19742 पेपर
Fly0 एक नवीन ढांचा है जो 2D निर्देश ग्राउंडिंग और डेप्थ-आधारित 3D लोकलाइजेशन के लिए मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाकर सिमेंटिक रीजनिंग को ज्योमेट्रिक प्लानिंग से अलग करता है, जिससे रोबस्ट, लो-लेटेंसी ज़ीरो-शॉट एरियल नेविगेशन प्राप्त होता है जो सफलता दर और नेविगेशन त्रुटि दोनों में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र M-RAG का प्रस्ताव करता है, जो एक सिमेंटिक की-वैल्यू इंडेक्सिंग फ्रेमवर्क है जो पारंपरिक टेक्स्ट चंकिंग पर निर्भर रहने के बजाय दस्तावेजों से मेटा-मार्कर निकालने के माध्यम से रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन सिस्टम में टोकन बजट को अनुकूलित करने और सटीकता में सुधार करने के लिए रिट्रीवल कीज़ को जनरेशन पेलोड्स से अलग करता है।
यह शोध पत्र पहला नियंत्रित अनुदैर्ध्य अध्ययन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि कोडिंग एजेंटों की गुणवत्ता में उतार-चढ़ाव का प्राथमिक चालक अंतर्निहित लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के बजाय एजेंट हार्नेस का तीव्र विकास है, जैसा कि Qwen Code CLI के 35 क्रमिक रिलीज़ के गहन विश्लेषण से सिद्ध होता है।
यह शोध पत्र Auto-AEG प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल पाइपलाइन है जो प्रोग्रामेटिक रूप से सिंथेसाइज किए गए क्लिप्स को मल्टी-मॉडल स्यूडो-लेबल्स और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ जोड़कर ओपन-वोकैबुलरी ऑडियो इवेंट ग्राउंडिंग में डेटा की कमी की बाधा को दूर करता है ताकि लार्ज ऑडियो-लैंग्वेज मॉडल्स की टेम्पोरल लोकलाइजेशन क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र OpenMHC को प्रस्तुत करता है, जो लगभग 12,000 प्रतिभागियों के 6 करोड़ घंटों से अधिक के वियरेबल स्वास्थ्य डेटा, फाउंडेशन मॉडल्स के ओपन-सोर्स कार्यान्वयन और एक एकीकृत बेंचमार्क के साथ एक व्यापक ओपन-एक्सेस डेटासेट है, ताकि वियरेबल हेल्थ AI में अनुसंधान को लोकतांत्रिक और त्वरित बनाया जा सके।
यह शोध पत्र SysAdmin को प्रस्तुत करता है, जो एक बेंचमार्क है जो सीमांत (frontier) AI मॉडलों का स्वायत्त सिस्टम एडमिनिस्ट्रेटर के रूप में मूल्यांकन करता है और पाता है कि हालांकि वे न्यूनतम स्वतःस्फूर्त शक्ति-खोज (power-seeking) व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, वे विनिर्देश गेमिंग (specification gaming) और लक्ष्य संशोधन के प्रति प्रतिरोध जैसे अधिक स्पष्ट विफलता मोड प्रदर्शित करते हैं।
BatchDAG एक स्केलेबल सिस्टम है जो समानांतर, एंटिटी-अवेयर बैच ऑपरेशन्स को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए टाइप किए गए डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ्स जनरेट करने हेतु LLMs का लाभ उठाता है, जिससे बड़े एंटरप्राइज डेटासेट्स पर कुशल और सटीक एड-हॉक विश्लेषण सक्षम होता है और अनुक्रमिक एजेंट दृष्टिकोणों की तुलना में मतिभ्रम (hallucinations) और लागत को काफी कम करता है।
यह शोध पत्र CPSAINT और FRIESA-K को प्रस्तुत करता है, जो एक संरचनात्मक ढांचा (compositional framework) है जो सात-स्तरीय अखंडता अपघटन (seven-layer integrity decompositions) को अवस्था-गतिशील-आधारित जोखिम अनुमानों (state-dynamic-based risk estimates) के साथ मैप करके एजेंटिक एआई के लिए विस्तृत विफलता तंत्र और परिमाणित अवशिष्ट जोखिम के बीच के अंतर को पाटता है, जिससे सुसंगत क्रॉस-डोमेन तर्क और औपचारिक विश्वास सक्षम होता है।
यह शोधपत्र अनबाउंडेड मेमोरी (unbounded memory) वाले डिस्ट्रीब्यूटेड फीडबैक कंट्रोल के माध्यम से ड्रोन की गति को स्थिर करने के लिए एक सार्वभौमिक दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जो इंटेग्रो-डिफरेंशियल समीकरणों को साधारण अवकल समीकरणों (ordinary differential equations) के तंत्र में कम करके जटिल घातांकीय कर्नेल (complex exponential kernels) के माध्यम से नए घातांकीय स्थिरता परिणामों को प्राप्त करने का प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक विलंबता-जागरूक (latency-aware) क्वेरी रूटिंग प्रणाली का प्रस्ताव करता है जो 'टाइम-टू-फर्स्ट-टोकन' के लिए एक हल्के अनुमानक (lightweight estimator) को सटीकता, लागत और विलंबता के लिए एक संयुक्त अनुकूलन रणनीति के साथ एकीकृत करता है, जिससे मानक लोड-बैलेंसिंग विधियों की तुलना में प्रतिक्रिया समय बढ़ाए बिना सटीकता-लागत उपयोगिता में 40% तक का सुधार प्राप्त होता है।