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यह शोध पत्र AI-सक्षम UAV-सहायता प्राप्त बैकस्कैटर लोकलाइजेशन और जीरो-एनर्जी IoT के लिए इंटीग्रेटेड सेंसिंग एंड कम्युनिकेशन (ISAC) का एक व्यापक सर्वेक्षण प्रदान करता है, जो एक एकीकृत वर्गीकरण, प्रदर्शन विश्लेषण, और खुले चुनौतियों एवं भविष्य की दिशाओं का एक रोडमैप प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र AFTER को प्रस्तुत करता है, जो विविध एंटरप्राइज कार्यों में LLM एजेंटों में प्रक्रियात्मक स्मृति (procedural memory) के मूल्यांकन के लिए एक व्यापक बेंचमार्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि परिष्कृत कौशल प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं और प्रभावी क्रॉस-मॉडल एवं क्रॉस-रोल ट्रांसफर को सक्षम करते हैं, जबकि विभिन्न कौशलों के बीच सामान्यीकरण की अलग-अलग डिग्री को भी उजागर करते हैं।
यह शोध पत्र स्टोकैस्टिक वेरिएशनल गॉसियन प्रोसेस का उपयोग करके एक व्याख्यात्मक लॉजिट-स्पेस संभाव्यता विभाजन ढांचे (इंटरप्रिटेबल लॉजिट-स्पेस प्रोबेबिलिस्टिक सेगमेंटेशन फ्रेमवर्क) का प्रस्ताव करता है, जो एनोटेटर-विशिष्ट पूर्वाग्रह और भिन्नता को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है, जिससे अनिश्चितता अंशांकन (अनसर्टेन्टी कैलिब्रेशन) में सुधार होता है और इस बात का सीधा विश्लेषण सक्षम होता है कि रेटर परिवर्तनशीलता मेडिकल इमेजिंग में भविष्य कहनेवाला वितरणों को कैसे प्रभावित करती है।
DART हाइब्रिड रीजनिंग मॉडल्स के लिए एक ट्रेनिंग-फ्री रूटिंग फ्रेमवर्क है जो सस्ते ड्राफ्ट्स को सैंपल करके और सीधे उत्तर देने या विस्तारित तर्क (extended reasoning) के बीच निर्णय लेने के लिए उनकी सहमति या एंट्रॉपी का उपयोग करके थिंकिंग बजट को गतिशील रूप से आवंटित करता है, जिससे जटिल गणित और कोड कार्यों पर सटीकता में सुधार करते हुए टोकन के उपयोग को काफी कम किया जा सकता है।
यह शोध पत्र AgentCIBench को प्रस्तुत करता है, जो एक मूल्यांकन हारनेस (harness) है जो यह प्रकट करता है कि विजुअल को-लोकेशन (visual co-location), कार्य अस्पष्टता (task ambiguity) और प्राप्तकर्ता मिसअलाइनमेंट (recipient misalignment) के कारण 15 में से 11 फ्रंटियर मॉडल्स अक्सर अनुचित क्रॉस-कॉन्टेक्स्ट जानकारी लीक करते हैं, जिससे कंप्यूटर-उपयोग एजेंटों में महत्वपूर्ण गोपनीयता जोखिम सामने आते हैं।
यह शोध पत्र "मेमोरी कंटेजियन" (स्मृति संक्रामकता) की पहचान और उसे औपचारिक रूप देता है, जो एक ऐसी घटना है जहाँ मूल्यांकनकर्ता का पूर्वाग्रह एजेंट मेमोरी सिस्टम के माध्यम से समय के साथ फैलता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि कैसे लंबाई प्राथमिकता वाला पूर्वाग्रह (length preference bias) पूर्ण समेकन (perfect consolidation) के बावजूद भविष्य के एजेंटों को संक्रमित कर सकता है, जबकि अधिकार पूर्वाग्रह (authority bias) ऐसा नहीं करता है, जो वर्तमान एआई मेमोरी आर्किटेक्चर में एक मॉडल-जनरेशन-निर्भर भेद्यता को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि आंतरिक आत्म-सुधार (intrinsic self-correction) कोई समान रूप से विश्वसनीय विधि नहीं है, बल्कि एक कार्य-निर्भर अनुमान-समय रणनीति (task-dependent inference-time strategy) है जो केवल तभी निरंतर प्रदर्शन लाभ प्रदान करती है जब विशिष्ट कार्य संरचना बाधा सत्यापन (constraint verification), तर्क संशोधन (reasoning revision), या रणनीति तुलना (strategy comparison) जैसी प्रक्रियाओं को सुगम बनाती है।
यह शोध पत्र MuPPET प्रस्तुत करता है, जो यह दर्शाता है कि LLM सहायक एक-से-एक परिवेश की तुलना में बहु-पक्षीय बातचीत में संवेदनशील जानकारी लीक करने के प्रति काफी अधिक प्रवृत्त हैं, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान गोपनीयता रक्षाएं अपर्याप्त हैं और छोटे मॉडल विशेष रूप से असुरक्षित हैं।
SteerVTE एक एकीकृत ढांचा है जो विशेष एन्कोडर्स, एक नवीन लॉस फंक्शन, प्रोग्रेसिव ट्रेनिंग और एक बड़े पैमाने के सिंथेटिक डेटासेट के माध्यम से एक फ्रोजन वीडियो डिफ्यूजन मॉडल को नियंत्रित करके स्टाइल और ग्लिफ कंट्रोल के साथ सटीक वीडियो टेक्स्ट एडिटिंग को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र ज्योमेट्रिक इन्फॉर्मेशन फ्लो (GIF) प्रस्तुत करता है, जो एक अर्थपूर्ण रूप से सुदृढ़ ढांचा है जो प्रॉम्प्ट इंजेक्शन और गोपनीयता लीक का पता लगाने के लिए LLM जैकोबियन्स (Jacobians) और स्थानीय आउटपुट ज्यामिति का उपयोग करके सूचना प्रवाह को कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से सीमित करता है, जो ब्लैक-बॉक्स परिनियोजन का समर्थन करते हुए सटीकता और कम्प्यूटेशनल लागत दोनों में मौजूदा बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।