608 पेपर
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि बड़े भाषा मॉडल आर्थिक कारण संबंधी तर्क में व्यवस्थित वैचारिक पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं, जो विवादास्पद आर्थिक हस्तक्षेपों का मूल्यांकन करते समय बाजार-उन्मुख दृष्टिकोणों की तुलना में हस्तक्षेप-उन्मुख (सरकार-समर्थक) दृष्टिकोणों की ओर एक दिशात्मक झुकाव और काफी उच्च सटीकता प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र JAX-BEM को प्रस्तुत करता है, जो JAX फ्रेमवर्क पर आधारित एक डिफरेंशिएबल बाउंड्री एलिमेंट मेथड (Boundary Element Method) सॉल्वर है जो पारंपरिक कोड्स की सटीकता से मेल खाता है और कुशल ग्रेडिएंट-आधारित ध्वनिक आकार अनुकूलन (acoustic shape optimization) तथा इनवर्स प्रॉब्लम समाधान को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र परिवर्तनशील अति-संतृप्ति (supersaturation) के तहत क्रिस्टल विकास का अनुकरण करने के लिए दो कनवल्शनल रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर की तुलना करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इनपुट मिनी-अनुक्रमों के माध्यम से निहित अनुमान (implicit inference) की तुलना में अति-संतृप्ति पैरामीटर पर नेटवर्क को स्पष्ट रूप से अनुकूलित (explicitly conditioning) करना बेहतर उच्च-सटीकता वाली भविष्यवाणियां प्रदान करता है, जबकि दोनों मॉडल बड़े डोमेन और लंबी समय अनुक्रमों के लिए मजबूत स्केलेबिलिटी प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र Pi-PINN प्रस्तुत करता है, जो एक हस्तांतरणीय शिक्षण ढांचा (transferable learning framework) है जो विविध आंशिक अंतर समीकरणों (partial differential equations) को अनदेखी घटनाओं के लिए न्यूनतम या बिना किसी प्रशिक्षण डेटा के तेजी से और सटीक रूप से हल करने के लिए एक साझा भौतिकी-सूचित एम्बेडिंग स्पेस (physics-informed embedding space) और क्लोज्ड-फॉर्म स्यूडोइनवर्स हेड अनुकूलन (closed-form pseudoinverse head adaptation) का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र पिस्टा (Pista) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्प्रेडशीट एआई एजेंट है जिसे निष्पादन को ऑडिट करने योग्य और नियंत्रणीय कार्यों में विभाजित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और उपयोगकर्ता अध्ययनों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि निर्णय लेने में सक्रिय मानवीय भागीदारी—न कि केवल उत्तर-पश्चात समीक्षा—प्रभावी निरीक्षण, त्रुटि का पता लगाने और एआई-संचालित ज्ञान कार्य में सह-स्वामित्व की भावना के लिए आवश्यक है।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि सामग्रियों से भोजन के स्वाद का पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रसंस्करण प्रतिक्रियाओं को ध्यान में रखने हेतु भौतिकी-प्रेरित हाशिन-श्रिकमैन और रयूस-वोइग्ट सीमाओं को रसायन-प्रॉक्सी विशेषताओं के साथ संवर्धित करने की आवश्यकता होती है, जिससे व्यवस्थित पूर्वाग्रह समाप्त होता है और व्यंजनों के व्याख्यात्मक व्युत्क्रम डिजाइन (इन्वर्स डिजाइन) को सक्षम बनाया जा सके।
यह अध्ययन एक नवीन, अनसुपरवाइज्ड डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो संरचनाओं की एक आबादी में बिना लेबल वाले डेटा की आवश्यकता के, संरचनात्मक गतिशील प्रतिक्रियाओं को सटीक रूप से विघटित करने और मोडल गुणों की पहचान करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क और ट्रांसफॉर्मर को एक फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड लॉस फंक्शन के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक लचीले कूपमैन ऑटोएनकोडर सरोगेट मॉडल को प्रस्तुत करता है जो मजबूर लचीले मेश तटीय-महासागरीय मॉडलों के लिए स्थिर, सटीक और गणनात्मक रूप से कुशल दीर्घकालिक भविष्यवाणियां प्राप्त करने के लिए मौसम संबंधी बलों और सीमा स्थितियों को समाहित करता है, जो कई मामलों में पारंपरिक POD-आधारित दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है और एन्सेम्बल पूर्वानुमान जैसे व्यावहारिक अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र मैरीटाइम कनेक्टिविटी वल्नेरेबिलिटी इंडेक्स (MCVI) प्रस्तुत करता है, जो 2006 से 2025 तक 185 अर्थव्यवस्थाओं को कवर करने वाला एक नवीन आपूर्ति-पक्ष का मीट्रिक है जो कनेक्टिविटी, एकीकरण और बुनियादी ढांचे के संकेंद्रण के माध्यम से संरचनात्मक नाजुकता को परिमाणित करता है, यह प्रकट करते हुए कि लघु द्वीप विकासशील देशों को उच्चतम भेद्यता का सामना करना पड़ता है और कि यह सूचकांक आपूर्ति झटकों के दौरान व्यापार घाटे की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी करता है और उन्हें मांग-जनित व्यवधानों से अलग करता है।
यह शोधपत्र उच्च-आयामी बहु-स्तरीय संरचनात्मक विश्वसनीयता विश्लेषण के लिए एक स्केलेबल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो तात्कालिक होमोजेनाइज्ड स्टिफनेस मूल्यांकन के लिए एक भौतिकी-संवर्धित वोइग्ट-रॉयस न्यूरल नेटवर्क को डीप इनवर्स रोसेनब्लैट ट्रांसपोर्ट पद्धति के साथ जोड़ता है ताकि आयामीता के अभिशाप (curse of dimensionality) पर विजय पाते हुए विफलता की संभावनाओं का कुशलतापूर्वक अनुमान लगाया जा सके।