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यह शोध पत्र स्वायत्त मशीनों में हार्डवेयर दोष सहिष्णुता के लिए प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (PPO) और सॉफ्ट एक्टर-क्रिटिक (SAC) एल्गोरिदम का पहला व्यवस्थित तुलनात्मक अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह मूल्यांकन करता है कि विभिन्न ज्ञान-स्थानांतरण रणनीतियाँ विभिन्न कार्य जटिलताओं के बीच रिकवरी गति और प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करती हैं।
यह शोध पत्र कांट के निर्णय के सिद्धांत (theory of judgment) को लागू करते हुए यह तर्क देता है कि एआई (AI) के निर्णय अपनी अंतर्निहित अनिश्चितता और सॉफ्टमैक्स (Softmax) के माध्यम से मोडैलिटी (modality) के जबरन पुनर्गठन के कारण मौलिक रूप से अ説明्य (unexplainable) हैं, और साथ ही यह भी प्रतिपादित करता है कि प्रवाहपूर्ण भाषाई व्यवहार कार्यात्मक कार्यान्वयन (functional implementation) का एक भ्रम पैदा करता जिसे निश्चित रूप से सत्यापित नहीं किया जा सकता है।
यह शोध पत्र PHASE को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रक्रिया-उन्मुख खतरा विश्लेषण ढांचा (process-oriented hazard analysis framework) है, जो मॉडल अपारदर्शिता और घटक अंतःक्रियाओं जैसी अनूठी चुनौतियों को संबोधित करने के लिए सिस्टम थ्योरेटिक प्रोसेस एनालिसिस (STPA) पद्धति को अनुकूलित करता है, ताकि तीन केस स्टडीज के माध्यम से सत्यापित लक्षित अनुकूलनों द्वारा AI विकास में सिस्टम-स्तरीय खतरों की पहचान और शमन किया जा सके।
यह शोध पत्र GLIMMER को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का और आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic) प्रशिक्षण ढांचा है जो संरचित प्रीप्रोसेसिंग, रीजन-अवेयर लॉस फंक्शन्स और जेनेटिक एल्गोरिदम अनुकूलन को संयोजित करके टाइप 1 डायबिटीज के लिए ब्लड ग्लूकोज पूर्वानुमान सटीकता और डिस्ग्लाइसीमिया भविष्यवाणी को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जबकि यह अत्याधुनिक मॉडलों के लाखों मापदंडों की तुलना में केवल 10K मापदंडों का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र फ्लो-थ्रू टेंसर (FTT) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत कम्प्यूटेशनल ग्राफ आर्किटेक्चर है जो ग्रेडिएंट-आधारित अनुकूलन, वास्तविक समय नियंत्रण और कुशल बहु-परत नेटवर्क विश्लेषण को सक्षम करने के लिए विविध परिवहन मॉडलिंग पद्धतियों को एक एकल गणितीय ढांचे में एकीकृत करता है।
यह टिप्पणी जुलाई 2025 की उस घटना का विश्लेषण करती है जहाँ 18 arXiv पांडुलिपियों में एआई-सहायता प्राप्त सहकर्मी समीक्षाओं (पीयर रिव्यू) को हेरफेर करने के लिए डिज़ाइन किए गए छिपे हुए प्रॉम्प्ट इंजेक्शन शामिल थे, जो इस प्रथा को अनुसंधान कदाचार के एक नए रूप के रूप में वर्णित करती है जो स्वचालित विद्वत्तापूर्ण प्रणालियों में महत्वपूर्ण कमजोरियों को उजागर करती है और समन्वित तकनीकी स्क्रीनिंग एवं सामंजस्यपूर्ण एआई नीतियों की तत्काल आवश्यकता को रेखांकित करती है।
यह शोध पत्र साइबरपैल (CyberPal) 2.0 का परिचय देता है, जो साइबर सुरक्षा-विशेषज्ञ लघु भाषा मॉडलों (4B–20B पैरामीटर्स) का एक परिवार है, जिन्हें सेकनॉलेज (SecKnowledge) 2.0 पाइपलाइन के माध्यम से एक समृद्ध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, जो काफी छोटे आकार के होने के बावजूद प्रमुख थ्रेट इन्वेस्टिगेशन और इंटेलिजेंस कार्यों पर GPT-4o और o1 जैसे फ्रंटियर मॉडलों को पीछे छोड़ देता है या उनके बराबर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र CoT-X को प्रस्तुत करता है, जो एक अनुकूलन योग्य ढांचा (adaptive framework) है जो विविध लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग ट्रेसेस को संकुचित और पुनर्गठित करता है ताकि चिकित्सा संबंधी प्रश्नों और कई मॉडल आर्किटेक्चर पर व्यापक प्रयोगों द्वारा प्रमाणित सटीकता को बनाए रखते हुए या उसमें सुधार करते हुए इन्फरेंस ओवरहेड को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।
यह शोध पत्र एक औपचारिक रूप से सत्यापित, द्वि-स्तरीय कार्यात्मक वास्तुकला प्रस्तुत करता है जो एक हैस्केल-आधारित अनुसंधान मोनैड (research monad) को ओएस-स्तरीय सैंडबॉक्स के साथ जोड़ता है ताकि ऑनलाइन फॉल्स-डिस्कवरी-रेट नियंत्रण की गारंटी देकर और सत्यापन डेटा को भौतिक रूप से अलग करके एआई-संचालित वैज्ञानिक अन्वेषण में सांख्यिकीय कठोरता को संरचनात्मक रूप से लागू करना और स्पूरियस डिस्कवरीज़ (spurious discoveries) को रोकना सुनिश्चित किया जा सके।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि 8-बिट क्वांटाइजेशन, ओवरफिटिंग को रोकने के लिए एक अंतर्निहित नियमितीकरण (इम्प्लिसिट रेगुलराइजेशन) के रूप में कार्य करके, निरंतर शिक्षण (कंटीन्यूअल लर्निंग) परिदृश्यों में फुल-प्रिसिजन मॉडलों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे बड़े भाषा मॉडल न्यूनतम रिप्ले बफ़र्स के साथ ज्ञान को अधिक प्रभावी ढंग से बनाए रखने में सक्षम होते हैं।