🧬 biology

Geometry-First Generative Spatial Single-Cell Reconstruction

यह शोध पत्र GEARS को प्रस्तुत करता है, जो एक ज्यामिति-प्रथम (geometry-first) जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो एक क्रमपरिवर्तनीय विसरण मॉडल (permutation-equivariant diffusion model) के माध्यम से विच्छेदित (dissociated) scRNA-seq और स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स डेटा को संरेखित करके आंतरिक एकल-कोशिका स्थानिक निर्देशांकों को पुनर्गठित करता है, जिससे फिक्स्ड-ग्रिड मैपिंग की सीमाओं को दूर किया जाता है और सेल-टाइप लेबल या हिस्टोलॉजिकल छवियों पर निर्भर किए बिना उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले स्थानिक पुनर्निर्माण को सक्षम बनाया जाता है।

Ehtesamul Azim, Muhtasim Noor Alif, Tae Hyun Hwang, Yanjie Fu, Wei Zhang2026-05-28
💬 NLP

Pruning and Distilling Mixture-of-Experts into Dense Language Models

यह शोध पत्र एक नवीन ढांचे (framework) को प्रस्तुत करता है जो प्रशिक्षित मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स (MoE) मॉडलों को स्कोरिंग, चयन और विशेषज्ञों के समूहीकरण के बाद नॉलेज डिस्टिलेशन के माध्यम से मानक डेंस आर्किटेक्चर में परिवर्तित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण सटीकता और प्रशिक्षण दक्षता में पारंपरिक डेंस-टू-डेंस प्रूनिंग की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Junhyuck Kim, Jihun Yun, Haechan Kim, Gyeongman Kim, Joonghyun Bae, Jaewoong Cho2026-05-28
💬 NLP

Analyzing Quality-Latency-Resource Trade-offs in a Technical Documentation RAG Assistant Using LoRA Adaptation

यह शोध पत्र एक कुबेरनेट्स (Kubernetes) दस्तावेज़ीकरण RAG सिस्टम के व्यापक बेंचमार्क और पारेटो विश्लेषण को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विशेष रूप से क्वेरी (query) और वैल्यू (value) अटेंशन प्रोजेक्शन पर लागू लो-रैंक एडेप्टेशन (LoRA), अन्य कॉन्फ़िगरेशन और मॉडल आकारों की तुलना में बेहतर गुणवत्ता-विलंबता-संसाधन ट्रेड-ऑफ प्रदान करता है।

Evgenii Palnikov, Elizaveta Gavrilova2026-05-28
🤖 machine learning

PhAME: Phenotype-Aware Molecular Editing via Latent Diffusion

PhAME एक लेटेंट डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जो एक नवीन कंपोजिशनल क्लासिफायर-फ्री गाइडेंस स्कीम के माध्यम से सीड मॉलिक्यूल के साथ संरचनात्मक निकटता बनाए रखते हुए वांछित फेनोटाइपिक सिग्नेचर के लिए लघु-अणुओं की संरचनाओं को अनुकूलित करके सटीक, नियंत्रणीय आणविक संपादन सक्षम करता है।

Łukasz Janisiów, Sebastian Musiał, Bartosz Zieliński, Dawid Rymarczyk, Tomasz Danel2026-05-28
📊 statistics

Geometry of Relaxed Fair Regression: A Unified Framework for Aware and Unaware Settings

यह शोध पत्र रिलैक्स्ड फेयर रिग्रेशन (relaxed fair regression) के लिए एक एकीकृत ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो वॉसरस्टीन-2 (Wasserstein-2) और टोटल वेरिएशन (Total Variation) दंडों के तहत इष्टतम भविष्यवक्ताओं को अभिलक्षणित करके 'अवेयर' (aware) और 'अनअवेयर' (unaware) सेटिंग्स के बीच सेतु बनाता है, जो विशिष्ट निष्पक्षता दर्शनों को प्रकट करता है और एक सरल, कुशल एल्गोरिदम को सक्षम बनाता है जो अत्याधुनिक बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

M. Generali Lince, V. Divol, R. Flamary, S. Gaucher, P. Loiseau2026-05-28
🤖 machine learning

IRDS: Interpretable RLVR Data Selection via Verifier-Coupled Sparse Autoencoder Coverage

