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cs.LG

22512 पेपर

🧬 biology

Flexible Flows for Biological Sequence Design

यह शोध पत्र फ्लेक्सिबल फ्लोज़ (Flexible Flows) को प्रस्तुत करता है, जो एक डिस्क्रीट फ्लो मैचिंग फ्रेमवर्क है जो संरचित कपलिंग (structured couplings), परिवर्तनशील-लंबाई वाली पीढ़ी के लिए लेटेंट एडिट-आधारित रेट पैरामीट्रिज़ेशन (latent edit-based rate parameterization) और डेंसिटी एस्टीमेशन एवं कंडीशनल सीक्वेंस जनरेशन में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए लेटेंट क्लासिफायर-फ्री गाइडेंस (latent classifier-free guidance) को शामिल करके जैविक अनुक्रम डिजाइन (biological sequence design) को उन्नत करता है।

Yogesh Verma, Dani Korpela, Harri Lähdesmäki, Vikas Garg2026-06-10
🤖 machine learning

NOVA: Symbolic Regression Discovery of Interpretable Car-Following and Lane-Change Models with Driver Heterogeneity

यह शोध पत्र NOVA को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वायत्त प्रतीकात्मक प्रतिगमन (सिम्बोलिक रिग्रेशन) ढांचा है जो विशाल प्रक्षेपवक्र डेटा (ट्रैजेक्टरी डेटा) से संक्षिप्त, व्याख्या योग्य कार-फॉलोइंग और लेन-चेंज मॉडल खोजता है, जो भविष्यवाणी सटीकता और सामान्यीकरण में मौजूदा बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और मानव ड्राइविंग व्यवहार के स्थापित मनोभौतिक (साइकोफिजिकल) सिद्धांतों से जुड़े मजबूत गैररेखीय संरचनाओं को प्रकट करता है।

Ishak Abassi, Nassim Ali Bouazzouni, Farah Ibelaiden, Nadir Farhi2026-06-10
🤖 machine learning

Dirichlet-Guided Group Forecasting for Alleviating Over-smoothing in Time Series Forecasting

यह शोध पत्र डिरिचलेट-गाइडेड ग्रुप फोरकास्टिंग (DGF) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो डिरिचलेट-गाइडेड पदानुक्रमित नमूनाकरण तंत्र और रिवॉर्ड-आधारित अनुकूलन के माध्यम से कई संभावित भविष्य के मोड और उनकी चयन संभावनाओं को स्पष्ट रूप से मॉडल करके टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग में ओवर-स्मूथिंग को कम करता है।

Xingyu Zhang, Jingyao Wang, Xin Yu, Zeen Song, Jianqi Zhang, Changwen Zheng, Wenwen Qiang2026-06-10
⚡ electrical engineering

Toward Proactive RF Charging Scheduling: Generative AI for Decision Support

यह शोध पत्र रेडियो फ्रीक्वेंसी वायरलेस पावर ट्रांसफर शेड्यूलिंग के लिए एक अनिश्चितता-जागरूक निर्णय सहायता परत के रूप में जेनेरेटिव एआई (Generative AI) का लाभ उठाने का प्रस्ताव करता है, जो एक केस स्टडी के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि कई संभावित चार्जिंग परिदृश्यों को उत्पन्न करने की इसकी क्षमता, विशेष रूप से जोखिम-संवेदनशील उद्देश्यों के तहत, नियत (deterministic) विधियों की तुलना में अधिक सुदृढ़ संसाधन आवंटन निर्णयों की ओर ले जाती है।

Amirhossein Azarbahram, Osmel M. Rosabal, David Ernesto Ruiz-Guirola, Melike Erol-Kantarci, Kaibin Huang, Onel L. A. Lóp (…)2026-06-10
🔢 mathematics

Dmsh: A Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for All-Quad Mesh Generation

यह शोध पत्र Dmsh को प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः स्वचालित मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण लर्निंग फ्रेमवर्क है जो किसी भी ज्यामिति के लिए बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप या पोस्ट-प्रोसेसिंग के उच्च-गुणवत्ता वाले, कन्फॉर्मिंग ऑल-क्वाड्रिलेटरल मेश बनाने के लिए ज्यामितीय अपघटन (जियोमेट्रिक डीकंपोजिशन) और क्वाड्रिलेटरल मेश जनरेशन को एकीकृत करता है।

Anirudh Kalyan, Cosmin Anitescu, Xiaoying Zhuang, Timon Rabczuk, Somdatta Goswami, Sundararajan Natarajan2026-06-10
💬 NLP

Causal Ensemble Agent: Hierarchical Causal Discovery with LLM-guided Expert Reweighting

