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cs.LG

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📊 statistics

Safeguarded Stochastic Polyak Step Sizes for Non-smooth Optimization: Robust Performance Without Small (Sub)Gradients

यह शोध पत्र सेफगार्डेड स्टोकेस्टिक पोलियाक स्टेप साइज़ (SPSsafe_{safe}) प्रस्तुत करता है, जो स्टोकेस्टिक सबग्रेडिएंट विधियों के लिए एक नवीन संस्करण है जो बिना किसी कड़े अनुमानों या इष्टतम समाधान के ज्ञान के गैर-सुचारू (non-smooth) उत्तल अनुकूलन (convex optimization) के लिए कठोर अभिसरण गारंटी प्रदान करता है, और साथ ही डीप न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण में लुप्त होते ग्रेडिएंट्स (vanishing gradients) के विरुद्ध मजबूत प्रदर्शन और स्थिरता प्रदर्शित करता है।

Dimitris Oikonomou, Nicolas Loizou2026-06-02
🤖 machine learning

MINES: Explainable Anomaly Detection through Web API Invariant Inference

यह शोध पत्र MINES का प्रस्ताव करता है, जो एक व्याख्यात्मक विसंगति पहचान प्रणाली (explainable anomaly detection system) है जो LLMs और सामान्य लॉग्स का उपयोग करके डेटाबेस स्कीमा से API इनवेरियंट्स (invariants) को निष्कर्ष निकालती है ताकि रनटाइम सत्यापन कोड उत्पन्न किया जा सके, और शोर-युक्त लॉग-आधारित दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करते हुए उच्च रिकॉल और शून्य के करीब फॉल्स पॉजिटिव के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करती है।

Wenjie Zhang, Yun Lin, Chun Fung Amos Kwok, Xiwen Teoh, Xiaofei Xie, Frank Liauw, Hongyu Zhang, Jin Song Dong2026-06-02
💬 NLP

ReasonBENCH: Benchmarking the (In)Stability of LLM Reasoning

यह शोधपत्र ReasonBench का परिचय देता है, जो एक ऐसा बेंचमार्क सुइट है जो यह प्रदर्शित करता है कि LLM तर्क प्रदर्शन बार-बार निष्पादन के दौरान महत्वपूर्ण, संरचित अस्थिरता प्रदर्शित करता है, जिससे यह तर्क दिया जाता है कि एकल-बिंदु मूल्यांकन अपर्याप्त हैं और गुणवत्ता, लागत एवं विश्वसनीयता के बीच के व्यापारों को सटीक रूप से पकड़ने के लिए वितरण-जागरूक मूल्यांकन की वकालत की जाती है।

Nearchos Potamitis, Vansh Ramani, Har Ashish Arora, Dhairya Kuchhal, Lars Klein, Akhil Arora2026-06-02
🤖 AI

Calibrating Uncertainty for Zero-Shot Adversarial CLIP

यह शोधपत्र CLIP के लिए एक नवीन एडवरसैरियल फाइन-ट्यूनिंग पद्धति प्रस्तावित करता है जो आउटपुट्स को डिरिचलेट कंसंट्रेशन पैरामीटर्स के रूप में पुन: पैरामीटराइज करता है ताकि कैलिब्रेटेड अनसर्टेन्टी (अनिश्चितता) को बहाल करने और मजबूत ज़ीरो-शॉट सटीकता बनाए रखने को एक साथ सुलभ बनाया जा सके, जो उस महत्वपूर्ण समस्या का समाधान करता है जहाँ एडवरसैरियल परटर्बेशन्स आमतौर पर अनसर्टेन्टी को दबा देते हैं और ओवर-कॉन्फिडेंस का कारण बनते हैं।

Wenjing Lu, Zerui Tao, Yuning Qiu, Dongping Zhang, Yang Yang, Qibin Zhao2026-06-02
💬 NLP

Uncovering Competency Gaps in Large Language Models and Their Benchmarks

यह शोध पत्र स्पार्स ऑटोएन्कोडर कॉन्सेप्ट एक्टिवेशन्स का उपयोग करने वाली एक अनसुपरवाइज्ड विधि प्रस्तुत करता है जो "मॉडल गैप्स" (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की विशिष्ट कमजोरियां) और "बेंचमार्क गैप्स" (कवरेज असंतुलन) दोनों को स्वचालित रूप से पहचानने और विघटित करने के लिए, मौजूदा मानकीकृत बेंचमार्क के पूरक के रूप में एक सूक्ष्म, कॉन्सेप्ट-स्तरीय मूल्यांकन प्रदान करता है।

