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यह शोध पत्र SALT को पेश करता है, जो ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (GRPO) के लिए एक प्लग-इन घटक है जो एक साझा उप-स्थान (shared subspace) के भीतर हस्ताक्षरित ग्रेडिएंट रद्दीकरण (signed gradient cancellation) का मुकाबला करने के लिए अपडेट गुणांकों को अनुकूल रूप से पुन: भारित (reweight) करके बढ़ते रोलआउट द्वारा होने वाली प्रदर्शन गिरावट को कम करता है।
GenAutoML एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो टाइम-सीरीज विश्लेषण के लिए कार्य-विशिष्ट, अल्ट्रा-लाइटवेट न्यूरल आर्किटेक्चर को गतिशील रूप से उत्पन्न और अनुकूलित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिसमें कोड रिफाइनमेंट के लिए एक सैंडबॉक्स्ड रिफ्लेक्शन लूप और संसाधन-बाधित एज एआई (Edge AI) परिनियोजन में मजबूती और दक्षता सुनिश्चित करने के लिए एक डायनेमिक रिवर्सिबल इंस्टेंस नॉर्मलाइजेशन रैपर शामिल है।
यह शोध पत्र एक क्रॉस-स्केल, स्थानिक-जागरूक जनरेटिव फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एलन ह्यूमन ब्रेन एटलस से क्षेत्रीय ट्रांसक्रिप्टोमिक प्रोफाइल को अल्जाइमर रोग में मैक्रोस्केल कॉर्टिकल डिजनरेशन पैटर्न से सफलतापूर्वक जोड़ता है, जिससे उच्च भविष्य कहनेवाला सटीकता प्राप्त होती है और स्थानिक रोग भेद्यता के अंतर्निहित संरचित जैविक कार्यक्रमों का अनावरण होता है।
यह शोधपत्र लैडरमैन (LadderMan) प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत प्रणाली है जो दो-चरणीय शिक्षण पाइपलाइन, सिम-टू-रियल ट्रांसफर के लिए विजन फाउंडेशन मॉडल्स और एक ड्यूल-एजेंट मैनिपुलेशन पॉलिसी का लाभ उठाकर ह्युमनॉइड रोबोट्स को वास्तविक दुनिया के वातावरण में विविध सीढ़ियों पर मजबूती से चढ़ने और मैनिपुलेशन करने में सक्षम बनाती है।
TS-ICL एक नवीन टाइम-इंडेक्स्ड फाउंडेशन मॉडल है जो पूर्वानुमान (forecasting) और इम्प्यूटेशन (imputation) को एकीकृत करने के लिए इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग का लाभ उठाता है, जो सिंथेटिक कॉज़ल डिपेंडेंसीज़ के साथ टाइमस्टैम्प-अलाइन्ड रिग्रेशन के रूप में कार्यों को व्यवस्थित करके अनियमित और आंशिक रूप से प्रेक्षित टाइम सीरीज़ पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र "अटेंशन फ्लोज़" (attention flows) को अनुसंधान संबंधी ध्यान के संदर्भगत रूप से संरचित निरूपणों के रूप में प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक संचित गणनाओं की तुलना में समय के विकास और संदर्भ को बेहतर ढंग से पकड़ते हैं, और बेंचमार्किंग के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण संरचनात्मक तुलना, आंशिक अवलोकन के प्रति सुदृढ़ता और समग्र अनुसंधान मूल्यांकन में सुधार करता है।
यह शोध पत्र "नॉलेज मैनिफोल्ड" (Knowledge Manifold) प्रस्तुत करता है, जो एक रीमानियन ज्यामितीय ढांचा है जो वैज्ञानिक साहित्य को कैरेक्टर n-ग्राम TF-IDF वेक्टर्स और SPH इंटरपोलेशन का उपयोग करके एक सिमेंटिक स्पेस में मैप करता है ताकि अनुसंधान क्लस्टर्स को विज़ुअलाइज़ किया जा सके, अवधारणाओं के बीच जियोडेसिक पथों की गणना की जा सके, और गाऊसी प्रोसेस रिग्रेशन के माध्यम से काल्पनिक अनुसंधान दिशाएँ उत्पन्न की जा सकें।
यह शोध पत्र लेबल-विशिष्ट भारित दूरियों (label-specific weighted distances) का उपयोग करके लेबल-सुसंगत पड़ोसियों की पहचान करने के माध्यम से कृत्रिम उदाहरण उत्पन्न करने वाली एक नवीन विधि, लेबल-विशिष्ट दूरी-आधारित मल्टी-लेबल ओवरसैंपलिंग (LSDMLO) का प्रस्ताव करता है, जिससे मल्टी-लेबल डेटा असंतुलन को संभालने में मौजूदा यूक्लिडियन दूरी-आधारित दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर किया जा सके और क्लासिफायर के प्रदर्शन में सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र EML-CD का प्रस्ताव करता है, जो एक कॉज़ल डिस्कवरी फ्रेमवर्क है जो DAG संरचनाओं को सीखने और व्याख्यात्मक, क्लोज्ड-फॉर्म कॉज़ल मैकेनिज्म को रिकवर करने के लिए EML सिम्बॉलिक ट्रीज़ को एकीकृत करता है, जो वास्तविक और सिंथेटिक डेटासेट पर मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में प्रतिस्पर्धी स्ट्रक्चरल सटीकता और श्रेष्ठ मैकेनिज्म रिकवरी प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक चार-चरणीय पद्धति का प्रस्ताव करता है जो एलएलएम (LLM) इन्फरेंस को आंतरिक रूप से मॉडल करने के लिए कॉज़ल ग्राफ्स और एमएमसीएम (MCMC)-प्रेरित काउंटरफैक्चुअल ऑग्मेंटेशन का उपयोग करता है, जिससे यह स्पष्ट हो सके कि मॉडल भविष्यवाणियां करने के लिए सूचनाओं को कैसे देखते और व्यवस्थित करते हैं, और इस प्रकार अवधारणा-स्तर की पारदर्शी व्याख्याएं उत्पन्न करता है।