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cs.LG

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📊 statistics

Generalized Guarantees for Variational Inference in the Presence of Even and Elliptical Symmetry

यह शोधपत्र यह स्थापित करता है कि ff-डाइवर्जेंस के एक व्यापक वर्ग के लिए, वेरिएशनल इन्फरेंस सन्निकटन (variational inference approximations) यह गारंटी देते हैं कि वे एक यूनिमोडल लक्ष्य वितरण के माध्य और सहसंबंध आव्यूह (correlation matrix) को पुनः प्राप्त कर लेंगे, जब उस वितरण में क्रमशः सम या दीर्घवृत्तीय (elliptical) समरूपता हो, जिसके लिए लॉग-कन्केविटी या स्मूथनेस संबंधी धारणाओं की आवश्यकता नहीं होती है।

Charles C. Margossian, Isaac E. Rankin, Lawrence K. Saul2026-06-02
🤖 machine learning

The Geometry of Grokking: Norm Minimization on the Zero-Loss Manifold

यह शोध पत्र यह सिद्ध करके 'ग्रोकिंग' (grokking) के रूप में ज्ञात विलंबित सामान्यीकरण (delayed generalization) की घटना की व्याख्या करता है कि, कम लर्निंग रेट और वेट डिके (weight decay) की सीमा में, ग्रेडिएंट डिसेंट शून्य-हानि मैनिफोल्ड (zero-loss manifold) पर वेट नॉर्म (weight norm) को न्यूनतम करता है, जो कि पोस्ट-मेमोराइजेशन डायनेमिक्स (post-memorization dynamics) के लिए व्युत्पन्न एक क्लोज्ड-फॉर्म अभिव्यक्ति और प्रयोगात्मक सिमुलेशन के माध्यम से प्रमाणित एक तंत्र है।

Tiberiu Musat2026-06-02
📊 statistics

Prototype Selection Using Topological Data Analysis

यह शोध पत्र दो टोपोलॉजिकल डेटा एनालिसिस-आधारित प्रोटोटाइप चयन विधियों, TPS और BoundaryTPS को प्रस्तुत करता है, जो निर्णय सीमाओं (decision boundaries) और वर्ग अनुपातों (class proportions) को प्रभावी ढंग से संरक्षित करने के लिए मल्टी-स्केल पर्सिस्टेंस संरचनाओं का लाभ उठाते हैं और मौजूदा शास्त्रीय बेसलाइनों की तुलना में बेहतर स्थिरता और विशिष्ट परिचालन विशेषताओं का प्रदर्शन करते हैं।

Jordan Eckert, Elvan Ceyhan, Henry Schenck2026-06-02
🤖 AI

Who Evaluates AI's Social Impacts? Mapping Coverage and Gaps in First and Third Party Evaluations

यह शोध पत्र 186 प्रथम-पक्षीय और 248 तृतीय-पक्ष मूल्यांकन स्रोतों का विश्लेषण करता है ताकि एक महत्वपूर्ण शासन अंतराल को उजागर किया जा सके जहाँ डेवलपर्स विरल और सतही सामाजिक प्रभाव रिपोर्टिंग प्रदान करते हैं जबकि स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ता व्यापक लेकिन अपूर्ण आकलन प्रस्तुत करते हैं, जो अंततः पारदर्शिता को अनिवार्य बनाने और स्वतंत्र मूल्यांकन पारिस्थितिक तंत्रों को सुदृढ़ करने वाली नीतियों का आह्वान करता है।

Anka Reuel, Avijit Ghosh, Jenny Chim, Andrew Tran, Yanan Long, Jennifer Mickel, Usman Gohar, Srishti Yadav, Pawan Sasank (…)2026-06-02
💬 NLP

Optimizing Diversity and Quality through Base-Aligned Model Collaboration

यह शोध पत्र बेस-अलाइन्ड मॉडल कोलैबोरेशन (BACo) का प्रस्ताव करता है, जो एक इन्फरेंस-टाइम फ्रेमवर्क है जो बिना किसी महंगे रिट्रेनिंग के आउटपुट विविधता और गुणवत्ता को एक साथ अनुकूलित करने के लिए एक बेस और एक अलाइन्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल के बीच टोकन-लेवल डिकोडिंग को गतिशील रूप से रूट करता है।

