cs.LG पेपर | Gist.Science

DAS-PINNs for high-dimensional partial differential equations: extending deep adaptive sampling to spacetime domains

यह शोध पत्र DAS-PINNs का प्रस्ताव करता है, जो एक गहरा अनुकूली नमूनाकरण (deep adaptive sampling) ढांचा है जो नॉर्मलाइजिंग फ्लो (normalizing flows) का उपयोग करके बिना किसी स्पष्ट टाइम मार्चिंग के उच्च-अवशिष्ट क्षेत्रों (high-residual regions) में कोलोकेशन बिंदुओं को गतिशील रूप से उत्पन्न करके स्पेस-टाइम डोमेन तक विस्तारित होता है, जिससे स्थानीयकृत, विकसित होते समाधानों वाले समय-निर्भर उच्च-आयामी आंशिक अंतर समीकरणों (partial differential equations) को प्रभावी ढंग से हल किया जा सकता है।

Anshima Singh, David J. Silvester2026-06-05

💬 NLP

Learning What to Forget: Improving LLM Unlearning via Learned Token-Level Importance

यह शोध पत्र अल्टरनेटिंग टोकन-वेटेड अनलर्निंग (ATWU) प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का ढांचा है जो भूलने (forget) और बनाए रखने (retain) के उद्देश्यों के बीच संघर्ष के माध्यम से टोकन-स्तरीय महत्व को संयुक्त रूप से सीखकर बड़े भाषा मॉडलों में मशीन अनलर्निंग में सुधार करता है, जिससे बिना किसी बाहरी पर्यवेक्षण या सहायक मॉडलों की आवश्यकता के अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Gizem Yüce, Giorgos Nikolaou, Nicolas Flammarion2026-06-05

🤖 AI

PAMF: Prior-Aware Multimodal Fusion for Incomplete Time Series Data

यह शोध पत्र PAMF प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मल्टीमॉडल टाइम-सीरीज फ्रेमवर्क है जो प्रायर-अवेयर फ्लो मैचिंग के माध्यम से लुप्त डेटा का स्पष्ट रूप से अनुमान लगाकर और डाउनस्ट्रीम कार्यों के साथ वेट शेयरिंग के माध्यम से इम्प्यूटेशन को युग्मित करके विथइन-मोडैलिटी और मोडैलिटी-लेवल मिसिंगनेस दोनों को संबोधित करता है ताकि हेल्थकेयर बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Ziwen Kan, Wugeng Zheng, Tianlong Chen, Song Wang2026-06-05

📊 statistics

Efficient Mean Curvature Computation on High-Dimensional Data Manifolds

यह शोध पत्र एक सटीक बीजगणितीय पहचान (exact algebraic identity) और एक ट्रंकेटेड SVD-आधारित सन्निकटन (truncated SVD-based approximation) का लाभ उठाकर उच्च-आयामी डेटा मैनिफोल्ड्स पर स्थानीय माध्य वक्रता (local mean curvature) का अनुमान लगाने के लिए एक स्केलेबल विधि प्रस्तुत करता है, जो गणनात्मक जटिलता को $O(m^4)$ से घटाकर $O(k^2 m + k m p^2)$ कर देता है, जिससे 50 से 300 गुना की गति वृद्धि के साथ व्यावहारिक ज्यामिति-जागरूक (geometry-aware) मशीन लर्निंग सक्षम होती है।

Alexandre L. M. Levada2026-06-05

🤖 AI

Subspace-Aware Sparse Autoencoders for Effective Mechanistic Interpretability

यह शोध पत्र सबस्पेस-अवेयर स्पार्स ऑटोएनकोडर्स (SASA) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो मानक स्पार्स ऑटोएनकोडर्स में निहित फीचर स्प्लिटिंग (feature splitting) की समस्या को दूर करने के लिए सिंगल-वेक्टर डिकोडर्स के स्थान पर सीखे गए सबस्पेस (subspaces) का उपयोग करता है, जिससे मॉडल फीचर्स की बहु-आयामी ज्यामिति (multi-dimensional geometry) के साथ संरेखित होकर बेहतर व्याख्यात्मकता और प्रशिक्षण दक्षता प्राप्त होती है।

Seyed Arshan Dalili, Mehrdad Mahdavi2026-06-05

💻 computer science

Quantifying the Privacy of Counterfactuals by Leveraging Membership Inference Attacks Against Synthetic Data

