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🤖 machine learning

Testing the Test: Score-Direction Instability in Class-Split Anomaly Detection

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि विसंगति का पता लगाने (anomaly detection) के लिए डेटासेट के भीतर क्लास-स्प्लिट मूल्यांकन तब अनिश्चित (ill-posed) हो सकता है और अस्थिर या उलटे स्कोर उत्पन्न कर सकता है जब होल्ड-आउट विसंगति कक्षाएं (held-out anomaly classes) प्रतिनिधित्व स्थान (representation space) में सामान्य डेटा के साथ ओवरलैप होती हैं, जो विभिन्न डेटासेट्स और फीचर स्पेस में ऐसे विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए "नेबरहुड क्लास लीकेज" नामक एक प्रशिक्षण-मुक्त नैदानिक (training-free diagnostic) का प्रस्ताव करता है।

Alejandro Ascarate, Leo Lebrat, Rodrigo Santa Cruz, Clinton Fookes, Olivier Salvado2026-06-03
🤖 machine learning

Cross-Modal Contrastive Learning of ECG and Angiography Representations for Severe Stenosis Classification

यह शोध पत्र StenCE को प्रस्तुत करता है, जो एक क्रॉस-मोडल कंट्रास्टिव लर्निंग फ्रेमवर्क है जो एंजियोग्राफी का लाभ उठाकर ECG मॉडल्स को प्रीट्रेन करता है, जिससे प्रारंभिक निदान के लिए गैर-आक्रामक (non-invasive) ECG संकेतों से गंभीर कोरोनरी आर्टरी स्टेनोसिस का पहला उच्च-प्रदर्शन डिटेक्शन सक्षम होता है।

Nikola Cenikj, Özgün Turgut, Alexander Müller, Alexander Steger, Jan Kehrer, Marcus Brugger, Daniel Rueckert, Philip Mül (…)2026-06-03
🤖 machine learning

ReLoRA: Knowledge-Reusing Adaptation for Fast Rollout of Evolving LLM Services

ReLoRA एक ज्ञान-पुन:उपयोग करने वाला ढांचा (framework) है जो अनुकूलता-जागरूक आरंभीकरण (compatibility-aware initialization) के लिए बेयसियन अनुकूलन (Bayesian optimization) और तीव्र फाइन-ट्यूनिंग के लिए शेड्यूल्ड रेगुलेराइजेशन (scheduled regularization) का उपयोग करके विकसित होते लार्ज लैंग्वेज मॉडल सेवाओं के लिए कार्य-विशिष्ट लोरा (LoRA) एडेप्टर को कुशलतापूर्वक पुनर्स्थापित करता है, जिससे मौजूदा बेसलाइन की तुलना में पुन: अनुकूलन समय काफी कम हो जाता है और सटीकता में सुधार होता है।

Yang Xu, Zihuai Xu, Hongli Xu, Yunming Liao, Zhiwei Yao, Xitong Fu2026-06-03
🤖 machine learning

Geometry-Aware Tabular Diffusion

यह शोध पत्र ज्योमेट्री-अवेयर टैबुलर डिफ्यूजन (GATD) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो स्पष्ट युग्वतीय ज्यामितीय संबंधों (कोणों और लंबाई) को सहायक पर्यवेक्षण के रूप में शामिल करके टैबुलर डेटा संश्लेषण को उन्नत करती है, जिससे काफी कम मापदंडों के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है और यह प्रदर्शित होता है कि यह संबंधात्मक इंडक्टिव बायस विभिन्न डिफ्यूजन आर्किटेक्चर में एक पोर्टेबल सुधार है।

David Turtora Zagardo2026-06-03
🤖 machine learning

Pruning Deep Neural Networks via the Marchenko--Pastur Distribution

यह शोध पत्र एक मार्कोव-पास्तुर (Marchenko-Pastur) वितरण-आधारित प्रूनिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो घटकों को हटाने के लिए नियत सैद्धांतिक प्रमाण प्रदान करके न्यूनतम फाइन-ट्यूनिंग के साथ डीप न्यूरल नेटवर्क में उच्च-सटीकता प्रतिधारण प्राप्त करता है, जो ImageNet-1k पर ViT, ResNet और ConvNeXt जैसे विभिन्न आर्किटेक्चरों में महत्वपूर्ण प्रदर्शन और दक्षता लाभ प्रदर्शित करता है।

