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यह शोध पत्र एक नवीन फेडेरेटेड ग्राफ रिकमेंडेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो गैर-IID क्लाइंट्स के बीच स्थानीय संरचनात्मक निरूपण (structural representations) के चयनात्मक एकत्रीकरण को निर्देशित करने के लिए LLM-एन्कोडेड सिमेंटिक वेक्टर्स का लाभ उठाता है, जिससे उपयोगकर्ता की गोपनीयता बनाए रखते हुए अनुशंसा सटीकता में सुधार होता है।
RECTOR एक नवीन स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) फ्रेमवर्क है जो EEG/sEEG-आधारित भावनात्मक और संज्ञानात्मक विकार निदान में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए मास्क्ड रीजन-चैनल-टेम्पोरल मॉडलिंग और अनुकूली कार्यात्मक विभाजन (adaptive functional partitioning) का उपयोग करता है, जबकि गायब चैनलों के प्रति मजबूती और व्याख्या योग्य अंतर्दृष्टि भी प्रदान करता है।
यह शोध पत्र CAP प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो फोटोप्लेथिस्मोग्राफी (PPG) संकेतों को नैदानिक अर्थों के साथ संरेखित करने के लिए एक बड़े पैमाने के युग्मित PPG-EHR डेटासेट और रोगी-स्तरीय पर्यवेक्षण का लाभ उठाता है, जिससे विविध डाउनस्ट्रीम स्वास्थ्य निगरानी कार्यों में प्रतिनिधित्व शिक्षण और प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र डेल्टास्टार (DeltaStar) को प्रस्तुत करता है, जो सेल्फ-प्ले के माध्यम से प्रशिक्षित एक डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंट है जो एक बेहतर लैटिस रिडक्शन रणनीति की खोज करता है, जिसमें क्लासिक एलएलएल (LLL) एल्गोरिदम की तुलना में कम ऑपरेशन्स की आवश्यकता होती है और जो उच्च आयामों (dimensions) तथा अनदेखे मॉड्युली (moduli) के लिए ज़ीरो-शॉट जनरलाइजेशन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र LatentGym को प्रस्तुत करता है, जो एक नियंत्रणीय टेस्टबेड है जिसमें ग्राउंड-ट्रुथ लेटेंट संरचनाएं (ground-truth latent structures) मौजूद हैं, जो अन्वेषण (exploration) को दोहन (exploitation) से अलग करके एजेंटिक प्रणालियों में क्रॉस-टास्क अनुभवात्मक शिक्षण के मूल्यांकन को सक्षम बनाता है, जिससे इस बात के अध्ययन को सुगम बनाया जाက်ता है कि LLMs क्रमिक कार्यों (sequential tasks) में कैसे और क्यों अनुकूलित होते हैं।
यह शोध पत्र अंग्रेजी और अरबी बेंचमार्क में घृणास्पद और प्रचार संबंधी मीम्स (memes) के सटीक पता लगाने और व्याख्यात्मक मॉडरेशन के लिए थिंकिंग-आधारित मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को बेहतर बनाने हेतु ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (GRPO) और चेन-ऑफ-थॉट सुपरविजन का उपयोग करते हुए एक रिइन्फोर्समेंट लर्निंग-आधारित पोस्ट-ट्रेनिंग विधि प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र फोर्स्ड डिफ़रल अटैक (FDA) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रतिकूल विधि है जो यूनिवर्सल बॉर्डर ट्रिगर्स के माध्यम से एक कमजोर मॉडल के आत्मविश्वास को कम करके मल्टीमॉडल एलएलएम (LLM) कैस्केड को हेरफेर करती है, जिससे उत्तर की शुद्धता से सीधे समझौता किए बिना महंगे कंप्यूटेशनल रूटिंग को एक मजबूत मॉडल की ओर जाने के लिए मजबूर किया जाता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ स्ट्रक्चर्ड टैबुलर डेटा पर औद्योगिक कार रेट्रोफिट भविष्यवाणी के लिए स्ट्रॉन्ग क्लासिकल ट्री एनसेम्बल्स (strong classical tree ensembles), स्टैंडअलोन मॉडल के रूप में LLMs से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, वहीं LLMs मूल्यवान पूरक घटकों के रूप में कार्य करते हैं—विशेष रूप से फीचर एम्बेडिंग और हाइब्रिड स्टैकिंग के माध्यम से—न कि पारंपरिक मशीन लर्निंग बेसलाइन्स के प्रत्यक्ष प्रतिस्थापन के रूप में।
यह शोध पत्र DiSan को प्रस्तुत करता है, जो वितरित एजेंट सहयोग के लिए एक गोपनीयता-संरक्षण ढांचा है, जो कार्य अर्थों (task semantics) को संरक्षित करते हुए स्रोत-पहचान वाले शैलीगत हस्ताक्षरों को प्रभावी ढंग से हटाने के लिए विलगित निरूपणों (disentangled representations) का उपयोग करता है, जो स्टाइलोमेट्रिक एट्रिब्यूशन और PII एक्सपोज़र को कम करने में पारंपरिक टोकन-मास्किंग विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि सिम्युलेटेड चेतना (simulated consciousness) संभव है यदि चेतना बाहरी विवरणों के बजाय आंतरिक कारण-परक-संगणकीय संगठन (intrinsic causal-computational organization) पर निर्भर करती है, जो 'इंट्रिन्सिक कॉज़ल-कंप्यूटेशनल रियलाइजेशन' (ICCR) नामक एक नए ढांचे का प्रस्ताव करता है जिसके लिए जैविक और कृत्रिम प्रणालियों के बीच कार्यात्मक समानता सुनिश्चित करने हेतु प्रणाली के आंतरिक तंत्रों और हस्तक्षेप प्रोफाइलों को संरक्षित करना आवश्यक है।