22512 पेपर
यह शोध पत्र हैमिल्टोनियन कॉज़ल मॉडल्स (HCMs) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रक्षेपवक्र-स्तरीय ढांचा है जो हस्तक्षेप-नियंत्रित हैमिल्टोनियन तंत्रों के माध्यम से कारण प्रभावों को परिभाषित करके और गैर-स्थिर भौतिक प्रणालियों में अपरिवर्तनीयता एवं कारण प्रभाव को मापने के लिए एंट्रॉपी उत्पादन का उपयोग करके सांख्यिकीय कारण मॉडलिंग को गैर-संतुलन ऊष्मागतिकी के साथ सामंजस्य स्थापित करता है।
यह शोध पत्र स्टोकेस्टिक शॉर्टेस्ट पाथ समस्या के लिए एक बेयसियन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो बेलमैन के ऑप्टिमलिटी समीकरणों के माध्यम से इष्टतम एक्शन-वैल्यू फंक्शन के लिए पोस्टीरियर बिलीफ्स को सीधे निर्मित करता है, जो लाइक्लीहुड रिलैक्सेशन और अनआइडेंटिफिएबिलिटी से संबंधित चुनौतियों का समाधान करते हुए मौजूदा टेम्पोरल-डिफरेंस-आधारित विधियों की तुलना में अधिक डेटा-कुशल और अनिश्चितता-जागरूक विकल्प प्रदान करता है।
यह शोध पत्र एक एकीकृत, अनिश्चितता-जागरूक सह-डिज़ाइन ढांचे को प्रस्तुत करता है जो न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण, हार्डवेयर मैपिंग और फैब्रिकेशन को इंटरऑपरेबल ब्लॉक्स में एकीकृत करता है, जिसमें "कॉन्फिडेंस" (विश्वास) को एक स्पष्ट अनुकूलन योग्य संसाधन के रूप में पेश किया गया है ताकि मॉड्यूलर सुधारों को सक्षम किया जा सके और संपूर्ण डिज़ाइन पाइपलाइन में स्वचालित रूप से वैश्विक पारेटो-इष्टतम समाधानों को प्रसारित किया जा सके।
यह शोध पत्र मानक इनकम्प्लीट मल्टी-व्यू क्लस्टरिंग (IMVC) मूल्यांकन में एक गंभीर दोष की पहचान करता है जहाँ समान मिसिंग रेट्स (missing rates) अत्यधिक भिन्न डेटा संरचनाओं को छिपा सकते हैं, और CRAFT का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन आर्किटेक्चर है जो मिसिंग डेटा को संभालने के बोझ को लॉस फंक्शन से हटाकर मॉडल डिज़ाइन पर स्थानांतरित करके एक सुदृढ़, 'ट्रेन-वन्स' (train-once) लर्निंग प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र TabPFN टेक्स्ट अडैप्टर को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का, फ्रोजन-कंपोनेंट समाधान है जो पारंपरिक PCA-आधारित पाइपलाइनों की सूचना बाधा (इन्फॉर्मेशन बॉटलनैक) को समाप्त करने और मॉडल की प्रीट्रेनिंग शक्तियों से समझौता किए बिना उच्च-कार्डिनैलिटी वाले टेक्स्ट फीचर्स को कुशलतापूर्वक संभालने में सक्षम बनाने के लिए टेक्स्ट एम्बेडिंग्स को सीधे TabPFN के टोकन स्पेस में मैप करता है।
यह शोध पत्र गिग वर्कर ट्रांजेक्शन एक्सेप्टेंस के लिए एक प्रिसैक हिस्टेरेसिस मॉडल प्रस्तावित करता है जो लेटेंट यूटिलिटी सर्फेस और प्राइस-टू-थ्रेशोल्ड एनकोडिंग्स का लाभ उठाकर श्रमिक वरीयताओं की दिशात्मक विषमता का फायदा उठाता है, जिससे मजदूरी लागत में 21.3% की कमी और फिल रेट में 9.7% की वृद्धि होती है।
यह शोध पत्र EmaQ और इसके लॉन्ग-टेल्ड वेरिएंट EmaQ-LT को प्रस्तुत करता है, जो नवीन क्वांटाइजेशन फ्रेमवर्क हैं जो चुनौतीपूर्ण मल्टी-डोमेन शिफ्ट और गंभीर क्लास इम्बैलेंस के बीच सुदृढ़ लो-बिट इन्फरेंस प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए फीचर अलाइनमेंट और सेंसिटिविटी-अवेयर स्केलिंग का लाभ उठाते हैं।
यह शोध पत्र बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) में प्रशिक्षण डेटा एट्रिब्यूशन के लिए एक द्विदिशीय ग्रेडिएंट अनुकूलन ढांचे (बाइडायरेक्शनल ग्रेडिएंट ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क) को प्रस्तुत करता है जो जनित आउटपुट के आधार पर मूल मॉडल को विचलित करता है ताकि प्रशिक्षण नमूनों में लॉस परिवर्तनों को मापा जा सके, जिससे यह बेहतर मॉडल व्याख्यात्मकता और जवाबदेही के लिए प्रभावशाली डेटा की पहचान करने में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र LLM पोस्ट-ट्रेनिंग पाइपलाइनों के लिए एक अनुक्रमिक डेटा पॉइजनिंग (sequential data poisoning) खतरे के मॉडल को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि विभिन्न चरणों (जैसे SFT और DPO/PPO) को लक्षित करने वाले कई हमलावर ऐसे संयुक्त भेद्यताएँ (compound vulnerabilities) उत्पन्न कर सकते हैं जो अलग-थलग हमलों की तुलना में काफी अधिक प्रभावी हैं, जिससे मौजूदा सुरक्षा विश्लेषणों में एक महत्वपूर्ण "एकल-हमलावर भ्रम" (single-attacker illusion) उजागर होता है।
AdaKoop एक कुशल स्ट्रीमिंग एल्गोरिदम है जो गैर-स्थिर डेटा स्ट्रीम्स में गैर-रेखीय गतिकी (nonlinear dynamics) को अनुकूल रूप से मॉडल करने और पूर्वानुमान लगाने के लिए एक संभाव्य ढांचे के भीतर कूपमैन ऑपरेटर सिद्धांत (Koopman operator theory) का लाभ उठाता है, जिससे यह अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में बेहतर सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता प्राप्त करता है।