🤖 machine learning

In Defense of Information Leakage in Concept-based Models

यह शोध पत्र इस पारंपरिक दृष्टिकोण को चुनौती देता है कि अवधारणा-आधारित मॉडलों (concept-based models) में सूचना का रिसाव (information leakage) स्वाभाविक रूप से अवांछनीय है, और यह तर्क देता है कि अपूर्ण अवधारणाओं वाले वास्तविक परिदृश्यों में, सटीकता और हस्तक्षेप क्षमता (intervenability) दोनों प्राप्त करने के लिए "सौम्य रिसाव" (benign leakage) का एक रूप वास्तव में आवश्यक है, और इस लाभकारी रिसाव को अनुकूलित करने के लिए एक नए प्रशिक्षण उद्देश्य का प्रस्ताव करता है।

Mateo Espinosa Zarlenga2026-06-10
🤖 machine learning

One Step Closer to Ground Truth: A Multi-Scale Residual-Aware Representation Learning Pipeline for Predicting Time Series Data

यह शोध पत्र एक दो-चरणीय, मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो व्यवस्थित पूर्वाग्रहों को गतिशील रूप से सुधारने और टाइम-सीरीज बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए प्रारंभिक ट्रांसफार्मर-आधारित पूर्वानुमान को समर्पित अवशिष्ट शिक्षण (residual learning) से अलग करता है।

Amrijit Biswas, Mustafa Kamal, Robin Krambroeckers, M. M. Lutfe Elahi, Sifat Momen, Nabeel Mohammed, Shafin Rahman2026-06-10
🤖 machine learning

PL-KKT-hPINN: Enforcing Nonlinear Equality Constraints on Neural Networks via Piecewise-Linear Projection

यह शोध पत्र PL-KKT-hPINN प्रस्तुत करता है, जो पीसवाइज-लीनियर प्रोजेक्शन के माध्यम से फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स में नॉनलीनियर इक्वैलिटी कंस्ट्रेंट्स को सख्ती से लागू करने वाला एक फ्रेमवर्क है, जो CSTRs जैसे केमिकल इंजीनियरिंग सिस्टम के लिए बेहतर कंस्ट्रेंट सैटिस्फैक्शन, प्रेडिक्टिव एक्यूरेसी और लो-डेटा रेजीम में मजबूती प्रदर्शित करता है।

Fateme Mohammad Mohammadi, Hector Budman, Joshua L. Pulsipher2026-06-10
🔬 physics

An adaptive framework for the axisymmetric pulsar magnetosphere using physics-informed Kolmogorov-Arnold networks

यह शोध पत्र PulsarX प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो अत्यधिक सटीक, स्व-सुसंगत अक्षीय सममित (axisymmetric) पल्सर मैग्नेटोस्फीयर समाधान प्राप्त करने के लिए एडेप्टिव कोलमोगोरोव-अर्नोल्ड नेटवर्क और स्वचालित प्रशिक्षण पाइपलाइनों का उपयोग करता है, जो पिछले फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोणों की तुलना में काफी बेहतर अभिसरण गति (convergence speed), कम मैनुअल ट्यूनिंग और चरम स्थानिक पैमानों को हल करने की क्षमता प्रदान करता है।

Spyros Rigas, Ioannis Contopoulos, Georgios Alexandridis, Antonios Nathanail2026-06-10
💬 NLP

From Observation to Intervention: A Causal Audit of Expert Importance in Mixture-of-Experts Models

यह शोध पत्र तीन मिक्स्चर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स (Mixture-of-Experts) मॉडलों के टोकन-स्तरीय हस्तक्षेपकारी ऑडिट (token-level interventional audit) के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि सामान्य अवलोकनात्मक रूटिंग मेट्रिक्स (observational routing metrics), कारण संबंधी विशेषज्ञ महत्व (causal expert importance) की भविष्यवाणी करने में विफल रहते हैं, जो यह प्रकट करता है कि मौजूदा प्रूनिंग विधियाँ अनावश्यक विशेषज्ञों की सटीक पहचान के बजाय प्रारंभिक-परत अतिरेक (early-layer redundancy) के कारण सफल होती हैं।

