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यह शोध पत्र "रिप्रेजेंटेशन ट्रांसप्लांट" नामक एक डोमेन जनरलाइजेशन पद्धति प्रस्तावित करता है जो एक "एब्डक्शन-डिडक्शन एंटैंगलमेंट" ढांचे के माध्यम से इष्टतम भविष्यवाणियों की आंशिक पहचान योग्यता का लाभ उठाता है, जिसमें इनवेरिएंट कॉज़ल मैकेनिज्म्स को खोजने और मिनिमैक्स-ऑप्टिमल टार्गेट प्रेडिक्शन्स प्राप्त करने के लिए एक लर्नर-एडवर्सरी गेम का उपयोग किया गया है।
यह शोध पत्र SimuWoB प्रस्तुत करता है, जो मौजूदा मूल्यांकनों और वास्तविक दुनिया के उपयोग के बीच के अंतर को पाटने के लिए स्वचालित पुरस्कारों के साथ 120 उच्च-सटीक मोबाइल कार्यों वाला एक पूर्णतः सिंथेटिक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान अत्याधुनिक GUI एजेंट जटिल, दीर्घ-क्षितिज (long-horizon) इंटरैक्शन के साथ काफी संघर्ष करते हैं।
यह शोध पत्र नॉन-लीनियर रैंडम मैट्रिक्स थ्योरी पर आधारित 'ग्रो-प्रून-फ्रीज' (GPF) नेटवर्क फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो टर्बुलेंट प्लम कार्यों में 94% सफलता दर प्राप्त करने के लिए नेटवर्क परतों को गतिशील रूप से विकसित करने, छाँटने और फ्रीज करने के माध्यम से घ्राण नेविगेशन (olfactory navigation) के लिए अनुकूली निरंतर शिक्षण सक्षम करता है, साथ ही अन्य मशीन लर्निंग डोमेन में सामान्यीकरण की क्षमता भी प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र SpecAlign प्रस्तुत करता है, जो पुनरावृत्ति एंटेलमेंट-आधारित मूल्यांकन (iterative entailment-based evaluation), चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और सेल्फ-कंसिस्टेंसी वोटिंग के माध्यम से प्राकृतिक भाषा विनिर्देशों (natural language specifications) के साथ LLM-जनित सिस्टमवेरिलॉग एसर्शन (SystemVerilog Assertions) के सिमेंटिक संरेखण को बढ़ाता है, जिससे गोल्डन RTL पर निर्भर किए बिना एसर्शन की सटीकता में सुधार होता है।
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि एक एकल तंत्रिका विज्ञान (न्यूरोसाइंस) पाठ्यपुस्तक से प्राप्त उच्च-गुणवत्ता वाले नॉलेज ग्राफ पर, मल्टी-हॉप क्यू एंड ए (QA) प्रशिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) के साथ संवर्धित करके, एक भाषा मॉडल को विशेष रूप से फाइन-ट्यून करना, विशेषज्ञ-स्तरीय तर्क क्षमता को सक्षम बनाता है जो सटीकता में बड़े भाषा मॉडलों से बेहतर है जबकि इसमें आदेशों के परिमाण (ऑर्डर्स ऑफ मैग्नीट्यूड) कम पैरामीटर्स का उपयोग होता है।
यह शोध पत्र उन किनारों (edge cases) की गणना और मौखिक विवरण के माध्यम से कानूनी औपचारिकताओं (legal formalizations) की व्यवस्थित रूप से तुलना करने की एक विधि प्रस्तुत करता है जहाँ वे असहमत होते हैं, यह प्रकट करते हुए कि संरचनात्मक समानता व्यवहार संबंधी निरंतरता की गारंटी नहीं देती है और कि LLM-जनित औपचारिकताएं विशिष्ट, कानूनी रूप से महत्वपूर्ण विचलन उत्पन्न कर सकती हैं।
नौ देशों के 9,000 उत्तरदाताओं के सर्वेक्षण पर आधारित, यह अध्ययन पाता है कि सैन्य एआई (AI) के लिए सार्वजनिक समर्थन मुख्य रूप से स्वायत्तता के सैद्धांतिक विरोध के बजाय एआई के प्रति सामान्य सकारात्मक दृष्टिकोण और आक्रामक विदेश नीति संबंधी विचारों द्वारा संचालित है, जिसमें बेचैनी विशेष रूप से पूर्णतः स्वायत्त घातक बल के इर्द-गिर्द केंद्रित है न कि सामान्य रूप से सैन्य एआई अनुप्रयोगों के इर्द-गिर्द।
यह शोध पत्र "BBT-spectral" प्रस्तुत करता है, जो एक इंजीनियरिंग-केंद्रित क्वांटाइजेशन विधि है जो वेट मैट्रिसेस (weight matrices) पर इन्फ्लुएंस-एडेप्टिव वॉल्श-हैडमार्ड रोटेशन्स (influence-adaptive Walsh-Hadamard rotations) और एनर्जी-बेस्ड रीस्केलिंग (energy-based rescaling) लागू करता है, जो विभिन्न मॉडल आर्किटेक्चर में अत्यधिक लो-बिट (W2A16) LLM क्वांटाइजेशन में परप्लेक्सिटी (perplexity) को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है और इंटेल उपकरणों के साथ हार्डवेयर अनुकूलता सुनिश्चित करता है।
यह शोध पत्र एक अर्ध-पर्यवेक्षित (semi-supervised), दो-चरणीय प्रशिक्षण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो प्रचुर मात्रा में अनलेबल डेटा का उपयोग करके हल्के विशेषज्ञ डिफ्यूजन मॉडलों को एक सामान्यज्ञ मॉडल में संकुचित (distill) करता है, जिससे उन सांख्यिकीय गारंटियों के साथ कुशल बहु-उद्देश्यीय शिक्षण प्राप्त होता है जो सामान्यज्ञ के बजाय केवल विशेषज्ञों की जटिलता पर निर्भर करते हैं।
यह शोधपत्र एक निरंतर-गहराई वाले क्षेत्र सिद्धांत (कंटीन्यूअस-डेप्थ फील्ड थ्योरी) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो ट्रांसफॉर्मर एक्टिवेशन पैचिंग को स्थानीयकृत स्रोत प्रविष्टियों (लोकलाइज्ड सोर्स इंसर्शन) के रूप में मॉडल करता है और ग्रीन-फंक्शन प्रतिक्रियाओं के माध्यम से डाउनस्ट्रीम व्यवहारिक परिवर्तनों की भविष्यवाणी करता है, जिससे मैकेनिस्टिक हस्तक्षेपों को व्यवस्थित करने और अनुमान लगाने के लिए संवेदनशीलताओं और प्रसारित क्षेत्रों की एक गणितीय भाषा स्थापित होती है।