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cs.LG

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🤖 machine learning

Post-Deterministic Distributed Systems: A New Foundation for Trustworthy Autonomous Infrastructure

यह शोध पत्र पोस्ट-डिटरमिनिस्टिक डिस्ट्रीब्यूटेड सिस्टम्स (PDDS) को विषम स्वायत्त एजेंटों और स्टोकेस्टिक रीजनिंग इंजनों के समन्वय के लिए एक नए मौलिक मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है, जो सार्वभौमिक नियतात्मक निष्पादन से हटकर पांच वास्तुशिल्प स्तंभों पर आधारित एक ढांचे की ओर बदलाव करता है जो अर्थ संबंधी समानता और ज्ञान संबंधी अवस्था प्रतिकृति के माध्यम से विश्वास सुनिश्चित करते हैं।

Jun He, Deying Yu2026-06-02
💻 computer science

Sensitivity as a Double-Edged Sword: A Trade-off Between Discriminability and Adversarial Robustness

यह शोध पत्र संवेदनशील फुली कनेक्टेड क्लासिफायर की विभेदी शक्ति और असंवेदनशील ℓ2\ell_2-आधारित क्लासिफायर की सुदृढ़ता के बीच एक मौलिक ट्रेड-ऑफ की पहचान करता है, और उच्च सटीकता एवं प्रतिकूल सुदृढ़ता (एडवर्सरियल रोबस्टनेस) दोनों को प्राप्त करने के लिए एक नवीन हाइब्रिड प्रोटोटाइप मिक्सिंग फ्रेमवर्क को एक कठोर मिक्स्ड सरोगेट अटैक मूल्यांकन प्रोटोकॉल के साथ प्रस्तावित करता है।

Kai Wang2026-06-02
🤖 machine learning

Adaptive Auto-Harness: Sustained Self-Improvement for Agentic System Deployment on Open-Ended Task Streams

यह शोध पत्र 'एडेप्टिव ऑटो-हार्नेस' (Adaptive Auto-Harness) का परिचय देता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क और सिस्टम है जिसे ओपन-एंडेड टास्क स्ट्रीम्स में LLM एजेंट्स के लिए निरंतर स्व-सुधार को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो प्रदर्शन अंतराल को इवोल्यूशन (evolution) और अडैप्टेशन (adaptation) लॉस में विभाजित करता है, और एक स्टेटफुल मल्टी-एजेंट इवॉल्वर, सॉल्व-टाइम रूटिंग वाले हार्नेस ट्री, और ह्यूमन-स्टीयरिंग हुक्स का उपयोग करता है ताकि गतिशील और विषम कार्यों पर मौजूदा बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Zewen Liu, Zhan Shi, Yisi Sang, Bing He, Minhua Lin, Tianxin Wei, Dakuo Wang, Benoit Dumoulin, Wei Jin, Hanqing Lu2026-06-02
📊 statistics

Tree-Guided Identify-Then-Exploit: A Unified Framework of Best Arm Identification and Regret Minimization for Dueling Bandits

यह शोधपत्र ट्री-गाइडेड आइडेंटिफाई-देन-एक्सप्लॉइट (TG-ITE) का प्रस्ताव करता है, जो NN-आर्म्ड स्टोकेस्टिक ड्यूलिंग बैंडिट्स के लिए एक एकीकृत ढांचा है जो एक साझा ट्री-गाइडेड आइडेंटिफिकेशन चरण के बाद उद्देश्य-विशिष्ट एक्सप्लोइटेशन रणनीतियों का उपयोग करके बेस्ट-आर्म आइडेंटिफिकेशन और वीक रिग्रेट के लिए इष्टतम O(N)O(N) सैंपल कॉम्प्लेक्सिटी, साथ ही O(Nlog⁡T)O(N \log T) स्ट्रॉन्ग रिग्रेट प्राप्त करता है।

Pu Wang, Yao-Xiang Ding2026-06-02
💬 NLP

Multilinguality of Large Language Models From a Structural Perspective

यह शोध पत्र प्रतिनिधित्व संरचनात्मक विश्लेषण (representational structural analysis) के माध्यम से बड़े भाषा मॉडलों की बहुभाषी प्रकृति की जांच करता है, जिससे यह पता चलता है कि कम-संसाधन वाली भाषाएं उच्च- और मध्यम-संसाधन वाली भाषाओं की तुलना में अंग्रेजी से संरचनात्मक रूप से अधिक भिन्न हैं और भाषा-विशिष्ट पोस्ट-ट्रेनिंग अंतर-भाषी संबंधों को बनाए रखते हुए इन संरचनाओं को संशोधित करती है।

