20286 पेपर
यह शोधपत्र कोडिंग एजेंटों का उपयोग करके एक ह्यूरिस्टिक लर्निंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो सक्रिय प्रवाह नियंत्रण (active flow control) के लिए प्रत्यक्ष, व्याख्यात्मक फीडबैक नियमों की खोज सीधे तौर पर करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण 13 बेंचमार्क में अत्याधुनिक डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन करता है और साथ ही अधिक पारदर्शिता और भौतिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि एक गैर-रचनात्मक वैश्विक रंग योजना (nonconstructive global coloring scheme) के माध्यम से असाइन किया गया प्रति स्ट्रिंग एक एकल टर्मिनल बिट, गोल्ड के मॉडल में किसी भी गणनीय अनंत भाषाओं के संग्रह की पहचान करने में सक्षम करने के लिए पर्याप्त है, जबकि एक बोरेल मानचित्र (Borel map) द्वारा परिभाषित कोई भी ऐसी वैश्विक रूप से सुसंगत योजना के लिए अनंत रंगों की आवश्यकता होती है।
यह शोध पत्र एक ऑडिट फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि प्रशिक्षित डिस्ट्रीब्यूशनल रिइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंटों के जोखिम-संवेदनशील दावे काफी हद तक संरचनात्मक प्रशिक्षण आर्टिफैक्ट्स हैं न कि पर्यावरणीय स्टोकेस्टिसिटी का सटीक प्रतिबिंब, जो उनकी जोखिम संबंधी सलाह को सूचनाहीन और निर्णय लेने के लिए अक्सर हानिकारक बना देते हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मल्टीमॉडल लैंग्वेज मॉडल LLaVA 1.6 पर लक्षित लीजन्स (lesions) और व्यवधानों (perturbations) को लागू करने से एफ़ेज़िया (aphasia) वाले व्यक्तियों के विशिष्ट चित्र-नामकरण त्रुटि प्रोफाइलों को मात्रात्मक रूप से पुनरुत्पादित किया जा सकता है, जो यह सुझाव देता है कि ऐसे मॉडल स्ट्रोक के बाद होने वाले भाषा संबंधी दोषों के अनुकरण के लिए "डिजिटल ट्विन्स" के रूप में कार्य कर सकते हैं।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल (large language models) स्पष्ट पैरामीटर विनिर्देश के बिना मानव मार्ग चयन पूर्वाग्रहों और प्रॉस्पेक्ट-थ्योरेटिक निर्णय व्यवहारों को प्रभावी ढंग से पुनरुत्पादित कर सकते हैं, जो बड़े पैमाने पर व्यवहार संबंधी मॉडलिंग के लिए पारंपरिक तरीकों के एक स्केलेबल विकल्प के रूप में कार्य करता है।
यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि तीन या अधिक भुजाओं (arms) वाले किसी भी निश्चित-बजट सर्वश्रेष्ठ-भुजा पहचान (best-arm identification) एल्गोरिदम के लिए, कम से कम एक ऐसा समस्या उदाहरण मौजूद है जहाँ त्रुटि क्षय दर (error decay rate) इष्टतम स्थिर ओरेकल (optimal static oracle) की तुलना में स्पष्ट रूप से बदतर है, जिससे यह प्रदर्शित होता है कि कोई भी एकल एल्गोरिदम सभी उदाहरणों में समान अनुकूलता प्राप्त नहीं कर सकता है।
यह शोधपत्र एक वितरण-मुक्त (distribution-free), गेम-थ्योरेटिक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो फीचर-डिपेंडेंट सूचना सेटों को ध्यान में रखते हुए ब्लैक-बॉक्स कंडीशनल क्वांटाइल फोरकास्टर्स के निरंतर ऑडिटिंग के लिए है, जो i.i.d. मान्यताओं पर निर्भर किए बिना मिसकैलिब्रेशन के व्याख्यात्मक और 'एनीटाइम-वैलिड' (anytime-valid) पता लगाने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र NITROGEN को प्रस्तुत करता है, जो एक इम्प्यूटेशन-मुक्त (imputation-free) ट्रांसफार्मर मॉडल है जो पक्षपात-प्रेरित इम्प्यूटेशन रणनीतियों पर निर्भर किए बिना सीधे आंशिक रूप से प्रेक्षित डेटा से सीखकर, विषम नैदानिक समूहों (heterogeneous clinical cohorts) में सुदृढ़ अल्जाइमर रोग भविष्यवाणी और कैलिब्रेटेड अनिश्चितता परिमाणीकरण (calibrated uncertainty quantification) प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र पहचानता है कि रिप्रजेंटेशन ज्योमेट्री में डाइमेंशनलिटी कोलैप्स (dimensionality collapse) लगातार ग्रौकिंग (grokking) की घटना से पहले होता है और इस ज्योमेट्री को सक्रिय रूप से नियंत्रित करने के लिए ज्योमेट्रिक डाइमेंशनलिटी रेगुलराइजेशन (GeomDR) पेश करता है, जिससे विभिन्न कार्यों और आर्किटेक्चर में सामान्यीकरण (generalization) को 52 गुना तक त्वरित किया जा सकता है।
यह शोध पत्र कैमरा-ओनली ऑटोनॉमस ग्राउंड व्हीकल्स के लिए एक हल्का, दो-चरणीय स्व-उपचार (सेल्फ-हीलिंग) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एडेप्टिव इन-प्लेस सर्चिंग को मोनोक्यूलर विजुअल ओडोमेट्री-आधारित ब्रेडक्रंब नेविगेशन के साथ जोड़कर, बाहरी बुनियादी ढांचे के बिना केवल CPU-ओनली हार्डवेयर पर 20 Hz पर संचालित होते हुए, फॉल्ट-इंजेक्टेड मामलों में 86.6% मामलों में खोई हुई लाइन-फॉलोइंग गाइडेंस से सफलतापूर्वक उबरता है।