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यह शोधपत्र स्पूकीबेंच (SpookyBench) प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि अत्याधुनिक वीडियो-भाषा मॉडल उन पैटर्नों को पहचानने में विफल रहते हैं जो केवल शोर जैसे फ्रेमों के टेम्पोरल अनुक्रमों (temporal sequences) में एनकोड किए गए होते हैं जहाँ मनुष्य उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं, जो स्थानिक विशेषताओं (spatial features) पर अत्यधिक निर्भरता और शुद्ध टेम्पोरल सूचना को संसाधित करने की मौलिक अक्षमता को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र PuckTrick का परिचय देता है, जो एक पायथन लाइब्रेरी है जो व्यवस्थित रूप से मिसिंग वैल्यूज (missing values) और नॉइज़ (noise) जैसे नियंत्रित त्रुटियों को पेश करके सिंथेटिक डेटा की यथार्थता को बढ़ाती है, जिससे केवल स्वच्छ सिंथेटिक डेटासेट पर प्रशिक्षण लेने वाले मशीन लर्निंग मॉडल्स की तुलना में उनकी मजबूती और सामान्यीकरण क्षमता में वृद्धि होती है।
यह शोध पत्र MAGIC का प्रस्ताव करता है, जो एक फ्यू-शॉट विसंगति जनरेशन फ्रेमवर्क है जो मजबूत औद्योगिक गुणवत्ता नियंत्रण के लिए उच्च-निष्ठा (high-fidelity) और विविध विसंगतियों को उत्पन्न करने हेतु गॉसियन प्रॉम्प्ट परटर्बेशन, स्थानिक रूप से अनुकूलन योग्य मार्गदर्शन और संदर्भ-जागरूक मास्क संरेखण का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र PBiLoss का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन, मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) रेगुलराइजेशन लॉस फंक्शन है, जो एडेप्टिव सैंपलिंग रणनीतियों के माध्यम से लोकप्रिय वस्तुओं की अत्यधिक सिफारिश को दंडित करके ग्राफ-आधारित अनुशंसा प्रणालियों में लोकप्रियता पूर्वाग्रह को कम करता है, जिससे सटीकता से समझौता किए बिना अनुशंसा निष्पक्षता और विविधता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र aLLoyM को प्रस्तुत करता है, जो कि मिश्र धातु चरण आरेख (alloy phase diagram) डेटा पर प्रशिक्षित एक फाइन-ट्यून्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल है, जो बहुविकल्पीय प्रश्नों के लिए भविष्यवाणी सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है और घटक विवरणों से चरण आरेख उत्पन्न करने की नवीन क्षमता प्रदर्शित करता है, जिससे सामग्री खोज में तेजी आती है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लक्ष्य-उन्मुख कार्यों में, मध्यम स्तर की व्यक्तित्व अभिव्यक्ति और उपयोगकर्ता के लक्षणों (विशेष रूप से बहिर्मुखता और भावनात्मक स्थिरता) के साथ रणनीतिक संरेखण वाले संवादात्मक एजेंट सबसे सकारात्मक उपयोगकर्ता धारणाएं उत्पन्न करते हैं, जो एक उलटे-यू (inverted-U) संबंध का निर्माण करते हैं जहाँ मध्यम अभिव्यक्ति निम्न और उच्च दोनों चरम सीमाओं से बेहतर प्रदर्शन करती है।
यह शोध पत्र 2018 के HLEG एथिक्स गाइडलाइन्स से लेकर 2024 के EU AI एक्ट तक के प्रमुख नीतिगत दस्तावेजों में प्रचलित विषयों की पहचान और तुलना करने के लिए गुणात्मक विषयगत विश्लेषण (qualitative thematic analysis) को मात्रात्मक BERTopic मॉडलिंग के साथ जोड़कर यूरोपीय संघ (EU) के एआई शासन के विकास का विश्लेषण करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन हाइब्रिड डिफ्यूजन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करके लॉन्ग-होराइज़न रोबोटिक कार्यों में मानक डिफ्यूजन मॉडल्स की सीमाओं को संबोधित करता है, जो उच्च-स्तरीय प्रतीकात्मक योजनाओं (सिंबोलिक प्लान्स) और निरंतर प्रक्षेप पथों (कंटीन्यूअस ट्राजेक्टरीज) को एक साथ उत्पन्न करता है, जिससे निर्णय लेने की क्षमता में सुधार होता है और लचीले, स्थिति-आधारित क्रिया संश्लेषण को सक्षम बनाया जाता है।
PATCH एक हाइब्रिड स्पर्सिटी फ्रेमवर्क है जो LLM वेट मैट्रिसेस को सीखने योग्य डेंस या 2:4 स्पार्स मैपिंग वाले टाइल्स में विभाजित करता है ताकि 0% और 50% के बीच निरंतर स्पर्सिटी रेश्यो सक्षम किया जा सके, जिससे मौजूदा अनस्ट्रक्चर्ड या रिजिड सेमी-स्ट्रक्चर्ड प्रूनिंग विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता और व्यावहारिक GPU स्पीडअप प्राप्त किया जा सके।
यह योगदान SAT ग्राफ API को प्रस्तुत करता है, जो एक मानक प्रिमिटिव इंटरफ़ेस है जो LLM अनिश्चितता को इरादे के अनुवाद और नैरेटिव संश्लेषण तक सीमित करके सत्यापन योग्य, नियत कानूनी तर्क को सक्षम बनाता है, जबकि सभी संरचनात्मक, लौकिक और कारण संबंधी ग्राफ ट्रैवर्सल विश्वसनीय प्रतीकात्मक संचालन के माध्यम से निष्पादित किए जाते हैं।