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि काउंटरफैक्चुअल स्पष्टीकरण (counterfactual explanations), जिनका उपयोग अक्सर मॉडल के निर्णयों को स्पष्ट करने के लिए किया जाता है, प्रशिक्षण डेटा के बारे में संवेदनशील जानकारी को अनजाने में लीक कर सकते हैं क्योंकि वे सिंथेटिक डेटा को लक्षित करने वाले मेंबरशिप इन्फरेंस हमलों (membership inference attacks) के समान असुरक्षित होते हैं, भले ही मूल मॉडल तक पहुंच न हो।

Maryam Babaei, Yingke Wang, Hadrien Lautraite, Heber H. Arcolezi, Ulrich Aivodji, Sebastien Gambs2026-06-05

📊 statistics

Symmetric Divergence and Normalized Similarity: A Unified Topological Framework for Representation Analysis

यह शोध पत्र एक एकीकृत टोपोलॉजिकल ढांचे को प्रस्तुत करता है जिसमें सटीक संरचनात्मक निदान के लिए सिमेट्रिक रिप्रेजेंटेशन टोपोलॉजिकल डायवर्जेंस (SRTD) और स्केल-इनवेरिएंट बेंचमार्किंग के लिए नॉर्मलाइज्ड टोपोलॉजिकल सिमिलरिटी (NTS) शामिल है, जिससे मौजूदा विधियों की विषमता और अनबाउंडेडनेस की सीमाओं को दूर करते हुए न्यूरल रिप्रेजेंटेशन के विश्लेषण के लिए एक सुदृढ़ उपकरण प्रदान किया जा सके।

Yan Wang, Tianyang Hu2026-06-05

⚡ electrical engineering

Attack Detection using Time Series Foundation Models

यह शोध पत्र साइबर-फिजिकल सिस्टम के लिए एक मॉडल-मुक्त हमला पहचान और शमन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो रिप्ले और स्टील्थी हमलों दोनों को प्रभावी ढंग से पहचानने के लिए ज़ीरो-शॉट सरोगेट रेसिडुअल जनरेटर के रूप में TimesFM टाइम-सीरीज़ फाउंडेशन मॉडल का लाभ उठाता है, यहाँ तक कि अंतर्निहित प्लांट डायनेमिक्स के ज्ञान के बिना भी।

Sribalaji C. Anand, Anh Tung Nguyen, George J. Pappas2026-06-05

💻 computer science

Performance Evaluation of GraphCast for Medium-Range Weather Forecasting over Brazil

यह अध्ययन ब्राजील की विविध जलवायुओं में GraphCast का ECMWF IFS HRES के विरुद्ध मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि AI मॉडल ऑस्ट्रल शीतकाल के दौरान तेजी से प्रसारित होने वाले बैरोकलिनिक सिस्टम (baroclinic systems) के साथ संघर्ष करता है, यह बड़े पैमाने के पैटर्न को प्रभावी ढंग से पकड़ते हुए और उच्च-आवृत्ति वाले संवहनी शोर (convective noise) को कम करते हुए विस्तारित सीमा और ग्रीष्मकालीन वर्षा ऋतु के दौरान पारंपरिक संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Wolfgang R. Rowell Jr., Lucas S. Kupssinskü2026-06-05

📊 statistics

Function-Space Priors for Bayesian Neural ODEs with Application to Vessel Trajectory Prediction

यह शोध पत्र बेयसियन न्यूरल ओडीई (Bayesian Neural ODEs) के लिए एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो वेक्टर फील्ड पर फंक्शन-स्पेस गॉसियन प्रोसेस रेगुलराइज़र के साथ मानक वेट-स्पेस प्रायर्स (weight-space priors) को संवर्धित करके और अनियमित एवं दीर्घकालिक एआईएस (AIS) डेटा को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए संभाव्य मल्टीपल शूटिंग (probabilistic multiple shooting) को जोड़कर जहाज के प्रक्षेपवक्र (vessel trajectory) की भविष्यवाणी में सुधार करता है, साथ ही सटीक अनिश्चितता अनुमान भी प्रदान करता है।

Jaeyeong Lee, Wonmo Koo, Heeyoung Kim2026-06-05

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