24429 पेपर
यह शोधपत्र ConfSleepNet प्रस्तुत करता है, जो एक संघर्ष-जागरूक साक्ष्य ढांचा (conflict-aware evidential framework) है जो हाइब्रिड श्रेणी संरचनाओं और दृश्य-विशिष्ट मतों को संश्लेषित करने के लिए एक नवीन एकत्रीकरण पद्धति के माध्यम से इंटर-व्यू संघर्षों को गतिशील रूप से हल करके मल्टी-मोडल स्लीप स्टेज वर्गीकरण की विश्वसनीयता को बढ़ाता है।
"PARALLAX" नामक शोध पत्र यह प्रकट करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए मतिभ्रम (hallucination) का पता लगाने में रिपोर्ट की गई अधिकांश प्रगति वास्तव में दोषपूर्ण बेंचमार्क डिज़ाइनों का एक कृत्रिम परिणाम है जहाँ ग्राउंड-ट्रुथ उत्तर प्रॉम्प्ट्स में ही अंतर्निहित होते हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि केवल SAPLMA और DRIFT जैसे ऊपरी-परत के हिडन स्टेट्स पर सुपरवाइज्ड प्रोब्स ही वास्तविक पहचान क्षमताओं को बनाए रखते हैं जब इन आर्टिफैक्ट्स को नियंत्रित किया जाता है।
यह शोध पत्र बड़े भाषा मॉडलों (Large Language Models) के लिए कोड जनरेशन कार्यों से बचने हेतु एक सैद्धांतिक रूप से आधारित, वितरण-मुक्त (distribution-free) विधि प्रस्तावित करता है, जो कोड निष्पादन परिणामों के माध्यम से जनरेशन निरंतरता का आकलन करके उन कार्यों को पहचानने में सक्षम है जिनके द्वारा भ्रम (hallucinations) उत्पन्न होने की संभावना है, जिससे बाहरी परीक्षण मामलों (external test cases) पर निर्भर किए बिना सुरक्षित और अधिक सुदृढ़ स्वचालित कोडिंग को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र 'एजेंटिक एआई ट्रांसलेट' (Agentic AI Translate) प्रस्तुत करता है, जो एक प्रोटोटाइप सिस्टम है जो पारंपरिक 'टेक्स्ट-इन/टेक्स्ट-आउट' प्रतिमान को एक चार-चरणीय एजेंटिक चक्र और स्कोपोस सिद्धांत (skopos theory) पर आधारित एक संवादात्मक ब्रीफ-जनरेशन चरण के माध्यम से बदलकर अनुवाद को संचार डिजाइन के रूप में पुनर्परिभाषित करता है, जिससे इस थीसिस को क्रियान्वित किया जाता है कि अनुवाद अध्ययन की मेटालैंग्वेज (metalanguage), जनरेटिव एआई के लिए निर्देश कोड के रूप में कार्य करती है।
यह शोधपत्र S-Bus प्रस्तुत करता है, जो एक HTTP मिडलवेयर है जो एजेंट रीड सेट्स को स्वचालित रूप से पुनर्गठित करने और ऑब्ज़ेबल-रीड आइसोलेशन (ORI) को लागू करने के लिए सर्वर-साइड डिलीवरीलॉग का उपयोग करता है, जिससे एजेंट SDKs में बदलाव की आवश्यकता के बिना समवर्ती मल्टी-एजेंट LLM सिस्टम में स्ट्रक्चरल रेस कंडीशंस को रोका जा सकता है।
यह शोधपत्र DeMiAn को प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय ढांचा है जो VLM-जनित सघन, बहु-आयामी भाषाई एनोटेशन का लाभ उठाकर बिना किसी नए प्रदर्शन डेटा की आवश्यकता के विविध कार्यों में रोबोट नीति शिक्षण और सामान्यीकरण को महत्वपूर्ण रूप से सुधारता है।
यह शोध पत्र 124 देशों को कवर करने वाले एक नवीन, देश-विशिष्ट कार्य-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि स्वचालन का जोखिम वैश्विक स्तर पर अत्यधिक असमान है, जो आय के साथ बढ़ता है लेकिन श्रम-प्रतिस्थापन प्रौद्योगिकियों के माध्यम से निम्न-आय वाले देशों को और महिलाओं को असमान रूप से प्रभावित करता है।
यह शोध पत्र एक गोपनीयता-सचेत प्रणाली प्रस्तुत करता है जो परिचालन संदर्भ और गति की तीव्रता के लिए 10-सेकंड की खिड़कियों को वर्गीकृत करके बॉडी-वर्न कैमरा फुटेज को विजुअल टाइमलाइन्स में परिवर्तित करती है, जिससे घटना की समीक्षा में तेजी आती है और अधिकारी प्रशिक्षण वर्कफ़्लो में सुधार होता है।
यह शोध पत्र SEMA-RAG का प्रस्ताव करता है, जो एक स्व-विकसित मल्टी-एजेंट रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फ्रेमवर्क है जो चिकित्सा संबंधी प्रश्नों के उत्तर देने में सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने और मतिभ्रम (hallucinations) को कम करने के लिए चिकित्सा तर्क को विशिष्ट व्याख्या, पुनरावृत्ति अन्वेषण और अधिनिर्णय भूमिकाओं में अलग करता है।
यह शोध पत्र एक वैज्ञानिक तार्किकता-संवर्धित पद्धति प्रस्तुत करता है जो केवल प्रदर्शन मेट्रिक्स के बजाय तर्क चरणों के तर्कसंगत आधार को प्राथमिकता देती है, और भौतिकी-आधारित प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करती है कि तार्किक रूप से विश्वसनीय डेटा पर प्रशिक्षण बड़े भाषा मॉडलों (Large Language Models) की तार्किक अखंडता और समस्या-समाधान क्षमताओं दोनों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।