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यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) में इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग का सैद्धांतिक विश्लेषण करने के लिए एक संभाव्य मॉडल प्रस्तावित करता है, जो सामान्य और एक्सपोनेंशियल फैमिली डिस्ट्रीब्यूशन के लिए प्रदर्शन सीमाओं को व्युत्पन्न करता है ताकि यह समझाया जा सके कि प्रदर्शन (demonstration) की संख्या, पैरामीटर संवेदनशीलता और क्वेरी समानता जैसे कारक सीखने के परिणामों को कैसे प्रभावित करते हैं।
यह शोध पत्र FinInvest-GTCN को प्रस्तुत करता है, जो एक मेटा-कॉज़ल अडैप्टेशन रणनीति द्वारा संवर्धित एक व्याख्यात्मक ग्राफ-टेम्पोरल-कॉज़ल नेटवर्क है, जो अत्याधुनिक जोखिम-समायोजित निवेश प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता प्राप्त करने के लिए विषम, गैर-स्थिर और कम-डेटा वाले वेंचर कैपिटल परिवेश की चुनौतियों को प्रभावी ढंग से संबोधित करता है।
ReGuide एक सेल्फ-इंप्रूविंग फ्रेमवर्क है जो बिहेवियर-क्लोन्ड डिफ्यूजन पॉलिसीज़ के लिए फेज़-कंडीशन्ड गाइडेंस का उपयोग करता है ताकि टेस्ट-टाइम डेविएशन के दौरान सुधारात्मक रोलआउट्स जनरेट किए जा सकें और इस रिकवर्ड डेटा के साथ पॉलिसी को इटरेटिवली फाइन-ट्यून किया जा सके, जो मौजूदा स्टैटिक या नॉन-रियूजेबल गाइडेंस मेथड्स की तुलना में टास्क सक्सेस रेट को काफी बढ़ा देता है।
यह शोध पत्र A3M को पेश करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो एडेप्टिव डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, एडवरसैरियल रीजनिंग और मल्टी-ऑब्जेक्टिव रिवॉर्ड डिज़ाइन को एकीकृत करता है ताकि मौजूदा विधियों की तुलना में बार-बार होने वाली मल्टी-यूनिट नीलामियों में रणनीतिक बोली लगाने के प्रदर्शन, मजबूती और निष्पक्षता में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र सीमित-जटिलता वाले बूलियन ऑटोएनकोडर्स (Boolean autoencoders) के अस्तित्व के आधार पर "मशीन-लर्नेबल" (machine-learnable) असतत समुच्चयों की एक औपचारिक परिभाषा प्रस्तुत करता है, जो प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि ऐसे समुच्चयों में रोर्शाक पैटर्न (Rorschach patterns) शामिल हैं और उन्हें एक सरल पुनरावृत्ति प्रक्रिया के माध्यम से "वाइल्ड" (wild) समुच्चयों से विकसित किया जा सकता है।
यह शोध पत्र मॉडिफिकेशन-कंसीडरिंग वैल्यू लर्निंग (MCVL) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो एक फ्रोजन बूटस्ट्रैप्ड-रिटर्न एस्टीमेटर के आधार पर प्रशिक्षण ट्रांज़िशन को फ़िल्टर करके सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) में रिवॉर्ड हैकिंग को कम करता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि अपडेट इच्छित उद्देश्य में सुधार करते हैं बिना सुरक्षा से समझौता किए।
यह शोध पत्र LLM-आधारित सर्वेक्षण सिम्युलेटरों का मूल्यांकन करने के लिए एक त्रि-अक्षीय निष्ठा ढांचे (संरचनात्मक, सीमांत और व्यक्तिगत) का प्रस्ताव करता है और यह प्रदर्शित करता है कि छोटे पायलट नमूनों पर फाइन-ट्यूनिंग करना जनसंख्या-स्तरीय सांख्यिकीय विशेषताओं को पुनः प्राप्त करने के लिए एक संतुलित दृष्टिकोण प्रदान करता है, हालांकि निष्ठा उप-नमूनों में भिन्न हो सकती है।
यह शोध पत्र OvESyn को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो इमेजिंग डिस्क्रिप्टर्स और मेटाडेटा से मानकीकृत नैदानिक रिपोर्टों का निर्माण करके डिम्बग्रंथि कैंसर (ओवेरियन कैंसर) के लिए उच्च-निष्ठा वाले, टेक्स्ट-कंडीशन्ड 3D CT स्कैन उत्पन्न करता है, जिससे मूल रेडियोलॉजी रिपोर्ट की आवश्यकता के बिना एब्डोमिनो-पेल्विक ऑन्कोलॉजी में डेटा की कमी और गोपनीयता संबंधी बाधाओं को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र एक भौतिकी-सूचित (physics-informed), हाइब्रिड ग्राफ न्यूरल नेटवर्क-लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (GNN-LSTM) सरोगेट मॉडल प्रस्तावित करता है जो सूक्ष्म संरचनात्मक टोपोलॉजी और क्षति विकास को एनकोड करके एडिटिवली मैन्युफैक्चर्ड शॉर्ट-फाइबर थर्मोप्लास्टिक कंपोजिट के गैर-रेखीय यांत्रिक व्यवहार की सटीक और कुशल भविष्यवाणी करता है, जिससे डिजिटल ट्विन विकास के लिए पारंपरिक परिमित तत्व विश्लेषण (finite element analysis) की कम्प्यूटेशनल सीमाओं पर विजय प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र एक नवीन पद्धति प्रस्तुत करता है जिससे केवल व्यापार और मूल्य डेटा का उपयोग करके यह पहचाना जा सकता है कि एल्गोरिद्मिक ट्रेडिंग रणनीतियाँ शुद्ध तरलता उपभोक्ता (net liquidity consumers) के रूप में कार्य करती हैं या प्रदाता (providers) के रूप में, जो अपूर्णता (illiquidity) के एक क्लोज्ड-फॉर्म माप को व्युत्पन्न करता है और यह प्रदर्शित करता है कि कैसे सहसंबद्ध रणनीतियों का एकत्रीकरण कल्याण-घटाने वाले 'फायर-सेल' बाहरी प्रभावों (fire-sale externalities) को उत्पन्न कर सकता है।