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यह शोध पत्र ग्रेजुअल कैपेसिटी ग्रोथ (GCG) का प्रस्ताव करता है, जो एक रचनात्मक स्पार्स-टू-डेंस प्रशिक्षण ढांचा है जो एक संभाव्य पथ-आधारित विकास नियम का उपयोग करके नेटवर्क क्षमता को प्रगतिशील रूप से आवंटित करता है ताकि सघन प्रदर्शन के निकटतम स्पार्स नेटवर्क को कुशलतापूर्वक पहचाना जा सके, जिससे सघन प्रीट्रेनिंग या व्यापक पुन: प्रशिक्षण की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
यह शोध पत्र वेक्टर डिफ्यूजन वेवलेट्स (VDWs) को प्रस्तुत करता है, जो वेक्टर डिफ्यूजन मैप्स से प्रेरित एक नवीन वेवलेट परिवार है, और विविध डेटा—सिंथेटिक पॉइंट क्लाउड्स से लेकर वास्तविक दुनिया के विंड फील्ड्स और न्यूरल एक्टिविटी तक—के विश्लेषण के लिए ज्यामितीय ग्राफ न्यूरल नेटवर्क्स (VDW-GNNs) में शामिल किए जाने पर उनकी प्रभावशीलता और वांछित सैद्धांतिक गुणों—जैसे कि फ्रेम स्थिरता और रोटेशनल/ट्रांसलेशनल सिमिट्रीज़—को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र SEG-MIL-CBM का प्रस्ताव करता है, जो एक स्थानिक रूप से आधारित (spatially grounded) कॉन्सेप्ट बॉटलनेक मॉडल है जो छवियों को कॉन्सेप्ट-निर्देशित क्षेत्रों में विभाजित करता है और वर्गीकरण सटीकता में सुधार करने तथा अलग से पोस्ट-हॉक एट्रिब्यूशन मॉड्यूल की आवश्यकता के बिना आंतरिक, मानव-व्याख्या योग्य स्पष्टीकरण प्रदान करने के लिए अटेंशन के माध्यम से सेगमेंट-स्तरीय साक्ष्य को एकत्रित करता है।
यह शोध पत्र SE(3)-इक्विवेरिएंट फ्लो मैचिंग मॉडल्स के लिए एक ट्रेनिंग-फ्री प्रेडिक्टिव फीचर कैशिंग रणनीति पेश करता है जो सॉल्वर स्टेप्स के माध्यम से इंटरमीडिएट हिडन स्टेट्स का अनुमान लगाकर उच्च सैंपल गुणवत्ता बनाए रखते हुए आणविक ज्यामिति (मॉलिक्यूलर ज्योमेट्री) के निर्माण को 7 गुना तक तेज़ करता है।
यह शोध पत्र MultiCNKG प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान (Cognitive Neuroscience), जीन और रोग ऑन्टोलॉजी को एक सुसंगत, बहु-स्तरीय ज्ञान ग्राफ में एकीकृत करने के लिए बड़े भाषा मॉडलों का लाभ उठाता है, जो व्यक्तिगत चिकित्सा और संज्ञानात्मक विकार निदान में उन्नत अनुप्रयोगों के लिए उच्च सटीकता और मजबूती प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र T2J को प्रस्तुत करता है, जो पायटॉर्च-टू-जैक्स (PyTorch-to-JAX) अनुवाद बग्स और डेवलपर सुधारों का एक बेंचमार्क है, जिसका उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है कि इस डेटासेट के साथ इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग (in-context learning) कमजोर LLMs की कोड अनुवाद गुणवत्ता को 20% तक सुधार सकती है।
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।