23087 पेपर
यह शोध पत्र आधुनिक न्यूरल आर्किटेक्चर—जिसमें GELU, SiLU, SwiGLU एक्टिवेशन, विभिन्न अटेंशन मैकेनिज्म और मिक्स्चर-ऑफ-एक्सपर्ट्स डिज़ाइन शामिल हैं—के लिए ग्रेडिएंट फ्लो में संरक्षण नियमों (conservation laws) को अभिलक्षणित करने हेतु एक एकीकृत सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करता है, जो ओवर-पैरामीटराइज्ड मॉडल्स के इम्प्लिसिट बायस (implicit bias) को बेहतर ढंग से समझाने के लिए प्रयोगों के माध्यम से इन निष्कर्षों को मान्य करता है।
यह शोध पत्र यथार्थवादी कार्यों और स्कोरिंग रूब्रिक्स को उत्पन्न करके एजेंटिक कौशल का आकलन करने के लिए एक स्केलेबल मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है, जिसे 19 मॉडलों में 500 वास्तविक दुनिया के कौशलों पर लागू किया गया था यह प्रदर्शित करने के लिए कि जबकि कौशल एजेंट के व्यवहार को महत्वपूर्ण रूप से बदलते हैं, कौशल निर्देशों के प्रति मॉडल का पालन व्यापक रूप से भिन्न होता है, जो समग्र प्रदर्शन लाभ को प्रभावित करता है।
यह शोध पत्र MultiClin प्रस्तुत करता है, जो एक क्लिनिकल ASR बेंचमार्क है जो मल्टीस्क्रिप्ट परिवर्तनशीलता के कारण गैर-अंग्रेजी परिवेश में प्रदर्शन के कम आकलन को संबोधित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि मल्टीस्क्रिप्ट-जागरूक मूल्यांकन निष्पक्ष मूल्यांकन प्रदान करता है और प्रशिक्षण के दौरान लिपियों को एकीकृत करना मॉडल अभिसरण (convergence) और पहचान सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोधपत्र न्यूरोसिम्बोलिक इन्फरेंस (neurosymbolic inference) के लिए एक होमोटोपी टाइप थ्योरी (homotopy type theory) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो संरचनात्मक समरूपताओं (structural symmetries) और प्रमाण बहुलता (proof multiplicities) को ध्यान में रखने के लिए पारंपरिक सेट-आधारित दृष्टिकोणों का सामान्यीकरण करता है, जिससे तर्क संबंधी शॉर्टकट (reasoning shortcuts) हल होते हैं और एक समरूपता-अपरिवर्तनीय (symmetry-invariant), क्लोज्ड-फॉर्म औसत पद्धति के माध्यम से अंशांकन (calibration) में सुधार होता है।
FlowRAG एक नवीन रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फ्रेमवर्क है जो एक क्वाड-लेवल हेट्रोजेनियस ग्राफ का निर्माण करके और प्रासंगिक जानकारी को मजबूती से रिट्रीव करने तथा स्पष्ट, उच्च-विश्वास वाले लॉजिक पाथ्स निकालने के लिए ड्यूल-ग्रैनुलैरिटी एक्टिवेशन मॉड्यूल के साथ-साथ एक फ्रीक्वेंसी-अवेयर वेटेड फ्लो मैकेनिज्म का उपयोग करके जटिल तर्क क्षमता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र 789 ADNI विषयों के डेटा का उपयोग करते हुए मल्टीमॉडल अल्जाइमर रोग बायोमार्कर का एक मात्रात्मक विश्लेषण प्रस्तुत करता है ताकि क्रॉस-मोडल संबंधों को व्यवस्थित रूप से अभिलक्षणित किया जा सके, अनावश्यक मूल्यांकनों की पहचान की जा सके, और एक प्रमुख न्यूरोडीजेनेरेटिव प्रक्षेपवक्र को रेखांकित किया जा सके जो संज्ञानात्मक गिरावट के अनुरूप हो।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करके ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के व्यापक वर्गों की तार्किक अभिव्यंजनात्मकता (logical expressiveness) का एक अर्थपूर्ण लक्षण वर्णन स्थापित करता है कि एम्बेडिंग्स (embeddings), इनजेक्टिव होमॉर्मोर्फिज्म (injective homomorphisms), और होमॉर्मोर्फिज्म (homomorphisms) के तहत संरक्षण क्रमशः अस्तित्वपरक श्रेणीबद्ध मोडल लॉजिक (existential graded modal logic), इसके अस्तित्वपरक-धनात्मक खंड (existential-positive fragment), और अस्तित्वपरक-धनात्मक मोडल लॉजिक (existential-positive modal logic) के अनुरूप हैं, जबकि यह सिद्ध करता है कि प्रत्येक वर्ग एक समकक्ष अभिव्यंजनात्मकता वाले GNN आर्किटेक्चर को स्वीकार करता है।
यह शोधपत्र एक बहुराष्ट्रीय मानव संसाधन (HR) विभाग के भीतर जनरेटिव एआई (GenAI) अपनाने की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि स्वीकृति प्रणाली के डिज़ाइन और कर्मचारी की स्थिति (positionalities) के बीच सामंजस्य, सत्यापन प्रथाओं के माध्यम से विश्वास के विकास और संगठनात्मक ज्ञान अवसंरचना की गुणवत्ता द्वारा संचालित होती है, जो अंततः समावेशी और जवाबदेह एआई परिनियोजन के लिए डिज़ाइन दिशानिर्देश प्रदान करती है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि निरंतर शिक्षण (continual learning) में मॉड्यूलर आर्किटेक्चर की प्रभावशीलता प्रतिनिधित्व आयामीता (representational dimensionality) पर निर्भर करती है, क्योंकि मॉड्यूलरिटी केवल कम-आयामी "समृद्ध" (rich) व्यवस्थाओं में अनुकूलनशील, कार्य-निर्भर उप-स्थान संगठन (subspace organization) को सक्षम करके एक निर्णायक लाभ प्रदान करती है, जबकि उच्च-आयामी "सुस्त" (lazy) व्यवस्थाओं में, स्पष्ट मॉड्यूलरिटी एकल-नेटवर्क बेसलाइन की तुलना में बहुत कम लाभ प्रदान करती है।
यह शोध पत्र DiagFlowBench पेश करता है, जो औद्योगिक नैदानिक फ्लोचार्ट से प्राप्त एक नया बेंचमार्क डेटासेट है, ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि भाषा मॉडल प्रक्रिया-बाह्य (off-procedure) इनपुट को कैसे संभालते हैं और यह प्रकट करता है कि मॉडल अक्सर परहेज करने के बजाय प्रशंसनीय लेकिन प्रासंगिक रूप से गलत सलाह देते हैं, जो ग्राउंडेड डायग्नोस्टिक सिस्टम की एक गंभीर भेद्यता को उजागर करता है।