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यह शोध पत्र RULER को प्रस्तुत करता है, जो प्रतिनिधित्व-स्तर (representation-level) के सत्यापन मेट्रिक्स का एक समूह है जो उन मशीन अनलर्निंग विधियों में महत्वपूर्ण अवशिष्ट स्मृति (residual memorization) को प्रकट करता है जो पारंपरिक आउटपुट-स्तर के मूल्यांकन के तहत सफल प्रतीत होती हैं।
LaneRoPE एक नवीन पोजीशनल एनकोडिंग विधि है जो इंटर-सीक्वेंस अटेंशन मास्क और विस्तारित RoPE को कई जनरेशन को समन्वित करने के लिए पेश करके बड़े भाषा मॉडलों में सहयोगात्मक समानांतर तर्क (collaborative parallel reasoning) को सक्षम बनाती है, जिससे न्यूनतम आर्किटेक्चरल परिवर्तनों और इन्फरेंस ओवरहेड के साथ गणितीय कार्यों पर सटीकता में सुधार होता है।
यह शोध पत्र एक मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो वास्तविक समय के डेटा स्ट्रीम से अंतर्दृष्टि (insights) को स्वायत्त रूप से खोजने, सत्यापित करने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, अपाचे काफ्का और अपाचे फ्लिंक का लाभ उठाता है, जो एनालिटिक्स को रिएक्टिव क्वेरीइंग से प्रोएक्टिव डिस्कवरी की ओर स्थानांतरित करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि मानवीय व्यवहार संबंधी परिवर्तनशीलता गतिशील, अंतर्निहित आंतरिक अवस्थाओं से उत्पन्न होती है जिन्हें परिणामों को सटीक रूप से नियंत्रित करने के लिए कारणवत रूप से हस्तक्षेप किया जा सकता है, एक ऐसा ढांचा जो वैज्ञानिक साक्ष्य के छह धागों और 2,00,000 से अधिक उपयोगकर्ताओं के एक बड़े पैमाने के अवलोकन संबंधी अध्ययन द्वारा समर्थित है।
यह अध्ययन कृषि संबंधी छवि व्याख्या और निर्माण कार्यों में मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के मतिभ्रम (hallucination) व्यवहारों का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जो कुछ-शॉट प्रॉम्पटिंग (few-shot prompting) से होने वाले सुधारों के बावजूद महत्वपूर्ण जैविक विसंगतियों और प्रासंगिक अशुद्धियों को प्रकट करता है जो एआई-संचालित कृषि संबंधी अंतर्दृष्टि की विश्वसनीयता को कम करती हैं।
यह शोध पत्र Eliot प्रस्तुत करता है, जो एक संवादात्मक प्रणाली है जो शोधकर्ताओं को वास्तविक समय में arXiv पेपर्स को गतिशील रूप से पुनर्प्राप्त करने, क्लस्टर करने और विज़ुअलाइज़ करने के माध्यम से तेजी से विकसित होते वैज्ञानिक साहित्य के रुझानों को ट्रैक करने और श्रव्य रूप से खोजने में सक्षम बनाती है, जो स्थिर खोज इंजनों और LLM सारांशों के एक पारदर्शी विकल्प के रूप में कार्य करती है।
यह शोध पत्र सुपरवाइज्ड डिस्ट्रीब्यूशनल रिडक्शन (SDR) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन एल्गोरिदम है जो ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट को स्पष्ट निर्भरता अधिकतमकरण (explicit dependence maximization) के साथ एकीकृत करता है ताकि कॉम्पैक्ट, लक्ष्य-जागरूक प्रतिनिधित्वों को सीखना, जो आंतरिक डेटा ज्यामिति और भविष्य कहनेवाला संकेत (predictive signal) को एक साथ संरक्षित करते हैं, और साथ ही गाऊसी प्रोसेस मॉडलिंग जैसे डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए अनुकूली, गैर-स्थिर कर्नेल के निर्माण को सक्षम करते हैं।
यह शोध पत्र मानव-AI अंतःक्रियाओं में AI एजेंटों को निर्देशित करने के लिए एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जिसमें संघर्षों को हल करने और योजना के दौरान गार्डरेल्स के रूप में गतिशील रूप से बदलते मानदंडों का उपयोग करने के लिए एक डिफ़ेज़िबल कैलकुलस (defeasible calculus) को नियोजित किया गया है, जिसे औपचारिक प्रमाणों और सोशलबॉट (SocialBot) नामक संवाद एजेंट के साथ अनुभवजन्य परीक्षण दोनों के माध्यम से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र SMARt मॉडल का प्रस्ताव करता है, जो कि 'टाइमड, गार्डेड पेट्री नेट्स' (timed, guarded Petri nets) पर आधारित एक चार-स्तरीय वास्तुशिल्प ढांचा है, जिसका उद्देश्य एजेंटिक एआई (agentic AI) प्रणालियों में "प्रबंधित स्वायत्तता" (managed autonomy) को औपचारिक रूप देना है ताकि वे एपिस्टेमिक ड्रिफ्ट (epistemic drift) का पता लगा सकें, संचालन को निलंबित कर सकें और विश्वसनीयता कम होने पर सुरक्षा एवं शासन सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रण को उच्च स्तर तक बढ़ा सकें।
यह शोध पत्र ट्रिनिटी (Trinity) को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर है जो एक नए सिंथेटिक डेटासेट (RUGDSynth) और एक वास्तविक-विश्व एनोटेटेड डेटासेट (EXTerra) का उपयोग करके क्लास-विशिष्ट सिमेंटिक सेगमेंटेशन और क्लास-एग्नोस्टिक टेरेन सेगमेंटेशन को एकीकृत करता है, ताकि अनस्ट्रक्चर्ड आउटडोर वातावरण के लिए रोबोट-एग्नोस्टिक टेरेन अंडरस्टैंडिंग को सक्षम बनाया जा सके।