9552 पेपर
यह शोध पत्र FOI-O को प्रस्तुत करता है, जो एक वैश्विक ऑन्टोलॉजी और सत्यापन ढांचा है जिसे न्यूज़ीलैंड और ऑस्ट्रेलिया जैसे क्षेत्राधिकारों में सूचना के अधिकार (Freedom of Information) की प्रक्रियाओं को मॉडल और विश्लेषित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, साथ ही कानूनी सलाह या आधिकारिक प्रमाणन के स्रोत के बजाय एक अनुसंधान उपकरण के रूप में इसकी भूमिका को स्पष्ट करता है।
यह शोध पत्र MTEB-PT को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक पुर्तगाली बेंचमार्क है जो यह प्रदर्शित करता है कि बहुभाषी रैंकिंग विविध कार्यों में पुर्तगाली-विशिष्ट प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने में विफल रहती है, जबकि यह दर्शाता है कि मैट्रोस्का प्रतिनिधित्व शिक्षण (Matryoshka Representation Learning) के साथ भाषा-विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग मॉडल की प्रभावशीलता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है, विशेष रूप से सिमेंटिक समानता और लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रिट्रीवल के लिए।
यह शोधपत्र ColGraphRAG का प्रस्ताव करता है, जो एक मल्टीमॉडल GraphRAG फ्रेमवर्क है जो सिंगल-वेक्टर विजुअल रिट्रीवल को लेट-इंटरेक्शन मल्टी-वेक्टर स्कोरिंग (ColBERT/ColPali शैली) से बदलकर प्रश्नोत्तर सटीकता को बढ़ाता है ताकि ग्राफ-लिंक्ड छवियों में फाइन-ग्रैन्ड पैच और टोकन-स्तरीय संरचनाओं को बेहतर ढंग से संरक्षित किया जा सके, जो मूल ग्राफ निर्माण और रीजनिंग पाइपलाइन को बनाए रखते हुए विजुअल-हैवी क्वेरीज पर महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र RAIL Guard को प्रस्तुत करता है, जो एक क्लोज्ड-लूप जिम्मेदार एआई पाइपलाइन है जो आठ आयामों में एलएलएम (LLM) एजेंट आउटपुट का पुनरावृत्ति रूप से मूल्यांकन और उपचार करती है, यह प्रदर्शित करते हुए कि फीडबैक-संचालित स्व-मरम्मत न्यूनतम उपयोगिता हानि के साथ उच्च अभिसरण प्राप्त करती है जबकि यह पहचानती है कि पारदर्शिता और जवाबदेही जैसे संरचनात्मक मुद्दों के लिए एल्गोरिदम के बजाय आर्किटेक्चरल समाधानों की आवश्यकता होती है।
यह शोधपत्र RIMS का प्रस्ताव करता है, जो रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन में छोटे पैमाने के भाषा मॉडलों के लिए एक तीन-चरणीय प्राथमिकता अनुकूलन ढांचा है, जो कई प्राथमिकता युग्मों का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने के लिए स्व-निर्मित सिंथेटिक डेटा और एक डिफरेंशिएबल सॉफ्ट एग्रीगेशन तंत्र का उपयोग करता है, जिससे शोर वाले रिट्रीवल स्थितियों में अत्याधुनिक बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।
यह शोध पत्र OCT-Bench प्रस्तुत करता है, जो धारणा (perception), संज्ञान (cognition) और तर्क (reasoning) के आयामों में 10,000 से अधिक सूक्ष्म-स्तरीय प्रश्नों वाला एक व्यापक बेंचमार्क है, जो मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, और यह प्रकट करता है कि वर्तमान मॉडल—चिकित्सा-अनुकूलित और बड़े पैमाने के वेरिएंट्स सहित—नैदानिक रूप से आधारित OCT इमेज समझ करने की अपनी क्षमता में काफी सीमित हैं।
ओपनलैंग्वेजमॉडल (OLM) एक ओपन-सोर्स पायटॉर्च (PyTorch) लाइब्रेरी है जिसे शिक्षा और अनुसंधान के बीच के अंतर को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो पारदर्शी, कंपोजेबल छोटे भाषा मॉडलों के निर्माण को सक्षम बनाता है जो विविध हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन में टीचिंग नोटबुक से लेकर स्केलेबल प्रीट्रेनिंग रन तक निर्बाध रूप से संक्रमण कर सकते हैं।
यह शोध पत्र SpecLA प्रस्तुत करता है, जो विशेष रूप से स्टेटफुल लीनियर-अटेंशन मॉडल्स के लिए डिज़ाइन किया गया एक कुशल स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग रनटाइम है, जो मानक ऑटोरिग्रेसिव डिकोडिंग की तुलना में 1.70x तक एंड-टू-एंड स्पीडअप प्राप्त करने के लिए टोपोलॉजी-अवेयर वेरिफिकेशन, कॉम्पैक्ट स्टेट रिकवरी और टार्गेट-अलाइन्ड ड्राफ्टर का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि LLMs में अंकगणितीय गणना प्रतीकात्मक (symbolic), प्राकृतिक भाषा और कोड प्रारूपों के बीच "अनुमानित न्यूरॉन्स" (heuristic neurons) के एक साझा, रूप-अपरिवर्तनीय सेट पर निर्भर करती है, जो यह प्रकट करता है कि विभिन्न प्रारूपों में विफलताएं अलग-अलग आंतरिक सर्किटों के बजाय सक्रियण अवस्थाओं (activation states) से उत्पन्न होती हैं।
DS@GT टीम ने एक हाइब्रिड मल्टी-एजेंट सिस्टम विकसित करके eRisk 2026 कन्वर्सेशनल डिप्रेशन स्क्रीनिंग चैलेंज में शीर्ष-3 रैंकिंग हासिल की, जो एक संरचित एल्गोरिद्मिक ढांचे को एक ओपन-सोर्स Gemma 27B मॉडल के साथ जोड़ता है ताकि सटीकता और लागत-दक्षता दोनों में अधिक महंगी प्रोप्रायटरी बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।