24509 पेपर
यह शोध पत्र तर्क देता है कि दृष्टिबाधित और अल्पदृष्टि वाले उपयोगकर्ताओं के लिए सहायक एजेंटों को सुलभता (accessibility) को एक परिधीय चिंता के बजाय एक मुख्य संरेखण (alignment) समस्या के रूप में मानना चाहिए, और वर्तमान दृष्टि-केंद्रित धारणाओं के कारण एजेंटिक एआई (agentic AI) में होने वाली व्यवस्थित विफलताओं को संबोधित करने के लिए एक नए डिज़ाइन पाइपलाइन का प्रस्ताव देता है।
HetScene एक विषमता-जागरूक (heterogeneity-aware), दो-चरणीय डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जो वस्तुओं को प्राथमिक और माध्यमिक श्रेणियों में विभाजित करके पहले एक स्थिर वैश्विक संरचनात्मक कंकाल स्थापित करने और फिर विस्तृत प्रासंगिक लेआउट को संश्लेषित करने के माध्यम से सघन इनडोर दृश्य निर्माण में सुधार करता है, जिससे जटिल स्थानिक निर्भरता और भौतिक संभाव्यता के मॉडलिंग में मौजूदा विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र OpenAaaS को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, वितरित एजेंट-एज़-ए-सर्विस फ्रेमवर्क है जो "कोड प्रवाहित होता है, डेटा स्थिर रहता है" के सिद्धांत का पालन करके मैटेरियल्स इंफॉर्मेटिक्स के लिए सुरक्षित, मल्टी-एजेंट सहयोग को सक्षम बनाता है, जिससे संस्थान डेटा संप्रभुता से समझौता किए बिना अलग-थलग डेटा और कम्प्यूटेशनल संसाधनों को एकीकृत कर सकते हैं।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि लो-रैंक प्री-ट्रेनिंग विधियाँ, फुल-रैंक ट्रेनिंग के समान वैलिडेशन परप्लेक्सिटी प्राप्त करने के बावजूद, ज्यामितीय और स्पेक्ट्रल रूप से भिन्न समाधानों पर अभिसरित होती हैं जिनके आंतरिक प्रतिनिधित्व और डाउनस्ट्रीम प्रदर्शन भिन्न होते हैं, जो केवल परप्लेक्सिटी से परे एक व्यापक मूल्यांकन ढांचे की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एक न्यूरोसिम्बोलिक दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो विभेदक फजी लॉजिक (differentiable fuzzy logic) को सेगमेंट एनीथिंग मॉडल (SAM) के साथ एकीकृत करता है ताकि कमजोर एनोटेशन और डोमेन प्रायर्स को निरंतर तार्किक बाधाओं (continuous logical constraints) के रूप में एकीकृत किया जा सके, जिससे उच्च गुणवत्ता वाले स्यूडो-लेबल्स उत्पन्न किए जा सकें जो पूर्णतः पर्यवेक्षित (fully supervised) बेसलाइनों से बेहतर अवस्था-सक्षम (state-of-the-art) कमजोर रूप से पर्यवेक्षित विभाजन प्रदर्शन को सक्षम करते हैं।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड SA-POMDP ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एन्सेम्बल-आधारित विश्वास अपडेट (ensemble-based belief updates) को एकीकृत करके माइन प्लानिंग को एक स्थिर, परिदृश्य-हेजिंग अभ्यास से एक अनुकूली क्रमिक निर्णय लेने वाली प्रक्रिया में परिवर्तित करता है, जिससे निरंतर और मिसस्पेसिफाइड (misspecified) भूवैज्ञानिक अनिश्चितताओं के तहत अपेक्षा-वास्तविकता अंतराल को काफी कम किया जाता है और वास्तविक शुद्ध वर्तमान मूल्य (net present value) में वृद्धि होती है।
यह शोध पत्र डायनेमिक कैनरी टोकन का उपयोग करने वाली एक नवीन तकनीक का प्रस्ताव करता है जो स्वचालित रूप से और सटीक रूप से यह पहचान सकता है कि कौन से वेब स्क्रेपर्स विशिष्ट लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को डेटा प्रदान करते हैं, जिससे वेबसाइट मालिकों को स्वैच्छिक कॉर्पोरेट खुलासों पर निर्भर रहे बिना अवांछित स्क्रैपिंग को बेहतर ढंग से नियंत्रित करने में सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि विशेषज्ञ-निर्मित शैक्षिक डेटा पर फाइन-ट्यून किए जाने पर, कॉम्पैक्ट 8B-पैरामीटर वाले LLMs, नियंत्रित कठिनाई और सुरक्षा के साथ बच्चों की अंग्रेजी पढ़ने की कहानियाँ उत्पन्न कर सकते हैं जो कठिनाई मेट्रिक्स पर GPT-4o और Llama 3.3 70B जैसे ज़ीरो-शॉट बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जबकि व्यापक शैक्षिक उपयोग के लिए लागत प्रभावी बने रहते हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि "ह्यूमन इन द लूप" (मानव प्रक्रिया में सम्मिलित) रूपक का अंधाधुंध उपयोग एआई निर्णय लेने की वास्तविकताओं को छिपाकर और सुरक्षा की एक झूठी भावना पैदा करके "ह्यूमनवॉशिंग" को सुगम बनाता है, जिससे पूर्वाग्रह, जवाबदेही और पारदर्शिता जैसे महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करने में विफलता होती है।
ScioMind एक संज्ञानात्मक रूप से आधारित मल्टी-एजेंट सिमुलेशन फ्रेमवर्क है जो मेमोरी-एंकरड बिलीफ अपडेट्स, पदानुक्रमित मेमोरी आर्किटेक्चर और डायनेमिक एजेंट प्रोफाइल्स को एकीकृत करके सामाजिक राय की गतिशीलता की व्यवहारिक यथार्थता को बढ़ाता है ताकि LLM-आधारित सिमुलेशन में विषम व्यक्तित्वों और स्थिर विश्वास प्रक्षेप पथों का बेहतर मॉडल बनाया जा सके।