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cs.LG

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🤖 machine learning

Gaussian Process Latent Factor Regression for Low-Data, High-Dimensional Output Problems

यह शोध पत्र गॉसियन प्रोसेस लेटेंट फैक्टर रिग्रेशन (GPLFR) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा मॉडल है जो कम डेटा वाले परिदृश्यों में उच्च-आयामी आउटपुट के लिए आयामी कमी (dimensionality reduction) और भविष्यवाणी को संयुक्त रूप से अनुकूलित करने के लिए डिकोडर भारों को विश्लेषणात्मक रूप से मार्जलिनाइज (analytically marginalizes) करता है, और चट्टानी एक्सोप्लैनेट्स के लिए वैश्विक जलवायु मॉडलों के पहले स्थानिक रूप से रिज़ॉल्यूशन वाले एम्युलेटर (emulator) को बनाकर इसकी प्रभावकारिता प्रदर्शित करता है।

Edward T. Stevenson, Eric T. Wolf, Mei Ting Mak, N. J. Mayne, Miles Cranmer2026-06-08
💻 computer science

ChronoForest: Closed-Loop Multi-Tree Diffusion Planning for Efficient Bridge Search and Route Composition

ChronoForest एक क्लोज्ड-लूप प्लानिंग सिस्टम है जो टेम्पोरल डिस्टेंस (temporal distance) का मार्गदर्शन के लिए और सर्च-टाइम ब्रिज एविडेंस (search-time bridge evidence) का सत्यापन के लिए उपयोग करके, शॉर्ट-हॉराइजन ऑफलाइन डेटा से लॉन्ग-हॉराइजन रूट्स को कुशलतापूर्वक संयोजित करने के लिए एक ऑनलाइन मल्टी-ट्री ऑर्केस्ट्रेटर के साथ एक एंकर-चेनिंग ट्री डिफ्यूजन प्लानर को जोड़ता है, जिससे जटिल नेविगेशन बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Jungmin Seo, Jaesik Park2026-06-08
💻 computer science

What Matters When Cotraining Robot Manipulation Policies on Everyday Human Videos?

यह शोध पत्र रोज़मर्रा के मानवीय वीडियो पर प्रशिक्षित रोबोट मैनिपुलेशन नीतियों की हस्तांतरणीयता की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि उच्च-गुणवत्ता वाले हैंड पोज़ लेबल फायदेमंद होते हैं, सफल हस्तांतरण के लिए मोशन गैप को पाटने हेतु विशिष्ट विजन और पॉलिसी नेटवर्क की आवश्यकता होती है, जिससे अंततः एक नए को-ट्रेनिंग दृष्टिकोण के माध्यम से कम-रोबोट-डेटा व्यवस्था में 29.7% सफलता दर में सुधार प्राप्त होता है।

Richard Li, Aditya Prakash, Andrew Wen, Saurabh Gupta, Yilun Du, Pulkit Agrawal2026-06-08
🤖 machine learning

Capturing non-Markovian dynamics in non-equilibrium stochastic systems using flow matching

यह शोध पत्र एक जनरेटिव फ्लो मैचिंग पद्धति प्रस्तुत करता है जो लघु-समय स्टोकेस्टिक कण गतिकी (short-time stochastic particle dynamics) में गैर-मार्कोवियन और गैर-गौसियन प्रभावों को सटीक रूप से कैप्चर करता है, जो सांख्यिकीय क्षणों (statistical moments) और प्रथम पारगमन समय (first passage times) की भविष्यवाणी करने में पारंपरिक नियमित डीन-कवकास्की मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Bhargav Sriram Siddani, John B. Bell, Alejandro L. Garcia, Ishan Srivastava2026-06-08
🤖 machine learning

The Geography of Algorithmic Judgment: LLM Intermediaries, Place Identity, and Racial Steering in Housing Search

यह शोध पत्र एक व्यवहार संबंधी ऑडिट प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स द्वारा मध्यस्थता वाली आवास खोजों में नस्लीय स्टीयरिंग (racial steering) एक उभरता हुआ व्यवहार है जो मॉडल के स्थिर गुण के बजाय उपयोगकर्ता की पहचान, प्राथमिकता अभिव्यक्ति और शहर-विशिष्ट स्थानिक तर्क के बीच परस्पर क्रिया से प्रेरित है, जिससे निष्पक्ष आवास अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए स्थानीय विशेषज्ञता की महत्वपूर्ण आवश्यकता रेखांकित होती है।

