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यह शोध पत्र CTQWformer का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो वैश्विक संरचनात्मक निर्भरताओं और गतिशील सूचना प्रसार दोनों को कैप्चर करने के लिए निरंतर-समय क्वांटम वॉक्स (continuous-time quantum walks) को ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के साथ एकीकृत करता है, जिससे मौजूदा GNN और ग्राफ कर्नेल विधियों की तुलना में ग्राफ वर्गीकरण कार्यों में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र स्पेक्ट्रल ट्रांसफॉर्मर न्यूरल प्रोसेसिस (STNPs) को प्रस्तुत करता है, जो ट्रांसफॉर्मर न्यूरल प्रोसेसिस का एक आवृत्ति-जागरूक विस्तार है जो स्पेक्ट्रल-मिक्सचर-कर्नेल बायस को इंजेक्ट करने के लिए एक स्पेक्ट्रल एग्रीगेटर को शामिल करता है, जिससे समय श्रृंखला, स्थानिक और छवि अनुप्रयोगों में आवधिक और अर्ध-आवधिक डेटा की मॉडलिंग में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) अपने हिडन स्टेट्स (hidden states) में एक मजबूत आंतरिक "हिडन एरर अवेयरनेस" (hidden error awareness) रखते हैं जिसे पहचाना जा सकता है, यह डायग्नोस्टिक सिग्नल मौलिक रूप से गैर-कारण (non-causal) है और विभिन्न इंटरवेंशन तकनीकों के माध्यम से तर्क संबंधी त्रुटियों को सुधारने के लिए इसका लाभ नहीं उठाया जा सकता है।
यह शोध पत्र "स्वार्म-अटैक" (swarm-attack) का परिचय देता है, जो एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है और यह प्रदर्शित करता है कि एक परिष्कृत सिस्टम स्कैफोल्ड के माध्यम से समन्वित कई हल्के, कमोडिटी एलएलएम (LLM) एजेंट, फ्रंटियर मॉडल्स के सुरक्षा गार्डरेल्स को प्रभावी ढंग से बायपास करने और लगभग शून्य लागत पर सॉफ्टवेयर कमजोरियों को खोजने में सक्षम हैं, और यह तर्क देता है कि एआई (AI) सुरक्षा नीति को व्यक्तिगत मॉडलों के बजाय इन सिस्टम आर्किटेक्चर को लक्षित करना चाहिए।
यह शोध पत्र EpiGraph प्रस्तुत करता है, जो 48,000 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित (peer-reviewed) शोध पत्रों और नैदानिक संसाधनों के साथ एकीकृत एक बड़े पैमाने का एपिलेप्सी (मिर्गी) नॉलेज ग्राफ है, और साथ ही EpiBench बेंचमार्क भी प्रस्तुत करता है, यह प्रदर्शित करने के लिए कि जब बड़े भाषा मॉडलों (large language models) को संवर्धित करने के लिए उपयोग किया जाता है, तो संरचित ज्ञान एपिलेप्सी में साक्ष्य-गहन नैदानिक तर्क और निर्णय लेने की प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
WindINR एक लेटेंट-स्टेट इम्प्लिसिट न्यूरल रिप्रेजेंटेशन फ्रेमवर्क है जो पूरे नेटवर्क को पुन: प्रशिक्षित करने के बजाय केवल एक कॉम्पैक्ट लेटेंट स्टेट को अपडेट करके जटिल स्थलाकृति में तेज़, निरंतर उच्च-रिज़ॉल्यूशन विंड क्वेरीज़ और विरल-अवलोकन सुधारों को सक्षम बनाता है, जिससे पूर्ण-नेटवर्क फाइन-ट्यूनिंग की तुलना में महत्वपूर्ण गति प्राप्त होती है।
यह अध्ययन उच्च-जोखिम वाले वातावरण में एआई-सहायता प्राप्त सुरक्षा संचालन को नियंत्रित करने के लिए एक डिज़ाइन साइंस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जिसमें स्वचालन को स्केल करने से पहले जवाबदेही, गोपनीयता और ऑडिटेबिलिटी सुनिश्चित करने के लिए एआई योजना को निष्पादन से अलग करने हेतु एक KQL-आधारित क्वेरी-ब्रोकर आर्टिफैक्ट का उपयोग किया गया है।
यह शोध पत्र SmartEval को प्रस्तुत करता है, जो 9,000 LLM-जनित सॉलिडिटी (Solidity) अनुबंधों के एक संग्रह, एक पांच-आयामी मूल्यांकन मानदंड और एक प्रमाणित पाइपलाइन से युक्त एक व्यापक बेंचमार्क है, जो विशिष्ट विफलता मोड को प्रकट करता है और यह प्रदर्शित करता है कि LLM-जनित अनुबंध कार्यात्मक अनुपालन में ग्राउंड-ट्रुथ कार्यान्वयन से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं।
यह शोध पत्र एक विषम एज-क्लाउड निरंतरता (edge-cloud continuum) में अनुकूली DNN विभाजन और ऑफलोडिंग के लिए एक ढांचे का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो रनटाइम स्थितियों के अनुसार गतिशील रूप से समायोजित होता है, जो एक भौतिक टेस्टबेड पर स्थिर बेसलाइन की तुलना में ऊर्जा खपत और विलंबता में महत्वपूर्ण कमी प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र "वर्कस्पेस ऑप्टिमाइज़ेशन" (workspace optimization) को पेश करता है, जो एजेंट के वेट्स (weights) के बजाय उसके स्ट्रक्चर्ड एक्सटर्नल सबस्ट्रेट (structured external substrate) को विकसित करने वाला एक ट्रेनिंग प्रतिमान (training paradigm) है, और ड्रीमटीम (DreamTeam) के माध्यम से इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है, जो एक मल्टी-एजेंट सिस्टम है जिसने कम एक्शन का उपयोग करते हुए ARC-AGI-3 बेंचमार्क पर 38.4% का नया स्टेट-ऑफ-द-आर्ट स्कोर हासिल किया है।