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यह शोध पत्र प्रैग्मोस (Pragmos) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रोटोटाइप सिस्टम है जो बिजनेस प्रोसेस मैनेजमेंट में ब्लैक-बॉक्स एलएलएम (LLM) समाधानों की सीमाओं को संबोधित करता है, जिससे एक हाइब्रिड, इंटरैक्टिव वर्कफ़्लो सक्षम होता है जहाँ मानव और एलएलएम विशेषीकृत व्यवहार विश्लेषण उपकरणों द्वारा समर्थित संरचित, पुनरावृत्ति चरणों के माध्यम से सहयोगात्मक रूप से सुदृढ़ और व्याख्या योग्य प्रक्रिया मॉडल का निर्माण करते हैं।
यह अध्ययन 563 फिलिपिनो पूर्व-सेवा शिक्षकों (pre-service teachers) के डेटा का विश्लेषण करने के लिए PLS-SEM का उपयोग करता है, जो यह प्रकट करता है कि आंतरिक प्रेरणात्मक और भावनात्मक कारक, विशेष रूप से प्रदर्शन प्रत्याशा (performance expectancy) और सुखद प्रेरणा (hedonic motivation), एआई-सक्षम शैक्षिक उपकरणों को अपनाने के उनके इरादे के प्राथमिक चालक हैं, जो बाहरी संस्थागत कारकों के प्रभाव से अधिक प्रभावी हैं।
यह अध्ययन पाम्पांगा के 651 फिलिपिनो कॉलेज छात्रों पर लेटेंट क्लास एनालिसिस का उपयोग करके चार विशिष्ट एआई निर्भरता प्रोफाइल की पहचान करता है, जिससे यह पता चलता है कि उच्च एआई निर्भरता वाले छात्रों में शैक्षणिक क्षमताएं काफी कमजोर होती हैं, जिससे महत्वपूर्ण सोच और आवश्यक शैक्षणिक कौशल के संरक्षण के साथ एआई एकीकरण को संतुलित करने वाली शैक्षिक नीतियों की तत्काल आवश्यकता रेखांकित होती है।
यह शोध पत्र CoAX यूजर मॉडल प्रस्तुत करता है, जो सारणीबद्ध डेटा (tabular data) के लिए AI स्पष्टीकरणों की व्याख्या करते समय मानव तर्क रणनीतियों का विश्लेषण और अनुकरण करने हेतु संज्ञानात्मक मॉडलिंग (cognitive modeling) का उपयोग करता है, जिससे एक स्केलेबल विधि प्राप्त होती है जो यह निदान करती है कि वर्तमान XAI विधियाँ उपयोगकर्ता की समझ में सुधार करने में अक्सर क्यों विफल रहती हैं और अधिक प्रभावी स्पष्टीकरणों के विकास को निर्देशित करती है।
यह शोध पत्र मानव-एआई निर्णय लेने वाले संबंधों के एक पांच-चरणीय स्पेक्ट्रम (शुद्ध मानव से शुद्ध एआई तक) वाले एक वैचारिक ढांचे का प्रस्ताव करता है—ताकि नेताओं को बदलते विन्यासों की पहचान करने, गलत पहचान के जोखिमों से बचने और तेजी से विषम होती टीमों के भीतर सह-अनुकूलनशीलता को बढ़ावा देने में मदद मिल सके।
यह शोध पत्र नैदानिक मनोविज्ञान से 'रिलायबल चेंज इंडेक्स' (Reliable Change Index) को अनुकूलित करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि समग्र एलएलएम (LLM) सटीकता में होने वाली वृद्धि अक्सर महत्वपूर्ण, द्वि-दिशीय आइटम-स्तरीय प्रदर्शन परिवर्तनों और कठिनाई स्तरों के बीच विषम चर्न (churn) को छिपा लेती है, और यह तर्क देता है कि मॉडल के विकास का अधिक विश्वसनीय मूल्यांकन प्रदान करने के लिए समग्र स्कोर के साथ चर्न दरों की रिपोर्ट करना आवश्यक है।
यह शोध पत्र ABC प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो वीडियो जनरेशन और मौसम पूर्वानुमान जैसे कार्यों में मौजूदा डिफ्यूजन मॉडलों की संरचनात्मक और गतिशील सीमाओं को दूर करने के लिए, गैर-मार्कोवियन डिफ्यूजन ब्रिजेस और निरंतर-समय SDEs का लाभ उठाते हुए, अवलोकनों के मनमाने उपसमुच्चयों पर आधारित स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं को उत्पन्न करता है।
यह शोध पत्र RAY-TOLD का प्रस्ताव करता है, जो एक हाइब्रिड कंट्रोल फ्रेमवर्क है जो घने, गतिशील जनसमूहों में स्वायत्त रोबोट नेविगेशन को बढ़ाने के लिए LiDAR-आधारित लेटेंट डायनेमिक्स और एक पॉलिसी मिक्सचर रणनीति को MPPI में एकीकृत करता है, ताकि टकराव की दरों को कम करने और लोकल मिनिमा से बचने के लिए लघु-क्षितिज भौतिक सुदृढ़ता को दीर्घ-क्षितिज सीखे गए दूरदर्शिता के साथ जोड़ा जा सके।
यह शोध पत्र IMPRESS का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ग्राफ फ्यू-शॉट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो पदानुक्रमित संरचनाओं (hierarchical structures) को कैप्चर करने के लिए हाइपरबोलिक स्पेस और सपोर्ट डिस्ट्रीब्यूशंस को समृद्ध करने के लिए डीनॉइजिंग डिफ्यूजन का लाभ उठाता है, जिससे बेहतर सामान्यीकरण बाउंड्स (generalization bounds) और बेंचमार्क डेटासेट्स पर उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है।
PRTS एक विजन-लैंग्वेज-एक्शन फाउंडेशन मॉडल है जो प्रीट्रेनिंग को कंट्रास्टिव रिप्रेजेंटेशन का उपयोग करके गोल-कंडीशन्ड रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के रूप में पुनर्गठित करता है ताकि ऑफलाइन ट्राजेक्टरीज से इंट्रिन्सिक गोल-रीचेबिलिटी अवेयरनेस सीखी जा सके, जिससे पारंपरिक बिहेवियर क्लोनिंग की तुलना में लॉन्ग-होरिजन, कॉन्टैक्ट-रिच और जीरो-शॉट कार्यों पर रोबोटिक प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।