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Laws of Learning Dynamics and the Core of Learners

यह शोध पत्र एंट्रॉपी संरक्षण और कमी से जुड़े सीखने की गतिशीलता के मौलिक नियमों को स्थापित करता है ताकि एक एंट्रॉपी-आधारित लाइफलॉन्ग एनसेंबल लर्निंग पद्धति पेश की जा सके जो CIFAR-10 डेटासेट पर ट्रांसफर-आधारित एडवरसैरियल हमलों के विरुद्ध बचाव करने में नैइव एनसेंबल्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती है।

Almost Asymptotically Optimal Active Clustering Through Pairwise Observations

यह शोध पत्र एक नया विश्लेषण ढांचा और एक स्पर्शोन्मुख इष्टतम (asymptotically optimal) सक्रिय क्लस्टरिंग एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो उच्च-विश्वास क्लस्टरिंग सटीकता सुनिश्चित करने के लिए एक सामान्यीकृत संभावना अनुपात (Generalized Likelihood Ratio) स्टॉपिंग मानदंड का उपयोग करते हुए, क्वेरी जटिलता की एक मौलिक निचली सीमा प्राप्त करने के लिए युग्मवार शोर युक्त अवलोकनों का लाभ उठाता है।

Generalized Pinsker Inequality for Bregman Divergences of Negative Tsallis Entropies

यह शोधपत्र एक तीक्ष्ण सामान्यीकृत पिंस्कर असमिका (Pinsker inequality) स्थापित करता है जो ऋणात्मक $\alpha$-त्साइलिस एंट्रॉपी (Tsallis entropies) द्वारा उत्पन्न ब्रेगमैन डाइवर्जेंस (Bregman divergences) को वर्ग कुल विचलन दूरी (squared total variation distance) के संदर्भ में निम्नतम सीमांकित करता है, और सभी मापदंडों एवं आयामों के लिए इष्टतम स्थिरांक को स्पष्ट रूप से निर्धारित करता है।

Exact Recovery in the Data Block Model

यह शोध पत्र चेरनोफ़-टीवी डाइवर्जेंस (Chernoff-TV divergence) को पेश करते हुए डेटा ब्लॉक मॉडल के लिए एक सटीक रिकवरी थ्रेशोल्ड स्थापित करता है, एक कुशल एल्गोरिदम प्रदान करता है जो इस सीमा को प्राप्त करता है, और सिद्धांत एवं सिमुलेशन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि कैसे नोड विशेषताओं (node attributes) को शामिल करना समुदाय पहचान (community detection) के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Dynamic Interference Prediction for In-X 6G Sub-networks

CQI-Based Interference Prediction for Link Adaptation in Industrial Sub-networks

यह शोध पत्र औद्योगिक उप-नेटवर्कों के लिए एक नवीन, कम-जटिलता वाले हस्तक्षेप पूर्वानुमान (इंटरफेरेंस प्रेडिक्शन) योजना का प्रस्ताव करता है जो सटीक लिंक अनुकूलन के लिए CQI रिपोर्टों का लाभ उठाने हेतु एक संशोधित अनसेंटेड कलमन फिल्टर के भीतर एक स्पार्स स्टूडेंट-टी प्रोसेस रिग्रेशन का उपयोग करता है, जिससे मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में काफी कम कम्प्यूटेशनल जटिलता के साथ उच्च विश्वसनीयता और कम विलंबता प्राप्त होती है।

Three results on twisted $G-$codes and skew twisted $G-$codes

यह शोध पत्र ट्विस्टेड स्क्यू ग्रुप कोड्स की चेकैबिलिटी (checkability) के संबंध में एक खुले प्रश्न को हल करता है, यह सिद्ध करके एक परिणाम का सामान्यीकरण करता है कि ट्विस्टेड ग्रुप अलजेब्रा पर सभी आयाम-3 (dimension-3) आइडियल्स, अबेलियन ग्रुप कोड्स हैं, और ट्विस्टेड ग्रुप कोड्स के आयाम और दूरी पर एक सीमा (bound) के साथ ही उसकी प्राप्ति के लिए स्थितियाँ स्थापित करता है।

Semantic Rate Distortion and Posterior Design: Compute Constraints, Multimodality, and Strategic Inference

Efficiency of ANS Entropy Encoders

यह शोध पत्र टेबल्ड एसिमेट्रिक न्यूमरल सिस्टम्स (tANS) के लिए इष्टतम रेडंडेंसी बाउंड्स स्थापित करता है, यह सिद्ध करते हुए कि रेडंडेंसी वास्तव में $O(\sigma/n)$ है और इस अनुमान का खंडन करते हुए कि यह $O(\sigma/n^2)$ है, साथ ही एक निश्चित सटीकता वाले तेज़ rANS वेरिएंट का प्रस्ताव और विश्लेषण भी करता है।

The Variance Paradox: How AI Reduces Diversity but Increases Novelty

यह शोध पत्र "एआई प्रिज़्म" (AI Prism) और "पैराडॉक्सिकल ब्रिज" (Paradoxical Bridge) ढांचे को पेश करता है जो यह समझाने के लिए है कि कैसे जनरेटिव एआई सांख्यिकीय संपीड़न (statistical compression) और उपयोगकर्ता समर्पण (user deference) के माध्यम से शुरू में विविधता को कम करता है, फिर भी बाद में नवीन पुनर्संयोजक नवाचार (recombinant innovation) को बढ़ावा दे सकता है यदि मनुष्य एआई आउटपुट को निष्क्रिय रूप से स्वीकार करने के बजाय सक्रिय रूप से क्यूरेट करते हैं।