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यह शोध पत्र फ्लावर (Flower) और कॉन्फिडेंशियल कंप्यूटिंग का लाभ उठाते हुए एक सुरक्षित फेडरेटेड आरएजी (Federated RAG) प्रणाली का प्रस्ताव करता है ताकि वितरित डेटा साइलो (data silos) में स्थानीय रिट्रीवल और निजी रिमोट एलएलएम (LLM) इन्फरेंस को सक्षम किया जा सके, जबकि डेटा गोपनीयता से समझौता किए बिना गैर-गोपनीय तृतीय-पक्ष मॉडलों को एकीकृत करने के लिए एक कैस्केडिंग इन्फरेंस दृष्टिकोण पेश किया जा सके।
यह शोध पत्र सिंक्रोनस सिग्नल टेम्पोरल लॉजिक (SSTL) को प्रस्तुत करता है, जो सिग्नल टेम्पोरल लॉजिक का एक निर्णायक खंड (decidable fragment) है, जो साइबर-फिजिकल सिस्टम में सुरक्षा और लाइवनेस गुणों के स्थैतिक सत्यापन को सक्षम करने के लिए सिग्नल इनवेरियंस हाइपोथेसिस और LTL_P में अनुवाद का लाभ उठाता है, जैसा कि मानव हृदय मॉडल पर प्रदर्शित किया गया है।
यह शोध पत्र PICon को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-टर्न पूछताछ ढांचा है जो LLM-आधारित व्यक्तित्व एजेंटों की आंतरिक, बाहरी और पुन: परीक्षण निरंतरता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि तार्किक रूप से जुड़ी गई पूछताछ के अधीन होने पर उन्नत प्रणालियाँ भी मानवीय आधार रेखाओं से मेल खाने में विफल रहती हैं।
यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स द्वारा संचालित अकादमिक लेखन में आए बदलावों का विश्लेषण करता है, जो शब्द उपयोग के पैटर्न में विशिष्ट परिवर्तनों, शैलीगत समानताओं के कारण विशिष्ट मॉडल मूलों को वर्गीकृत करने की कठिनाई, और अनुसंधान में एलएलएम (LLM) अपनाने की विषम एवं गतिशील प्रकृति को प्रकट करता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सिचुएशनल जजमेंट टेस्ट के लिए एक ड्यूल-आर्किटेक्चर एलएलएम-आधारित स्कोरिंग सिस्टम अर्थहीन पाठ, वर्तनी की त्रुटियों और लेखन की परिष्कार जैसे अप्रासंगिक कारकों के प्रति आम तौर पर सुदृढ़ है, हालांकि यह विषय से हटकर प्रतिक्रियाओं और टेक्स्ट के दोहराव को उचित रूप से दंडित करता है।
यह शोध पत्र LEVOS का प्रस्ताव करता है, जो तकनीकी शब्दों के कम-संसाधन वाले भारतीय भाषाओं में अनुवाद को बेहतर बनाने के लिए संस्कृत-आधारित वर्ण-स्तर के विभाजन (character-level segmentation) और एक ट्रांसफॉर्मर मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है और शैक्षिक सुलभता बढ़ती है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि Llama3-8b-Instruct मॉडल अपने रेसिडुअल स्ट्रीम (residual stream) में एक विशिष्ट कॉज़ल वेक्टर (causal vector) का लाभ उठाकर, जो "स्व-लेखकत्व" (self-authorship) को एनकोड करता है, अपने द्वारा जनरेट किए गए टेक्स्ट को विश्वसनीय रूप से पहचान सकता है, और यह दिखाता है कि इस वेक्टर में हेरफेर करना मॉडल के लेखकत्व के दावों और किसी भी मनमाने टेक्स्ट को लिखने के उसके विश्वास, दोनों पर सीधा नियंत्रण करने की अनुमति देता है।
यह शोध पत्र जेनेरालाइज्ड रेफरिंग सेगमेंटेशन के लिए एक नवीन इंस्टेंस-अवेयर फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो टास्क को 'फ्रेज़-ऑब्जेक्ट एलाइनमेंट लॉस' और एक एकीकृत एकत्रीकरण तंत्र का उपयोग करके 'फ्रेज़-इंस्टेंस एलाइनमेंट' के रूप में पुनर्गठित करता है, जिससे सिंगल, मल्टीपल और नुल टारगेट परिदृश्यों को प्रभावी ढंग से संभालते हुए gRefCOCO और Ref-ZOM बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र "कपलड टोकन जनरेशन" (coupled token generation) के लिए एक कारणत्मक ढांचे (causal framework) का प्रस्ताव करता है जो बड़े भाषा मॉडलों में यादृच्छिकता (randomness) को सिंक्रोनाइज़ करता है ताकि अधिक कुशल बेंचमार्किंग सक्षम की जा सके और यह प्रकट करता है कि मानक मूल्यांकन रैंकिंग अनियंत्रित जनरेशन रैंडमनेस द्वारा महत्वपूर्ण रूप से विकृत की जा सकती है।
यह शोध पत्र डिस्टेंस एक्सप्लेनर (Distance Explainer) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन पोस्ट-हॉक (post-hoc) XAI विधि है जो एम्बेडेड वेक्टर स्पेस में डेटा बिंदुओं के बीच समानता या असमानता के लिए मजबूत, स्थानीय स्पष्टीकरण उत्पन्न करने हेतु सैलिएंसी-आधारित (saliency-based) तकनीकों को चुनिंदा मास्किंग और दूरी-रैंक वाले फ़िल्टरिंग के माध्यम से एट्रिब्यूशन मानों को सौंपकर अनुकूलित करती है।