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यह शोध पत्र कॉग्निटिव डिजिटल ट्विन्स (CDTs) को मानव संज्ञान के गतिशील कम्प्यूटेशनल निरूपण के रूप में परिभाषित करता है, उनके अद्वितीय नैतिक जोखिमों जैसे कि गलत निरूपण और प्रॉक्सी-शक्ति विषमताओं को संबोधित करने के लिए एक 5A गवर्नेंस फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, और उन नए नियामक आवश्यकताओं के लिए तर्क देता है जो केवल डेटा प्रोसेसिंग या स्वचालित निर्णयों के बजाय स्वयं मन के निरूपण को नियंत्रित करती हैं।
यह शोध पत्र TTFT-अवेयर ग्राफ चेन-ऑफ-थॉट (TTFT-Aware Graph Chain-of-Thought) प्रस्तुत करता है, जो एक प्रोडक्शन-ग्रेड ग्राफआरएजी (GraphRAG) प्रणाली है जो एक बड़े चिकित्सा ज्ञान ग्राफ (medical knowledge graph) में नेविगेट करने के लिए एक प्रूनड लैंडमार्क लेबलिंग (Pruned Landmark Labeling) ओरेकल को एक हल्के ए-स्टार (A*) ह्यूरिस्टिक के साथ जोड़ती है, जिससे नैदानिक अनुप्रयोगों के लिए सत्यापन योग्य स्पष्टीकरणों के साथ कम-विलंबता (low-latency) और कम-भ्रम (low-hallucination) वाले मल्टी-हॉप रीजनिंग को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोध पत्र PRIDE का प्रस्ताव करता है, जो एक विशेषाधिकार प्राप्त सूचना-संवर्धित ज्ञान आसवन (knowledge distillation) ढांचा है जो प्रशिक्षण के समय विशेषज्ञ एनोटेशन और एक बहु-घटक वास्तुकला का लाभ उठाता है ताकि बड़े भाषा मॉडलों से सूक्ष्म सहानुभूतिपूर्ण तर्क को छोटे, संसाधन-कुशल मॉडलों में स्थानांतरित किया जा सके, जिसके लिए अनुमान (inference) के दौरान अतिरिक्त इनपुट की आवश्यकता नहीं होती है।
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।