Haruki Sakajo, Yusuke Sakai, Hidetaka Kamigaito, Taro Watanabe2026-06-02
🧬 biology

Site4Drug: Predicting Drug-Binding Target Sites with an AI Agent

Site4Drug एक AI एजेंट है जो विविध जैविक साक्ष्यों को एकीकृत करके प्रोटीनों पर रैंक किए गए, मोडैलिटी-जागरूक ड्रग-बाइंडिंग लक्ष्य स्थलों की भविष्यवाणी करता है ताकि विशेष रूप से मेम्ब्रेन प्रोटीन के लिए, कार्रवाई योग्य हस्तक्षेप क्षेत्रों के चयन से जुड़ी अस्पष्टता और विफलता दरों को दूर किया जा सके।

Taehan Kim, Sarrah Rose Mikhail Leung, Bharat Mekala, Jeongbin Park2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ
📊 statistics

Adaptive Sharpness-Aware Minimization with a Polyak-type Step size: A Theory-Grounded Scheduler

यह शोध पत्र एडेप्टिव शार्पनेस-अवेयर मिनिमाइजेशन (SAM) एल्गोरिदम पेश करता है जो सैद्धांतिक अभिसरण गारंटी प्राप्त करने और व्यापक लर्निंग रेट ट्यूनिंग की आवश्यकता को कम करने के लिए नवीन पोलियाक-प्रकार के स्टेप साइज शेड्यूलर का उपयोग करता है, जबकि सामान्यीकरण प्रदर्शन को बनाए रखता है या उसमें सुधार करता है।

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

Learning Implicit Bias in Generative Spaces for Accelerating Protein Dynamics Emulation

यह शोध पत्र एक ऐसी विधि प्रस्तुत करता है जो दुर्लभ अवस्थाओं को अधिक कुशलता से खोजने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित जनरेटिव मॉडल को इतिहास-निर्भर पूर्वाग्रह (history-dependent bias) के साथ संवर्धित करके प्रोटीन गतिशीलता अनुकरण (protein dynamics emulation) को त्वरित करती है, जिसके बाद संरचनात्मक वैधता सुनिश्चित करने के लिए एक परिशोधन चरण का उपयोग किया जाता है, जिसके परिणामस्वरूप मानक दृष्टिकोणों की तुलना में काफी तेज़ कवरेज और अधिक विविधता प्राप्त होती है।

Kaihui Cheng, Zhiqiang Cai, Wenkai Xiang, Zhihang Hu, Siyu Zhu, Tzuhsiung Yang, Yuan Qi2026-06-02
💬 NLP

LayerRoute: Input-Conditioned Adaptive Layer Skipping via LoRA Fine-Tuning for Agentic Language Models

LayerRoute एक हल्का, LoRA-आधारित एडैप्टर है जो एजेंटिक लैंग्वेज मॉडल्स के लिए है जो इन्फरेंस के दौरान ट्रांसफॉर्मर ब्लॉक्स को गतिशील रूप से स्किप करता है, जिससे जटिल रीजनिंग कार्यों पर प्रदर्शन को बनाए रखते हुए टूल कॉल्स के लिए कंप्यूटेशनल लागत को काफी कम कर दिया जाता है।

Prateek Kumar Sikdar2026-06-02
💻 computer science

Observation, Not Prediction: Conversation-Level Disaggregated Scheduling for Agentic Serving

यह शोध पत्र ConServe को पेश करता है, जो एक शेड्यूलिंग फ्रेमवर्क है जो शेड्यूलिंग यूनिट को व्यक्तिगत टर्न से बदलकर पूरी बातचीत (कन्वर्सेशन) में ले जाता है ताकि अज्ञात भविष्य की लागतों का पूर्वानुमान लगाने की आवश्यकता को समाप्त किया जा सके, जिससे कंप्यूट-बाउंड प्रीफिल और मेमोरी-बाउंड डिकोडिंग की एक स्थिर दो-चरणीय संरचना का लाभ उठाकर विलंबता (लेटेंसी) को कम किया जा सके और ऊर्जा दक्षता में सुधार किया जा सके।

Jianru Ding, Ryien Hosseini, Pouya Mahdi Gholami, Mingyuan Xiang, Henry Hoffmann2026-06-02