Maty Bohacek, Nino Scherrer, Nicholas Dufour, Thomas Leung, Christoph Bregler, Stephanie C. Y. Chan2026-06-02
🤖 machine learning

NOS-Gate: Queue-Aware Streaming IDS for Consumer Gateways under Timing-Controlled Evasion

यह शोध पत्र NOS-Gate को प्रस्तुत करता है, जो उपभोक्ता गेटवे के लिए एक हल्का, कतार-जागरूक (queue-aware) स्ट्रीमिंग घुसपैठ पहचान प्रणाली है, जो सख्त CPU और विलंबता बजट को बनाए रखते हुए समय-नियंत्रित बचाव हमलों (timing-controlled evasion attacks) का प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए नेटवर्क-अनुकूलित स्पाइकिंग डायनेमिक्स और केवल मेटाडेटा-आधारित विश्लेषण का लाभ उठाता है।

Muhammad Bilal, Omer Tariq, Hasan Ahmed2026-06-02
🤖 machine learning

Avatar Forcing: Real-Time Interactive Head Avatar Generation for Natural Conversation

यह शोध पत्र "अवतार फॉरसिंग" (Avatar Forcing) प्रस्तुत करता है, जो एक रियल-टाइम इंटरैक्टिव हेड अवतार फ्रेमवर्क है, जो मल्टीमॉडलल यूजर इनपुट्स के प्रति लो-लेटेंसी, अभिव्यंजक और भावनात्मक रूप से आकर्षक अवतार प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए डिफ्यूजन फॉरसिंग और लेबल-फ्री डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइजेशन का उपयोग करता है।

Taekyung Ki, Sangwon Jang, Jaehyeong Jo, Jaehong Yoon, Sung Ju Hwang2026-06-02
🔬 materials science

PFT: Phonon Fine-tuning for Machine Learned Interatomic Potentials

यह शोध पत्र फोनोन फाइन-ट्यूनिंग (PFT) प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल विधि है जो विब्रेशनल और थर्मल गुणों की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए पोटेंशियल एनर्जी सरफेस में कर्वेचर त्रुटियों को ठीक करने हेतु DFT-व्युत्पन्न फोर्स कांस्टेंट्स के साथ मशीन लर्निंग आधारित इंटरएटॉमिक पोटेंशियल को सीधे सुपरवाइज करती है।

Teddy Koker, Abhijeet Gangan, Mit Kotak, Jaime Marian, Tess Smidt2026-06-02
🤖 machine learning

Semantic-Geometric Task Representations for Bimanual Manipulation from Human Demonstrations to Robot Action Planning

यह शोध पत्र एक सिमेंटिक-जियोमेट्रिक ग्राफ-आधारित प्रतिनिधित्व प्रस्तुत करता है जो विभिन्न कार्य संरचनाओं और रोबोट स्वरूपों में सुदृढ़ द्विपक्षीय हेरफेर नियोजन (bimanual manipulation planning) को सक्षम करने के लिए कार्य-अज्ञेय एनकोडिंग (task-agnostic encoding) को एक्शन-कंडीशन्ड डिकोडिंग से अलग करता है, जो मौजूदा बेसलाइन की तुलना में वास्तविक-रोबोट कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Franziska Herbert, Vignesh Prasad, Han Liu, Dorothea Koert, Georgia Chalvatzaki2026-06-02
🤖 AI

Physics-Encoded Inverse Modeling for Arctic Snow Depth Prediction

यह शोध पत्र PhysE-Inv प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो विरल अवलोकनों से आर्कटिक हिम गहराई (स्नो डेप्थ) की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए डीप सीक्वेंशियल लर्निंग को फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड इन्फरेंस और कॉन्ट्रास्टिव रेगुलराइजेशन के साथ संयोजित करता है, जो पुनर्निर्माण और पैरामीटर अनुमान दोनों कार्यों में मौजूदा बेसलाइनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Akila Sampath, Vandana Janeja, Jianwu Wang2026-06-02