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यह शोध पत्र एक तीन-स्तरीय स्वायत्त यातायात संकेत अनुकूलन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो प्रतीक्षा समय को गतिशील रूप से कम करने और समग्र यातायात प्रवाह दक्षता में सुधार करने के लिए डिजिटल ट्विन, एजेंटिक एआई और एज कंप्यूटिंग का लाभ उठाता है, जो फिक्स्ड-टाइम और सुदृढीकरण लर्निंग-आधारित बेसलाइन दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र आधुनिक मानक अरबी और उसकी बोलियों में एक बड़े पैमाने के, निर्देश-आधारित डेटासेट का परिचय देता है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को शैली और तुकबंदी जैसी विशिष्ट उपयोगकर्ता आवश्यकताओं के अनुसार कविता को नियंत्रित रूप से उत्पन्न करने, संशोधित करने और विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र RuC को प्रस्तुत करता है, जो एक व्याकरण-संचालित, भाषा-अज्ञेय (language-agnostic) ढांचा है, जो हार्डवेयर डिज़ाइन कार्यों में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के प्रदर्शन का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करने के लिए सिंथेटिक क्षेत्रों को मास्क करके स्केलेबल और ग्रैनुलर RTL कोड-पूर्णता बेंचमार्क उत्पन्न करता है।
यह शोध पत्र साइलेंट रिग्रेशन (silent regressions) को रोकने और आपूर्ति श्रृंखला विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए प्रोडक्शन कॉन्ट्रैक्ट्स, जोखिम-आधारित परीक्षण और कम्पैटिबिलिटी गेट्स के माध्यम से अपारदर्शी लार्ज लैंग्वेज मॉडल अपडेट को प्रबंधित करने हेतु एक डिप्लॉयमेंट-साइड गवर्नेंस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है।
यह अनुभवजन्य अध्ययन गूगल सर्च, एआई ओवरव्यूज़ और जेमिनी की तुलना करके यह विश्लेषण करता है कि कैसे जनरेटिव एआई पारंपरिक वेब खोज को बाधित कर रहा है, जो स्रोत चयन, कम निरंतरता और एआई क्रॉलर्स को ब्लॉक करने वाली साइटों के लिए कम दृश्यता में महत्वपूर्ण अंतर को प्रकट करता है, जबकि पारिस्थितिकी तंत्र को समर्थन देने के लिए टिकाऊ राजस्व ढांचे का आह्वान करता है।
यह शोध पत्र PARA का प्रस्ताव करता है, जो एक डेटा-मुक्त पोस्ट-ऑप्टिमाइज़ेशन विधि है जो लेयर-वार स्पेक्ट्रल महत्व के आधार पर LoRA रैंक को अनुकूल रूप से प्रून करने के लिए सिंगुलर वैल्यू डिकंपोजिशन (Singular Value Decomposition) का उपयोग करती है, जिससे विजन और लैंग्वेज बेंचमार्क में प्रेडिक्टिव प्रदर्शन को बनाए रखते हुए 75-90% पैरामीटर्स की कमी प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र MCPHunt प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-सर्वर MCP एजेंटों में क्रॉस-बाउंड्री क्रेडेंशियल प्रोपेगेशन के मूल्यांकन के लिए पहला नियंत्रित बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि नीति-उल्लंघन करने वाले डेटा प्रवाह दुर्भावनापूर्ण इरादे के बजाय वर्कफ़्लो टोपोलॉजी के कारण बार-बार होते हैं और इन्हें प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के माध्यम से आंशिक रूप से कम किया जा सकता है।
यह शोध पत्र OBJECTGRAPH (.og) को प्रस्तुत करता है, जो एक नेटिव फ़ाइल फॉर्मेट है जो दस्तावेज़ों को रैखिक टेक्स्ट के बजाय ट्रैवर्स करने योग्य, टाइप किए गए नॉलेज ग्राफ के रूप में पुनर्कल्पित करता है, जिससे स्वायत्त LLM एजेंट मार्काडाउन के एक सख्त सुपरसेट के माध्यम से केवल प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करके बिना किसी सटीकता हानि के 95.3% तक टोकन की कमी प्राप्त कर सकते हैं।
यह शोध पत्र एक कॉन्फ़िगर करने योग्य, ग्रिड-जागरूक एजेंट-आधारित मॉडल को प्रस्तुत करता है जिसे पायथन (Python) में कार्यान्वित किया गया है ताकि व्यवस्थित रूप से यह विश्लेषण किया जा सके कि बुनियादी ढाँचे की बाधाएँ, उपयोगकर्ता व्यवहार और समन्वय रणनीतियाँ इलेक्ट्रिक वाहन चार्जिंग प्रणालियों में सेवा-स्तर के प्रदर्शन और कुल ग्रिड लोड दोनों को कैसे प्रभावित करती हैं।
यह शोध पत्र निश्चित, हार्ड-कोडेड मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर की सीमाओं को दूर करने के लिए विशिष्ट उपयोगकर्ता आवश्यकताओं और संदर्भों के अनुसार वर्कफ़्लो को अनुकूलित करते हुए, रनटाइम पर गतिशील रूप से ऑन-डिमांड, व्यक्तित्व-आधारित एजेंटों को उत्पन्न करने के लिए एक पाइपलाइन प्रस्तावित करता है।