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यह शोध पत्र XGBoost-Forget को प्रस्तुत करता है, जो नेटवर्क घुसपैठ (network intrusion) डेटासेट पर XGBoost मॉडलों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया एक मशीन अनलर्निंग फ्रेमवर्क है, जो पूर्ण पुनप्रशिक्षण (full retraining) के तुलनीय भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन बनाए रखते हुए कुशल डेटा निष्कासन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र वास्तविक दुनिया के परख (असे डेटा) का उपयोग करके छोटे-अणु प्रीक्लिनिकल फार्माकोलॉजी कार्यों पर एआई एजेंटों के मूल्यांकन के लिए एक सत्यापन योग्य बेंचमार्क, TxBench-PP को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान के सबसे उन्नत मॉडल भी विश्वसनीय रूप से सटीक प्रीक्लिनिकल निर्णय लेने में विफल रहते हैं।
OneCanvas एक नवीन 3D सीन अंडरस्टैंडिंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो 3D पोजीशन एम्बेडिंग्स के साथ एक एकल पैनोरमिक कैनवास पर मल्टी-व्यू पैच फीचर्स को एकत्रित करता है, जिससे काफी कम प्रशिक्षण कंप्यूट के साथ अत्याधुनिक स्थानिक तर्क (spatial reasoning) सक्षम होता है और यह स्थितीय तर्क (situated reasoning) एवं प्रक्रियात्मक स्थानिक प्रीट्रेनिंग (procedural spatial pretraining) दोनों का समर्थन करता है।
यह शोध पत्र X+Slides को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन बेंचमार्क है जिसमें एक गतिशील, श्रोता-आधारित मूल्यांकन ढांचा है, जिसमें चार पूरक मेट्रिक्स शामिल हैं जो यह आकलन करते हैं कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) स्रोत-आधारित शुद्धता और विविध लक्षित दर्शकों की विशिष्ट सूचनात्मक आवश्यकताओं के बीच संतुलन बनाते हुए स्लाइड डेक कितनी अच्छी तरह तैयार करते हैं।
NeSyCat Torch एक लेज़ी लॉग-टेन्सर मोनाड (lazy log-tensor monad) के माध्यम से डिफरेंशिएबल टेन्सर-आधारित प्रशिक्षण को लागू करके एक एकल मोनाडिक ढांचे के तहत विविध न्यूरोसिम्बोलिक सिमेंटिक्स को एकीकृत करता है, जो विभिन्न प्रथम-क्रम दृष्टिकोणों के अनुकूल एक समान संरचना बनाए रखते हुए मौजूदा प्रणालियों की तुलना में MNIST एडिशन पर बेहतर गति और सटीकता प्राप्त करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ विभिन्न सुधार विधियाँ सोशल चैटबॉट्स में तथ्यात्मक त्रुटियों को समान रूप से ठीक करती हैं, वहीं आत्म-सुधार (self-correction) विशिष्ट रूप से बॉट की विश्वसनीयता को बनाए रखता है और विश्वास परिवर्तन को प्रेरित करने के लिए उपयोगकर्ता के सामाजिक जुड़ाव का लाभ उठाता है, जबकि बाहरी स्रोतों को सुधार सौंपने से विश्वास को क्षति पहुँचती है और यह मनोवैज्ञानिक संबंध टूट जाता है।
यह शोध पत्र एक स्केलेबल पाइपलाइन का प्रस्ताव करता है जो ट्रांसफॉर्मर अटेंशन हेड्स को मानव-पठनीय, निष्पादन योग्य पायथन प्रोग्रामों के साथ अनुमानित करने के लिए प्रोग्राम सिंथेसिस का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ये प्रतीकात्मक सरोगेट्स (symbolic surrogates) सटीकता से अटेंशन पैटर्न को पुनरुत्पादित कर सकते हैं और मॉडल के प्रदर्शन पर न्यूनतम प्रभाव के साथ न्यूरल हेड्स के एक महत्वपूर्ण हिस्से को प्रतिस्थापित कर सकते हैं।
यह शोध पत्र ScenA को प्रस्तुत करता है, जो एक संदर्भ-संचालित मल्टी-स्पीकर ऑडियो जनरेशन विधि है जो यथार्थवादी, ओवरलैपिंग संवाद दृश्यों को परिवेशी शोर के साथ बनाने के लिए इन-द-वाइल्ड डेटा पर प्री-ट्रेन किए गए टेक्स्ट-टू-ऑडियो फ्लो-मैचिंग मॉडल का लाभ उठाता है, जो संदर्भ आवाजों और फ्री-फॉर्म प्रॉम्प्ट्स पर आधारित होता है, जबकि एक हाई-नॉइज़-बायस्ड ट्रेनिंग रणनीति के माध्यम से "रेफरेंस शॉर्टकट" चुनौती पर विजय प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र रूब्रिक-कंडीशन्ड सेल्फ-डिस्टिलेशन (Rubric-Conditioned Self-Distillation) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो ऑन-पॉलिसी सेल्फ-डिस्टिलेशन को निर्देशित करने के लिए संरचित, सूक्ष्म-स्तरीय रूब्रिक्स का लाभ उठाता है, जिससे शोर वाले चेन-ऑफ-थॉट एनोटेशन और स्केलर रिवार्ड्स की सीमाओं को पार करते हुए GRPO और OPSD की तुलना में विज्ञान तर्क बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।
यह शोधपत्र TreeTracer को प्रस्तुत करता है, जो एक विज़ुअल एनालिटिक्स टूल है जो हिस्टेरिकैलिटी (hierarchical) संकी (Sankey) आरेखों में स्टोकेस्टिक LLM जनरेशन को एकत्रित करता है ताकि उन छिपे हुए प्रतिनिधित्व संबंधी और वाक्यात्मक पूर्वाग्रहों—जैसे कि सर्वनाम दमन (pronoun suppression) और संवादात्मक हाशिए पर डालना (conversational marginalization)—को उजागर किया जा सके, जिन्हें अक्सर मानक एकल-आउटपुट ऑडिटिंग विधियों द्वारा अनदेखा कर दिया जाता है।