23088 पेपर
यह शोध पत्र डिस्क्रीट फ्लो मैचिंग में स्टोकेस्टिसिटी (stochasticity) और सटीक संभाव्यता अनुमान की कमी को संबोधित करने के लिए एक मिनीबैच ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट ऑब्जेक्टिव और दो परप्लेक्सिटी अपर बाउंड्स पेश करता है, साथ ही एक नया मल्टीमास्क फ्लोज़ आर्किटेक्चर पेश करता है जो विविधता से समझौता किए बिना जनरेटिव परप्लेक्सिटी में सुधार करते हुए स्टेट ट्रांज़िशन को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।
यह शोध पत्र HERec का प्रस्ताव करता है, जो एक हाइपरबोलिक फ्रेमवर्क है जो अनुशंसा प्रणालियों (recommender systems) में सूचनात्मक कोकून (information cocoons) को कम करने के लिए अन्वेषण (exploration) और दोहन (exploitation) को प्रभावी ढंग से संतुलित करने हेतु स्वचालित क्लस्टरिंग के साथ अर्थ-संवर्धित पदानुक्रमित मॉडलिंग (semantic-enhanced hierarchical modeling) को जोड़ता है, जिससे यह मौजूदा यूक्लिडियन और हाइपरबोलिक बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र पारंपरिक ग्रेंजर कॉज़ैलिटी (Granger causality) में एक कठोर कारण संबंधी आधार की कमी को संबोधित करने के लिए इसे रीचेनबैक (Reichenbach) के सिद्धांतों और कॉज़ल बायेसियन नेटवर्क (causal Bayesian networks) के माध्यम से पुनर्व्याख्यायित करते हुए "कॉज़लाइज्ड ग्रेंजर कॉज़ैलिटी" (c-GC) प्रस्तावित करता है, जो एक सैद्धांतिक रूप से सुदृढ़ एल्गोरिदम है और अवलोकन संबंधी समय श्रृंखला डेटा (observational time series data) में कारण खोज (causal discovery) के लिए एक अधिक व्यवस्थित ढांचा प्रदान करता है।
यह शोध पत्र CaDRe को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो समय-श्रृंखला डेटा (time-series data) से प्रेक्षित जलवायु चरों और गुप्त प्रेरक बलों के बीच कारण संबंधों की संयुक्त रूप से पहचान करता है, जो जलवायु विश्लेषण के लिए सैद्धांतिक पहचान योग्यता गारंटी और व्याख्यात्मक अंतर्दृष्टि दोनों प्रदान करता है।
यह शोधपत्र ProofWala को प्रस्तुत करता है, जो एक पुन: प्रयोज्य लाइब्रेरी पर आधारित एक बहुभाषी ढांचा है जो इंटरैक्टिव थ्योरम प्रूवर्स के साथ प्रोग्रामेटिक इंटरेक्शन के लिए सक्षम बनाता है, जो स्केलेबल, सिमेंटिक रूप से निष्ठावान प्रमाण डेटा निष्कर्षण और समानांतर खोज को सक्षम करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि Lean और Rocq में क्रॉस-लिंगुअल प्रशिक्षण थ्योरम-प्रूविंग प्रदर्शन और डोमेन अनुकूलन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारता है।
यह शोध पत्र Auto-Discovery-Bench को प्रस्तुत करता है, जो एक नियतात्मक ओरेकल-निर्देशित नैदानिक बेंचमार्क (deterministic oracle-guided diagnostic benchmark) है, जिसे इंटरैक्टिव डिस्कवरी प्रक्रियाओं के दौरान संरचित विश्वासों (structured beliefs) को बनाए रखने और उन्हें अपडेट करने की एजेंटों की क्षमता को अलग करने और मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडलों (large language models) में चेन-ऑफ-थॉट (Chain-of-Thought) तर्क अक्सर स्वाभाविक, गैर-प्रतिरोधी प्रॉम्प्ट्स पर भी अविश्वसनीय होता है, क्योंकि मॉडल अक्सर अंतर्निहित पूर्वाग्रहों या अतार्किक शॉर्टकट्स द्वारा संचालित सुसंगत लेकिन विरोधाभासी औचित्य उत्पन्न करते हैं, जो यह प्रकट करता है कि मौखिक तर्क आंतरिक निर्णय लेने की प्रक्रिया को सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करता है।
यह शोध पत्र FLOWR को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन संरचना-आधारित ढांचा है जो फ्लो मैचिंग को इक्विवेरिएंट ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट और एक क्यूरेटेड SPINDR डेटासेट के साथ जोड़ता है ताकि बेहतर वैधता, सटीकता और अत्याधुनिक विधियों की तुलना में 70 गुना तेज़ इन्फरेंस के साथ 3D लिगेंड्स को उत्पन्न और अनुकूलित किया जा सके, साथ ही बिना पुन: प्रशिक्षण के फ्रैगमेंट-आधारित डिज़ाइन के लिए एक बहुमुखी बहु-उद्देश्यीय संस्करण भी प्रदान कर सके।
यह शोध पत्र NeUQI का प्रस्ताव करता है, जो एक सरलीकृत स्केल-ओनली ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से निकट-इष्टतम (near-optimal) इनिशियलाइज़ेशन पैरामीटर्स प्राप्त करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए लो-बिट यूनिफॉर्म क्वांटिज़ेशन में सुधार करता है, जिससे यह मौजूदा तकनीकों और यहाँ तक कि संसाधन-गहन डिस्टिलेशन दृष्टिकोणों को भी पीछे छोड़ देता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि नियमितकृत शिक्षण (regularized learning) में L2 वेट डिके (weight decay), स्थिरता के निकट सिनैप्टिक अपडेट्स में उभरते हुए हीब्बियन (Hebbian) या एंटी-हीब्बियन संरेखण को सामान्य रूप से प्रेरित कर सकता है, जो एक ऐसा हस्ताक्षर निर्मित करता है जो वास्तविक हीब्बियन प्लास्टिसिटी की नकल करता है और तंत्रिका शिक्षण तंत्रों की व्याख्या को जटिल बनाता है।