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cs.LG

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🧬 biology

Cross-Chirality Generalization by Axial Vectors for Hetero-Chiral Protein-Peptide Interaction Design

यह शोध पत्र एक नवीन जनरेटिव एआई फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो अक्षीय वैक्टर्स (axial vectors) को E(3)E(3)-इक्विवेरिएंट मॉडल्स में एकीकृत करके L-प्रोटीन प्रशिक्षण डेटा से D-पेप्टाइड बाइंडर डिज़ाइन के लिए क्रॉस-कायरैलिटी सामान्यीकरण (cross-chirality generalization) प्राप्त करता है, जो *de novo* हेट्रो-कायरल प्रोटीन-पेप्टाइड इंटरेक्शन डिज़ाइन के लिए प्रयोगशाला प्रयोगों (wet-lab experiments) में सफलतापूर्वक मान्य की गई पहली विधि है।

Ziyi Yang, Zitong Tian, Yinjun Jia, Tianyi Zhang, Jiqing Zheng, Hao Wang, Yubu Su, Juncai He, Lei Liu, Yanyan Lan2026-06-01
🤖 machine learning

HiPPO Zoo: Explicit Memory Mechanisms for Interpretable State Space Models

यह शोध पत्र "HiPPO ज़ू" (HiPPO Zoo) को प्रस्तुत करता है, जो HiPPO स्टेट स्पेस मॉडल के पांच स्पष्ट, व्याख्यात्मक विस्तारों का एक एकीकृत ढांचा है जो बहुपद निरूपणों (polynomial representations) के माध्यम से अनुकूलित मेमोरी आवंटन और एसोसिएटिव मेमोरी को सक्षम करते हैं, जिससे आधुनिक SSMs के अंतर्निहित तंत्रों को स्पष्ट किया जा सके और साथ ही कुशल स्ट्रीमिंग क्षमताओं को भी बनाए रखा जा सके।

Jack Goffinet, Casey Hanks, David E. Carlson2026-06-01
🤖 machine learning

Mollified Value Learning

यह शोध पत्र मॉलिफाइड वैल्यू लर्निंग (MVL) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ऑफलाइन गोल-कंडीशन्ड सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) दृष्टिकोण है जो अस्थिर पॉइंटवाइज डिफरेंशियल बाधाओं को एक स्थानिक रूप से एकत्रित अपेक्षा (स्पेशियली एग्रीगेटेड एक्सपेक्टेशन) से प्रतिस्थापित करता है ताकि मजबूत, दूरी-समान वैल्यू ज्योमेट्री प्रेरित की जा सके और उच्च-आयामी कार्यों में प्रदर्शन में सुधार किया जा सके।

Hrishikesh Viswanath, Juanwu Lu, S. Talha Bukhari, Mihir Chauhan, Damon Conover, Ziran Wang, Aniket Bera2026-06-01
⚡ electrical engineering

Hybrid Energy-Aware Reward Shaping: A Unified Lightweight Physics-Guided Methodology for Policy Optimization

यह शोध पत्र हाइब्रिड एनर्जी-अवेयर रिवॉर्ड शेपिंग (H-EARS) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत हल्का (लाइटवेट) कार्यप्रणाली है जो निरंतर नियंत्रण कार्यों में अभिसरण गति (कन्वर्जेंस स्पीड), नीति स्थिरता और ऊर्जा दक्षता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए ज्ञात भौतिक ऊर्जा संरचनाओं और एक्शन रेगुलराइजेशन को डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग में एकीकृत करती है।

Qijun Liao, Jue Yang, Yiting Kang, Xinxin Zhao, Yong Zhang, Mingan Zhao2026-06-01
🤖 machine learning

QASM-Eval: A Dataset to Train and Evaluate LLMs on OpenQASM-3 Beyond Quantum Circuits

