22075 पेपर
यह शोध पत्र CQD-SHAP का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो अपूर्ण ज्ञान ग्राफ (incomplete knowledge graphs) पर व्याख्यात्मक जटिल क्वेरी उत्तरों के लिए सहयोगात्मक गेम थ्योरी से शापली मानों (Shapley values) का लाभ उठाता है, जिससे प्रत्येक क्वेरी भाग के योगदान को उत्तर रैंकिंग में परिमाणित किया जाता है, और इस प्रकार मौजूदा ब्लैक-बॉक्स और न्यूरोसिम्बोलिक मॉडलों की व्याख्यात्मकता सीमाओं को संबोधित किया जाता है।
यह शोध पत्र फेस ऑथेंटिकेशन सिस्टम में मॉडल इन्वर्जन हमलों के प्रति मौजूदा क्रिप्टोग्राफिक फजी एक्सट्रैक्टर्स की संवेदनशीलता को उजागर करता है, उनकी कमजोर सुरक्षा को प्रदर्शित करता है और एक नई, औपचारिक रूप से सिद्ध योजना प्रस्तावित करता है जो रनटाइम, सुरक्षा और सटीकता का एक व्यावहारिक संतुलन प्राप्त करती है।
यह शोध पत्र इस पारंपरिक दृष्टिकोण को चुनौती देता है कि न्यूरल टैनजेंट कर्नेल (NTK) जटिल ओवरपैरामीटराइज्ड नेटवर्क का वर्णन करने में विफल रहता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि "लेज़ी ट्रेनिंग" शासन के विपरीत, एग्रीगेट न्यूरॉन एक्टिवेशन विचलन बने रहते हैं और गहराई तथा प्रशिक्षण समय का उचित स्केलिंग अनंत रूप से चौड़े और गहरे नेटवर्क में भी गैर-तुच्छ, सामान्यीकरण योग्य आउटपुट प्रदान करता है।
यह शोध पत्र "टेल मी" (Tell Me) को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक LLM-संचालित मानसिक कल्याण प्रणाली है जो एक RAG-आधारित संवादात्मक सहायक, अनुसंधान और डेटा संवर्धन के लिए एक सिंथेटिक संवाद जनरेटर, और व्यक्तिगत स्व-देखभाल योजनाएं एवं निर्देशित ध्यान प्रदान करने के लिए एक एजेंटिक प्लानिंग क्रू को एकीकृत करती है, जिसका लक्ष्य जिम्मेदार, संदर्भ-जागरूक AI नवाचार के माध्यम से मानसिक स्वास्थ्य सहायता के अंतराल को पाटना है।
यह शोध पत्र नुल-टेक्स्ट टेस्ट-टाइम अलाइनमेंट (Null-TTA) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन प्रतिमान है कि क्लासिफायर-फ्री गाइडेंस में अनकंडीशनल एम्बेडिंग को अनुकूलित करने के लिए इन्फरेंस के दौरान टेक्स्ट-टू-इमेज डिफ्यूजन मॉडल को लक्षित रिवॉर्ड्स के साथ संरेखित करता है, जिससे मॉडल पैरामीटर्स को अपडेट किए बिना रिवॉर्ड हैकिंग को रोकने और क्रॉस-रिवॉर्ड जनरलाइजेशन बनाए रखते हुए अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जाता है।
यह शोध पत्र विविध इम्प्यूटेशन विधियों (imputation methods) में अनिश्चितता अनुमान (uncertainty estimation) की तुलना करते हुए एक व्यवस्थित अनुभवजन्य अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि उच्च पुनर्निर्माण सटीकता (reconstruction accuracy) विश्वसनीय अनिश्चितता अंशांकन (uncertainty calibration) की गारंटी नहीं देती है और अनिश्चितता-जागरूक इम्प्यूटर्स (uncertainty-aware imputers) के चयन के लिए व्यावहारिक दिशा-निर्देश प्रदान करता है।
यह अध्ययन EAGLE, IllustrisTNG, और Simba कॉस्मोलॉजिकल हाइड्रोडायनामिकल सिमुलेशन पर रैंडम फॉरेस्ट एल्गोरिदम और सोबोल सेंसिटिविटी विश्लेषण का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि कुल हेलो द्रव्यमान (total halo mass) और केंद्रीय गैलेक्सी गैस द्रव्यमान रेडियल गैस घनत्व प्रोफाइल के प्राथमिक चालक हैं, जो इन अंतर्दृष्टि को सेमी-एनालिटिक मॉडल में शामिल करने और फीडबैक तंत्र को सीमित करने के लिए एक रूपरेखा प्रदान करते हैं।
यह शोध पत्र GeoTransolver को प्रस्तुत करता है, जो NVIDIA PhysicsNeMo में एकीकृत एक मल्टी-स्केल ज्योमेट्री-अवेयर ट्रांसफॉर्मर है, जो Geometry-Aware Latent Embeddings (GALE) अटेंशन के साथ Transolver बैकबोन का विस्तार करके जटिल, अनियमित डोमेन पर भौतिकी सिमुलेशन की सटीकता, मजबूती और डेटा दक्षता को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र बॉल मैपर (Ball Mapper) के निर्माण को त्वरित करने के लिए बॉल ट्रीज़ (ball trees) और FAISS का उपयोग करते हुए सटीक और अनुमानित रेंज क्वेरी विधियों का प्रस्ताव करता है और उनका मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि अनुमानित विधियाँ बिना किसी गलत सकारात्मकता (false positives) को पेश किए रूढ़िवादी रूप से ग्राफ की जटिलता को कम करती हैं, उनका प्रभाव डेटासेट की ज्यामिति के आधार पर काफी भिन्न होता है।
यह शोध पत्र NewPINNs को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो भौतिक नियमों और सीमा स्थितियों को सॉल्वर-संगति (solver-consistency) के माध्यम से लागू करने के लिए पारंपरिक संख्यात्मक सॉल्वरों को भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (physics-informed neural networks) के प्रशिक्षण लूप में सीधे एकीकृत करता है, जिससे मानक अवशेष-आधारित (residual-based) दृष्टिकोणों में निहित सामान्य अनुकूलन चुनौतियों और लॉस-वेटिंग संवेदनशीलताओं पर विजय प्राप्त की जा सके।