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यह शोध पत्र HIMVH का प्रस्ताव करता है, जो एक हिप्पोकैम्पस-प्रेरित मल्टी-व्यू हाइपरग्राफ लर्निंग मॉडल है जो लॉन्ग-टेल्ड वेब डेटासेट्स में छद्म और दुर्लभ वित्तीय धोखाधड़ी का प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए क्रॉस-व्यू इनकंसिस्टेंसी परसेप्शन और नॉवेल्टी-अवेयर मैकेनिज्म का लाभ उठाता है, जो कई मेट्रिक्स में अत्याधुनिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
GenDA एक जनरेटिव डेटा एसिमिलेशन फ्रेमवर्क है जो विरल सेंसर डेटा से उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले शहरी पवन क्षेत्रों (urban wind fields) को पुनर्गठित करने के लिए मल्टीस्केल ग्राफ आर्किटेक्चर पर क्लासिफायर-फ्री डिफ्यूजन गाइडेंस का लाभ उठाता है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में जटिल ज्यामिति और अवलोकन प्रकारों में बेहतर सटीकता और सामान्यीकरण प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र "रिप्रजेंटेशन-एज़-अ-जज" (Representation-as-a-Judge) का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रतिमान परिवर्तन है जहाँ छोटे भाषा मॉडल आउटपुट का कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से मूल्यांकन करने के लिए सतही पीढ़ी (surface generation) के बजाय आंतरिक छिपी हुई अवस्थाओं (internal hidden states) का लाभ उठाते हैं, जो इस परिकल्पना पर आधारित है कि मूल्यांकन के लिए पीढ़ी की तुलना में काफी कम अर्थ संबंधी क्षमता (semantic capacity) की आवश्यकता होती है।
यह शोध पत्र PRISM-FCP का प्रस्ताव करता है, जो एक संचार-कुशल फेडेरेटेड कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन फ्रेमवर्क है जो प्रशिक्षण के दौरान आंशिक मॉडल साझाकरण और अंशांकन (कैलिब्रेशन) के दौरान हिस्टोग्राम-आधारित फ़िल्टरिंग का उपयोग करके एंड-टू-एंड बायज़ेंटाइन हमलों को कम करता है ताकि कम संचार ओवरहेड के साथ सटीक अनिश्चितता परिमाणीकरण बनाए रखा जा सके।
यह शोध पत्र एक स्टोकेस्टिक-जियोमेट्रिक सिद्धांत प्रस्तावित करता है जो ग्रोकिंग (grokking) को एडम (Adam) के पैरामीटर स्पेस के भीतर एक मेमोराइजेशन शेल (memorization shell) से जनरलाइजेशन कोर (generalization core) में अनुकूलन-प्रेरित संक्रमण (optimization-induced transition) के रूप में समझाता है, जिससे लर्निंग रेट, बैच साइज और रेगुलराइजेशन के आधार पर डिले टाइम (delay time) के लिए स्केलिंग लॉ (scaling laws) को व्युत्पन्न और मान्य किया जाता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक स्थानीय लार्ज लैंग्वेज मॉडल (Qwen2.5-32B), अनफ़िल्टर्ड ट्रिपएडवाइजर होटल समीक्षाओं से मात्रात्मक डेटा निकालने के लिए और एक डेटा-संचालित फजी कॉग्निटिव मैप (Fuzzy Cognitive Map) का निर्माण एवं सत्यापन करने के लिए, जो समीक्षकों की प्राथमिकताओं को स्टार रेटिंग के साथ प्रभावी ढंग से सह-संबंधित करता है, का उपयोग कर सकता है।
यह शोध पत्र MemExplainer का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा (framework) है जो टोपोलॉजी एट्रिब्यूशन (topology attribution) और मेमोरी बैकट्रैकिंग ट्रीज़ (memory backtracking trees) को पेश करके टेम्पोरल ग्राफ नेटवर्क्स की व्याख्यात्मकता (explainability) को बढ़ाता है ताकि भविष्यवाणियों पर ऐतिहासिक घटनाओं के प्रभाव को मापा जा सके, जिससे यह विभिन्न टेम्पोरल ग्राफ कार्यों में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि लॉन्ग-टेल्ड चेस्ट एक्स-रे वर्गीकरण में, स्वीकार्य रैंकिंग मेट्रिक्स विशिष्ट उपसमूहों के भीतर दुर्लभ सकारात्मक मामलों के गंभीर अंडरडायग्नोसिस (कम निदान) को छिपा सकते हैं, जिसके लिए विविध रोगी जनसांख्यिकी में फॉल्स नेगेटिव रेट को महत्वपूर्ण रूप से कम करने हेतु सबग्रुप-अवेयर वेटिंग और टेल-विशिष्ट थ्रेशोल्ड चयन के एक संयुक्त दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।
यह शोध पत्र लोकल लीनियर ट्रांसफॉर्मर (LLT) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन न्यूरल ऑपरेटर आर्किटेक्चर है जो विविध विविक्तीकरणों (discretizations) और मेश प्रकारों में PDE समाधान मानचित्रों को कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से सीखने के लिए लीनियर ग्लोबल अटेंशन को लोकल स्पेशियल मिक्सिंग के साथ जोड़ता है, जबकि यह मानक ट्रांसफॉर्मर्स में निहित क्वाड्रेटिक स्केलिंग और स्थानीय पूर्वाग्रह (local bias) की कमी को दूर करता है।
ReCoLoRA एक स्पेक्ट्रम-जागरूक निरंतर फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क है जो प्रभावी भारों (weights) को फ्रोजन अवशेषों (frozen residuals) और अपडेटेड प्रिंसिपल कंपोनेंट्स में पुन: विघटित करके लो-रैंक एडेप्टर्स को पुनरावर्ती रूप से समेकित करता है, जिससे कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंगिंग को रोका जा सकता है और मौजूदा विधियों की तुलना में कम मापदंडों के साथ बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है।