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यह शोधपत्र OperatorSHAP प्रस्तुत करता है, जो एक ग्रिड-अज्ञेय (grid-agnostic) विधि है जो फलन स्थान (function space) में एक सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करके और विभिन्न रिज़ॉल्यूशन एवं ग्रिड आकारों में सुसंगत, हस्तांतरणीय स्पष्टीकरण प्रदर्शित करके न्यूरल ऑपरेटर्स के लिए तेज़ और सटीक शापली मान (Shapley value) अनुमान सक्षम बनाता है।
OSOR एक वन-स्टेप डिफ्यूजन मॉडल है जो एक ऑक्यूपेंसी-गाइडेड डिस्क्रिमिनेटर, अपूर्ण मास्क को संभालने के लिए एक अल्फा हेड, और उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा को क्यूरेट करने के लिए एक सिमेंटिक-एंकोर्ड वेरिफिकेशन पाइपलाइन को पेश करके कुशल, इफेक्ट-अवेयर और मास्क-रोबस्ट ऑब्जेक्ट रिमूवल प्राप्त करता है, जिसके परिणामस्वरूप मल्टी-स्टेप बेसलाइन्स की तुलना में काफी तेज़ इन्फरेंस के साथ बेहतर परसेप्चुअल क्वालिटी प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र BiDeMem का प्रस्ताव करता है, जो एक द्विदिश क्षरण स्मृति (bidirectional degradation memory) ढांचा है जो संकुचित स्मृति स्लॉट्स को पुनर्प्राप्त करके व्याख्यात्मक छवि बहाली (explainable image restoration) को बढ़ाता है ताकि बहाली प्रक्रिया को एक साथ निर्देशित किया जा सके और एक सत्यापन योग्य स्पष्टीकरण पथ प्रदान किया जा सके, जो मौजूदा क्षरण-जागरूक विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र हायर-ऑर्डर फूरियर न्यूरल ऑपरेटर (HO-FNO) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन आर्किटेक्चर है जो गैर-रेखीय PDEs में संरचित अंतःक्रियाओं को बेहतर ढंग से पकड़ने के लिए स्पष्ट n-रेखीय मोड मिक्सिंग को शामिल करके मानक FNO को उन्नत करता है, जिससे विशेष रूप से अत्यधिक गैर-रेखीय शासन में मौजूदा स्पेक्ट्रल न्यूरल ऑपरेटर्स, ट्रांसफॉर्मर्स और स्टेट-स्पेस मॉडल्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और दक्षता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और वर्ल्ड मॉडल्स के बीच के द्विआधारी अंतर को चुनौती देता है, यह तर्क देते हुए कि LLMs, वर्ल्ड मॉडल्स का एक डिजेनरेट विशेष मामला (degenerate special case) हैं, और टोकन प्रेडिक्शन से लेकर लेटेंट-स्पेस सिमुलेशन तक की आर्किटेक्चर की एक निरंतर स्पेक्ट्रम का प्रस्ताव देते हुए, एक्शन-लेबल वाले वातावरणों में स्केल करने और निरंतर-स्टेट प्रेडिक्शन के लिए ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण अनुसंधान चुनौतियों पर प्रकाश डालते हैं।
यह शोध पत्र ADC-GNN का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो फीचर-स्पेस डिफ्यूजन-गाइडेड ऑग्मेंटेशन, कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग और मल्टी-हॉप स्पेक्ट्रल अटेंशन को एकीकृत करके फ्यू-शॉट ग्राफ फ्रॉड डिटेक्शन में स्पार्स सुपरविजन और रिप्रेजेंटेशन डाइल्यूशन की समस्याओं का समाधान करता है, ताकि सार्वजनिक बेंचमार्क और एक वास्तविक टेलीकॉम डेटासेट दोनों पर मौजूदा बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।
यह शोध पत्र कॉन्सेप्ट-गाइडेड इन-कॉन्टेक्स्ट सेगमेंटेशन (CG-ICS) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्रतिमान है जो एक MLLM-संचालित कॉन्सेप्ट रीजनिंग मॉड्यूल और एक SAM3-आधारित विजुअल एक्सेम्पलर रूट का उपयोग करके एक फ्रोजन SAM3 बैकबोन को सक्रिय करके इन-कॉन्टेक्स्ट सेगमेंटेशन की मजबूती और सटीकता को बढ़ाता है, जिससे विविध संदर्भ विकल्पों के बीच काफी कम विचरण के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि जेलब्रेक हमले सभी सुरक्षा विशेषताओं को समाप्त करके नहीं, बल्कि प्रारंभिक-परत के 'एडवर्सैरियली कॉम्प्रोमाइज्ड हेड्स' (Adversarially Compromised Heads) को चुनिंदा रूप से दबाकर और मध्य-परत के 'सेफ्टी-अलाइन्ड हेड्स' (Safety-Aligned Heads) को मजबूती से सक्रिय रखकर एलएलएम (LLM) सुरक्षा को दरकिनार करते हैं, जिसे "रोबस्ट हार्मफुल फीचर्स" (Robust Harmful Features) नामक घटना कहा गया है जो हमलों की यांत्रिक समझ और प्रभावी पहचान दोनों को सक्षम बनाती है।
CPAgents एक पुनरावृत्ति (iterative), मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो स्वचालित रूप से व्याख्या योग्य संकलित कार्डियक इमेजिंग फेनोटाइप्स का निर्माण और सत्यापन करता है, जो जनसंख्या-स्तर के कोहॉर्ट में नैदानिक रोगों के साथ मजबूत संबंधों की पहचान करने में पारंपरिक तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह अध्ययन एक 32-वर्षीय डेटासेट और उन्नत मशीन लर्निंग मॉडलों का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि श्रीलंका के प्रेषण प्रवाह (रेमिटेंस इनफ्लो) मुख्य रूप से विनिमय दरों और तेल की कीमतों जैसे बाहरी मैक्रोइकॉनॉमिक कारकों द्वारा संचालित होते हैं, जो यह प्रकट करता है कि भविष्य के रुझानों के पूर्वानुमान में बहुचर भविष्य कहनेवाला ढांचे (मल्टीवेरिएट प्रेडिक्टिव फ्रेमवर्क) पारंपरिक तरीकों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं और वैश्विक झटकों के विरुद्ध आर्थिक लचीलेपन को मजबूत करने वाली नीतियों की महत्वपूर्ण आवश्यकता पर प्रकाश डालते हैं।