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यह शोध पत्र मतिभ्रम (hallucinations) और अस्पष्टता को संबोधित करने के लिए चार प्रशिक्षण सुधारों को पेश करके एक्टिवेशन ओरेकल्स (AOs) को उन्नत करता है, साथ ही स्केलेबल, एंड-टू-एंड व्याख्यात्मकता को आगे बढ़ाने के लिए पहले व्यापक मूल्यांकन सूट, AObench को जारी करता है।
समुद्र (Samudra) 2 एक उन्नत ऑटोरेग्रेसिव न्यूरल ओशन एमुलेटर है जो वास्तुशिल्प और लॉस-फंक्शन नवाचारों के माध्यम से रिज़ॉल्यूशन और दीर्घकालिक स्थिरता की पिछली सीमाओं को पार करता है, जिससे एक एकल GPU पर रिज़ॉल्यूशन तक उच्च-सटीक, बहु-वर्षीय वैश्विक सिमुलेशन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र 'मार्जिन प्ले' (Margin Play) को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण शिक्षण (Multi-Agent Reinforcement Learning) प्रणाली है, जो यह प्रदर्शित करती है कि कैसे विशिष्ट सार्वजनिक नीति शासन, न कि अंतर्निहित समझौते, यह निर्धारित करते हैं कि ब्राजील का आगामी इक्वेटोरियल मार्जिन तेल अन्वेषण मारान्हाओ के अल्पविकसित राज्य के लिए महत्वपूर्ण शुद्ध कल्याण लाभ और कम पर्यावरणीय उत्तरदायित्व उत्पन्न करेगा।
यह शोध पत्र CLIO को प्रस्तुत करता है, जो कैलिब्रेटेड डिफ़रेंस (calibrated deference) में सक्षम एक संज्ञानात्मक एजेंट है, जिसने एक बेहतर जलीय कार्बनिक रेडॉक्स फ्लो बैटरी नेगोलाइट (aqueous organic redox flow battery negolyte) को डिजाइन करने के लिए एक क्लोज्ड-लूप मानव-AI अभियान का सफलतापूर्वक मार्गदर्शन किया, और स्वायत्त रूप से यांत्रिक विफलताओं (mechanistic failures) की पहचान करके और प्रभावी रासायनिक संशोधनों का सुझाव देकर इसे संभव बनाया।
यह शोध पत्र एक नवीन फिजिक्स-इन्फॉर्मड न्यूरल नेटवर्क (PINN) आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो ऑसिलेटरी स्टेट-स्पेस डायनेमिक्स और PDE-अवेयर स्पेक्ट्रल बेसिस को एकीकृत करता है ताकि फॉरवर्ड, इनवर्स और हाई-डायमेंशनल समस्याओं में बेहतर सटीकता और कम मेमोरी उपयोग के साथ टाइम-डिपेंडेंट पार्शियल डिफरेंशियल इक्वेशंस को कुशलतापूर्वक हल किया जा सके।
यह शोध पत्र TadA-Bench प्रस्तुत करता है, जो TadA निर्देशित विकास (directed evolution) के 31 दौरों से प्राप्त दस लाख-वेरिएंट वाला एक बेंचमार्क है, जो ऐतिहासिक डेटा के आधार पर अनदेखे वेरिएंट्स को रैंक करके भविष्य के वेट-लैब प्रयोगों को प्राथमिकता देने की एआई मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान प्रणालियाँ मजबूत इंटरपोलेशन क्षमताओं के बावजूद भविष्य के दौरों की खोज करने में संघर्ष करती हैं।
इस अध्ययन ने 21,098 यूके बायोबैंक प्रतिभागियों पर बैकडोर-समायोजित कारण विश्लेषण (backdoor-adjusted causal analysis) का उपयोग करके यह प्रदर्शित किया कि DXA-व्युत्पन्न हिप स्केलेटल फेनोटाइप्स, विशेष रूप से कुल फीमर बोन कंटेंट और डेंसिटी, हिप फ्रैक्चर जोखिम पर भिन्न-भिन्न कारण प्रभाव प्रदर्शित करते हैं और जब इन्हें इन प्रभावों के आधार पर रैंक किया जाता है, तो ये मानक FRAX मॉडल की तुलना में जोखिम स्तरीकरण सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।
यह शोध पत्र MMM-PPI को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित बहु-मोडल एनकोडर है जो सूक्ष्म, मध्यवर्ती और स्थूल पैमानों पर अनुक्रम, संरचना और कार्य विशेषताओं को एकीकृत करता है ताकि प्रोटीन-प्रोटीन इंटरेक्शन की भविष्यवाणी में, विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण और डेटा-दुर्लभ परिदृश्यों में, महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र MultiTurnPSB को प्रस्तुत करता है, जो एक चार-चरण वाला प्रतिकूल बेंचमार्क (adversarial benchmark) है, जो यह दर्शाता है कि मल्टी-टर्न इंटरैक्शन एकल-टर्न मूल्यांकन की तुलना में मेडिकल एआई सुरक्षा को महत्वपूर्ण रूप से कम कर देते हैं, और साथ ही यह भी प्रकट करता है कि क्लासिफायर-आधारित रक्षा प्रणालियों को हमलों को रोकने और सौहार्दपूर्ण (benign) प्रश्नों पर गलत अलार्म उत्पन्न करने के बीच एक गंभीर समझौते का सामना करना पड़ता है।
यह शोध पत्र D-Judge को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा रक्षा तंत्र है जो LLM की प्रतिक्रियाओं को उनके मूल अर्थ को सुरक्षित रखते हुए और हमलावर-नियंत्रित जज मॉडलों से मिलने वाले फीडबैक संकेतों को जानबूझकर गलत दिशा में मोड़कर मल्टी-टर्न जेलब्रेक हमलों को बाधित करता है, जिससे प्रॉम्प्ट रिफाइनमेंट की पुनरावृत्ति प्रक्रिया पटरी से उतर जाती है।