25631 पेपर
यह शोध पत्र तर्क देता है कि एआई (AI) भर्ती प्रणालियों की जटिल आपूर्ति श्रृंखलाएं—जिसमें कई विक्रेता और डेवलपर्स शामिल हैं—पूर्वाग्रह के मापन और जवाबदेही को जटिल बनाती हैं क्योंकि खंडित जिम्मेदारियां और सूचनात्मक विषमताएं एकीकृत मूल्यांकन और कानूनी उत्तरदायित्व के स्पष्ट निर्धारण को रोकती हैं।
यह शोध पत्र यूटिलिटी-अलाइन्ड एम्बेडिंग्स (UAE) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो एक विशिष्ट डिस्टिलेशन ऑब्जेक्टिव के माध्यम से LLM-आधारित यूटिलिटी सिग्नल्स की नकल करने के लिए बायो-एनकोडर्स को प्रशिक्षित करके डेंस रिट्रीवल प्रदर्शन में सुधार करता है, जिससे सेमेंटिक बेसलाइन की तुलना में महत्वपूर्ण सटीकता लाभ प्राप्त होता है और साथ ही LLM री-रैंकिंग की तुलना में बहुत तेज़ बना रहता है।
यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि एपिस्टेमिक लॉजिक (epistemic logic) में प्लान अस्तित्व समस्या (plan existence problem) अनिर्णयक्षम (undecidable) है, यहाँ तक कि अत्यधिक प्रतिबंधित स्थितियों के तहत भी जैसे कि एक्शन प्रीकंडिशन्स (action preconditions) के लिए सीमित मोडल डेप्थ (modal depth) और पोस्टकंडिशन्स (postconditions) की अनुपस्थिति।
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि केवल कच्चे एकल-शब्द भाषण पर प्रशिक्षित पूर्णतः अनसुपरवाइज्ड डीप न्यूरल नेटवर्क स्वतः ही संयोजित बहु-शब्द आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं जिनमें रचनाशीलता (compositionality) के पूर्ववर्ती मौजूद होते हैं, जो ध्वनिक इनपुट से वाक्य रचना (syntax) के विकास के लिए एक संभावित तंत्र का सुझाव देते हैं।
यह शोध पत्र FedCoLLM को प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-कुशल फेडरेटेड फ्रेमवर्क है जो हल्के एडेप्टर के माध्यम से सर्वर-साइड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और क्लाइंट-साइड स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स के बीच पारस्परिक ज्ञान संवर्धन को सक्षम बनाता है, जिससे डेटा गोपनीयता बनाए रखते हुए और कम्प्यूटेशनल ओवरहेड को न्यूनतम करते हुए दोनों के लिए महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक सिस्टम्स थिंकिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एल्गोरिद्मिक निष्पक्षता को मॉडल करने के लिए मशीन लर्निंग, कॉज़ल इन्फरेंस और सिस्टम डायनेमिक्स को एकीकृत करता है, जिससे नीति निर्माता जटिल समझौतों (ट्रेड-ऑफ) को समझने और लोकतांत्रिक मूल्यों के अनुरूप एआई नियमों को डिजाइन करने में सक्षम होते हैं।
यह शोध पत्र परिवर्तनकारी एआई के आर्थिक निहितार्थों और अस्तित्व संबंधी जोखिमों का विश्लेषण करता है, और यह निष्कर्ष निकालता है कि कम संभावना वाले विनाशकारी परिदृश्य भी एआई सुरक्षा और संरेखण अनुसंधान में वैश्विक निवेश को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने को उचित ठहराते हैं।
SafeMERGE एक हल्का, पोस्ट-फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क है जो डाउनस्ट्रीम टास्क उपयोगिता को बनाए रखते हुए सुरक्षा संरेखण (सेफ्टी अलाइनमेंट) को बहाल करने के लिए कोसाइन सिमिलैरिटी मानदंड के आधार पर सेफ्टी-अलाइन्ड मॉडल्स से फाइन-ट्यून्ड LLMs के लेयर्स को चुनिंदा रूप से मर्ज करता है।
यह शोध पत्र C-SHAP प्रस्तुत करता है, जो एक अवधारणा-आधारित व्याख्यात्मक एआई (explainable AI) ढांचा है जो टाइम सीरीज़ मॉडल्स के लिए उच्च-स्तरीय टेम्पोरल पैटर्न स्पष्टीकरण प्रदान करने के लिए SHAP का लाभ उठाता है, जो स्वास्थ्य सेवा और उद्योग जैसे उच्च-जोखिम वाले डोमेन में मौजूदा पॉइंट- या सबसीक्वेंस-आधारित विधियों की सीमाओं को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र SAT-Graph RAG प्रस्तुत करता है, जो एक ऑन्टोलॉजी-संचालित ढांचा है जो जटिल कानूनी प्रश्नों के लिए नियत (deterministic), ऑडिट योग्य और सामयिक रूप से सटीक रिट्रिवल-ऑगमेंटेड जनरेशन को सक्षम करने के लिए स्पष्ट पदानुक्रमित, टेम्पोरल और कारण संरचनाओं के साथ कानूनी मानदंडों को मॉडल करता है।