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यह शोध पत्र CogRouter प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो ACT-R सिद्धांत पर आधारित दो-चरणीय प्रशिक्षण प्रक्रिया के माध्यम से प्रत्येक चरण में संज्ञानात्मक गहराई (cognitive depth) को गतिशील रूप से अनुकूलित करके, लंबी अवधि के कार्यों (long-horizon tasks) पर LLM एजेंट की दक्षता और प्रदर्शन को बढ़ाता है, जिससे टोकन के उपयोग में उल्लेखनीय कमी के साथ अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त होते हैं।
यह शोध पत्र -KD का प्रस्ताव करता है, जो अनुभवात्मक शिक्षण (experiential learning) और प्रतिलोम सुदृढीकरण शिक्षण (inverse reinforcement learning) से प्रेरित एक सामान्य ज्ञान आसवन (knowledge distillation) ढांचा है, जो छात्र मॉडलों को शिक्षक के मूल शिक्षण वातावरण से सीखने में सक्षम बनाता है, क्योंकि यह शिक्षक के रिवॉर्ड फंक्शन (reward function) और पॉलिसी (policy) को संयुक्त रूप से मॉडल करता है, जिससे मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में विभिन्न कार्यों में बेहतर प्रदर्शन, विविधता और डेटा दक्षता प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र Lamer-SSL का प्रस्ताव करता है, जो एक पैरामीटर-कुशल ढांचा है जो स्व-पर्यवेक्षित स्पीच मॉडल्स के निरंतर बहुभाषी विस्तार को सक्षम करने और कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग (विस्मृति) को प्रभावी ढंग से रोकने के लिए एक रीप्ले रणनीति के साथ लेयर-अवेयर लोरा (LoRA) विशेषज्ञों के मिश्रण को जोड़ता है।
यह शोध पत्र मल्टीप्राइड (MultiPRIDE) साझा कार्य में पुनरुद्धारित अपशब्दों (reclaimed slurs) का पता लगाने के लिए एक पदानुक्रमित दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जिसमें पहले उपयोगकर्ता प्रोफाइल और ट्वीट्स से LGBTQ+ समुदाय की सदस्यता का अनुमान लगाने के लिए कमजोर रूप से पर्यवेक्षित (weakly supervised) LLM एनोटेशन का उपयोग किया जाता है, और फिर इन समाजभाषावैज्ञानिक संकेतों को इतालवी और स्पेनिश में अपशब्दों के अपमानजनक और इन-ग्रुप पुष्टिकरण (in-group affirmations) के बीच प्रभावी ढंग से अंतर करने के लिए एक BERT-आधारित मॉडल में एकीकृत किया जाता है।
यह शोध पत्र एक भाषा-अज्ञेय (language-agnostic), ग्राफ-आधारित अनसुपरवाइज्ड फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो स्थिर सिमेंटिक समुदायों और सीमा-पार विस्तार करने वाले गीतों की पहचान करने के लिए के-पॉप (K-pop) गीतों का विश्लेषण करता है, जिससे यह पता चलता है कि क्रॉस-थीम कनेक्टिविटी पुनरावृत्ति के बजाय लेक्सिकल विविधता द्वारा संचालित होती है।
यह शोध पत्र ViMedCSS को प्रस्तुत करता है, जो कि पहला 34-घंटे का वियतनामी मेडिकल कोड-स्विचिंग स्पीच डेटासेट और बेंचमार्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि वियतनामी-अनुकूलित मॉडलों को बहुभाषी प्रीट्रेनिंग के साथ संयोजित करना वियतनामी भाषण के भीतर अंग्रेजी चिकित्सा शब्दों को पहचानने के लिए सबसे प्रभावी दृष्टिकोण प्रदान करता है।
यह शोध पत्र RGAlign-Rec का प्रस्ताव करता है, जो एक क्लोज्ड-लूप फ्रेमवर्क है जो एक नवीन रैंकिंग-गाइडेड अलाइनमेंट ट्रेनिंग प्रतिमान (paradigm) के माध्यम से एक LLM-आधारित सिमेंटिक रीज़नर को रैंकिंग मॉडल के साथ एकीकृत करता है ताकि सिमेंटिक गैप को पाटा जा सके और रीजनिंग को रैंकिंग उद्देश्यों के साथ संरेखित किया जा सके, जिससे औद्योगिक ई-कॉमर्स प्रणालियों में प्रोएक्टिव इंटेंट प्रेडिक्शन और रिकमेंडेशन प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र कीफ्रेज़ प्रेडिक्शन मॉडलों की समरूपता (homogeneity) का मूल्यांकन करने की एक विधि प्रस्तुत करता है और यह प्रकट करता है कि, अंतर्ज्ञान के विपरीत, अनुपस्थित कीफ्रेज़ उत्पन्न करने की क्षमता समरूपता में सुधार नहीं करती है और वास्तव में इसे नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकती है, जिसमें निष्कर्षण (extraction) विधियाँ जनरेटिव मॉडलों के साथ प्रतिस्पर्धी सिद्ध होती हैं।
यह अध्ययन प्रकट करता है कि वर्तमान एआई मॉडल, हालांकि एकभाषी वक्ताओं के लिए प्रभावी हैं, बहुभाषी अंग्रेजी बोलने वालों और यूके में विशिष्ट क्षेत्रीय लहजों के प्रति महत्वपूर्ण पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं, जिससे अल्पसंख्यक समुदायों के स्वस्थ व्यक्तियों को संज्ञानात्मक रूप से अक्षम समझने का उच्च जोखिम उत्पन्न होता है और इन उपकरणों को विविध आबादी के लिए नैदानिक उपयोग हेतु अविश्वसनीय बना देता है।
यह शोध पत्र TraceBack प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो उत्तरों के लिए सूक्ष्म, सेल-स्तरीय एट्रिब्यूशन प्रदान करके टेबल-आधारित प्रश्न उत्तर देने में पारदर्शिता को बढ़ाता है, जिसके साथ व्यवस्थित मूल्यांकन के लिए CITEBench बेंचमार्क और संदर्भ-रहित FairScore मेट्रिक भी दिया गया है।