19742 पेपर
यह शोध पत्र AnthroDial को प्रस्तुत करता है, जो एक क्लोज्ड-लूप फ्रेमवर्क है जो विविध व्यक्तित्वों और परिदृश्यों में मानव-समान चैट प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए रोल-कंडीशन्ड डायलॉग जनरेशन, एक्जीक्यूटेबल मल्टी-डायमेंशनल इवैल्यूएशन और कॉग्निटिव-डायग्नोस्टिक प्रेफरेंस एलाइनमेंट को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र "डेलीगेटेड-ऑटोनॉमी बाउंड्री" (delegated-autonomy boundary) की अवधारणा को पेश करते हुए और दो पूरक आर्टिफैक्ट्स—एजेंसी जस्टिफिकेशन रिकॉर्ड (AJR) और टियर्ड एजेंटिक डेलीगेशन पॉलिसी (ADP)—का प्रस्ताव देते हुए एजेंटिक एआई (Agentic AI) की अनूठी रिक्वायरमेंट्स इंजीनियरिंग चुनौतियों को संबोधित करता है, ताकि स्वायत्त प्रणालियों को सौंपे गए निर्णयों के दायरे को व्यवस्थित रूप से परिभाषित, न्यायसंगत और शासित किया जा सके।
यह शोध पत्र एक लागत प्रभावी, सुरक्षित और कुशल आरएफआईडी (RFID) आधारित परिसर-व्यापी भुगतान प्रणाली प्रस्तुत करता है जो कैफेटेरिया खरीद और ट्यूशन शुल्क जैसी सेवाओं के लिए लेनदेन को सुव्यवस्थित करने के लिए रास्पबेरी पाई (Raspberry Pi) और एक केंद्रीकृत डेटाबेस का उपयोग करती है, साथ ही ब्लॉकचेन एकीकरण और पहनने योग्य उपकरणों जैसे भविष्य के संवर्द्धन का प्रस्ताव भी देती है।
यह शोध पत्र कंस्ट्रेंड पाथ रीजनिंग (CPR) को प्रस्तुत करता है, जो स्रोत-जागरूक पथ परिकल्पनाओं (source-aware path hypotheses) को चरण-स्तरीय लेखांकन (stage-level accounting) के साथ जोड़कर, प्रतिबद्ध मध्यवर्ती चरणों की लागत-प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने वाला एक ढांचा है, जो QCQPs और बहुपद उदाहरणों (polynomial instances) पर व्यापक प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि रणनीतिक प्रतिबद्धता और रोलबैक तंत्र, मानक फीडबैक-कंडीशन वाले दृष्टिकोणों की तुलना में उपयोगी उपज (usable yield) में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं और कम्प्यूटेशनल अपव्यय को कम करते हैं।
यह शोध पत्र लगभग 97,500 हगिंग फेस (Hugging Face) मॉडलों में एआई बिल ऑफ मटेरियल्स (AIBOMs) की पूर्णता का अनुभवजन्य मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि आवश्यक संरचनात्मक क्षेत्र पूरी तरह से मौजूद हैं, लेकिन मॉडल कार्ड, लाइसेंस, सीमाएं और सुरक्षा जोखिमों के संबंध में महत्वपूर्ण एआई-विशिष्ट दस्तावेजीकरण काफी अधूरा बना हुआ है।
यह शोधपत्र CoDID का प्रस्ताव करता है, जो एक एंड-टू-एंड फ्रेमवर्क है जो त्रुटि प्रवर्धन (error amplification) को कम करने और अत्याधुनिक डिसेंटैंगल्ड रिप्रेजेंटेशन लर्निंग प्राप्त करने के लिए एक डायनेमिक आर्किटेक्चर और मेटा-ऑप्टिमाइज़ेशन कोऑर्डिनेशन मैकेनिज्म के माध्यम से छिपे हुए डेटा मोड्स की खोज करता है और मोड-आधारित कंडीशनल इंडिपेंडेंस को लागू करता है।
यह शोध पत्र DaoQL का प्रस्ताव करता है, जो एक डेटा-प्रथम ऑन्टोलॉजी है जो नियत ज्ञान (deterministic knowledge) को LLM रीजनिंग इंजनों से एक स्पष्ट मल्टीमॉडल डेटाबेस के रूप में अलग करती है, और अनुभवजन्य सत्यापन के माध्यम से यह प्रदर्शित करती है कि यह आर्किटेक्चर निहित न्यूरल मॉडलों की तुलना में काउंटरफैक्चुअल डिकम्पोज़ेबिलिटी (counterfactual decomposability) को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है और मतिभ्रम (hallucination) जैसे संरचनात्मक जोखिमों को कम करता है।
यह शोध पत्र AIGB-R1 को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित स्व-विकसित ऑटो-बिडिंग फ्रेमवर्क है जो रणनीतिक तर्क, संख्यात्मक सटीकता और अनुभव-संचालित लूप के माध्यम से स्वायत्त अनुकूलन को बढ़ाने के लिए एक प्लानर-एक्सेक्यूटर आर्किटेक्चर वाले लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और एक नवीन डिकपल्ड ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (D-GRPO) एल्गोरिदम का लाभ उठाता है ताकि मौजूदा एआई-जनरेटेड बिडिंग विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र न्यूरल नेटवर्क सत्यापन के लिए एक सामान्य लुकअहेड ब्रांचिंग रणनीति प्रस्तुत करता है जो ब्रांच-एंड-बाउंड वेरीफायर को बेहतर निर्णय लेने और अतिरिक्त लेम्मा उत्पन्न करने में सुधार करके मौजूदा वेरीफायर को उन्नत करता है, जिसके परिणामस्वरूप निरंतर गति वृद्धि और 57% तक अधिक हल किए गए उदाहरण प्राप्त होते हैं।
यह शोध पत्र एक स्व-संशोधित (self-modifying) लीन (Lean) प्रूफ़ एजेंट प्रस्तुत करता है जो महारत-नियंत्रित (mastery-throttled) बेंचमार्क के साथ सह-विकसित होता है ताकि होल्ड-आउट टेस्ट पर 45.1% समाधान दर प्राप्त की जा सके, जो यह सुनिश्चित करते हुए अपने सीड (seed) और फिक्स्ड-बेंचमार्क समकक्षों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है कि सभी स्व-सुधार विश्वसनीय लीन सत्यापन (Lean verification) में निहित रहें।