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cs.LG

23191 पेपर

🤖 machine learning

Smart navigation of a gravity-driven glider with adjustable centre-of-mass

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक गुरुत्वाकर्षण-चालित ग्लाइडर अपने द्रव्यमान केंद्र को गतिशील रूप से समायोजित करके श्यान तरल पदार्थों में सटीक नेविगेशन प्राप्त कर सकता है, जिसमें प्रत्यक्ष संख्यात्मक सिमुलेशन और सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) के माध्यम से पहचानी गई विशिष्ट इष्टतम रणनीतियों का उपयोग किया गया है—उच्च रेनॉल्ड्स नंबरों पर जड़त्वीय उत्थापन (inertial lift) उत्पन्न करने के लिए तीव्र टंबलिंग और निम्न रेनॉल्ड्स नंबरों पर श्यान बलों का उपयोग करने के लिए स्थिर झुकी हुई सेटिंग।

X. Jiang, J. Qiu, K. Gustavsson, B. Mehlig, L. Zhao2026-05-27
🤖 machine learning

ParsVoice: A Large-Scale Multi-Speaker Persian Speech Corpus for Text-to-Speech Synthesis

यह शोध पत्र ParsVoice को प्रस्तुत करता है, जो ऑडियोबुक्स से एक स्केलेबल पाइपलाइन के माध्यम से निर्मित 2,200-घंटे का एक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध बहु-वक्ता फारसी भाषण संग्रह (corpus) है, जो खुले फारसी TTS संसाधनों का महत्वपूर्ण विस्तार करता है और XTTS मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए उपयोग किए जाने पर उच्च-गुणवत्ता वाले संश्लेषण प्रदर्शन को प्रदर्शित करता है।

Mohammad Javad Ranjbar Kalahroodi, Heshaam Faili, Azadeh Shakery2026-05-27
🤖 machine learning

LLM-guided Hierarchical Search for End-to-end Reasoning Intensive Retrieval

यह शोध पत्र LATTICE को प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-निर्देशित पदानुक्रमित (hierarchical) खोज ढांचा है जो एक नेविगेबल इंडेक्स का निर्माण करके और पाथ-एग्रीगेटेड ट्रैवर्सल (path-aggregated traversal) करके एम्बेडिंग मॉडल पर निर्भरता को समाप्त करता है, जिससे तर्क-गहन (reasoning-intensive) रिट्रीवल बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है और पारंपरिक कार्यों पर प्रतिस्पर्धी बना रहता है।

Nilesh Gupta, Wei-Cheng Chang, Ngot Bui, Cho-Jui Hsieh, Inderjit S. Dhillon2026-05-27
⚡ electrical engineering

A Deep State-Space Model Compression Method using Upper Bound on Output Error

यह शोध पत्र डीप स्टेट-स्पेस मॉडल्स के लिए एक प्रुवेबल (provable) कंप्रेशन विधि प्रस्तावित करता है जो लेयरवाइज h2h^2-नॉर्म्स के आधार पर एक आउटपुट एरर अपर बाउंड व्युत्पन्न करता है, जिससे एक ग्रेडिएंट-आधारित ऑप्टिमाइज़ेशन दृष्टिकोण सक्षम होता है जो IMDb टास्क पर प्रदर्शन बनाए रखते हुए बिना रिट्रेनिंग के ट्रेन करने योग्य पैरामीटर्स को लगभग 60% तक कम कर देता है।

Hiroki Sakamoto, Kazuhiro Sato2026-05-27
📊 statistics

VERA-V: Variational Inference Framework for Jailbreaking Vision-Language Models

यह शोध पत्र VERA-V को प्रस्तुत करता है, जो एक वेरिएशनल इन्फरेंस फ्रेमवर्क है जो मल्टीमॉडल जेलब्रेक डिस्कवरी को टेक्स्ट-इमेज प्रॉम्प्ट्स पर एक संयुक्त पोस्टीरियर वितरण (joint posterior distribution) सीखने के रूप में पुनर्गठित करता है, जिससे ऐसे गुप्त और युग्मित (coupled) प्रतिकूल इनपुट्स उत्पन्न करने में सक्षम होता है जो विजन-लैंग्वेज मॉडल के गार्डरेल्स को बायपास करने में मौजूदा तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Qilin Liao, Anamika Lochab, Ruqi Zhang2026-05-27
🔢 mathematics

