10206 पेपर
यह शोध पत्र ClinicalAgents को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो विशेषज्ञ चिकित्सकों के पुनरावृत्ति तर्क (iterative reasoning) का अनुकरण करने के लिए ड्यूल-मेमोरी आर्किटेक्चर और मोंटे कार्लो ट्री सर्च-आधारित डायनेमिक ऑर्केस्ट्रेशन का लाभ उठाता है, जिससे मौजूदा स्थिर विधियों की तुलना में नैदानिक सटीकता और व्याख्यात्मकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र PHAGE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन पेटेंट हेट्रोजेनियस अटेंशन ग्राफ एनकोडर (Patent Heterogeneous Attention Graph Encoder) है, जो प्री-ट्रेन्ड लैंग्वेज मॉडल्स में फ्लैट टोकन अनुक्रमों की सीमाओं को दूर करने के लिए एक टाइप्ड ग्राफ और कनेक्टिविटी मास्क के माध्यम से क्लेम-स्तरीय डिपेंडेंसी पदानुक्रमों को मॉडल करके पेटेंट रिप्रजेंटेशन लर्निंग को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र सोरो (Soro) को प्रस्तुत करता है, जो जेम्मा 3 (Gemma 3) पर आधारित हल्के, ताजिक-विशिष्ट संवादात्मक एलएलएम (LLMs) का एक परिवार है, जो अंग्रेजी क्षमताओं को बनाए रखते हुए और क्वांटाइजेशन के माध्यम से कुशल एज डिप्लॉयमेंट (edge deployment) का समर्थन करते हुए, ताजिक भाषा के कार्यों और शैक्षिक डोमेन में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र FLUID को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो सख्ती से कारण संरेखण (strictly causal alignment) को लागू करके और एंट्रॉपी-संचालित लोचदार क्षितिजों (entropy-driven elastic horizons) का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित ऑटोरेग्रेसिव भाषा मॉडलों को डिफ्यूजन प्रतिमान (diffusion paradigm) के अनुकूल कुशलतापूर्वक ढालता है, जिससे शून्य से महंगे प्री-ट्रेनिंग की आवश्यकता के बिना अत्याधुनिक समानांतर टेक्स्ट जनरेशन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि शिक्षक-उन्मुख शैक्षिक अनुशंसा प्रणालियों (educational recommender systems) में, मेमोरी-आधारित कंडीशनिंग (memory-based conditioning) विशिष्ट, इतिहास-निर्भर वैयक्तिकरण व्यवहार उत्पन्न करती है जो केवल संदर्भ-आधारित कंडीशनिंग (context-only conditioning) की प्रश्न-स्तरीय प्रतिक्रियाशीलता से काफी भिन्न है, जो ऐसे प्रभावों का मूल्यांकन करने के लिए व्यवहार-स्तरीय निदान (behavior-level diagnostics) की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
यह शोधपत्र StoryMI को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो नैदानिक रूप से आधारित, स्टीयरेबल (steerable) मोटिवेशनल इंटरव्यूइंग संवाद उत्पन्न करने के लिए सिचुएशनल स्टोरीटेलिंग और डायनेमिक स्ट्रैटेजी कंट्रोल का लाभ उठाता है, जिसे एक व्यापक मूल्यांकन प्रोटोकॉल और 6,000 सिम्युलेटेड सत्रों के एक नए डेटासेट के माध्यम से मान्य किया गया है।
यह शोध पत्र REC-CBM का प्रस्ताव करता है, जो एक रूब्रिक-जागरूक कॉन्सेप्ट बॉटलनेक मॉडल है जो फाइन-ग्रेन्ड रूब्रिक आयामों, ऑर्डिनल कैलिब्रेशन और लेटेंट एरर करेक्शन को एकीकृत करके स्वचालित ओपन-एंडेड ग्रेडिंग की सटीकता, विश्वसनीयता और व्याख्यात्मकता को बढ़ाता है ताकि शिक्षकों के लिए विश्वसनीय और पारदर्शी स्कोरिंग तर्क उत्पन्न किए जा सकें।
यह शोध पत्र GroundedCache का प्रस्ताव करता है, जो एक साक्ष्य-सत्यापित (evidence-validated) रूटिंग तंत्र है जो चार समवर्ती सुरक्षा द्वारों (safety gates) को लागू करके रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन में कैश किए गए उत्तरों के सुरक्षित पुन: उपयोग को सुनिश्चित करता है, जिससे विविध वर्कलोड्स में असुरक्षित-सर्व दरों (unsafe-served rates) को समाप्त करते हुए बेसलाइन लेटेंसी के करीब विलंबता बनाए रखी जाती है।
Spec-Agent एक एजेंटिक सिस्टम है जो स्टैटिक एनालिसिस, रनटाइम हीप ट्रेसिंग और काउंटरएग्जांपल-गाइडेड LLM रिफाइनमेंट को संयोजित करके बड़े C++ कोडबेस के लिए अभिव्यंजक, अच्छी तरह से सत्यापित सेपरेशन लॉजिक स्पेसिफिकेशन को सिंथेसाइज करता है, जिससे मौजूदा तरीकों की तुलना में काफी कम लागत पर शून्य फॉल्स पॉजिटिव के साथ 85% सफलता प्राप्त होती है।
यह शोधपत्र PAST2HARM को प्रस्तुत करता है, जो एक अनुकूलन योग्य (adaptive) जेलब्रेक फ्रेमवर्क है जो मल्टीमॉडल टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल्स के सुरक्षा गार्ड्स को बायपास करने के लिए भूतकाल के पुनर्गठन (past tense reformulations) और पुनरावृत्ति वृद्धि (iterative escalation) का उपयोग करता है, जिससे कई अत्याधुनिक प्रणालियों में उच्च हमले की सफलता दर प्राप्त होती है और वर्तमान अलाइनमेंट सुरक्षा उपायों की मौलिक कमजोरियों को उजागर किया जाता है।