cs.LG पेपर | Gist.Science

FreshRetailNet-LT: A Stockout-Annotated Censored Demand Dataset for Latent Demand Recovery and Forecasting in Fresh Retail

यह शोध पत्र FreshRetail-Net-50K को प्रस्तुत करता है, जो सटीक स्टॉकआउट एनोटेशन के साथ 50,000 प्रति घंटा स्टोर-उत्पाद टाइम सीरीज़ वाला पहला बड़े पैमाने का बेंचमार्क डेटासेट है, जो शोधकर्ताओं को विलुप्त मांग (latent demand) को पुनर्गठित करने और सेंसर डेटा के कारण होने वाले व्यवस्थित पूर्वाग्रहों को सुधारकर खराब होने वाले खुदरा उत्पादों के लिए पूर्वानुमान सटीकता में महत्वपूर्ण रूप से सुधार करने में सक्षम बनाता है।

Yangyang Wang, Jiawei Gu, Li Long, Xin Li, Li Shen, Zhouyu Fu, Xiangjun Zhou, Xu Jiang2026-06-10

🤖 machine learning

A Machine Learning Theory Perspective on Strategic Litigation

यह शोध पत्र सामान्य कानून (कॉमन लॉ) प्रणालियों में रणनीतिक मुकदमेबाजी को मॉडल करने के लिए मशीन लर्निंग सिद्धांत को लागू करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि कैसे एक मुकदमेबाज निचली अदालत के सीखे हुए निर्णय नियम (लर्न्ड डिसीजन रूल) को प्रभावित करने के लिए मामलों का इष्टतम चयन कर सकता है और विशिष्ट कानूनी मिसालों को प्रेरित करने में शामिल प्रति-सहज घटनाओं और एल्गोरिदम का लक्षण वर्णन कर सकता है।

Melissa Dutz, Han Shao, Avrim Blum, Aloni Cohen2026-06-10

💬 NLP

Fact-Augmented Lookahead Planning for LLM Agents

यह शोध पत्र LWM-Planner को प्रस्तुत करता है, जो एक तथ्य-संवर्धित लुकअहेड प्लानिंग फ्रेमवर्क है जो पिछले प्रक्षेपवक्रों (ट्रैजेक्टरीज) से कार्य-महत्वपूर्ण तथ्यों को निकालने और उन्हें मान्य करने के माध्यम से, बिना किसी पैरामीटर अपडेट की आवश्यकता के, इन-कॉन्टेक्स्ट सर्च और सिमुलेशन को निर्देशित करके जटिल वातावरण में LLM एजेंट के प्रदर्शन को बढ़ाता है।

Samuel Holt, Max Ruiz Luyten, Thomas Pouplin, Mihaela van der Schaar2026-06-10

⚡ electrical engineering

Whisfusion: Parallel ASR Decoding with Masked Diffusion

विस्फ्यूजन (Whisfusion) एक समानांतर मास्क किया हुआ डिफ्यूजन डिकोडर पेश करता है जिसे फ्रोजन विस्पर-लार्ज-v3 (Whisper-large-v3) एम्बेडिंग्स पर प्रशिक्षित किया गया है, जो अत्याधुनिक बहुभाषी एएसआर (ASR) सटीकता प्राप्त करता है और साथ ही इन्फरेंस स्पीड में ऑटोरेग्रेसिव बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Taeyoun Kwon, Junhyuk Ahn, Taegeun Yun, Heeju Jwa, Yoonchae Choi, Siwon Park, Jongchan Kim, Hyungon Ryu, Hyuk-Jae Lee, N (…)2026-06-10

⚛️ quantum physics

Parity Cross-Resonance: A Multiqubit Gate

यह शोध पत्र एक नेटिव तीन-क्यूबिट "पैरिटी क्रॉस-रेजोनेंस" गेट प्रस्तुत करता है जो जटिल मल्टी-क्यूबिट ऑपरेशन्स को एक एकल सुसंगत चरण (coherent step) में निष्पादित करने के लिए हाइब्रिड ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है, जो GHZ अवस्था की तैयारी से लेकर सरफेस-कोड क्वांटम एरर करेक्शन में उच्च-फिडेलिटी स्टेबलाइजर मेजरमेंट्स तक के अनुप्रयोगों के लिए मजबूत प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Xuexin Xu, Siyu Wang, Radhika Joshi, Rihan Hai, Mohammad H. Ansari2026-06-10

