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यह शोध पत्र एक एडेप्टिव टेस्ट-टाइम कंप्यूट फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो गणित, कोडिंग और रीजनिंग बेंचमार्क पर प्रदर्शन में सुधार करने के लिए संसाधनों को गतिशील रूप से आवंटित करता है और सफल क्वेरी प्रतिक्रियाओं से विकसित होते इन-कॉन्टेक्स्ट प्रदर्शनों का लाभ उठाता है, जबकि इन्फरेंस-टाइम कंप्यूट लागतों को काफी कम करता है।
HypEHR एक कॉम्पैक्ट, हाइपरबोलिक ज्योमेट्री-आधारित मॉडल है जो पदानुक्रमित संरचनाओं (hierarchical structures) का लाभ उठाकर नैदानिक प्रश्नों का कुशलतापूर्वक उत्तर देने के लिए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और प्रश्नों को एम्बेड करता है, जिससे काफी कम मापदंडों (parameters) के साथ महंगे LLMs के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक अनुकूलित डीप-लर्निंग U-Net सरोगेट मॉडल प्रस्तुत करता है जो जर्मनी के वुपर (Wupper) कैचमेंट के लिए अधिकतम बाढ़ जल स्तर की कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से भविष्यवाणी करता है, जो पारंपरिक, संसाधन-गहन हाइड्रोलिक सिमुलेशन के एक गणनात्मक रूप से व्यवहार्य विकल्प के रूप में कार्य करता है।
यह शोध पत्र फार्मास्युटिकल इंडस्ट्री 4.0 परिवेश में व्यक्तिगत दवा उत्पादन के एकीकृत पैकिंग, प्लेसमेंट, शेड्यूलिंग और रूटिंग के लिए एक व्यापक ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो आंतरिक लॉजिस्टिक्स और ऑर्डर पूर्ति को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने के लिए प्लेनर ट्रांसपोर्ट सिस्टम और उन्नत अनुकूलन मॉडल (MIQP, द्वि-स्तरीय प्लेसमेंट, और कंस्ट्रेंट प्रोग्रामिंग) का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि एआई (AI) विमर्श में बहुअर्थी शब्दों का रणनीतिक उपयोग, जिसे "ग्लोसलैटिंग" (glosslighting) कहा गया है, निवेश को बढ़ावा देने, सार्वजनिक धारणा को आकार देने और नैतिक जांच से बचने के लिए तकनीकी इनकार (technical deniability) बनाए रखते हुए मानवीकरण वाली भाषा की प्रेरक शक्ति का लाभ उठाता है।
StyleVAR एक नियंत्रणीय इमेज स्टाइल ट्रांसफर विधि है जो विविध बेंचमार्क पर बनावट (टेक्सचर) को स्थानांतरित करते समय सिमेंटिक संरचना को संरक्षित करने में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए ब्लेंडेड क्रॉस-अटेंशन मैकेनिज्म और दो-चरणीय प्रशिक्षण (सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग के बाद GRPO-आधारित रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) के साथ विजुअल ऑटोरेग्रेसिव मॉडलिंग का लाभ उठाता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि FHIR डेटा सीरियलाइजेशन रणनीति लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में मेडिकेशन रिकॉन्सिलिएशन प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती है, जिसमें क्लिनिकल नैरेटिव फॉर्मेट 8B पैरामीटर्स तक के मॉडल्स के लिए परिणामों को अनुकूलित करता है जबकि रॉ JSON 70B मॉडल्स के लिए बेहतर हो जाता है, जो यह प्रकट करता है कि ओमिशन (चूक) प्रमुख विफलता मोड है और केवल डोमेन प्रीट्रेनिंग ही स्ट्रक्चर्ड एक्सट्रैक्शन के लिए पर्याप्त नहीं है।
यह शोधपत्र गेटस्कोप (GateScope) को प्रस्तुत करता है, जो एक ब्लैक-बॉक्स मापन ढांचा है जो कंटेंट, कन्वर्सेशन, बिलिंग और लेटेंसी आयामों के माध्यम से कमर्शियल एलएलएम (LLM) एपीआई गेटवे का ऑडिट करता है, जो विज्ञापित नीतियों और वास्तविक व्यवहारों जैसे कि साइलेंट मॉडल सब्स्टिट्यूशन, प्राइसिंग विचलन और असंगत प्रदर्शन के बीच महत्वपूर्ण विसंगतियों को उजागर करता है।
यह शोध पत्र कंप्यूटेबिलिटी थ्योरी (computability theory), प्रूफ़ थ्योरी (proof theory) और बेयसियन एपिस्टेमोलॉजी (Bayesian epistemology) पर आधारित एक पांच-सिद्धांत मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो AI गवर्नेंस प्रॉम्प्ट्स की संरचनात्मक पूर्णता का आकलन करता है, और 34 GitHub फाइलों के एक अनुभवजन्य अध्ययन के माध्यम से यह प्रकट करता है कि 37% में डेटा वर्गीकरण और मूल्यांकन रूब्रिक्स जैसे महत्वपूर्ण तत्वों का अभाव है, जिससे AI-सहायता प्राप्त विकास में स्वचालित स्टैटिक एनालिसिस टूल्स की आवश्यकता पर बल मिलता है।
यह शोध पत्र COMPASS को प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-अनुकूलन योग्य (self-adaptive) ढांचा है जो जटिल साइबर-फिजिकल सिस्टम में एआई टास्क प्लानिंग के उच्च-गुणवत्ता वाले, मानव-समझने योग्य स्पष्टीकरण उत्पन्न करने के लिए प्रॉम्प्ट्स को स्वचालित रूप से संश्लेषित और परिष्कृत करने हेतु उपयोगकर्ता की संज्ञानात्मक अवस्थाओं और इंटरेक्शन संकेतों को एक POMDP के रूप में मॉडल करता है।