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यह शोधपत्र RUDDER का प्रस्ताव करता है, जो एक कम-ओवरहेड वाला फ्रेमवर्क है जो डिकोडिंग प्रक्रिया में प्रीफिल रेसिडुअल अपडेट से प्राप्त एक अनुकूली, साक्ष्य-आधारित विजुअल एंकर को इंजेक्ट करके लार्ज विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में मतिभ्रम (hallucinations) को कम करता है, जो विभिन्न आर्किटेक्चर में उच्च थ्रूपुट बनाए रखते हुए मतिभ्रम की दरों को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।
यह शोध पत्र एक डेटा-संचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो ऑनलाइन अनुकूलन (optimization) को ऑफलाइन समाधानों से प्राप्त एक तेज़, नॉनपैरामीट्रिक लुकअप पॉलिसी से बदलकर मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल को त्वरित करता है, जो प्रदर्शन में न्यूनतम हानि के साथ 100 से 1000 गुना तेज़ निष्पादन प्रदान करते हुए रिकर्सिव व्यवहार्यता (recursive feasibility) और सीमित इष्टतम अंतराल (bounded optimality gaps) की गारंटी देता है।
यह शोधपत्र HarmonicAttack को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन अनुकूलनशील क्रॉस-डोमेन ऑडियो वॉटरमार्क हटाने की विधि है जो लक्षित डिटेक्टर तक पहुंच के बिना ही अत्याधुनिक योजनाओं से वॉटरमार्क को प्रभावी ढंग से हटा देती है, जो अनदेखे डेटासेटों में उत्कृष्ट सामान्यीकरण प्रदर्शित करती है और उच्च बोधगम्य गुणवत्ता बनाए रखती है।
NORi एक नवीन, भौतिकी-आधारित मशीन लर्निंग पैरामीट्राइजेशन है जो न्यूरल ऑर्डिनरी डिफरेंशियल इक्वेशंस को रिचर्डसन नंबर-निर्भर क्लोजर के साथ जोड़ता है ताकि जलवायु मॉडलों में महासागरीय सीमा परत के विक्षोभ और एंट्रेनमेंट डायनेमिक्स का सटीक और स्थिर रूप से अनुकरण किया जा सके, जो न्यूनतम प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता के साथ पारंपरिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और दीर्घकालिक संख्यात्मक स्थिरता सुनिश्चित करता है।
यह शोध पत्र MaxShapley प्रस्तुत करता है, जो एक डिकम्पोज़ेबल (de-composable) मैक्स-सम उपयोगिता फलन (max-sum utility function) का लाभ उठाने वाला एक कुशल एल्गोरिदम है ताकि जनरेटिव सर्च इंजन में कंटेंट प्रदाताओं के लिए निष्पक्ष, बहुपद-समय (polynomial-time) क्रेडिट एट्रिब्यूशन प्रदान किया जा सके, जो सटीक शापली मानों (Shapley values) के तुलनीय सटीकता प्राप्त करते हुए कंप्यूटिंग संसाधनों की खपत को काफी कम कर देता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि एआई सुरक्षा अनुसंधान को केवल व्यक्तिगत अखंड एजीआई (AGI) प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय उभरती हुई "पैचवर्क एजीआई" (patchwork AGI) परिकल्पना को संबोधित करने की ओर स्थानांतरित होना चाहिए, जो एक "वितरणात्मक एजीआई सुरक्षा" (distributional AGI safety) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो उप-एजीआई (sub-AGI) एजेंटों के समन्वित समूहों से उत्पन्न होने वाले जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए बाजार तंत्र, ऑडिटेबिलिटी और निरीक्षण के साथ आभासी सैंडबॉक्स अर्थव्यवस्थाओं का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र DIR को प्रस्तुत करता है, जो एक सूचना-सैद्धांतिक (information-theoretic) डिबायसिंग विधि है जो रिवॉर्ड मॉडल्स से रिस्पॉन्स लेंथ, सिकोफैंसी और फॉर्मेट जैसे जटिल इंडक्टिव बायस को प्रभावी ढंग से समाप्त करने के लिए म्यूचुअल इंफॉर्मेशन को ऑप्टिमाइज़ करती है, जिससे RLHF में उनके सामान्यीकरण और प्रदर्शन को बढ़ाया जा सके।
यह शोध पत्र शतरंज का एक नियंत्रित परीक्षण स्थल (testbed) के रूप में उपयोग करता है यह प्रदर्शित करने के लिए कि बड़े भाषा मॉडल सामान्य पैटर्न को याद करने पर अत्यधिक निर्भर करते हैं, क्योंकि प्रासंगिक प्रशिक्षण पूर्ववृत्तों (training priors) के अभाव वाली नवीन स्थितियों का सामना करने पर उनका प्रदर्शन काफी गिर जाता है और यादृच्छिक संभावना (random chance) के करीब पहुँच जाता है, जो उनकी व्यवस्थित सामान्यीकरण क्षमताओं की अंतर्निहित सीमाओं को प्रकट करता है।
FreeOrbit4D एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) फ्रेमवर्क है जो डिकपल्ड फोरग्राउंड-बैकग्राउंड प्रोसेसिंग के माध्यम से एक पूर्ण 4D प्रॉक्सी को पुनर्गठित करके मोनोकुलर वीडियो के लिए मनचाहे कैमरा रिडायरेक्शन को सक्षम बनाता है, जिससे यह चुनौतीपूर्ण बड़े-कोण वाले व्यूपॉइंट परिवर्तनों के तहत भी सटीक और टेम्पोरल रूप से सुसंगत परिणाम सुनिश्चित करने के लिए ज्यामितीय स्कैफोल्ड प्रदान करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि गूगल का एजेंट पेमेंट्स प्रोटोकॉल (AP2) प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के प्रति संवेदनशील है, विशेष रूप से "ब्रांडेड व्हिस्पर" और "वॉल्ट व्हिस्पर" तकनीकों के माध्यम से, जो उत्पाद रैंकिंग को हेरफेर कर सकते हैं और संवेदनशील उपयोगकर्ता डेटा निकाल सकते हैं, जिससे वर्तमान एलएलएम-मध्यस्थ वित्तीय प्रणालियों में महत्वपूर्ण कमजोरियां उजागर होती हैं।