22037 पेपर
यह शोध पत्र LCS-Bench प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन अर्ध-स्वचालित एजेंटिक पाइपलाइन के माध्यम से 327 पाठ्यपुस्तक मदों से प्राप्त 3,000 से अधिक लीन (Lean) घोषणाओं वाला एक व्यापक सिद्धांत-स्तर का बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान अत्याधुनिक मॉडल सुसंगत, बड़े पैमाने पर ऑटो-फॉर्मलाइजेशन (auto-formalization) में संघर्ष करते हैं, और केवल 20.1% सफलता दर प्राप्त करते हैं।
प्रस्तावित ग्रेडिएंट फैन-इन एसिमेट्री (Gradient Fan-in Asymmetry) सिद्धांत से प्रेरित होकर, जो यह स्पष्ट करता है कि घटते ग्रेडिएंट प्रवाह के कारण गहरे ट्रांसफॉर्मर स्तर कम योगदान क्यों देते हैं, यह शोधपत्र कैस्केडफॉर्मर (CascadeFormer) और कैस्केडफ्लो प्रूनिंग (CascadeFlow Pruning) को पेश करता है जो मॉडल की चौड़ाई को गतिशील रूप से कम करने और अनावश्यक परतों को हटाने के लिए, जिससे प्रदर्शन से समझौता किए बिना लेटेंसी और थ्रूपुट में महत्वपूर्ण दक्षता प्राप्त की जा सके।
PMDformer एक नवीन दीर्घकालिक समय श्रृंखला पूर्वानुमान मॉडल है जो ट्रेंड और शेप सूचना को अलग करने के लिए पैच-मीन डिकपलिंग पेश करता है, जिसे ट्रेंड रेस्टोरेशन और प्रॉक्सिमल वेरिएबल अटेंशन तंत्र के साथ जोड़ा गया है, ताकि प्रभावी रूप से शेप समानता और क्रॉस-वेरिएबल निर्भरता को कैप्चर किया जा सके और मौजूदा अत्याधुनिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक व्याख्यात्मक एक्स्ट्रा ट्रीज़ (Extra Trees) मशीन लर्निंग मॉडल, जिसे 2,038 मिस्र के हेपेटाइटिस सी रोगियों के डेटासेट से 28 में से 16 विशेषताओं पर प्रशिक्षित किया गया है, सिरोसिस का पता लगाने में 96.92% सटीकता प्राप्त करके अन्य एन्सेम्बल एल्गोरिदम से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे इस रोगी आबादी के लिए शीघ्र निदान में एक महत्वपूर्ण अंतर को संबोधित किया जा सके।
यह शोध पत्र चार हल्के (लाइटवेट) वातावरणों का उपयोग करते हुए कई सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) एल्गोरिदम और हाइब्रिड एक्शन स्पेस में विभिन्न एक्शन फैक्टराइजेशन विधियों का मूल्यांकन करने वाला एक व्यापक क्रॉस-सेक्शनल अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो नए बेंचमार्क और बेहतर PPO वेरिएंट पेश करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि ब्रांचिंग ड्यूलिंग आर्किटेक्चर प्रदर्शन और कंप्यूट का सबसे अच्छा संतुलन प्रदान करते हैं जबकि ऑटो-रिग्रेसिव एक्शन उच्चतम समग्र परिणाम प्राप्त करते हैं।
यह शोधपत्र बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) के लिए एक मेमोरी-कुशल निरंतर शिक्षण (कंटीन्यूअस लर्निंग) पद्धति प्रस्तावित करता है जो प्रीट्रेंड स्पार्स ऑटोएनकोडर (स्पार्स ऑटोएनकोर्स) का उपयोग करके एक मोनोसेमेंटिक फीचर स्पेस में एक्टिवेशन्स को रेगुलराइज करके कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग (विनाशकारी विस्मृति) को कम करता है, जिससे EWC जैसे मोटे वेट-स्पेस दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर किया जा सके और बिना किसी टास्क-स्पेसिफिक आर्किटेक्चर या रिप्ले डेटा के बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।
PersistentKV एक नेटिव ब्लॉक-टेबल डिकोड अटेंशन इंजन और एक एडेप्टिव, पेज-अवेयर शेड्यूलिंग पॉलिसी पेश करता है जो बैच साइज और वर्कलोड विशेषताओं के आधार पर FlashInfer और विशिष्ट वर्कक्यू (workqueue) रणनीतियों के बीच गतिशील रूप से चयन करके कमोडिटी GPUs पर लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट LLM सर्विंग को अनुकूलित करता है, जिससे मौजूदा सिंगल-कर्नेल दृष्टिकोणों की तुलना में महत्वपूर्ण थ्रूपुट सुधार प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र DroidBreaker को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यावहारिक और कार्यात्मक समस्या-स्थान (problem-space) हमला ढांचा है जो सूक्ष्म, बिल्ड-सुरक्षित हेरफेर और एक कठोर अर्थ-संरक्षण परीक्षण का उपयोग करके मौजूदा विधियों की सीमाओं को दूर करता है ताकि मशीन-लर्निंग एंड्रॉइड मैलवेयर डिटेक्टरों के विरुद्ध उच्च बचाव दर प्राप्त की जा सके और साथ ही यह सुनिश्चित किया जा सके कि संशोधित एप्लिकेशन उपयोग योग्य बने रहें।
यह शोध पत्र HyperDFlash प्रस्तुत करता है, जो DeepSeek-V4 के MHC आर्किटेक्चर के लिए एक ब्लॉक-समानांतर स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग फ्रेमवर्क है, जो प्री-कोलैप्स रेसिडुअल स्टेट्स के साथ ड्राफ्टर को संरेखित करके, एक लाइटवेट गेटेड रेसिडुअल रिड्यूसर का उपयोग करके और लक्षित KL डिस्टिलेशन लागू करके नेटिव ड्राफ्ट सटीकता में गिरावट को दूर करता है, जिससे बेहतर स्पीडअप और स्वीकृति दर प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र बैच-इनवेरिएंट स्पेक्ट्रल नेटवर्क (BISN) को प्रस्तुत करता है, जो एक व्याख्यात्मक्य (explainable) डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो नियर-इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रोस्कोपी का उपयोग करके अनदेखे उत्पादन बैचों के माध्यम से खाद्य कीट प्रजातियों के सुदृढ़ और सटीक प्रमाणीकरण प्राप्त करने के लिए बैच-विशिष्ट स्पेक्ट्रल विविधताओं को प्रभावी ढंग से दबाता है।