🤖 Category

cs.LG

23088 पेपर

🤖 machine learning

MomentKV: Closing the Directional Gap in KV Cache Eviction for Long-Context Inference

MomentKV कॉम्पैक्ट मोमेंट सांख्यिकी (moment statistics) को बनाए रखकर और हटाए गए टोकन के उनके अटेंशन योगदान के लिए एक क्लोज्ड-फॉर्म सुधार प्रदान करके, लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट KV कैश इविक्शन में दिशात्मक बेमेल (directional mismatch) बाधा को संबोधित करता है ताकि हटाए गए टोकन की ज्यामितीय नियमितता (geometric regularity) सुनिश्चित की जा सके, जिससे यह विभिन्न बेंचमार्क और संपीड़न स्तरों पर मौजूदा विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yu Li, Binxu Li, Tian Lan2026-06-02
🤖 machine learning

RobustModelMaker: Coupling Bootstrap Stability Selection with Leakage-Safe Nested Cross-Validation for Scientific Machine Learning

RobustModelMaker एक पायथन फ्रेमवर्क है जो बूटस्ट्रैप स्थिरता चयन (bootstrap stability selection) को लीकेज-सुरक्षित नेस्टेड क्रॉस-वैलिडेशन (leakage-safe nested cross-validation) के साथ एकीकृत करता है ताकि छोटे-से-मध्यम वैज्ञानिक डेटासेट पर मशीन लर्निंग के लिए स्थिर फीचर उपसमुच्चय (feature subsets) और निष्पक्ष प्रदर्शन अनुमान (unbiased performance estimates) को एक साथ प्रदान किया जा सके।

Amanda S Barnard2026-06-02
💻 computer science

TLG: Temporal-Logic Grounding for Video Question Answering via Source-Annotation Reconstruction and Category-Targeted Reasoning

यह शोध पत्र TLG को प्रस्तुत करता है, जो एक तीन-स्तरीय प्रणाली है जो स्रोत एनोटेशन से एक्शन टाइमलाइनों के पुनर्निर्माण और टेम्पोरल-लॉजिक प्रोग्राम्स के निष्पादन के माध्यम से TimeLogic चैलेंज पर वीडियो क्वेश्चन आंसरिंग में महत्वपूर्ण सुधार करती है, जो यह प्रदर्शित करती है कि मॉडल के आकार को बढ़ाने के बजाय वास्तविक एनोटेशन का लाभ उठाना टेम्पोरल ग्राउंडिंग सीमाओं को पार करने की कुंजी है।

Ali Alavi2026-06-02
🤖 machine learning

Uncertainty-Calibrated Diffusion for Reliable 3D Molecular Graph Generation

यह शोध पत्र अनिश्चितता-कैलिब्रेटेड डिफ्यूजन (UCD) प्रस्तावित करता है, जो एक ऐसी विधि है जो डिफ्यूजन मॉडल में एपिस्टेमिक (epistemic) और एलियटोरिक (aleatoric) अनिश्चितताओं के बीच परस्पर क्रिया से होने वाले व्यवस्थित विचलन मुद्रास्फीति (variance inflation) को संबोधित करती है, जिससे 3D आणविक ग्राफ जनरेशन की विश्वसनीयता और अत्याधुनिक प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Fang Wan, Jingxiang Qu, Yi Liu2026-06-02
💻 computer science

Self-Improving Small Object Grounding in LVLMs

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लार्ज विजन लैंग्वेज मॉडल्स में आंतरिक अटेंशन पैटर्न्स का उपयोग बिना फाइन-ट्यूनिंग के विश्वसनीय छोटे-ऑब्जेक्ट बाउंडिंग बॉक्सेस की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जो ACS फ्रेमवर्क को पेश करता है जिसमें एक लर्नड रिग्रेसर वेरिएंट (ACS-Learned) और एक ट्रेनिंग-फ्री एंट्रॉपी-आधारित सेलेक्टर (ACS-Free) दोनों शामिल हैं जो छोटे ऑब्जेक्ट ग्राउंडिंग में महत्वपूर्ण आत्म-सुधार प्राप्त करते हैं।

