19742 पेपर
यह शोध पत्र लो-डेटा न्यूरल सिस्टम आइडेंटिफिकेशन कार्यों में कैलिब्रेटेड अनसर्टेन्टी क्वांटिफिकेशन और रोबस्ट परफॉरमेंस प्राप्त करने के लिए एमोर्टाइज्ड वेरिएशनल इन्फरेंस और लैप्लेस एप्रोक्सिमेशन का उपयोग करते हुए मैनिफोल्ड मेटा-लर्निंग फ्रेमवर्क का एक पूर्णतः प्रोबेबिलिस्टिक विस्तार प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र "Skillware" प्रस्तुत करता है, जो एक सॉफ्टवेयर ऑन्टोलॉजी और इंजीनियरिंग लाइफसाइकिल है जो निरंतर एजेंट कौशल (persistent agent skills) को पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग से अलग एक औपचारिक पहचान, जीवनचक्र निरंतरता और निष्पादन संबंध स्थापित करके स्वतंत्र, रखरखाव योग्य और विकसित होने योग्य सॉफ्टवेयर आर्टिफैक्ट्स के रूप में पुनर्व्याख्या करता है।
यह शोध पत्र "फ्यूचर-फीडबैक स्किल इवोल्यूशन" (future-feedback skill evolution) का प्रस्ताव करता है, जो ओपन-एंडेड संवाद प्रतिक्रियाओं के मूल्यांकन की चुनौती को एक सत्यापन योग्य ऑफलाइन प्रेडिक्शन टास्क में परिवर्तित करता है, जिसमें मॉडल्स को यह पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है कि क्या एक दी गई प्रतिक्रिया सकारात्मक या नकारात्मक आगामी उपयोगकर्ता संकेतों की ओर ले जाएगी, जिससे लाइव ट्रैफिक टेस्टिंग की आवश्यकता के बिना पुनरुत्पादक स्व-विकास (self-evolution) सक्षम हो जाता है।
यह शोध पत्र Mi-Memory को प्रस्तुत करता है, जो पर्सनल एआई के लिए एक लाइफसाइकिल मेमोरी फ्रेमवर्क है जो मेमोरी मैनेजमेंट को चार भूमिकाओं (स्ट्रक्चर, एक्सपेंशन, इवोल्यूशन और डिप्लॉयमेंट) में व्यवस्थित करता है, जो विविध उपकरणों पर टिकाऊ, साक्ष्य-शासित और डिप्लॉय करने योग्य निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए एक साझा ऑडिट कॉन्ट्रैक्ट से जुड़े हुए हैं।
ऑटोजर्न (AutoJourn) एक प्रदर्शन प्रणाली है जो प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, रिट्रीवल ऑग्मेंटेशन और बायस विश्लेषण की एक एकीकृत पाइपलाइन के माध्यम से सोशल मीडिया से विविध दृष्टिकोण निकालने, संतुलित बहु-परिप्रेक्ष्य समाचार सारांश उत्पन्न करने और स्वचालित पत्रकारिता में पूर्वाग्रह का पता लगाने या उसे निष्प्रभावी करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाती है।
यह शोध पत्र Athena-Brain-8B को प्रस्तुत करता है, जो एक 8B-पैरामीटर वाला ऑन-डिवाइस रोबोट ब्रेन है, जो एक मल्टी-स्टेज पोस्ट-ट्रेनिंग पाइपलाइन का लाभ उठाकर सशक्त सामान्य बुद्धिमत्ता को विशिष्ट एम्बोडीड इंटरैक्शन क्षमताओं के साथ सफलतापूर्वक एकीकृत करता है, और अधिक संक्षिप्त प्रतिक्रियाओं के साथ तुलनीय सामान्य तर्क प्रदर्शन बनाए रखते हुए एम्बोडीड बेंचमार्क पर बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
SWITi एक टेस्ट-टाइम विधि है जो ओवरलैपिंग स्लाइडिंग-विंडो सैंपल्स को शिफ्ट किए गए स्थानों पर विसंगतियों को वितरित करने के लिए औसत निकालकर बड़े पैमाने पर इमेज प्रेडिक्शन्स में टाइलिंग आर्टिफैक्ट्स को कम करती है, जिससे अतिरिक्त फॉरवर्ड पासेस की आवश्यकता के बिना पुनर्निर्माण निष्ठा (reconstruction fidelity) में सुधार होता है और गलत जैविक व्याख्याओं को रोका जाता है।
यह सर्वेक्षण मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में कम्प्यूटेशनल ह्यूमर (व्यंग्य/हास्य) का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जो इस क्षेत्र को पहचान से लेकर सृजन तक की क्षमताओं के आधार पर व्यवस्थित करता है, वर्तमान डेटासेट्स और मूल्यांकन प्रोटोकॉल को संश्लेषित करता है, और सांस्कृतिक सीमाओं एवं सुरक्षा संबंधी चिंताओं जैसे प्रमुख चुनौतियों की पहचान करता है।
यह शोध पत्र Vector-Bench प्रस्तुत करता है, जो निर्देश-आधारित वेक्टर संपादन का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किए गए 40 SVG मरम्मत कार्यों का एक कठोर बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि सबसे शक्तिशाली मॉडल भी अनचाहे तत्वों को बदले बिना अनुरोधित परिवर्तनों को सटीक रूप से लागू करने में संघर्ष करते हैं, और केवल 15.0% पूर्ण विनिर्देश सफलता प्राप्त करते हैं।
यह शोध पत्र एक डीप लर्निंग-आधारित सरोगेट मॉडल प्रस्तुत करता है, विशेष रूप से एक एलएसटीएम (LSTM) आर्किटेक्चर जिसमें कोंकैटिनेटेड कंडीशनिंग और एक फिक्स्ड-मेजरमेंट-स्टेप रिप्रेजेंटेशन का उपयोग किया गया है, जो विविध लोडिंग दरों और एडहेसन रिजीम्स में विस्कोइलास्टिक हर्ट्ज़ियन कॉन्टैक्ट्स में टाइम-रिज़ॉल्व्ड एडहेसिव फोर्सेज की तेजी से और सटीक भविष्यवाणी करता है, जिससे सॉफ्ट रोबोटिक्स और डिज़ाइन ऑप्टिमाइज़ेशन में रियल-टाइम अनुप्रयोग संभव होते हैं।