यह शोध पत्र कॉज़ल एन्सेम्बल एजेंट (CEA) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो सांख्यिकीय विशेषज्ञों के अंतर्दृष्टि को एकत्रित करके और संघर्षों को हल करने तथा अधिक सटीक कॉज़ल ग्राफ उत्पन्न करने के लिए एक एलएलएम (LLM) को मेटा-रेफरी के रूप में उपयोग करके उन्हें गतिशील रूप से पुन: भारित करके कॉज़ल डिस्कवरी को बढ़ाता है।

Xinyu Li, Yuanyuan Wang, Haoxuan Li, Chuan Zhou, Erdun Gao, Bo Han, Tongliang Liu, Kun Zhang, Howard Bondell, Mingming G (…)2026-06-10
🤖 machine learning

Fast and Highly Expressive Policy Learning for Offline Reinforcement Learning via Bootstrapped Flow Q-Learning

यह शोध पत्र बूटस्ट्रैप्ड फ्लो क्यू-लर्निंग (BFQ) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ऑफलाइन सुदृढीकरण शिक्षण ढांचा है जो एक विभाजित-और-विजयी (divide-and-conquer) रणनीति के माध्यम से अल्प-दूरी के विस्थापन को सीधे शोर-से-क्रिया (noise-to-action) मैपिंग में बूटस्ट्रैप करके, मल्टी-स्टेप डिफ्यूजन के कम्प्यूटेशनल बोझ और भंगुरता को समाप्त करते हुए सटीक, सिंगल-स्टेप एक्शन जनरेशन को सक्षम बनाता है।

Thanh Nguyen, Tri Ton, Hongbin Choe, Tung M. Luu, Chang D. Yoo2026-06-10
🤖 machine learning

Dexterous Point Policy: Learning Point-based Dexterous Hand Policies from Human Demonstrations

यह शोध पत्र 'डेक्सटेरस पॉइंट पॉलिसी' (Dexterous Point Policy) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो मानव वीडियो से निकाले गए 3D कीपॉइंट्स (keypoints) पर एक ऑटोरेग्रेसिव ट्रांसफॉर्मर को प्रशिक्षित करके एम्बॉडिमेंट गैप (embodiment gap) को पाटता है, जिससे बिना किसी रोबोटिक प्रदर्शन के कुशल रोबोटिक हेरफेर (dexterous robotic manipulation) सक्षम होता है और अत्याधुनिक बेसलाइनों की तुलना में काफी उच्च सफलता दर प्राप्त करता है।

Beomjun Kim, Seong Hyeon Park, Seunghoon Sim, Seungjun Moon, Sanghyeok Lee, Jinwoo Shin2026-06-10
🤖 machine learning

Profy: Interpretable Visualization of Expertise-Dependent Motor Skills Toward Supporting Piano Practice

यह शोधपत्र प्रोफी (Profy) को प्रस्तुत करता है, जो एक दुर्बल रूप से पर्यवेक्षित (weakly supervised) विज़ुअलाइज़ेशन प्रणाली है जो सिंक्रनाइज़ ऑडियो और की-मोशन डेटा का लाभ उठाकर समय-संरेखित हाइलाइट्स और साक्ष्य स्कोर उत्पन्न करने के लिए संचित श्रोता रेटिंग का उपयोग करती है, जिससे पियानो सीखने वाले स्थानीयकृत ग्राउंड-ट्रुथ लेबल की आवश्यकता के बिना उन विशिष्ट अंशों की पहचान और समीक्षा कर सकते हैं जहाँ उनका प्रदर्शन विशेषज्ञ मानकों से भिन्न होता है।

Kazuki Kawamura, Fujiki Nakamura, Hayato Nishioka, Momoko Shioki, Shinichi Furuya, Jun Rekimoto2026-06-10
💬 NLP

How Does Reasoning Flow? Tracing Attention-Induced Information Flow for Targeted RL in LLMs

यह शोध पत्र FlowTracer को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो तर्क को एक अटेंशन-प्रेरित प्रवाह नेटवर्क (attention-induced flow network) के रूप में मॉडल करके LLMs में टोकन-स्तरीय क्रेडिट असाइनमेंट की समस्या का समाधान करता है ताकि उन उच्च-प्रभाव वाले टोकनों की पहचान और उन्हें पुरस्कृत किया जा सके जो सही उत्तरों की ओर सूचना प्रसार को मध्यस्थता प्रदान करते हैं।

Zhichen Dong, Yang Li, Yuhan Sun, Weixun Wang, Yijia Luo, Zinian Peng, Taiheng Ye, Chao Yang, Wenbo Su, Yu Cheng, Bo Zhe (…)2026-06-10