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यह शोध पत्र तर्क देता है कि जैसे-जैसे एआई (AI) प्रणालियाँ अधिक एजेंटिक और सक्रिय होती जा रही हैं, उपयोगकर्ता की अंतःक्रिया नियमित संवाद से बदलकर आवश्यक निगरानी में परिवर्तित हो रही है, जिसके लिए विश्वास और मानवीय एजेंसी को बनाए रखने हेतु कार्यों, अनिश्चितताओं और समन्वय के अनुकूलित स्पष्टीकरणों की आवश्यकता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि जबकि ESM3 जैसे जैविक फाउंडेशन मॉडल को ड्यूल-यूज़ (दोहरे उपयोग वाले) जैव-जोखिमों को कम करने के लिए ईयू एआई एक्ट (EU AI Act) के तहत प्रणालीगत जोखिम वाले सामान्य-उद्देश्य वाले एआई मॉडल के रूप में विनियमित किया जाना चाहिए, वर्तमान विधान में अस्पष्टताओं का अर्थ है कि वे सार्थक रूप से कवर नहीं किए गए हैं, जिससे लेखक इस नियामक अंतराल को भरने के लिए विशिष्ट उपचार प्रस्तावित करते हैं।
TRIMMER वीडियो सारांशीकरण (वीडियो समराइजेशन) के लिए एक नवीन स्व-पर्यवेक्षित सुदृढीकरण शिक्षण (सेल्फ-सुपरवाइज्ड रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) ढांचा है जो महंगी मैनुअल एनोटेशन पर निर्भर हुए बिना अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एंट्रॉपी-आधारित पुरस्कार कार्यों और एक दो-चरणीय शिक्षण प्रक्रिया का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक क्लास-अवेयर एडेप्टिव डिफरेंशियल प्राइवेसी (CA-ADP) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक 3D CNN-BiLSTM आर्किटेक्चर के साथ एकीकृत है, जो औपचारिक गोपनीयता गारंटी प्राप्त करने के लिए मिनी-बैच क्लास संरचना के आधार पर शोर (noise) के स्तर को गतिशील रूप से समायोजित करता है और पारंपरिक यूनिफॉर्म नॉइज़ विधियों की तुलना में कई बेंचमार्क डेटासेट्स में फॉल डिटेक्शन प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र वर्ल्ड मॉडल्स (world models) के लिए एक कार्यात्मक वर्गीकरण (functional taxonomy) प्रस्तावित करता है जो भविष्यवाणी और नियंत्रण जैसे कार्यों के लिए विशिष्ट पर्याप्तता बाधाओं (sufficiency constraints) के आधार पर लेटेंट स्टेट डिज़ाइन्स (latent state designs) का मूल्यांकन करता है, और यह तर्क देता है कि एक प्रभावी वर्ल्ड मॉडल इस बात से परिभाषित होता है कि उसका स्टेट कंस्ट्रक्शन कार्य के साथ कितनी अच्छी तरह मेल खाता है, न कि सूचना संरक्षण को अधिकतम करने से।
यह शोध पत्र "रूट रसीद" (route receipt) का प्रस्ताव करता है, जो एक संक्षिप्त रनटाइम पारदर्शिता आर्टिफैक्ट है जो एआई प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए गए विशिष्ट रूटिंग निर्णयों (जैसे कि मॉडल संस्करण, टियर, या क्षेत्र) को प्रलेखित करता है, जिससे मालिकाना सिस्टम की आंतरिक कार्यप्रणाली को उजागर किए बिना उपयोगकर्ता के विश्वास और जवाबदेही को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोधपत्र MotionCache का प्रस्ताव करता है, जो एक मोशन-अवेयर कैशिंग फ्रेमवर्क है जो उच्च दृश्य गुणवत्ता बनाए रखते हुए ऑटोरिग्रेसिव वीडियो जनरेशन को महत्वपूर्ण रूप से तेज करने के लिए पिक्सेल-स्तरीय मोशन विशेषताओं के आधार पर डिनोइजिंग स्टेप फ्रीक्वेंसी को गतिशील रूप से समायोजित करता है।
यह शोध पत्र FEDIN का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन क्लिक-थ्रू रेट प्रेडिक्शन मॉडल है जो शोर वाले व्यवहार संबंधी डेटा से कम-एन्ट्रॉपी वाले आवधिक उपयोगकर्ता रुचि पैटर्न को अलग करने के लिए फ्रीक्वेंसी-डोमेन विश्लेषण और टार्गेट-अवेयर स्पेक्ट्रम फ़िल्टरिंग का लाभ उठाता है, जिससे यह अत्याधुनिक सीक्वेंशियल रिकमेंडेशन बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि कुछ बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) वैध मनोरंजन समाचारों के प्रति एक शैली-विशिष्ट संदेह प्रदर्शित करते हैं, और उन्हें शैलीगत विशेषताओं के बजाय इस विधा की ज्ञानमीमांसीय वैधता (एपिस्टेमिक लेजिटिमसी) के विरुद्ध पूर्वाग्रहों के कारण कठिन समाचारों (हार्ड न्यूज) की तुलना में अधिक बार फर्जी के रूप में गलत वर्गीकृत करते हैं, जिससे स्वचालित विश्वसनीयता मूल्यांकन में शैली-स्तरीकृत मूल्यांकन की आवश्यकता पर बल मिलता है।
यह शोध पत्र \textsc{NH-CROP} को प्रस्तुत करता है, जो नियंत्रित भाषा डेटा संपत्तियों (governed language data assets) के लिए एक सुदृढ़ ऑनलाइन मूल्य निर्धारण ढांचा है, जो इसके अनुमानित निर्णय मूल्य के आधार पर गतिशील रूप से यह निर्णय लेता है कि परिष्कृत लागत जानकारी प्राप्त करनी है या नहीं, और यह प्रदर्शित करता है कि इष्टतम मूल्य निर्धारण अक्सर बार-बार सत्यापन के बजाय अंशांकित अनिश्चितता प्रबंधन (calibrated uncertainty management) पर निर्भर करता है।