19863 पेपर
यह शोध पत्र एक ऐसी प्रशिक्षण पद्धति प्रस्तावित करता है जो उपसमूह-आधारित एट्रिब्यूशन बाधाओं (subset-based attribution constraints) के माध्यम से ऑफ-प्रायर साक्ष्य पर निर्भरता को दंडित करके मॉडलों को मानवीय पूर्वाग्रहों (human priors) के साथ संरेखित करती है, जिससे इमेज क्लासिफिकेशन और GUI एजेंट कार्यों में कार्य सटीकता और निर्णय तर्कसंगतता दोनों में सुधार होता है।
यह शोध पत्र MobCache प्रस्तुत करता है, जो एक गतिशीलता-जागरूक (mobility-aware) कैशिंग फ्रेमवर्क है जो लेटेंट-स्पेस एम्बेडिंग्स के माध्यम से रीजनिंग स्टेप्स को पुनर्गठित करके और उन्हें एक हल्के, कानून-बद्ध (law-constrained) मॉडल के साथ डिकोड करके LLM-आधारित मानव गतिशीलता सिमुलेशन की स्केलेबिलिटी को बढ़ाता है, जिससे उच्च निष्ठा (fidelity) बनाए रखते हुए दक्षता में उल्लेखनीय सुधार होता है।
यह शोध पत्र Replicate-and-Quantize (R&Q) का प्रस्ताव करता है, जो एक ट्रेनिंग-मुक्त, इन्फरेंस-टाइम फ्रेमवर्क है जो बार-बार चुने जाने वाले विशेषज्ञों (experts) को रेप्लिकेट करके और अन्य को क्वांटाइज़ करके स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल्स में लोड को गतिशील रूप से पुनर्संतुलित करता है, जिससे एक निश्चित मेमोरी बजट के भीतर मॉडल की सटीकता बनाए रखते हुए रूटिंग स्क्यू (routing skew) को काफी कम किया जा सकता है।
यह शोध पत्र "सिग्निफिकेंस-फर्स्ट स्प्लिटिंग" (Significance-First Splitting) प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड ट्री-आधारित एल्गोरिदम है जो उपचार विषमता (treatment heterogeneity) का पता लगाने में उच्च संवेदनशीलता और विषमलैंगिक उपचार प्रभाव अनुमान (heterogeneous treatment effect estimation) के लिए वैध आत्मविश्वास अंतराल कवरेज (confidence interval coverage) को एक साथ प्राप्त करने के लिए सिग्निफिकेंस-आधारित स्प्लिटिंग मानदंडों को ईमानदार नमूना-विभाजन (honest sample-splitting) और क्रॉस-वैलिडेशन के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र सेमिडायरेक्ट फूरियर डेल्टा अटेंशन (SFDA) प्रस्तुत करता है, जो एक चरण-नियंत्रित (phase-controlled) लीनियर अटेंशन तंत्र है जो वास्तविक विकर्ण क्षय (real diagonal decay) को ब्लॉक-रोटेशनल फूरियर नियंत्रण से प्रतिस्थापित करके किमी डेल्टा अटेंशन का सामान्यीकरण करता है और उन्नत दीर्घ-संदर्भ स्मृति (long-context memory) के लिए सटीक अफ़ाइन चंक ट्रांसफर, औपचारिक स्थिरता और सीमित रैंक वृद्धि प्राप्त करने हेतु एक रचनात्मक चंक-WY गुणनखंड (chunk-WY factorization) का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र TAKE का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रक्षेपवक्र-जागरूक (trajectory-aware) ज्ञान अनुमान ढांचा है जो टेक्स्ट कॉर्पोरा को उनके मूल आकार के 0.1% तक कम करने के लिए इन्फ्लुएंस फंक्शन्स और ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट का उपयोग करता है, जबकि डाउनस्ट्रीम टास्क प्रदर्शन को सुरक्षित रखता है।
यह शोध पत्र "DoYouRemember" प्रस्तुत करता है, जो एक स्मृति-केंद्रित मल्टीमॉडल AI आर्किटेक्चर है जो मानक वन-शॉट प्रोसेसिंग को एक साझा मैट्रिक्स और स्थानीय EMA अपडेट का उपयोग करने वाली एक पुनर्रचनात्मक स्मृति प्रणाली से बदल देता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि LLM हिडन स्टेट्स विजुअल जानकारी को त्याग देते हैं और मतिभ्रम (hallucination) को दोष के बजाय लॉसवी मेमोरी डीकंप्रेशन के एक अंतर्निहित गुण के रूप में पुनर्परिभाषित करते हैं।
यह शोध पत्र हर्मिट-PCA (Hermite-PCA) प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः डेटा-संचालित और गणनात्मक रूप से कुशल एल्गोरिदम है जो गॉसियन सोबोलेव ऑपरेटरों (Gaussian Sobolev operators) को सीखने के लिए निकट-इष्टतम, स्पेक्ट्रल नमूना जटिलता (spectral sample complexity) प्राप्त करता है, जो परिमित रूप से नियमित ऑपरेटरों (finitely regular operators) से जुड़ी नमूना जटिलता की अंतर्निहित अभिशाप (curse) पर विजय प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र PhiCalNet प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा आर्किटेक्चर है जो सिंगल-शॉट फ्रिंज प्रोजेक्शन प्रोफाइलोमेट्री में शेप-प्रायर शॉर्टकट को समाप्त करता है, क्योंकि यह एक फिक्स्ड डिफरेंशिएबल कैलिब्रेशन लेयर के माध्यम से डेप्थ में मैप की गई रैप्ड-फेज रिप्रजेंटेशन को आउटपुट देता है, जिससे डायरेक्ट डेप्थ रिग्रेशन बेसलाइन्स की तुलना में ऑब्जेक्ट मीन एब्सोल्यूट एरर में 3.3 गुना की कमी आती है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि LoRA और 4-bit क्वांटाइजेशन के साथ LLaMA 3 (8B) को फाइन-ट्यून करना RAG पाइपलाइनों के लिए एक कुशल, उच्च-सटीक क्रॉस-एनकोडर रीरैंकर बनाता है जो प्रासंगिकता और शुद्धता मेट्रिक्स में पारंपरिक बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और द्विघातीय (quadratic) इन्फरेंस लागतों को समाप्त करता है।