21916 पेपर
यह शोध पत्र \dataset का परिचय देता है, जो कैमरा पोज़ (camera poses) के साथ एक बड़े पैमाने का मल्टी-मोडल बिल्डिंग डेटासेट है, और GAGeo का, जो ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण (zero-shot generalization) क्षमताओं के साथ श्रेष्ठ क्रॉस-व्यू ऑब्जेक्ट जियो-लोकलाइजेशन प्राप्त करने के लिए एक 3D फाउंडेशन मॉडल का लाभ उठाने वाला एक एकीकृत सिंगल-स्टेज फ्रेमवर्क है।
यह शोधपत्र पहला व्यवस्थित अन्वेषण प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि LLM-आधारित कोड भेद्यता (vulnerability) का पता लगाना मानव-समान संज्ञानात्मक अनुमानी (फ्रेमिंग, एंकरिंग और हेलो प्रभाव) के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है, जो मॉडल के निर्णयों को बदल सकता है और इसका उपयोग पता लगाई गई भेद्यताओं को 97% तक दबाने के लिए किया जा सकता है।
यह शोध पत्र MESA को प्रस्तुत करता है, जो ग्राफ मेट्रिक्स और डायनेमिक प्रोब्स को संयोजित करके मल्टी-एजेंट सिस्टम में महत्वपूर्ण संचार चैनलों को सक्रिय रूप से प्राथमिकता देने वाला एक लेबल-मुक्त ढांचा है, यह प्रदर्शित करते हुए कि शीर्ष-रैंक वाले किनारों (edges) पर सुरक्षा प्रयासों को केंद्रित करने से यादृच्छिक आवंटन की तुलना में काफी अधिक हमलों को रोका जा सकता है।
यह शोध पत्र CR को प्रस्तुत करता है, जो एक क्रॉस-सैंपल कंसिस्टेंसी रेगुलराइजेशन विधि है जो नमूनों (samples) के बीच सुसंगत लेटेंट असाइनमेंट को लागू करके स्पार्स ऑटोएनकोडर्स (Sparse Autoencoders) में फीचर स्प्लिटिंग और एब्जॉर्प्शन को कम करती है, जिससे पुनर्निर्माण निष्ठा (reconstruction fidelity) से समझौता किए बिना व्याख्यात्मकता (interpretability) में सुधार होता है।
इस प्रचलित अंतर्ज्ञान के विपरीत कि रूढ़िवादी ऑफलाइन प्रशिक्षण रिवॉर्ड हैकिंग से सुरक्षा प्रदान करता है, यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन में उच्च रूढ़िवादिता विरोधाभासी रूप से ऑनलाइन अनुकूलन के दौरान रिवॉर्ड हैकिंग को बढ़ा देती है क्योंकि यह पॉलिसी एंट्रॉपी को संकुचित करती है, जिससे रिवॉर्ड एनसेम्बल में एपिस्टेमिक अनिश्चितता बढ़ जाती है और शोषण (एक्सप्लोइटेशन) त्वरित हो जाता है।
LeVo 2 एक हाइब्रिड LLM-डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जो वैश्विक अर्थपूर्ण योजना (global semantic planning) और ट्रैक-विशिष्ट ध्वनिक परिशोधन (track-specific acoustic refinement) के बीच के संतुलन को हल करने के लिए एक पदानुक्रमित मॉडलिंग दृष्टिकोण और एक प्रगतिशील, सौंदर्य-निर्देशित पोस्ट-ट्रेनिंग शेड्यूल का उपयोग करके स्थिर, सुरीले और नियंत्रणीय पूर्ण-लंबाई वाले गीत निर्माण को प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र VLK प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो बिना मानवीय हस्तक्षेप के प्रभावी सिम-टू-रियल परसेप्शन-आधारित लोको-मैनिपुलेशन के लिए ह्यूमनॉइड रोबोट्स को प्रशिक्षित करने हेतु 3D गॉसियन स्प्लेटिंग-पुनर्निर्मित दृश्यों से विजन-लैंग्वेज-काइनेमैटिक्स पर्यवेक्षण को संश्लेषित करता है।
यह स्थिति पत्र (position paper) क्रॉस-डोमेन मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) प्रणालियों में अंतर्निहित सात नवीन सुरक्षा चुनौतियों की पहचान और विश्लेषण करता है, जो विकेंद्रीकृत सहयोगों में उभरती गतिशीलता से उत्पन्न होने वाले जोखिमों को संबोधित करने के लिए संभावित हमले के परिदृश्यों, मूल्यांकन मेट्रिक्स और अनुसंधान दिशानिर्देशों को प्रदान करता है।
एजेंटिक एपिसोडिक कंट्रोल (AEC) एक नवीन सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) आर्किटेक्चर है जो अर्थपूर्ण निरूपण उत्पन्न करने और महत्वपूर्ण अनुभवों को चुनिंदा रूप से पुनः प्राप्त करने के लिए बड़े भाषा मॉडलों को एकीकृत करता है, जिससे यह पूर्व एपिसोडिक विधियों की डेटा दक्षता और सामान्यीकरण सीमाओं पर विजय प्राप्त करता है।
SIDA एक नवीन, कुशल ज़ीरो-शॉट डोमेन अडैप्टेशन विधि है जो टेक्स्ट-ड्रिवन दृष्टिकोणों को सिंथेटिक इमेज जनरेशन और विशिष्ट मॉड्यूल्स (डोमेन मिक्स और पैच स्टाइल ट्रांसफर) से बदल देती है ताकि जटिल वास्तविक दुनिया के स्टाइल वेरिएशन्स को बेहतर ढंग से कैप्चर किया जा सके और अनुकूलन समय को काफी कम करते हुए स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।