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यह शोध पत्र डोमेन-ड्रिवन एडेप्टेबल एआई पाइपलाइन्स (DDAP) को प्रस्तुत करता है, जो एक नियंत्रित, ह्यूमन-इन-द-लूप एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो प्रतिस्पर्धी, डोमेन-विशिष्ट एआई पाइपलाइन्स और कार्यान्वयन कोड उत्पन्न करने के लिए एक संरचित, चार-चरणीय प्रक्रिया के माध्यम से गैर-विशेषज्ञ वैज्ञानिकों का मार्गदर्शन करने हेतु लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र STAR का प्रस्ताव करता है, जो एक सिमेंटिक-ट्यून्ड और टेल-एडेप्टिव रिट्रीवर है जो मल्टी-हॉप प्रश्न उत्तर देने में GraphRAG प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए टोकन-लेवल इंटरेक्शन और पाथ-वेटेड कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे सिमेंटिक शॉर्टकट और लॉन्ग-टेल पाथ बायस को कम किया जा सके।
यह शोध पत्र एक अनुकूली तालिका पुनर्प्राप्ति (adaptive table retrieval) विधि प्रस्तावित करता है जो एडेप्टिव थ्रेशोल्डिंग और स्लाइडिंग-विंडो रीरैंकिंग का उपयोग करके क्वेरी आवश्यकताओं के आधार पर पुनर्प्राप्त तालिकाओं की संख्या को गतिशील रूप से समायोजित करता है, जिससे फिक्स्ड टॉप-k रणनीतियों की सीमाओं को दूर किया जा सके और स्पाइडर (Spider) और बर्ड (BIRD) जैसे टेक्स्ट-टू-एसक्यूएल (text-to-SQL) बेंचमार्क पर प्रदर्शन में सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र एजेंटिक ग्राफ़आरएजी (Agentic GraphRAG) प्रस्तुत करता है, जो एक सहयोगात्मक एआई ढांचा है जो जटिल, असंरचित वाणिज्यिक रजिस्ट्री डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने के लिए नियो4जेड (Neo4j) नॉलेज ग्राफ को मॉड्यूलर एजेंटों के साथ एकीकृत करता है, जो एक बड़े पैमाने के स्विस डेटासेट पर सटीकता, प्रासंगिकता और मल्टी-टर्न रीजनिंग में मानक वेक्टर-आधारित आरएजी (RAG) सिस्टम की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र पारदर्शी सामूहिक निर्णय लेने में सक्षम बनाने और टोकन आधारित पुरस्कारों के माध्यम से निवासियों की भागीदारी को प्रोत्साहित करने के लिए विकेंद्रीकृत स्वायत्त संगठनों (DAOs) का उपयोग करने वाले एक नवीन ब्लॉकचेन-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है और उसका मूल्यांकन करता है, जो समुदाय-आधारित सुविधा प्रबंधन को बेहतर बनाता है।
यह शोध पत्र QAFD-RAG प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ग्राफ-आधारित RAG फ्रेमवर्क है जो सिमेंटिक संरेखण (semantic alignment) के आधार पर किनारों (edges) को गतिशील रूप से भारित करने के लिए क्वेरी-अवेयर फ्लो डिफ्यूजन का उपयोग करता है, जिससे यह सांख्यिकीय प्रतिधारण गारंटी और घातांकीय अभिसरण (exponential convergence) प्रदान करते हुए मौजूदा अत्याधुनिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र Mask-to-Correct+ का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त, रिट्रीवल-ऑगमेंटेड फ्रेमवर्क है जो विविधता-जागरूक मास्किंग और रिट्रीवर्स के एक समूह का लाभ उठाकर दुर्लभ, पक्षपाती सुपरवाइज्ड डेटा पर निर्भर किए बिना, स्वचालित रूप से गलत सूचनाओं की पहचान करने और उन्हें निष्ठापूर्वक सुधारने का कार्य करता है।
यह शोध पत्र PO4ISR मॉडल का एक पुनरुत्पादकता अध्ययन प्रस्तुत करता है जो लंबे सत्रों में सिमेंटिक ड्रिफ्ट (semantic drift) को एक महत्वपूर्ण विफलता मोड के रूप में पहचानता है और PO4ISR++ पेश करता है, जो रिफ्लेक्सिव प्रॉम्प्टिंग (reflexive prompting) और सुसंगत रैंक डिटेक्शन (consistent rank detection) का उपयोग करने वाला एक सुदृढ़ संस्करण है, जो गेम्स (Games) और बंडल (Bundle) जैसे विविध डोमेन में प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से पुनर्स्थापित करता है।
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल सामाजिक नेटवर्क में मानवीय विश्वास गतिशीलता (human belief dynamics) का अनुकरण करने में व्यवस्थित रूप से विफल रहते हैं क्योंकि वे प्रारंभिक विश्वास वितरण को दोहराने, अत्यधिक अनुरूपता (excessive conformism) दिखाने और होमोफिली (homophily) के सूक्ष्म प्रबंधन में अपनी अक्षमता के कारण विफल होते हैं, जिससे वे सामाजिक सिमुलेशन में मानव प्रॉक्सी के रूप में उनके उपयोग के विरुद्ध चेतावनी देते हैं।
यह शोध पत्र 26 बीमा उत्पादों में 55 खतरे के वर्गों का विश्लेषण करके एआई (AI) जोखिम के उभरते "बीमा योग्यता सीमा" (insurability frontier) को मानचित्रित करता है, जो नुकसान को चार स्तरों—निश्चित रूप से बीमित, मौन जोखिम (silent exposure), सक्रिय रूप से वर्जित, और बीमा के अयोग्य—में वर्गीकृत करता है, साथ ही यह भी रेखांकित करता है कि जोखिम के प्रकार के आधार पर वाहक की स्थिति कैसे भिन्न होती है और फाउंडेशन मॉडल की एकाग्रता को एक महत्वपूर्ण प्रणालीगत चुनौती के रूप में पहचानता है।