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🤖 machine learning

Bypassing Prompt Guards in Production with Controlled-Release Prompting

यह शोध पत्र "कंट्रोल्ड-रिलीज़ प्रॉम्प्टिंग" (controlled-release prompting) को पेश करता है, जो एक व्यावहारिक हमला है जो प्रॉम्प्ट गार्ड्स को बायपास करने और प्रमुख एआई प्लेटफॉर्म से कॉपीराइट डेटा निकालने के लिए हल्के इनपुट फिल्टरों और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के बीच संसाधन विषमता का फायदा उठाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि प्रॉम्प्ट फ़िल्टरिंग के लिए सैद्धांतिक असंभवता परिणाम वास्तविक दुनिया की कमजोरियों में बदल जाते हैं।

Jaiden Fairoze, Sanjam Garg, Keewoo Lee, Mingyuan Wang2026-06-04
💬 NLP

Constrained Adaptive Rejection Sampling

यह शोधपत्र कंस्ट्रेंड एडेप्टिव रिजेक्शन सैंपलिंग (CARS) को प्रस्तुत करता है, जो एक विधि है जो एक ट्राइ (trie) के माध्यम से अमान्य निरंतरताओं को अनुकूल रूप से छाँटकर (pruning) सख्त बाधाओं के तहत लैंग्वेज मॉडल जनरेशन की सैंपल दक्षता को बढ़ाती है, जिससे मौजूदा ग्रीडी या मानक रिजेक्शन सैंपलिंग दृष्टिकोणों की तुलना में मूल वितरण को सुरक्षित रखते हुए स्वीकृति दरों और विविधता में सुधार होता है।

Paweł Parys, Sairam Vaidya, Taylor Berg-Kirkpatrick, Loris D'Antoni2026-06-04
⚡ electrical engineering

Platonic Transformers: A Solid Choice For Equivariance

प्लेटोनिक ट्रांसफॉर्मर (Platonic Transformer) एक नवीन आर्किटेक्चर पेश करता है जो प्लेटोनिक सॉलिड संदर्भ ढांचों (Platonic solid reference frames) के सापेक्ष अटेंशन को परिभाषित करके निरंतर अनुवाद (continuous translations) और प्लेटोनिक समरूपताओं (Platonic symmetries) के संयुक्त इक्विवेरिएंस (equivariance) को प्राप्त करता है, जिससे यह मानक ट्रांसफॉर्मर की सटीक कम्प्यूटेशनल दक्षता के साथ विविध वैज्ञानिक और विजन बेंचमार्क में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्रदान करता है।

Mohammad Mohaiminul Islam, Rishabh Anand, David R. Wessels, Friso de Kruiff, Thijs P. Kuipers, Rex Ying, Clara I. Sánche (…)2026-06-04
🤖 machine learning

Transmuting prompts into weights

प्रॉम्प्ट्स और अंतर्निहित वेट अपडेट्स (implicit weight updates) के बीच सैद्धांतिक संबंध को आगे बढ़ाते हुए, यह शोधपत्र क्षणिक प्रॉम्प्ट सूचना को पुन: प्रयोज्य, टोकन-स्वतंत्र थॉट वेक्टर्स (thought vectors) और मैट्रिसेस में संघनित करने के लिए एक सिद्धांतगत एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जिससे मॉडल एडिटिंग और ज्ञान इंजेक्शन (knowledge injection) के लिए प्रभावी वेट अपडेट्स में टेक्स्ट इनपुट को रूपांतरित करने हेतु एक सैद्धांतिक आधार और प्रत्यक्ष विधि प्राप्त होती है।

Hanna Mazzawi, Benoit Dherin, Michael Munn, Adrian Goldwaser, Michael Wunder, Javier Gonzalvo2026-06-04
🤖 AI

Simplicial Embeddings Improve Sample Efficiency in Actor-Critic Agents

यह शोध पत्र एक्टर-क्रिटिक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) एजेंटों की नमूना दक्षता (sample efficiency) और अंतिम प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए सिम्पलीशियल एम्बेडिंग्स (simplicial embeddings)—जो एम्बेडिंग्स को सिम्पलीशियल संरचनाओं तक सीमित करने वाली हल्की प्रतिनिधित्व परतें हैं—का उपयोग करने का प्रस्ताव करता है, जो रनटाइम गति से समझौता किए बिना क्रिटिक बूटस्ट्रैपिंग को स्थिर करता है और पॉलिसी ग्रेडिएंट्स को मजबूत करता है।

