21236 पेपर
यह शोध पत्र AI-Atomic-Framework (ATM) को प्रस्तुत करता है, जो एक CID-मध्यस्थता वाली शासन प्रणाली है जो साझा उत्परिवर्तन (shared mutations) लागू करने से पहले सिमेंटिक परमाणुकरण (semantic atomization) और तटस्थ प्रबंधन (neutral stewardship) के माध्यम से लेखन प्रवेश को नियंत्रित करके सुरक्षित, ऑडिट योग्य और रिकवरेबल मल्टी-एजेंट कोड सह-संश्लेषण सुनिश्चित करती है।
यह शोध पत्र AGE (Adaptive-masking for Graph Embedding) प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण ढांचा (self-supervised learning framework) है जो GraphQA कार्यों पर GraphRAG प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए गैर-महत्वपूर्ण नोड्स को अनुकूल रूप से मास्क करके ग्राफ और टेक्स्ट लेटेंट फीचर्स को संरेखित करता है।
यह शोध पत्र SWE-Router को प्रस्तुत करता है, जो एक वैल्यू-आधारित रूटिंग फ्रेमवर्क है जो एक सस्ते मॉडल के प्रारंभिक अन्वेषणात्मक प्रक्षेपवक्र (exploratory trajectory) का लाभ उठाकर मल्टी-टर्न एजेंटिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में लागत दक्षता में सुधार करता है ताकि सूचित एस्केलेशन निर्णय लिए जा सकें, जिससे यह मजबूत प्रदर्शन बनाए रखते हुए पारंपरिक विवरण-मात्र (description-only) राउटरों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक नवीन डुअल-एजेंट डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो न्यूरोइवोल्यूशन और सुपरवाइज्ड लर्निंग को संयोजित करके रीकॉन्फ़िगरेबल इंटेलिजेंट सरफेस (RIS) फेज प्रोफाइल्स और यूजर ट्रांसमिट पावर को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है, जिससे पावर-सीमित मोबाइल उपयोगकर्ताओं के लिए ऊर्जा-कुशल, उच्च-सटीक ट्रैकिंग और लोकलाइजेशन सक्षम होता है और साथ ही डिस्क्रीट ऑप्टिमाइजेशन और सीमित फीडबैक से संबंधित चुनौतियों पर विजय प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र मल्टी-स्केल लेयर अटेंशन (MSLA) का प्रस्ताव करता है, जो एक नया प्रतिमान (पैराडाइम) है जो ऑरेकल बोन इनस्क्रिप्शन (ओरलकल बोन इनस्क्रिप्शन) पहचान में जटिल आकृतियों और क्षीण विवरणों की चुनौतियों को दूर करने के लिए मल्टी-स्केल और क्रॉस-लेयर फीचर इंटरैक्शन को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और दक्षता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र ALGOBENCH को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो समाधानों के पुन: उपयोग को रोकने के लिए मौजूदा प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग चुनौतियों को रूपांतरित करके अनुकूलित एल्गोरिदम संबंधी समस्याएँ उत्पन्न करता है, जिसके साथ जटिलता-जागरूक मेट्रिक्स भी दिए गए हैं ताकि यह कठोरता से मूल्यांकन किया जा सके कि क्या भाषा मॉडल कार्यात्मक शुद्धता से परे वास्तविक एल्गोरिदम तर्क क्षमताओं के स्वामी हैं।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करते हुए क्वांटम लर्निंग सिस्टम के निदान के लिए एक एकीकृत स्पेक्ट्रल-जियोमेट्रिक फ्रेमवर्क स्थापित करता है कि कैसे ग्राफ-रेगुलराइज्ड नेटवर्क में प्रशिक्षण-प्रेरित स्पेक्ट्रल पुनर्गठन को बोसोनिक इंटरफेरेंस सिग्नेचर के माध्यम से पता लगाया जा सकता है और कैसे हाइब्रिड क्वांटम ऑटोएन्कोडर्स उच्च-प्रदर्शन वाला विसंगति का पता लगाने के लिए ब्लॉच-स्पेस ड्रिफ्ट का उपयोग करते हैं।
यह शोध पत्र एन-रूट एयर ट्रैफिक कंट्रोल के लिए एक गणनात्मक रूप से कुशल और व्याख्या योग्य समाधान-स्थान पथ-नियोजन एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो परिचालन बाधाओं और बदलते अनुकूलन लक्ष्यों को समायोजित करते हुए मिलीसेकंड में संघर्ष-मुक्त पथ उत्पन्न करने के लिए कई संघर्ष पहचान विधियों को मानव-केंद्रित डिजाइन सिद्धांतों के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र Zeta* और Zeta*-SIPP को प्रस्तुत करता है, जो स्थिर और गतिशील वातावरण में इष्टतम एनी-एंगल पाथ प्लानिंग के लिए नवीन एल्गोरिदम हैं, जो समाधान की इष्टतमता को बनाए रखते हुए महत्वपूर्ण गति सुधार प्राप्त करने के लिए एलिप्टिकल फॉरवर्ड एक्सपेंशन और फील्ड-ऑफ-व्यू तकनीकों का लाभ उठाते हैं।
यह शोध पत्र व्यवहार नियंत्रण के लिए स्टीयरिंग वेक्टर्स (steering vectors) के माध्यम से उनके लेटेंट स्पेस (latent spaces) का उपयोग करने और आउटपुट विश्वसनीयता के लिए लेटेंट स्पेस-आधारित कैलिब्रेटर्स (latent space-based calibrators) के माध्यम से उनके लेटेंट स्पेस का लाभ उठाने की विधियों का प्रस्ताव करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (large language models) में नियंत्रण और विश्वास की बढ़ती आवश्यकता को संबोधित करता है।