यह शोध पत्र QASM-Eval प्रस्तुत करता है, जो OpenQASM-3 की उन्नत हार्डवेयर-उन्मुख विशेषताओं, जैसे कि क्लासिकल फीडबैक और पल्स कंट्रोल, पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को प्रशिक्षित करने और उनका मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया पहला व्यापक डेटासेट और बेंचमार्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि लक्षित फाइन-ट्यूनिंग इन महत्वपूर्ण NISQ-युग के प्रोग्रामिंग कार्यों में मॉडल के प्रदर्शन में काफी सुधार करती है।

Zhenxiao Fu, Lei Jiang, Fan Chen2026-06-01
💻 computer science

Gradient-Free Training of Spiking Neural Networks via Low-Rank Evolution Strategies

यह शोधपत्र EGGROLL प्रस्तुत करता है, जो इवोल्यूशन स्ट्रेटेजीज़ का एक लो-रैंक फैक्टराइजेशन है जो N-MNIST डेटासेट पर प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त करते हुए मेमोरी और कंप्यूटेशनल लागत को काफी कम करके न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर पर स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क के कुशल, ग्रेडिएंट-मुक्त प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है।

Dhruv Patankar, Sachit Ramesha Gowda2026-06-01
🤖 machine learning

Unicorn: Scaling High-Dimensional Time Series Forecasting via Universal Correlation Modeling

यूनिकॉर्न (Unicorn) एक सार्वभौमिक सहसंबंध नेटवर्क (universal correlation network) प्रस्तुत करता है जो विशिष्ट चैनल पहचानों से इंटर-चैनल निर्भरताओं को अलग करने के लिए एक लेटेंट प्रोटोटाइप कोडबुक (latent prototype codebook) का लाभ उठाता है, जिससे विविध उच्च-आयामी समय श्रृंखला डेटासेट (high-dimensional time series datasets) में स्केलेबल प्रीट्रेनिंग और प्रभावी फ्यू-शॉट ट्रांसफर (few-shot transfer) सक्षम होता है।

Haochen Yuan, Yichen Song, Yunbo Wang, Xiaokang Yang2026-06-01
🤖 machine learning

LLMs Without Deep Neural Networks: New Architecture, Benefits and Case Study

यह शोध पत्र रेडियल बेसिस फंक्शन (RBF) नेटवर्क पर आधारित एक नवीन LLM आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो मानक DNNs की तुलना में बेहतर व्याख्यात्मकता, सटीकता और दक्षता प्रदान करते हुए, बिना किसी डीप न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण के, एकल क्लोज्ड-फॉर्म इटरेशन में वैश्विक अनुकूलन प्राप्त करता है।

Vincent Granville2026-06-01
🤖 machine learning

A Novel Evaluation Metric for Unsupervised Learning in AIS-Based Maritime Anomaly Detection: MADQI

यह शोध पत्र मैरीटाइम एनोमली डिटेक्शन क्वालिटी इंडेक्स (MADQI) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन अनसुपरवाइज्ड मूल्यांकन ढांचा है जो लेबल किए गए डेटासेट की आवश्यकता के बिना समुद्री AIS डेटा में विसंगति पहचान प्रदर्शन का व्यवस्थित रूप से आकलन करने के लिए चार मेट्रिक्स को एकीकृत करता है।

Ismet Gocer, Zakirul Bhuiyan, Raza Hasan, Shakeel Ahmad2026-06-01
💻 computer science

The Inclusion Depth of Pattern Languages: An Open Problem in Algorithmic Learning Theory

यह शोध पत्र इस खुली समस्या को प्रस्तुत करता है कि क्या पैटर्न भाषाओं की समावेशन गहराई (inclusion depth)—जो धनात्मक डेटा से सीखने में मन-परिवर्तन जटिलता (mind-change complexity) के लिए एक मीट्रिक है—सभी पैटर्नों के लिए गणनीय (computable) है और क्या एक सरल अनुमानित सूत्र एक बहुपद-समय (polynomial-time) समाधान की अनुमति देता है।

Wei Luo2026-06-01