11535 पेपर
यह शोध पत्र इनपुट और आउटपुट से लेटेंट विजुअल रीजनिंग (latent visual reasoning) के कारणत्मक विच्छेदन (causal disconnections) को प्रकट करते हुए इसकी प्रभावकारिता को चुनौती देता है, और CapImagine प्रस्तावित करता है, जो एक टेक्स्ट-आधारित स्पष्ट इमेजिनेशन (explicit imagination) विधि है जो जटिल लेटेंट-स्पेस बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करती है।
यह शोधपत्र 'थेरेपीप्रोब' (TherapyProbe) का परिचय देता है, जो एक लागत प्रभावी, एडवर्सरियल मल्टी-एजेंट सिमुलेशन पद्धति है, जो मानसिक स्वास्थ्य चैटबॉट्स में समय के साथ होने वाली रिलेशनल सेफ्टी विफलताओं की पहचान करती है और उन्हें 23 विफलता आर्केटाइप्स (failure archetypes) के एक नैदानिक रूप से आधारित पुस्तकालय में अनुवादित करती है, जिसमें व्यावहारिक डिजाइन अनुशंसाएँ शामिल हैं।
यह शोध पत्र AttriWiki प्रस्तुत करता है, जो लेबल किए गए डेटा को उत्पन्न करने के लिए एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) पाइपलाइन है जो सरल लीनियर प्रोब्स (linear probes) को सटीक रूप से यह पहचानने में सक्षम बनाता है कि क्या किसी LLM का आउटपुट प्रॉम्प्ट संदर्भ या आंतरिक ज्ञान पर निर्भर करता है, जिससे एट्रिब्यूशन त्रुटियों और मतिभ्रम (hallucinations) के बीच एक मजबूत संबंध प्रकट होता है और उच्च क्रॉस-डोमेन हस्तांतरणीयता (cross-domain transferability) का प्रदर्शन होता है।
यह शोध पत्र एक पायलट मूल्यांकन हारनेस (evaluation harness) प्रस्तुत करता है यह प्रदर्शित करने के लिए कि निर्देशित प्रासंगिक प्रभाव ट्रॉली-समस्या परिदृश्यों में एलएलएम (LLM) के नैतिक निर्णयों को महत्वपूर्ण रूप से नया आकार देते हैं, जिससे यह प्रकट होता है कि आधारभूत तटस्थता स्टीयरेबिलिटी (steerability) का एक खराब भविष्यवक्ता है और तर्क औसत संवेदनशीलता को कम करने के बावजूद विरोधाभासी रूप से पूर्वाग्रह को बढ़ा सकता है।
यह शोध पत्र एक न्यूरल स्टेंस क्लासिफिकेशन मॉडल का प्रस्ताव करता है जिसे DistilBERT एम्बेडिंग्स से प्राप्त एक विस्तारित, संदर्भ-जागरूक इमोशन लेक्सिकॉन (eNRC) द्वारा उन्नत किया गया है, जो बेसलाइन, मूल लेक्सिकॉन और LLM-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में पांच विविध विवादास्पद विषय डेटासेट्स पर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र ReMix का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा (training-free framework) है जो डिफ्यूजन लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में सिमेंटिक विसंगतियों को हल करने के लिए एक निरंतर मिश्रण अवस्था (continuous mixing state) और एक रिजेक्शन मैकेनिज्म पेश करता है, जिससे जनरेशन की गुणवत्ता से समझौता किए बिना 2–8× इन्फरेंस स्पीडअप प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र "स्टिचिंग नॉइजी डिफ्यूजन थॉट्स" (Stitching Noisy Diffusion Thoughts) प्रस्तावित करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो एक मास्क्ड डिफ्यूजन मॉडल के माध्यम से विविध मध्यवर्ती चरणों को नमूना बनाकर, एक प्रोसेस रिवॉर्ड मॉडल के माध्यम से उन्हें स्कोर करके, और उच्चतम गुणवत्ता वाले चरणों को एक समग्र तर्क में पुनर्संयोजित करके एक ऑटोरेग्रेसिव सॉल्वर को निर्देशित करने के लिए जटिल गणित और कोडिंग कार्यों पर तर्क क्षमता को बढ़ाता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में महत्वपूर्ण सटीकता लाभ और विलंबता में कमी प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र फ्रीक्वेंसी-ऑर्डर्ड टोकनाइजेशन (frequency-ordered tokenization) को प्रस्तुत करता है, जो एक सरल प्रीप्रोसेसिंग तकनीक है जो बीपीई (BPE) शब्दावली को टोकन आवृत्ति के आधार पर पुनर्व्यवस्थित करती है ताकि विभिन्न एल्गोरिदम और भाषाओं में लॉसलेस टेक्स्ट कंप्रेशन अनुपात में उल्लेखनीय सुधार किया जा सके और संपीड़न गति को तेज किया जा सके।
यह शोध पत्र एक नए इतालवी आपातकालीन विभाग (Emergency Department) डेटासेट को पेश करके, कार्य और मूल्यांकन मेट्रिक्स को परिभाषित करके, और यह प्रदर्शित करके कि जबकि अत्याधुनिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) ज़ीरो-शॉट सेटिंग में इस कार्य को करने में सक्षम हैं, उनके आउटपुट को अत्यधिक सावधानी जैसे अंतर्निहित पूर्वाग्रहों के लिए सुधार की आवश्यकता होती है, स्वचालित केस रिपोर्ट फॉर्म (CRF) भरने के लिए एनोटेटेड डेटा की कमी को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र 882-घंटे के लिपि-घोर-882 (Lipi-Ghor-882) डेटासेट को पेश करके लंबी अवधि के बंगाली भाषण संसाधनों की कमी को संबोधित करता है और यह प्रदर्शित करता है कि सिंथेटिक डिग्रेडेशन (synthetic degradation) के साथ लक्षित फाइन-ट्यूनिंग एएसआर (ASR) प्रदर्शन को अनुकूलित करती है, जबकि स्पीकर डायराइजेशन (speaker diarization) के लिए बेसलाइन मॉडल का ह्यूरिस्टिक पोस्ट-प्रोसेसिंग (heuristic post-processing), रिट्रेनिंग की तुलना में अधिक प्रभावी सिद्ध होता है, जो सामूहिक रूप से ~0.019 रियल-टाइम फैक्टर (Real-Time Factor) के साथ एक अत्यधिक कुशल दोहरी पाइपलाइन स्थापित करता है।