24017 पेपर
यह शोध पत्र मानव रूपी रोबोटों (ह्यूमनॉइड रोबोट्स) के वायरलेस एक्सआर (XR) टेलीऑपरेशन के लिए एक डोमेन-अनुकूली संचार-दर अनुकूलन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सिम-टू-रियल वितरण बदलावों (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स) के तहत मोशन रिकंस्ट्रक्शन सटीकता को बनाए रखते हुए ऊर्जा खपत को कम करने के लिए एक सिम्युलेटर-प्रशिक्षित, डेंसिटी-रेशियो-वेटेड पीपीओ (PPO) एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
डिब्रेन (DiebDyn) एक नवीन शीफ न्यूरल ऑर्डिनरी डिफरेंशियल इक्वेशन मॉडल है जो fMRI, EEG और सिम्युलेटेड डेटा में यथार्थवादी मस्तिष्क गतिविधि उत्पन्न करने के लिए शारीरिक मस्तिष्क संरचना को निरंतर-समय गतिकी (continuous-time dynamics) के साथ एकीकृत करता है, जिससे सटीक पूर्वानुमान और इन सिलिको (in silico) व्यवधान विश्लेषण सक्षम होता है।
यह शोध पत्र HalluWorld को प्रस्तुत करता है, जो भाषा मॉडलों में मतिभ्रम (hallucinations) का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन और वर्गीकरण करने के लिए स्पष्ट संदर्भ विश्व मॉडलों (reference world models) का उपयोग करने वाला एक नियंत्रित बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि संवेदी त्रुटियाँ (perceptual errors) काफी हद तक हल हो गई हैं, बहु-चरणीय अवस्था ट्रैकिंग (multi-step state tracking), कारण सिमुलेशन (causal simulation) और परहेज (abstention) में चुनौतियाँ बनी हुई हैं।
यह शोधपत्र PerturbedVAE को प्रस्तुत करता है, जो एक नया ढांचा है जो सिंगल-सेल डेटा में विरल परटर्बेशन संकेतों (sparse perturbation signals) की चुनौती का समाधान करता है, जिससे वह प्रमुख अपरिवर्तनीय संरचनाओं (dominant invariant structures) से स्पष्ट रूप से परटर्बेशन-विशिष्ट जानकारी को अलग करता है, और इस प्रकार आनुवंशिक परटर्बेशन के प्रति कोशिकीय प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र IMLJD को प्रस्तुत करता है, जो सुप्रीम कोर्ट और कर्नाटक हाई कोर्ट (2000-2024) के 3,613 भारतीय वैवाहिक मुकदमेबाजी संबंधी निर्णयों से बना एक खुला कम्प्यूटेशनल डेटासेट है, जो दोनों न्यायालयों के बीच क्वैशिंग याचिका (quashing petition) की सफलता दर में एक महत्वपूर्ण असमानता के साथ-साथ कानूनी विश्लेषण के लिए संरचित मेटाडेटा और एक नॉलेज ग्राफ को प्रकट करता है।
CompoSE एक नवीन डिफ्यूजन ट्रांसफार्मर-आधारित विधि है जो पार्ट-लेवल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स की आवश्यकता के बिना, मोटे ज्यामितीय पार्ट लेआउट को विस्तृत, पार्ट-पृथक वस्तुओं में परिवर्तित करके उच्च-गुणवत्ता वाले 3D आकारों को संश्लेषित और संपादित करती है, जिसमें सूक्ष्म संपादन क्षमताएं भी शामिल हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि प्राकृतिक गेमप्ले के दौरान क्रिया (LAMs) बनाम तर्क (VLMs) के लिए फाउंडेशन मॉडल्स को फाइन-ट्यून करने से मस्तिष्क संरेखण के विशिष्ट पैटर्न सामने आते हैं, जहाँ LAMs फ्रंटल-मोटर क्षेत्रों में असममित, क्रिया-विशिष्ट प्रतिनिधित्व दिखाते हैं जबकि दोनों मॉडल सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जिसमें लाभ कॉर्टिकल प्रोसेसिंग पदानुक्रम के साथ बढ़ते हैं।
यह शोध पत्र शून्य-योग खेलों (zero-sum games) में Adam-DA एल्गोरिदम का विश्लेषण करने के लिए एक निरंतर-समय ODE ढांचे को स्थापित करता है, जो यह प्रकट करता है कि इसके मोमेंटम पैरामीटर न्यूनीकरण समस्याओं (minimization problems) में अपनी भूमिकाओं के विपरीत कार्य करते हैं और GAN प्रयोगों के माध्यम से इन सैद्धांतिक अंतर्दृष्टियों को मान्य करता है।
यह शोध पत्र न्यूरॉन इंसिडेंस रिडिस्ट्रिब्यूशन (NIR) का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का रेगुलराइजेशन तरीका है जो पेनल्टी के माध्यम से पेनल्टी-अंतिम-परत (penultimate-layer) के न्यूरॉन्स में एक्टिवेशन वेरिएंस को कम करके मेडिकल इमेज क्लासिफिकेशन में जनसांख्यिकीय प्रदर्शन असमानताओं को कम करता है, जिससे प्रशिक्षण के दौरान जनसांख्यिकीय लेबल की आवश्यकता के बिना सबग्रुप बायस को कम किया जा सकता है।
यह शोध पत्र इस पारंपरिक धारणा को चुनौती देता है कि बड़े मॉडल के प्रीट्रेनिंग के लिए डेटा फ़िल्टरिंग आवश्यक है, यह उच्च-कंप्यूट, डेटा-दुर्लभ व्यवस्थाओं में स्केलिंग अध्ययनों के माध्यम से प्रदर्शित करता है कि पर्याप्त रूप से प्रशिक्षित बड़े मॉडल वास्तव में कम गुणवत्ता वाले और विचलित करने वाले डेटा को हटाने के बजाय उन्हें शामिल करने से लाभान्वित होते हैं।