23087 पेपर
यह शोध पत्र Visored को प्रस्तुत करता है, जो एक डिपेंडेंट-टाइप-आधारित प्रूवर है जो प्राकृतिक भाषा जैसे इंटरफ़ेस और नियम-संचालित स्वचालन का उपयोग करके प्रमाणों को जांचे गए लीन (Lean) फाइलों में परिवर्तित करके एलएलएम (LLM)-जनित गणित और औपचारिक सत्यापन के बीच सेतु बनाता है, जो बिना किसी विशेष प्रशिक्षण के miniF2F बेंचमार्क पर प्रभावी प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक फीडबैक-संचालित क्यूरेशन लूप के साथ एक त्रि-स्तरीय आर्किटेक्चर प्रस्तावित करके ट्रेनिंग-फ्री वर्बल रिइन्फोर्समेंट लर्निंग में रिटेंशन-फॉरगेटिंग दुविधा को संबोधित करता है जो निकाले गए नियमों और साक्ष्यों के जीवनचक्र को नियंत्रित करता है, जिससे एलएलएम (LLM) एजेंटों को कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग या नेगेटिव ट्रांसफर के बिना गैर-स्थिर वातावरण के अनुकूल प्रभावी ढंग से ढलने में सक्षम बनाया जा सके।
SkillMoV एक एकीकृत, पैरामीटर-कुशल ढांचा है जो मल्टी-व्यू दक्षता अनुमान के लिए प्रोटोटाइप-कंडीशन्ड गेटिंग के साथ मिक्स्चर-ऑफ-व्यू प्रोजेक्टर का लाभ उठाता है ताकि सिंक्रोनाइज़्ड कैमरा फीचर्स को अनुकूल रूप से एकत्रित किया जा सके, जिससे इसके केवल एक अंश पैरामीटर्स को प्रशिक्षित करते हुए विविध कौशल डोमेन में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र "डिवाइड, डेलिब्रेट, डिसाइड" (विभाजित करें, विचार-विमर्श करें, निर्णय लें) का प्रस्ताव करता है, जो एक पूर्णतः स्थानीय, ज़ीरो-शॉट मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो संरचित वीडियो विभाजन, सहकर्मी-परामर्श विचार-विमर्श और बोर्डा काउंट एकत्रीकरण के माध्यम से एक विषम एनसेंबल वीएलएम (VLM) को ऑर्केस्ट्रेट करके सूक्ष्म ईगोसेंट्रिक एक्शन रिकग्निशन को बढ़ाता है ताकि बिना फाइन-ट्यूनिंग के डिकोरिलेटेड मॉडल प्रायर्स (decorrelated model priors) का लाभ उठाया जा सके।
यह शोधपत्र Brick-DICL को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन दो-चरणीय डायनेमिक इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो मेटाडेटा-RAG, क्लास-RAG और मल्टी-LLM फ़िल्टरिंग का लाभ उठाता है ताकि विविध बिल्डिंग मैनेजमेंट सिस्टम पॉइंट्स को मानकीकृत ब्रिक स्कीमा के साथ मैप करने की सटीकता को स्वचालित और महत्वपूर्ण रूप से सुधारा जा सके, जिससे व्यापक क्लास संख्या, सीमित डोमेन ज्ञान और मैनुअल वेरिफिकेशन प्रयासों से संबंधित चुनौतियों पर विजय प्राप्त की जा सके।
यह शोध पत्र SketchXplain का प्रस्ताव करता है, जो एक अभिनव ढांचा है जो व्याख्यात्मकता के अंतर को पाटने और पारंपरिक तरीकों की तुलना में उपयोगकर्ता की समझ को गति देने के लिए सैलिएंसी मैप्स (saliency maps), कॉन्सेप्ट-बॉटलनेक मॉडल्स (concept-bottleneck models) और स्केच ऑप्टिमाइज़ेशन (sketch optimization) को एकीकृत करके इमेज क्लासिफायर के लिए सहज, स्केच-आधारित दृश्य स्पष्टीकरण उत्पन्न करता है।
यह शोधपत्र जोखिम को आंतरिक और अनुकूलन विचलन घटकों में विभाजित करके, अनिश्चितता क्षय (uncertainty decay) की मौलिक सीमाओं को सिद्ध करके, और तीन विशिष्ट कार्य व्यवस्थाओं (task regimes) में मान्य एक बजट-इष्टतम प्रोबिंग रणनीति व्युत्पन्न करके, प्री-हॉक फाइन-ट्यूनिंग भविष्यवाणी के लिए एक सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करता है।
TuneAhead एक हल्का फ्रेमवर्क है जो पूर्ण प्रशिक्षण शुरू होने से पहले ही स्टैटिक डेटासेट डिस्क्रिप्टर्स और डायनेमिक प्रोब फीचर्स को जोड़कर बड़े भाषा मॉडलों के फाइन-ट्यूनिंग प्रदर्शन का सटीक अनुमान लगाता है, जिससे कंप्यूटेशनल बर्बादी को कम करने के लिए कुशल go/no-go स्क्रीनिंग सक्षम होती है।
यह शोध पत्र TPOUR प्रस्तुत करता है, जो एक अनसुपरवाइज्ड डेंस रिट्रीवर है जो बिना स्पष्ट टाइमस्टैम्प के प्रभावी ढंग से टेम्पोरल प्रासंगिकता को कैप्चर करने के लिए टेम्पोरल रिट्रीवल प्रेफरेंस ऑप्टिमाइजेशन (TRPO) का उपयोग करता है, और टेम्पोरल इंफॉर्मेशन रिट्रीवल कार्यों में अनसुपरवाइज्ड और सुपरवाइज्ड दोनों बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
FacProcessTwin एक LLM-आधारित प्रणाली है जो दस्तावेज़ों से सटीक प्रक्रिया मॉडल स्वतः उत्पन्न करके और उन्हें लाइव डेटा से जोड़कर प्रोसेस ट्विन्स के विकास को महत्वपूर्ण रूप से तेज़ करती है, जबकि वास्तविक दुनिया के विनिर्माण वातावरणों में सुरक्षा-महत्वपूर्ण निर्णय सटीकता सुनिश्चित करने के लिए ह्यूमन-इन-द-लूप गवर्नेंस का उपयोग करती है।