19656 पेपर
यह शोध पत्र एक नवीन भाषा मॉडल संपीड़न ढांचा प्रस्तावित करता है जो न्यूरॉन महत्व को डेटा-जागरूक लो-रैंक सन्निकटन (low-rank approximation) के साथ एकीकृत करता है और गतिशील संपीड़न दर आवंटन के लिए एक कुशल एल्गोरिदम पेश करता है, जिससे विशेष रूप से उच्च संपीड़न अनुपातों के तहत अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र मनमानी विभाजनों (arbitrary splits) की सीमाओं को दूर करने के लिए कार्यों की खोज, छँटनी और क्रमबद्धता के माध्यम से टैबुलर डोमेन में पुनरुत्पादित निरंतर विसंगति पहचान (continual anomaly detection) बेंचमार्क डिजाइन करने के लिए एक व्यवस्थित ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो अंततः बड़े पैमाने के साइबर सुरक्षा डेटासेट से व्युत्पन्न पांच नए बेंचमार्क परिदृश्य प्रदान करता है।
यह शोध पत्र यह प्रकट करता है कि जैसे-जैसे भाषा मॉडल स्केल होते हैं, वे तेजी से एक आत्म-निरंतर "ऑटो-रिग्रेसिव रिस्क रिजीम" (auto-regressive risk regime) में प्रवेश करते हैं जहाँ कम-संभाव्यता वाले टोकन त्रुटियाँ आत्मविश्वासपूर्ण, हिमस्खलन जैसी बढ़ती हुई मतिभ्रम (hallucinations) को ट्रिगर करती हैं जो मॉडल के अपने अनिश्चितता संकेतों द्वारा पता लगाए जाने की क्षमता से भी अधिक समय तक बनी रहती हैं, जिससे अंततः बड़े मॉडल अपनी सामान्य क्षमता प्राप्त करने के बावजूद गलतियों को अधिक तेजी से संचित करते हैं।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि स्वतंत्र LLM एजेंटों के साथ आबादी का अनुकरण करने से वितरण संबंधी पतन (distributional collapse) और खराब व्यवहारिक निष्ठा (behavioral fidelity) होती है, और एक "वितरण-प्रथम" (distribution-first) सुधारात्मक उपाय प्रस्तावित करता है जो 'वर्बलाइज्ड सैंपलिंग' (Verbalized Sampling) के माध्यम से एक बार समग्र वितरण को मॉडल करता है और इसे जमीनी पात्रों (grounded characters) को सौंप देता है ताकि गणना की एक अंश लागत पर सटीक अंशांकन (calibration) प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो हाल ही में जारी किए गए बैक्टीरियल पेड़ों के डेटासेट और प्रशिक्षण के लिए एक सत्यापित ह्यूरिस्टिक सरोगेट द्वारा समर्थित, फाइлоजेनेटिक पेड़ों के बीच NP-hard सबट्री प्रून एंड रीग्राफ्ट (SPR) दूरी को लगभग स्थिर समय (near-constant time) में अनुमानित करता है।
यह शोध पत्र रिएक्टिव कम्प्यूटेशनल ग्राफ्स पर व्यापक हस्तक्षेपों के लिए एक कठोर लागत लेखांकन ढांचा प्रदान करता है, जो एक्टिवेशन-पैचिंग स्वीप्स की स्पीडअप सीमाओं, अनुक्रमिक बनाम बैच म्यूटेशन की सटीक ओवरकाउंट लागत, और बैकवर्ड-पास लोकैलिटी के एकता में पतन को सटीक क्लोज्ड-फॉर्म एक्सप्रेशंस के माध्यम से व्युत्पन्न करता है, जो कि न्यूरोडीएसएल (NeuroDSL) इंजन में कार्यान्वयन के माध्यम से मान्य है।
यह शोध पत्र विजन-लैंग्वेज मॉडल्स (Vision-Language Models) के मूल्यांकन के लिए "खतरा" (hazard) और "विसंगति" (anomaly) के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान मॉडल अक्सर दृश्यों की अनियमितताओं को खतरों के रूप में गलत समझते हैं और यह प्रदर्शित करता है कि इन अवधारणाओं को अलग करने से पारंपरिक द्विआधारी निर्णयों की तुलना में सुरक्षा तर्क का अधिक सटीक मूल्यांकन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र वास्तविक IBM क्वांटम हार्डवेयर पर साइमन के एल्गोरिदम का उपयोग करके ईवन-मैन्सूर (Even-Mansour) और फीस्टल (Feistel) सिफर संरचनाओं के लिए रिकॉर्ड आकार (N=10) तक छिपे हुए आवर्तों (periods) को पुनः प्राप्त करने हेतु पाठ्यपुस्तकीय रूप से सटीक क्वांटम क्रिप्टोएनालिसिस का एक वास्तविक, बिना संकलित (uncompiled) प्रदर्शन प्रस्तुत करता है, साथ ही उनके दायरे, त्रुटि न्यूनीकरण (error mitigation) पर निर्भरता और पूर्ण-स्तरीय आधुनिक एन्क्रिप्शन के लिए खतरे की कमी के संबंध में स्पष्ट चेतावनियों के साथ चार सममित-सिफर प्रतिमानों (symmetric-cipher paradigms) में पांच हमलों का एक व्यापक बेंचमार्क प्रदान करता है।
यह शोध पत्र FLITE को प्रस्तुत करता है, जो एक फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो छोटे, साझा एफ़ाइन लेटेंट वेक्टर्स और एक लो-रैंक डेल्टा फॉर्मूलेशन से मॉडल वेट्स जेनरेट करके बैंडविड्थ में भारी कमी (8,718x तक) प्राप्त करता है, जिससे प्रति क्लाइंट प्रति राउंड केवल ~5 KB संचार के साथ उच्च-सटीक फाइन-ट्यूनिंग सक्षम होती है।
यह शोध पत्र FSDBN का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो सिमेंटिक-कंसिस्टेंट सैलिएंसी अलाइनमेंट, एडेप्टिव फीचर गेटिंग और डायनेमिक ब्रेन नेटवर्क मॉडलिंग को एकीकृत करके EEG-आधारित विजुअल डिकोडिंग में फोरग्राउंड-बैकग्राउंड परसेप्चुअल एसिमेट्री और डायनेमिक ब्रेन कनेक्टिविटी चुनौतियों का समाधान करता है ताकि स्टेट-ऑफ-द-आर्ट ज़ीरो-शॉट ब्रेन-टू-इमेज रिट्रीवल प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।