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यह शोध पत्र मध्यवर्ती अवस्थाओं पर रीसेट करने और निरंतरता को पुन: नमूनाकरण (resampling) करने के माध्यम से सटीक क्रेडिट असाइनमेंट को सक्षम करके भाषा मॉडल तर्क में सुधार के लिए रैंडम-रीसेट और सेल्फ-रीसेट पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (RRPO और SRPO) का प्रस्ताव करता है, जिसमें SRPO बाहरी पर्यवेक्षण के बिना त्रुटिपूर्ण चरणों को स्वायत्त रूप से स्थानीयकृत और सुधार कर श्रेष्ठ प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र छह एलएलएम (LLMs) के माध्यम से 252,000 परीक्षणों के एक बड़े पैमाने के नियंत्रित अध्ययन के माध्यम से प्रतिस्पर्धी जनरेटिव इंजन ऑप्टिमाइजेशन (GEO) की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि विषयगत प्रासंगिकता और सूची स्थिति एआई उत्तर इंजनों में उद्धरण चयन के प्राथमिक चालक हैं, जबकि स्पष्ट मूल्य जानकारी और हालिया टाइमस्टैम्प भी उद्धरण की संभावना को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं।
यह शोध पत्र क्रॉस-स्टेज अटेंशन मल्टी-एक्सपर्ट नेटवर्क (CSA-MoE-Net) का प्रस्ताव करता है, जो ब्रेस्ट अल्ट्रासाउंड निदान में ट्यूमर विषमता और डेटा असंतुलन को प्रभावी ढंग से संबोधित करने के लिए एक क्रॉस-स्टेज अटेंशन-एन्हांस्ड ResNet-18 बैकबोन को तीन-ब्रांच मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स मॉड्यूल के साथ एकीकृत करता है, जिससे 2,129 छवियों के डेटासेट पर 96.33% की अत्याधुनिक सटीकता और 99.50% का AUC प्राप्त हुआ है।
यह शोध पत्र PerMemBench पेश करता है, जो व्यक्तिगत मेमोरी सिस्टम (personalized memory systems) के मूल्यांकन के लिए पहला बेंचमार्क है, और एक सत्र-स्तरीय स्टोरेज गेटिंग फ्रेमवर्क (session-level storage gating framework) प्रस्तुत करता है जो महत्वपूर्ण रिटेंशन लाभों की क्षमता को प्रदर्शित करता है और साथ ही सटीक व्यक्तिगत मेमोरी नीतियों को सीखने की महत्वपूर्ण चुनौती को रेखांकित करता है।
यह तृतीयक समीक्षा लार्ज लैंग्वेज मॉडल-आधारित कोड जनरेशन पर 30 माध्यमिक अध्ययनों का संश्लेषण करती है ताकि एक तेजी से बढ़ते लेकिन असमान रूप से मूल्यांकित क्षेत्र को प्रकट किया जा सके जहाँ मजबूत बेंचमार्क प्रदर्शन, वास्तविक दुनिया के सामान्यीकरण, सुदृढ़ता, दक्षता और सामाजिक-तकनीकी एकीकरण में महत्वपूर्ण चुनौतियों के विपरीत खड़ा है।
यह शोधपत्र TopoAlign प्रस्तुत करता है, जो एक टोपोलॉजी-जागरूक ढांचा है जो मॉडलों और परतों के बीच न्यूरल नेटवर्क रिप्रजेंटेशन के संरचनात्मक संरेखण (स्ट्रक्चरल अलाइनमेंट) की दृश्य रूप से तुलना और विश्लेषण करने के लिए मैपर ग्राफ्स और फोर्स-डायरेक्टेड ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाता है, जो पारंपरिक ज्यामितीय विधियों से परे अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
यह शोध पत्र SiST-GNN को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डायनेमिक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क है जो ग्राफ को क्रॉस-टाइम किनारों (cross-time edges) के साथ संवर्धित करके स्थानिक और टेम्पोरल मैसेज पासिंग को एक एकल ऑपरेशन में एकीकृत करता है, जिससे विविध बेंचमार्क में लिंक प्रेडिक्शन और नोड क्लासिफिकेशन में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र Lean 4 के लिए प्रूफ़-स्टेट स्नैपशॉटिंग (proof-state snapshotting) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी तकनीक है जो समानांतर खोज शाखाओं (parallel search branches) में विस्तृत प्रूफ़ स्टेट्स को कैप्चर और पुन: उपयोग करती है ताकि रेडंडेंट इम्पोर्ट लोडिंग और थ्योरम-बॉडी एलबोरेशन को समाप्त किया जा सके, जिससे ऑटोमेटेड थ्योरम प्रूविंग के लिए 5.6–50x वॉल-टाइम स्पीडअप प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक न्यूरो-सिम्बोलिक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अनस्ट्रक्चर्ड क्लिनिकल नैरेटिव्स को ऑडिट करने योग्य रीजनिंग चेन्स में बदलकर व्याख्या योग्य, सत्यापन योग्य और मानव-संरेखित रोग निदान सक्षम करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को फजी लॉजिक और औपचारिक नियमों के साथ एकीकृत करता है।
PennySynth एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फ्रेमवर्क है जो PennyLane निर्देश-कोड युग्मों के एक क्यूरेटेड नॉलेज बेस और कोड-अवेयर एम्बेडिंग्स का लाभ उठाता है ताकि स्वचालित क्वांटम कोड जनरेशन की सटीकता और संरचनात्मक वैधता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके, जो QHack प्रतियोगिता चुनौतियों पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट LLMs से बेहतर प्रदर्शन करता है।