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यह शोध पत्र SOCK को प्रस्तुत करता है, जो एक पूर्णतः अवकलनीय (differentiable) रैंडम कनवोल्यूशनल फीचर मैप है जो फीचर रिप्रेजेंटेशन को मैच करके जनरेटिव मॉडल्स को यथार्थवादी वित्तीय टाइम सीरीज़ उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, जिससे यह छोटे-नमूना परिदृश्यों (small-sample scenarios) में मौजूदा सिग्नेचर-आधारित और डिफ्यूजन बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र BBOmix को प्रस्तुत करता है, जो विविध जैविक डेटासेट और आर्किटेक्चर के माध्यम से 105,000 मूल्यांकनों वाला पहला ओपन-सोर्स टैबुलर बेंचमार्क है, जिसे अनसुपरवाइज्ड बायोलॉजिकल रिप्रेजेंटेशन लर्निंग के लिए हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन विधियों का कठोरता से आकलन करने और डाउनस्ट्रीम उपयोगिता के प्रॉक्सी के रूप में रिकंस्ट्रक्शन लॉस पर निर्भर रहने की सीमाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोधपत्र एक प्रशिक्षण-मुक्त विधि प्रस्तावित करता है जो रिकवरेबल (recoverable) और स्ट्रक्चरल (structural) विफलताओं के बीच अंतर करने के लिए विफल तर्क ट्रेसेस (reasoning traces) के वितरण संबंधी हस्ताक्षरों का विश्लेषण करती है, जिससे एक ऐसा रूटिंग नियम सक्षम होता है जो मॉडल वेट्स (model weights) तक पहुंच की आवश्यकता के बिना कठिन समस्याओं के लिए रेस्क्यू दरों में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र एक ओपन-सोर्स, दो-चरणीय कंप्यूटर विज़न पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो RT-DETR और विजन ट्रांसफॉर्मर को जोड़कर साइकिल चालकों की सुरक्षा के लिए प्रासंगिक छह सूक्ष्म-स्तरीय (fine-grained) वाहन बॉडी प्रकारों को सटीक रूप से वर्गीकृत करता है, जिसमें एक आत्मविश्वास-आधारित परित्याग (abstention) तंत्र शामिल है जो साइलेंट मिसक्लासिफिकेशन को रोकते हुए विभिन्न रिकॉर्डिंग साइटों पर उच्च सुदृढ़ता बनाए रखता है।
यह शोध पत्र DistIL को प्रस्तुत करता है, जो एक वितरण संबंधी (distributional) DAgger-आधारित दृष्टिकोण है जो निरंतर सुधार (monotonic policy improvement) प्राप्त करने के लिए एक फॉरवर्ड क्रॉस-एन्ट्रॉपी ऑब्जेक्टिव के माध्यम से समृद्ध फीडबैक का लाभ उठाता है और मानक RLVR एवं सेल्फ-डिस्टिलेशन विधियों की तुलना में रीजनिंग, कोडिंग और गणितीय कार्यों में बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोधपत्र अपूर्ण सूचना वाले शून्य-योग स्टोकेस्टिक खेलों (zero-sum stochastic games) के लिए विषम शिक्षण योजनाओं (heterogeneous learning schemes) का परिचय और विश्लेषण करता है, जो स्टोकेस्टिक सन्निकटन (stochastic approximation) और ओडीई (ODE) विश्लेषण के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि भिन्न शिक्षण पैटर्न और तर्कसंगतता स्तरों वाले एजेंट विशिष्ट गतिकी (dynamics) की ओर अभिसरित हो सकते हैं, जिसे हमलावरों और रक्षकों के बीच सुरक्षा खेलों को मॉडल करने के लिए लागू किया गया है।
यह शोध पत्र टाइम डिले (time delay) की भरपाई के लिए फर्स्ट ऑर्डर लैग प्लस टाइम डिले सिस्टम हेतु PID कंट्रोलर मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए एक जेनेटिक एल्गोरिदम का उपयोग करने का प्रस्ताव देता है, जो इटरेटिव मेथड (Iterative Method) और ज़िग्लर-निकोल्स नियम (Ziegler-Nichols rule) दृष्टिकोणों के विरुद्ध परिणामों की तुलना करके इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र एक नवीन टोपोलॉजी-जागरूक कर्नेल और सक्रिय शिक्षण एल्गोरिदम के साथ एक गॉसियन प्रोसेस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करके पावर सिस्टम के लिए मशीन लर्निंग में औपचारिक विश्वसनीयता गारंटी की कमी को संबोधित करता है, जो वोल्टेज जोखिम पर प्रमाणित संभाव्य सीमाओं के साथ सटीक और डेटा-कुशल पावर फ्लो भविष्यवाणियां प्रदान करता है।
यह शोधपत्र तर्क देता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के युग में एडवर्सरियल मशीन लर्निंग अनुसंधान में गिरावट आई है, क्योंकि अब यह क्षेत्र तेजी से अस्पष्ट, कठिन और मूल्यांकन करने में कठिन समस्याओं से जूझ रहा है, जिससे यह चिंता उत्पन्न होती है कि एक दशक का और कार्य भी कोई सार्थक प्रगति नहीं ला पाएगा।
ReciNet एक नवीन आर्किटेक्चर है जो ज्यामितीय GNNs को रेसिप्रोकल स्पेस-आधारित फूरियर निरूपणों के साथ एकीकृत करता है ताकि लघु- और दीर्घ-रेंज इंटरैक्शन को प्रभावी ढंग से मॉडल किया जा सके, जिससे कई बेंचमार्क में विभिन्न क्रिस्टलीय गुणों की भविष्यवाणी करने में अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त होती है।