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यह शोध पत्र SkillSynth को प्रस्तुत करता है, जो एक परिदृश्य-मध्यस्थता कौशल ग्राफ (scenario-mediated skill graph) का लाभ उठाकर विविध और नियंत्रणीय टर्मिनल कार्य इंस्टेंस को संश्लेषित करने के लिए एक स्वचालित ढांचा है, जिससे डेटा की कमी को दूर किया जा सके और स्वायत्त टर्मिनल एजेंटों के प्रशिक्षण को बढ़ाया जा सके।
यह शोधपत्र व्याख्यान नोट्स प्रस्तुत करता है जो न्यूरल नेटवर्क सत्यापन का एक सैद्धांतिक परिचय प्रदान करते हैं, जिसमें फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क, आरएनएन (RNNs) और ट्रांसफॉर्मर जैसे आर्किटेक्चर के साथ-साथ विनिर्देश भाषाओं (specification languages) और एल्गोरिद्मिक तकनीकों को शामिल किया गया है।
यह शोध पत्र SAFEdit प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो निर्देशित कोड संपादन को प्लानिंग, लिटरल मॉडिफिकेशन और वेरिफिकेशन भूमिकाओं में विभाजित करता है जिसे एक फेलियर एब्स्ट्रैक्शन लेयर द्वारा उन्नत किया गया है, जिससे EditBench बेंचमार्क पर 68.6% टास्क सक्सेस रेट प्राप्त होता है और यह सिंगल-मॉडल और ReAct सिंगल-एजेंट बेसलाइन्स दोनों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र अनुभवजन्य रूप से प्रदर्शित करता है कि कोड मूल्यांकन मेट्रिक्स, विशेष रूप से क्रिस्टलब्लू (CrystalBLEU), विभिन्न संशोधन स्तरों में सोर्स कोड प्लेजरिज्म (साहित्यिक चोरी) का प्रभावी ढंग से पता लगा सकते हैं और अक्सर प्रीप्रोसेसिंग लागू होने पर डोलोस (Dolos) और जेप्लैग (JPlag) जैसे समर्पित प्लेजरिज्म डिटेक्शन टूल्स से बेहतर या उनके बराबर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि निरंतर, दुर्बल रूप से सकारात्मक ग्रेडिएंट संरेखण (gradient alignment), मल्टी-स्टेप MNIST ऑक्जिलरी लॉजिट डिस्टिलेशन में अवचेतन अधिगम (subliminal learning) को मध्यस्थता प्रदान करता है, जो यह प्रकट करता है कि लिमिनल ट्रेनिंग (liminal training) जैसी शमन रणनीतियाँ अनपेक्षित लक्षण प्राप्ति को दबाने में विफल हो सकती हैं जब प्रथम-क्रम के ग्रेडिएंट चालक (first-order gradient drives) प्रभावी होते हैं।
यह शोध पत्र एक अल्ट्रा-लो-पावर FPGA-आधारित समाधान प्रस्तुत करता है जो एक क्वांटाइज्ड CNN का उपयोग करके रियल-टाइम सीस्मोंकार्डियोग्राफी फीचर क्लासिफिकेशन में 98% सटीकता प्राप्त करता है, जो संसाधन-सीमित अंतरिक्ष मिशनों पर अंतरिक्ष यात्रियों के लिए ऊर्जा-कुशल, स्वायत्त हृदय निगरानी को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र TrialCalibre प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः स्वचालित मल्टी-एजेंट सिस्टम है जिसे रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल्स के विरुद्ध ऑब्जर्वेशनल रियल-वर्ल्ड एविडेंस अध्ययनों के बेंचमार्किंग और कैलिब्रेशन के लिए संसाधन-गहन BenchExCal फ्रेमवर्क को स्केल और सुव्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि कॉज़ल इफ़ेक्ट एस्टीमेशन (कारण प्रभाव अनुमान) में सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र एक्शन-अवेयर जेनेरेटिव सीक्वेंस नेटवर्क (A2Gen) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन मॉडल है जो शॉर्ट वीडियो अनुशंसा में पारंपरिक बाइनरी क्लासिफिकेशन की सीमाओं को दूर करने के लिए उपयोगकर्ता क्रियाओं के टेम्पोरल पैटर्न का लाभ उठाता है, और कुआईशौ (Kuaishou) पर व्यापक ऑफलाइन और बड़े पैमाने पर ऑनलाइन ए/बी टेस्टिंग के माध्यम से वॉच टाइम, इंटरेक्शन रेट और यूजर रिटेंशन में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र PSI-Bench प्रस्तुत करता है, जो एक नैदानिक रूप से आधारित और व्याख्या योग्य स्वचालित मूल्यांकन ढांचा है जो वर्तमान अवसाद रोगी सिम्युलेटरों की महत्वपूर्ण सीमाओं—जैसे कि कम व्यवहार संबंधी विविधता और अत्यधिक समान भावनात्मक प्रक्षेपवक्र—को उजागर करता है, साथ ही विशेषज्ञ मानव निर्णयों के साथ मजबूत संरेखण प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र G-Loss प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राफ-निर्देशित लॉस फंक्शन है जो वैश्विक अर्थ संबंधी संरचनाओं (global semantic structures) को पकड़ने के लिए दस्तावेज़-समानता ग्राफ पर अर्ध-पर्यवेक्षित लेबल प्रसार (semi-supervised label propagation) का लाभ उठाता है, जिससे भाषा मॉडल अधिक विभेदक एम्बेडिंग (discriminative embeddings) सीखने में सक्षम होते हैं और पारंपरिक फाइन-ट्यूनिंग विधियों की तुलना में बेहतर वर्गीकरण सटीकता प्राप्त करते हैं।