25416 पेपर
यह शोधपत्र पदानुक्रमित कार्य नेटवर्क (HTNs) को अनिश्चितता के तहत लक्ष्य परिकल्पनाओं का अनुमान लगाने के लिए एक तीन-चरणीय जनरेटिव मॉडल के साथ एकीकृत करके, पदानुक्रमित लक्ष्य पहचान के लिए पहले योजना-आधारित संभाव्य ढांचे को प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र एक 2.5D U-Net कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क प्रस्तावित करता है जिसे कार्डिएक इंटरवेंशन के दौरान रोगी की निगरानी में सुधार करने के लिए ट्रांसथोरैसिक कार्डिएक अल्ट्रासाउंड इमेजिंग में गैसीय माइक्रोएम्बोली को तेजी से और सटीक रूप से सेगमेंट और क्वांटिफाई करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
SLIDERS एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो विशाल दस्तावेज़ संग्रहों पर स्केलेबल प्रश्न-उत्तर सक्षम बनाता है, जो महत्वपूर्ण जानकारी को एक सुसंगत रिलेशनल डेटाबेस में निकालकर, सीमित LLM कॉन्टेक्स्ट विंडोज़ पर निर्भर रहने के बजाय SQL के माध्यम से संरचित तर्क (structured reasoning) की अनुमति देता है।
LeHome एक व्यापक सिमुलेशन वातावरण है जिसे कपड़ों और भोजन जैसी विभिन्न प्रकार की विरूप्य (deformable) वस्तुओं के लिए उच्च-निष्ठा (high-fidelity), यथार्थवादी गतिकी प्रदान करके और कम लागत वाले हार्डवेयर पर ध्यान केंद्रित करते हुए कई रोबोटिक स्वरूपों का समर्थन करके घरेलू रोबोटिक्स को उन्नत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र एक छिपे हुए विफलता मोड की पहचान करता है जहाँ ग्रेडिएंट संशोधन विधियाँ (जैसे कि प्रोजेक्शन या रिप्ले) एडम (Adam) के सेकंड-मोमेंट अपडेट के साथ संघर्ष करती हैं, जिससे निरंतर शिक्षण (continual learning) में प्रदर्शन का पतन होता है, और इसे ठीक करने के लिए "एडैप्टिव डिकपल्ड मोमेंट रूटिंग" (Adaptive Decoupled Moment Routing) प्रस्तावित करता है जो संशोधित ग्रेडिएंट्स को केवल फर्स्ट-मोमेंट तक रूट करके इसे हल करता है।
यह शोध पत्र "डिस्टेंस-मिसअलाइन्ड ट्रेनिंग" (दूरी-विषम प्रशिक्षण) की अवधारणा को पेश करता है ताकि यह समझाया जा सके कि ग्राफ ट्रांसफॉर्मर तब क्यों विफल हो जाते हैं जब उनके संचार पैटर्न लेबल-प्रासंगिक सूचना के स्थानिक वितरण से मेल नहीं खाते हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि यदि कार्य की दूरी संबंधी आवश्यकताओं का ज्ञान हो, तो अनुकूलन नियंत्रण इन विफलताओं को कम कर सकता है।
यह शोध पत्र सेल्फ-जॉइन्स (self-joins) को क्वेरी प्रासंगिकता निर्धारित करने की बढ़ती जटिलता के प्राथमिक कारण के रूप में पहचानता है और प्रदर्शित करता है कि इन सेल्फ-जॉइन्स (या ऑन्टोलॉजी में इंटरेक्शन विड्थ) को सीमित करना समस्या की जटिलता को मानक क्वेरी मूल्यांकन की जटिलता तक कम कर देता है।
AgentSearchBench एक बड़े पैमाने का बेंचमार्क है जिसे एजेंट खोज को रिट्रीवल (retrieval) और रीरैंकिंग (reranking) की समस्या के रूप में औपचारिक रूप देकर एजेंट डिस्कवरी का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रदर्शित करता है कि पारंपरिक सिमेंटिक समानता (semantic similarity) वास्तविक प्रदर्शन का पूर्वानुमान लगाने में विफल रहती है और उपयुक्त एजेंटों को खोजने के लिए निष्पादन-आधारित संकेतों (execution-based signals) को शामिल करना आवश्यक है।
यह शोध पत्र SSG (Sort-then-Split by Groups) का प्रस्ताव करता है, जो एक नई शब्दावली विभाजन विधि है जो कम-एन्ट्रॉपी परिदृश्यों, जैसे कि कोड और गणितीय पीढ़ी में, वॉटरमार्क स्ट्रेंथ के निचले स्तर (lower bound) को बढ़ाने के लिए लॉजिट-बैलेंस्ड उपसमूहों (logit-balanced subsets) का निर्माण करके LLM वॉटरमार्किंग की पहचान क्षमता में सुधार करती है।
यह शोध पत्र एक एआई-संवर्धित बिजनेस प्रोसेस मैनेजमेंट सिस्टम (ABPMS) के "प्रोसेस फ्रेम" को अर्ध-समवर्ती रूप से निष्पादित प्रक्रियात्मक (procedural) और घोषणात्मक (declarative) मॉडलों के एक हाइब्रिड प्रतिनिधित्व के रूप में अवधारणाबद्ध करने का प्रस्ताव करता है, और यह तर्क देता है कि प्रक्रियात्मक मॉडलों के लिए ओपन-वर्ल्ड धारणा (open-world assumption) को अपनाना स्वचालित प्रक्रिया खोज (automated process discovery) के लिए एक नए दृष्टिकोण को सक्षम बनाता है।