Johan Obando-Ceron, Walter Mayor, Samuel Lavoie, Scott Fujimoto, Aaron Courville, Pablo Samuel Castro2026-06-04
📊 statistics

Unifying Information-Theoretic and Pair-Counting Clustering Similarity

यह शोध पत्र एक विश्लेणात्मक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो पेयर-काउंटिंग (pair-counting) और सूचना-सैद्धांतिक क्लस्टरिंग समानता मापों को एकीकृत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि पूर्व सह-उपस्थिति समझौतों (co-occurrence agreements) के निम्न-क्रम के द्विघाती सन्निकटन हैं जबकि उत्तर उच्च-क्रम, आवृत्ति-भारित विस्तार हैं, जिससे उनके विचलन स्पष्ट होते हैं और उनके चयन एवं विस्तार के लिए एक सिद्धांत-आधारित आधार प्राप्त होता है।

Alexander J. Gates2026-06-04
🤖 AI

You Only Train Once: Differentiable Subset Selection for Omics Data

YOTO एक एंड-टू-एंड, डिफरेंशिएबल फ्रेमवर्क है जो एकल प्रशिक्षण पास (single training pass) में डिस्क्रीट जीन सबसेट चयन और भविष्यवाणी को संयुक्त रूप से निष्पादित करता है, जो सिंगल-सेल ट्रांसक्रिप्टोमिक्स में बेहतर बायोमार्कर खोज के लिए फीचर चयन और टास्क परफॉरमेंस के बीच घनिष्ठ जुड़ाव को सक्षम करके मौजूदा मल्टी-स्टेज दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Daphné Chopard, Jorge da Silva Gonçalves, Irene Cannistraci, Thomas M. Sutter, Julia E. Vogt2026-06-04
📊 statistics

Local Intrinsic Dimensionality of Ground Motion Data for Early Detection of Catastrophic Slope Failure

यह शोध पत्र एक नवीन अनसुपरवाइज्ड फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जिसे स्पैटियोटेम्पोरल लोकल इंट्रिन्सिक डाइमेंशनलिटीटी (st-LID) कहा जाता है, जो लैंडस्लाइड निगरानी नेटवर्क में विनाशकारी ढलान विफलताओं का मजबूती से पता लगाने के लिए काइनेमैटिक एन्हांसमेंट, बेयसियन स्पेशियल फ्यूजन और टेम्पोरल मॉडलिंग को एकीकृत करता है और मौजूदा विधियों की तुलना में सटीकता और लीड-टाइम में बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yuansan Liu, James Bailey, Antoinette Tordesillas2026-06-04
💬 NLP

Mid-Think: Training-Free Intermediate-Budget Reasoning via Token-Level Triggers

यह शोध पत्र मिड-थिंक (Mid-Think) को पेश करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त प्रॉम्पटिंग विधि है जो मध्यवर्ती-बजट तर्क (intermediate-budget reasoning) को सक्षम करने के लिए विशिष्ट टोकन-स्तरीय ट्रिगर्स (जैसे कि "Okay" और न्यूलाइन पैटर्न) का लाभ उठाती है, जो न केवल सटीकता-लंबाई ट्रेड-ऑफ में मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करती है बल्कि तर्क संबंधी कार्यों के लिए सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) को महत्वपूर्ण रूप से तेज और बेहतर भी बनाती है।

Wang Yang, Debargha Ganguly, Xinpeng Li, Chaoda Song, Shouren Wang, Vikash Singh, Vipin Chaudhary, Xiaotian Han2026-06-04
📊 statistics

Optimal Transport under Group Fairness Constraints

यह शोध पत्र ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट के लिए एक नवीन ग्रुप फेयरनेस (समूह निष्पक्षता) धारणा प्रस्तुत करता है और कुशल कम्प्यूटेशनल विधियों का प्रस्ताव करता है, जिसमें एक संशोधित सिंकहॉर्न एल्गोरिदम और सैद्धांतिक गारंटियों के साथ दो रिलैक्सेशन रणनीतियाँ शामिल हैं, ताकि निष्पक्षता संबंधी बाधाओं और मिलान की गुणवत्ता के बीच संतुलन बनाया जा सके।

Linus Bleistein, Mathieu Dagréou, Francisco Andrade, Thomas Boudou, Aurélien Bellet2026-06-04