22037 पेपर
यह शोधपत्र OperatorSHAP प्रस्तुत करता है, जो एक ग्रिड-अज्ञेय (grid-agnostic) विधि है जो फलन स्थान (function space) में एक सैद्धांतिक ढांचा स्थापित करके और विभिन्न रिज़ॉल्यूशन एवं ग्रिड आकारों में सुसंगत, हस्तांतरणीय स्पष्टीकरण प्रदर्शित करके न्यूरल ऑपरेटर्स के लिए तेज़ और सटीक शापली मान (Shapley value) अनुमान सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र CME-AQA का प्रस्ताव करता है, जो एक क्रॉस-व्यू मल्टीमॉडल फ्रेमवर्क है जो पारंपरिक चीनी चिकित्सा पुनर्वास प्रशिक्षण में अवरोध (occlusion) की चुनौतियों को दूर करने के लिए प्रथम-व्यक्ति और तृतीय-व्यक्ति वीडियो को एकीकृत करता है, जो मौजूदा सिंगल-व्यू विधियों की तुलना में एक्यूपंक्चर और तुइना तकनीकों के लिए एक्शन क्वालिटी असेसमेंट में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र इस धारणा को चुनौती देता है कि निरंतर शिक्षण (continual learning) में प्रत्येक नए कार्य के लिए एक समर्पित LoRA एडेप्टर की आवश्यकता होती है, और कार्यों के बीच महत्वपूर्ण लो-रैंक रिडंडेंसी (low-rank redundancy) को प्रदर्शित करते हुए LiteLoRA का प्रस्ताव करता है, जो एक गेटिंग मैकेनिज्म है जो प्रदर्शन को बनाए रखते हुए या सुधारते हुए मॉडल के आकार को 20-70% तक कम करने के लिए मौजूदा एडेप्टर का गतिशील रूप से पुन: उपयोग करता है।
यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि गैर-अफ़ाइन (non-affine) ग्रेडिएंट एकत्रीकरण नियम अनिवार्य रूप से उस एकतोन्यता (monotonicity) का उल्लंघन करते हैं जो उत्तल शिक्षण (convex learning) में अंतिम-इटरेशन अभिसरण (last-iterate convergence) और स्थिरता के लिए आवश्यक है, यह प्रदर्शित करते हुए कि केवल धनात्मक अफ़ाइन (positively affine) एकत्रीकरण ही इन महत्वपूर्ण गुणों को संरक्षित कर सकता है।
यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और वर्ल्ड मॉडल्स के बीच के द्विआधारी अंतर को चुनौती देता है, यह तर्क देते हुए कि LLMs, वर्ल्ड मॉडल्स का एक डिजेनरेट विशेष मामला (degenerate special case) हैं, और टोकन प्रेडिक्शन से लेकर लेटेंट-स्पेस सिमुलेशन तक की आर्किटेक्चर की एक निरंतर स्पेक्ट्रम का प्रस्ताव देते हुए, एक्शन-लेबल वाले वातावरणों में स्केल करने और निरंतर-स्टेट प्रेडिक्शन के लिए ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण अनुसंधान चुनौतियों पर प्रकाश डालते हैं।
यह शोध पत्र ADC-GNN का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो फीचर-स्पेस डिफ्यूजन-गाइडेड ऑग्मेंटेशन, कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग और मल्टी-हॉप स्पेक्ट्रल अटेंशन को एकीकृत करके फ्यू-शॉट ग्राफ फ्रॉड डिटेक्शन में स्पार्स सुपरविजन और रिप्रेजेंटेशन डाइल्यूशन की समस्याओं का समाधान करता है, ताकि सार्वजनिक बेंचमार्क और एक वास्तविक टेलीकॉम डेटासेट दोनों पर मौजूदा बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।
यह शोध पत्र MixTTA का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का प्लग-इन मॉड्यूल है जो नॉर्मलाइजेशन लेयर्स (normalization layers) में लो-रैंक क्रॉस-चैनल ट्रांसफॉर्मेशन (low-rank cross-channel transformations) को पेश करके टेस्ट-टाइम अडैप्टेशन (Test-Time Adaptation) को बढ़ाता है, जिससे वितरण बदलावों (distribution shifts) को सुधारने में पारंपरिक प्रति-चैनल एफ़ाइन अपडेट्स (per-channel affine updates) की ज्यामितीय सीमाओं को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र उच्च-आयामी वियरेबल टेलीमेट्री को एक एकल स्केलर एथलीट प्रदर्शन स्कोर में बदलने के लिए पांच अनसुपरवाइज्ड डाइमेंशनैलिटी रिडक्शन मॉडल्स का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया कि डीप ऑटोएनकोडर्स पुनर्निर्माण सटीकता और लेटेंट स्कोर व्याख्यात्मकता के बीच सबसे अच्छा संतुलन प्राप्त करते हैं, जिसमें रनिंग पेस, एरोबिक डिकपलिंग और औसत हृदय दर को प्रमुख शारीरिक चालकों के रूप में पहचाना गया है।
यह शोध पत्र एक भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सीमित-डेटा कैल्ड्रोन समस्या (कैल्ड्रोन प्रॉब्लम) में तीक्ष्ण चालकता विशेषताओं को प्रभावी ढंग से पुनर्प्राप्त करने के लिए मल्टीस्केल बाउंड्री एक्साइटेशन और फूरियर-फीचर एनकोडिंग का उपयोग करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि फीचर एनकोडिंग स्थानीयकृत समावेशन और इंटरफेस के पुनर्निर्माण को बढ़ाता है, कच्चे-निर्देशांक (रॉ-कोऑर्डिनेट) नेटवर्क सुचारू क्षेत्रों के लिए प्रतिस्पर्धी बने रहते हैं।
CPAgents एक पुनरावृत्ति (iterative), मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो स्वचालित रूप से व्याख्या योग्य संकलित कार्डियक इमेजिंग फेनोटाइप्स का निर्माण और सत्यापन करता है, जो जनसंख्या-स्तर के कोहॉर्ट में नैदानिक रोगों के साथ मजबूत संबंधों की पहचान करने में पारंपरिक तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।