27306 पेपर
यह शोध पत्र "कंजर्वेटिव फ्लोज़" (Conservative Flows) को प्रस्तुत करता है, जो एक नया जनरेटिव मॉडलिंग प्रतिमान है जो शोर (noise) के बजाय डेटा-समर्थित अवस्थाओं से आरंभ होकर विविक्त स्टोकेस्टिक डायनेमिक्स (discrete stochastic dynamics) का उपयोग करके मौजूदा फ्लो-आधारित मॉडलों में सुधार करता है, और विभिन्न डेटासेटों में जनरेशन की गुणवत्ता को निरंतर बढ़ाने के लिए प्रायिकता-संरक्षण सैंपलिंग तंत्रों का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र DIAL को प्रस्तुत करता है, जो एक दिशा-सूचित अनुकूलन शिक्षण ढांचा (direction-informed adaptive learning framework) है जो काउंटरफैक्चुअल अन्वेषण (counterfactual exploration) के माध्यम से पर्यावरण-विशिष्ट उपयोगिता दिशाओं को सीखकर LLM एजेंटों में स्थिर-दिशा गेटिंग संकेतों की अस्थिरता को दूर करता है, जिससे विविध सेटिंग्स में एक बेहतर सफलता-लागत संतुलन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक द्वि-स्तरीय (dual-scale) टेम्पोरल फ्यूजन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो कैलेंडर-संरेखित जलवायु संदर्भ और हालिया मौसम के विकास के बीच संरचित अंतर्संबंध को स्पष्ट रूप से मॉडल करके उप-मौसमी से मौसमी तापमान पूर्वानुमान को बढ़ाता है, जिससे यह प्रकट होता है कि पूर्वानुमान कौशल मुख्य रूप से सरल लीड-टाइम क्षय के बजाय टेम्पोरल स्केल प्रभुत्व के मौसम- और भूगोल-निर्भर बदलावों द्वारा निर्धारित होता है।
यह शोध पत्र 'यू ओनली स्टैक वन्स' (YOSO) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन डीप-लर्निंग पाइपलाइन है जो अत्यंत कम फॉल्स पॉजिटिव रेट के साथ मंद, धीमी गति वाले सौर मंडल के पिंडों को कुशलतापूर्वक खोजने के लिए एक 'गौसियन मोशन फिल्टर' का उपयोग करती है, जो बड़े पैमाने के खगोलीय सर्वेक्षणों के लिए पारंपरिक 'शिफ्ट-एंड-स्टैक' विधियों के एक स्केलेबल विकल्प के रूप में कार्य करती है।
यह शोध पत्र जनरललाइज्ड ट्रैवल टाइम प्रेडिक्टर (GenTTP) का परिचय देता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो मौजूदा ग्राफ न्यूरल नेटवर्क मॉडल की सीमाओं को पार करता है, क्योंकि यह निश्चित मांग वास्तविकताओं तक सीमित रहने के बजाय विभिन्न रूट विकल्पों के माध्यम से प्रणाली-व्यापी यात्रा समय और प्रवाह का सटीक पूर्वानुमान लगाता है।
यह शोधपत्र सहकारी गेम थ्योरी (cooperative game theory) के लीस्ट कोर समाधान (least core solution) पर आधारित इन-कॉन्टेक्स्ट क्रेडिट असाइनमेंट के लिए एक प्रोत्साहन-संरेखित तंत्र प्रस्तावित करता है, जो मौजूदा विधियों की तुलना में काफी कम LLM कॉल्स का उपयोग करके कंटेंट क्रिएटर्स के बीच निष्पक्ष मूल्य वितरण को अनुमानित करने वाले कुशल एल्गोरिदम पेश करता है।
यह शोध पत्र PIC-Flow प्रस्तुत करता है, जो एक जनरेटिव न्यूरल सरोगेट है जो सिलिकॉन फोटोनिक उपकरणों के लिए पूर्ण-क्षेत्र विद्युत चुम्बकीय वितरणों की तेजी से भविष्यवाणी करने के लिए कंडीशनल फ्लो मैचिंग और भौतिकी-बाधित प्रशिक्षण का लाभ उठाता है, जो डिज़ाइन-स्पेस अन्वेषण के लिए पारंपरिक FDTD सिमुलेशन का एक गणनात्मक रूप से कुशल विकल्प प्रदान करता है।
यह शोध पत्र लर्निंग-आधारित SAT प्रेडिक्शन में महंगे सॉल्वर-आधारित लेबलिंग की बाधा को दूर करने के लिए एक टार्गेट-अवेयर, सॉल्वर-मुक्त डेटा जनरेशन फ्रेमवर्क पेश करता है जो संरेखित सिंथेटिक इंस्टेंस और एक विशिष्ट लीनियर-प्रोग्रामिंग-अवेयर ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का उत्पादन करता है, जो सामूहिक रूप से NP-हार्ड समस्याओं पर स्केलेबल और प्रभावी लर्निंग को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र MAGIQ को प्रस्तुत करता है, जो उभरते क्वांटम खतरों और शासन संबंधी चुनौतियों से निपटने के लिए प्रमाणित सुरक्षित, पोस्ट-क्वांटम क्रिप्टोग्राफिक प्रोटोकॉल का लाभ उठाकर मल्टी-एजेंट एआई सिस्टम में सुरक्षित, जवाबदेह और नीति-अनुपालक इंटरैक्शन सुनिश्चित करने वाला एक अभिनव ढांचा है।
यह शोधपत्र एक सीखे हुए लियापुनोव शिल्डिंगिंग फ्रेमवर्क (Lyapunov shielding framework) का प्रस्ताव करता है जो स्लोटिन-ली एडेप्टिव कंट्रोलर (Slotine–Li adaptive controller) को एक स्ट्रक्चर्ड-क्वाड्रेटिक लियापुनोव फंक्शन, एक रेसिडुअल सॉफ्ट एक्टर-क्रिटिक पॉलिसी और एक फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क के साथ संवर्धित करता है ताकि अनमॉडल डायनेमिक्स वाले यूलर-लैग्रेंज सिस्टम पर एक्सपोनेंशियल स्टेबिलिटी और क्लोज्ड-फॉर्म सेफ्टी फिल्टरिंग सुनिश्चित करते हुए ट्रैकिंग प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।