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यह शोध पत्र ASPI बेंचमार्क प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि LLM एजेंटों का स्पष्टीकरण माँगने वाला व्यवहार, जो अस्पष्टता को दूर करने के लिए बनाया गया है, मानक निष्पादन की तुलना में उन्हें प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के प्रति काफी अधिक संवेदनशील बना देता है, जो वर्तमान मूल्यांकन विधियों में एक महत्वपूर्ण सुरक्षा अंतराल को उजागर करता है।
यह शोधपत्र मोनोकुलर विजुअल-इनर्शियल सिस्टम के लिए एक फीचर-फ्री इनिशियलाइजेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो अप-टू-स्केल पॉइंट क्लाउड्स का पूर्वानुमान लगाने के लिए फीड-फॉरवर्ड 3D मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे 90% से अधिक की सफलता दर प्राप्त होती है और इनिशियलाइजेशन समय घटकर 1.2 सेकंड से कम हो जाता है, साथ ही दृष्टिगत रूप से खराब वातावरण में मजबूती प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र लेटेंट पॉलिसी गार्डरेल (LPG) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो पारंपरिक रीजनिंग-आधारित मॉडलों की तुलना में काफी कम विलंबता (latency) के साथ उच्च-सटीक, गतिशील सुरक्षा प्रवर्तन प्राप्त करने के लिए जटिल नीतिगत तर्क को संक्षिप्त सिमेंटिक लेटेंट अवस्थाओं में संकुचित करता है।
यह शोध पत्र विज़न-लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक नवीन सिंगल-सैंपल ब्लैक-बॉक्स मेंबरशिप इन्फरेंस अटैक फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो आंतरिक मॉडल आउटपुट या बड़े पैमाने के सांख्यिकीय वितरण पर निर्भर हुए बिना क्रॉस-मोडल सिमेंटिक अलाइनमेंट का लाभ उठाकर ट्रेनिंग डेटा मेमोराइजेशन का पता लगाता है।
यह शोध पत्र हाइब्रिड रिवॉर्ड-साइक्लिक (HRC) मॉडल और डायनेमिक सेल्फ-प्ले प्रेफरेंस ऑप्टिमाइजेशन (DSPPO) को प्रस्तुत करता है ताकि मानव प्राथमिकताओं को स्पष्ट रूप से ऑर्थोगोनल ट्रांजिटिव और साइक्लिक घटकों में विभाजित किया जा सके, जिससे मौजूदा विधियों की सैद्धांतिक सीमाओं को दूर करते हुए कई बेंचमार्क पर बेहतर एलाइनमेंट प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र \textsc{MasFACT} प्रस्तुत करता है, जो एक ज्यामिति-जागरूक (geometry-aware) पोस्टीरियर ट्रांसफर फ्रेमवर्क है, जो विकसित होते कार्यों के बीच ऐतिहासिक सहयोग ज्ञान को संरक्षित और पुन: उपयोग करने के लिए फ्यूज्ड ग्रोमोव-वासरस्टीन ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट और PAC-बेयस-निर्देशित अनुकूलन का लाभ उठाकर निरंतर मल्टी-एजेंट सिस्टम में टोपोलॉजी विस्मृति (topology forgetting) को कम करता है।
यह शोध पत्र CBT-Audio प्रस्तुत करता है, जो CBT सत्रों के 1,802 एनोटेटेड (annotated) रोगी टर्न का एक डेटासेट है, यह प्रदर्शित करने के लिए कि ऑडियो लैंग्वेज मॉडल उन स्वर संकेतों (vocal cues) को पकड़कर रोगी के संकट के अनुमान में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं जिन्हें केवल टेक्स्ट-आधारित मॉडल छोड़ देते हैं, विशेष रूप से तब जब मौखिक सामग्री और स्वर की अभिव्यक्ति में भिन्नता होती है।
यह शोध पत्र ADR को प्रस्तुत करता है, जो मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) एजेंटों को सुरक्षित करने के लिए एक उत्पादन-सिद्ध (production-proven) एंटरप्राइज फ्रेमवर्क है, जो ऑब्जर्वेबिलिटी (observability), मजबूती और लागत संबंधी चुनौतियों को दूर करने के लिए हाई-फिडेलिटी टेलीमेट्री, व्यवस्थित रेड टीमिंग और एक स्केलेबल टू-टियर डिटेक्शन सिस्टम को जोड़ता है, जिससे वास्तविक दुनिया के परिनियोजन (deployment) और बेंचमार्क मूल्यांकन में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र QQJ को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल और मानव-संरेखित मूल्यांकन ढांचा है जो विशेषज्ञ-निर्मित, बहु-आयामी रूब्रिक्स में लार्ज लैंग्वेज मॉडल इवैल्यूएटर्स को एंकर करके स्वचालित मूल्यांकन और मानवीय निर्णय के बीच के अंतर को पाटता है, जिससे पारंपरिक मेट्रिक्स और अनकन्स्ट्रेंड एलएलएम इवैल्यूएटर्स की तुलना में जनरेटिव एआई सिस्टम के लिए बेहतर निरंतरता, व्याख्यात्मकता और नैदानिक क्षमता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र हेटेरोजेनियस इंफॉर्मेशन-बॉटलनेक कोऑर्डिनेशन ग्राफ्स (HIBCG) का प्रस्ताव करता है, जो एक सैद्धांतिक रूप से आधारित ढांचा है जो सहकारी मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (multi-agent reinforcement learning) के लिए ग्राफ इंफॉर्मेशन बॉटलनेक का उपयोग करके सिद्धांतपूर्ण एज चयन के लिए एक समूह-संरेखित प्रायर (group-aligned prior) और इष्टतम संदेश क्षमता आवंटन के लिए एक वॉटर-फिलिंग सिद्धांत का उपयोग करता है।