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यह शोधपत्र स्पेक्ट्रल-अलाइन्ड प्रूनिंग (SAP) को प्रस्तुत करता है, जो यूनिवर्सल एरर-करेक्टिंग कोड ट्रांसफॉर्मर्स के लिए एक स्ट्रक्चर्ड प्रूनिंग फ्रेमवर्क है, जो कोड ग्राफ के स्पेक्ट्रल गुणों का लाभ उठाकर क्रॉस-कोड मास्क पुन: उपयोग और पैरामीटर-कुशल अनुकूलन को सक्षम बनाता है, जिससे विविध कोड परिवारों में प्रतिस्पर्धी डिकोडिंग प्रदर्शन बनाए रखते हुए कम्प्यूटेशनल लागतों को काफी कम किया जा सकता है।
RateQuant रेट-डिस्टॉर्शन थ्योरी का लाभ उठाकर, प्रति-क्वांटाइज़र डिस्टॉर्शन मॉडल को फिट करने और क्लोज्ड-फॉर्म रिवर्स वॉटरफिलिंग के माध्यम से इष्टतम बिट आवंटन के लिए समाधान निकालकर, नैव (naive) मिक्स्ड-प्रिसिजन KV कैश क्वांटाइजेशन की कमियों को दूर करता है, जिससे न्यूनतम कैलिब्रेशन ओवरहेड के साथ महत्वपूर्ण परप्लेक्सिटी (perplexity) में कमी आती है।
यह शोध पत्र पूल्ड सीक्वेंस रिप्रजेंटेशन (pooled sequence representations) के सटीक स्पेक्ट्रल कैरेक्टराइजेशन (spectral characterizations) को व्युत्पन्न करने के लिए उच्च-आयामी सीमा (high-dimensional limit) में रैंडम मैट्रिक्स थ्योरी का उपयोग करता है, जो यह प्रकट करता है कि अटेंशन वेट्स (attention weights) और पोजीशनल कोरिलेशन (positional correlations) कैसे दो-चरणीय सिग्नल रिकवरी ट्रांजिशन (two-phase signal recovery transitions) को संचालित करते हैं और पोजीशनल कोरिलेशन मैट्रिक्स के टॉप आइजनवेक्टर (top eigenvector) के रूप में इष्टतम अटेंशन रणनीति की पहचान करता है।
यह शोधपत्र एक एकीकृत माप-सैद्धांतिक (measure-theoretic) ढांचा प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि डिफ्यूजन मॉडल, स्कोर-आधारित जनरेटिव मॉडल और फ्लो मैचिंग, एक संदर्भ वितरण को डेटा वितरण तक ले जाने के लिए समय-निर्भर वेक्टर क्षेत्रों को सीखने के उदाहरण हैं, जिससे उनकी साझा गणितीय संरचना, व्यावहारिक ट्रेडऑफ़ और सैद्धांतिक संबंधों को स्पष्ट किया जा सके।
यह शोध पत्र स्कोर फंक्शन और फिशर सूचना पर अतिरिक्त नियमितता शर्तों के तहत सब-गौसियन टेल बाउंड्स, मोमेंट कन्वर्जेंस और एंट्रोपिक नॉर्मलिटी (सापेक्ष एंट्रॉपी में अभिसरण) को स्थापित करके अधिकतम संभावना अनुमानकर्ता (मैक्सिमम लाइकलीहुड एस्टिमेटर) की शास्त्रीय स्पर्शोन्मुख सामान्यता (एसिम्प्टोटिक नॉर्मलिटी) को सुदृढ़ करता है।
यह शोध पत्र 6G नेटवर्क में अत्यंत बड़े पैमाने के MIMO सिस्टम के लिए इष्टतम या इष्टतम के निकट डिटेक्शन प्राप्त करने हेतु इसिंग मशीनों का उपयोग करते हुए एक भौतिकी-प्रेरित संभाव्य कंप्यूटिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो बाइनरी और उच्च-क्रम QAM मॉड्यूलेशन दोनों के लिए पारंपरिक तरीकों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र डिफ्यूजन मॉडल्स के लिए एक एंट्रॉपी-आधारित अभिसरण सिद्धांत (convergence theory) स्थापित करता है, जो यह सिद्ध करता है कि उच्च-आयामी स्थानों में उनकी सैंपलिंग दक्षता अंतर्निहित डेटा वितरण की शैनन एंट्रॉपी (Shannon entropy) द्वारा नियंत्रित होती है न कि परिवेशी आयाम (ambient dimension) द्वारा।
यह शोध पत्र "सिमेंटिक स्मूथिंग" (semantic smoothing) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी विधि है जो भाषाई मॉडल में वितरण अनुमान (distribution estimation) को सुधारने और टेस्ट परप्लेक्सिटी (test perplexity) को कम करने के लिए अर्थपूर्ण रूप से समान संदर्भों के बीच सांख्यिकीय अवलोकनों को साझा करने हेतु संदर्भ एम्बेडिंग्स (context embeddings) की निकटता का लाभ उठाती है।
यह शोधपत्र गुप्त संचार और संवेदन (sensing) के लिए लॉस़ी थर्मल-नॉइज़ बोसोनिक चैनलों पर स्पार्स सिग्नलिंग की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि वैक्यूम और सिंगल-फोटॉन अवस्थाओं का मिश्रण कम-चमक वाले (low-brightness) परिदृश्यों में पहचान योग्यता को न्यूनतम करता है और गुप्तता एवं कार्य प्रदर्शन के बीच के समझौतों (trade-offs) को स्थापित करता है।
यह योगदान SP-CCI पेश करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो मौजूदा कॉन्फॉर्मल विधियों की तुलना में व्यक्तिगत काउंटरफैक्चुअल परिणामों के लिए संकीर्ण लेकिन सांख्यिकीय रूप से वैध प्रेडिक्शन इंटरवल (भविष्यवाणी अंतराल) उत्पन्न करने के लिए प्रीट्रेंड मॉडल्स द्वारा जनरेट किए गए सिंथेटिक काउंटरफैक्चुअल लेबल्स और इन्फरेंस-आधारित डिबायसिंग के माध्यम से सुधारे गए लेबल्स का लाभ उठाता है।