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OpenGlass एक ओपन-सोर्स, गोपनीयता-संरक्षित प्रणाली है जो दृष्टिबाधित और कम दृष्टि वाले उपयोगकर्ताओं के लिए क्लाउड सेवाओं पर निर्भर हुए बिना, कम-विलंबता (लो-लेटेंसी), वास्तविक समय की मल्टीमॉडल सहायता सक्षम करने के लिए ESP32-आधारित चश्मों और एक स्थानीय डिवाइस के बीच विजुअल सेंसिंग और कंप्यूटिंग को विभाजित करती है।
1771 से 1930 तक के 150 मानक उपन्यासों पर अनसुपरवाइज्ड स्ट्रक्चरल टॉपिक मॉडलिंग लागू करके, यह अध्ययन अंग्रेजी भाषा के कथा साहित्य में पुरुष सत्ता के बदलते परिदृश्य का पता लगाता है, जो विरासत में मिले और पवित्र मॉडलों से प्राप्त, वाणिज्यिक और साम्राज्यवादी पुरुषत्व के रूपों की ओर एक ऐतिहासिक संक्रमण को प्रकट करता है जो विशेष रूप से पुरुष लेखकों की कृतियों में प्रमुख हैं।
यह शोध पत्र एक लागत प्रभावी, स्वचालित पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो IRAC ढांचे और एक सामान्य-उद्देश्यीय LLM का उपयोग करके इतालवी कर-न्यायालय के निर्णयों को संरचित कानूनी मुद्दों में विभाजित करती है, जबकि उद्धरण संबंधी भ्रम (citation hallucinations) का पता लगाने और उन्हें नियंत्रित करने के लिए एक समर्पित पार्सर-आधारित फ़िल्टर का उपयोग करती है, जिससे कानूनी तर्क के विश्वसनीय बड़े-स्तरीय विश्लेषण को सक्षम बनाया जा सके।
यह शोधपत्र DMVM का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो टास्क अरिथमेटिक (task arithmetic) और सुरक्षित एकत्रीकरण (secure aggregation) का लाभ उठाकर मल्टी-टास्क डेटासेटों के कुशल, गोपनीयता-संरक्षित और विकेंद्रीकृत मूल्यांकन को सक्षम बनाता है, जिससे डेटा साझा किए बिना या पुनरप्रशिक्षण (retraining) की आवश्यकता के बिना सीधे मॉडल मापदंडों से योगदान का अनुमान लगाया जा सके।
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि विज़न-लैंग्वेज मॉडल दृश्य सूचना प्रवाह के लिए दो विशिष्ट, कार्य-निर्भर मार्गों—एक प्रत्यक्ष मार्ग और एक टेक्स्ट-मध्यस्थ मार्ग—का उपयोग करते हैं जो उल्लेखनीय लचीलापन प्रदर्शित करते हैं और विशिष्ट हस्तक्षेपों के तहत एक फॉलबैक तंत्र में स्विच कर सकते हैं।
यह शोध पत्र बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडेल्स) को बड़े पैमाने पर व्यवस्थित रूप से प्रबंधित करने, वंशावली का पता लगाने, क्लस्टर करने और उनके प्रदर्शन को मापने के लिए हेवी-टेल्ड सेल्फ-रेगुलराइजेशन थ्योरी पर आधारित एक डेटा-मुक्त, गणनात्मक रूप से कुशल स्पेक्ट्रल सिग्नेचर प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र सेमैंटिक स्कॉलर ओपन रिसर्च कॉर्पस के 15.6 मिलियन वैज्ञानिक शोध पत्रों के लिए स्वचालित रूप से वर्गीकृत अलंकारिक खंडों (rhetorical sections) का एक बड़े पैमाने पर डेटासेट प्रस्तुत करता है, जिसे मानव-स्तर की सहमति प्राप्त करने के लिए मान्य किया गया है और जो वैज्ञानिक लेखन पैटर्न के सूक्ष्म कम्प्यूटेशनल विश्लेषण को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र SemEval-2026 टास्क 3 के लिए एक हाइब्रिड दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो रूसी सेंटीमेंट रिग्रेशन के लिए भारित ट्रांसफार्मर एनसेम्बल्स (weighted transformer ensembles) को LLM-जनरेटेड सिंथेटिक एनोटेशन्स और सूक्ष्म-स्तरीय वैलेंस (valence) और अराउज़ल (arousal) स्कोर की भविष्यवाणी करने के लिए फाइन-ट्यून्ड डिकोडर LLMs के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र SMM4H-HeaRD 2026 चुनौती के लिए CaresAI प्रणाली प्रस्तुत करता है, जो TNM स्टेजिंग की भविष्यवाणी करने के लिए TCGA पैथोलॉजी रिपोर्टों पर विभिन्न मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग मॉडलों का उपयोग करता है, जो प्रशिक्षण के दौरान मजबूत प्रदर्शन प्राप्त करता है लेकिन परीक्षण सेटों पर मूल्यांकन के दौरान महत्वपूर्ण सामान्यीकरण चुनौतियों और वर्ग असंतुलन के प्रति संवेदनशीलता को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र इनवेरिएंट-वेरिएंट डिसेंटैंगल्ड स्टेट-स्पेस मॉडल (IVD-SSM) को प्रस्तुत करता है, जो SemEval-2026 टास्क 4 के लिए बेहतर कहानी समानता मूल्यांकन हेतु अमूर्त कथा संरचनाओं को सतही शाब्दिक विवरणों से प्रभावी ढंग से अलग करने के लिए एक हाइब्रिड स्टेट-स्पेस बैकबोन को एक नवीन स्ट्रक्चरली गेटेड एलाइनमेंट हेड के साथ जोड़ता है।