💻 computer science

Plausibility Is Not Prediction: Contrastive Evidence for LLM-Based Cellular Perturbation Reasoning

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि LLMs कोशिकीय विक्षोभ (cellular perturbations) के लिए जैविक रूप से प्रशंसनीय स्पष्टीकरण उत्पन्न कर सकते हैं, वे विरोधात्मक साक्ष्य की कमी के कारण विशिष्ट परिणामों का सटीक भविष्यवाणी करने में विफल रहते हैं, एक ऐसी सीमा जिसे प्रस्तावित CORE ढांचा संबंधित विक्षोभ परिणामों का उपयोग करके भविष्यवाणी को एक तुलनात्मक कार्य के रूप में पुनर्गठित करके दूर करता है, जिससे सटीकता और अंशांकन (calibration) में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Xinyu Yuan, Xixian Liu, Jianan Zhao, Yashi Zhang, Hongyu Guo, Jian Tang2026-06-02
💻 computer science

3DCodeBench: Benchmarking Agentic Procedural 3D Modeling Via Code

यह शोध पत्र 3DCodeBench प्रस्तुत करता है, जो टेक्स्ट और इमेज प्रॉम्प्ट से प्रक्रियात्मक (procedural) 3D मॉडल उत्पन्न करने में विजन-लैंग्वेज मॉडल एजेंटों की क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक व्यापक बेंचमार्क और रैंकिंग प्लेटफॉर्म है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि टेस्ट-टाइम स्केलिंग प्रदर्शन में सुधार करती है, वर्तमान मॉडल API मिसमैच और ज्यामितीय सुसंगतता (geometric coherence) के साथ संघर्ष करते हैं, जो बेहतर कोडिंग डेटा और निष्पादन वातावरण की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Yipeng Gao, Lei Shu, Genzhi Ye, Xi Xiong, Ameesh Makadia, Meiqi Guo, Laurent Itti, Jindong Chen2026-06-02
💻 computer science

MENTIS: What Belief Changes Under Alignment? Measuring Multi-Scale Latent Torsion in Language Models

यह शोधपत्र MENTIS को प्रस्तुत करता है, जो एक ज्यामिति-प्रथम (geometry-first) ढांचा है जो यह प्रकट करता है कि प्राथमिकता संरेखण (preference alignment), भाषा मॉडलों में चयनात्मक, गहराई-स्थानीयकृत ज्यामितीय पुनर्गठन को प्रेरित करता है, जो समान आंतरिक परिवर्तनों के बजाय मानदण्डिक अवधारणाओं (normative concepts) में बड़े टॉर्शन शिफ्ट और प्रासंगिक एंट्रॉपी के साथ नकारात्मक सहसंबंधों द्वारा अभिलक्षित है।

Partha Pratim Saha, Samarth Raina, Mayur Parvatikar, Amit Dhanda, Vinija Jain, Aman Chadha, Amitava Das2026-06-02
💻 computer science

Leyline: KV Cache Directives for Agentic Inference

यह शोध पत्र Leyline को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सर्विंग-साइड प्रिमिटिव (serving-side primitive) है जो डिक्लेरेटिव डायरेक्टिव्स (declarative directives) और क्लोज्ड-फॉर्म RoPE करेक्शन्स (closed-form RoPE corrections) के माध्यम से एजेंटिक LLMs को कैश किए गए कंटेंट को गतिशील रूप से संपादित या हटाने में सक्षम बनाता है, जिससे महंगी री-प्रीफिलिंग (re-prefilling) की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और लेटेंसी एवं टास्क सक्सेस रेट दोनों में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Bole Ma, Jan Eitzinger, Harald Koestler2026-06-02
💻 computer science

Non-Vacuous Certification of Transport MCMC via Oscillation-Controlled Normalizing Flows

यह शोधपत्र स्पेक्ट्रल नॉर्मलाइजेशन (spectral normalization), कवरेज-आधारित ऑसिलेशन बाउंड्स (coverage-based oscillation bounds) और ऑसिलेशन-रेगुलराइज्ड ट्रेनिंग (oscillation-regularized training) को संयोजित करने वाले एक ढांचे को पेश करके ट्रांसपोर्ट एमसीएमसी (Transport MCMC) सैंपलर के लिए पहले कठोर, गैर-रिक्त स्पेक्ट्रल-गैप सीमाओं (non-vacuous spectral-gap bounds) को प्रस्तुत करता है ताकि उच्च-आयामी नॉर्मलाइजिंग फ्लोज़ (high-dimensional normalizing flows) की अभिसरण दरों को प्रमाणित किया जा सके।

