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यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि लो-रैंक प्री-ट्रेनिंग विधियाँ, फुल-रैंक ट्रेनिंग के समान वैलिडेशन परप्लेक्सिटी प्राप्त करने के बावजूद, ज्यामितीय और स्पेक्ट्रल रूप से भिन्न समाधानों पर अभिसरित होती हैं जिनके आंतरिक प्रतिनिधित्व और डाउनस्ट्रीम प्रदर्शन भिन्न होते हैं, जो केवल परप्लेक्सिटी से परे एक व्यापक मूल्यांकन ढांचे की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र 162 विविध विज़न मॉडलों में सार्वभौमिक, अर्थपूर्ण रूप से व्याख्या योग्य वस्तुत्मक निरूपणों की पहचान करता है जो वास्तुशिल्प या प्रशिक्षण विविधताओं से स्वतंत्र हैं लेकिन मैकाक और मनुष्यों दोनों में जैविक दृष्टि के साथ दृढ़ता से सह-संबंधित हैं।
यह शोधपत्र फ्लो लैंग्वेज मॉडल्स (Flow Language Models) के लिए एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free), पोस्टीरियर-प्रेडिक्टिव सैंपलिंग पद्धति प्रस्तुत करता है जो मार्जिनल-कंडीशन्ड ऑर्नस्टीन-उहलेनबेक (Ornstein-Uhlenbeck) प्रक्रियाओं के माध्यम से निरंतर अवस्थाओं को सैम्पल्ड वन-हॉट टोकन एंडपॉइंट्स से जोड़ता है, जिससे टोकन-वार मार्जिनल्स सुरक्षित रहते हैं और मानक कंडीशनल-मीन दृष्टिकोणों की तुलना में क्वालिटी-डाइवर्सिटी ट्रेड-ऑफ में सुधार होता है।
यह शोध पत्र PAC लर्निंग के मौलिक प्रमेय का एक स्केल-सेंसिटिव सामान्यीकरण स्थापित करता है जो इष्टतम स्केल्स पर यूनिफॉर्म कन्वर्जेंस, एगोस्टिक लर्नैबिलिटी और फैट-शैटरिंग डायमेंशन की परिमितता की समानता को सिद्ध करता है, जिससे लर्नैबिलिटी, मेट्रिक-एन्ट्रॉपी बाउंड्स और इंटीग्रल प्रोबेबिलिटी मेट्रिक्स की इवैलुएबिलिटी को नियंत्रित करने वाले सटीक मल्टीप्लिकेटिव फैक्टर्स के संबंध में लंबे समय से खुले प्रश्नों का समाधान होता है।
यह शोध पत्र DisAgg का प्रस्ताव करता है, जो एक वितरित एकत्रीकरण प्रोटोकॉल है जो स्थानीय सीक्रेट-शेयरिंग-आधारित एकत्रीकरण करने के लिए एक छोटे क्लाइंट कमिटी का उपयोग करता है, जिससे मौजूदा सुरक्षित एकत्रीकरण विधियों जैसे कि OPA की तुलना में महंगे क्रिप्टोग्राफिक ऑपरेशन्स को समाप्त किया जा सकता है और संचार एवं गणना ओवरहेड को काफी कम किया जा सकता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि विशेषज्ञ-निर्मित शैक्षिक डेटा पर फाइन-ट्यून किए जाने पर, कॉम्पैक्ट 8B-पैरामीटर वाले LLMs, नियंत्रित कठिनाई और सुरक्षा के साथ बच्चों की अंग्रेजी पढ़ने की कहानियाँ उत्पन्न कर सकते हैं जो कठिनाई मेट्रिक्स पर GPT-4o और Llama 3.3 70B जैसे ज़ीरो-शॉट बड़े मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जबकि व्यापक शैक्षिक उपयोग के लिए लागत प्रभावी बने रहते हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि "ह्यूमन इन द लूप" (मानव प्रक्रिया में सम्मिलित) रूपक का अंधाधुंध उपयोग एआई निर्णय लेने की वास्तविकताओं को छिपाकर और सुरक्षा की एक झूठी भावना पैदा करके "ह्यूमनवॉशिंग" को सुगम बनाता है, जिससे पूर्वाग्रह, जवाबदेही और पारदर्शिता जैसे महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करने में विफलता होती है।
यह शोध पत्र पिंडक्टर (Pinductor) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो सीमित अवलोकन-क्रिया प्रक्षेप पथों (observation-action trajectories) से आंशिक रूप से-अवलोकनीय मार्कोव निर्णय प्रक्रिया (Partially-Observable Markov Decision Process - POMDP) विश्व मॉडल को कुशलतापूर्वक सीखने के लिए भाषा मॉडल पूर्वग्रहों (language model priors) का लाभ उठाता है, जो विशेषाधिकार प्राप्त-अवस्था (privileged-state) विधियों के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त करते हुए नमूना दक्षता (sample efficiency) में पारंपरिक आधार रेखाओं (baselines) से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र GHGbench को प्रस्तुत करता है, जो कंपनी और भवन स्तर के कार्बन उत्सर्जन की भविष्यवाणी करने के लिए एक एकीकृत ओपन बेंचमार्क है, जो बड़े पैमाने पर सामंजस्यपूर्ण डेटासेट प्रदान करके डेटा विखंडन की समस्या का समाधान करता है और यह प्रकट करता है कि आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन सामान्यीकरण (out-of-distribution generalization) प्राथमिक चुनौती है, जहाँ टैबुलर फाउंडेशन मॉडल और मल्टीमॉडल रिमोट-सेंसिंग एम्बेडिंग पारंपरिक बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र मिन जनरलाइज्ड स्लाइसड ग्रोमोव-वासरस्टीन (min-GSGW) का प्रस्ताव करता है, जो एक स्केलेबल और रिजिड-मोशन इनवेरिएंट ढांचा है जो युग्मित गैररेखीय स्लाइसर्स को कुशलतापूर्वक सीखने के लिए ग्रोमोव-वासरस्टीन ट्रांसपोर्ट प्लान की गणना करने और मौजूदा सॉल्वर की तुलना में काफी कम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ सार्थक ज्यामितीय पत्राचार प्राप्त करने हेतु उपयोग किया जाता है।