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Pepti-drift: Toxicity-Repulsive Drifting for Antigen-Conditioned Discrete Peptide Generation

यह शोध पत्र Pepti-drift को प्रस्तुत करता है, जो एक विषाक्तता-जागरूक (toxicity-aware) लेटेंट रिफाइनमेंट फ्रेमवर्क है जो एम्बेडिंग स्पेस में उम्मीदवारों को बाइंडिंग क्षेत्रों की ओर आकर्षित करने और उन्हें विषाक्तता-संबंधित क्षेत्रों से दूर धकेलने को सीखकर एंटीजन-विशिष्ट चिकित्सीय पेप्टाइड्स उत्पन्न करता है, जिसमें इन प्रतिस्पर्धी उद्देश्यों को स्थिर करने के लिए एक वार्म-अप रणनीति का उपयोग किया गया है।

Applicability of memorization indicators for early spotting of overfitting while recalibrating sEMG-decoders on low sample sizes

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि ReLU सांख्यिकी से प्राप्त सक्रियण-आधारित स्मृति संकेतक (activation-based memorization indicators), sEMG डिकोडर्स के लो-सैंपल रीकैलिब्रेशन के दौरान ओवरफिटिंग का प्रभावी ढंग से पता लगा सकते हैं, जो अतिरिक्त होल्ड-आउट डेटा की आवश्यकता वाले पारंपरिक सत्यापन तरीकों के लिए एक व्यावहारिक विकल्प प्रदान करता है।

A Study of Temporal Fusion Strategies for Named Entity Recognition in Historical Texts

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि ऐतिहासिक ग्रंथों के लिए ट्रांसफॉर्मर-आधारित नाम वाली इकाई पहचान (Named Entity Recognition) मॉडलों में टेम्पोरल मेटाडेटा को प्रभावी ढंग से कैसे एकीकृत किया जाए, जिसमें यह पाया गया कि अर्ली फ्यूजन या अन्य हल्के तंत्रों की तुलना में लेट फ्यूजन रणनीतियां फ्रांसीसी और जर्मन डेटासेट में अधिक मजबूत और टेम्पोरल रूप से सामान्यीकरण योग्य प्रदर्शन प्रदान करती हैं।

Triadic Werewolf: A Jester Role for Multi-Hop Theory of Mind in LLMs

यह शोध पत्र "ट्रायैडिक वेयरवोल्फ" (Triadic Werewolf) गेम का परिचय देता है, जो एक मल्टी-हॉप थ्योरी-ऑफ-माइंड बेंचमार्क है जिसमें उलटे प्रोत्साहन वाला एक 'जेस्टर' (Jester) गुट शामिल है जो यह प्रकट करता है कि कैसे वर्तमान लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स जटिल तीन-तरफा रणनीतिक तर्क करने में संघर्ष करते हैं, और अक्सर स्व-शिक्षण तंत्रों के बावजूद वास्तविक संदेह और इरादतन धोखे के बीच अंतर करने में विफल रहते हैं।

Home3D 1.0: A High-Fidelity Image-to-3D Asset Generation System for Interior Design

Home3D 1.0 एक मॉड्यूलर इमेज-टू-3D जनरेशन सिस्टम है जो फर्नीचर या सजावट की एकल संदर्भ छवियों को ज्यामिति पुनर्निर्माण, बनावट संश्लेषण, सामग्री प्राप्ति और सिमेंटिक पार्ट जनरेशन के लिए चार एकीकृत मॉड्यूल के माध्यम से उच्च-निष्ठा वाले, डिकम्पोजेबल 3D मेश और फिजिकली-बेस्ड रेंडरिंग सामग्रियों में परिवर्तित करता है।

Agentic AI-Powered Re-Identification: An Emerging, Scalable Threat to Mobility Microdata Privacy

यह व्यवहार्यता अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि एजेंटिक एआई (agentic AI) मानव हस्तक्षेप के बिना, स्थानिक-कालिक पदचिह्नों (spatio-temporal traces) और सार्वजनिक स्रोतों से व्यक्तियों के एक महत्वपूर्ण हिस्से की स्वायत्त रूप से पुन: पहचान करके, मोबिलिटी माइक्रोडेटा गोपनीयता खतरों को मौलिक रूप से बदल देता है, जिससे वर्तमान सांख्यिकीय प्रकटीकरण नियंत्रण (Statistical Disclosure Control) प्रथाओं के अंतर्निहित वास्तविक गुमनामी संबंधी धारणाओं को चुनौती मिलती है।

VASAE: Naming SAE Dictionary Directions with Vocabulary-Aligned Anchoring

यह शोध पत्र VASAE प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो वोकैबुलरी-अलाइन्ड एंकरिंग (vocabulary-aligned anchoring) के साथ स्पार्स ऑटोएनकोडर्स को प्रशिक्षित करती है ताकि प्रशिक्षण के दौरान फीचर्स को उनके अंतर्निहित टोकन नाम दिए जा सकें, जिससे ट्रांसफॉर्मर मॉडल्स के शैलो (shallow) और मिडिल लेयर्स में पुनर्निर्माण की गुणवत्ता से समझौता किए बिना उच्च संरेखण दर प्राप्त होती है।

SHARD: cell-keyed residual splitting for alignment-resistant private dense retrieval

यह शोध पत्र SHARD को प्रस्तुत करता है, जो एक रिट्रीवल-प्रिजर्विंग एम्बेडिंग ट्रांसफॉर्म है जो एम्बेडिंग्स को एक सार्वजनिक प्रीफ़िक्स और एक सीक्रेट-की वाले रेसिड्यूल में विभाजित करके डेंस रिट्रीवल में गोपनीयता को बढ़ाता है, जिसे कई सेल्स में शार्ड किया जाता है, जिससे उच्च-रैंकिंग सटीकता को होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन-आधारित रीरैंकिंग के माध्यम से बनाए रखते हुए ग्लोबल ज्योमेट्रिक एलाइनमेंट हमलों को बाधित किया जाता है।

Parallel Rollout Approximation for Pixel-Space Autoregressive Image Generation

यह शोधपत्र पैरेलल रोलआउट एप्रोक्सिमेशन (PRA) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल फ्रेमवर्क है जो पिक्सेल-स्पेस ऑटोरेग्रेसिव इमेज जनरेशन में लो-डायमेंशनल इंटरमीडिएट स्टेट्स को जेनरेट करके इन्फ्रेंस-टाइम कंडीशंस को एप्रोक्सिमेट करता है, जिससे इन्फ्रेंस-टाइम गैप को पाटा जाता है, और इस प्रकार पिछले बिलियन-स्केल मॉडल्स की तुलना में काफी कम पैरामीटर्स के साथ ImageNet-1K पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट FID स्कोर प्राप्त किया जाता है।

Dialogue to Detection: A Multimodal Hybrid NLP Pipeline for Insurance Fraud Detection