Tianze Yang, Yucheng Shi, Ruitong Sun, Ninghao Liu, Jin Sun2026-06-02
🤖 AI

ReSkill: Reconciling Skill Creation with Policy Optimization in Agentic RL

ReSkill एक नवीन एजेंटिक RL फ्रेमवर्क है जो GRPO एल्गोरिदम के भीतर एसर्शन-ड्रिवन स्किल रिवीज़न (assertion-driven skill revision), इन-ग्रुप रोलआउट सैंपलिंग (in-group rollout sampling) और थॉम्पसन सैंपलिंग (Thompson Sampling) को समाहित करके कौशल निर्माण और पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन के बीच सामंजस्य स्थापित करता है, जिससे अनदेखे कार्यों पर बेहतर सामान्यीकरण प्राप्त करने के लिए पुन: प्रयोज्य रणनीतियों और पॉलिसियों का स्वचालित सह-विकास संभव होता है।

Zelin He, Haotian Lin, Boran Han, Wei Zhu, Haoyang Fang, Bernie Wang, Xuan Zhu, Runze Li, Matthew Reimherr2026-06-02
🤖 machine learning

IMWM: Intuition Models Complement World Models for Latent Planning

यह शोध पत्र IMWM को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो प्रदर्शनों (demonstrations) पर प्रशिक्षित एक वर्ल्ड मॉडल को एक इंट्यूशन मॉडल के साथ जोड़कर कच्चे पिक्सेल से लेटेंट प्लानिंग को बेहतर बनाता है, जिससे खोज की बाधाओं (search bottlenecks) को दूर किया जा सकता है और विविध पिक्सेल-आधारित नियंत्रण कार्यों में काफी उच्च सफलता दर प्राप्त की जा सकती है।

Baoqi Gao, Ruize Han, Miao Wang, Song Wang2026-06-02
🤖 machine learning

E4GEN: Event-level Explainable Extreme-Enhanced Time-series Generation

E4GEN एक व्याख्यात्मक (explainable) डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जो एक अनुकूली सक्रियण तंत्र (adaptive activation mechanism), लेबल-मुक्त प्रशिक्षण के लिए स्व-चालित अर्थ संबंधी भविष्यवाणी (self-driven semantic prediction) और एक प्रशिक्षित नियंत्रण नेटवर्क के माध्यम से चरम घटनाओं को व्यवस्थित रूप से नियंत्रित करके टाइम-सीरीज जनरेशन को बढ़ाता है, और अंततः फिडेलिटी (fidelity) और डाउनस्ट्रीम उपयोगिता में अत्याधुनिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Lin Jiang, Dahai Yu, Ximiao Li, Guang Wang2026-06-02
📊 statistics

Self-Regulating Annealing in Heavy-Tailed Diffusion Models

यह शोध पत्र हेवी-टेल्ड डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए एक नवीन SDE-आधारित सैम्पलर प्रस्तावित करता है जो एक स्व-नियामक एनीलिंग तंत्र को प्रेरित करने के लिए अवस्था-निर्भर डिफ्यूजन गुणांक का उपयोग करता है, जिसे सैद्धांतिक और प्रयोगात्मक रूप से हेवी-टेल्ड वितरणों से नमूनों को सटीक रूप से पुनरुत्पादित करने के लिए आवश्यक दिखाया गया है।

Keito Wakatsuki, Hideaki Shimazaki2026-06-02
🤖 machine learning

Gate the Filter, Not the Message: Node-Channel Mixtures for Pre-Propagation GNNs

यह शोधपत्र FilterMoE प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल प्री-प्रोपैगेशन GNN है जो एक 3D गेटिंग टेंसर के साथ मिश्रण-ऑफ़-एक्सपर्ट्स (mixture-of-experts) आर्किटेक्चर का उपयोग करके मौजूदा विधियों में सुधार करता है ताकि नोड्स और फीचर चैनल्स दोनों में फिल्टर गुणांकों (filter coefficients) को संयुक्त रूप से अनुकूलित किया जा सके, जिससे विविध बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Zichao Yue, Zhiru Zhang2026-06-02