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यह शोध पत्र एक मार्कोव-पास्तुर (Marchenko-Pastur) वितरण-आधारित प्रूनिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो घटकों को हटाने के लिए नियत सैद्धांतिक प्रमाण प्रदान करके न्यूनतम फाइन-ट्यूनिंग के साथ डीप न्यूरल नेटवर्क में उच्च-सटीकता प्रतिधारण प्राप्त करता है, जो ImageNet-1k पर ViT, ResNet और ConvNeXt जैसे विभिन्न आर्किटेक्चरों में महत्वपूर्ण प्रदर्शन और दक्षता लाभ प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र मतिभ्रम (hallucinations) और अस्पष्टता को संबोधित करने के लिए चार प्रशिक्षण सुधारों को पेश करके एक्टिवेशन ओरेकल्स (AOs) को उन्नत करता है, साथ ही स्केलेबल, एंड-टू-एंड व्याख्यात्मकता को आगे बढ़ाने के लिए पहले व्यापक मूल्यांकन सूट, AObench को जारी करता है।
समुद्र (Samudra) 2 एक उन्नत ऑटोरेग्रेसिव न्यूरल ओशन एमुलेटर है जो वास्तुशिल्प और लॉस-फंक्शन नवाचारों के माध्यम से रिज़ॉल्यूशन और दीर्घकालिक स्थिरता की पिछली सीमाओं को पार करता है, जिससे एक एकल GPU पर रिज़ॉल्यूशन तक उच्च-सटीक, बहु-वर्षीय वैश्विक सिमुलेशन सक्षम होता है।
यह शोध पत्र एक नवीन फिजिक्स-इन्फॉर्मड न्यूरल नेटवर्क (PINN) आर्किटेक्चर प्रस्तावित करता है जो ऑसिलेटरी स्टेट-स्पेस डायनेमिक्स और PDE-अवेयर स्पेक्ट्रल बेसिस को एकीकृत करता है ताकि फॉरवर्ड, इनवर्स और हाई-डायमेंशनल समस्याओं में बेहतर सटीकता और कम मेमोरी उपयोग के साथ टाइम-डिपेंडेंट पार्शियल डिफरेंशियल इक्वेशंस को कुशलतापूर्वक हल किया जा सके।
यह शोध पत्र TadA-Bench प्रस्तुत करता है, जो TadA निर्देशित विकास (directed evolution) के 31 दौरों से प्राप्त दस लाख-वेरिएंट वाला एक बेंचमार्क है, जो ऐतिहासिक डेटा के आधार पर अनदेखे वेरिएंट्स को रैंक करके भविष्य के वेट-लैब प्रयोगों को प्राथमिकता देने की एआई मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान प्रणालियाँ मजबूत इंटरपोलेशन क्षमताओं के बावजूद भविष्य के दौरों की खोज करने में संघर्ष करती हैं।
इस अध्ययन ने 21,098 यूके बायोबैंक प्रतिभागियों पर बैकडोर-समायोजित कारण विश्लेषण (backdoor-adjusted causal analysis) का उपयोग करके यह प्रदर्शित किया कि DXA-व्युत्पन्न हिप स्केलेटल फेनोटाइप्स, विशेष रूप से कुल फीमर बोन कंटेंट और डेंसिटी, हिप फ्रैक्चर जोखिम पर भिन्न-भिन्न कारण प्रभाव प्रदर्शित करते हैं और जब इन्हें इन प्रभावों के आधार पर रैंक किया जाता है, तो ये मानक FRAX मॉडल की तुलना में जोखिम स्तरीकरण सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि 4-बिट क्वांटाइज़्ड ओपन-सोर्स एलएलएम (LLMs) के मिड-लेयर हिडन स्टेट्स में मतिभ्रम (hallucination) को एनकोड करने वाला एक रैखिक रूप से विभाज्य सत्यता संकेत (linearly separable truthfulness signal) मजबूती से मौजूद है, जो सरल लीनियर प्रोब्स का उपयोग करके लगभग पूर्ण AUROC स्कोर के साथ पता लगाने में सक्षम बनाता है, जबकि सैंपलिंग-आधारित विधियाँ समान मूल्यांकन प्रोटोकॉल के तहत काफी खराब प्रदर्शन करती हैं।
यह शोध पत्र MMM-PPI को प्रस्तुत करता है, जो एक पदानुक्रमित बहु-मोडल एनकोडर है जो सूक्ष्म, मध्यवर्ती और स्थूल पैमानों पर अनुक्रम, संरचना और कार्य विशेषताओं को एकीकृत करता है ताकि प्रोटीन-प्रोटीन इंटरेक्शन की भविष्यवाणी में, विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण और डेटा-दुर्लभ परिदृश्यों में, महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।
यह शोध पत्र स्थानीय CPTP मैप विचलन के विरुद्ध एक क्वांटम लर्निंग बेंचमार्क के रूप में कोहेरेंट स्वैप रिग्रेट (coherent swap regret) को प्रस्तुत करता है, विचलन कठोरता का एक तीन-स्तरीय परिदृश्य स्थापित करता है जो यह दर्शाता है कि गैर-यूनिटल (non-unital) चैनल रिग्रेट दर को संचालित करते हैं, और इस सीमा को प्राप्त करने वाले एक एल्गोरिदम को प्रस्तुत करता है ताकि चैनल-प्रूफ क्वांटम कोरिलेटेड इक्विलिब्रिया (quantum correlated equilibria) की विकेंद्रीकृत लर्निंग को सक्षम किया जा सके।
यह शोधपत्र मार्कोव-स्विचिंग वितरण परिवर्तनों (मार्कोव-स्विचिंग डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स) के तहत सामान्यीकरण सीमाओं (जनरलाइजेशन बाउंड्स) के लिए एक रूपरेखा प्रस्तावित करता है जो अतिरिक्त जोखिम को रिजीम मिसमैच और संवेदनशीलता घटकों में विभाजित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि फीचर ज्योमेट्री का पता लगाया जा सकता है, रिजीम परिवर्तनों का सामयिक आगमन अप्रत्याशित बना रहता है।