19670 पेपर
यह शोधपत्र PullbackDMDc प्रस्तुत करता है, जो गैर-स्वायत्त (non-autonomous) गतिशील प्रणालियों के सिद्धांत पर आधारित एक नवीन विधि है जो सफलतापूर्वक एक एकल जलवायु यथार्थ (climate realization) को मजबूर (forced) और आंतरिक परिवर्तनशीलता घटकों में विभाजित करती है, जिससे बड़े एन्सेम्बल डेटासेट की आवश्यकता के बिना कुशल जलवायु प्रक्षेपण और मॉडल मूल्यांकन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र एजेंटों की बाहरी जानकारी को ध्यान में रखते हुए, एक मजबूत परिभाषा को अदम्य (undominated) कार्यों पर आधारित करके और मॉडल को उन परिदृश्यों में सामान्यीकृत करके, पारंपरिक बेयसियन पूर्ण-सूचना सेटिंग से परे प्रोत्साहन-संगत अन्वेषण (incentive-compatible exploration) के ढांचे का विस्तार करता है जहाँ एजेंटों के पास कोई साझा पूर्व-धारणा (common prior) नहीं होती है।
यह शोधपत्र Fretiq को प्रस्तुत करता है, जो एक ब्राउज़र-नेटिव सिस्टम है जो 26-आयामी स्पेक्ट्रल फीचर सेट और एक नवीन "कंपेरिजन ट्रेनिंग" कार्यप्रणाली का लाभ उठाकर इलेक्ट्रिक गिटार के स्ट्रिंग्स को वर्गीकृत करने में 97.1% फ्रेम-लेवल सटीकता प्राप्त करता है, साथ ही बिना किसी विशेष हार्डवेयर की आवश्यकता के होल्ड-आउट फ्री-प्ले डेटा पर मजबूत प्रदर्शन (87.8% सटीकता) प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो हाल ही में जारी किए गए बैक्टीरियल पेड़ों के डेटासेट और प्रशिक्षण के लिए एक सत्यापित ह्यूरिस्टिक सरोगेट द्वारा समर्थित, फाइлоजेनेटिक पेड़ों के बीच NP-hard सबट्री प्रून एंड रीग्राफ्ट (SPR) दूरी को लगभग स्थिर समय (near-constant time) में अनुमानित करता है।
यह शोध पत्र इंटरैक्टिव ट्रेनिंग 2 (Interactive Training 2) को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स कंट्रोल प्लेन है जो एक साझा प्रोटोकॉल और एक अनुकूलित एम (Aim) वर्कस्पेस के माध्यम से लाइव मॉडल ट्रेनिंग के ऑडिट करने योग्य, वास्तविक समय के स्टीयरिंग को सक्षम बनाता है, जिससे मानव और स्वचालित एजेंट दोनों को विविध वर्कफ़्लो में प्रशिक्षण मापदंडों को सुरक्षित रूप से संशोधित करने की अनुमति मिलती है।
यह शोध पत्र रिएक्टिव कम्प्यूटेशनल ग्राफ्स पर व्यापक हस्तक्षेपों के लिए एक कठोर लागत लेखांकन ढांचा प्रदान करता है, जो एक्टिवेशन-पैचिंग स्वीप्स की स्पीडअप सीमाओं, अनुक्रमिक बनाम बैच म्यूटेशन की सटीक ओवरकाउंट लागत, और बैकवर्ड-पास लोकैलिटी के एकता में पतन को सटीक क्लोज्ड-फॉर्म एक्सप्रेशंस के माध्यम से व्युत्पन्न करता है, जो कि न्यूरोडीएसएल (NeuroDSL) इंजन में कार्यान्वयन के माध्यम से मान्य है।
यह शोध पत्र FLITE को प्रस्तुत करता है, जो एक फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क है जो छोटे, साझा एफ़ाइन लेटेंट वेक्टर्स और एक लो-रैंक डेल्टा फॉर्मूलेशन से मॉडल वेट्स जेनरेट करके बैंडविड्थ में भारी कमी (8,718x तक) प्राप्त करता है, जिससे प्रति क्लाइंट प्रति राउंड केवल ~5 KB संचार के साथ उच्च-सटीक फाइन-ट्यूनिंग सक्षम होती है।
यह शोध पत्र एक डीप वायरलेस फिजिकल न्यूरल नेटवर्क प्रस्तावित करता है जो मल्टी-हॉप MIMO रिले का उपयोग करता है, जहाँ पावर एम्पलीफायर नॉन-लिनियरिटी (गैर-रैखिकता) एक्टिवेशन फंक्शन के रूप में कार्य करती है, जो इमेज क्लासिफिकेशन जैसे कार्यों के लिए एंड-टू-एंड ट्रेन करने योग्य ओवर-द-एयर इन्फरेंस को सक्षम बनाती है और हार्डवेयर नॉन-लिनियरिटी से प्रदर्शित प्रदर्शन लाभ प्रदान करती है।
यह शोध पत्र "डिकोड-टाइम ग्रामर्स" (decode-time grammars) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो विविध प्रोग्रामिंग सतहों (programming surfaces) पर बड़े भाषा मॉडलों द्वारा अर्थपूर्ण रूप से सही और अपरिभाषित संदर्भों से मुक्त कोड उत्पन्न करने को सुनिश्चित करने के लिए जनरेशन के दौरान रनटाइम वातावरण से व्याकरण के अंशों को गतिशील रूप से इंस्टेंटिएट करती है।
यह शोधपत्र SIFT को प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-सुधार प्रणाली (self-improving system) है जो कम-आत्मविश्वास वाले मामलों के लिए एक लागत-प्रभावी CPU पाइपलाइन से लेकर एक LLM जज तक विस्तृत (escalated) प्रक्रिया का उपयोग करती है, जो एक फ्रोजन-गेट प्रमोशन तंत्र (frozen-gate promotion mechanism) के माध्यम से निरंतर और सुरक्षित मॉडल परिशोधन को सक्षम बनाती है जो अग्रिम लेबलिंग परियोजनाओं की आवश्यकता को समाप्त करती है और सीमांत लेबलिंग लागतों को शून्य की ओर ले जाती है।