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यह शोध पत्र TRACE प्रस्तुत करता है, जो पर्यटन संवादात्मक अनुशंसा प्रणालियों (टूरिज्म कन्वर्सेशनल रिकमेंडर सिस्टम्स) के लिए एक व्यापक डेटासेट और मूल्यांकन ढांचा है, जो 10,000 बहु-चरणीय संवादों में अनुशंसा सटीकता, समीक्षाओं से सत्यापन योग्य उद्धरण साक्ष्य और उपयोगकर्ता अस्वीकार से अनुकूलनशील रिकवरी का संयुक्त रूप से आकलन करके विश्वसनीयता के महत्वपूर्ण अंतर को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि सिंगल-चैनल स्पीकर दूरी का अनुमान (speaker distance estimation) रूम इम्पल्स रिस्पॉन्स के विभिन्न घटकों पर किस प्रकार निर्भर करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ अनकैलिब्रेटेड परिदृश्यों में प्रारंभिक परावर्तन (early reflections) सबसे अधिक सूचनात्मक संकेत होते हैं, वहीं टाइम कैलिब्रेशन मॉडल को केवल प्रोपेगेशन डिले (propagation delay) पर निर्भर रहकर सेंटीमीटर-स्तर की सटीकता प्राप्त करने की अनुमति देता है।
यह शोध पत्र DRIP-R को प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क है जिसे वास्तविक दुनिया के उन परिदृश्यों पर उनके प्रदर्शन का व्यवस्थित रूप से परीक्षण करके रिटेल डोमेन में LLM-आधारित एजेंटों की निर्णय लेने और तर्क करने की क्षमताओं का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो अंतर्निहित नीतिगत अस्पष्टताओं द्वारा अभिलक्षित हैं जहाँ कोई एक सही समाधान मौजूद नहीं है।
फ्लक्सियन (Fluxion) एक हाइब्रिड स्पार्स अटेंशन फ्रेमवर्क है जो आउटपुट-अवेयर KV बजटिंग, हेड-विशिष्ट स्पार्स कॉन्फ़िगरेशन और क्रॉस-डिवाइस समन्वित निष्पादन को सह-डिज़ाइन करके लंबी-संदर्भ (long-context) इन्फरेंस में उच्च सटीकता और महत्वपूर्ण गति प्राप्त करता है ताकि CPU-रेसिडेंट KV कैश की सीमाओं को दूर किया जा सके।
यह अध्ययन बड़े पैमाने पर प्रमाण प्रदान करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के व्यापक उपयोग से लाखों वैज्ञानिक शोध पत्रों में अस्तित्वहीन संदर्भों (non-existent citations) में भारी वृद्धि हुई है, जो वर्तमान संपादकीय सुरक्षा उपायों की तुलना में अधिक तीव्र है और ज्ञान उत्पादन की विश्वसनीयता एवं समानता के लिए खतरा पैदा कर रही है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि क्यूरेटेड सिंथेटिक डेटा पर पुनरावर्ती पुन: प्रशिक्षण (recursive retraining) के कारण होने वाले मॉडल कोलैप्स को बहुलवादी प्राथमिकताओं (pluralistic preferences) को नियोजित करके सैद्धांतिक रूप से रोका जा सकता है, जो मॉडल को एक स्थिर, विविध वितरण की ओर अभिसरित होने के लिए निर्देशित करता है जो एक भारित नैश बारगेनिंग समाधान (weighted Nash bargaining solution) को संतुष्ट करता है।
यह शोध पत्र ड्रिफ्टिंग फील्ड पॉलिसी (DFP) का प्रस्ताव करता है, जो एक नॉन-ODE वन-स्टेप जनरेटिव पॉलिसी है जो रोबोटिक मैनिपुलेशन कार्यों पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक्शन-वैल्यू एसेंट (action-value ascent) को स्कोर-मैचिंग ट्रस्ट रीजन्स (score-matching trust regions) के साथ संयोजित करते हुए अपडेट्स को रिवर्स-KL वासेरस्टीन-2 ग्रेडिएंट फ्लो (reverse-KL Wasserstein-2 gradient flows) के रूप में फ्रेम करता है।
यह शोध पत्र ITM 2.0 को प्रस्तुत करता है, जो एक मशीन लर्निंग सिस्टम है जो गायब पहचानकर्ताओं (missing identifiers) के बावजूद फुल ट्रकलोड शिपमेंट को ट्रकों से मिलाने की महत्वपूर्ण चुनौती को हल करने के लिए Uber H3 स्थानिक इंडेक्सिंग (spatial indexing) और LightGBM का लाभ उठाता है, जिससे उत्पादन वातावरण में महत्वपूर्ण सटीकता लाभ और दोगुना कवरेज प्राप्त हुआ है।
यह शोध पत्र निरंतर डोमेन (continuous domains) के लिए एक नवीन ऑनलाइन लक्ष्य पहचान पद्धति प्रस्तावित करता है जो प्रक्षेप पथों (trajectories) को कुशलतापूर्वक एनकोड और तुलना करने के लिए पाथ सिग्नेचर (path signatures) का लाभ उठाता है, जो अत्याधुनिक दृष्टिकोणों की तुलना में बेहतर भविष्य कहने वाली सटीकता और नियोजन दक्षता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र टार्गेट-असाइनमेंट और पाथफाइंडिंग (TAPF) समस्या के लिए एक स्केलेबल, पुनरावृत्ति आधारित ढांचा प्रस्तावित करता है जो तेज़ उप-इष्टतम (suboptimal) MAPF सॉल्वर और फीडबैक-संचालित पुनर्नियुक्ति का लाभ उठाकर टार्गेट असाइनमेंट को पाथफाइंडिंग से अलग करता है, जिससे पारंपरिक कॉन्फ्लिक्ट-बेस्ड सर्च दृष्टिकोणों की स्केलेबिलिटी सीमाओं को पार करते हुए उच्च समाधान गुणवत्ता बनाए रखी जा सकती है।