यह शोध पत्र IRDS को प्रस्तुत करता है, जो 'वेरिफिएबल रिवार्ड्स' (verifiable rewards) के साथ सुदृढीकरण शिक्षण (Reinforcement Learning) के लिए एक व्याख्या योग्य डेटा चयन पद्धति है, जो उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण उदाहरणों को कुशलतापूर्वक चुनने के लिए एक 'वेरिफायर-कपल्ड स्पार्स ऑटोएन्कोडर कवरेज' (verifier-coupled sparse autoencoder coverage) उद्देश्य का उपयोग करता है, जिससे गणितीय बेंचमार्क पर तर्क क्षमता (reasoning performance) में उल्लेखनीय सुधार होता है और साथ ही गणनात्मक लागत भी कम होती है।

Yuhan Li, Mingxu Zhang, Dazhong Shen, Ying Sun2026-05-28
📊 statistics

Counterfactually Fair Regression via Optimal Transport

यह शोध पत्र एक कॉज़ल अनसर्टेन्टी (causal uncertainty) दृष्टिकोण और ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट (optimal transport) पर आधारित काउंटरफैक्चुअली फेयर रिग्रेशन (counterfactually fair regression) के लिए एक पोस्ट-प्रोसेसिंग एस्टीमेटर प्रस्तावित करता है, जो बैसेंट्रिक क्वांटाइल मैप्स (barycentric quantile maps) के माध्यम से एक क्लोज्ड-फॉर्म समाधान प्रदान करता है और O~(n1/3)\tilde O(n^{-1/3}) की कन्वर्जेंस रेट के साथ फाइनाइट-सैंपल फेयरनेस (finite-sample fairness) और रिस्क गारंटी स्थापित करता है।

M. Generali Lince, S. Gaucher, J-J. Vie, P. Loiseau2026-05-28
📊 statistics

Parameter-Efficient Generative Modeling with Controlled Vector Fields

यह शोध पत्र एक पैरामीटर-कुशल निरंतर-समय जनरेटिव मॉडलिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो सीखे गए स्केलर नियंत्रणों के साथ निश्चित, ब्रैकेट-जनरेटिंग वेक्टर फील्ड्स के एक छोटे सेट को मॉड्युलेट करके अभिव्यंजक प्रवाह (flows) का निर्माण करता है, जिससे परिवेशी आयाम (ambient dimension) से स्वतंत्र सीखे गए पैरामीटर्स की संख्या के साथ उच्च-आयामी परिवहन सक्षम होता है।

Peyman Morteza2026-05-28
🤖 machine learning

Commit to the Bit: Reactive Reinforcement Learning Done Right

यह शोध पत्र कमिटेड क्यू-लर्निंग (Committed Q-learning) का परिचय देता है, जो एक नया एल्गोरिदम है जो आंशिक रूप से अवलोकन योग्य, नियत वातावरणों में एक कमजोर "रीवायर-रोबस्टनेस" (rewire-robustness) धारणा के तहत, व्यवहार नीति को अवलोकन बदलने तक प्रति फीचर एक एकल क्रिया के प्रति प्रतिबद्ध करके, एक इष्टतम प्रतिक्रियात्मक नीति (optimal reactive policy) की लगभग-निश्चित अभिसरण (almost-sure convergence) प्राप्त करता है।

Onno Eberhard, Claire Vernade, Michael Muehlebach2026-05-28
📊 statistics

Adaptive Bandit Algorithms for Contextual Matching Markets

यह शोध पत्र लीनियर यूटिलिटीज वाले कॉन्टेक्स्टुअल मैचिंग मार्केट्स के लिए एडेप्टिव बैंडिट एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जो सूक्ष्म कॉन्टेक्स्ट बदलावों के कारण होने वाली अस्थिरता को संबोधित करते हुए स्टोकेस्टिक कॉन्टेक्स्ट्स के लिए इंस्टेंस-डिपेंडेंट पॉली-लॉगैरिथमिक रिग्रेट और एडवरसेरियल कॉन्टेक्स्ट्स के लिए इंस्टेंस-इंडिपेंडेंट सबलीनियर रिग्रेट प्राप्त करता है।

Shiyun Lin, Simon Mauras, Vianney Perchet, Nadav Merlis2026-05-28