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यह शोध पत्र LARS (लो-मेमोरी एक्टिवेशन-रैंक सबस्पेस) को पेश करता है, जो एक नया अनुकूलन ढांचा (अडैप्टेशन फ्रेमवर्क) है जो मॉडल पैरामीटर्स के बजाय एक्टिवेशन सबस्पेस को सीमित करके ऑन-डिवाइस LLM फाइन-ट्यूनिंग में सुधार करता है, जिससे अनुक्रम लंबाई (सीक्वेंस लेंथ) से मेमोरी खपत का अलगाव होता है और पारंपरिक PEFT विधियों जैसे कि LoRA की तुलना में मेमोरी फुटप्रिंट को काफी कम कर देता है।
डिपॉज़िशन (depostion) संबंधी पूछताछ की बढ़ती मात्रा को संभालने के लिए, RCSB PDB ने जमाकर्ताओं को 24/7, उद्धरण-आधारित सहायता प्रदान करने हेतु रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) आर्किटेक्चर का उपयोग करते हुए एक AI-संचालित हेल्प डेस्क विकसित किया है।
DO-Bench एक नैदानिक बेंचमार्क है जिसे संरचित बहुविध हस्तक्षेपों (multimodal interventions) के माध्यम से यह अलग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि क्या त्रुटियाँ टेक्स्टुअल प्रायर्स (textual priors) के प्रभाव से उत्पन्न होती हैं या दृश्य धारणा की सीमाओं से, ताकि विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में ऑब्जेक्ट हॉलुसिनेशन (object hallucinations) को स्पष्ट रूप से समझा जा सके।
WeatherSeg एक सेमी-सुपरवाइज्ड सेगमेंटेशन फ्रेमवर्क है जो स्वायत्त ड्राइविंग (ऑटोनॉमस ड्राइविंग) के लिए है, जो एक ड्यूल टीचर-स्टूडेंट वेट-शेयरिंग मॉडल और एक डायनेमिक क्लासिफायर-अपडेटिंग अटेंशन मैकेनिज्म के माध्यम से प्रतिकूल मौसम की स्थितियों में मजबूती को बढ़ाता है।
SGP-SAM एक सेल्फ-गेटेड प्रॉम्पटिंग फ्रेमवर्क पेश करता है जिसमें एक कंडीशनल मल्टी-स्केल एन्हांसमेंट मॉड्यूल और एक विशिष्ट "ज़ूम लॉस" शामिल है ताकि 3D सेगमेंट एनीथिंग मॉडल्स को मेडिकल लीजन सेगमेंटेशन में प्रभावी ढंग से स्थानांतरित किया जा सके, जो विशेष रूप से छोटे, अनियमित लक्ष्यों और फोरग्राउंड-बैकग्राउंड असंतुलन से संबंधित चुनौतियों का समाधान करता है।
मेटाअर्थ3डी (MetaEarth3D) पहला जनरेटिव फाउंडेशन मॉडल है जो ग्रहीय स्तर पर स्थानिक रूप से सुसंगत, बहु-स्तरीय 3D दृश्य निर्माण में सक्षम है, जो सीमित दृश्य निर्माण और पृथ्वी अवलोकन के लिए अल्ट्रा-वाइड-एरिया स्थानिक बुद्धिमत्ता के बीच के अंतर को पाटता है।
यह शोधपत्र एक विश्वसनीयता-जागरूक स्टेट मशीन, ब्रांच-आधारित रिकवरी और एक चयनात्मक मेमोरी प्रबंधन नीति को लागू करके, लंबी अवधि के अवरोधों (occlusions) और छोटे ऑब्जेक्ट्स के गायब होने के विरुद्ध मजबूती में सुधार करने के लिए DAM4SAM ट्रैकर का एक अवरोध- (occlusion) और पुन: प्रकटीकरण-जागरूक (reappearance-aware) विस्तार प्रस्तावित करता है।
DualOpt एक नवीन अनुकूलन दृष्टिकोण है जो स्क्रैच से प्रशिक्षण के लिए वास्तविक समय के परत-वार वेट डिके (layer-wise weight decay) और ज्ञान विस्मृति को रोकने तथा विभिन्न विजन कार्यों में प्रदर्शन में सुधार करने के लिए एक एकीकृत वेट रोलबैक (weight rollback) तंत्र को पेश करके प्रशिक्षण रणनीतियों को अलग करता है।
स्वार्मड्राइव (SwarmDrive) एक सिमेंटिक V2V समन्वय ढांचा है जो क्लाउड-आधारित या विशुद्ध रूप से स्थानीय दृष्टिकोणों की तुलना में ओक्लूडेड (occluded) परिदृश्यों में स्वायत्त ड्राइविंग सफलता दर में सुधार करने और विलंबता (latency) को कम करने के लिए स्थानीय स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स (SLMs) और इवेंट-ट्रिगर्ड संचार का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र **IntraAgent** को प्रस्तुत करता है, जो सूक्ष्म-स्तरीय (fine-grained), सामग्री-आधारित (content-grounded) सूचना पुनर्प्राप्ति के नए **IntraView** कार्य के लिए डिज़ाइन किया गया एक LLM-आधारित एजेंट है, जो मानव साहित्य समीक्षा प्रक्रियाओं की नकल करने के लिए दो-चरणीय "सेक्शन रैंकिंग" और "पुनरावृत्ति पठन" (Iterative Reading) पाइपलाइन का उपयोग करता है और नए प्रस्तावित **IntraBench** बेंचमार्क पर मौजूदा RAG बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।