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ArguAgent एक जनरेटिव एआई-संचालित प्रणाली है जिसे विविध दृष्टिकोणों के आधार पर छात्रों को समूहीकृत करने के साथ-साथ तर्क की समान गुणवत्ता बनाए रखते हुए समावेशी STEM तर्क को बढ़ावा देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोधपत्र MoralChain प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा बेंचमार्क है जिसे यह प्रदर्शित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि निरंतर विचार मॉडल (continuous thought models) अपने लेटेंट स्पेस में मिसअलाइन्ड रीजनिंग (misaligned reasoning) को संजोए रख सकते हैं भले ही वे सौहार्दपूर्ण आउटपुट उत्पन्न कर रहे हों, और यह दिखाता है कि इस छिपे हुए मिसअलाइनमेंट का पता शुरुआती लेटेंट टोकन के लीनियर प्रोबिंग (linear probing) के माध्यम से लगाया जा सकता है।
यह शोध पत्र हॉपर और ब्लैकवेल जीपीयू (GPU) पर NVIDIA के पायथन-आधारित CUDA टाइल (CuTile) एब्स्ट्रैक्शन का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि यह उच्च-स्तरीय ब्लैकवेल हार्डवेयर पर फ्यूज्ड अटेंशन जैसे विशिष्ट वर्कलोड के लिए महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ और कोड सरलता प्रदान करता है, लेकिन इसमें ट्राइटन (Triton) की तरह क्रॉस-आर्किटेक्चर पोर्टेबिलिटी और सुसंगत प्रदर्शन का अभाव है।
यह शोध पत्र एक हाइब्रिड रनटाइम फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो शॉर्ट-सीक्वेंस लार्ज लैंग्वेज मॉडल वर्कलोड के लिए इन्फरेंस लेटेंसी और कर्नल लॉन्च ओवरहेड को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए जस्ट-इन-टाइम (JIT) कंपाइलेशन को CUDA ग्राफ निष्पादन के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र लीन थ्योरम प्रूवर (Lean Theorem Prover) का उपयोग करके मैरिना वियाज़ोस्का के 2016 के 8-आयामी गोला पैकिंग (sphere packing) समस्या के समाधान के सफल औपचारिक सत्यापन पर चर्चा करता है, जो मानव गणितज्ञों और ऑटोफॉर्मलाइजेशन मॉडल "गॉस" (Gauss) के बीच एक सहयोगात्मक मील के पत्थर को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एक दो-एजेंट प्रतिकूल ढांचे (two-agent adversarial framework) को प्रस्तुत करता है जो ब्लैक-बॉक्स एनएलपी (NLP) पाइपलाइनों में महत्वपूर्ण कमजोरियों को उजागर करने के लिए सिमेंटिक रीराइटिंग और प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि मॉडल की शक्ति के बजाय वास्तुशिल्प विकल्प (architectural choices) ही बचाव से बचने की संवेदनशीलता को निर्धारित करते हैं।
K-SENSE सोशल मीडिया पर मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों का पता लगाने के लिए एक नवीन ढांचा है जो बाहरी मनोवैज्ञानिक सामान्य ज्ञान (psychological commonsense knowledge) को एक स्व-संवर्धित एन्कोडिंग पाइपलाइन और पर्यवेक्षित कंट्रास्टिव लर्निंग (supervised contrastive learning) के साथ संयुक्त रूप से एकीकृत करके प्रदर्शन में सुधार करता है।
यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक, भौतिकी-सूचित हाइब्रिड डीप लर्निंग एनसेंबल (CNN-Transformer) प्रस्तावित करता है जो भौतिक तापमान-मांग बाधाओं को एकीकृत करके और बदलते मौसम संबंधी कारकों को समझाने के लिए SHAP मानों का उपयोग करके ERCOT प्रणाली में चरम मौसम की घटनाओं के दौरान बिजली भार पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार करता है।
यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे को प्रस्तुत करता है जो साइबर-फिजिकल सिस्टम के लिए सुरक्षा परिचालन नियमों को अपडेट करने हेतु काउंटरफैक्चुअल रीजनिंग (counterfactual reasoning) को व्याकरण-प्रतिबंधित परिशोधन (grammar-constrained refinement) के साथ जोड़ता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि हालांकि यह दृष्टिकोण स्वायत्त ड्राइविंग नियमों में विसंगतियों को हल करता है, लेकिन लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) का उपयोग ओवरफिटिंग और असुरक्षित परिशोधन को रोकने के लिए कठोर व्याकरण प्रवर्तन और सिमेंटिक सत्यापन की आवश्यकता को अनिवार्य बनाता है।
Pref-CTRL एक नवीन टेस्ट-टाइम अलाइनमेंट फ्रेमवर्क है जो मानव प्राथमिकता डेटा की संरचना को बेहतर ढंग से कैप्चर करने के लिए डिज़ाइन किए गए मल्टी-ऑब्जेक्टिव वैल्यू फंक्शन का उपयोग करके मौजूदा रिप्रेजेंटेशन-एडिटिंग विधियों में सुधार करता है।