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यह शोध पत्र एक स्वचालित विमर्श विश्लेषण प्रणाली प्रस्तुत करता है जो विज्ञान कक्षाओं में शिक्षक और छात्र के तर्क पैटर्न को वर्गीकृत करने के लिए संयुक्त बहु-कार्य शिक्षण (joint multi-task learning) और LLM-आधारित सिंथेटिक डेटा संवर्धन का लाभ उठाती है, जो अंततः यह प्रकट करती है कि 'शिक्षक फीडबैक-विद-क्वेश्चन' मूव्स, छात्र के अनुमानात्मक तर्क के सबसे सुसंगत भविष्यवक्ता हैं।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड मल्टी-रोबोट नियंत्रण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पथ (trajectory) प्रतिनिधित्व के लिए वेपॉइंट्स (waypoints) और मोशन व्यवहार्यता फीडबैक को प्रसारित करने के लिए एक करिकुलम-आधारित RLVR प्रशिक्षण रणनीति पेश करके अव्यवस्थित वातावरण में कार्य और गति नियोजन (task and motion planning) को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, जो मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में BoxNet3D-OBS बेंचमार्क पर बेहतर कार्य सफलता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक सक्रिय दृश्य स्कैफोल्डिंग (visual scaffolding) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो संवाद के निरंतर दृश्य इतिहास बनाने के लिए मानसिक चित्रण (mental imagery) का लाभ उठाता है, जो वर्णनात्मक और प्रस्तावात्मक सूचनाओं को जोड़कर "प्रतिनिधित्व धुंधलेपन" (representational blur) को प्रभावी ढंग से कम करता है और स्थित संवादों में सामान्य आधार (common ground) के रखरखाव में सुधार करता है।
यह शोध पत्र अडैप्टिव इंस्ट्रक्शन कंपोज़िशन (Adaptive Instruction Composition) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो क्राउडसोर्स्ड हानिकारक प्रश्नों और युक्तियों को गतिशील रूप से संयोजित करने के लिए सुदृढीकरण लर्निंग-आधारित कॉन्टेक्स्टुअल बैंडिट (reinforcement learning-based contextual bandit) का उपयोग करता है, जिससे विविध और अत्यधिक प्रभावी एलएलएम (LLM) जेलब्रेक उत्पन्न होते हैं जो रैंडम और मौजूदा अडैप्टिव रेड-टीमिंग दृष्टिकोणों दोनों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र यह स्थापित करता है कि गॉसियन कोलमोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क में गॉसियन स्केल पैरामीटर मुख्य रूप से पहली परत की फीचर ज्यामिति (feature geometry) द्वारा नियंत्रित होता है, और एक व्यावहारिक ऑपरेटिंग अंतराल का प्रस्ताव करता है जो विभिन्न आर्किटेक्चर और अनुप्रयोगों में स्थिरता और प्रतिस्पर्धात्मकता सुनिश्चित करने के लिए एक सुदृढ़ डिज़ाइन नियम के रूप में कार्य करता है।
यह शोध पत्र DAVinCI को प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय ढांचा है जो दावों के आंतरिक और बाहरी स्रोतों के दोहरे एट्रिब्यूशन को एंटेलमेंट-आधारित सत्यापन के साथ जोड़कर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की तथ्यात्मक विश्वसनीयता और व्याख्यात्मकता को बढ़ाता है, जिसके परिणामस्वरूप उच्च-जोखिम वाले डोमेन में सटीकता और जवाबदेही में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र SQLyzr को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक बेंचमार्क और मूल्यांकन मंच है जो विविध मेट्रिक्स, यथार्थवादी वर्कलोड संरेखण और सूक्ष्म नैदानिक उपकरण प्रदान करके मौजूदा टेक्स्ट-टू-SQL मूल्यांकनों की सीमाओं को संबोधित करता है ताकि लार्ज लैंग्वेज मॉडल-आधारित टेक्स्ट-टू-SQL सिस्टम के क्रमिक सुधार को सुगम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि कल्याणकारी अर्थशास्त्र के प्रथम मौलिक प्रमेय को उत्तर-AGI अर्थव्यवस्थाओं में वैध बने रहने के लिए स्वायत्तता संबंधी योग्यता की आवश्यकता है, जो एक सामान्यीकृत मॉडल का प्रस्ताव करता है जहाँ प्रतिस्पर्धी संतुलन केवल कृत्रिम प्रणालियों द्वारा प्रदर्शित स्वायत्तता के विभिन्न स्तरों को ध्यान में रखने पर ही पारेटो दक्षता प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र IRM को प्रस्तुत करता है, जो LLM-जनित टेक्स्ट का पता लगाने के लिए एक नवीन ज़ीरो-शॉट दृष्टिकोण है, जो बिना किसी प्राथमिकता संग्रह या अतिरिक्त प्रशिक्षण के बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए मौजूदा मॉडलों से प्राप्त निहित रिवॉर्ड मॉडल्स का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र दीर्घकालिक संवादात्मक स्मृति के मूल्यांकन के लिए एक बेंचमार्क, EngramaBench प्रस्तुत करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि जबकि फुल-कॉन्टेक्स्ट प्रॉम्प्टिंग उच्चतम समग्र प्रदर्शन प्राप्त करती है, प्रस्तावित ग्राफ-स्ट्रक्चर्ड मेमोरी सिस्टम (Engrama) क्रॉस-स्पेस रीजनिंग में विशिष्ट रूप से इससे बेहतर प्रदर्शन करता है, जो विशेष संरचनात्मक लाभों और समग्र अनुकूलन के बीच एक मौलिक ट्रेड-ऑफ को प्रकट करता है।