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यह अध्ययन व्यवस्थित प्रमाण स्थापित करता है कि सिंगल-सेल आरएनए सीक्वेंसिंग डेटा पर प्रशिक्षित मास्कड-रिकंस्ट्रक्शन ट्रांसफॉर्मर, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के समान न्यूरल स्केलिंग लॉ का पालन करते हैं, लेकिन केवल तभी जब डेटा की कमी की सीमाओं को पार करने के लिए पर्याप्त डेटा उपलब्ध हो।
यह शोध पत्र एडेप्टिव जियोडेसिक कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन (adaptive geodesic conformal prediction) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो रिमानियन मैनिफोल्ड्स (Riemannian manifolds) पर रिग्रेशन के लिए परिमित-नमूना कवरेज गारंटी प्रदान करने के लिए जियोडेसिक दूरियों और स्थानीय भविष्यवाणी कठिनाई का लाभ उठाता है, जिससे यह सिंथेटिक और वास्तविक दुनिया के भू-चुंबकीय पूर्वानुमान कार्यों में यूक्लिडियन-आधारित बेसलाइन की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक आंशिक पहचान ढांचे (partial identification framework) का प्रस्ताव करता है जो 'मिसिंग नॉट एट रैंडम' (MNAR) डेटा के तहत जनसंख्या मात्राओं पर तीक्ष्ण सीमाएँ (sharp bounds) प्राप्त करने के लिए प्रीट्रेंड मॉडल्स से प्राप्त परिणाम भविष्यवाणियों को "कमजोर छाया चर" (weak shadow variables) के रूप में उपयोग करता है, जिससे शास्त्रीय विधियों की मजबूत धारणाओं या पूर्णता स्थितियों की आवश्यकता के बिना महत्वपूर्ण अंतराल न्यूनीकरण और वैध कवरेज प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र LoFlexMDM को प्रस्तुत करता है, जो एक इंसर्शन-आधारित (insertion-based) मास्कड डिफ्यूजन मॉडल है जो अणु डिजाइन (molecule design) जैसे संरचित अनुक्रम पीढ़ी कार्यों में नमूना गुणवत्ता में सुधार करने के लिए डेटा-निर्भर पीढ़ी क्रमों (data-dependent generation orders) को सीखता है और साथ ही सुलभ प्रशिक्षण बनाए रखता है।
यह शोध पत्र "2-स्टेप एजेंट" फ्रेमवर्क पेश करता है जो यह मॉडल करता है कि कैसे तर्कसंगत निर्णय लेने वाले एमएल (ML) भविष्यवाणियों से सूचना का अनुमान लगाते हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि आदर्श परिस्थितियों में भी, मिसअलाइन्ड (misaligned) पूर्व धारणाएं एमएल-आधारित निर्णय सहायता को डाउनस्ट्रीम परिणामों को खराब कर सकती हैं।
स्फेरिकल KV (Spherical KV) एक कुशल लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट इन्फरेंस विधि है जो एंगल-डोमेन अटेंशन (Angle-Domain Attention), जो सघन पुनर्निर्माण के बिना कॉम्पैक्ट स्फेरिकल की (spherical key) रिप्रजेंटेशन से सीधे अटेंशन लॉजिट्स की गणना करता है, और रेट-डिस्टॉर्शन रिटेंशन (Rate-Distortion Retention), जो एक निश्चित मेमोरी बजट के तहत टोकन रिटेंशन और प्रिसिजन को इष्टतम रूप से आवंटित करता है, को जोड़कर HBM बैंडविड्थ बाधाओं को संबोधित करता है।
यह शोध पत्र CAPruner प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सीन ग्राफ प्रनर (scene graph pruner) है जो 3D विजन-लैंग्वेज कार्यों के लिए कार्य-महत्वपूर्ण संबंधों को कुशलतापूर्वक चुनने के लिए फजी सिमेंटिक प्रासंगिकता (fuzzy semantic relevance) को स्थानिक निकटता (spatial proximity) के साथ जोड़ता है, जिससे बड़े भाषा मॉडलों की स्थानिक तर्क क्षमताओं को बढ़ाते हुए कम्प्यूटेशनल लागत को कम किया जा सके।
यह शोध पत्र अरबों उपयोगकर्ताओं के पैमाने पर शॉर्ट-फॉर्म वीडियो अनुशंसा (recommendation) के लिए एक उत्पादन-तैनात (production-deployed) ढांचे को प्रस्तुत करता है जो विरल (sparse) वीडियो आईडी को संक्षिप्त सिमेंटिक (Semantic) आईडी से बदलकर और अल्ट्रा-लॉन्ग उपयोगकर्ता व्यवहार अनुक्रमों को कुशलतापूर्वक मॉडल करने के लिए एक ग्लोबल-अवेयर कम्प्रेशन ट्रांसफार्मर पेश करके पारंपरिक अनुक्रम मॉडलिंग की सीमाओं को दूर करता है, जिसके परिणामस्वरूप कंप्यूटिंग लागत में महत्वपूर्ण कमी और उपयोगकर्ता जुड़ाव में पर्याप्त सुधार होता है।
यह शोध पत्र RL4F को प्रस्तुत करता है, जो वास्तविक DIII-D टोकामक डेटा पर आधारित परमाणु संलयन प्लाज्मा नियंत्रण के लिए एक मानकीकृत ऑफलाइन सुदृढीकरण शिक्षण (RL) बेंचमार्क है, जो चार पूर्ण-प्रोफ़ाइल ट्रैकिंग कार्यों में विभिन्न एल्गोरिदम का मूल्यांकन करता है और यह प्रदर्शित करता है कि ऑफलाइन मॉडल-आधारित विधियाँ इन जटिल, दीर्घ-क्षितिज समस्याओं में आम तौर पर बेहतर प्रदर्शन करती हैं।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक बहु-एजेंट रणनीतिक खेल के भीतर एक एकल एजेंट में रिफ्लेक्टिव प्रॉम्प्ट्स के रूप में प्रतीकात्मक तर्क ढांचों (symbolic reasoning frameworks) को इंजेक्ट करना, स्वाभाविक जोखिम-विमुख पूर्वाग्रहों (risk-aversion biases) को नियंत्रित करता है और विशिष्ट ढांचों की सामग्री का पालन करने के बजाय स्वयं रिफ्लेक्टिव प्रक्रिया के माध्यम से पारिस्थितिकी तंत्र-व्यापी विजेता वितरणों को नया आकार देता है।