25186 पेपर
यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि विश्वसनीय एआई प्राप्त करने के लिए "ज्ञान वस्तुओं" (Knowledge Objects) के विकास की आवश्यकता है ताकि अंतर्निहित ज्ञान को बाह्य रूप में प्रस्तुत और संरचित किया जा सके, जिससे उन महत्वपूर्ण तर्क पैटर्न का मानव सत्यापन संभव हो सके जो वर्तमान में जांचने योग्य नहीं हैं, और समय के साथ एआई विश्वसनीयता में सुधार के लिए एक स्केलेबल मार्ग बनाया जा सके।
यह शोध पत्र "टेनेबिलिटी" (tenability) को प्रस्तुत करता है, जो संवाद-आधारित तर्कशास्त्र (argumentation semantics) का एक परिवार है जो मोनोटोनिक कमिटमेंट गेम्स (monotone commitment games) के माध्यम से रणनीतिक, गैर-समान रक्षा को मॉडल करके पारंपरिक कमजोर अर्थों की एकसमान रक्षा आवश्यकता को शिथिल करता है, और यह मौजूदा बेंचमार्क के विरुद्ध इसके तीन वेरिएंट्स (स्थिर, मानक और सशक्त) की कम्प्यूटेशनल जटिलता और सैद्धांतिक संबंधों को स्थापित करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि प्रशिक्षण-मुक्त लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, विशेष रूप से फ्यू-शॉट प्रॉम्प्टिंग का उपयोग करते हुए DeepSeek-R1-32B, कोड डिफ्स (code diffs) से पारंपरिक कमिट्स को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत कर सकते हैं, जो पारंपरिक सुपरवाइज्ड मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों के लिए एक व्यावहारिक विकल्प प्रदान करता है।
यह शोध पत्र VILAS प्रस्तुत करता है, जो एक किरिगामी-आधारित सॉफ्ट ग्रिपर और एक एकीकृत संचार ढांचे वाला एक कम लागत वाला, मॉड्यूलर रोबोटिक प्लेटफॉर्म है, जो अंगूर जैसी नाजुक वस्तुओं के सुरक्षित, एंड-टू-एंड हेरफेर के लिए अत्याधुनिक विजन-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल्स के प्रशिक्षण और परिनियोजन को सफलतापूर्वक प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि सुदृढीकरण अधिगम (reinforcement learning) सीमित FIR फ़िल्टर टैप्स, माध्य फोटॉन संख्या और परिमित DAC/ADC रिज़ॉल्यूशन जैसे वास्तविक हार्डवेयर प्रतिबंधों के तहत निरंतर-चर क्वांटम कुंजी वितरण (CV-QKD) प्रणालियों को अनुकूलित करके उनके प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है।
यह शोध पत्र शैडिश एट अल (Shadish et al.) के चार-वैधता मॉडल और टीओपी (TOP) दिशानिर्देशों को पांच सिद्धांतों और 33 परिचालन दिशानिर्देशों में अनुकूलित करके एआई (AI) मूल्यांकन में रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल्स (Randomized Controlled Trials) को मानकीकृत करने के लिए एक आधारभूत ढांचा स्थापित करता है, जो मानव-एआई (human-AI) अंतःक्रिया अध्ययनों की अनूठी चुनौतियों को संबोधित करने के लिए मानव प्रदर्शन, कारण संबंधी अनुमान (causal inference) और पारदर्शिता को प्राथमिकता देते हैं।
क्रिप थ्योरी (crip theory) का सहारा लेते हुए, यह शोध पत्र "क्रिपिंग एआई" (cripping AI) को एक परिवर्तनकारी ढांचे के रूप में प्रस्तावित करता है जो केवल सुलभता से आगे बढ़कर विकलांगता-विरोधी धारणाओं को ध्वस्त करने, विकलांग ज्ञानमीमांसा और श्रम को केंद्र में रखने और विविध विकलांग समुदायों के जीवंत अनुभवों के माध्यम से एआई अनुसंधान और विकास को पुनोरिभाषित करने का कार्य करता है।
GETA-3DGS 3D गॉसियन स्प्लेटिंग के लिए पहला एंड-टू-एंड स्वचालित फ्रेमवर्क पेश करता है जो एक नवीन क्वांटाइजेशन-अवेयर डिपेंडेंसी ग्राफ और रेंडर-अवेयर सैलिएंसी मेट्रिक के माध्यम से स्ट्रक्चर्ड प्रूनिंग और हेटेरोजेनियस मिक्स्ड-प्रिसिजन क्वांटाइजेशन को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, जिससे हाथ से ट्यून किए गए ह्यूरिस्टिक्स या प्रति-दृश्य थ्रेशोल्ड पर निर्भर किए बिना महत्वपूर्ण स्टोरेज कमी प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र डायनेमिक गिस्ट-आधारित मेमोरी मॉडल (DGMM) को प्रस्तुत करता है, जो एक मेमोरी-केंद्रित AI आर्किटेक्चर है जो बिना पुन: प्रशिक्षण के निरंतर, व्याख्या योग्य और सामयिक रूप से आधारित तर्क को सक्षम करने के लिए निहित पैरामीटर-आधारित शिक्षण को एक स्पष्ट, विकसित होते ग्राफ-संरचित मेमोरी से प्रतिस्थापित करता है।
यह शोधपत्र STABLEVAL को प्रस्तुत करता है, जो एक असहमति-जागरूक मूल्यांकन ढांचा है जो स्थिर, अनिश्चितता-जागरूक सिस्टम रैंकिंग उत्पन्न करने के लिए अंतर्निहित आइटम शुद्धता और एनोटेटर-विशिष्ट भ्रम पैटर्न को मॉडल करता है, जो पारंपरिक बहुमत मत एकत्रीकरण विधियों में निहित भंगुरता और पूर्वाग्रह को संबोधित करता है।