27120 पेपर
यह शोध पत्र रिकंस्ट्रक्टिव अथॉरिटी मॉडल (RAM) का परिचय देता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो केवल डेटा की अखंडता को सत्यापित करने (अटेस्टेशन) के बजाय इस बात पर ध्यान केंद्रित करके स्वायत्त प्रणाली की सुरक्षा में सुधार करता है कि क्या अवलोकन योग्य अवस्था किसी विशिष्ट कार्रवाई को न्यायसंगत ठहराने के लिए पर्याप्त कवरेज प्रदान करती है।
यह शोध पत्र होल-बॉडी PET पंजीकरण के लिए एक CT-निर्देशित, स्थानिक रूप से परिवर्तनशील नियमितीकरण रणनीति प्रस्तावित करता है जो युग्मित CT स्कैन से शारीरिक जानकारी का उपयोग करके अनुकूलन योग्य बाधाएं लागू करता है, जिससे कठोर संरचनाओं को अधिक स्थिर करने और कोमल ऊतकों में लचीले विरूपण की अनुमति देने में मदद मिलती है।
VS-DDPM एक कुशल 3D वेरिएबल-स्टेप डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जिसे उच्च जनरेटिव गुणवत्ता बनाए रखते हुए मेडिकल इमेज मोडैलिटी ट्रांसलेशन को त्वरित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो मिसिंग MRI सिंथेसिस में अत्याधुनिक प्रदर्शन और ट्यूमर रिमूवल एवं CT सिंथेसिस कार्यों में प्रतिस्पर्धी परिणाम प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र प्राथमिकता-आधारित तर्क ढांचों (preference-based argumentation frameworks) में एक व्युत्क्रम समस्या (inverse problem) की गणनात्मक जटिलता की जांच करता है, जो यह निर्धारित करता है कि क्या विभिन्न न्यूनीकरण विधियों (reduction methods) के तहत एक विशिष्ट लेबलिंग उत्पन्न करने के लिए एक दी गई प्राथमिकता संबंध मौजूद है, और यह प्रदर्शित करता है कि यह समस्या अधिकांश सामान्य मामलों के लिए बहुपद समय (polynomial time) में हल करने योग्य है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि क्योंकि एआई ने "सक्षम दिखने वाले" निर्णय के उत्पादन की लागत को कम कर दिया है, पारंपरिक संस्थान (जैसे न्यायालय और विधायिका) मौलिक रूप से चुनौती दिए जा रहे हैं, जिससे संस्थागत पुनर्रचना, सत्यापन साझा संसाधनों (वेरिफिकेशन कॉमन्स) के निर्माण, और प्रत्यायोजित संज्ञा (डेलीगेटेड कॉग्निशन) के प्रबंधन के लिए नए ढांचों की ओर नीतिगत बदलाव की आवश्यकता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) मूल्यांकन पाइपलाइनों में आंशिक गुमनामी (partial anonymization), महत्वपूर्ण पहचान-संचालित चापलूसी (identity-driven sycophancy) को छिपा सकती है, और यह निष्कर्ष निकालता है कि पीयर आइडेंटिटी बायस (peer identity bias) को विश्वसनीय रूप से कम करने और प्रकट करने के लिए केवल पूर्ण-पाइपलाइन गुमनामी और विषम मॉडल एन्सेम्बल (heterogeneous model ensembles) ही सक्षम हैं।
यह शोधपत्र वाई-फाई आधारित मानव गतिविधि पहचान के लिए एक नवीन पाइपलाइन प्रस्तावित करता है जो उच्च-आयामी कच्चे CSI संकेतों को एक कैटेगोरिकल वेरिएशनल ऑटोएनकोडर के माध्यम से असतत लेटेंट प्रक्षेपवक्रों (latent trajectories) में परिवर्तित करता है, और तत्पश्चात एक प्रतीकात्मक, नियंत्रणीय और पारदर्शी वर्गीकरण प्रक्रिया को सक्षम करने के लिए कारण खोज (causal discovery) के माध्यम से व्याख्या योग्य लीनियर टेम्पोरल लॉजिक (LTL) नियमों को निकालता है।
यह सर्वेक्षण तर्क देता है कि विजन-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडलों का भविष्य डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर—विशेष रूप से डेटासेट, बेंचमार्क और डेटा इंजन—को स्केलेबिलिटी, सामान्यीकरण और भौतिक ग्राउंडिंग में वर्तमान सीमाओं को दूर करने के लिए एक प्राथमिक अनुसंधान प्राथमिकता के रूप में मानने पर निर्भर करता है।
यह शोध पत्र **FormalScience** को प्रस्तुत करता है, जो एक मानव-इन-द-लूप एजेंटिक पाइपलाइन है जिसे डोमेन विशेषज्ञों को वैज्ञानिक तर्क को Lean4 कोड में कुशलतापूर्वक ऑटोफॉर्मलाइज़ करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसे विश्वविद्यालय स्तर की भौतिकी की समस्याओं के एक उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट, **FormalPhysics** के निर्माण के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है जो LLM-आधारित फॉर्मलाइज़ेशन में सिमेंटिक ड्रिफ्ट (semantic drift) का एक व्यवस्थित विश्लेषण प्रदान करता है।
AmaraSpatial-10K 10,000 से अधिक उच्च-गुणवत्ता वाले, डिप्लॉयमेंट के लिए तैयार 3D एसेट्स का एक नया डेटासेट है जिसमें मानकीकृत मीट्रिक स्केल, सिमेंटिक मेटाडेटा और भौतिक गुण शामिल हैं, जिन्हें विशेष रूप से एम्बॉडीड एआई (embodied AI), रोबोटिक्स सिमुलेशन और स्थानिक कंप्यूटिंग (spatial computing) को समर्थन देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।