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यह शोध पत्र संवादात्मक विचलन (कन्वर्सेशनल डेरेलमेंट) के पूर्वानुमान के लिए एक नवीन निर्णय तंत्र प्रस्तावित करता है जो भविष्योन्मुखी सिमुलेशन का उपयोग करके अलर्ट ट्रिगरिंग को संभावना अनुमान से अलग करता है ताकि तब तक अलर्ट को स्थगित किया जा सके जब तक कि सुधार की संभावना हो, जिससे सटीकता से समझौता किए बिना गलत सकारात्मक परिणामों (फॉल्स पॉजिटिव्स) को काफी कम किया जा सके।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि वितरित प्रशिक्षण एल्गोरिदम (distributed training algorithms) में प्रगति डेवलपर्स को विकेंद्रीकृत हार्डवेयर समूहों (decentralized hardware agglomerations) का उपयोग करके कंप्यूट गवर्नेंस नियमों से बचने की अनुमति दे सकती है, जिसके लिए अवैध संचालन का पता लगाने और उन्हें रोकने के लिए चिप ट्रैकिंग, फोरेंसिक अकाउंटिंग और उन्नत निगरानी थ्रेशोल्ड जैसे नए जवाबी उपायों की आवश्यकता है।
X (पूर्व में ट्विटर) के विमर्श का यह कम्प्यूटेशनल विश्लेषण एक महत्वपूर्ण और सुदृढ़ प्रवर्धन विषमता (amplification asymmetry) को प्रकट करता है जहाँ एआई-संचालित छंटनी के संबंध में तकनीकी कार्यकारियों और एआई शोधकर्ताओं के आख्यानों को निकाले गए श्रमिकों की तुलना में काफी अधिक पहुंच प्राप्त होती है, एक ऐसा अंतर जो फॉलोअर संख्या के लिए सामान्यीकरण करने के बाद भी बना रहता है और X की प्लेटफॉर्म वास्तुकला के विशिष्ट प्रतीत होता है।
यह शोध पत्र उन चुनौतियों का समाधान करता है जहाँ संवेदनशील गुण छिपे होते हैं लेकिन समूह-विशिष्ट बोनस के माध्यम से परिणामों को प्रभावित करते हैं, जिसके लिए एक औपचारिक रूपरेखा और एल्गोरिद्मिक समाधान प्रस्तुत किया गया है जो रैखिक स्कोरिंग मापदंडों और गुप्त समूह संवर्द्धन (latent group boosts) का संयुक्त रूप से अनुमान लगाता है, साथ ही समस्या की कम्प्यूटेशनल जटिलता स्थापित करता है और वास्तविक और कृत्रिम डेटासेट पर इसकी प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र 2008 से 2025 तक के संघीय नागरिक मुकदमेबाजी के आंकड़ों का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि जनरेटिव एआई (generative AI) के व्यापक उपयोग ने प्रो से (pro se) यानी स्वयं प्रतिनिधित्व करने वाले मुकदमों की संख्या में उल्लेखनीय वृद्धि की है, विशेष रूप से नागरिक अधिकार मामलों में पहली बार मुकदमा करने वाले और महिला वादियों के बीच, जिसके परिणामस्वरूप अधिक उद्धरण-सघन (citation-dense) शिकायतें सामने आ रही हैं जो मुकदमेबाजी के परिणामों में सुधार किए बिना उच्च बर्खास्त दर का सामना कर रही हैं।
कम्पाला में 13 कार्यकर्ताओं के साथ पांच सप्ताह के फील्डवर्क और साक्षात्कारों के माध्यम से, यह अध्ययन प्रकट करता है कि कैसे ईएपीसीपी (EACOP) परियोजना के विरुद्ध प्रदर्शन करने वाले युगांडा के छात्र प्रदर्शनकारी राज्य के दमन को कम करने और स्वयं को तथा अपने नेटवर्क को सुरक्षित रखने के लिए स्वायत्त, दैनिक सुरक्षा प्रथाओं को अपनाकर एक बहुस्तरीय निगरानी परिदृश्य में रास्ता निकालते हैं।
यह शोध पत्र एक इतिहास-जागरूक ढांचे (history-aware framework) को प्रस्तुत करता है जो पिछले शिक्षण अंतःक्रियाओं से छात्र प्रोफाइल उत्पन्न करने के लिए सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) का उपयोग करता है, जो स्वचालित ट्यूटरिंग मूल्यांकन के लिए छात्र प्रतिक्रियाओं के अनुकरण में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र एक मॉड्यूलर एजेंटिक एआई चैटबॉट आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जिसे लक्षित, पारदर्शी मॉड्यूल के माध्यम से छात्रों को अभ्यास हल करने के लिए मार्गदर्शन करते हुए, महत्वपूर्ण सोच और स्थानांतरण क्षमताओं को संरक्षित करते हुए, मोनोलिथिक एलएलएम (LLM) की शैक्षणिक कमियों को संरचनात्मक रूप से संबोधित करके जिम्मेदार शिक्षण सहायता को बढ़ावा देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र कम्युनिटीफैक्ट (CommunityFact) को पेश करता है, जो गलत सूचना का पता लगाने के लिए एक गतिशील, बहुभाषी और बहु-विषयक बेंचमार्क है जो वास्तविक दुनिया के परिवेश में एलएलएम (LLMs) का मूल्यांकन करता है, यह प्रकट करते हुए कि जबकि वेब एक्सेस प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है, वर्तमान मॉडल मानव रेटर्स की तुलना में मिसअलाइन्ड (misaligned) स्रोत-चयन नीतियों को प्रदर्शित करते हैं और भविष्य की सत्यापन प्रणालियों के लिए एक संभावित प्रशिक्षण संकेत के रूप में कम्युनिटी नोट्स (Community Notes) को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र चार चीनी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का एक बड़े पैमाने पर विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि विशिष्ट व्यक्तित्व (पर्सोना) सौंपने से विषाक्तता काफी बढ़ जाती है और सामाजिक समूहों के बीच इनकार करने के व्यवहार में व्यवस्थित असमानताएं पैदा होती हैं, जबकि यह भी प्रदर्शित करता है कि पुन: प्रशिक्षण की भारी लागत के बिना, पुनरावृत्त, मूल्यांकनकर्ता-निर्देशित शमन रणनीतियां इन जोखिमों को प्रभावी ढंग से कम कर सकती हैं।