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Calibrating Biophysical Models for Grape Phenology Prediction via Multi-Task Learning

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड मॉडलिंग दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो डिफरेंशिएबल बायोफिजिकल मॉडल्स को पैरामीटराइज़ करने के लिए रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क के साथ मल्टी-टास्क लर्निंग को एकीकृत करता है, जो पारंपरिक विधियों की तुलना में अंगूर की फेनोलॉजी भविष्यवाणियों की सटीकता और मजबूती में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

SRMA-Mamba: Spatial Reverse Mamba Attention Network for Pathological Liver Segmentation in MRI Volumes

यह शोध पत्र SRMA-Mamba को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन Mamba-आधारित नेटवर्क है जो MRI वॉल्यूम में अत्याधुनिक 3D पैथोलॉजिकल लिवर सेगमेंटेशन के लिए जटिल स्थानिक संबंधों को प्रभावी ढंग से मॉडल करने और सीमा विवरणों को परिष्कृत करने हेतु एक स्थानिक एनाटॉमी-आधारित Mamba मॉड्यूल और एक स्थानिक रिवर्स Mamba अटेंशन मॉड्यूल का लाभ उठाता है।

Freshness and the Limits of Heuristic Trend Detection in Temporal RAG

Unbiased Binning for Fairness-aware Attribute Representation

यह शोध पत्र निष्पक्षता-जागरूक मशीन लर्निंग में अनबायस्ड (unbiased) और एप्सिलॉन-बायस्ड (epsilon-biased) बिनिंग समस्याओं को परिभाषित करके फीचर डिसक्रेटाइजेशन द्वारा उत्पन्न होने वाले पूर्वाग्रह को संबोधित करता है और समूह समानता बाधाओं को संतुष्ट करने वाले इष्टतम या निकट-इष्टतम बकेटाइजेशन खोजने के लिए कुशल डायनेमिक प्रोग्रामिंग और स्केलेबल लोकल सर्च एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है।

Ranking Before Serving: Low-Latency LLM Serving via Pairwise Learning-to-Rank

PreferThinker: Reasoning-based Personalized Image Preference Assessment

यह शोध पत्र PreferThinker को प्रस्तुत करता है, जो एक तर्क-आधारित ढांचा (reasoning-based framework) है जो संदर्भ छवियों से उपयोगकर्ता-विशिष्ट प्राथमिकता प्रोफाइल का पूर्वानुमान लगाकर और एक नव-निर्मित चेन-ऑफ-थॉट (Chain-of-Thought) डेटासेट पर सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) से जुड़ी दो-चरणीय प्रशिक्षण रणनीति के माध्यम से व्याख्यात्मक, बहु-आयामी मूल्यांकन उत्पन्न करके व्यक्तिगत छवि प्राथमिकता मूल्यांकन को संबोधित करता है।

Deep Koopman Economic Model Predictive Control of a Pasteurisation Unit

यह शोध पत्र एक पाश्चुरीकरण इकाई के लिए एक डीप कूप्मन-आधारित इकोनॉमिक मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल रणनीति प्रस्तावित करता है जो जटिल गैर-रेखीय गतिकी को रैखिकीकृत करने के लिए न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाता है, जिसके परिणामस्वरूप पारंपरिक N4SID-आधारित नियंत्रण की तुलना में कुल आर्थिक लागत में 32% की कमी और ऊर्जा खपत में 10.2% की कमी आती है।

Hybrid coupling with operator inference and the overlapping Schwarz alternating method

यह शोध पत्र एक नवीन हाइब्रिड कपलिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो ओवरलैपिंग श्वार्ज़ अल्टरनेटिंग विधि का उपयोग करके नॉन-इंट्रूसिव ऑपरेटर इन्फरेंस रिड्यूस्ड ऑर्डर मॉडल्स और हाई-फिडेलिटी फुल ऑर्डर मॉडल्स को एकीकृत करता है, जिससे उच्च सटीकता बनाए रखते हुए जटिल 3D सॉलिड डायनेमिक्स सिमुलेशन में 106 गुना तक की गति वृद्धि प्राप्त होती है।

DataStates-LLM: Scalable Checkpointing for Transformer Models Using Composable State Providers

DataStates-LLM एक नवीन चेकपॉइंटिंग आर्किटेक्चर है जो स्टेट एब्स्ट्रैक्शन को डेटा मूवमेंट से अलग करने के लिए कंपोजेबल स्टेट प्रोवाइडर्स और लेज़ी एसिंक्रोनस स्नैपशॉट्स का उपयोग करता है, जिससे बड़े पैमाने पर LLMs के लिए 4$\times$ तक उच्च थ्रूपुट प्राप्त करने और प्रशिक्षण समय को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए सीरियलाइजेशन और हेटेरोजेनिटीता की बाधाओं को दूर किया जा सकता है।

GAIA: A Data Flywheel System for Training GUI Test-Time Scaling Critic Models

यह शोध पत्र GAIA को प्रस्तुत करता है, जो एक डेटा फ्लाईव्हील सिस्टम है जो GUI एजेंट कार्यों का मूल्यांकन और परिशोधन करने के लिए एक सहज क्रिटिक मॉडल (Intuitive Critic Model) को पुनरावृत्ति से प्रशिक्षित करता है, जिससे टेस्ट-टाइम स्केलिंग सक्षम होती है और डेटा संग्रह एवं पुनप्रशिक्षण के एक स्व-सुधार चक्र के माध्यम से एजेंट के प्रदर्शन में क्रमिक सुधार होता है।