22512 पेपर
यह शोध पत्र समान प्रदर्शन लेकिन भिन्न संदर्भ-जागरूक विशेषताओं वाले कई मॉडलों की पहचान करने के लिए एक विधि प्रस्तावित करता है, जो METABRIC डेटासेट पर यह प्रदर्शित करता है कि यह सटीकता से समझौता किए बिना विविध जीन अभिव्यक्ति पैटर्न को उजागर कर सकता है।
यह शोध पत्र प्रोग्रेसिव मैग्नीट्यूड-बेस्ड प्रूनिंग नामक एक सिंगल-ट्रेनिंग-साइकिल विधि का प्रस्ताव और सत्यापन करता है, जो प्रशिक्षण के दौरान स्पर्सिटी (sparsity) को धीरे-धीरे बढ़ाता है और लॉटरी टिकट हाइपोथीसिस, SNIP और GraSP जैसे इटरेटिव और इनिशियलाइजेशन-आधारित बेसलाइन्स की तुलना में उच्च स्पर्सिटी स्तरों पर बेहतर सटीकता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र स्टैंडर्ड इंटरप्रिटेबल मॉडल (SIM) को प्रस्तुत करता है, जो लैग्रेंजियन मैकेनिक्स पर आधारित एक सामान्य सिद्धांत है जो उपयोगकर्ता-निर्धारित प्रिमिसिस (premises) को गणितीय बाधाओं में अनुवादित करके व्याख्यात्मक विधियों को निगमनात्मक रूप से व्युत्पन्न करता है, जिससे खंडित अनुसंधान का एकीकरण होता है और अनुकूलित अपारदर्शी मॉडलों एवं स्वाभाविक रूप से व्याख्यात्मक आर्किटेक्चर दोनों के व्यवस्थित डिजाइन को सक्षम बनाया जाता है।
यह शोध पत्र बहु-टर्न संवादों (multi-turn dialogues) में सिमेंटिक प्रोग्रेस (semantic progress) को कुशलतापूर्वक मापने के लिए प्रश्न-सशर्त अनिश्चितता न्यूनीकरण (question-conditioned uncertainty reduction) और गॉसियन एम्बेडिंग स्पेस विश्लेषण पर आधारित एक सूचना-सैद्धांतिक मीट्रिक प्रस्तुत करता है, जो संसाधन-गहन LLM-आधारित मूल्यांकन पर निर्भर हुए बिना मानव निर्णयों के साथ प्रतिस्पर्धी संरेखण प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र न्यूरल नेटवर्क के स्पेक्ट्रल बायस (spectral bias) को दूर करने के लिए पॉइंट क्लाउड्स को उच्च-आयामी फूरियर स्पेस (high-dimensional Fourier space) में मैप करने का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह सरल दृष्टिकोण विविध बेंचमार्क और वास्तविक दुनिया के सेटअपों में उच्च-परिशुद्धता वाले रोबोटिक हेरफेर के लिए पॉइंट क्लाउड-आधारित इमिटेशन लर्निंग पॉलिसियों की सटीकता और मजबूती को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
यह शोधपत्र लेटेंट वर्ल्ड रिकवरी (LWR) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो एक साझा लेटेंट स्पेस में मोडैलिटी-विशिष्ट एम्बेडिंग्स को संरेखित करता है और बायोसाइंस अनुप्रयोगों के लिए लापता डेटा को इम्प्यूट किए बिना केवल उपलब्ध मोडैलिटीज़ को फ्यूज करके सुदृढ़ मल्टीमॉडलल प्रेडिक्शन सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र कोड और टाइम-सीरीज कार्यों में अग्रणी सबक्वाड्रेटिक आर्किटेक्चर (xLSTM, Mamba-2, और Gated DeltaNet) का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि xLSTM अपने गेटिंग स्कीम के कारण बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है जो अधिक लचीले और स्थिर मेमोरी सुधार और स्टेट ट्रैकिंग को सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र ATLAS को प्रस्तुत करता है, जो एक सक्रिय शिक्षण (active learning) ढांचा है जो संज्ञानात्मक विज्ञान में व्यवहार के व्याख्यात्मक यांत्रिक मॉडलों की खोज के लिए नमूना दक्षता (sample efficiency) में 5-10 गुना सुधार प्राप्त करने हेतु विविध विरल न्यूरल नेटवर्क परिकल्पनाओं (diverse sparse neural network hypotheses) को इष्टतम प्रयोग डिजाइन के साथ संयोजित करता है।
यह शोध पत्र कॉन्टेक्स्ट-ड्रिवन इंक्रीमेंटल कम्प्रेशन (C-DIC) को प्रस्तुत करता है, जो एक इंटरलीव्ड कॉन्टेक्स्टुअल थ्रेड्स की एक संक्षिप्त, परिवर्तनीय मेमोरी बनाए रखकर और सूचना हानि एवं स्केलिंग लागतों को कम करने के लिए ट्रंकेटेड बैकप्रोपैगेशन के साथ एक हल्के रिट्रीव-रिवाइज-राइट लूप का उपयोग करके लंबी संवाद पीढ़ी की दक्षता और मजबूती को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र फैक्टर्ड कंडीशनल फिल्टर्स (factored conditional filters) का प्रस्ताव करता है, जो एक नया स्टोकेस्टिक फ़िल्टरिंग दृष्टिकोण है जो उच्च-आयामी अवस्था स्थानों (high-dimensional state spaces) को निम्न-आयामी उप-स्थानों (low-dimensional subspaces) में विभाजित करता है ताकि अवस्थाओं को ट्रैक करने और मापदंडों का अनुमान लगाने का कार्य एक साथ किया जा सके, जो बड़े संपर्क नेटवर्क पर महामारी ट्रैकिंग जैसे अनुप्रयोगों में प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है।