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यह शोध पत्र 'सिमेंटिक सॉफ्टमैक्स' (Semantic Softmax) को प्रस्तुत करता है, जो एक इन्फरेंस-टाइम विधि है जो ज़ीरो-शॉट LLM वर्गीकरण में 'रीनॉर्मलाइज़ेशन बायस' (Renormalization Bias) और उसके परिणामस्वरूप होने वाले "साइलेंट वोट" (Silent Vote) को कम करने के लिए सिमेंटिक पड़ोस से स्कोर को एकत्रित करती है, जिससे कई बेंचमार्क पर मॉडल के कैलिब्रेशन और विभेदक प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र TIDES का प्रस्ताव करता है, जो एक चयनात्मक स्टेट स्पेस मॉडल वेरिएंट है जो नेटिव इरेगुलर टाइम सीरीज़ हैंडलिंग के लिए समय विविक्तीकरण (टाइम डिस्क्रीटाइजेशन) के भौतिक अर्थ को सुरक्षित रखते हुए, इनपुट-डिपेंडेंस को स्टेप साइज से स्टेट मैट्रिक्स की ओर स्थानांतरित करके उच्च प्रति-टोकन एक्सप्रेसिविटी बनाए रखता है, जिससे टाइम-सीरीज़ बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक सीक्वेंशियल फॉरवर्ड फ्लोटिंग सिलेक्शन (SFFS) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो भूस्खलन विभाजन (landslide segmentation) के लिए मल्टी-स्पेक्ट्रल और टोपोग्राफिक डेटा से एक संक्षिप्त, उच्च-प्रदर्शन वाले 8-चैनल उपसमूह की पहचान करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि व्यवस्थित फीचर चयन पारंपरिक दृष्टिकोणों की तुलना में कम्प्यूटेशनल ओवरहेड को कम करके और भौतिक व्याख्यात्मकता को बढ़ाकर बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र प्रिमल-डुअल गाइडेड डिकोडिंग (Primal-Dual Guided Decoding) प्रस्तुत करता है, जो एक रिट्रेनिंग-मुक्त इन्फरेंस-टाइम विधि है जो ऑनलाइन लैग्रेंजियन मल्टीप्लायर्स के माध्यम से टोकन लॉजिट्स को अनुकूल रूप से समायोजित करके डिस्क्रीट डिफ्यूजन मॉडल्स पर वैश्विक बाधाओं को लागू करती है, जिससे टेक्स्ट, मॉलिक्यूलर और म्यूजिक डोमेन में जनरेशन की गुणवत्ता को बनाए रखते हुए विविध बाधाओं को संतुष्ट किया जा सकता है।
यह शोध पत्र LEVI को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स इवोल्यूशनरी सर्च फ्रेमवर्क है जो बेहतर समाधान विविधता, इंटेलिजेंट म्यूटेशन रूटिंग और कुशल प्रॉक्सी बेंचमार्क का लाभ उठाकर सिस्टम रिसर्च और प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन में बड़े LLMs पर आधारित मौजूदा तरीकों की तुलना में काफी कम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता है।
WISTERIA इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के लिए एक कमजोर रूप से पर्यवेक्षित (weakly supervised) प्रतिनिधित्व शिक्षण ढांचा है जो नैदानिक लेबल को स्टोकेस्टिक अवलोकनों के रूप में मॉडल करके और विषम पर्यवेक्षण संकेतों को स्पष्ट रूप से शोर-मुक्त करने के लिए मल्टी-व्यू निरंतरता लागू करके भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन और क्रॉस-संस्थागत सामान्यीकरण में सुधार करता है।
UTS at PsyDefDetect सिस्टम ने प्रॉम्प्ट-लेवल नियमों में एब्सेंस-बेस्ड रीजनिंग (absence-based reasoning) और एक मल्टी-एजेंट डेलिब्रेटिव काउंसिल का लाभ उठाकर मनोवैज्ञानिक रक्षा तंत्रों को वर्गीकृत करने में दूसरा स्थान प्राप्त किया, जिसे अल्पसंख्यक वर्गों के प्रति व्यवस्थित पूर्वाग्रहों को सुधारने के लिए फाइन-ट्यून्ड मॉडल्स के एक लक्षित ओवरराइड एन्सेम्बल द्वारा और अधिक उन्नत बनाया गया था।
यह शोध पत्र एक कंडिशन्ड लेटेंट डिफ्यूजन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो व्यक्तिगत रोग तर्क और सिम्युलेटेड हस्तक्षेप प्रक्षेपवक्रों को सक्षम करने के लिए स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारकों के डिजिटल ट्विन प्रॉक्सी के साथ मल्टी-ऑर्गन सेंसर डेटा के जनरेटिव मॉडल को एकीकृत करता है, जो यूके बायोबैंक डेटासेट पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदर्शित करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि Llama-3.3-70B-Instruct में डार्क ट्रायड (Dark Triad) लक्षणों को बढ़ाने के लिए स्पार्स ऑटोएनकोडर फीचर स्टीयरिंग (sparse autoencoder feature-steering) का उपयोग करने से रणनीतिक धोखे और संज्ञानात्मक सहानुभूति को अक्षुण्ण रखते हुए शोषणकारी और निष्ठुर व्यवहारों में चयनात्मक रूप से वृद्धि होती है, जो यह प्रकट करता है कि बड़े भाषा मॉडलों में असामाजिक प्रवृत्तियाँ एक एकीकृत संरचना के बजाय विच्छेदित (dissociable) कम्प्यूटेशनल पथों से बनी हैं।
EvoPref, ग्रेडिएंट-आधारित विधियों के प्रेफरेंस कोलैप्स (preference collapse) को दूर करने के लिए NSGA-II और LoRA एडेप्टर का उपयोग करते हुए एक मल्टी-ऑब्जेक्टिव इवोल्यूशनरी एल्गोरिदम पेश करता है, जो मानक बेंचमार्क पर प्रतिस्पर्धी गुणवत्ता बनाए रखते हुए काफी अधिक विविध LLM अलाइनमेंट प्राप्त करता है।