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यह शोध पत्र ग्रोकर्स (Grokers) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा आर्किटेक्चर है जो स्वायत्त एजेंटों का उपयोग करके टाइप किए गए नॉलेज ग्राफ्स का आगमनात्मक विश्लेषण और संवर्धन करके बुद्धिमत्ता को क्वेरी समय से राइट समय (write time) में स्थानांतरित करता है, जिससे निरंतर संरचित बोध, लगभग पूर्ण KV-कैश दक्षता और भविष्य के प्रश्नों के लिए शून्य अतिरिक्त लैंग्वेज मॉडल लागत प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक आपूर्ति श्रृंखला सिमुलेशन बेंचमार्क का उपयोग करते हुए एक्सप्लोरेटरी डेटा एनालिसिस एजेंट के रूप में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की व्यावसायिक उपयोगिता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि स्वीकार्य औसत प्रदर्शन के बावजूद अधिकांश कॉन्फ़िगरेशन स्वायत्त उपयोग के लिए आवश्यक पुनरावृत्ति की कमी रखते हैं, जबकि एक विशिष्ट उच्च-प्रयास वाले GPT-5.4 कॉन्फ़िगरेशन में गुणवत्ता और विश्वसनीयता का सबसे मजबूत संतुलन प्रदर्शित होता है।
यह शोध पत्र मल्टी-प्रोडक्ट साइबर-फिजिकल सिस्टम के लिए एक प्रोडक्ट-अवेयर डीप ऑटोएन्कोडर फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो ग्रेड-विशिष्ट वितरणों तक सीखने को सीमित करके वैश्विक मॉडलों में निहित सुरक्षा ब्लाइंड स्पॉट्स को कम करता है, और उन स्ट्रेस टेस्ट में 100% डिटेक्शन सटीकता प्राप्त करता है जहाँ पारंपरिक वैश्विक बेसलाइन 77.8% बार विफल रहे थे।
यह शोध पत्र ComProScanner फ्रेमवर्क के एक उन्नत संस्करण को प्रस्तुत करता है जो वैज्ञानिक चित्रों से संरचना-गुण (composition-property) डेटा को स्वचालित रूप से निकालने के लिए विजन-लैंग्वेज मॉडल्स को एकीकृत करता है, जो उच्च सटीकता और लागत-प्रभावशीलता प्राप्त करते हुए टेक्स्ट, तालिकाओं और चित्रों से सामग्री डेटा खनन के लिए पहले पूर्णतः स्वचालित, मल्टीमॉडल पाइपलाइन को स्थापित करता है।
यह शोध पत्र एक कार्य-जागरूक फ्लो-आधारित जनरेटिव फ्रेमवर्क पेश करता है जो संकुचित सेंसिंग (कंप्रेस्ड सेंसिंग) के लिए सबसैंपलिंग नीतियों को अनुकूलित करता है, जिससे न्यूनतम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ इमेज रिकंस्ट्रक्शन और एमआरआई एक्सेलेरेशन में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र SentimentLens प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल एस्पेक्ट-बेस्ड सेंटीमेंट एनालिसिस सिस्टम है जो टेक्स्टुअल सेंटीमेंट को न्यूमेरिकल रेटिंग के साथ सामंजस्य बिठाकर अनस्ट्रक्चर्ड होटल समीक्षाओं को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदल देता है ताकि सेवा गुणवत्ता की विसंगतियों की पहचान की जा सके और आतिथ्य क्षेत्र में डेटा-संचालित निर्णय लेने में सहायता मिल सके।
यह शोध पत्र EviOSAHS को प्रस्तुत करता है, जो एक साक्ष्य-आधारित मल्टीमॉडल ढांचा है जो चेहरे की छवियों को सात संरचित शारीरिक प्रश्नों (एनाटॉमिकल क्वेरीज़) में विभाजित करके ऑडिट करने योग्य विजुअल एविडेंस कार्ड उत्पन्न करता है, जिन्हें फिर ऑब्स्ट्रक्टिव स्लीप एपनिया-हाइपोपनिया सिंड्रोम के लिए उच्च-संवेदनशीलता और सटीक प्री-पॉलीसॉम्नोग्राफी स्क्रीनिंग प्राप्त करने हेतु नैदानिक डेटा के साथ संयोजित किया जाता है।
यह शोध पत्र एक भौतिक स्वीकार्यता ढांचे (physical admissibility framework) को प्रस्तुत करता है जो किनेमैटिक, डायनेमिक और होराइजन स्थितियों का उपयोग करके निष्पादनीयता के लिए अनुमानित गतिकी का मूल्यांकन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ऐसा एक गेट रोबोटिक प्रणालियों में कार्य प्रगति को बनाए रखते हुए अमान्य प्रस्तावों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर कर सकता है।
यह साहित्य समीक्षा फिजिकल एआई (Physical AI) के लिए मौजूदा सुरक्षा तंत्रों में महत्वपूर्ण अंतराल की पहचान करती है, जहाँ ब्लैक-बॉक्स मॉडल ऐसे भौतिक रूप से परिणामी कार्य जारी कर सकते हैं जो विश्वसनीय प्रतीत होते हैं किंतु विफल हो जाते हैं, और मॉडल की क्षमता तथा भौतिक सुरक्षा आश्वासन के बीच के अंतर को पाटने के लिए रनटाइम एक्शन ऑथोराइजेशन (runtime action authorization) हेतु एक एकीकृत ढांचे का प्रस्ताव करती है।
CoilDrop-MRI एक नवीन स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) फ्रेमवर्क है जो रिसीवर कॉइल्स के बीच सिग्नल सहसंबंधों का लाभ उठाने के लिए कॉइल-वार ड्रॉपआउट को लागू करके MRI पुनर्निर्माण को बढ़ाता है, जिससे पूर्णतः नमूनाकृत (fully sampled) प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता के बिना विविध इमेजिंग स्थितियों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।