24080 पेपर
यह शोध पत्र LERA का प्रस्ताव करता है, जो LLM-आधारित चैटबॉट्स के लिए एक दो-चरणीय 'रिट्रीव-देन-जेनरेट' (retrieve-then-generate) नीलामी ढांचा है, जो एक सत्यनिष्ठ भुगतान तंत्र (truthful payment mechanism) के भीतर एम्बेडिंग-आधारित मोटे तौर पर छँटाई (coarse filtering) को LLM-व्युत्पन्न जैविक प्रासंगिकता स्कोर के साथ जोड़कर विज्ञापन चयन की सटीकता और विविधता को बढ़ाता है।
MoleCode एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free), ग्राफ-स्पष्ट आणविक भाषा पेश करता है जो SMILES जैसे अंतर्निहित रैखिक निरूपणों को स्पष्ट संरचनात्मक संबंधों से बदल देता है, जिससे बड़े भाषा मॉडल (LLMs) जटिल रासायनिक कार्यों के लिए बेहतर प्रदर्शन हेतु आणविक टोपोलॉजी के बारे में सीधे तर्क करने और हेरफेर करने में सक्षम होते हैं।
यह शोधपत्र विज़ुअल एजेंटिक मेमोरी (VAM) का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो चयनात्मक अनुक्रमण (selective indexing), पदानुक्रमित मेमोरी संगठन (hierarchical memory organization) और एजेंटिक रिट्रीवल (agentic retrieval) के माध्यम से ऑनलाइन दीर्घ वीडियो समझ को बढ़ाता है, और विज़ुअल मेमोरी को एक स्पष्ट, निरीक्षण योग्य और क्वेरी करने योग्य आधार (substrate) के रूप में मानकर OVO-Bench और MM-Lifelong जैसे बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र RAPT को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic), रिट्रीवल-ऑगमेंटेड पोस्ट-हॉक थ्रेशोल्डिंग रैपर है, जो समान ऐतिहासिक मामलों का लाभ उठाकर मल्टी-लेबल वर्गीकरण के लिए लेबल चयन थ्रेशोल्ड को गतिशील रूप से अनुकूलित करता है, जिससे यह सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता दोनों में स्थिर बेसलाइन और फ्यू-शॉट LLMs से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध प्रबंध ज्ञान ग्राफों (knowledge graphs) में स्केलेबल अनिश्चितता तर्क (uncertainty reasoning) के लिए एक मॉड्यूलर ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विशेष बीजगणितीय, तार्किक और ज्यामितीय तकनीकों के माध्यम से अस्पष्ट गुणों, संभाव्य ट्रिपल्स (probabilistic triples) और अपूर्ण स्कीमा को संबोधित करता है ताकि अर्थ संबंधी सटीकता और कम्प्यूटेशनल सुगमता के बीच सामंजस्य स्थापित किया जा सके।
यह शोध पत्र डीप कॉक्स (Deep Cox) मॉडल्स की उत्तरजीविता संभावनाओं (survival probabilities) को कैलिब्रेट करने के लिए एक नवीन पोस्ट-हॉक आइसोटोनिक रिग्रेशन विधि का प्रस्ताव करता है, जो उनकी विभेदन शक्ति (discriminative power) से समझौता किए बिना सैद्धांतिक गारंटी और बेहतर व्यावहारिक उपयोगिता प्रदान करता है।
GRASP एक कुशल एजेंटिक रिट्रीवल सिस्टम है जो जटिल प्रश्नों को गतिशील उप-कार्यों में विभाजित करके और लक्षित ट्रैवर्सल एवं उच्च-रिकॉल रिट्रीवल के लिए संस्थाओं (entities), प्रपोज़िशन (propositions) और पैसेज (passages) के एक नवीन तीन-स्तरीय पदानुक्रमित ग्राफ का लाभ उठाकर मल्टी-हॉप प्रश्नोत्तर की सटीकता और टोकन उपयोग को अनुकूलित करता है।
इस अंतराल को संबोधित करने के लिए जहाँ शिक्षक तैनाती से पहले एआई ट्यूटरिंग बॉट्स का परीक्षण शायद ही कभी करते हैं, यह शोध पत्र प्रॉम्प्टडिसिफर (PromptDecipher) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी प्रणाली है जो लेखन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करती है जिससे शिक्षक एक लाइव प्रीव्यू में बॉट की अवांछित प्रतिक्रियाओं को सीधे सुधार सकते हैं, जो स्वचालित रूप से लक्षित प्रॉम्प्ट पुनलेखन उत्पन्न करता है और एक क्यूए (QA) पाइपलाइन के माध्यम से उन्हें सत्यापित करता है।
TTE-Flash एक ऐसी विधि पेश करता है जो गणनात्मक रूप से महंगी स्पष्ट 'चेन-ऑफ-थॉट' (Chain-of-Thought) तर्क प्रक्रिया को प्रशिक्षण योग्य गुप्त "थिंक टोकन्स" (think tokens) से बदल देती है ताकि एक स्थिर अनुमान लागत पर उच्च-प्रदर्शन वाले, व्याख्या योग्य मल्टीमॉडल एम्बेडिंग्स उत्पन्न किए जा सकें, जो बेंचमार्क पर स्पष्ट-CoT समकक्षों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए टोकन संख्या में वृद्धि से स्केलेबल लाभ प्रदर्शित करते हैं।
SKG-Eval एक नवीन, व्याख्यात्मक ढांचा है जो संरचित अवस्था ट्रैकिंग के माध्यम से लंबी दूरी की विसंगतियों और विरोधाभासों का पता लगाने के लिए एक सिमेंटिक नॉलेज ग्राफ को वृद्धिशील रूप से निर्मित करके मल्टी-टर्न संवाद प्रणालियों का मूल्यांकन करता है, जिससे मौजूदा फ्लैट या टर्न-पृथक मेट्रिक्स की तुलना में मानव निर्णयों के साथ उच्च सहसंबंध प्राप्त होता है।