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यह शोधपत्र निष्पक्ष क्लस्टरिंग के लिए एक सामान्य ढांचे और तीन स्केलेबल ह्यूरिस्टिक्स का प्रस्ताव करता है जो क्लस्टरिंग लागत को न्यूनतम करने और संरक्षित समूहों में उपयोगकर्ता-निर्धारित निष्पक्षता बाधाओं को सुनिश्चित करने के बीच के संतुलन को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करते हैं, और बड़े पैमाने के डेटासेट पर मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र CLDNet को प्रस्तुत करता है, जो एक कंडीशनल लेटेंट न्यूरल ODE सरोगेट है जो मेमोरी-कुशल, ग्रिड-स्वतंत्र प्रशिक्षण और अनियमित जलक्षेत्रों (वॉटरशेड्स) पर प्रत्यक्ष समन्वय-आधारित प्रश्नों को सक्षम करके, महानगर-स्तर के बाढ़ पूर्वानुमान के लिए पारंपरिक सॉल्वर की तुलना में 115-गुणा गति वृद्धि प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र "VectorSmuggle" का परिचय देता है, जो एक स्टेग्नोग्राफिक हमला है जो डेटा की पुनर्प्राप्ति उपयोगिता (retrieval utility) को बनाए रखते हुए और पहचान से बचने के लिए वेक्टर एम्बेडिंग्स को सूक्ष्मता से विचलित करके डेटा को एक्सफ़िल्ट्रेट करता है, और "VectorPin" का प्रस्ताव देता है, जो ऐसे छेड़छाड़ का पता लगाने और एम्बेडिंग अखंडता को सुरक्षित करने के लिए Ed25519 हस्ताक्षरों का उपयोग करने वाला एक क्रिप्टोग्राफिक प्रोवेनेंस प्रोटोकॉल है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करते हुए वेट-ओनली (weight-only) LLM पोस्ट-ट्रेनिंग क्वांटाइजेशन के लिए उच्च-दर क्वांटाइज्ड मैट्रिक्स गुणन की जांच करता है कि कैसे कोवेरिएंस-अवेयर वॉटरफिलिंग (covariance-aware waterfilling) समान-दर आवंटन (equal-rate allocation) में सुधार करती है, वॉटरएसआईसी (WaterSIC) योजना के बेसिस-फ्री और निकट-इष्टतम प्रदर्शन का विश्लेषण करता है, और यह दिखाता है कि रैंडम रोटेशन के साथ GPTQ तुलनीय निकट-इष्टतम परिणाम प्राप्त करता है।
25M पैरामीटर्स से कम के एक सूक्ष्म-पैमाने वाले प्रीट्रेनिंग रिजीम में, मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल सक्रिय पैरामीटर्स के मामले में मिलान करने वाले डेंस बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, लेकिन कुल पैरामीटर क्षमता के मामले में मिलान करने पर वे उन्हें पछाड़ने में विफल रहते हैं।
MinT एक प्रबंधित इंफ्रास्ट्रक्चर सिस्टम है जो एक ही बड़े बेस मॉडल को निवासी रखते हुए और हल्के एडॉप्टर रिवीज़न को गतिशील रूप से प्रबंधित करके लाखों LoRA-आधारित LLM पॉलिसियों के कुशल प्रशिक्षण और सर्विंग को सक्षम बनाता है, जिससे डेंस और MoE आर्किटेक्चर में स्केलेबिलिटी, मेमोरी दक्षता और परिनियोजन गति में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र Ensembits को प्रस्तुत करता है, जो प्रोटीन संरचनात्मक समूहों (conformational ensembles) को प्रदर्शित करने के लिए डिज़ाइन किया गया पहला टोकेनाइज़र है, जो एक नवीन फ्रेम डिस्टिलेशन उद्देश्य (frame distillation objective) के माध्यम से डायनेमिक्स-जागरूक प्रोटीन लैंग्वेज मॉडलिंग को सक्षम करते हुए अवशेष गति (residue motion) और कार्यात्मक गुणों की भविष्यवाणी करने में मौजूदा स्टेटिक स्ट्रक्चर टोकेनाइजर्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र Di-BiLPS को पेश करता है, जो एक एकीकृत न्यूरल फ्रेमवर्क है जो अत्यंत विरल अवलोकनों (3% जितने कम) के तहत अत्याधुनिक सटीकता और दक्षता के साथ फॉरवर्ड और इनवर्स PDE समस्याओं को हल करने के लिए वेरिएशनल ऑटोएनकोडर्स, लेटेंट डिफ्यूजन और कंट्रास्टिव लर्निंग का लाभ उठाता है और ज़ीरो-शॉट सुपर-रिज़ॉल्यूशन को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र एक मल्टी-लेवल बूटस्ट्रैपिंग दृष्टिकोण पेश करके जनरेटिव एआई मूल्यांकन में पुनरुत्पादकता संकट (reproducibility crisis) को संबोधित करता है जो सांख्यिकीय सार्थकता के लिए आवश्यक मदों (items) की संख्या और प्रति मद प्रतिक्रियाओं के बीच इष्टतम संतुलन निर्धारित करने हेतु एनोटेटर भिन्नता को मॉडल करने के लिए स्थायी रेटर आइडेंटिफायर वाले बड़े पैमाने के डेटासेट का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र एक एकल रैंडमाइज्ड हैडामार्ड ट्रांसफॉर्म का उपयोग करने वाली एक डिथर्ड क्वांटाइजेशन विधि प्रस्तुत करता है जो घने रैंडम रोटेशन्स के समान अनबायस्ड (unbiased), सिद्ध मीन स्क्वेयर्ड एरर बाउंड्स को एसिम्प्टोटिक रूप से प्राप्त करती है, जबकि की कुशल कम्प्यूटेशनल लागत को बनाए रखती है।