Leonard Engmann, Christian Medeiros Adriano, Holger Giese2026-06-10
⚡ electrical engineering

Event-Driven Reinforcement Learning Enables Long-Horizon Control in Semiconductor Fabrication

यह शोध पत्र एक स्केलेबल, इवेंट-ड्रिवन डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो जटिल सेमीकंडक्टर फैब्रिकेशन सिस्टम में लॉन्ग-होरिज़न, मल्टी-ऑब्जेक्टिव कंट्रोल को प्रभावी ढंग से अनुकूलित करता है, और विविध उद्योग-वास्तविक परिदृश्यों में थ्रूपुट और यूटिलाइजेशन में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।

Yavar Yeganeh, Mahsa Shekari, Nicla Frigerio, Daniele Pagano, Andrea Matta2026-06-10
🤖 machine learning

Unifying Data, Memory, and Compute Efficiency in LLM training: A Survey

यह सर्वेक्षण बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) प्रशिक्षण में डेटा चयन, मेमोरी प्रबंधन और कंप्यूट आवंटन को एकीकृत करने के लिए एक बाधा-केंद्रित (कन्स्ट्रेंट-सेंट्रिक) परिप्रेक्ष्य अपनाता है, यह तर्क देते हुए कि इष्टतम दक्षता के लिए इन तीन परस्पर जुड़े अवरोधों को अलग-थलग अनुकूलित करने के बजाय एक परस्पर क्रिया करने वाली प्रणाली के रूप में मानना आवश्यक है।

Vanessa Schmidt, Huy Hoang Nguyen, Cédric Jung, Shirin Salehi, Anke Schmeink2026-06-10
💬 NLP

Pre-AF 13: An Interpretable Atrial Fibrillation Risk Score Mined from Discharge Reports

यह अध्ययन Pre-AF 13 को पेश करता है, जो डिस्चार्ज रिपोर्टों से व्युत्पन्न एक व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग मॉडल है, जो हृदय रोग वाले रोगियों में 24-महीने के अट्रियल फाइब्रिलेशन जोखिम की भविष्यवाणी करने में स्थापित नैदानिक जोखिम स्कोर से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Olga Shakhmatova, Dmitrii Kriukov, Daniil Larionov, Nikita Khromov, Iaroslav Bespalov, Alexander Zolotarev, Kirill Grish (…)2026-06-10
💬 NLP

N-GRPO: Embedding-Level Neighbor Mixing for Enhanced Policy Optimization

यह शोध पत्र N-GRPO को पेश करता है, जो ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (Group Relative Policy Optimization) के लिए एक नवीन अन्वेषण रणनीति है जो गणितीय तर्क क्षमता को बढ़ाने के लिए एंकर टोकन एम्बेडिंग को उनके निकटतम सिमेंटिक पड़ोसियों के साथ गतिशील रूप से मिश्रित करती है ताकि विविधता को समाविष्ट करते हुए सिमेंटिक निरंतरता को बनाए रखा जा सके, जिससे यह इन-डिस्ट्रीब्यूशन और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन दोनों कार्यों पर मौजूदा बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Xukun Zhu, Hang Yu, Peng Di, Linchao Zhu2026-06-10
📊 statistics

Correcting Variable Importance Scored by Random Forests

यह शोध पत्र सह-संबंधित चरों को छिपने या कम आंका जाने से रोकने के लिए उनके सशर्त सहसंबंधों (conditional correlations) के आधार पर चरों को समूहीकृत करके रैंडम फॉरेस्ट वेरिएबल इम्पॉर्टेंस स्कोर को ठीक करने की एक विधि प्रस्तावित करता है।

Guancheng Zhou, Haiping Xu, Jason Liu, Donghui Yan2026-06-10