24831 पेपर
यह शोध पत्र सामूहिक क्वांटम प्रसंस्करण के लिए एक कैविटी-एन्हांस्ड ऑप्टिकल आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है जो सेंटीमीटर-स्केल कैविटी में ऑर्डर-वनिटी कंडिशनल फेजेस के साथ यूनिवर्सल गेट सेट्स प्राप्त करने के लिए पोलराइजेशन-एनकोडेड क्यूबिट्स और ट्यूनेबल नॉनलीनर इंटरैक्शन का उपयोग करता है, जिससे अत्यधिक नॉनलीनर गुणांकों या अल्ट्रा-स्टेबल लेजर स्थितियों की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
यह शोध पत्र पॉलीनोमियल ज़ोनोटोप्स और एक पॉलीनोमियल-आधारित मॉडल का उपयोग करके प्रोसेस वेरिएशन्स के तहत एनालॉग न्यूरल नेटवर्क के लिए एक औपचारिक सत्यापन दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो मोंटे कार्लो सिमुलेशन पर निर्भर हुए बिना, 99% वेरिएशन सैंपल्स को सटीक रूप से समाहित करते हुए सत्यापन समय को दिनों से घटाकर सेकंडों में महत्वपूर्ण रूप से कम कर देता है।
यह शोध पत्र ASIA को प्रस्तुत करता है, जो एक स्वायत्त एजेंट फ्रेमवर्क है जो केवल साधारण अंग्रेजी समस्या विवरणों के आधार पर मॉडल चयन से लेकर प्रशिक्षण और मूल्यांकन तक की एंड-टू-एंड सिस्टम आइडेंटिफिकेशन प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे विशेषज्ञ परीक्षण-और-त्रुटि (ट्रायल-एंड-एरर) पर निर्भरता कम होती है और साथ ही पारदर्शिता एवं पुनरुत्पादकता (रिप्रोड्यूसिबिलिटी) में चुनौतियों को रेखांकित किया जाता है।
यह शोध पत्र DeepRefine प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) आधारित ढांचा है जो एजेंट द्वारा संकलित ज्ञान आधारों (knowledge bases) के अपूर्णता, त्रुटिपूर्णता और पुनरावृत्ति को समाप्त करने के लिए उन्हें पुनरावृत्ति रूप से निदान और परिष्कृत करता है, जिससे बिना किसी स्वर्ण-मानक संदर्भ (gold-standard references) की आवश्यकता के, पुनर्प्राप्ति निष्ठा (retrieval fidelity) और डाउनस्ट्रीम कार्य प्रदर्शन में वृद्धि होती है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि मल्टी-लेयर अटेंटिव प्रोबिंग रणनीतियाँ बायोअकूस्टिक बेंचमार्क में मानक फिक्स्ड, सिंगल-लेयर लीनियर प्रोब्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती हैं, जो यह दर्शाता है कि वर्तमान मूल्यांकन विधियाँ ऑडियो रिप्रेजेंटेशन मॉडल्स की वास्तविक गुणवत्ता को कम आंक सकती हैं।
यह शोध पत्र लॉन्ग-टेल्ड रिकग्निशन (long-tailed recognition) के लिए एक नवीन मल्टी-मोडल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो क्लास इम्बैलेंस (class imbalance) को दूर करने और मौजूदा सिंगल-मोडल विधियों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए कॉन्फिडेंस-गाइडेड वेट्स (confidence-guided weights) का उपयोग करके विषम डेटा स्रोतों को गतिशील रूप से फ्यूज करता है।
यह शोधपत्र "Slash" का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त विधि है जो "अटेंशन सिंक" (attention sink) का मुकाबला करने के लिए अटेंशन को पुनर्वितरित करके और मॉडल की ग्राफ टोपोलॉजी को पुनर्गठित करने की अंतर्निहित क्षमता को बढ़ाकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में ग्राफ तर्क (graph reasoning) को बेहतर बनाता है, जिससे भाषा प्रसंस्करण पूर्वाग्रहों और संरचनात्मक समझ के बीच के संघर्ष को दूर किया जा सके।
यह व्यवस्थित द्विदिश साहित्य समीक्षा (2020-2025) दोनों दिशाओं में पांच वास्तुशिल्प परतों (architectural layers) में एआई (AI) और डीएलटी (DLT) के अभिसरण का विश्लेषण करती है, जो यह प्रकट करती है कि वर्तमान शोध विशिष्ट परतों पर संकीर्ण रूप से केंद्रित है, इसमें उत्पादन-स्तर के सत्यापन का अभाव है, और स्केलेबिलिटी एवं इंटरऑपरेबिलिटी की मौलिक चुनौतियों को संबोधित करने के लिए क्रॉस-लेयर सह-डिजाइन की आवश्यकता है।
यह शोध पत्र U-सांख्यिकी (U-statistics) और कर्नेल-आधारित मेट्रिक्स का उपयोग करते हुए एक कठोर सांख्यिकीय ढांचे को प्रस्तुत करता है जो एक एआई एजेंट की मूल क्षमताओं और उसकी निष्पादन सुदृढ़ता (execution robustness) के बीच अंतर करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि उच्च-जोखिम वाले वातावरण में विश्वसनीयता संबंधी समस्याओं की पहचान करने के लिए प्रक्षेपवक्र-स्तरीय निरंतरता (trajectory-level consistency) माप पारंपरिक pass@1 दरों की तुलना में बेहतर नैदानिक संवेदनशीलता प्रदान करते हैं।
यह शोध पत्र इनफिनिट मास्क डिफ्यूजन मॉडल (IMDM) का प्रस्ताव करता है, जो मानक मास्कड डिफ्यूजन मॉडल्स की सैद्धांतिक फैक्टराइजेशन एरर बाउंड को दूर करने के लिए एक स्टोकेस्टिक इनफिनिट-स्टेट मास्क का उपयोग करता है, जिससे प्रभावी फ्यू-स्टेप डिस्टिलेशन और फ्यू-स्टेप टेक्स्ट जनरेशन कार्यों में बेहतर प्रदर्शन सक्षम होता है।