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यह शोध पत्र एक हाइब्रिड रनटाइम फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो शॉर्ट-सीक्वेंस लार्ज लैंग्वेज मॉडल वर्कलोड के लिए इन्फरेंस लेटेंसी और कर्नल लॉन्च ओवरहेड को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए जस्ट-इन-टाइम (JIT) कंपाइलेशन को CUDA ग्राफ निष्पादन के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र लीन थ्योरम प्रूवर (Lean Theorem Prover) का उपयोग करके मैरिना वियाज़ोस्का के 2016 के 8-आयामी गोला पैकिंग (sphere packing) समस्या के समाधान के सफल औपचारिक सत्यापन पर चर्चा करता है, जो मानव गणितज्ञों और ऑटोफॉर्मलाइजेशन मॉडल "गॉस" (Gauss) के बीच एक सहयोगात्मक मील के पत्थर को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एक दो-एजेंट प्रतिकूल ढांचे (two-agent adversarial framework) को प्रस्तुत करता है जो ब्लैक-बॉक्स एनएलपी (NLP) पाइपलाइनों में महत्वपूर्ण कमजोरियों को उजागर करने के लिए सिमेंटिक रीराइटिंग और प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि मॉडल की शक्ति के बजाय वास्तुशिल्प विकल्प (architectural choices) ही बचाव से बचने की संवेदनशीलता को निर्धारित करते हैं।
K-SENSE सोशल मीडिया पर मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों का पता लगाने के लिए एक नवीन ढांचा है जो बाहरी मनोवैज्ञानिक सामान्य ज्ञान (psychological commonsense knowledge) को एक स्व-संवर्धित एन्कोडिंग पाइपलाइन और पर्यवेक्षित कंट्रास्टिव लर्निंग (supervised contrastive learning) के साथ संयुक्त रूप से एकीकृत करके प्रदर्शन में सुधार करता है।
यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक, भौतिकी-सूचित हाइब्रिड डीप लर्निंग एनसेंबल (CNN-Transformer) प्रस्तावित करता है जो भौतिक तापमान-मांग बाधाओं को एकीकृत करके और बदलते मौसम संबंधी कारकों को समझाने के लिए SHAP मानों का उपयोग करके ERCOT प्रणाली में चरम मौसम की घटनाओं के दौरान बिजली भार पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार करता है।
यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे को प्रस्तुत करता है जो साइबर-फिजिकल सिस्टम के लिए सुरक्षा परिचालन नियमों को अपडेट करने हेतु काउंटरफैक्चुअल रीजनिंग (counterfactual reasoning) को व्याकरण-प्रतिबंधित परिशोधन (grammar-constrained refinement) के साथ जोड़ता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि हालांकि यह दृष्टिकोण स्वायत्त ड्राइविंग नियमों में विसंगतियों को हल करता है, लेकिन लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) का उपयोग ओवरफिटिंग और असुरक्षित परिशोधन को रोकने के लिए कठोर व्याकरण प्रवर्तन और सिमेंटिक सत्यापन की आवश्यकता को अनिवार्य बनाता है।
Pref-CTRL एक नवीन टेस्ट-टाइम अलाइनमेंट फ्रेमवर्क है जो मानव प्राथमिकता डेटा की संरचना को बेहतर ढंग से कैप्चर करने के लिए डिज़ाइन किए गए मल्टी-ऑब्जेक्टिव वैल्यू फंक्शन का उपयोग करके मौजूदा रिप्रेजेंटेशन-एडिटिंग विधियों में सुधार करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि नेत्र संबंधी मेट्रिक्स, विशेष रूप से पुतली का व्यास और स्थिरीकरण अवधि (fixation duration), 0.894 के उच्च F1 स्कोर के साथ बाएं और दाएं मस्तिष्क गोलार्ध की गतिविधियों को प्रभावी ढंग से वर्गीकृत कर सकते हैं, जो संज्ञानात्मक निगरानी और न्यूरोरिहैबिलिटेशन में उनके उपयोग की क्षमता का सुझाव देते हैं।
CyberCane एक न्यूरो-सिम्बोलिक फ्रेमवर्क है जो अत्यधिक सटीक, व्याख्या योग्य और नियामक-अनुपालक फिशिंग डिटेक्शन प्रदान करने के लिए नियत सिम्बोलिक नियमों को गोपनीयता-संरक्षण रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) और औपचारिक ऑन्टोलॉजी रीजनिंग के साथ जोड़ता है, जो उन्नत AI-जनित हमलों की पहचान करने में सक्षम है।
CAPSULE एक सुरक्षित सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो एक ऑफलाइन सेटिंग में संभाव्य नियंत्रण-समान (control-affine) गतिकी मॉडल सीखता है और जटिल प्रणालियों में सुरक्षित अन्वेषण सुनिश्चित करने के लिए ऑनलाइन, बाधा-आधारित क्रिया सुधार हेतु अनिश्चितता-जागरूक कंट्रोल बैरियर फंक्शन्स (CBFs) का निर्माण करने के लिए इसका उपयोग करता है।