19863 पेपर
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि इंट्रिन्सिक फ्लोरोस्कोपी कैलिब्रेशन में मामूली गड़बड़ी भी वर्टिब्रा प्रोजेक्शन ज्योमेट्री को महत्वपूर्ण रूप से बदल देती है और 2D-3D रजिस्ट्रेशन सटीकता को कम कर देती है, विशेष रूप से लेटरल व्यूज़ में, जो पारंपरिक पुनर्निर्माण-आधारित मूल्यांकनों के साथ-साथ प्रोजेक्शन-डोमेन कंसिस्टेंसी मेट्रिक्स की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कोडिंग एजेंटों को केवल एक `execute_code` टूल तक सीमित रखना अक्सर टूल-समृद्ध वातावरण का उपयोग करने जितना ही प्रभावी और अक्सर उससे सस्ता होता है, जो यह प्रकट करता है कि इष्टतम टूल सतह (tool surface) अकेले किसी भी कारक के बजाय कार्य व्यवस्था (task regimes) और विशिष्ट एजेंट डिज़ाइनों के बीच परस्पर क्रिया द्वारा संयुक्त रूप से निर्धारित होती है।
यह शोधपत्र स्थानीय संचलन बाधाओं वाले गतिशील ग्राफों पर स्टोकेस्टिक मल्टी-आर्म्ड बैंडिट्स को संबोधित करने के लिए टोपोलॉजिकल स्थिरता सुनिश्चित करने हेतु एक स्लाइडिंग-विंडो मिक्सिंग स्थिति पेश करता है और एक्सप्लोर-देन-कमिट एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो उप-रैखिक अपेक्षित रिग्रेट (sublinear expected regret) प्राप्त करते हैं।
MemDecay एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free), क्षेत्र-जागरूक (region-aware) KV कैश इविक्शन पॉलिसी है जो LLM एजेंट संदर्भों की सिमेंटिक संरचना का लाभ उठाकर विभिन्न टोकन क्षेत्रों को विशिष्ट प्रतिधारण प्राथमिकताएं (retention priorities) और क्षय दरें (decay rates) आवंटित करती है, जो महत्वपूर्ण जानकारी को संरक्षित करने और मेमोरी बाधाओं के तहत इन्फरेंस सटीकता बनाए रखने में मौजूदा रिसेंसी- या अटेंशन-आधारित बेसलाइनों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती है।
यह शोधपत्र मैनिफोल्ड्स (manifolds) पर बंडल-मान वाले सांख्यिकी के ट्रांसपोर्टेड एम्पीरिकल मीन्स (transported empirical means) के लिए गैर-एसिम्प्टोटिक (non-asymptotic), आयाम-मुक्त एकाग्रता सीमाएं (dimension-free concentration bounds) स्थापित करता है, जो एक मौलिक बायस-वैरिएंस ट्रेड-ऑफ को प्रकट करता है जहाँ वक्रता-प्रेरित होलोनोमी (curvature-induced holonomy), मानक स्टोकेस्टिक उतार-चढ़ाव के साथ मिलकर एक अपरिहार्य त्रुटि तल (irreducible error floor) उत्पन्न करती है।
यह शोध पत्र ट्रांसफॉर्मर्स में एडेप्टिव नॉर्मलाइजेशन की अनुकूलन चुनौतियों की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि गमबेल-सॉफ्टमैक्स गेटिंग (Gumbel-Softmax gating) स्टेशनरी कार्यों पर उच्च ग्रेडिएंट वेरिएंस से ग्रस्त है, और ऑटोनॉर्म-एस (AutoNorm-S) का प्रस्ताव करता है, जो गेट-फ्रीजिंग का उपयोग करने वाली एक स्थिर प्रशिक्षण रणनीति है जो एनएलपी (NLP) और विजन बेंचमार्क दोनों में प्रतिस्पर्धी या बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करती है।
यह शोध पत्र ड्रोन-आधारित निगरानी के लिए एक एंड-टू-एंड रियल-टाइम व्यक्ति पहचान फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो ऊंचाई में बदलाव के कारण होने वाले स्केल परिवर्तनों को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए VisDrone2019 डेटासेट पर प्रशिक्षित YOLOv8-nano मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे 16 और 25 मीटर के बीच की ऊंचाइयों पर 41 FPS से अधिक की विश्वसनीय पहचान प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र M+Adam का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ऑप्टिमाइज़र है जो लो-प्रिसिजन ट्रेनिंग की पूरक विफलता मोड (complementary failure modes) को दूर करने के लिए योगात्मक (additive) और गुणात्मक (multiplicative) अपडेट को संयोजित करता है, जिससे केवल BF16, FP8, और FP4 मास्टर वेट्स का उपयोग करके LLaMA-शैली के मॉडलों का स्थिर और सटीक प्रशिक्षण सक्षम होता है।
यह शोध पत्र modelDNA प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा टूल है जो आंशिक HTTP रीड्स से प्राप्त कैलिब्रेटेड फिंगरप्रिंट्स का उपयोग करके मॉडल वंशावली (lineage) को सत्यापित करता है और वेट मर्जेस (weight merges) को डिकम्पोज़ करता है, जिससे पूर्ण मॉडल डाउनलोड की आवश्यकता के बिना बेंचमार्क पर सटीक परिणाम प्राप्त होते हैं।
यह शोध पत्र सीमित, गैर-रेखीय और हेवी-टेल्ड (heavy-tailed) शोर वाले अवलोकनों से विरल सिग्नल युग्मों (sparse signal pairs) को पुनर्प्राप्त करने के लिए एक अभिसारी वैकल्पिक एल्गोरिदम (convergent alternating algorithm) के साथ एक सुदृढ़, गैर-उत्तल नियमितीकरण ढांचे (robust, non-convex regularization framework) का प्रस्ताव करता है, जो ओरकल-स्तर की सांख्यिकीय सटीकता प्राप्त करता है और सैद्धांतिक गारंटियों एवं अनुभवजन्य प्रयोगों दोनों में उत्तल और ग्रीडी बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।