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cs.LG

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⚛️ quantum physics

Latent-Conditioned Parameterized Quantum Circuits as Universal Approximators for Distributions over Quantum States

यह शोध पत्र लेटेंट-कंडीशन्ड पैरामीटराइज्ड क्वांटम सर्किट्स (LPQCs) को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल ढांचा है जिसे क्वांटम अवस्थाओं के वितरण के लिए यूनिवर्सल एप्रोक्सिमेटर्स के रूप में सिद्ध किया गया है, जो प्रभावी रूप से बैरन प्लेटो (barren plateaus) को संबोधित करता है और जटिल एन्सेम्बल्स को मॉडल करने में मौजूदा क्वांटम जनरेटिव बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Quoc Hoan Tran, Koki Chinzei, Yasuhiro Endo, Hirotaka Oshima2026-05-28
🤖 machine learning

Expressive Power of Floating-Point Neural Networks with Arbitrary Reduction Orders and Inexact Activation Implementations

यह शोध पत्र यथार्थवादी निष्पादन अर्थों (execution semantics) के तहत फ्लोटिंग-पॉइंट न्यूरल नेटवर्क की सार्वभौमिक प्रतिनिधित्व क्षमता को अभिलक्षणित करने के लिए एक सामान्य विभेद्यता ढांचा (distinguishability framework) स्थापित करता है, जो यह सिद्ध करता है कि मनमाने रिडक्शन ऑर्डर्स और सक्रियण कार्यान्वयन (activation implementations) में सीमित ulp त्रुटियां, व्यावहारिक सक्रियण फलनों के एक व्यापक वर्ग के लिए सटीक फलन प्रतिनिधित्व को बाधित नहीं करती हैं।

Yeachan Park, Geonho Hwang, Wonyeol Lee, Sejun Park2026-05-28
🤖 machine learning

Understanding Generalization and Forgetting in In-Context Continual Learning

यह शोधपत्र इन-कॉन्टेक्स्ट निरंतर शिक्षण (in-context continual learning) के लिए पहला सैद्धांतिक ढांचा प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ट्रांसफॉर्मर्स में मानक अटेंशन मैकेनिज्म अनुक्रमिक विषम कार्यों (sequential heterogeneous tasks) को संसाधित करते समय अनिवार्य रूप से अंतर-कार्य हस्तक्षेप (intertask interference) और व्यवस्थित पूर्वाग्रह का कारण बनते हैं, जिससे लंबी प्रॉम्प्ट्स में सामान्यीकरण की मौलिक सीमाओं और विस्मृति (forgetting) की घटना की व्याख्या होती है।

Guangyu Li, Meng Ding, Lijie Hu2026-05-28
🤖 AI

Beyond Binary Moral Judgment: Modeling Ethical Pluralism in AI

यह शोध पत्र एक दो-धारा (two-stream) सिमेंटिक आर्किटेक्चर और स्टैक्ड एन्सेम्बल लर्निंग का उपयोग करते हुए, नैतिक दुविधाओं को परिणामवाद (consequentialism), सद्गुण नैतिकता (virtue ethics) और कर्तव्यवाद (deontology) के बीच वर्गीकृत करने में 88.89% सटीकता प्राप्त करते हुए, एक नॉर्मेटिव एथिक्स सिम्प्लेक्स पर नैतिक तर्क को एक संभाव्यता वितरण (probabilistic distribution) के रूप में प्रस्तुत करके, एआई में नैतिक बहुलवाद (ethical pluralism) को मॉडल करने के लिए एक ढांचे का प्रस्ताव करता है।

Aisha Aijaz, Rahul Goel, Arnav Batra, Raghava Mutharaju2026-05-28
🤖 machine learning

Stage-wise Distortion-Perception Traversal in Zero-shot Inverse Problems with Diffusion Models

यह शोध पत्र MAP-RPS और इसके लेटेंट-स्पेस विस्तार LMAP-RPS को प्रस्तुत करता है, जो एक स्टेज-वाइज़ फ्रेमवर्क है जो कम विरूपण (डिस्टॉर्शन) के लिए MAP अनुमान और बेहतर संवेदी गुणवत्ता (परसेप्चुअल क्वालिटी) के लिए री-नॉइज़्ड पोस्टीरियर सैंपलिंग को जोड़कर, ज़ीरो-शॉट इनवर्स समस्याओं में डिस्टॉर्शन-परसेप्शन ट्रेडऑफ के लचीले और सिद्धांतपूर्ण प्र्वास (ट्रैवर्सल) को सक्षम करने के लिए एक एकल डिफ्यूजन मॉडल का लाभ उठाता है।

