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यह शोध पत्र SQSD को प्रस्तुत करता है, जो यह विश्लेषण करके कि कैसे व्यक्तिगत सौहार्दपूर्ण नमूने (benign samples) पैरामीटर ड्रिफ्ट को खतरनाक-संरेखित दिशाओं की ओर संचयी रूप से संचालित करते हैं, विविध मॉडलों और आर्किटेक्चरों में नमूना-स्तरीय सुरक्षा जोखिमों को परिमाणित करने के लिए LLM फाइन-ट्यूनिंग में एक विधि प्रदान करता है, जिससे उच्च-जोखिम वाले प्रशिक्षण डेटा की पहचान संभव हो पाती है।
यह योगदान एक नवीन कतार-सिद्धांत (queuing-theoretic) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो LLM इन्फरेंस के लिए कठोर स्थिरता स्थितियों को प्राप्त करने हेतु कम्प्यूटेशनल और GPU मेमोरी बाधाओं दोनों को एकीकृत करता है, सटीक क्लस्टर-आकार निर्धारण सक्षम करता है, और 10% से कम के विचलन के साथ वास्तविक दुनिया के प्रयोगों के माध्यम से मान्य है।
यह शोध पत्र रेफरेंस-बेस्ड कैटेगरी डिस्कवरी (RefCD) का प्रस्ताव करता है, जो एक अनसुपरवाइज्ड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो अनुमानित वस्तुओं और अनलेबल संदर्भ छवियों के बीच फीचर समानता का लाभ उठाकर श्रेणी-विशिष्ट फीचर्स के सीखने को निर्देशित करता है ताकि बिना किसी मैनुअल एनोटेशन के श्रेणी-जागरूक डिटेक्शन प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र \textsc{CoREB} प्रस्तुत करता है, जो एक कंटैमिनेशन-लिमिटेड (contamination-limited), मल्टीटास्क बेंचमार्क और एक फाइन-ट्यून्ड रीरैंकर है जिसे पूर्ण कोड सर्च पाइपलाइन का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि मौजूदा मॉडल वास्तविक लघु क्वेरीज़ के साथ संघर्ष करते हैं और केवल उनका विशिष्ट रीरैंकर ही टेक्स्ट-टू-कोड, कोड-टू-टेक्स्ट, और कोड-टू-कोड कार्यों में निरंतर सुधार प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक अमेरिकी अनुसंधान संस्थान के अनुदैर्ध्य परिनियोजन डेटा का विश्लेषण करके और 19 डिज़ाइन दिशानिर्देशों को व्युत्पन्न एवं मान्य करके, तथा भविष्य में सिस्टम विचार-मंथन में उनके अनुप्रयोग को सुगम बनाने के लिए एक उपकरण के साथ, वयस्क शिक्षार्थियों के लिए एआई शैक्षिक प्रौद्योगिकी डिज़ाइन में मौजूद अंतराल को संबोधित करता है।
यह योगदान एक कम्प्यूटेशनल मॉडल प्रस्तुत करता है जो जैज़ हार्मोनिक प्रोग्रेशन के संक्षिप्त, जनरेटिव स्पष्टीकरणों को खोजने के लिए ई-ग्राफ (e-graphs) पर लाइब्रेरी लर्निंग का लाभ उठाता है, जिसका लक्ष्य हार्मनी लाइब्रेरीज़ और प्रोग्राम रिफैक्टरिंग के संयुक्त अनुकूलन के माध्यम से संरचित संगीत पैटर्न को आत्मसात करने की मानवीय प्रक्रिया को पकड़ना है।
यह शोधपत्र AuditRepairBench प्रस्तुत करता है, जो एक बड़े पैमाने का युग्मित-निष्पादन ट्रेस संग्रह (paired-execution trace corpus) और एक मॉड्यूलर स्क्रीनिंग आर्किटेक्चर है जिसे इवैल्यूएटर-चैनल कपलिंग के कारण एजेंट-रिपेयर लीडरबोर्ड में रैंकिंग अस्थिरता का पता लगाने और उसे कम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रदर्शित करता है कि लक्षित, कम लागत वाले ब्लाइंडिंग पैच रैंडम या जेनेरिक रिट्रेनिंग दृष्टिकोणों की तुलना में रैंक विस्थापन को काफी कम कर देते हैं।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि अंकगणितीय परिपथों (arithmetic circuits) और औसत हार्ड अटेंशन (average hard attention) से सुसज्जित ट्रांसफार्मर एनकोडर, वास्तविक, परिमेय और मध्यवर्ती रिंगों पर अनबाउंडेड जोड़ (unbounded addition), बाइनरी गुणन (binary multiplication) और साइन गेट्स (sign gates) वाले कॉन्स्टेंट-डेप्थ अंकगणितीय परिपथों का अनुकरण करने की कम्प्यूटेशनल शक्ति रखते हैं।
FaithfulFaces टेक्स्ट-टू-वीडियो जनरेशन के लिए एक नवीन फ्रेमवर्क है जो एक पोज़-शेयर्ड आइडेंटिटी अलाइनर और एक क्यूरेटेड विविध डेटासेट को पेश करके जटिल गतिशील दृश्यों में पहचान विरूपण (identity distortion) को संबोधित करता है ताकि बड़े पोज़ बदलावों और अवरोधों (occlusions) के बावजूद मजबूत चेहरे की पहचान निरंतरता बनाए रखी जा सके।
यह योगदान नॉलेज-फ्री कोरिलेटेड एग्रीमेंट (KFCA) को पेश करता है, जो फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक पूर्णतः सत्यनिष्ठ प्रोत्साहन तंत्र है जो ग्राउंड ट्रुथ या वितरण संबंधी ज्ञान की आवश्यकता के बिना क्लाइंट योगदान को पुरस्कृत करता है, और साथ ही प्रभावी ढंग से लेबल-फ्लिपिंग कमजोरियों को संबोधित करता है और LLM एडेप्टर ट्यूनिंग और PCB निरीक्षण जैसे वास्तविक अनुप्रयोगों में इसकी दक्षता प्रदर्शित करता है।