cs.AI

Guided Persona-based AI Surveys: Can we replicate personal mobility preferences at scale using LLMs?

Large Language Models as Psychological Simulators: A Methodological Guide

Sparsity-Driven Plasticity in Multi-Task Reinforcement Learning

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि स्पार्सिफिकेशन विधियाँ, विशेष रूप से ग्रेजुअल मैग्नीट्यूड प्रूनिंग और स्पार्स इवोल्यूशनरी ट्रेनिंग, मल्टी-टास्क रिइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंटों में प्लास्टिसिटी लॉस को प्रभावी ढंग से कम करती हैं, जिससे विभिन्न आर्किटेक्चर में डेंस बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और अनुकूलनशीलता प्राप्त होती है।

Through the Looking Glass: A Dual Perspective on Weakly-Supervised Few-Shot Segmentation

यह शोध पत्र TLG का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन वीकली-सुपरवाइज्ड फ्यू-शॉट सेगमेंटेशन फ्रेमवर्क है जो सिमेंटिक होमोजेनाइजेशन (semantic homogenization) को दूर करने के लिए विशिष्ट एग्रीगेशन, ट्रांसफर और CLIP मॉड्यूल के साथ एक होमोलोगस लेकिन हेटेरोजेनियस नेटवर्क का उपयोग करता है, जिससे काफी कम मापदंडों (parameters) के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है और यह पूरी तरह से सुपरवाइज्ड मॉडलों से भी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Rotary Position Encodings for Graphs

यह शोध पत्र वेव-इंड्यूस्ड रोटरी एनकोडिंग्स (WIRE) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो ग्राफ लैपलेसियन स्पेक्ट्रम के आधार पर टोकन को घुमाकर रोटरी पोजीशन एनकोडिंग्स को ग्राफ-संरचित डेटा के अनुकूल बनाती है, जिससे लीनियर अटेंशन के साथ अनुकूलता बनाए रखते हुए और ग्रिड पर मानक RoPE को पुनः प्राप्त करते हुए अटेंशन मैकेनिज्म में संरचनात्मक जानकारी को प्रभावी ढंग से इंजेक्ट किया जाता है।

Relevance-Aware Thresholding in Online Conformal Prediction for Time Series

यह शोध पत्र टाइम सीरीज़ के लिए एक नवीन ऑनलाइन कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो थ्रेशोल्ड अपडेट स्टेप के दौरान बाइनरी कवरेज चेक्स को रेलेवेंस-अवेयर फंक्शन्स से बदलकर वैधता बनाए रखते हुए प्रेडिक्शन इंटरवल की टाइटनेस में सुधार करता है।

Human-AI Complementarity: A Goal for Amplified Oversight

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ एआई (AI) और मानवीय रेटिंग को संयोजित करने से तथ्य-सत्यापन की सटीकता में सुधार होता है, वहीं प्रभावी प्रवर्धित निरीक्षण के लिए मनुष्यों को एआई-जनित स्पष्टीकरणों के बजाय कच्चे साक्ष्य प्रदान करना आवश्यक है ताकि अत्यधिक निर्भरता को रोका जा सके और उचित विश्वास को बढ़ावा दिया जा सके।

Pianist Transformer: Towards Expressive Piano Performance Rendering via Scalable Self-Supervised Pre-Training

यह शोध पत्र पियानिस्ट ट्रांसफॉर्मर (Pianist Transformer) का परिचय देता है, जो एक स्केलेबल सेल्फ-सुपरवाइज्ड मॉडल है जो स्टेट-ऑफ-द-आर्ट, एडिटेबल एक्सप्रेसिव पियानो परफॉर्मेंस रेंडरिंग प्राप्त करने के लिए 10 बिलियन अनलेबल MIDI डेटा और एक कुशल एसिमेट्रिक ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर का लाभ उठाता है।

Improved Bounds for Private and Robust Alignment

यह शोध पत्र गोपनीयता बाधाओं और प्रतिकूल भ्रष्टाचार के तहत लॉग और स्क्वायर लॉस के लिए नए यूनिफॉर्म कन्वर्जेंस गारंटी पेश करके, ऑफलाइन और ऑनलाइन दोनों सेटिंग्स में निजी और सुदृढ़ (robust) लैंग्वेज मॉडल अलाइनमेंट के लिए उप-इष्टतम अंतराल (suboptimality gap) पर बेहतर सैद्धांतिक ऊपरी सीमाओं को स्थापित करता है।

Digital Twin-Driven Communication-Efficient Federated Anomaly Detection for Industrial IoT

यह शोध पत्र डिजिटल ट्विन-एकीकृत फेडरेटेड लर्निंग विधियों के एक समूह का प्रस्ताव करता है जो इंडस्ट्रियल IoT में संचार-कुशल, गोपनीयता-संरक्षित विसंगति पहचान (anomaly detection) प्राप्त करने के लिए सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के डेटा का लाभ उठाते हैं, जो मानक बेसलाइन की तुलना में मॉडल अभिसरण (convergence) को महत्वपूर्ण रूप से तेज करता है।