22512 पेपर
यह शोध पत्र एलएलएम (LLM) अंतःक्रियाओं को आश्रित स्टोकेस्टिक प्रक्रियाओं के रूप में पुनर्गठित करके मजबूत अनिश्चितता गारंटी विकसित करने और व्यवहारिक परिवर्तनों की वास्तविक समय में निगरानी लागू करने के लिए, एलएलएम विश्वसनीयता को बढ़ाने हेतु अनुक्रमिक सांख्यिकीय अनुमान (sequential statistical inference) को लागू करने का समर्थन करता है।
यह शोध पत्र आंतरिक गुण-स्थान (trait-space) निरूपणों में निम्न-आयामी विचलन (low-dimensional drift) की निगरानी करके सुपरवाइज्ड फाइनट्यूनिंग के दौरान उभरते हुए मिसअलाइनमेंट (misalignment) का पता लगाने के लिए एक व्यावहारिक विधि प्रस्तावित करता है, जो व्यवहार संबंधी मूल्यांकन या अनसुपरवाइज्ड बेसलाइन्स की तुलना में न्यूनतम ओवरहेड के साथ उच्च पहचान सटीकता प्राप्त करता है।
यह स्थिति पत्र (position paper) तर्क देता है कि एआई प्रणालियों के पर्यावरणीय प्रभाव और संसाधन आवश्यकताओं का मूल्यांकन करने के लिए एक व्यापक जीवन चक्र मूल्यांकन दृष्टिकोण की आवश्यकता है जो केवल पृथक प्रशिक्षण या अनुमान घटनाओं पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, संपूर्ण मॉडल विकास और परिनियोजन पाइपलाइन में लागतों को समाहित करता हो।
यह अध्ययन डेटा की कमी के तहत सिंथेटिक इमेज जनरेशन में फिडेलिटी (fidelity), प्राइवेसी और यूटिलिटी के बीच के ट्रेड-ऑफ्स का आकलन करने के लिए एक बहुआयामी मूल्यांकन ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रकट करता है कि जब डिफरेंशियल प्राइवेसी तंत्र लागू किए जाते हैं, तो GANs और DDPMs, VAEs की तुलना में बेहतर मजबूती बनाए रखते हैं।
यह शोध पत्र KITE को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्राइ-मोडल (tri-modal) ट्रांसफार्मर फ्रेमवर्क है जो उन्नत मल्टीमॉडल फेक न्यूज़ का पता लगाने में मौजूदा तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए क्रॉस-मोडल अटेंशन के माध्यम से टेक्स्ट, इमेज और नॉलेज ग्राफ फैक्ट्स को एकीकृत करता है और साथ ही व्याख्या योग्य कॉन्फिडेंस स्कोर भी प्रदान करता है।
यह शोध पत्र SC3 को प्रस्तुत करता है, जो एक पुन: कैलिब्रेटेड एलियटोरिक सीमा (aleatoric limit) और उन्नत मूल्यांकन मेट्रिक्स के साथ एक कठोरता से क्यूरेट किया गया मल्टी-सॉल्वेंट घुलनशीलता बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान अत्याधुनिक मॉडल पहले की तुलना में काफी कम विश्वसनीय बने हुए हैं और भविष्य के सुधारों के लिए कैलिब्रेटेड अनिश्चितता की महत्वपूर्ण भूमिका को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र QDS-SNN का प्रस्ताव करता है, जो एक ऊर्जा-कुशल क्वांटम डीपली-सुपरवाइज्ड स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क है जो ट्रैफ़िक साइन रिकग्निशन कार्यों में अत्याधुनिक सटीकता और महत्वपूर्ण ऊर्जा बचत प्राप्त करने के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग को एडेप्टिव न्यूरॉन्स और एक क्वांटम-असिस्टेड क्लासिफायर के साथ एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक एंड-टू-एंड पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो ग्लियोमा सर्जरी में ब्रेन शिफ्ट की भरपाई के लिए अल्ट्रासाउंड से सिंथेटिक इंट्राऑपरेटिव एमआरआई वॉल्यूम उत्पन्न करता है, जिससे सर्जनों को रिसेक्शन कैविटी और अवशिष्ट ट्यूमर का एक अपडेटेड, एमआरआई जैसा दृश्य प्रदान किया जा सके जिसे मानक नेविगेशन वर्कफ़्लो में एकीकृत किया जा सके।
यह शोध पत्र एक हार्डवेयर-जागरूक, डेटा-संचालित फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो विलंबता (latency) की बाधाओं के तहत शुरुआती फॉल्ट-टोलरेंट सिस्टम के लिए एल्गोरिदम की सफलता दर में महत्वपूर्ण सुधार करने हेतु क्वांटम संकलन और हल्के त्रुटि पहचान को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है।
यह अध्ययन एक पदानुक्रमित फीचर इंजीनियरिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एम्बुलेटरी नेक-सरफेस एक्सेलेरेशन डेटा का उपयोग करके स्वस्थ नियंत्रणों से फोनोट्राउमैटिक और नॉन-फोनोट्राउमैटिक वोकल हाइपरफंक्शन को प्रभावी ढंग से अलग करने के लिए कपलिंग फीचर्स का लाभ उठाता है, जिससे नॉन-लीनियर फीचर इंटरैक्शन के माध्यम से विशेष रूप से नॉन-फोनोट्राउमैटिक सबटाइप के लिए मजबूत वर्गीकरण प्रदर्शन प्राप्त होता है।