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यह शोधपत्र यह स्थापित करता है कि सामान्यज्ञ एजेंटों (generalist agents) को अवलोकन संबंधी अस्पष्टताओं को सुलझाने और संक्रमण गतिकी (transition dynamics) के पुनर्निर्माण के लिए स्मृति में डोमेन-प्रासंगिक जानकारी संग्रहीत करनी चाहिए, जो यह सिद्ध करता है कि केवल वर्तमान अवस्था के अवलोकनों पर निर्भर रहकर विविध वातावरणों में निकट-इष्टतम प्रदर्शन करना असंभव है।
यह शोधपत्र रेडैक्शनबेंच (RedactionBench), जो कि एक मैन्युअल रूप से एनोटेटेड बेंचमार्क है, और एक नवीन आर-स्कोर (R-Score) मीट्रिक प्रस्तुत करता है जिसे विविध डोमेन में पीआईआई (PII) रेडैक्शन की प्रासंगिक अखंडता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान मॉडल गोपनीयता की व्यक्तिपरक प्रकृति के साथ संघर्ष करते हैं और अनिवार्य तथा प्रासंगिक रेडैक्शन सर्वसम्मति के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करते हैं।
यह शोध पत्र टॉप-टू पारेटो फ्रंट थॉम्पसन सैंपलिंग (TTPFTS) को प्रस्तुत करता है, जो मल्टी-ऑब्जेक्टिव मल्टी-आर्म्ड बैंडिट्स के लिए पहला एनीटाइम बेयसियन एल्गोरिदम है जो पारेटो ऑप्टिमल सेट्स की पहचान करता है, और इसकी सैद्धांतिक शुद्धता, अत्याधुनिक विधियों के विरुद्ध बेहतर प्रदर्शन, और लर्निंग प्रोग्रेस की निगरानी के लिए एक नवीन अनसर्टेन्टी क्वांटिफिकेशन मेट्रिक के साथ आणविक खोज (मॉलिक्यूलर डिस्कवरी) में इसकी व्यावहारिक उपयोगिता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक व्याख्यात्मक, प्रशिक्षण-मुक्त ढांचे का प्रस्ताव करता है जो मल्टीट्रैक म्यूजिक ट्रांसफॉर्मर में पिच और ड्यूरेशन गुणों के सूक्ष्म, स्वतंत्र मॉड्यूलेशन को प्राप्त करने के लिए PID फीडबैक कंट्रोल और ग्राम-श्मिट ऑर्थोगोनलाइजेशन के माध्यम से ज्यामितीय डिकपलिंग का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र SHIFT का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) इंडेक्सिंग विधि है जो दस्तावेज़ एम्बेडिंग्स से अनुमानित भाषा-विशिष्ट ऑफसेट्स को घटाकर बहुभाषी सूचना पुनर्प्राप्ति (multilingual information retrieval) में भाषाई पूर्वाग्रह को कम करती है, जिससे मॉडल को पुन: प्रशिक्षित किए बिना क्रॉस-लिंगुअल खोज प्रदर्शन में सुधार होता है।
ProfiLLM एक एजेंटिक (agentic) LLM डेटा पाइपलाइन है जो टूल-ऑगमेंटेड ग्लोबल नॉलेज माइनिंग को यूटिलिटी-अलाइन्ड प्रोफाइल एक्सप्लोरेशन के साथ जोड़कर औद्योगिक राइड-हेलिंग डिस्पैच के लिए यूजर प्रोफाइलिंग को स्केल करने की चुनौतियों को दूर करती है, जिसके परिणामस्वरूप DiDi के प्रोडक्शन मैचिंग सिस्टम में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होते हैं।
यह शोध पत्र यह पहचानता है कि SPLADE जैसे स्पार्स रिट्रीवल मॉडल्स में बड़े MLM-हेड नॉर्म्स वाले स्ट्रॉन्गर प्रीट्रेंड एनकोडर्स का उपयोग करने से स्केल मिसमैच के कारण ट्रेनिंग अस्थिरता होती है, और MLM-हेड प्रोजेक्शन के ज़ीरो-कॉस्ट इनिशियलाइज़ेशन-टाइम रीस्केलिंग का प्रस्ताव करता है जो ट्रेनिंग को स्थिर करता है और विभिन्न बेंचमार्क पर रिट्रीवल प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र SwitchBraidNet को प्रस्तुत करता है, जो एक कॉम्पैक्ट, क्वांटाइजेशन-अवेयर हाइब्रिड BCI आर्किटेक्चर है जो ड्यूल-पाथ टेम्पोरल ब्रेड और एडेप्टिव स्पेशियल गेटिंग के साथ मोटर इमेजरी और SSVEP डिकोडिंग को एकीकृत करता है, जो उच्च सटीकता और लो-पावर एम्बेडेड परिनियोजन के लिए उपयुक्त 3.03 KB INT8 फुटप्रिंट प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि रिट्रीवल (retrieval), मल्टी-एविडेंस सिंथेसिस (multi-evidence synthesis) और रीजनिंग कार्यों को कवर करने वाली एक सावधानीपूर्वक क्यूरेट की गई, डेटा-केंद्रित रेसिपी, जो एक न्यूनतम आउटकम-आधारित GRPO सेटअप के साथ संयुक्त है, जटिल रिवॉर्ड इंजीनियरिंग पर निर्भर हुए बिना, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रीजनिंग और एजेंटिक क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है।
यह शोध पत्र TRUST का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो प्रोंबाबिलिस्टिक त्सेटलिन मशीनों (Probabilistic Tsetlin Machines) और बायेसियन ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाकर मजबूत, व्याख्या योग्य काउंटरफैक्टुअल स्पष्टीकरण उत्पन्न करने के लिए सीधे उन न्यूनतम इनपुट परिवर्तनों की खोज करता है जो उपयोगकर्ता-निर्धारित भविष्यवाणी विश्वास लक्ष्यों को संतुष्ट करते हैं, जिससे पारंपरिक बाउंड्री-क्रॉसिंग रिकोर्स विधियों की भंगुरता पर विजय प्राप्त होती है।