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cs.LG

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🤖 AI

Beyond Output Matching: Preserving Internal Geometry in NVFP4 LLM Distillatio

यह शोध पत्र यह पहचानता है कि केवल आउटपुट-मैचिंग वाला क्वांटाइजेशन-अवेयर डिस्टिलेशन (QAD), NVFP4 मॉडलों की आंतरिक प्र been-प्रतिनिधित्व ज्यामिति (internal representational geometry) को बनाए रखने में विफल रहता है, जिससे रीजनिंग और कोडिंग कार्यों में प्रदर्शन में गिरावट आती है, और CKA-QAD का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी विधि है जो आंतरिक संरचना को बनाए रखकर सटीकता को पुनः प्राप्त करने के लिए लेयर-वाइज ग्राम मैट्रिसेस (layer-wise Gram matrices) को संरेखित करती है।

Fangbo Tu, Junhua Zhao, Chi Liu, Xin Chen, Haifeng Wu, Jian Wan, Srinivasan Manoharan2026-06-05
💻 computer science

Hybrid CNN-LSTM Framework for Intelligent Cyber Attack Detection and Prevention in U.S. Critical Digital Infrastructure: A Comparative Machine Learning Evaluation on CSE-CIC-IDS2018

यह शोध पत्र अमेरिकी महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे में वास्तविक समय में साइबर हमले का पता लगाने और रोकथाम के लिए एक हाइब्रिड CNN-LSTM फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो CSE-CIC-IDS2018 डेटासेट का उपयोग करके पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल के विरुद्ध एक तुलनात्मक मूल्यांकन के माध्यम से इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Md. Iqbal Hossan, Md. Serajul Kabir Chowdhury Rubel, Md. Arifur Rahman, B. M. Taslimul Haque2026-06-05
🤖 AI

ViCuR: Visual Cues as Recoverable Privilege for Multimodal On-Policy Distillation

ViCuR एक मल्टीमॉडल ऑन-पॉलिसी डिस्टिलेशन फ्रेमवर्क है जो एक लाइटवेट क्यू रिकवरी मॉड्यूल के माध्यम से आंसर-साइड प्रिविलेज को रिकवरेबल विजुअल क्यूज़ से बदल देता है, जिससे ट्रेन-टेस्ट मिसमैच समाप्त हो जाता है और विभिन्न बेंचमार्क एवं मॉडल स्केल्स पर रीजनिंग प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Kanghui Tian, Siyuan Liu, Ziang Yan, Sheng Xia, Shuai Dong, Yi Wang2026-06-05
💻 computer science

Intercomparison of Machine Learning Algorithms for Remote Sensing-based In-season Crop Mapping

यह अध्ययन हार्मोनाइज्ड लैंडसैट-सेंटिनल इमेजरी और फसल चक्र डेटा का उपयोग करके दस मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का मूल्यांकन करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि सपोर्ट वेक्टर मशीनें जून के प्रारंभ तक 30 मीटर रिज़ॉल्यूशन पर आयोवा में मक्का और कैलिफोर्निया में बादाम का सटीक मानचित्रण कर सकती हैं, जो इन-सीजन फसल निगरानी और आपातकालीन प्रतिक्रिया के लिए एक वास्तविक समय के निकट उपकरण प्रदान करती हैं।

August Posch, Jitendra Kumar, Forrest M. Hoffman, Auroop R. Ganguly2026-06-05
💰 quantitative finance

Zero-Copy Semantic Contagion: An In-Memory Streaming Architecture for Evolving Attention Graphs

यह शोध पत्र एक ज़ीरो-कॉपी, हेट्रोजेनियस रस्ट-पायथन स्ट्रीमिंग आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो विकसित होते अटेंशन ग्राफ्स पर एक डायनेमिक न्यूरल हॉक्स प्रोसेस का लाभ उठाता है ताकि अगले दिन के इक्विटी रिटर्न का पूर्वानुमान लगाने में न्यूज़ से होने वाले क्रॉस-कंपनी सिमेंटिक कंटैजन को कैप्चर करते हुए, सिंगल-एसेट और सेक्टर-बेसलाइन मॉडल्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हुए, सब-13ms लेटेंसी प्राप्त की जा सके।

