9623 पेपर
यह शोध पत्र मानव विशेषज्ञ-नौसिखिया कंप्यूटर कोचिंग सत्रों के एक मल्टीमॉडल डेटासेट, DigitalCoach को प्रस्तुत करता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान एआई मॉडल स्पष्टीकरण के बजाय सीधे निर्देशों पर निर्भर रहकर और विजुअल ग्राउंडिंग बनाए रखने में विफल रहकर प्रभावी शिक्षण करने में संघर्ष करते हैं, जिससे शिक्षार्थी की गहरी सहभागिता बाधित होती है।
यह शोध पत्र मानव संपर्क प्रक्षेप पथों (trajectories) को एक कौशल ग्राफ के भीतर व्यवस्थित संक्षिप्त, प्रतिग्रहीय प्राकृतिक-भाषा कौशलों में संकुचित करके ब्राउज़र एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए एक स्केलेबल दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जिससे मैन्युअल रूप से डिज़ाइन किए गए कार्यों पर निर्भर रहने के बजाय निर्णय लेने की बाधाओं को दूर करने के लिए मौजूदा उपयोगकर्ता डेटा का लाभ उठाया जा सके।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि काउंटरफैक्चुअल स्पष्टीकरणों (counterfactual explanations) के स्थिर डेटासेट पर प्रशिक्षित भाषा मॉडल "इंट्रोस्पेक्टिव कपलिंग" (introspective coupling) विकसित कर सकते हैं, जहाँ उनके द्वारा उत्पन्न स्पष्टीकरण केवल स्थिर प्रशिक्षण लक्ष्यों की नकल करने के बजाय उनके अपने विकसित होते व्यवहारों के प्रति वफादार रहते हैं और उनका अनुसरण करते हैं।
यह शोधपत्र कंस्ट्रेंड स्यूडो-प्रपोजिशनल लॉजिक (CPPL) के लिए एक सुदृढ़ और पूर्ण सामान्यीकृत रेजोल्यूशन प्रमाण प्रणाली प्रस्तुत करता है, जो प्रपोजिशनल लॉजिक का एक विस्तार है जिसमें प्राकृतिक संख्याएँ और बाधाएँ शामिल हैं जो उपवाक्यों के अनंत सेटों की अनुमति देती हैं।
यह सर्वेक्षण 199 शोध पत्रों की व्यवस्थित समीक्षा करता है ताकि एक व्यापक वर्गीकरण और विश्लेषण प्रस्तुत किया जा सके कि कैसे जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को स्वचालित तथ्य-जांच वर्कफ़्लो में एकीकृत किया जाता है, जिसमें सत्यापन, डेटा जेनरेशन, मूल्यांकन और बहुभाषी अनुप्रयोगों में उनकी भूमिकाओं को शामिल करते हुए वर्तमान सीमाओं और भविष्य की अनुसंधान दिशाओं की पहचान की गई है।
यह शोधपत्र VEV-UAP प्रस्तुत करता है, जो एक लागत-कुशल और कार्य-अज्ञेय (task-agnostic) हमला ढांचा है जो टेक्स्ट इनपुट की आवश्यकता के बिना विभिन्न मॉडलों और कार्यों में अत्याधुनिक सफलता दर प्राप्त करने के लिए LVLM विजन एनकोडर्स के मिडिल-लेयर अटेंशन मैकेनिज्म के वैल्यू कंपोनेंट्स में संरचनात्मक रूप से केंद्रित कमजोरियों का लाभ उठाता है।
यह शोधपत्र CASE-Bench प्रस्तुत करता है, जो कॉन्टेक्स्टुअल इंटीग्रिटी (Contextual Integrity) सिद्धांत पर आधारित और सांख्यिकीय रूप से कठोर एनोटेशन के माध्यम से मान्य एक संदर्भ-जागरूक सुरक्षा बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स अक्सर संदर्भ के महत्वपूर्ण प्रभाव की अनदेखी करके मानवीय सुरक्षा निर्णयों के साथ संरेखित होने में विफल रहते हैं।
यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को फाइन-ट्यून करने के लिए रिवॉर्ड-आधारित RLHF और रिवॉर्ड-फ्री DPO के डिस्ट्रीब्यूशनली रोबस्ट वेरिएंट्स पेश करता है, जो कन्वर्जेंस गारंटी के साथ मिनीबैच ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम का प्रस्ताव देते हैं जो मानक तरीकों की तुलना में आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन कार्यों पर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।
S&I चैलेंज 2025 SLA ओपन ट्रैक के लिए NTNU टीम की प्रणाली मोडैलिटी-विशिष्ट सीमाओं को दूर करने के लिए एक स्कोर फ्यूजन रणनीति के माध्यम से wav2vec 2.0 को Phi-4 मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल के साथ एकीकृत करती है, जिससे 0.375 के रूट मीन स्क्वायर एरर के साथ दूसरा स्थान प्राप्त हुआ।
यह शोध पत्र मैकेनिस्टिक टॉपिक मॉडल्स (MTMs) को प्रस्तुत करता है, जो पारंपरिक शब्द-आधारित टॉपिक मॉडल्स की अर्थ संबंधी सीमाओं को दूर करने के लिए स्पार्स ऑटोएनकोडर फीचर्स का लाभ उठाते हैं, जिससे गहरे वैचारिक विषयों की खोज, अभिव्यंजक फीचर विवरणों का सृजन और नियंत्रणीय टेक्स्ट स्टीयरिंग सक्षम होती है।