🤖 machine learning

Hurwitz Quaternion Multiplicative Quantization for KV Cache Compression

यह शोध पत्र हुरविट्ज़ क्वार्टरनियन मल्टीप्लिकेटिव क्वांटाइजेशन (HQMQ) को प्रस्तुत करता है, जो एक कैलिब्रेशन-मुक्त विधि है जो 4-तत्वों वाले चंक्स को एक निश्चित हुरविट्ज़ समूह और यादृच्छिक माध्यमिक कोडबुक्स के उत्पाद के माध्यम से क्वांटाइज किए गए क्वार्टरनियन के रूप में निरूपित करके KV कैश को संकुचित करती है, जिससे विविध आधुनिक LLMs में 5.05x तक संपीड़न के साथ लगभग fp16 सटीकता प्राप्त होती है और कैलिब्रेशन की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

Kabir Swain, Sijie Han, Daniel Karl I. Weidele, Mauro Martino, David Cox, Antonio Torralba2026-05-28
💬 NLP

Disentangling Language Roles in Multilingual LLM Task Execution

यह शोधपत्र MTM-Bench प्रस्तुत करता है, जो निर्देश, विषय-वस्तु और प्रतिक्रिया भाषाओं के पूर्ण रूप से क्रॉस डिज़ाइन वाले एक नियंत्रित बेंचमार्क के रूप में है, यह प्रदर्शित करने के लिए कि बहुभाषी LLMs में प्रदर्शन में गिरावट मुख्य रूप से इस बात से प्रेरित होती है कि एक भाषा किस विशिष्ट भूमिका को निभाती है—विशेष रूप से प्रतिक्रिया भाषा—न कि केवल भाषाओं के बेमेल होने की संख्या से।

Qishi Zhan, Minxuan Hu, Seoyeon Jang, Lei Zhao, Ziheng Chen, Man Liang, Xinyue Xiang, Jiaxin Liu, Guansu Wang, Liang He2026-05-28
🤖 machine learning

Transferable Reinforcement Learning via Probabilistic Latent Embeddings and Dynamic Policy Adaptation for Sim-to-Real Deployment

यह शोध पत्र एक नवीन सुदृढीकरण अधिगम (reinforcement learning) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो संभाव्य लेटेंट एनवायरनमेंट एम्बेडिंग्स का अनुमान लगाकर और संदर्भ अनुमान सटीकता के आधार पर नीति जोखिम स्तरों को गतिशील रूप से समायोजित करके साइबर-फिजिकल सिस्टम्स के लिए सुरक्षित और कुशल सिम-टू-रियल ट्रांसफर सुनिश्चित करता है।

Gengyue Han, Yiheng Feng2026-05-28
🤖 machine learning

How the Optimizer Shapes Learned Solutions in Equivariant Neural Networks

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि म्यूऑन (Muon) ऑप्टिमाइज़र अधिक नियमित लॉस सर्फेस (loss surfaces) को नेविगेट करके और उच्च-रैंक वाले निरूपण (representations) प्रदान करके इक्विवेरिएंट न्यूरल नेटवर्क (equivariant neural networks) के प्रशिक्षण में एडम (Adam) से लगातार बेहतर प्रदर्शन करता है, जो ज्यामितीय गहन शिक्षण (geometric deep learning) के समाधानों को आकार देने में ऑप्टिमाइज़र डिज़ाइन की महत्वपूर्ण लेकिन अल्प-अन्वेषित भूमिका को रेखांकित करता है।

Teodor-Mihai Stupariu, Andrei Manolache2026-05-28
🤖 machine learning

Aligning LLMs with Human Uncertainty: A Beta-Bernoulli Calibrator for LLM Forecasting

यह शोध पत्र बीटा-बर्नौली कैलिब्रेटर (बीबीसी) का परिचय देता है, जो एक हल्का तरीका है जो पॉइंट एस्टीमेट्स को विश्वसनीय एपिस्टेमिक अनसर्टेन्टी के साथ कैलिब्रेटेड प्रोबेबिलिस्टिक फोरकास्ट में बदलने के लिए बाइनरी आउटकम्स और ह्यूमन फोरकास्ट डिस्ट्रीब्यूशन दोनों का लाभ उठाता है, जो मौजूदा कैलिब्रेशन और फाइन-ट्यूनिंग दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Hui Dai, Ryan Teehan, Parsa Torabian, Mengye Ren2026-05-28
📊 statistics

