19863 पेपर
यह व्यवस्थित समीक्षा (systematic review) प्रकट करती है कि डेटा लीकेज और अस्थिर प्रेडिक्टर्स शुरुआती क्रोनिक किडनी रोग का पता लगाने वाले मशीन लर्निंग मॉडल में रिपोर्ट किए गए प्रदर्शन को काफी बढ़ा देते हैं, जिसमें उच्च-लीकेज वाले अध्ययनों ने कठोर, लीकेज-मुक्त मूल्यांकनों की तुलना में लगभग 15% अधिक सटीकता दिखाई है।
यह शोध पत्र LiteTopK प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन फ्यूज्ड इंडेक्सर-टॉपके (Indexer-TopK) कर्नल है जो उच्च-आयामी स्थानों में दूरियों के संकेंद्रण का लाभ उठाकर उम्मीदवारों को गतिशील रूप से विभाजित करता है और मेमोरी ओवरहेड को कम करता है, जिससे सटीक टॉप-के (Top-k) शुद्धता बनाए रखते हुए बड़े भाषा मॉडलों में स्पार्स अटेंशन ऑपरेशन्स को त्वरित किया जाता है।
यह शोध पत्र एक Hierarchy-Aware RoBERTa फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो CWE भेद्यता वर्गीकरण (vulnerability classification) में क्लास इम्बैलेंस को प्रभावी ढंग से कम करने के लिए लर्नबल पैरेंट-क्लास एम्बेडिंग्स का लाभ उठाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि पदानुक्रमित संरचना (hierarchical structure) को शामिल करना पारंपरिक ओवरसैंपलिंग तकनीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है जो अक्सर मॉडल के प्रदर्शन को खराब कर देती हैं।
यह शोध पत्र एक HPC-सक्षम डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मोनोक्यूलर वीडियो से पांच तटीय तरंग मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए V-JEPA, स्लोफास्ट एनकोडर्स और ऑप्टिकल फ्लो का लाभ उठाता है, जो केवल छह दृश्यों के सीमित डेटासेट पर प्रशिक्षण के बावजूद सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सहसंबंधों के साथ प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट व्यवहार्यता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र 1,31,000 से अधिक केली ग्राफ (Cayley graphs) के एक व्यापक डेटासेट को प्रस्तुत करता है ताकि यह जांचा जा सके कि परिमित समूह गुण (finite group properties) ग्राफ ज्यामिति में कैसे समाहित होते हैं, जिससे नए गणनात्मक अनुक्रम (enumerative sequences), संरचनात्मक नियमितता पर अनुभवजन्य अनुमान प्राप्त होते हैं, और यह प्रदर्शित होता है कि ग्राफ न्यूरल नेटवर्क ग्राफ डेटा से सीधे बीजगणितीय समूह विशेषताओं को प्रभावी ढंग से सीख सकते हैं।
यह शोध पत्र एक पोस्ट-हॉक आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन डिटेक्शन पद्धति प्रस्तावित करता है जो मध्यवर्ती नेटवर्क परतों से व्याख्यात्मक विशेषताओं (interpretable features) को निकालने के लिए स्पार्स ऑटोएनकोडर्स का लाभ उठाता है, और टेस्ट सैंपल एक्टिवेशन्स तथा मीन इन-डिस्ट्रीब्यूशन फीचर एक्टिवेशन्स के बीच कोसाइन सिमिलरिटी को मापकर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।
TraceSynth एक बाधा-निर्देशित (constraint-guided) डिफ्यूजन फ्रेमवर्क है जो सिस्टम डायग्नोस्टिक्स के लिए सीमित वास्तविक डेटा को लागत प्रभावी ढंग से बढ़ाने हेतु उच्च-गुणवत्ता वाले सिंथेटिक कर्नेल निष्पादन ट्रेसेस (execution traces) उत्पन्न करता है, जो लाइटवेट मल्टी-चैनल मॉडलिंग के माध्यम से कंप्यूटिंग लागतों को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हुए नियतात्मक वर्कलोड (deterministic workloads) पर बेसलाइन के करीब प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र एक एजेंटिक एआई वैज्ञानिक समुदाय को प्रस्तुत करता है जिसमें परस्पर क्रिया करने वाले आभासी प्रयोगशालाओं का एक झुंड शामिल है जो एक उद्धरण-आधारित अर्थव्यवस्था के माध्यम से उच्च-सटीक, कम-पैरामीटर वाले न्यूरल ऑपरेटर आर्किटेक्चर को स्वायत्त रूप से खोजते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि वास्तुशिल्प विविधता बनाए रखने के लिए एलएलएम-संचालित एजेंसी आवश्यक है और विविध वैज्ञानिक समस्याओं में कोई भी एकल सार्वभौमिक न्यूरल ऑपरेटर आर्किटेक्चर मौजूद नहीं है।
यह शोध पत्र इस सिद्धांत के आधार पर संभावित कारणों वाले ग्राफ़ (कैंडिडेट कॉज़ल ग्राफ़) को गलत सिद्ध करने के लिए एक नवीन विधि प्रस्तावित करता है कि क्या वे इस बात की व्याख्या कर सकते हैं कि आउटलायर घटनाओं का प्रसार कैसे होता है, क्योंकि कमजोर आउटलायर्स शायद ही कभी मजबूत आउटलायर्स का कारण बनते हैं, जो कि एकल आउटलायर नमूने के साथ संचालित होने वाले फॉल्स पॉजिटिव नियंत्रण और शक्ति गारंटी वाले पहले सांख्यिकीय परीक्षण प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक कारण संबंधी ऑडिट फ्रेमवर्क (causal audit framework) प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि स्पार्स ऑटोएनकोडर (Sparse Autoencoder) फीचर्स के लिए मानक सहसंबंधी रिकवरी मेट्रिक्स (correlational recovery metrics) अपर्याप्त हैं, क्योंकि वे यह पहचानने में विफल रहते हैं कि "रिकवर" किए गए फीचर्स का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ज्यामितीय आर्टिफैक्ट्स (geometric artifacts) और प्रतिस्पर्धी विकृतियों (competitive pathologies) के कारण कारणहीन (causally inert) है, जिससे ज्यामितीय संरेखण सत्यापन (geometric alignment validation) से कारण सत्यापन (causal verification) की ओर बढ़ने की आवश्यकता उत्पन्न होती है।