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यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो मल्टी-मोडल शहरी भूमि उपयोग अनुमान की सटीकता और व्याख्यात्मकता में सुधार करने के लिए हेटेरोजेनियस ग्राफ न्यूरल नेटवर्क को पोस्ट-हॉक एक्सप्लेनेबल एआई तकनीकों के साथ एकीकृत करता है, जिससे डेटा-संचालित शहर नियोजन और नीति-निर्माण में सहायता मिलती है।
यह शोध पत्र एक गोल-कंडीशन्ड डिसीजन ट्रांसफॉर्मर (Goal-Conditioned Decision Transformer) प्रस्तुत करता है जो जटिल, मल्टी-गोल रोबोटिक्स कार्यों को स्पार्स रिवॉर्ड्स (sparse rewards) के साथ कुशलतापूर्वक हल करने के लिए पूर्व-संग्रहित ऑफलाइन डेटा का लाभ उठाता है, जो फ्रैंका एमिका पांडा (Franka Emika Panda) प्लेटफॉर्म पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट ऑनलाइन बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र UNCOM को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ज़ीरो-शॉट हाइब्रिड फ्रेमवर्क है जो विविध घरेलू वातावरणों में टेबलटॉप रोबोटों के लिए बिना किसी कार्य-विशिष्ट प्रशिक्षण के सुदृढ़, व्याख्या योग्य कमांड समझ को सक्षम करने के लिए स्पीच, जेस्चर और सीन कॉन्टेक्स्ट को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र TCGA डेटा का उपयोग करके मल्टीमॉडल कैंसर मॉडलिंग के लिए एक एम्बेडिंग-केंद्रित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ज़ीरो-शॉट फाउंडेशन मॉडल एम्बेडिंग्स—विशेष रूप से पैथोलॉजी रिपोर्ट टेक्स्ट को एकीकृत करने पर—पर प्रशिक्षित शास्त्रीय मशीन लर्निंग मॉडल, मतिभ्रम (hallucination) जैसी समस्याओं को प्रभावी ढंग से कम करते हुए यूनिमोडल बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह सर्वेक्षण पारंपरिक समय श्रृंखला विश्लेषण (Time Series Analysis) से एलएलएम (LLM) युग में समय श्रृंखला प्रश्नोत्तर (Time Series Question Answering) तक के विकास का अन्वेषण करता है, जो भाषा मॉडलों और टेम्पोरल डेटा के बीच के अंतर को पाटने के लिए एक वर्गीकरण (taxonomy) और तीन संरेखण प्रतिमानों (alignment paradigms) का प्रस्ताव करता है और भविष्य की अनुसंधान दिशाओं को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र फैक्टर्ड क्लासिफायर-फ्री गाइडेंस (FCFG) प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-अज्ञेय तकनीक है जो एक कॉज़ल ग्राफ का अनुसरण करके डिफ्यूजन-आधारित काउंटरफैक्चुअल जनरेशन में एट्रिब्यूट-वार नियंत्रण को सक्षम बनाता है, जिससे स्प्यूरियस परिवर्तनों को काफी कम किया जाता है और अनुमानित काउंटरफैक्चुअल्स की एक्सियोमैटिक साउंडनेस और रिवर्सिबिलिटी में सुधार होता है।
यह शोध पत्र न्यूरल नेटवर्क लॉस लैंडस्केप्स में "चैनल्स टू इन्फिनिटी" (अनंत की ओर जाने वाले मार्ग) की पहचान और लक्षण वर्णन करता है जहाँ अनुकूलन एल्गोरिदम उन अर्ध-सपाट क्षेत्रों में अभिसरित होते हैं जहाँ भार (weights) विचलन करते हैं और स्पर्शोन्मुख रूप से गेटेड लीनियर यूनिट्स को लागू करते हैं, जो पूरी तरह से जुड़े हुए परतों (fully connected layers) की एक आश्चर्यजनक कम्प्यूटेशनल क्षमता को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र VIDEE को प्रस्तुत करता है, जो एक मानव-एजेंट सहयोगात्मक प्रणाली है जो प्रवेश स्तर के विश्लेषकों को अपघटन (decomposition), निष्पादन (execution) और मूल्यांकन (evaluation) के तीन-चरणीय वर्कफ़्लो के माध्यम से उन्नत टेक्स्ट एनालिटिक्स करने में सक्षम बनाती है, और विशेषज्ञता के विभिन्न स्तरों पर इसकी प्रभावशीलता और उपयोगिता का प्रदर्शन करती है।
यह शोध पत्र MaPPO को प्रस्तुत करता है, जो एक प्राथमिकता अनुकूलन (preference optimization) विधि है जो पूर्व रिवॉर्ड ज्ञान को मैक्सिमम अ पोस्टीरियर (Maximum a Posteriori) उद्देश्य में शामिल करके DPO जैसे मौजूदा दृष्टिकोणों का सामान्यीकरण करती है, जिससे बिना किसी हाइपरपैरामीटर को जोड़े या दक्षता से समझौता किए विभिन्न बेंचमार्क पर LLM संरेखण (alignment) में सुधार होता है।
यह शोध पत्र ड्रग एसेट ड्यू डिलिजेंस (drug asset due diligence) के लिए एक LLM-आधारित एजेंट सिस्टम का परिचय और बेंचमार्किंग करता है जो अनस्ट्रक्चर्ड VC मेमो को एक स्ट्रक्चर्ड इवैल्यूएशन कॉर्पस में परिवर्तित करता है, जिससे प्रतिस्पर्धी खोज (competitor discovery) में 83% रिकॉल प्राप्त होता है और विश्लेषक टर्नअराउंड समय 2.5 दिनों से घटकर लगभग 3 घंटे हो जाता है।