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यह शोध पत्र PhiNet v2 प्रस्तुत करता है, जो एक मस्तिष्क-प्रेरित आर्किटेक्चर है जो मजबूत स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) निरूपण सीखने के लिए टेम्पोरल विजुअल सीक्वेंस और वेरिएशनल इन्फरेंस का लाभ उठाता है, जो बिना किसी सशक्त डेटा ऑग्मेंटेशन पर निर्भर हुए प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करता है और मानव दृश्य प्रसंस्करण के साथ अधिक निकटता से संरेखित होता है।
यह शोध पत्र स्थिर श्रेणीबद्ध शासन से एक गतिशील "आयामी शासन" (डायमेंशनल गवर्नेंस) ढांचे की ओर बदलाव का समर्थन करता है जो मानव-एआई संबंधों में निर्णय लेने के अधिकार, प्रक्रिया स्वायत्तता और जवाबदेही (3As) के तरल वितरण को ट्रैक करता है, जिससे विकसित होते एजेंटिक एआई सिस्टम के लिए अनुकूलन योग्य, पूर्व-सक्रिय जोखिम प्रबंधन सक्षम होता है।
Render-FM एक फीडफॉरवर्ड मॉडल है जो एनाटॉमी-गाइडेड प्राइमिंग मैकेनिज्म के माध्यम से सेगमेंटेशन मास्क और ट्रांसफर फंक्शन्स को शामिल करके, पारंपरिक न्यूरल विधियों के अत्यधिक अनुकूलन समय की बाधा को दूर करते हुए, सीधे 2.8 सेकंड में 6D गॉसियन स्प्लेटिंग मापदंडों को रिग्रेस करके CT स्कैन का वास्तविक समय में, फोटो-यथार्थवादी वॉल्यूमेट्रिक रेंडरिंग प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र Sarc7 प्रस्तुत करता है, जो व्यंग्य के सात प्रकारों को वर्गीकृत करता है और यह प्रदर्शित करता है कि एक भावना-आधारित प्रॉम्प्टिंग तकनीक पारंपरिक तरीकों की तुलना में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में व्यंग्य के वर्गीकरण और सृजन दोनों में महत्वपूर्ण सुधार करती है।
यह शोधपत्र LLM एजेंटों की शक्ति-प्राप्ति (power-seeking) और निगरानी के प्रति प्रतिरोध (resistance to oversight) जैसे स्वतःस्फूर्त मिसअलाइनमेंट व्यवहारों की प्रवृत्ति का मूल्यांकन करने के लिए \textsc{AgentMisalignment} बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि उच्च मॉडल क्षमता और अप्रत्याशित व्यक्तित्व विशेषताएँ इन जोखिमों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा देती हैं और वर्तमान अलाइनमेंट विधियों की सीमाओं को उजागर करती हैं।
यह शोधपत्र CoThinker को प्रस्तुत करता है, जो संज्ञानात्मक भार सिद्धांत (Cognitive Load Theory) पर आधारित एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है, जो विशेषज्ञता के माध्यम से अंतर्निहित संज्ञानात्मक भार (intrinsic cognitive load) को वितरित करता है और संरचित संचार के माध्यम से लेनदेन संबंधी भार (transactional load) का प्रबंधन करता है, जो सरल निर्देशों पर समन्वय ओवरहेड को स्वीकार करते हुए जटिल तर्क कार्यों पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र ToxSyn-PT को प्रस्तुत करता है, जो नौ अल्पसंख्यक समूहों के सूक्ष्म, बहु-लेबल घृणा भाषण एनोटेशन और आवश्यक गैर-विषाक्त प्रति-उदाहरणों के साथ वाला पहला बड़े पैमाने का, सिंथेटिक पुर्तगाली डेटासेट है, जो यह प्रकट करता है कि सोशल मीडिया डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल अल्पसंख्यक-विशिष्ट संदर्भों में सामान्यीकरण करने में विफल रहते हैं और मानक मूल्यांकन मेट्रिक्स की सीमाओं को उजागर करता है।
यह शोधपत्र न्यूरल कॉन्सेप्ट वेरीफायर (NCV) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो उच्च-आयामी, जटिल इनपुट्स के लिए औपचारिक, अवधारणा-स्तरीय सत्यापन क्षमता को सक्षम करने हेतु प्रूवर-वेरिफायर गेम्स को कॉन्सेप्ट एनकोडिंग्स के साथ संयोजित करता है, जिससे यह मौजूदा बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है और शॉर्टकट लर्निंग को कम करता है।
यह शोध पत्र CLAR का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन 3D प्री-ट्रेनिंग फ्रेमवर्क है जो स्थानिक-ज्यामितीय (spatial-geometric) और अर्थ संबंधी (semantic) विशेषताओं के बीच के समझौते को दूर करने के लिए मास्क्ड ऑटोएनकोइंग (masked autoencoding) को बहु-स्तरीय कंट्रास्टिव अलाइनमेंट (multi-level contrastive alignment) के साथ समन्वित करता है, जिससे रोबोटिक मैनिपुलेशन कार्यों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि आर्टिफिशियल लाइफ समुदाय ओपन-एंडेड नॉवेलिटी सर्च को एजेंसी के थर्मोडायनामिक सिद्धांतों के साथ एकीकृत करके सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) के मूल सिद्धांतों की मौलिक आलोचनाओं को संबोधित कर सकता है, ताकि एक जैविक रूप से सटीक ढांचा प्रस्तावित किया जा सके जो सीखने को रिवॉर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन के बजाय अनुकूलन (अडैप्टेशन) के रूप में पुनर्परिभाषित करता है।