Securing Multi-Agent Systems Against Corruptions via Node Contribution Backpropagation

यह शोध पत्र 'नोड कॉन्ट्रिब्यूशन बैकप्रोपैगेशन' नामक एक गतिशील रक्षा प्रतिमान प्रस्तावित करता है जो बहु-एजेंट प्रणाली संचार को एक हस्ताक्षरित निर्देशित अचक्रीय ग्राफ (signed directed acyclic graph) के रूप में मॉडल करता है ताकि बैकवर्ड प्रोपेगेशन के माध्यम से व्यक्तिगत एजेंट योगदान की गणना की जा सके, जिससे सहयोगी कार्यों को प्रतिकूल भ्रष्टाचार से सुरक्षित करने के लिए दुर्भावनापूर्ण एजेंटों की सटीक पहचान और अलगाव सक्षम हो सके।

Chengcan Wu, Zhixin Zhang, Mingqian Xu, Zeming Wei, Meng Sun2026-05-27
🤖 machine learning

Learning to Reason Efficiently with Discounted Reinforcement Learning

यह शोध पत्र एक डिस्काउंटेड रिइन्फोर्समेंट लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो तर्क संबंधी टोकन (reasoning tokens) को दंडित करता है ताकि बड़े रीजनिंग मॉडल्स को सटीकता से समझौता किए बिना संक्षिप्त चेन्स ऑफ थॉट (chains of thought) उत्पन्न करने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके, जो प्रभावी रूप से रीजनिंग को एक स्टोकेस्टिक शॉर्टेस्ट पाथ समस्या के रूप में मानता है।

Alex Ayoub, Kavosh Asadi, Dale Schuurmans, Csaba Szepesvári, Karim Bouyarmane2026-05-27
🤖 machine learning

PRBench: A Standardized Probabilistic Robustness Benchmark

यह शोध पत्र PRBench को प्रस्तुत करता है, जो डीप लर्निंग मॉडल्स में संभाव्य सुदृढ़ता (probabilistic robustness) के मूल्यांकन के लिए पहला मानकीकृत बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि एडवरसैरियल ट्रेनिंग विधियाँ हाइपरपैरामीटर्स के across अधिक बहुमुखी प्रतिभा प्रदान करती हैं, संभाव्य सुदृढ़ता-विशिष्ट प्रशिक्षण विधियाँ कम सामान्यीकरण त्रुटि (generalization error) और उच्च क्लीन एक्यूरेसी प्राप्त करती हैं।

Yi Zhang, Zheng Wang, Zhen Chen, Wenjie Ruan, Qing Guo, Siddartha Khastgir, Carsten Maple, Xingyu Zhao2026-05-27
🤖 machine learning

Explainable Cross-Disease Reasoning for Cardiovascular Risk Assessment from Low-Dose Computed Tomography

यह शोधपत्र एक व्याख्यात्मक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो नेशनल लंग स्क्रीनिंग ट्रायल कोहोर्ट पर मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हुए, चिकित्सा ज्ञान के साथ पल्मोनरी निष्कर्षों को एकीकृत करके प्राकृतिक भाषा के तर्क उत्पन्न करने के लिए एक नियंत्रित नैदानिक-सूचना पथ का लाभ उठाता है, ताकि लो-डोज चेस्ट सीटी स्कैन से हृदय रोग के जोखिम का आकलन किया जा सके।

Yifei Zhang, Jiashuo Zhang, Mojtaba Safari, Xiaofeng Yang, Liang Zhao2026-05-27
🤖 machine learning

CFG-OEC: Classifier Free Guidance with Orthogonal Error Correction

यह शोधपत्र CFG-OEC को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सैंपलिंग विधि है जो सैंपलिंग त्रुटियों को विघटित करके और ऑर्थोगोनल एरर करेक्शन (orthogonal error correction) लागू करके डिफ्यूजन मॉडल्स में प्रशिक्षण उद्देश्यों और क्लासिफायर फ्री गाइडेंस (Classifier Free Guidance) के बीच मिसअलाइनमेंट के कारण होने वाली संरचनात्मक त्रुटि को कम करता है, जिससे विभिन्न मॉडलों और सैंपलर्स में इमेज जनरेशन की गुणवत्ता और मेट्रिक्स में सुधार होता है।

Nakgyu Yang, Yechan Lee, SooJean Han2026-05-27