Kabir Murjani2026-06-05
🤖 AI

Let It Be Simple: One-Step Action Generation for Vision-Language-Action Models

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स के लिए मजबूत वन-स्टेप एक्शन जनरेशन को केवल ट्रेनिंग टाइम डिस्ट्रीब्यूशन को हाई-नॉइज़ स्टेट्स की ओर बायस करके प्राप्त किया जा सकता है, जो इमेज सिंथेसिस में आमतौर पर आवश्यक जटिल डिस्टिलेशन या ऑक्जिलरी ऑब्जेक्टिव्स की आवश्यकता को समाप्त करता है और मल्टी-स्टेप डिफ्यूजन पॉलिसी के प्रदर्शन के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yitong Chen, Shiduo Zhang, Jingjing Gong, Xipeng Qiu2026-06-05✓ Author reviewed ⓘ
🤖 AI

Can LLMs Write Correct TLA+ Specifications? Evaluating Natural-Language-to-TLA+ Generation

यह शोध पत्र प्राकृतिक भाषा से TLA+ विनिर्देश (specifications) उत्पन्न करने के लिए 30 LLMs का पहला व्यवस्थित मूल्यांकन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ कुछ मॉडल सीमित वाक्यात्मक शुद्धता प्राप्त करते हैं, वहीं वे मतिभ्रम (hallucinations) और कोड प्रशिक्षण से होने वाले नकारात्मक हस्तांतरण (negative transfer) जैसी समस्याओं के कारण विशेषज्ञ पर्यवेक्षण के बिना मुख्य रूप से अर्थपूर्ण रूप से सही विनिर्देश उत्पन्न करने में विफल रहते हैं।

Arslan Bisharat, Brian Ortiz, Eric Spencer, Khushboo Bhadauria, TaiNing Wang, George K. Thiruvathukal, Konstantin Laufer (…)2026-06-05
💬 NLP

CollabBench: Benchmarking and Unleashing Collaborative Ability of LLMs with Diverse Players via Proactive Engagement

यह शोध पत्र CollabBench प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन बेंचमार्क और प्रशिक्षण ढांचा है जो सहकारी गेम वातावरण में LLM एजेंटों की सहयोगात्मक दक्षता और भावात्मक अनुकूलन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए विविध प्लेयर सिमुलेशन और हाइब्रिड रिवॉर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाता है।

Hong Qian, Yuanhao Liu, Zihan Zhou, Zongbao Zhang, Hanjie Ge, Haotian Shi, Liang Dou, Xiangfeng Wang, Jingwen Yang, Aimi (…)2026-06-05
📊 statistics

Causal Longitudinal Prior-Fitted Networks for Counterfactual Outcome Prediction

यह शोध पत्र CausalLongPFN को प्रस्तुत करता है, जो सिंथेटिक टेम्पोरल कॉज़ल मॉडल्स पर प्रीट्रेन किया गया एक फ्रोजन प्रायर-फिटेड नेटवर्क है, जो डोमेन-विशिष्ट प्रशिक्षण के बिना काउंटरफैक्चुअल लॉन्गीटुडिनल परिणामों की भविष्यवाणी करता है, और कैंसर, HIV और MIMIC-III जैसे बेंचमार्क पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्रदर्शित करते हुए पारंपरिक कोहॉर्ट-विशिष्ट मॉडलिंग का एक लागत प्रभावी विकल्प प्रदान करता है।

Amirhossein Zare, Amirhessam Zare, Herlock Rahimi, Reza Salarikia, Mohammad Kashkooli2026-06-05✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

CaliDist: Calibrating Large Language Models via Behavioral Robustness to Distraction

यह शोधपत्र CaliDist को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन पोस्ट-हॉक कैलिब्रेशन विधि है जो मॉडल के व्यवहार संबंधी अस्थिरता (जो सिमेंटिक डिस्ट्रैक्शन के संपर्क में आने पर उत्पन्न होती है) के आधार पर कॉन्फिडेंस स्कोर को दंडित करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल की विश्वसनीयता में सुधार करती है, जिससे कई बेंचमार्क में कैलिब्रेशन एरर में महत्वपूर्ण रूप से कमी आती है।

Mohammad Anas Jawad, Cornelia Caragea2026-06-05