निर्माण करती है, जिससे आंतरिक ऐचिसन ज्योमेट्री (Aitchison geometry) को संरक्षित करते हुए माइक्रोबायोम और जीनोमिक्स जैसे क्षेत्रों में पदानुक्रमित संरचनाओं (hierarchical structures) का स्थिर, व्याख्यात्मक और मल्टीस्केल विश्लेषण सक्षम होता है।

Daisuke Yamada, Qijun Zhang, Travis Pence, Barbara B. Bendlin, Federico Rey, Vikas Singh2026-06-11
🤖 machine learning

Structure-Preserving Neural Surrogates with Tractable Uncertainty Quantification

यह शोध पत्र मिश्रित परिमित तत्व स्थानों (mixed finite element spaces) को गॉसियन प्रोसेस रिग्रेशन के साथ एकीकृत करके आंशिक अवकल समीकरणों (partial differential equations) के लिए वास्तविक समय में, संरचना-संरक्षण करने वाले न्यूरल सरोगेट्स के निर्माण हेतु एक नवीन ढांचे का परिचय देता है ताकि सुलभ अनिश्चितता मात्रा निर्धारण और क्लोज्ड-फॉर्म पोस्टीरियर त्रुटि सीमाओं को सक्षम बनाया जा सके।

Handi Zhang, Adrienne M. Propp, Brooks Kinch, Houman Owhadi, Nathaniel Trask2026-06-11