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यह शोध पत्र YTClickbait21K को प्रस्तुत करता है, जो 21,000 से अधिक यूट्यूब वीडियो वाला एक बड़े पैमाने का, मानव-एनोटेटेड मल्टीमॉडल डेटासेट है जिसमें कठोर लेबलिंग और विविध मेटाडेटा शामिल है, जिसे स्वचालित क्लिकबेट डिटेक्शन और कंटेंट मॉडरेशन अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र NeurMLLM का परिचय देता है, जो एक कुशल मल्टीमॉडल जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो ब्रिज2एआई-वॉयस (Bridge2AI-Voice) डेटासेट पर अल्जाइमर और पार्किंसंस रोगों के लिए अत्याधुनिक स्टेजिंग सटीकता प्राप्त करने के लिए एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल के भीतर ध्वनिक विशेषताओं और टेक्स्ट को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र उनके स्कोर फलनों (score functions) के माध्यम से बेयज़ियन व्युत्क्रम समस्याओं (Bayesian inverse problems) के लिए विविध डेटा-संचालित पूर्ववृत्तों (data-driven priors) को एकीकृत करता है, और इमेज रेस्टोरेशन कार्यों पर तुलनात्मक प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह सामान्य ढांचा कुशल और बहुमुखी पोस्टीरियर सैंपलिंग को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र GRAPE का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा प्रशिक्षण ढांचा है जो शुरुआत से ही एक निश्चित आर्किटेक्चर को अनुकूलित करने के बजाय, पैरामीटर-स्पेस विकास को प्रगतिशील रूप से उजागर करके और निर्देशित करके प्रतिकूल मजबूती (adversarial robustness) और मॉडल सघनता (model compactness) में सुधार करता है।
यह शोध पत्र HPGe गामा स्पेक्ट्रोमेट्री में न्यूक्लाइड पहचान को स्वचालित करने के लिए एक सुपर्वाइज्ड मशीन लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो पारंपरिक सॉफ्टवेयर (0.84) की तुलना में 0.97 का बेहतर F1 स्कोर प्राप्त करता है और यह पुष्टि करने के लिए SHAP मानों का उपयोग करता है कि मॉडल अपने भविष्यवाणियों के लिए भौतिक रूप से प्रासंगिक फोटोपीक्स पर निर्भर करता है।
VANDERER एक मैप-मुक्त अन्वेषण ढांचा (map-free exploration framework) है जो एक विजुअल क्यूरियोसिटी मॉड्यूल (Visual Curiosity Module) का उपयोग करके सेंसर-सीमित मोबाइल एजेंटों के लिए प्री-ट्रेंड डिफ्यूजन पॉलिसियों को बढ़ाता है, जो क्रिया परिणामों की भविष्यवाणी करता है और अनछुए क्षेत्र के कवरेज को अधिकतम करने के लिए नेविगेशन को निर्देशित करता है।
यह शोध पत्र रिलेशनल स्ट्रक्चरल कॉज़ल मॉडल्स और रिलेशनल न्यूरल कॉज़ल मॉडल्स को पेश करता है ताकि एआई सिस्टम्स को ऐसे कॉज़ल रिप्रेजेंटेशन्स सीखने में सक्षम बनाया जा सके जो अनसीन कॉम्बिनेशन ऑफ ऑब्जेक्ट्स के लिए इंटरवेंशन्स और काउंटरफैक्चुअल्स के बारे में तर्क करने में सहायता प्रदान करें, यहाँ तक कि अनऑब्जर्व्ड कन्फाउंडिंग की उपस्थिति में भी।
यह शोध पत्र -FISP ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रतिबंधित अनुकूलन मॉडल है जो बीमा मूल्य निर्धारण में बीमांकिक (actuarial) और एकजुटता (solidarity) संबंधी निष्पक्षता के बीच के तनाव को हल करता है, जिससे द्वारा पैरामीटराइज्ड समाधानों का एक निरंतरता (continuum) उत्पन्न होता है, जो अंततः नियामकों और बीमाकर्ताओं को सॉल्वेंसी सुनिश्चित करते हुए जोखिम विभेदीकरण और क्रॉस-सब्सिडाइजेशन के बीच संतुलन बनाने की अनुमति देता है।
यह शोध पत्र ऑडिटेड कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन (ACP) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो एक सहायक ऑडिट मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक छोटे लेबल वाले टार्गेट डेटासेट का उपयोग करता है, जिससे अज्ञात वितरण बदलावों (distribution shifts) के तहत प्रीट्रेंड क्लासिफायर के अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) के लिए सशर्त कवरेज (conditional coverage) को बढ़ाया जाता है और कठोर सैद्धांतिक गारंटी प्रदान की जाती है।
यह शोध पत्र सेपरेबल न्यूरल आर्किटेक्चर (SNA) और इसके वेरिएशनल फ्रेमवर्क (VSNA) को प्रस्तुत करता है, जो एक टेंसर-डिकम्पोज्ड न्यूरल मॉडल है जो उच्च-आयामी PDEs में आयामीता के अभिशाप (curse of dimensionality) को दूर करने के लिए बनाया गया है ताकि पारंपरिक विधियों की तुलना में भारी गति वृद्धि के साथ वास्तविक समय में, मिलियन-क्वेरी भौतिक विश्व सिमुलेशन और इन्वर्स समस्याओं को सक्षम बनाया जा सके।