25186 पेपर
यह शोध पत्र शेफ-थ्योरेटिक प्लानिंग (STP) को टोपोस थ्योरी और शेफ सिमेंटिक्स पर आधारित एक परिवर्तनकारी श्रेणीगत ढांचे के रूप में प्रस्तुत करता है जो स्टोकेस्टिक और प्रतिकूल वातावरणों में लचीले समन्वय को सक्षम करके पारंपरिक क्लोज्ड-वर्ल्ड मल्टी-एजेंट सिस्टम की सीमाओं को दूर करता है।
यह स्थिति पत्र (position paper) CyberAId को प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड मल्टी-एजेंट प्लेटफॉर्म है जिसे विशेषीकृत LLM सब-एजेंट्स को क्लासिकल SIEM टेलीमेट्री के साथ एकीकृत करके वित्तीय साइबर सुरक्षा को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि तर्क संबंधी बाधाओं (reasoning bottlenecks) को दूर किया जा सके, नियामक अनुपालन सुनिश्चित किया जा सके और वित्तीय संस्थानों में गोपनीयता-संरक्षित सामूहिक रक्षा को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र RefusalGuard प्रस्तुत करता है, जो एक ज्योमेट्री-प्रिजर्विंग (ज्यामिति-संरक्षण) फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क है जो सुरक्षा-प्रासंगिक संरचनाओं के विरूपण को रोकने के लिए हिडन रिप्रेजेंटेशन स्पेस में अपडेट को बाधित करके भाषा मॉडलों में सुरक्षा क्षरण को कम करता है और साथ ही कार्य प्रदर्शन को बनाए रखता है।
यह शोध पत्र एजेंटिक कॉन्टेक्स्ट डिस्क्रिप्शन लैंग्वेज (ACDL) को प्रस्तुत करता है, जो एक मानकीकृत औपचारिक भाषा और विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जिसे एजेंटिक LLM सिस्टम में इनपुट कॉन्टेक्स्ट की संरचना, गतिशीलता और विकास को सटीक रूप से वर्णित करने और संप्रेषित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग के लिए एक एकीकृत मानक की वर्तमान कमी को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र TRAP को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन बैकडोर हमला ढांचा (backdoor attack framework) है जो वर्ल्ड मॉडल्स में कल्पित प्रक्षेप पथों (imagined trajectories) की लॉन्ग-टेल्ड रैंकिंग संरचना का लाभ उठाकर निर्णय-महत्वपूर्ण पथों के सापेक्ष क्रम को बाधित करता है, जिससे दीर्घकालिक योजना (long-horizon planning) को हाईजैक किया जा सके, और इस प्रकार स्वच्छ इनपुट पर पता लगाने से बचते हुए निरंतर व्यवहारिक विचलन उत्पन्न किया जा सके।
यह शोध पत्र "मोइरा" (Moira) का प्रस्ताव करता है, जो एक भाषा-संचालित पदानुक्रमित सुदृढीकरण शिक्षण (hierarchical reinforcement learning) ढांचा है जो उच्च-स्तरीय युग्म चयन (pair selection) और निम्न-स्तरीय निष्पादन (low-level execution) दोनों के लिए बड़े भाषा मॉडलों का उपयोग करता है, और युग्म व्यापार (pair trading) में क्रेडिट असाइनमेंट की चुनौतियों को संबोधित करने के लिए उन्हें विशेष रूप से पाठ्य फीडबैक पर आधारित प्रॉम्प्ट अपडेट के माध्यम से अनुकूलित करता है।
यह शोध पत्र "ट्रोजन हिप्पो" (Trojan Hippo) को प्रस्तुत करता है, जो एक निरंतर स्मृति हमला (persistent memory attack) है जो संवेदनशील डेटा को चुराने के लिए एलएलएम एजेंटों (LLM agents) में सुप्त पेलोड (dormant payloads) को हथियार बनाता है, और एक गतिशील मूल्यांकन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि हालांकि वर्तमान रक्षा प्रणालियाँ इन हमलों को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकती हैं, वे अक्सर पर्याप्त उपयोगिता लागत (utility costs) भी उत्पन्न करती हैं, जो सुरक्षित स्मृति प्रणालियों को तैनात करने में महत्वपूर्ण सुरक्षा-उपयोगिता व्यापार-बंद (security-utility tradeoff) को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र फिल्म *12 एंग्री मेन* को बारह एआई जूरी के साथ सिम्युलेट करके मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) विमर्श का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि GPT-4o जैसे मॉडलों में भारी RLHF अलाइनमेंट, Llama-4-Scout जैसे हल्के-अलाइन किए गए मॉडलों की तुलना में विचार-विमर्श की लचीलेपन और आम सहमति बनाने की क्षमता को गंभीर रूप से सीमित करता है, जो अधिक मानवीय तरह के अनुनय गतिकी (persuasion dynamics) प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र TumorXAI प्रस्तुत करता है, जो एक स्वयं-पर्यवेक्षित (self-supervised) डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो अनलेबल एमआरआई डेटा से 17 ब्रेन ट्यूमर प्रकारों को वर्गीकृत करने के लिए 99.64% सटीकता प्राप्त करने हेतु ResNet-50 बैकबोन और चार SSL विधियों (SimCLR, BYOL, DINO, Moco v3) का उपयोग करता है, साथ ही व्याख्यात्मक एआई (Explainable AI) तकनीकों के माध्यम से व्याख्यात्मकता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक एकीकृत डिजिटल स्वास्थ्य मॉडलिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है जो डेटा-दुर्लभ सेटिंग्स में अनुकूल रूप से सहायता उपयोगकर्ताओं (support users) को भारित करके—ट्रांसफर लर्निंग के लिए समान व्यक्तियों को और कंट्रास्टिव रेगुलराइजेशन के लिए असमान व्यक्तियों को एकीकृत करके—वैयक्तिकरण को बढ़ाता है, ताकि कई वास्तविक दुनिया के डेटासेट में भविष्यवाणी की सटीकता और डेटा दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त किया जा सके।