📊 statistics

A Sketch-and-Project Analysis of Subsampled Natural Gradient Algorithms

यह शोध पत्र सबसैम्पल्ड नेचुरल ग्रेडिएंट डिसेंट (subsampled natural gradient descent) को एक स्क्वेयर्ड वॉल्यूम सैंपलिंग प्रॉक्सी (squared volume sampling proxy) के साथ स्केच-एंड-प्रोजेक्ट विधि के रूप में पुनर्गठित करके इसके विश्लेषण को आगे बढ़ाता है, जिससे सिंगल मिनी-बैचेस के लिए ग्लोबल कन्वर्जेंस गारंटी स्थापित होती है और SGD पर इसके स्पेक्ट्रल लाभों तथा SPRING मोमेंटम स्कीम के साथ इसके संबंध में नई अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है।

Gil Goldshlager, Jiang Hu, Lin Lin2026-06-10

💬 NLP

PeruMedQA: Benchmarking Large Language Models (LLMs) on Peruvian Medical Exams -- Dataset Construction and Evaluation

यह शोध पत्र PeruMedQA प्रस्तुत करता है, जो स्पेनिश में 8,380 पेरूवियन चिकित्सा परीक्षा प्रश्नों का एक डेटासेट है, और यह प्रदर्शित करता है कि जबकि 27-बिलियन-पैरामीटर वाला MedGemma मॉडल उच्चतम बेसलाइन सटीकता प्राप्त करता है, LoRA के माध्यम से छोटे 4-बिलियन-पैरामीटर वाले MedGemma मॉडल को फाइन-ट्यून करना इसके प्रदर्शन को काफी बढ़ा देता है ताकि यह बहुत बड़े मॉडलों का मुकाबला कर सके, जो स्पेनिश भाषी लैटिन अमेरिकी संदर्भों में चिकित्सा AI के लिए एक लागत प्रभावी समाधान प्रदान करता है।

Rodrigo M. Carrillo-Larco, Jesus Lovón Melgarejo, Manuel Castillo-Cara, Gusseppe Bravo-Rocca2026-06-10

📊 statistics

MAD: Manifold Attracted Diffusion

यह शोधपत्र मैनिफोल्ड अट्रैक्टेड डिफ्यूजन (MAD) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो स्कोर-आधारित डिफ्यूजन मॉडल्स की इन्फरेंस प्रक्रिया को संशोधित करने के लिए मैनिफोल्ड परिकल्पना का लाभ उठाती है, जिससे छोटे ऑफ-मैनिफोल्ड परिवर्तनों को दबाते हुए और महत्वपूर्ण ऑन-मैनिफोल्ड संरचनाओं को संरक्षित करते हुए शोर वाले प्रशिक्षण डेटा से शोर-रहित नमूनों का कुशल उत्पादन सक्षम होता है।

Dennis Elbrächter, Giovanni S. Alberti, Matteo Santacesaria2026-06-10

🤖 machine learning

Uncertainty-Aware Deep Learning for Wildfire Danger Forecasting

यह शोध पत्र एक अनिश्चितता-जागरूक (uncertainty-aware) डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो अल्पकालिक जंगल की आग के खतरे के पूर्वानुमान की सटीकता, अंशांकन (calibration) और विश्वसनीयता में महत्वपूर्ण सुधार करने के साथ-साथ निर्णय समर्थन के लिए व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्रदान करने हेतु एपिस्टेमिक (epistemic) और एलियटोरिक (aleatoric) अनिश्चितताओं को संयुक्त रूप से मॉडल करता है।

Spyros Kondylatos, Nikolas Papadopoulos, Gustau Camps-Valls, Ioannis Papoutsis2026-06-10

📊 statistics

Informed Asymmetric Actor-Critic: Leveraging Privileged Signals Beyond Full-State Access

यह शोध पत्र इन्फॉर्म्ड एसिमेट्रिक एक्टर-क्रिटिक फ्रेमवर्क (Informed Asymmetric Actor-Critic framework) को प्रस्तुत करता है, जो एसिमेट्रिक सुदृढीकरण शिक्षण (asymmetric reinforcement learning) का विस्तार करते हुए क्रिटिक्स को प्रशिक्षण के दौरान मनमाने अवस्था-निर्भर विशेषाधिकार प्राप्त संकेतों (arbitrary state-dependent privileged signals) का उपयोग करने की अनुमति देता है, और उन नवीन मानदंडों का प्रस्ताव करता है जो सबसे सूचनात्मक संकेतों का चयन करते हैं जो नीतियों को पूर्ण-अवस्था बेसलाइन (full-state baselines) के बराबर या उससे बेहतर बनाने में सक्षम बनाते हैं, जबकि वे सख्ती से कम अवस्था जानकारी पर निर्भर रहते हैं।

Daniel Ebi, Damien Ernst, Klemens Böhm, Gaspard Lambrechts2026-06-10

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