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यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि वेबसाइटें इसके UI इंटरैक्शन ट्रेस और टाइमिंग का विश्लेषण करके 96% तक की सटीकता के साथ ब्राउज़र एजेंट को संचालित करने वाले विशिष्ट लार्ज लैंग्वेज मॉडल की निष्क्रिय रूप से पहचान कर सकती हैं, जो एक महत्वपूर्ण सुरक्षा भेद्यता को उजागर करता है जो साधारण टाइमिंग विलंब (delay) पेश किए जाने पर भी बनी रहती है।
यह शोधपत्र भविष्य की संपीड़न प्रगति (compression progress) के लिए एक आगमनात्मक अनुमानी (inductive heuristic) के रूप में "दिलचस्पता" (interestingness) को औपचारिक रूप देता है, और सैद्धांतिक विश्लेषण एवं अनुभवजन्य प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि पिछले क्रांतिकारी बदलाव (breakthroughs) भविष्य की खोज की घातांकीय रूप से भविष्यवाणी करते हैं, जिसमें एल्गोरिद्मिक प्रायर (Algorithmic Prior), लेंथ प्रायर (Length Prior) की तुलना में काफी अधिक आशावादी अनुमान प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र इन-कॉन्टेक्स्ट जेनेरेटिव पोस्टीरियर सैंपलिंग (ICGPS) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो बार-बार होने वाले न्यूज़वेंडर जैसे डेटा-संचालित सेंसर नियंत्रित इन्वेंट्री नियंत्रण समस्याओं में सबलीनियर बायेसियन रिग्रेट और प्रायर मिसमैच के प्रति मजबूती प्राप्त करने के लिए, सीखे गए लेटेंट डिमांड कंप्लीशन्स पर ओरेकल एक्शन्स निष्पादित करने हेतु मेटा-ट्रेन्ड जेनेरेटिव मॉडल्स का लाभ उठाता है।
GPart एक अत्यधिक पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग विधि पेश करता है जो एक एकल निम्न-आयामी (low-dimensional) प्रशिक्षित वेक्टर को एक वैश्विक विभाजन मैट्रिक्स (global partition matrix) के माध्यम से सीधे पूर्ण भार स्थान (full weight space) में मैप करके एंड-टू-एंड आइसोमेट्री (isometry) प्राप्त करता है, जिससे LoRA की दूरी-विकृत करने वाली लो-रैंक बाधा (distance-distorting low-rank bottleneck) समाप्त हो जाती है और विविध कार्यों में अत्याधुनिक प्रदर्शन मिलता है।
XFP एक गतिशील, कैलिब्रेशन-मुक्त वेट क्वांटाइजेशन विधि है जो उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट गुणवत्ता थ्रेशोल्ड के आधार पर कोडबुक मापदंडों को स्वचालित रूप से निर्धारित करता है, जो उच्च थ्रूपुट और सटीकता प्राप्त करने के लिए स्पार्स आउटलेर्स को प्रभावी ढंग से अलग करता है और इसके गुणवत्ता-संचालित "H-Process" इटरेशन के माध्यम से विशाल मॉडलों को सीमित मेमोरी के भीतर फिट होने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र बड़े पैमाने के न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण के लिए एडिटिवली प्रीकंडीशन्ड ट्रस्ट-रीजन स्ट्रैटेजी (NAPTS) के एक नॉन-मोनोटोन वेरिएंट को प्रस्तुत करता है, जो एक नॉनलीनर एडिटिव श्वाज़ प्रीकंडीशनर और एक विंडोड एक्सेप्टेंस क्राइटेरिया का उपयोग करता है ताकि मूल पद्धति की तुलना में CPU समय को 30% कम किया जा सके और अस्वीकृत चरणों को काफी हद तक घटाया जा सके।
यह शोध पत्र तेज़ एडवरसैरियल हमलों (adversarial attacks) के एक परिवार को प्रस्तुत करता है जो हल्के लिनियर रिग्रेशन का उपयोग करके फॉरवर्ड-पास हिडन स्टेट्स से इनपुट ग्रेडिएंट्स की भविष्यवाणी करके गणनात्मक रूप से महंगे बैकवर्ड पास को समाप्त कर देता है, जिससे FGSM के समान प्रदर्शन बनाए रखते हुए 532% थ्रूपुट वृद्धि प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र PROCESS-2 को प्रस्तुत करता है, जो एक बड़े पैमाने पर, नैदानिक रूप से मान्य स्पीच कॉर्पस है जिसमें 200 स्वस्थ नियंत्रण, 150 हल्के संज्ञानात्मक दोष और 50 डिमेंशिया प्रतिभागी शामिल हैं, जिसे प्रारंभिक संज्ञानात्मक अक्षमता के लिए स्वचालित भाषण-आधारित पहचान प्रणालियों को विकसित करने और उनका मूल्यांकन करने के लिए एक पुनरुत्पादक बेंचमार्क के रूप में डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र यह प्रकट करता है कि कंट्रास्टिवली प्री-ट्रेन्ड विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में साझा मल्टी-मोडल नॉइज़ का एक पर्याप्त, इनवेरिएंट सबस्पेस होता है जिसे डाउनस्ट्रीम परफॉरमेंस को नुकसान पहुँचाए बिना सुरक्षित रूप से प्रून किया जा सकता है, जिससे उनके लेटेंट रिप्रेजेंटेशनल स्ट्रक्चर में नए मैकेनिस्टिक इनसाइट्स प्राप्त होते हैं।
टीम नैइव (Team Naive) के सिस्टम ने व्यापक डेटा ऑग्मेंटेशन और अनुकूलित हाइपरपैरामीटर्स का लाभ उठाते हुए, प्री-ट्रेंड ResNet-TDNN और NeXt-TDNN मॉडल्स के एक एंसेम्बल को कस्टम-ट्रेंड EfficientNet-A0 के साथ जोड़कर 2024 टेक्स्ट-डिपेंडेंट स्पीकर वेरिफिकेशन चैलेंज में 1.3% का EER और 0.0461 का MinDCF प्राप्त किया।