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यह शोधपत्र EASE को प्रस्तुत करता है, जो एक फेडरेटेड मल्टीमॉडल अनलर्निंग फ्रेमवर्क है जो एंकर क्लोजर (anchor closure), सबस्पेस डिकंपोजिशन (subspace decomposition) और एक दिशा-चयनात्मक फॉरगेट लॉक (direction-selective forget lock) से जुड़े एंटैंगलमेंट-अवेयर डिज़ाइन के माध्यम से क्रॉस-मोडल पुनर्निर्माण चैनलों को काटकर और क्लाइंट-विशिष्ट अपडेट दिशाओं को अलग करके विस्मृत डेटा को प्रभावी ढंग से हटा देता है।
यह शोध पत्र निर्णय लेने के सिद्धांत (decision-making theory) पर आधारित एक सुव्यवस्थित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो मॉडलों की कथित और वास्तविक आवश्यकता तथा उपयोगिता के बीच के बेमेल (misalignment) का विश्लेषण करके LLM टूल-कॉलिंग निर्णयों का मूल्यांकन और अनुकूलन करता है, और अंततः यह प्रदर्शित करता है कि हिडन स्टेट्स (hidden states) पर प्रशिक्षित हल्के अनुमानक (lightweight estimators) कार्य प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार कर सकते हैं।
यह शोध पत्र 'डायरेक्टेड सोशल रिगार्ड' (DSR) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन बहु-आयामी सेंटीमेंट विश्लेषण ढांचा है, जो ऑनलाइन मीडिया में प्रो- और एंटी-सोशल भावनाओं के सह-अस्तित्व को पकड़ने के लिए ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों का उपयोग करता है जिसे पारंपरिक उपकरण नहीं पकड़ पाते, और यह साथ ही साथ सेंटीमेंट लक्ष्यों की पहचान करने और उन्हें तीन सामाजिक-दृष्टि (सोशल-रिगार्ड) अक्षों पर स्कोर करने का कार्य करता है।
GeoContra एक सत्यापन और मरम्मत ढांचा (verification and repair framework) है जो स्थैतिक निरीक्षण (static inspection), रनटाइम सत्यापन (runtime validation) और सिमेंटिक फीडबैक लूप्स के माध्यम से भू-स्थानिक अनुबंधों (geospatial contracts) को लागू करके LLM-संचालित GIS वर्कफ़्लो को बढ़ाता है, जो विविध मॉडलों और वास्तविक दुनिया के कार्यों में उत्पन्न पायथन कोड की स्थानिक शुद्धता (spatial correctness) में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र LightKV का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन विधि है जो प्रॉम्प्ट-निर्देशित क्रॉस-मोडैलिटी मैसेज पासिंग के माध्यम से विजन-टोकन KV कैश को कंप्रेस करके लार्ज विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के GPU मेमोरी ओवरहेड और गणना को महत्वपूर्ण रूप से कम करती है, जिससे आठ बेंचमार्क में प्रदर्शन को बनाए रखते हुए 50% तक कैश कमी और 40% गणना बचत प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र वास्तविक नैदानिक लो-डोज लिवर सीटी स्कैन को प्रभावी ढंग से डीनॉइज़ करने के लिए यू-नेट (U-Net), अटेंशन मैकेनिज्म और परसेप्चुअल लॉस को संयोजित करने वाले एक अनसुपरवाइज्ड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो वास्तविक डेटा पर सुपरवाइज्ड लर्निंग की सीमाओं को पार करते हुए चिकित्सा विशेषज्ञों द्वारा प्रमाणित प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक अद्वितीय चाइनीज यूथ सबकल्चर (CYS) डेटासेट का निर्माण करके और सांस्कृतिक रूप से विशिष्ट रंग पैलेट उत्पन्न करने तथा स्वचालित रंग भरने (ऑटोमैटिक कलरइज़ेशन) के लिए एक इंटरैक्टिव, मल्टी-मोडल फ्रेमवर्क विकसित करके मौजूदा रंग निर्माण अनुसंधान में सांस्कृतिक विचार की कमी को संबोधित करता है, जिसे एक ह्यूमन-इन-द-लूप डेमो सिस्टम और उपयोगकर्ता अध्ययनों के माध्यम से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र मानव-ऊपरी अंग कृत्रिम अंग इंटरफ़ेस को एक सरल उपकरण-नियंत्रण संबंध के बजाय एक सहयोगात्मक संयुक्त क्रिया प्रणाली के रूप में पुनर्गठित करने का प्रस्ताव करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि यह परिप्रेक्ष्य मौजूदा नियंत्रकों का बेहतर मूल्यांकन कैसे कर सकता है और सहयोगात्मक संचार में भविष्य के सुधारों को कैसे निर्देशित कर सकता है।
यह शोध पत्र सिमेंटिक वेरिएशनल बेयस (SVB) पद्धति का प्रस्ताव करता है, जो लेटेंट वेरिएबल्स को हल करने के लिए पारंपरिक वेरिएशनल बेयस विधियों के एक गणनात्मक रूप से सरल और अधिक सहज विकल्प के रूप में सिमेंटिक इंफॉर्मेशन जी थ्योरी और एक अधिकतम सूचना दक्षता मानदंड का लाभ उठाता है, जिसका मिश्रण मॉडल, डेटा संपीड़न और नियंत्रण कार्यों में प्रदर्शन किया गया अनुप्रयोग है।
यह शोधपत्र मशीन अनलर्निंग के लिए एक साइबरनेटिक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कृत्रिम मानसिक इमेजरी उत्पन्न करने के लिए मॉडल इनवर्जन और न्यूरल बैकडोर्स का पता लगाने एवं स्वायत्त रूप से उन्हें हटाने के लिए सांख्यिकीय परिकल्पना विश्लेषण का उपयोग करता है, जिससे अनधिकृत हेरफेर के विरुद्ध सुरक्षा और ज्ञान की निष्ठा के बीच संतुलन बनाया जा सके।