2249 पेपर
यह शोध पत्र समान प्रेक्षणों से भिन्न निष्कर्षों की घटना को तर्कसंगतता या सद्भावना के दोष के रूप में नहीं, बल्कि भिन्न अनुमान प्रोफाइल और शिक्षण पूर्वाग्रहों से उत्पन्न विश्व-मॉडल गैर-निश्चयात्मकता (non-identifiability) की एक संरचनात्मक समस्या के रूप में औपचारिक रूप देता है।
यह शोध पत्र एक बजट-विभाजन हस्तक्षेप (बजट-स्प्लिट इंटरवेंशन) का प्रस्ताव और सत्यापन करता है जो गूगल एड्स जैसे प्लेटफॉर्म पर लिंग-आधारित विज्ञापन वितरण झुकाव को प्रभावी ढंग से कम करता है, जो अनुमानित और "अज्ञात" जनसांख्यिकीय समूहों दोनों को रणनीतिक रूप से लक्षित करके, न्यायसंगत सार्वजनिक सेवा आउटरीच के लिए एक लागत प्रभावी समाधान प्रदान करता है।
यह शोध पत्र LISA का प्रस्ताव करता है, जो एक सिग्नल-मुक्त संज्ञानात्मक मध्यस्थता ढांचा (cognitive arbitration framework) है जो स्वायत्त प्रतिच्छेदन प्रबंधन के लिए वाहनों के इरादों और प्राथमिकताओं पर तर्क करने हेतु लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जो पारंपरिक सिग्नल-आधारित और आरक्षण-आधारित विधियों की तुलना में ट्रैफ़िक विलंब, कतार की लंबाई, ईंधन की खपत और इरादा संतुष्टि में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र DR-Gym प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, Gymnasium-संगत सिमुलेशन वातावरण है जिसे ऊर्जा सामर्थ्य और ग्रिड लचीलेपन को बढ़ाने के लिए यथार्थवादी बाजार-स्तरीय अंतःक्रियाओं, रिजीम-स्विचिंग थोक कीमतों और भौतिकी-आधारित भवन मांगों को मॉडल करके डिमांड-रिस्पॉन्स कार्यक्रमों को अनुकूलित करने में इलेक्ट्रिक यूटिलिटीज को प्रशिक्षित और मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि जनरेटिव एआई (generative AI) भ्रामक डिज़ाइन को दृश्यमान "डार्क पैटर्न्स" (dark patterns) से बदलकर डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स और इंटरैक्शन में निहित सूक्ष्म, सामान्यीकृत "बैनल डिकसेप्शन" (banal deception) में स्थानांतरित कर देता है, जो विद्वान समुदाय से इन छिपे हुए हेरफेरों से सुरक्षा के लिए उपयोगकर्ता सशक्तिकरण, हस्तक्षेप उपकरण और नियामक सुधारों जैसी नई रणनीतियाँ विकसित करने का आग्रह करता है।
यह शोध पत्र SCC-VFL का प्रस्ताव करता है, जो वर्टिकल फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक सर्वर-केंद्रित ढांचा है जो प्रेडिक्टिव सटीकता और गोपनीयता बनाए रखते हुए निर्णय परिवर्तन दरों (decision flip rates) को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए डिफरेंशियल प्राइवेट फीचर रोल डिस्कवरी, मास्क्ड काउंटरफैक्टुअल जनरेशन और एक कंसिस्टेंसी लॉस को जोड़कर व्यक्तिगत-स्तर की काउंटरफैक्टुअल निष्पक्षता को लागू करता है।
यह शोध पत्र एक मॉड्यूलर मल्टी-लेवल एजेंट-आधारित आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो जटिल जलवायु शासन गतिशीलता (क्लाइमेट गवर्नेंस डायनेमिक्स) के अनुकरण के लिए अनुभवजन्य रूप से आधारित संज्ञानात्मक निर्णय मॉडलों को रणनीतिक संस्थागत व्यवहारों के साथ एकीकृत करता है, जिसका मुख्य ध्यान अनुभवजन्य परिणामों को प्रस्तुत करने के बजाय सिस्टम के डिजाइन सिद्धांतों और एकीकरण तर्क पर केंद्रित है।
यह शोध पत्र SARC को प्रस्तुत करता है, जो एक रनटाइम गवर्नेंस फ्रेमवर्क है जो बाधाओं (constraints) को प्रथम-श्रेणी के स्पेसिफिकेशन ऑब्जेक्ट्स के रूप में मानता है ताकि एजेंट लूप के भीतर कई बिंदुओं पर दायित्वों को लागू किया जा सके, जिससे पारंपरिक पोस्ट-होक या पॉलिसी-एज़-कोड दृष्टिकोणों की तुलना में हार्ड-कंस्ट्रेंट उल्लंघनों को समाप्त किया जा सके और सॉफ्ट-विंडो ओवरेज को काफी कम किया जा सके।
यह शोध पत्र मिलियन ट्यूटरिंग मूव्स (MTM) परियोजना और इसके प्रारंभिक संस्करण, MTM v1 को प्रस्तुत करता है, जो 4,654 गणित ट्यूटरिंग ट्रांसक्रिप्ट का एक ओपन मल्टीमॉडल डेटासेट है जिसे अनुसंधान, अभ्यास और AI विकास के लिए बड़े पैमाने पर, पुन: प्रयोज्य इंटरेक्शन डेटा प्रदान करके ट्यूटरिंग के विज्ञान को आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।