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यह शोध पत्र मल्टी-एजेंट सिस्टम का विश्लेषण करने के लिए एक 'मीन-फील्ड एंट्रॉपी डायनेमिक्स' फ्रेमवर्क और एक 'इनवर्स वर्कफ्लो जनरेशन' बेंचमार्क प्रस्तावित करता है, जो यह प्रकट करता है कि रीजनिंग-हैवी मॉडल अक्सर 'कॉन्टेक्स्ट स्क्वीजिंग' के कारण ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में विफल हो जाते हैं और सिस्टम स्थिरता को मापने तथा प्रदर्शन पतन को रोकने के लिए भौतिक रूप से व्याख्या योग्य मेट्रिक्स प्रदान करता है।
यह शोध पत्र FlowTime प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन निरंतर जनरेटिव रिग्रेशन फ्रेमवर्क है जो फ्लो-आधारित व्यक्तिगत प्रायर्स (priors) और एक वन-स्टेप वेरिएशनल ऑटोएनकोडर का लाभ उठाता है ताकि मल्टीमॉडल उपयोगकर्ता-आइटम इंटरेक्शन पैटर्न को प्रभावी ढंग से मॉडल करते हुए मौजूदा वॉच टाइम प्रेडिक्शन विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके और कम इन्फरेंस लेटेंसी सुनिश्चित करते हुए ऑफलाइन और ऑनलाइन दोनों मूल्यांकनों में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र Symbolicate-Enrich-Sample को प्रस्तुत करता है, जो एक कम लागत वाला, LLM-सहायता प्राप्त पाइपलाइन है जो बड़े पैमाने पर भेद्यता अनुसंधान (vulnerability research) में लक्ष्य चयन की बाधा को दूर करने के लिए स्ट्रिप्ड विंडोज बाइनरीज़ में लाखों फंक्शन्स को उच्च-जोखिम वाले उम्मीदवारों की एक प्राथमिकता वाली संक्षिप्त सूची तक फ़िल्टर करता है।
यह शोध पत्र एक विफलता-जागरूक (failure-aware) अवलोकन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो आवर्ती विफलता मोडों को ऑनलाइन ट्रेस संकेतों के साथ मैप करके मल्टी-एजेंट एलएलएम (LLM) प्रणालियों में बर्बाद हुई गणना का निदान करता है, जिससे अंतिम-उत्तर मूल्यांकन से पहले गैर-पुनर्प्राप्त प्रगति हानि का शीघ्र पता लगाना सक्षम होता है।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि JEPA-शैली के लेटेंट वर्ल्ड मॉडल एक ब्लॉक-रोटेशन प्रेडिक्टर को नियोजित करके मॉड्यूलर अंकगणित में सुदृढ़ ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण (zero-shot generalization) प्राप्त कर सकते हैं, जो लेटेंट स्पेस आर्किटेक्चर को मोड्यूलो-10 ऑपरेशन्स की चक्रीय संरचना के साथ स्पष्ट रूप से संरेखित करता है, जिससे मानक सुपरवाइज्ड और एडिटिव एम्बेडिंग बेसलाइनों की एक्सट्रपलेशन विफलताओं पर विजय प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र MAAD प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो सॉफ्टवेयर आवश्यकताओं को व्यापक, गुणवत्ता-आकलन युक्त आर्किटेक्चरल डिजाइनों में बदलने के लिए विशिष्ट एजेंटों को स्वायत्त रूप से ऑर्केस्ट्रेट करने हेतु रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन और पदानुक्रमित मेमोरी का लाभ उठाता है, जो मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में बेहतर पूर्णता और मॉडुलैरिटी प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र GuidaPA प्रस्तुत करता है, जो इतालवी सार्वजनिक प्रशासन के लिए एक गोपनीयता-संरक्षित चैटबॉट है, जो संवेदनशील आंतरिक दस्तावेज़ों पर उच्च गुणवत्ता वाला संवादात्मक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए सेंट्रलाइज्ड डेटा शेयरिंग की आवश्यकता के बिना फेडरेटेड लर्निंग और QLoRA फाइन-ट्यूनिंग का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र LLM बेंचमार्क से विविध, गैर-अतिरेकी प्रॉम्प्ट उपसमुच्चयों (subsets) का चयन करने के लिए मैक्सिमम इंडिपेंडेंट सेट एल्गोरिदम का उपयोग करने वाले एक ग्राफ-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे कम किए गए सेट मॉडल रैंकिंग को अत्यधिक सुसंगत बनाए रखते हुए मूल्यांकन लागत को काफी कम कर देते हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि विरोधाभासी तथ्यों को हल करने के लिए एलएलएम-आधारित मेमोरी सिस्टम में प्राथमिक बाधा स्टोरेज नहीं बल्कि पोस्ट-रिट्रीवल असेंबली चरण है, यह प्रदर्शित करते हुए कि एलएलएम-मध्यस्थ निर्णय को एक नियतात्मक, संस्करण-जागरूक एकत्रीकरण पद्धति (जैसे, उच्चतम सीरियल नंबर वाले तथ्य का चयन करना) से बदलने से संघर्ष समाधान कार्यों पर मौजूदा अत्याधुनिक प्रणालियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन होता है।
यह शोध पत्र CEAR प्रस्तुत करता है, जो एक एन्सेम्बल-आधारित रक्षा विधि है जो कई डेटासेट के विरुद्ध एडेप्टिव व्हाइट-बॉक्स हमलों के खिलाफ श्रेष्ठ प्रमाणित सुदृढ़ता (certified robustness) प्राप्त करने के लिए एम्पिरिकल ट्रेनिंग को रैंडमाइज्ड स्मूथिंग और नवीन वोटिंग तंत्रों के साथ जोड़ती है।