🤖 Category

cs.LG

19863 पेपर

🤖 machine learning

Learning in Curved Weight Space:Exponential-Linear Weight Reparameterization for Improved Optimization

यह शोध पत्र एक्सपोनेंशियल-लीनियर वेट रीपैरामेटराइजेशन (Exponential-Linear Weight Reparameterization) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो सिमेट्रिक-एक्सपोनेन्शियल और लीनियर पाथवेज़ को मिलाकर एक कर्व्ड वेट स्पेस ज्योमेट्री (curved weight space geometry) बनाती है, जो मानक लीनियर पैरामीट्रेशन की तुलना में ट्रांसफॉर्मर ट्रेनिंग कन्वर्जेंस को महत्वपूर्ण रूप से तेज करने के लिए मैग्नीट्यूड-प्रोपोर्शनल अपडेट्स को सक्षम बनाती है।

Ethan Smith2026-07-14
💻 computer science

Beyond Bayesian Nash: Learning Minimax-Regret Equilibria for Adversarial Team Games under Asymmetric Information

यह शोध पत्र प्रोबेबिलिस्टिकली रोबस्ट मिनिमैक्स-रिग्रेट इक्विलिब्रियम (PR-MRE) को प्रस्तुत करता है, जो विषम सूचना के तहत प्रतिकूल टीम खेलों के लिए एक नवीन समाधान अवधारणा है जो रणनीतिक धोखे को कम करने के लिए वितरण-मुक्त मजबूती (distribution-free robustness) को संभाव्य अंतर्दृष्टि के साथ जोड़ती है, और इन रणनीतियों को डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके कुशलतापूर्वक गणना करने के लिए PRMRE-PSRO एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है।

Naman Aggarwal, Jonathan P. How2026-07-14
📊 statistics

Manifold Constrained Conformal Prediction for Spatial Events

यह शोध पत्र एक नवीन मैनिफोल्ड-प्रतिबंधित कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन पद्धति प्रस्तुत करता है जो उष्णकटिबंधीय चक्रवात और भूकंप जैसी स्थानिक घटनाओं के लिए कैलिब्रेटेड, निम्न-ऊर्जा भविष्यवाणी सेट उत्पन्न करने के लिए वासरस्टीन दूरी और फ्लो-आधारित सैंपलिंग का उपयोग करता है, जो कवरेज सटीकता और ज्यामितीय निष्ठा दोनों में मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Collin Nill, Trevor Harris, Jason Adams2026-07-14
💻 computer science

Tokenizing Numerical and Embedding Features for LLM RecSys

यह शोध पत्र एक सॉफ्ट-टोकन फ्यूजन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक इंटरेक्शन-आधारित मॉड्यूल के माध्यम से निरंतर संख्यात्मक और एम्बेडिंग फीचर्स को LLM एम्बेडिंग स्पेस में मैप करता है, जो मौजूदा LLM-आधारित बेसलाइन्स की तुलना में अनुशंसा बेंचमार्क पर रिट्रीवल प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Zhe Xu, Ankit Peshin, Chiyu Zhang, Feng Qi, Johnson Lui, Anil Ramakrishna, Justin Johnson, Carl Hu, Kaushik Rangadurai (…)2026-07-14
🤖 AI

A Symbolic Neural CPU for Quantization-Simulated Writeback and Interpretable Program Execution

यह शोध पत्र एक ट्रेस-सुपरवाइज्ड सिम्बोलिक न्यूरल सीपीयू (trace-supervised symbolic neural CPU) प्रस्तुत करता है जो विस्तृत अवस्था संक्रमणों (state transitions) को उजागर करने और क्वांटाइजेशन-सिम्युलेटेड राइटबैक (quantization-simulated writeback) के माध्यम से संदर्भ अर्थशास्त्र (reference semantics) के सटीक पुनरुत्पादन को प्रदर्शित करके व्याख्या योग्य, निम्न-परिशुद्धता और सत्यापन योग्य प्रोग्राम निष्पादन को सक्षम करने के लिए रिकरेंट कंट्रोल (recurrent control) को एक स्पष्ट ऑपरेशन राउटर और डिफरेंशिएबल अरिथमेटिक-लॉजिक यूनिट बैंक के साथ संयोजित करता है।

