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यह शोध पत्र तर्क देता है कि हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग के लिए नेटिव हार्डवेयर FP64 अब अनिवार्य नहीं है, यह प्रदर्शित करते हुए कि NVIDIA के B300 जैसे AI-अनुकूलित GPU, Ozaki Scheme II के साथ FP8 टेंसर थ्रूपुट के संयोजन के माध्यम से पूर्ण FP64 सटीकता और मेमोरी-बाउंड प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं, जिससे वे अपने कम किए गए नेटिव डबल-प्रिसिजन सिलिकॉन के बावजूद पिछली पीढ़ियों की क्षमताओं को पीछे छोड़ देते हैं।
यह शोध पत्र एक गणनात्मक रूप से हल्का ढांचा प्रस्तावित करता है जो निष्पक्षता को एक समरूपता संचालन (symmetry operation) के रूप में औपचारिक रूप देता है, जिसमें प्रतितथ्यात्मक संवेदनशील विशेषता परिवर्तनों के तहत अपरिवर्तनीयता को बहाल करने के लिए हानि-आधारित नियमितीकरण (loss-based regularization) का उपयोग किया जाता है, जिससे बिना किसी कारण ग्राफ ज्ञान की आवश्यकता के न्यूनतम सटीकता हानि के साथ महत्वपूर्ण पूर्वाग्रह कमी प्राप्त की जाती है।
यह शोध पत्र 'अटेंशन सिंक' (Attention Sink) घटना के कारण होने वाले FP8 अटेंशन प्रिसिजन लॉस का विश्लेषण करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि रिवर्स KV इटरेशन और का एक स्टैटिक स्केलिंग फैक्टर प्रभावी रूप से प्रोबेबिलिटी अंडरफ्लो को रोकता है और क्वांटाइजेशन एरर को न्यूनतम करता है, जिससे फ्लैशअटेंशन-3/4 (FlashAttention-3/4) में किए गए इंजीनियरिंग विकल्पों की व्याख्या होती है और प्रिसिजन लॉस का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक क्लोज्ड-फॉर्म थ्रेशोल्ड प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र **Lean4Agent** को प्रस्तुत करता है, जो पहला ऐसा फ्रेमवर्क है जो एजेंट वर्कफ़्लो को मॉडल, सत्यापित और पुनरावृत्ति रूप से परिष्कृत करने के लिए डिपेंडेंट-टाइप औपचारिक भाषा Lean4 का लाभ उठाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि औपचारिक रूप से सत्यापित प्रक्षेपवक्र (trajectories) जटिल कार्यों पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के प्रदर्शन और विश्वसनीयता में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।
यह शोध पत्र एक एजेंटिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक नवीन 2D प्रोजेक्शन प्रतिनिधित्व और एक मल्टी-एजेंट पाइपलाइन का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा इनपुट से 3D फ्रेम सिस्टम के संरचनात्मक विश्लेषण को स्वचालित करता है, जिससे 90% सटीकता के साथ निष्पादन योग्य SAP2000 स्क्रिप्ट उत्पन्न होती है।
यह शोध पत्र क्राउडमैथ (CrowdMath) का परिचय देता है, जो एमआईटी प्राइम्स-एओपीएस (MIT PRIMES–AoPS) कार्यक्रम से 164 विशेषज्ञ-एनोटेटेड सहयोगात्मक अनुसंधान चर्चाओं का एक डेटासेट है, जो गतिशील गणितीय प्रगति को समझने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का बेंचमार्क करता है और यह प्रकट करता है कि हालांकि मॉडल स्थानीय चर्चा प्रवाह का अनुसरण कर सकते हैं, वे ओपन-प्रॉब्लम सॉल्विंग में व्यक्तिगत योगदान के कार्यात्मक महत्व को पहचानने में संघर्ष करते हैं।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि रणनीतिक रूप से यह चुनना कि कब हमला किया जाए, एजेंटिक एआई नियंत्रण प्रणालियों की मापी गई सुरक्षा को महत्वपूर्ण रूप से कमजोर करता है, जो यह प्रकट करता है कि अनिश्चित हमलावरों पर निर्भर वर्तमान मूल्यांकन संभवतः अत्यधिक आशावादी सुरक्षा अनुमान प्रस्तुत करते हैं।
यह शोध पत्र DTG-FF फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है यह प्रदर्शित करने के लिए कि जहाँ फॉरवर्ड-फॉरवर्ड लर्निंग छोटे पैमाने के सिंथेटिक बेंचमार्क पर अच्छा प्रदर्शन करती है, वहीं यह बड़े पैमाने के वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर बैकप्रोपैगेशन की तुलना में काफी खराब प्रदर्शन करती है और मानक हार्डवेयर पर मेमोरी लाभ प्रदान करने में विफल रहती है, जो लेयर-लोकल ट्रेनिंग के लिए मौलिक स्केलिंग सीमाओं को प्रकट करती है।
यह अध्ययन रेलवे प्रस्थान अनुक्रमण (डेपचर सीक्वेंसिंग) और ट्रैक आवंटन को अनुकूलित करने के लिए सिमुलेशन-आधारित मूल्यांकन के साथ संयुक्त एक QUBO-आधारित मॉडलिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि QPSO-QAOA जैसे हाइब्रिड क्वांटम एल्गोरिदम केंद्रित प्रस्थान परिदृश्यों में पारंपरिक तरीकों की तुलना में परिचालन लागत और देरी को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हैं।
यह शोध पत्र क्वीन-बी (Queen-Bee) को प्रस्तुत करता है, जो एक नियंत्रित मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर है जो विशिष्ट एजेंटों के लिए संरचित बी-स्पेक्स (BeeSpecs) उत्पन्न करने के लिए एक केंद्रीय नियंत्रण प्लेन का उपयोग करता है, जो मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) एकीकरण के माध्यम से नीति अनुपालन, टेनेंट आइसोलेशन और स्कैप्ड निष्पादन को लागू करके एंटरप्राइज वातावरण में उच्च कार्य सफलता दर और शून्य गवर्नेंस विफलताएं प्राप्त करता है।