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📊 statistics

LOTTERY: Learning from Reference-Only Samples in Two-Sample Testing under Size Asymmetry

यह शोध पत्र LOTTERY को प्रस्तुत करता है, जो एक डेटा-अनुकूली (data-adaptive) टू-सैंपल टेस्टिंग फ्रेमवर्क है जो गंभीर नमूना-आकार असंतुलन वाले फ्यू-शॉट सेटिंग्स में वितरण बदलाव (distributional shifts) का पता लगाने के लिए प्रचुर संदर्भ नमूनों का लाभ उठाकर सूचनात्मक निरूपणों (informative representations) को सीखने और एकत्रित करने का उपयोग करता है, जबकि टाइप I त्रुटि नियंत्रण और निरंतरता (consistency) की सैद्धांतिक गारंटी देता है।

Xunye Tian, Zhijian Zhou, Liuhua Peng, Feng Liu2026-06-09
🤖 machine learning

The Confidence Trap: Calibration Attacks for Graph Neural Networks

यह शोधपत्र यूनिफाइड ग्राफ कैलिब्रेशन अटैक (UGCA) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के कैलिब्रेशन को प्रभावी ढंग से कम करने और उनकी वर्गीकरण सटीकता को बनाए रखने के लिए एडवरसैरियल ग्राफ हमलों में तकनीकी चुनौतियों पर विजय प्राप्त करता है, जिससे यह प्रकट होता है कि अत्यधिक सटीक मॉडल इस प्रकार के संरचनात्मक व्यवधानों के प्रति विशेष रूप से संवेदनशील होते हैं।

Cuong Dang, Jiahao Zhang, Hieu Ta Quang, Dung Le, Lu Cheng, Suhang Wang2026-06-09
🤖 machine learning

Physically Consistent Null Space Alignment for Detection of Low-Magnitude False Data Injection Attacks

यह शोध पत्र फिजिकली कंसिस्टेंट नल स्पेस अलाइनमेंट (PCNSA) का प्रस्ताव करता है, जो एक स्यूडो-नल स्पेस कंजर्व्ड डेटा प्रीप्रोसेसिंग (PSCP) चरण को पेश करके कम-परिमाण वाले फॉल्स डेटा इंजेक्शन हमलों के पता लगाने की क्षमता को बढ़ाता है ताकि भौतिक और माप-व्युत्पन्न नल स्पेस के बीच ज्यामितीय पत्राचार को संरक्षित किया जा सके, जिससे मौजूदा डिटेक्टरों की उन सीमाओं को दूर किया जा सके जो स्यूडो-नल स्पेस में छिपे हुए स्टील्थी हमलों की पहचान करने में विफल रहते हैं।

Xin Li, Chenhan Xiao, Jonathan Cohen, Aviad Elyashar, Yang Weng, Rami Puzis2026-06-09
🤖 machine learning

Inferring hidden forcing in a biological oscillator using Kolmogorov-Arnold networks

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क पक्षी श्वसन गतिशीलता में आंशिक वायु-कोश दबाव अवलोकनों से छिपे हुए मांसपेशी बल को पुनर्गठित कर सकते हैं, जो एक गैर-तुच्छ दो-चरणीय सक्रियण पैटर्न को प्रकट करता है जिसे स्वतंत्र रूप से इलेक्ट्रोमायोग्राफिक रिकॉर्डिंग द्वारा सत्यापित किया गया था।

Julian Szereszewski, Facundo Fainstein, Leandro E. Fernandez, Gabriel B. Mindlin2026-06-09
🤖 machine learning

Adaptive Loss Balancing for Noise-Robust GRPO in Generative Recommendation

यह शोध पत्र AdaGRPO को पेश करता है, जो एक नवीन रूपरेखा (framework) है जो केवल उन नमूनों पर सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) को चुनि적으로 लागू करके शोर-रोधी जनरेटिव अनुशंसा (noise-robust generative recommendation) को बढ़ाता है जहाँ नीति अनिश्चित है और रिवॉर्ड मॉडल भेदभावपूर्ण है, जिससे यह ऑफलाइन मेट्रिक्स और ऑनलाइन प्रोडक्शन ए/बी परीक्षणों दोनों में समान आरएल (uniform RL) दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Kewei Xu, Junbo Qi, Yanyan Zou, Pengfei Zhang, Xingzhi Yao, Shengjie Li2026-06-09
🤖 machine learning