Hana Samad, Trung Lam, Christoph Mügge-Durum, Michael Akinwumi2026-06-08
🧬 biology

ShallowBench: Benchmarking Generative Drug Design Models on Shallow-Pocket Targets

यह शोधपत्र ShallowBench प्रस्तुत करता है, जो 5,780 उथले-पॉकेट (shallow-pocket) लक्ष्यों का एक क्यूरेटेड बेंचमार्क है, ताकि KRAS और MYC जैसे ऐतिहासिक रूप से "अनड्रगेबल" (undruggable) कम-कौन्केविटी (low-concavity) इंटरफेस के लिए लिगेंड्स डिजाइन करने में वर्तमान जनरेटिव एआई मॉडल्स की सीमाओं का मूल्यांकन और प्रदर्शन किया जा सके।

Saket Reddy, Shiwei Liu2026-06-08
🤖 machine learning

Flatland: The Adventures of Gradient Descent with Large Step Sizes

यह शोध पत्र गैर-L-स्मूथ (non-L-smooth) फलनों पर बड़े स्टेप साइज़ के साथ ग्रेडिएंट डिसेंट के अभिसरण (convergence) के खुले प्रश्न को संबोधित करते हुए ऐसे अनुकूली तरीकों का प्रस्ताव करता है जो स्थिरता के किनारे (edge of stability) पर कार्य करते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि स्व-स्थिरीकरण (self-stabilization) के माध्यम से प्रशिक्षण को थोड़े तीखे घाटियों (sharper valleys) में प्रवेश करने की अनुमति देने से समयपूर्व सपाट क्षेत्रों का सामना करने की तुलना में अभिसरण और सामान्यीकरण (generalization) में सुधार हो सकता है।

Leonardo Galli, Curtis Fox, Wiebke Bartolomaeus, Mark Schmidt, Holger Rauhut2026-06-08
🤖 machine learning

Synthics: Synthetic Physics-like Datasets for Machine Learning

यह शोध पत्र एक बेयसियन संभाव्य कॉन्टेक्स्ट-फ्री ग्रामर (Bayesian Probabilistic Context-Free Grammar) और भौतिक डोमेन को अभिलक्षणित करने के लिए गैर-आक्रामक जांच (non-intrusive probing) का उपयोग करके संरचनात्मक रूप से निष्ठावान सिंथेटिक रिग्रेशन डेटासेट उत्पन्न करने की एक विधि प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इस डेटा पर ट्यून किए गए मॉडल वास्तविक दुनिया के डेटा पर ट्यूनिंग के तुलनीय हाइपरपैरामीटर चयन प्रदर्शन प्राप्त करते हैं।

Jari Vepsäläinen2026-06-08✓ Author reviewed ⓘ
🤖 AI

OpenSkill: Open-World Self-Evolution for LLM Agents

यह शोध पत्र OpenSkill को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो LLM एजेंटों को लक्षित-कार्य पर्यवेक्षण (target-task supervision) पर निर्भर रहे बिना, बाहरी संसाधनों से हस्तांतरणीय कौशल और सत्यापन संकेतों को संश्लेषित करके ओपन-वर्ल्ड डिप्लॉयमेंट में स्वायत्त रूप से स्व-विकास (self-evolution) को बूटस्ट्रैप करने में सक्षम बनाता है।

Zhiling Yan, Dingjie Song, Hanrong Zhang, Wei Liang, Yuxuan Zhang, Yutong Dai, Lifang He, Philip S. Yu, Ran Xu, Xiang Li (…)2026-06-08
🤖 machine learning

TorchKM: A GPU-Oriented Library for Kernel Learning and Model Selection

TorchKM एक ओपन-सोर्स, GPU-एक्सेलेरेटेड लाइब्रेरी है जिसमें scikit-learn-शैली का API है जो प्रतिस्पर्धी प्रेडिक्टिव परफॉरमेंस बनाए रखते हुए विभिन्न कर्नेल मशीनों के प्रशिक्षण और मॉडल चयन को महत्वपूर्ण रूप से तेज़ करता है।

Yikai Zhang, Gaoxiang Jia, Jie Ding, Boxiang Wang2026-06-08