Jose Luis Lima de Jesus Silva2026-07-14
💻 computer science

Local Multimodal Music Alignment from Global Supervision

यह शोध पत्र FuSiLi को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन समानता स्कोर (similarity score) है जो मल्टीमॉडल संगीत मॉडलों को केवल मोटे वैश्विक पर्यवेक्षण (coarse global supervision) का उपयोग करते हुए ऑडियो फ्रेम और शीट संगीत पैच के बीच सूक्ष्म स्थानीय संरेखण (fine-grained local alignments) सीखने में सक्षम बनाता है, जबकि मजबूत वैश्विक पुनर्प्राप्ति प्रदर्शन (global retrieval performance) को भी बनाए रखता है।

Irmak Bukey, Zachary Novack, Jongmin Jung, Dasaem Jeong, Chris Donahue2026-07-14
⚡ electrical engineering

Robustly Invertible Nonlinear Dynamics and the BiLipREN: From Inversion-Based Control to Generative Trajectory Modelling

यह शोध पत्र गैर-रेखीय गतिशील प्रणालियों (nonlinear dynamical systems) के लिए सुदृढ़ व्युत्क्रमणीयता (robust invertibility) की अवधारणा प्रस्तुत करता है और बायो-लिप्सचिट्ज़ रिकरेंट इक्विलिब्रियम नेटवर्क (BiLipREN) का प्रस्ताव करता है, जो एक रचनात्मक रूप से पैरामीटराइज्ड रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जो स्थिर अग्रवर्ती और व्युत्क्रम गतिकी (stable forward and inverse dynamics) की गारंटी देता है, जिससे सुदृढ़ नियंत्रण, प्रक्षेपवक्र अनुकूलन (trajectory optimization) और जनरेटिव मॉडलिंग सक्षम होता है।

Yurui Zhang, Ruigang Wang, Ian R. Manchester2026-07-14
🔬 physics

Are We Ready for AI-Driven Discovery? AI Verification Before the Next Fundamental Physics Breakthrough

यह समीक्षा मौलिक भौतिकी में स्वायत्त मशीन लर्निंग प्रणालियों की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए VERaiPHY पहल के ढांचों को रेखांकित करती है, जो कठोर सत्यापन की आवश्यकता, इंडक्टिव बायस (inductive bias) जैसी अंतर्निहित सीमाओं की स्वीकृति, और एआई-संचालित खोजों को मान्य करने में भौतिकविदों की विकसित होती महत्वपूर्ण भूमिका पर बल देती है।

Gaia Grosso, Vinicius Mikuni, Lukas Heinrich2026-07-14
🤖 machine learning

FlashTrie: A GPU-Accelerated Constrained Beam Search for Generative Retrieval

FlashTrie एक GPU-त्वरित प्रणाली है जो जनरेटिव रिट्रीवल के लिए कंस्ट्रेंड बीम सर्च को अनुकूलित करने हेतु एक बिट-कंप्रेस्ड ट्राई लेआउट और कोऑपरेटिव CUDA कर्नेल का उपयोग करती है ताकि CPU बॉटलनेक्स को समाप्त किया जा सके, जिससे बड़े पैमाने के वाणिज्यिक खोज अनुप्रयोगों में 24x तक की गति वृद्धि और 0.71% राजस्व वृद्धि प्राप्त होती है।

Dakshitha Anandakumar, Anurag Mukkara, Wenxiang Hu, Jiusheng Chen, M Akash Kumar, Ting Ye, Qiang Lou, Jian Jiao2026-07-14
🤖 machine learning

Error Aware Distribution Prediction for Lightweight Implicit Neural Representations

यह शोधपत्र इम्पलिसिट न्यूरल रिप्रेजेंटेशन्स (INRs) के लिए एक हल्का (lightweight) तरीका प्रस्तावित करता है जो लक्ष्यों को बिन्स (bins) में विविक्त (discretize) करके रिग्रेशन को क्लासिफिकेशन कार्य के रूप में पुनर्गठित करता है, जिससे महंगी गणनाओं या कठोर पैरामीट्रिक धारणाओं पर निर्भर किए बिना बेहतर पुनर्निर्माण गुणवत्ता और अनिश्चितता अनुमान के लिए जटिल त्रुटि वितरणों का कुशल और लचीला मॉडलिंग सक्षम होता है।

Zhimin Li, Jake D. Balla, Joshua A. Levine2026-07-14