24509 पेपर
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि जबकि KV कैश संपीड़न थ्रूपुट में सुधार करता है, यह मल्टी-इंस्ट्रक्शन परिदृश्यों में विशिष्ट निर्देशों को अनदेखा करने और सिस्टम प्रॉम्प्ट के लीक होने के कारण प्रदर्शन को गंभीर रूप से खराब कर सकता है, लेकिन इन समस्याओं को कम करने के लिए सरल इविक्शन पॉलिसी समायोजन प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र TRACE प्रस्तुत करता है, जो एक संदर्भ-मुक्त (reference-free) ढांचा है जो टूल-ऑगमेंटेड LLMs के बहु-आयामी तर्क पथों (reasoning trajectories) को कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से मूल्यांकन करने के लिए एक साक्ष्य बैंक (evidence bank) का लाभ उठाता है, जो पारंपरिक उत्तर-मिलान मेट्रिक्स और ग्राउंड-ट्रुथ एनोटेशन की उच्च लागत की सीमाओं को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र PRISM का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो fMRI संकेतों को एक संरचित टेक्स्ट स्पेस में प्रोजेक्ट करता है और तंत्रिका गतिविधि की संरचनात्मक प्रकृति के साथ बेहतर संरेखण प्राप्त करने के लिए एट्रीब्यूट-रिलेशनशिप सर्च के साथ ऑब्जेक्ट-सेंट्रिक डिफ्यूजन का उपयोग करके अत्याधुनिक विजुअल स्टिमुलस पुनर्निर्माण (visual stimulus reconstruction) को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र WAR-R1 प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का (lightweight) LLM पर आधारित एक व्याख्यात्मक (explainable) Web API अनुशंसा ढांचा है, जो अनुशंसा सटीकता में सुधार करने और पारदर्शी औचित्य प्रदान करने के लिए समान रूप से सिमेंटिक रीजनिंग, विशेष टोकन के माध्यम से अनुकूली परिवर्तनीय-कार्डिनैलिटी जनरेशन और सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) के साथ एक दो-चरणीय प्रशिक्षण प्रक्रिया का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र DTPQA प्रस्तुत करता है, जो एक दूरी-एनोटेटेड (distance-annotated) विजुअल क्वेश्चन अनस्वर्सिंग बेंचमार्क है जिसमें सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के डेटासेट शामिल हैं, जिसे विशेष रूप से विभिन्न वस्तु दूरियों के माध्यम से ट्रैफ़िक परिदृश्यों में विजन-लैंग्वेज मॉडल्स की धारणा क्षमताओं की मजबूती का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र एक समस्या-उन्मुख वर्गीकरण प्रस्तावित करता है जो बीस से अधिक टाइम सीरीज़ विसंगति पहचान (टाइम सीरीज़ एनोमली डिटेक्शन) मेट्रिक्स को उनकी विशिष्ट मूल्यांकन चुनौतियों के आधार पर छह आयामों में वर्गीकृत करता है, जो व्यापक प्रयोगों के माध्यम से यह प्रकट करता है कि मेट्रिक की उपयुक्तता स्वाभाविक रूप से कार्य-निर्भर है और स्कोर मुद्रास्फीति से बचने तथा सुदृढ़ बेंचमार्किंग सुनिश्चित करने के लिए संदर्भ-जागरूक पद्धतियों की आवश्यकता पर बल देता है।
यह शोध पत्र औसत जटिलता (averaging complexity) की अवधारणा प्रस्तुत करता है ताकि सैद्धांतिक रूप से यह प्रदर्शित किया जा सके कि मशीन लर्निंग मॉडलों में अनुमानित समरूपता (approximate symmetry) प्राप्त करना सटीक समरूपता (exact symmetry) को लागू करने की तुलना में तेजी से (exponentially) आसान है, जिससे व्यवहार में अनुमानित समरूपता के प्रति अनुभवजन्य प्राथमिकता को एक औपचारिक औचित्य प्रदान किया जा सके।
यह शोध पत्र PolyBench प्रस्तुत करता है, जो संरचित ज्ञान के साथ संवर्धित 125,0{00} से अधिक पॉलीमर डिज़ाइन कार्यों का एक बड़े पैमाने का बेंचमार्क डेटासेट है, और यह प्रदर्शित करता है कि एक नवीन ज्ञान-संवर्धित तर्क आसवन (knowledge-augmented reasoning distillation) विधि के साथ प्रशिक्षित छोटे भाषा मॉडल, पॉलीमर डिज़ाइन के बारे में तर्क करने में समान आकार के मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं और फ्रंटियर LLMs के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।
यह शोध पत्र OPT-Engine प्रस्तुत करता है, जो ऑप्टिमाइज़ेशन मॉडलिंग कार्यों पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के मूल्यांकन के लिए एक स्केलेबल बेंचमार्क फ्रेमवर्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान प्रतिमान जटिलता बढ़ने के साथ मजबूती बनाए रखने में संघर्ष करते हैं और सॉल्वर-एकीकृत तर्क (solver-integrated reasoning) के लिए स्वचालित बाधा निर्माण (automated constraint formulation) को प्राथमिक बाधा के रूप में पहचानता है।
यह शोध पत्र PaAno को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का पैच-आधारित प्रतिनिधित्व शिक्षण (representation learning) तरीका है जो भारी ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर की तुलना में कम्प्यूटेशनल दक्षता बनाए रखते हुए, टाइम-सीरीज विसंगति का पता लगाने (anomaly detection) में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए 1D कनवल्शन और ट्रिपलेट एवं प्रीटेक्स्ट लॉस के संयोजन का उपयोग करता है।