Evolving and Detecting Multi-Turn Deception using Geometric Signatures

यह शोध पत्र यथार्थवादी मल्टी-टर्न भ्रामक प्रॉम्प्ट उत्पन्न करने के लिए एक मल्टी-ऑब्जेक्टिव इवोल्यूशनरी फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है और यह प्रदर्शित करता है कि एम्बेडिंग स्पेस में हल्के ज्यामितीय लक्षण (लाइटवेट ज्योमेट्रिक फीचर्स) उच्च रिकॉल के साथ ऐसे धोखे का प्रभावी ढंग से पता लगा सकते हैं, जो महंगे एंड-टू-एंड सुरक्षा प्रशिक्षण के लिए एक पारदर्शी विकल्प प्रदान करता है।

Surender Suresh Kumar, Mary L. Cummings2026-05-28
📊 statistics

Unsupervised Identification and Removal of Spurious Correlations During Fine-Tuning

यह शोध पत्र GRASP को प्रस्तुत करता है, जो एक अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) विधि है जो LoRA फाइन-ट्यून किए गए मॉडलों में स्प्यूरियस कोरिलेशन (spurious correlations) की पहचान करती है और ग्रेडिएंट प्रोजेक्शन के माध्यम से उन पर मॉडल की नई निर्भरता को हटा देती है, जिससे प्रीट्रेन्ड ज्ञान और कार्य प्रदर्शन को संरक्षित करते हुए उभरते हुए मिसअलाइनमेंट (misalignment) और राजनीतिक पूर्वाग्रह को समाप्त किया जा सके।

Ciarán M. Gilligan-Lee, Joseph Egan, Yuchen Zhu, Michael O'Riordan2026-05-28
🤖 machine learning

Heterogeneous Parallelism for Multimodal Large Language Model Training

यह शोध पत्र मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल प्रशिक्षण के लिए एक हेट्रोजेनियस पैरेललिज्म फ्रेमवर्क पेश करता है जो एक ही ग्राफ के भीतर विभिन्न मॉड्यूल्स के लिए स्वतंत्र टेंसर पैरेललिज्म लेआउट को सक्षम बनाता है, जिससे मोडैलिटी-विशिष्ट स्केलिंग बेमेल (mismatches) का समाधान होता है और अनुकूलित कोलोकेटेड निष्पादन (colocated execution) के माध्यम से 49.3% तक उच्च TFLOPS/GPU प्राप्त होता है।

Yashaswi Karnati, Kamran Jafari, Akash Mehra, Li Ding, Pranav Prashant Thombre, Ali Roshan Ghias, Shifang Xu, Parth Mann (…)2026-05-28
🔬 condensed matter

On the Equivariant Learning of the QQ-tensor Order Parameter

यह शोध पत्र उन समूह-सममितीय (group-equivariant) न्यूरल नेटवर्क का निर्माण और मूल्यांकन करता है जो नेमैटिक लिक्विड क्रिस्टल के द्वि-आयामी QQ-टेन्सर ऑर्डर पैरामीटर की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए चक्रीय घूर्णी समरूपताओं (cyclic rotational symmetries) का लाभ उठाते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि ये मॉडल सटीकता और सामान्यीकरण में गैर-सममितीय बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जिसमें समरूपता समूह के क्रम के बढ़ने के साथ प्रदर्शन में सुधार होता है।

Julia Navarro, Mark Wilkinson2026-05-28
🤖 machine learning

Test-Time Collective Action: Proxy-Based Perturbations for Correcting Algorithmic Harms

यह शोध पत्र टेस्ट-टाइम कलेक्टिव एक्शन (TTCA) प्रस्तावित करता है, जो एक ढांचा है जो उपयोगकर्ताओं के एक समन्वित समूह को प्रॉक्सी मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए क्वेरी एक्सेस को पूल करके और इन्फरेंस के समय यूनिवर्सल परटर्बेशन्स (universal perturbations) लागू करके ब्लैक-बॉक्स सिस्टम में एल्गोरिद्मिक असमानताओं को ठीक करने में सक्षम बनाता है, जिससे प्लेटफॉर्म-साइड रिट्रेनिंग की आवश्यकता के बिना सबग्रुप सटीकता और फेयरनेस मेट्रिक्स में सुधार होता है।

Meghana Bhange, Ulrich Aïvodji, Elliot Creager2026-05-28