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यह शोध पत्र निरंतर नियंत्रण (continuous control) के लिए ANN-to-SNN रूपांतरण में खराब प्रदर्शन के प्राथमिक कारण के रूप में त्रुटि प्रवर्धन (error amplification) की पहचान करता है और क्रॉस-स्टेप रेसिडुअल पोटेंशियल इनिशियलाइजेशन (CRPI) का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का तंत्र है जो प्रदर्शन को पर्याप्त रूप से पुनः प्राप्त करने के लिए समयबद्ध रूप से सहसंबद्ध त्रुटियों (temporally correlated errors) को दबाता है।
यह शोध पत्र सिंगुलर वैल्यू एनसेंबल (SVE) का प्रस्ताव करता है, जो एक पैरामीटर-कुशल विधि है जो सिंगुलर वेक्टर्स के एक साझा आधार के भीतर केवल सिंगुलर वैल्यूज को प्रशिक्षित करके फाउंडेशन मॉडल्स में एपिस्टेमिक अनसर्टेन्टी (ज्ञान संबंधी अनिश्चितता) को मापती है, और 1% से भी कम पैरामीटर्स की वृद्धि के साथ मानक एनसेंबल्स के तुलनीय कैलिब्रेशन प्राप्त करती है।
यह शोध पत्र EntQuant को प्रस्तुत करता है, जो एक डेटा-मुक्त पोस्ट-ट्रेनिंग संपीड़न ढांचा है जो एंट्रॉपी कोडिंग का लाभ उठाकर 70B पैरामीटर्स जैसे बड़े मॉडलों के लिए 10 मिनट से कम समय में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट एक्सट्रीम बिट-रेट कंप्रेशन (4 बिट से नीचे) प्राप्त करता है, और सफलतापूर्वक डेटा-मुक्त विधियों की गति और सार्वभौमिकता को उस उच्च निष्ठा (fidelity) के साथ एकीकृत करता है जिसके लिए आमतौर पर कैलिब्रेशन डेटा की आवश्यकता होती है।
यह शोध पत्र स्केलेबल टोपोलॉजी-प्रिजर्विंग ग्राफ कोअसनिंग (STPGC) का प्रस्ताव करता है, जो ग्राफ स्ट्रॉन्ग और एज कोलैप्स अवधारणाओं का उपयोग करने वाला एक फ्रेमवर्क है ताकि ग्राफ के आकार को कुशलतापूर्वक कम किया जा सके और टोपोलॉजिकल विशेषताओं एवं GNN रिसेप्टिव फील्ड्स को कड़ाई से संरक्षित किया जा सके, जिससे मौजूदा टोपोलॉजी-प्रिजर्विंग विधियों की घातीय समय जटिलता (exponential time complexity) पर विजय प्राप्त की जा सके।
यह शोध पत्र dgMARK को प्रस्तुत करता है, जो डिस्क्रीट डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक प्लग-एंड-प्ले वॉटरमार्किंग विधि है, जो विभिन्न टेक्स्ट एडिटिंग ऑपरेशन्स के विरुद्ध मजबूती सुनिश्चित करने के लिए पेरिटी-प्रतिबंधित कैंडिडेट चयन (parity-constrained candidate selection) के माध्यम से पता लगाने योग्य संकेतों को एम्बेड करने के लिए उनके टोकन अनमास्किंग ऑर्डर के प्रति संवेदनशीलता का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र OddSHAP प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन Shapley मान अनुमानक (estimator) है जो सैद्धांतिक रूप से यह सिद्ध करके अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त करता है कि युग्मित नमूनाकरण (paired sampling) सेट फलन के अप्रासंगिक सम घटकों (even components) को फ़िल्टर कर देता है, जिससे केवल विषम उपस्थान (odd subspace) पर कुशल बहुपद प्रतिगमन (polynomial regression) सक्षम हो जाता है।
यह शोध पत्र PENCIL को प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल और पैरामीटर-कुशल एनकोडर-ओनली प्लेन ट्रांसफॉर्मर है जो बिना किसी हस्तनिर्मित संरचनात्मक पूर्वग्रहों या नोड विशेषताओं पर निर्भर हुए, लिंक प्रेडिक्शन में जटिल ग्राफ न्यूरल नेटवर्क और ह्यूरिस्टिक-आधारित दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए सैंपल्ड लोकल सबग्राफ्स पर अटेंशन का लाभ उठाता है।
फ्लेक्सरैंक (FlexRank) एडेप्टिव मॉडल डिप्लॉयमेंट के लिए एक ऐसी विधि पेश करता है जो लो-रैंक वेट डिकंपोजिशन के माध्यम से प्रीट्रेन बड़े नेटवर्कों से नेस्टेड, इम्पॉर्टेंस-रैंक्ड सबमॉडेल्स को निकालती है, जिससे एक "एक बार प्रशिक्षित करें, हर जगह तैनात करें" प्रतिमान सक्षम होता है जो विभिन्न बजटों के लिए पुन: प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना कंप्यूटेशनल लागत और प्रदर्शन के बीच कुशलतापूर्वक संतुलन बनाता है।
यह शोध पत्र मेंबरशिप इन्फरेंस अटैक्स (Membership Inference Attacks) के मूल्यांकन के लिए एक कॉज़ल इन्फरेंस (causal inference) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो मौजूदा प्रोटोकॉल में पूर्वाग्रहों की औपचारिक रूप से पहचान करता है और बार-बार मॉडल रिट्रेनिंग की कम्प्यूटेशनल लागत के बिना विश्वसनीय गोपनीयता मूल्यांकन को सक्षम करने के लिए सुसंगत एस्टिमेटर्स (consistent estimators) प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र मिक्सचर ऑफ कॉन्सेप्ट बॉटलनेक एक्सपर्ट्स (M-CBE) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो व्याख्यात्मकता बनाए रखते हुए भविष्यवाणात्मक सटीकता और अनुकूलन क्षमता में सुधार करने के लिए विविध कार्यात्मक रूपों वाले कई विशेषज्ञों का उपयोग करके कॉन्सेप्ट बॉटलनेक मॉडल्स को उन्नत करता है।