PIPE-Cypher: Automatic Enterprise Benchmark Generation for Text-to-Cypher Systems

यह शोध पत्र PIPE-Cypher को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वचालित पाइपलाइन है जो लाइव एंटरप्राइज प्रॉपर्टी ग्राफ्स और वास्तविक दुनिया के उपयोगकर्ता प्रश्नों को निष्पादन योग्य, विविध और संतुलित Text-to-Cypher बेंचमार्क में परिवर्तित करता है ताकि ग्राफ क्वेरी सिस्टम के दोहराव योग्य और तैनाती-प्रासंगिक मूल्यांकन को सक्षम बनाया जा सके।

Suraj Ranganath, Anish Raghavendra2026-06-09
🤖 machine learning

STELLAR: Spatio-Temporal Environmental Learning with Latent Alignment and Refinement for Long-Tailed Species Distribution Modeling

STELLAR एक नवीन जॉइंट स्पीशीज डिस्ट्रीब्यूशन मॉडलिंग फ्रेमवर्क है जो एक ग्राफ़-टेम्पोरल एनकोडर, कॉन्टेक्स्ट-एंकोर्ड लेटेंट एलाइनमेंट और एक इम्बैलेंस-अवेयर डिकपल्ड डिकोडिंग मॉड्यूल को एकीकृत करके स्थानिक-कालिक गतिशीलता (spatio-temporal dynamics) और लॉन्ग-टेल्ड स्पीशीज इम्बैलेंस को संबोधित करता है ताकि दुर्लभ प्रजातियों की भविष्यवाणी करने और व्याख्यात्मक अंतःक्रियाओं (interpretable interactions) को प्रकट करने में मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Shufeng Kong, Tao Yu, Yuanyuan Wei, Caihua Liu, Junwen Bai, Yingheng Wang, Marc Grimson, Daniel Fink, Carla P. Gomes2026-06-09
🧬 biology

Querying Counterfactuals on Tissue Graphs with Supervised Disentanglement

यह शोध पत्र सेलिना (Cellina) को प्रस्तुत करता है, जो एक पर्यवेक्षित विलगन ढांचा (supervised disentanglement framework) है जो एक कोशिका की आंतरिक अवस्था को उसके स्थानिक संदर्भ से अलग करके ऊतक ग्राफ प्रतितथ्यात्मकों (tissue graph counterfactuals) को औपचारिक रूप देता है ताकि पुनर्गठित या संशोधित पड़ोसी अंतःक्रियाओं के तहत अभिव्यक्ति परिवर्तनों की सटीक भविष्यवाणी की जा सके, और बड़े पैमाने के स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स डेटासेट पर मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन कर सके।

Abdul Moeed, Stefan Schrod, Martin Rohbeck, Marc Jan Bonder, Pavlo Lutsik, Oliver Stegle, Daniel Dimitrov2026-06-09
💬 NLP

SAEExplainer: Interpreting SAE Features with Activation-Guided Preference Optimization

SAEExplainer एक नवीन प्रशिक्षण ढांचा है जो एक्टिवेशन-गाइडेड प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाकर स्पार्स ऑटोएनकोडर फीचर स्पष्टीकरणों को पुनरावृत्ति से परिष्कृत करता है, जो एक स्व-सुधारात्मक, दो-चरण वाले बूटस्ट्रैपिंग प्रक्रिया के माध्यम से मतिभ्रम (hallucinations) को काफी कम करता है और कारण संबंधी ट्रिगरिंग पैटर्न (causal triggering patterns) को बढ़ाता है।

Jingyi He, Haiyan Zhao, Ruxue Shi, Yanguang Liu, Xin Wang, Fei Sun, Mengnan Du2026-06-09
🤖 AI

Scaffold Effects on GAIA: A Controlled Comparison

यह प्री-रजिस्टर्ड नियंत्रित अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि स्कैफोल्ड का चयन GAIA बेंचमार्क पर एजेंट के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है, जो यह प्रकट करता है कि मापी गई क्षमता स्कोर अत्यधिक स्कैफोल्ड-सशर्त हैं और मॉडल में सुधार के साथ स्कैफोल्ड संवेदनशीलता में अपेक्षित कमी नहीं आती है, जिसमें संरचित मल्टी-एजेंट डिज़ाइन अक्सर मानक ReAct दृष्टिकोणों की तुलना में पर्याप्त सटीकता लाभ प्रदान करते हैं।

Jason Starace2026-06-09