Jiawei Zhang, Ziyuan Liu, Leon Yan, Zhenyu Xiao, Yuantao Gu2026-05-28
🤖 machine learning

How VLAs Fail Differently: Black-Box Action Monitoring Reveals Architecture-Specific Failure Signatures

यह शोधपत्र SafeContract को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त टूलकिट है जो यह प्रकट करता है कि VLA आर्किटेक्चर (VQ-BeT, Diffusion Policy, और ACT) मोटर-कमांड स्तर पर विशिष्ट, आर्किटेक्चर-आधारित विफलता संकेत प्रदर्शित करते हैं, जिससे यह सिद्ध होता है कि सार्वभौमिक सुरक्षा मॉनिटर अप्रभावी हैं और निगरानी रणनीतियों को अंतर्निहित VLA आर्किटेक्चर के साथ विशेष रूप से मेल खाना चाहिए।

Krishnam Gupta2026-05-28
📊 statistics

Beyond Lipschitz: Data-Driven Robustness via Discrete Modulus of Continuity

यह शोध पत्र डिस्क्रीट मोडुलस ऑफ कंटीन्युटी (DMOC) पर आधारित एक डेटा-संचालित, आर्किटेक्चर-अज्ञेय ढांचा प्रस्तुत करता है ताकि न्यूरल नेटवर्क की मजबूती का एक सूक्ष्म, गैर-रैखिक माप प्रदान किया जा सके जो वैश्विक लिप्सचिट्ज़ स्थिरांकों से ध्यान हटाकर डेटा-निर्भर नियमितता पर केंद्रित करता है, जिससे प्रशिक्षण व्यवस्थाओं के लिए स्केलेबल डायग्नोस्टिक्स और सटीक लिप्सचिट्ज़ अनुमान प्राप्त होते हैं।

Jürgen Dölz, Michael Multerer, Michele Palma2026-05-28
💬 NLP

Code as a Weapon: A Consensus-Labeled Prompt Bank for Measuring Coding-Model Compliance with Malicious-Code Requests

यह शोध पत्र एक सर्वसम्मति-लेबल वाले प्रॉम्प्ट बैंक (consensus-labeled prompt bank) को प्रस्तुत करता है जो कार्यात्मक हथियारों के निर्माण को रोकने के लिए आवश्यक सख्त इनकार मानकों (refusal standards) को पूरा करने के लिए कोडिंग-विशेषीकृत मॉडलों को मापने हेतु एक विश्वसनीय, मानकीकृत बेंचमार्क प्रदान करने के लिए निष्पादनीय दुर्भावनापूर्ण कोड और हानिकारक सुरक्षा ज्ञान के बीच अंतर करता है।

Richard J. Young, Gregory D. Moody2026-05-28
🧬 biology

BIRDNet: Mining and Encoding Boolean Implication Knowledge Graphs as Interpretable Deep Neural Networks

BIRDNet एक व्याख्यात्मक डीप न्यूरल नेटवर्क है जो एक विरल, संरचनात्मक रूप से बाधित आर्किटेक्चर बनाने के लिए सारणीबद्ध डेटा से बूलियन निहितार्थ संबंधों को खोजता है, जिससे बाहरी पूर्ववृत्तों के बिना सीधे जैविक रूप से सार्थक नियमों के निष्कर्षण को सक्षम करते हुए काफी कम मापदंडों के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Tirtharaj Dash2026-05-28✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

Extrapolative Weight Averaging Reveals Correctness-Efficiency Frontiers in Code RL

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कोड सुदृढीकरण शिक्षण (कोड रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) में, नेस्टेड यूनिट-टेस्ट कवरेज वाले प्रशिक्षण चेकपॉइंट्स एक शुद्धता-दक्षता सीमा (करेक्टनेस-एफिशिएंसी फ्रंटियर) का निर्माण करते हैं जिसे एक्सट्रैपोलेटिव वेट एवरेजिंग के माध्यम से प्रशिक्षित एंडपॉइंट्स से परे नेविगेट और विस्तारित किया जा सकता है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण के इन्फरेंस-टाइम प्रदर्शन और समस्या कवरेज में सुधार होता है।

Kunhao Zheng, Pierre Chambon, Juliette Decugis, Jonas Gehring, Taco Cohen, Benjamin Negrevergne, Gabriel Synnaeve2026-05-28