Yichen Wang, Chenghao Yang, Tenghao Huang, Muhao Chen, Jonathan May, Mina Lee2026-06-02
⚡ electrical engineering

Systematic Evaluation of Time-Frequency Features for Binaural Sound Source Localization

यह अध्ययन द्वि-आयामी (बाइनोरल) ध्वनि स्रोत स्थानीयकरण के लिए समय-आवृत्ति विशेषताओं का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि सावधानीपूर्वक चुनी गई फीचर संयोजनों—विशेष रूप से चैनल स्पेक्ट्रोग्राम को इंटरऑरल लेवल और फेज अंतरों के साथ जोड़कर—एक कम-जटिलता वाले सीएनएन (CNN) को केवल मॉडल की जटिलता बढ़ाने की तुलना में विविध स्थितियों में मजबूत प्रदर्शन और बेहतर सामान्यीकरण सक्षम करते हैं।

Davoud Shariat Panah, Alessandro Ragano, Dan Barry, Jan Skoglund, Andrew Hines2026-06-02
💬 NLP

Latent Reasoning in TRMs is Secretly a Policy Improvement Operator

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि छोटे मॉडलों में लेटेंट रिकर्सिव रीजनिंग (latent recursive reasoning) एक पॉलिसी इम्प्रूवमेंट ऑपरेटर के रूप में कार्य करती है, जो अप्रभावी कंप्यूटेशन स्टेप्स को समाप्त करने और प्रदर्शन को बनाए रखते हुए फॉरवर्ड पासेस को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए रिइन्फोर्समेंट लर्निंग और डिफ्यूजन ट्रेनिंग स्कीम्स के अनुप्रयोग को सक्षम बनाती है।

Arip Asadulaev, Rayan Banerjee, Fakhri Karray, Martin Takac2026-06-02
💬 NLP

Latent Collaboration in Multi-Agent Systems

यह शोध पत्र LatentMAS को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) ढांचा है जो मल्टी-एजेंट सिस्टम को साझा हिडन एम्बेडिंग के माध्यम से सीधे निरंतर लेटेंट स्पेस (continuous latent space) के भीतर सहयोग करने में सक्षम बनाता है, जिससे पारंपरिक टेक्स्ट-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर तर्क प्रदर्शन, महत्वपूर्ण टोकन कमी और तेज़ इन्फरेंस प्राप्त होता है।

Jiaru Zou, Ruizhong Qiu, Gaotang Li, Xiyuan Yang, Katherine Tieu, Pan Lu, Ke Shen, Hanghang Tong, Yejin Choi, Jingrui He (…)2026-06-02
🤖 machine learning

Semimage: HSV-Based Semantic Image Encoding for Disentangled Text Representation

यह शोध पत्र SemImage का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन विधि है जो भाषाई विशेषताओं जैसे कि विषय (topic) और भावना (sentiment) को एनकोड करने के लिए एक विसंयोजित (disentangled) HSV कलर स्पेस का उपयोग करके टेक्स्ट दस्तावेज़ों को 2D सिमेंटिक छवियों में परिवर्तित करता है, जिससे CNNs के माध्यम से प्रतिस्पर्धी टेक्स्ट वर्गीकरण सक्षम होता है और दृश्य पैटर्न के माध्यम से व्याख्यात्मकता (interpretability) में वृद्धि होती है।

Mohammad Zare2026-06-02
🤖 machine learning

WUSH: Near-Optimal Adaptive Transforms for LLM Quantization

यह शोध पत्र WUSH को प्रस्तुत करता है, जो एक नियर-ऑप्टिमल एडेप्टिव ट्रांसफॉर्म है जो मौजूदा फिक्स्ड तरीकों की तुलना में लो-बिट LLM क्वांटाइजेशन सटीकता और थ्रूपुट में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए एक हैडामार्ड बैकबोन को डेटा-डिपेंडेंट सेकंड-मोमेंट एडजस्टमेंट्स के साथ जोड़ता है।

Jiale Chen, Vage Egiazarian, Roberto L. Castro, Torsten Hoefler, Dan Alistarh2026-06-02