Jun Hu2026-06-02
💻 computer science

ThinkSwitch: Context Distillation with LoRA and Weight Interpolation for Specific-Purpose Reasoning Tasks

ThinkSwitch एक कम लागत वाली, स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) विधि है जो QLoRA और वेट इंटरपोलेशन (weight interpolation) के माध्यम से एक "थिंकिंग" मॉडल से "इंस्ट्रक्ट" मॉडल में तर्क करने की क्षमताओं को पुनरावृत्ति (iteratively) से आसवित (distill) करती है, जिससे एक अलग थिंकिंग मोड को सुरक्षित रखते हुए विशिष्ट तर्क कार्यों पर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Dhruv Saini, Rohan Pandey2026-06-02
📊 statistics

Measuring the Symmetry--Data Exchange Rate

यह अन्वेषणात्मक अध्ययन इस व्यापक रूप से उद्धृत दावे को चुनौती देता है कि स्थापत्य समरूपता पूर्वधारणाएं (architectural symmetry priors) नमूना जटिलता (sample complexity) को |G| के कारक से कम करती हैं, यह पाते हुए कि जबकि गलत संरेखित बाधाएं सक्रिय रूप से हानिकारक हैं और सैद्धांतिक विनिमय दर दिशात्मक रूप से सुसंगत है, ऑग्मेंटेशन-आधारित बेसलाइन की तुलना में कथित लाभ तब समाप्त हो जाता है जब टेस्ट-टाइम कंप्यूटेशन को समान रखा जाता है, जिसमें प्राथमिक मात्रात्मक निष्कर्ष पद्धतिगत सीमाओं के कारण अनिर्णायक बने रहते हैं।

Ahmed M. Adly2026-06-02
💻 computer science

A Fiber Criterion for Representation Identifiability in Supervised Learning

यह शोधपत्र यह स्थापित करता है कि सुपरवाइज्ड लर्निंग (supervised learning) में रिप्रजेंटेशन-स्तर के गुण केवल इनपुट-आउटपुट व्यवहार से तभी पहचाने जा सकते हैं जब वे प्रेडिक्टर (predictor) के सभी संभावित गुणनखंडों (factorizations) में स्थिर रहते हैं, जो यह दर्शाता है कि रिप्रजेंटेशन के बारे में दावे करने के लिए स्वाभाविक रूप से सुपरवाइज्ड प्रदर्शन से परे धारणाओं या उद्देश्यों की आवश्यकता होती है।

Vasileios Sevetlidis2026-06-02
🔬 physics

Accelerating physics-informed neural networks for full waveform inversion using a hybrid quantum-classical finite-basis architecture

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल फिनाइट-बेसिस फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क (FBPINN) प्रस्तुत करता है जो फुल वेवफॉर्म इन्वर्जन को महत्वपूर्ण रूप से त्वरित करने के लिए पैरामीटराइज्ड क्वांटम सर्किट्स का उपयोग करता है, जो क्लासिकल बेसलाइन की तुलना में कम प्रशिक्षण मापदंडों और प्रशिक्षण पुनरावृत्तियों के साथ कम वेग त्रुटियों को प्राप्त करता है।

Hoang Anh Nguyen, Divakar Vashisth, Ali Tura2026-06-02
💻 computer science

HASTE: Hardware-Aware Dynamic Sparse Training for Large Output Spaces

यह शोध पत्र HASTE को पेश करता है, जो एक्सट्रीम मल्टी-लेबल क्लासिफिकेशन के लिए एक हार्डवेयर-अवेयर डायनेमिक स्पार्स ट्रेनिंग फ्रेमवर्क है, जो मेमोरी बॉटलनेक्स और अनियमित एक्सेस पैटर्न को दूर करने के लिए ग्रुप-शेयर्ड फिक्स्ड फैन-इन स्पैरसिटी और एक हाइब्रिड डेंस-स्पार्स आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जिससे डेंस और पूर्ववर्ती स्पार्स बेसलाइन्स की तुलना में प्रेडिक्शन एक्यूरेसी को बनाए रखते हुए या उसमें सुधार करते हुए फॉरवर्ड और बैकवर्ड पासेस में महत्वपूर्ण स्पीडअप प्राप्त होता है।

Nasib Ullah, Jinbin Zhang, Jean Lucien Randrianantenaina, Erik Schultheis, Rohit Babbar2026-06-02