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यह शोध पत्र इमोशन कोलाइडर (EC-Net) प्रस्तुत करता है, जो एक हाइपरबोलिक हाइपरग्राफ फ्रेमवर्क है जो उच्च-क्रम के अर्थ संबंधी संबंधों को संरक्षित करने और क्लास सेपरेशन (वर्ग पृथक्करण) को बढ़ाने के लिए पोइनकेयर-बॉल एम्बेडिंग्स, द्विदिश संदेश पासिंग और कंट्रास्टिव लर्निंग का लाभ उठाकर मजबूत और शोर-प्रतिरोधी मल्टीमॉडल सेंटीमेंट एनालिसिस प्राप्त करता है।
ModalImmune एक प्रशिक्षण ढांचा है जो अनुकूलित नियमितीकरण (adaptive regularization), लक्षित हस्तक्षेप (targeted intervention) और प्रमाणित मेटा-पैरामीटर अनुकूलन (certified meta-parameter adaptation) के संयोजन के माध्यम से प्रशिक्षण के दौरान चुनिंदा मोडैलिटी जानकारी को जानबूझकर ध्वस्त करके मल्टीमॉडल सिस्टमों की इनपुट चैनल हानि के विरुद्ध मजबूती को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र CondMedQA को प्रस्तुत करता है, जो कंडीशनल बायोमेडिकल क्वेश्चन अनस्वर्सिंग के लिए पहला बेंचमार्क है, और कंडीशन-गेटेड रीजनिंग (CGR) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो रोगी-विशिष्ट कारकों के आधार पर रीजनिंग पाथ्स को गतिशील रूप से छाँटने के लिए कंडीशन-अवेयर नॉलेज ग्राफ्स का निर्माण करता है, जिससे चिकित्सा निर्णय लेने की विश्वसनीयता में सुधार होता है।
यह शोधपत्र MrBERT को प्रस्तुत करता है, जो ModernBERT आर्किटेक्चर पर निर्मित कुशल, ओपन-सोर्स बहुभाषी एनकोडर का एक परिवार है, जो इन्फरेंस और स्टोरेज लागत को कम करने के लिए Matryoshka Representation Learning का लाभ उठाते हुए विशिष्ट भाषाओं और विशेष डोमेन में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।
CeRA, SiLU गेटिंग और स्ट्रक्चरल ड्रॉपआउट के साथ एक वेट-लेवल पैरेलल एडेप्टर पेश करके जटिल तर्क कार्यों में लो-रैंक एडेप्टेशन (LoRA) की लीनियर परफॉर्मेंस सीलिंग को दूर करता है, जिससे मैनिफोल्ड एक्सपेंशन प्रेरित होता है और इसके परिणामस्वरूप बेहतर स्पेक्ट्रल दक्षता प्राप्त होती है तथा रैंक कोलैप्स को रोका जाता है।
यह शोध पत्र एक कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो संरचित FDA लेबल में देखी गई विशिष्ट अल्प-आत्मविश्वास (underconfidence) और मुक्त-पाठ रेडियोलॉजी रिपोर्टों में अति-आत्मविश्वास (overconfidence) का मुकाबला करने के लिए अंशांकन थ्रेशोल्ड (calibration thresholds) को अनुकूलित करके, विविध नैदानिक सेटिंग्स में प्रबंधनीय रिजेक्शन दरों के साथ लक्षित कवरेज गारंटी प्राप्त करके, चिकित्सा इकाई निष्कर्षण (medical entity extraction) के लिए एलएलएम (LLMs) के सुरक्षित, डोमेन-विशिष्ट परिनियोजन को सुनिश्चित करता है।
यह शोध पत्र CyclicJudge प्रस्तुत करता है, जो एक लागत प्रभावी राउंड-रॉबिन मूल्यांकन रणनीति है जो स्कोर भिन्नता (variance) को विभाजित करके और परिदृश्यों को चक्रीय रूप से न्यायाधीशों को सौंपकर LLM-as-judge के व्यवस्थित पूर्वाग्रह को कम करती है, जिससे कम्प्यूटेशनल लागत बढ़ाए बिना विश्वसनीय रैंकिंग प्राप्त होती है।
PrivMedChat एक एंड-टू-एंड फ्रेमवर्क है जो सभी पर्यवेक्षण चरणों में DP-SGD और DP-सचेत नीति अनुकूलन को एकीकृत करके औपचारिक विभेदक गोपनीयता (differential privacy) गारंटी के साथ चिकित्सा संवाद प्रणालियों के प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है, जबकि महंगी नैदानिक लेबलिंग से बचने के लिए एक एनोटेशन-मुक्त प्राथमिकता निर्माण रणनीति का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि आउटपुट डिस्ट्रीब्यूशन के माध्यम से संदूषण का पता लगाना (CDD) छोटे भाषा मॉडलों (70M–410M पैरामीटर्स) के लिए काफी हद तक अप्रभावी है क्योंकि यह वर्बेटिम मेमोराइजेशन (शब्दशः स्मृति) का पता लगाने में विफल रहता है, जबकि परप्लेक्सिटी और Min-k% Prob जैसे संभाव्यता-आधारित तरीके विभिन्न बेंचमार्क में लगातार इससे बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र vLLM Hook को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स प्लग-इन है जो उन्नत टेस्ट-टाइम अलाइनमेंट तकनीकों जैसे कि एडवर्सरियल प्रॉम्प्ट डिटेक्शन, एन्हांस्ड RAG और एक्टिवेशन स्टीयरिंग को सपोर्ट करने के लिए vLLM इन्फरेंस इंजन के भीतर आंतरिक मॉडल स्टेट्स के प्रोग्रामेबल एक्सेस और मैनिपुलेशन को सक्षम बनाता है।