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यह शोध पत्र FairChart2Table फ्रेमवर्क को प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि मल्टीमॉडल लैंग्वेज मॉडल्स चार्ट-टू-टेबल अनुवाद में y-अक्ष की विशेषताओं (जैसे अंक की लंबाई, टिक संख्या और मान सीमा) और लेजेंड जटिलता से संबंधित महत्वपूर्ण प्रदर्शन पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं, जबकि यह भी दर्शाता है कि स्पष्ट y-अक्ष जानकारी प्रदान करने से इन असमानताओं को कम किया जा सकता है।
यह शोध पत्र मानव-एजेंट सहयोग के लिए एक मानदण्डिक "लीवरेज रेशियो" (leverage ratio) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो विस्थापित मानव कार्य की तुलना विशिष्टता (specification), व्यवधान समाधान और समीक्षा की समय लागत से करके दक्षता को परिमाणित करता है, जबकि यह विश्लेषण करता है कि सूचना प्रवाह संबंधी बाधाएं और कार्य की नवीनता कैसे प्रति-कार्य और विंडो आधारित लीवरेज स्केलिंग को सीमित करती हैं।
फिलीपीन आतिथ्य (हॉस्पिटैलिटी) शिक्षकों के इस अन्वेषणात्मक अध्ययन ने ऑनलाइन निर्देश को प्रभावित करने वाले प्रमुख कारकों के रूप में शैक्षणिक चुनौतियों, तकनीकी बाधाओं और संस्थागत सहायता की पहचान की है, जबकि शैक्षिक परिणामों को बेहतर बनाने के लिए उन्नत प्रशिक्षण और जिम्मेदार एआई (AI) एकीकरण की आवश्यकता पर भी प्रकाश डाला है।
यह शोध पत्र एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो केवल उनके अंतिम आउटपुट के बजाय बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) के मध्यवर्ती तर्क चरणों का विश्लेषण करता है, ताकि उस छिपे हुए मानसिक स्वास्थ्य कलंक (मेंटल हेल्थ स्टिग्मा) को उजागर और वर्गीकृत किया जा सके जिसे पारंपरिक बहुविकल्पीय मूल्यांकन पकड़ने में विफल रहते हैं।
एजेंटिक आर्किटेक्ट (Agentic Architect) एक नवीन ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो कोड विकास और साइकिल-एक्यूरेट सिमुलेशन के माध्यम से कंप्यूटर आर्किटेक्चर डिजाइनों को स्वायत्त रूप से खोजने और अनुकूलित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जो कैश रिप्लेसमेंट, ब्रांच प्रेडिक्शन और डेटा प्रीफेचिंग में अत्याधुनिक प्रदर्शन सुधार प्राप्त करता है और यह प्रदर्शित करता है कि इस प्रक्रिया के लिए मानवीय मार्गदर्शन और सीड की गुणवत्ता महत्वपूर्ण बनी हुई है।
यह शोध पत्र 'कोऑपरेट टू कम्पलीट' (C2C) को प्रस्तुत करता है, जो मिश्रित-अभिप्रेरणा वाले परिवेशों में रणनीतिक समन्वय का अध्ययन करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक मल्टी-एजेंट वातावरण है, जो निजी वार्ताओं में मनुष्यों और भाषा मॉडल एजेंटों के बीच प्रमुख व्यवहार संबंधी अंतरों को उजागर करता है और यह प्रदर्शित करता है कि कैसे लक्षित प्रॉम्प्टिंग एआई की जीत की दर में महत्वपूर्ण सुधार कर सकती है।
यह शोधपत्र SkillGuard-Robust को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो अविश्वसनीय एजेंट स्किल्स (Agent Skills) के प्री-लोड ऑडिटिंग को एक सुदृढ़ तीन-तरफा वर्गीकरण कार्य में परिवर्तित करता है, जो विविध पैकेज मूल्यांकनों में लगभग पूर्ण दुर्भावनापूर्ण-जोखिम रिकॉल और हमले की निरंतरता प्राप्त करता है, जबकि बाहरी-स्रोत स्थानांतरण (external-source transfer) में चल रही चुनौतियों को भी रेखांकित करता है।
यह स्थिति पत्र (position paper) तर्क देता है कि नॉलेज डिस्टिलेशन का मूल्यांकन केवल बरकरार रखे गए कार्य प्रदर्शन द्वारा ही नहीं, बल्कि सुरक्षा और अनिश्चितता जैसी महत्वपूर्ण शिक्षक क्षमताओं के संरक्षण द्वारा भी किया जाना चाहिए, जो "जवाबदेह डिस्टिलेशन" (accountable distillation) के एक नए ढांचे का प्रस्ताव देता है जो स्पष्ट रूप से यह रिपोर्ट करता है कि संपीड़न प्रक्रिया के दौरान क्या खो गया है।
यह शोध पत्र M-VQA प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क है जिसे मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को सूक्ष्म-स्तरीय एंटिटी समझ और जटिल मल्टी-हॉप रीजनिंग पर मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके लिए उन्हें कई दृश्य और पाठ्य स्रोतों से जानकारी को संश्लेषित करने की आवश्यकता होती है, जो ज्ञान प्राप्ति में वर्तमान महत्वपूर्ण सीमाओं को प्रकट करता है और रीजनिंग-अवेयर रिट्रीवल विधियों की श्रेष्ठता को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र फ्रिक्टिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (FPO) को प्रस्तुत करता है, जो एक नया ढांचा है जो LLM अलाइनमेंट को एक जोखिम-संवेदनशील एपिस्टेमिक नियंत्रण समस्या के रूप में पुनर्गठित करता है जहाँ एजेंट केवल तत्काल कार्य पुरस्कारों के लिए अनुकूलन करने के बजाय अनिश्चितता और मानदण्ड संबंधी जोखिम को प्रबंधित करने के लिए स्पष्टीकरण और इनकार जैसे हस्तक्षेपों को रणनीतिक रूप से तैनात करना सीखते हैं।