Leonid Berlyand, Theo Bourdais, Houman Owhad, Yitzchak Shmalo2026-06-03
🤖 machine learning

Building Better Activation Oracles

यह शोध पत्र मतिभ्रम (hallucinations) और अस्पष्टता को संबोधित करने के लिए चार प्रशिक्षण सुधारों को पेश करके एक्टिवेशन ओरेकल्स (AOs) को उन्नत करता है, साथ ही स्केलेबल, एंड-टू-एंड व्याख्यात्मकता को आगे बढ़ाने के लिए पहले व्यापक मूल्यांकन सूट, AObench को जारी करता है।

Jan Bauer, Celeste De Schamphelaere, Adam Karvonen, Niclas Luick, Neel Nanda2026-06-03
💻 computer science

Samudra 2: Scaling Ocean Emulators across Resolutions

समुद्र (Samudra) 2 एक उन्नत ऑटोरेग्रेसिव न्यूरल ओशन एमुलेटर है जो वास्तुशिल्प और लॉस-फंक्शन नवाचारों के माध्यम से रिज़ॉल्यूशन और दीर्घकालिक स्थिरता की पिछली सीमाओं को पार करता है, जिससे एक एकल GPU पर 1/4∘1/4^\circ रिज़ॉल्यूशन तक उच्च-सटीक, बहु-वर्षीय वैश्विक सिमुलेशन सक्षम होता है।

Yuan Yuan, Jesse Rusak, Alexander Merose, Adam Subel, Pavel Perezhogin, Alistair Adcroft, Carlos Fernandez-Granda, Laure (…)2026-06-03
💻 computer science

Oscillatory State-Space Models as Inductive Biases for Physics-Informed Neural PDE Solvers

यह शोध पत्र एक नवीन फिजिक्स-इन्फॉर्मड न्यूरल नेटवर्क (PINN) आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो ऑसिलेटरी स्टेट-स्पेस डायनेमिक्स और PDE-अवेयर स्पेक्ट्रल बेसिस को एकीकृत करता है ताकि फॉरवर्ड, इनवर्स और हाई-डायमेंशनल समस्याओं में बेहतर सटीकता और कम मेमोरी उपयोग के साथ टाइम-डिपेंडेंट पार्शियल डिफरेंशियल इक्वेशंस को कुशलतापूर्वक हल किया जा सके।

Abhishek Chandra, Taniya Kapoor2026-06-03
🧬 biology

TadA-Bench: A Million-Variant Benchmark for Future-Round Discovery Toward Agentic Protein Engineering

यह शोध पत्र TadA-Bench प्रस्तुत करता है, जो TadA निर्देशित विकास (directed evolution) के 31 दौरों से प्राप्त दस लाख-वेरिएंट वाला एक बेंचमार्क है, जो ऐतिहासिक डेटा के आधार पर अनदेखे वेरिएंट्स को रैंक करके भविष्य के वेट-लैब प्रयोगों को प्राथमिकता देने की एआई मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान प्रणालियाँ मजबूत इंटरपोलेशन क्षमताओं के बावजूद भविष्य के दौरों की खोज करने में संघर्ष करती हैं।

Jin Gao, Juntu Zhao, Zirui Zeng, Jiaqi Shen, Junhao Shi, Dukun Zhao, Yuming Lu, Dequan Wang2026-06-03
🧬 biology

DXA-Derived Skeletal Phenotypes and Hip Fracture Risk: A Backdoor-Adjusted Causal Analysis

इस अध्ययन ने 21,098 यूके बायोबैंक प्रतिभागियों पर बैकडोर-समायोजित कारण विश्लेषण (backdoor-adjusted causal analysis) का उपयोग करके यह प्रदर्शित किया कि DXA-व्युत्पन्न हिप स्केलेटल फेनोटाइप्स, विशेष रूप से कुल फीमर बोन कंटेंट और डेंसिटी, हिप फ्रैक्चर जोखिम पर भिन्न-भिन्न कारण प्रभाव प्रदर्शित करते हैं और जब इन्हें इन प्रभावों के आधार पर रैंक किया जाता है, तो ये मानक FRAX मॉडल की तुलना में जोखिम स्तरीकरण सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।

Zixin Shi, Chen Zhao, Meiling Zhou, Kevin A. Maupin, Joyce H. Keyak, Nancy E. Lane, Kuan-Jui Su, Hui Shen, Hong-Wen Deng (…)2026-06-03