19863 पेपर
यह शोधपत्र एक रैंक-कंडीशन्ड सैंपल रियूज पद्धति प्रस्तुत करता है जो रिवॉर्ड-सॉर्टेड डायनेमिक प्रोग्राम के माध्यम से सभी -सबसेट्स की कॉम्बिनेटोरियल जटिलता को एक आयामी इंटीग्रल में संकुचित करके, प्लैकेट-लूस बेस्ट-ऑफ- ऑब्जेक्टिव के लिए एक अनबायस्ड एस्टिमेटर और सटीक सरोगेट ग्रेडिएंट प्रदान करता है, जिससे होने पर परिमित द्वितीय क्षण (फाइनाइट सेकंड मोमेंट्स) प्राप्त होते हैं।
STAMP एक प्रोवेनेंस-गाइडेड क्रेडिट असाइनमेंट तंत्र पेश करके डीप-सर्च एजेंटों में रिवॉर्ड-क्रेडिट मिसमैच को संबोधित करता है जो सहायक दस्तावेजों को उनके एक्सपोजिंग एक्शन्स तक ट्रैक करता है और साइन-प्रिजर्विंग मॉड्यूलेशन के माध्यम से एडवांटेज को पुनर्वितरित करता है, जिससे कई बेंचमार्क पर GRPO बेसलाइनों की तुलना में प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
PREF-Gate ग्राफ धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए एक ऑडिट करने योग्य निर्णय ढांचा है जो प्रोवेनेंस बाधाओं के आधार पर एक लेबल-मुक्त संदर्भ विशेषज्ञ और एक लेबल-व्युत्पन्न साक्ष्य विशेषज्ञ के बीच गतिशील रूप से चयन करता है, जिससे वैध रिलेशनल साक्ष्य का उपयोग सुनिश्चित होता है और कई डेटासेट में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह शोध पत्र एक नवीन लॉन्ग-मेमोरी रिज़र्वोइर कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जिसमें फ्रैक्शनल और वेवलेट वेरिएंट शामिल हैं, जो रैखिक सांख्यिकीय और डीप लर्निंग बेसलाइन्स दोनों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए और कैलिब्रेटेड अनिश्चितता अंतराल प्रदान करते हुए, डेंगू पूर्वानुमान में डेटा की कमी और दीर्घकालिक अस्थायी निर्भरता की चुनौतियों को प्रभावी ढंग से संबोधित करता है।
यह शोधपत्र एक फिक्स्ड-प्रोटोकॉल एमोर्टाइज्ड मैट्रिक्स प्रोडक्ट स्टेट (MPS) एस्टिमेटर प्रस्तावित करता है जो रैंडम स्ट्रिंग्स के बजाय सूचनात्मक स्थानीय पॉली सेट्स (local Pauli sets) पर आधारित होकर कम मापों के साथ उच्च-सटीकता वाली क्वांटम स्टेट टोमोग्राफी प्राप्त करता है, जबकि मापे गए और बिना मापे गए दोनों अवलोकनीय (observables) के लिए विश्वसनीय कवरेज अंतराल प्रदान करने हेतु कॉन्फॉर्मलाइज्ड प्रेडिक्टिव अनसर्टेन्टी का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र SPARC-Net को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत भौतिकी-सूचित तंत्रिका नेटवर्क (physics-informed neural network) आर्किटेक्चर है जो एडेप्टिव स्पेक्ट्रल एनकोडिंग, हार्ड-कंस्ट्रेंड आउटपुट्स और विशिष्ट प्रशिक्षण रणनीतियों के माध्यम से स्पेक्ट्रल बायस, लॉस-वेट कोलैप्स, कार्य-कारण उल्लंघन (causality violations) और अपर्याप्त रूप से रिज़ॉल्व्ड कोलोकेशन को एक साथ संबोधित करता है, जिससे स्टिफ (stiff) और शॉक-डोमिनेटेड आंशिक अंतर समीकरणों (partial differential equations) को हल करने में वैनिला PINNs की तुलना में पर्याप्त त्रुटि न्यूनीकरण प्राप्त किया जाता है।
StructAgent एक अवस्था-केंद्रित (state-centered) ढांचे को पेश करता है जो लंबी अवधि के डिजिटल एजेंट कार्यों को प्रबंधित करने के लिए एकीकृत कारण संरचनाओं (unified causal structures) का उपयोग करता है, जो सत्यापन योग्य, साक्ष्य-आधारित प्रगति ट्रैकिंग और रिकवरी को सक्षम करके विविध LLM/VLM बैकबोन और परिवेशों में सफलता दर और सामान्यीकरण क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र एक भौतिकी-जागरूक (physics-aware), ज्यामिति-सशर्त (geometry-conditioned) SetGAN प्रस्तावित करता है जो मानक Sionna मॉडल की तुलना में स्थानिक रूप से सुसंगत मल्टी-यूज़र TR 38.901 चैनलों के जनरेशन को महत्वपूर्ण रूप से त्वरित करता है, जबकि पावर डिस्ट्रीब्यूशन और स्थानिक सहसंबंध प्रोफाइल (spatial correlation profiles) में उच्च निष्ठा बनाए रखता है।
यह शोध पत्र वेलोसिटी शेड्यूल्ड फ्लो मैचिंग (VSFM) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो अनुकूलित एकीकरण शेड्यूल्स के माध्यम से सैंपलिंग लागत को कम करने और जनरेशन गुणवत्ता (FID) में सुधार करने के लिए मानक फ्लो मैचिंग की स्थिर-गति धारणा को चर वेग प्रोफाइल (variable velocity profiles) के साथ शिथिल करती है, चाहे वह इन्फरेंस के दौरान प्रीट्रेन मॉडल्स का पुन: उपयोग करके हो या विशिष्ट ब्रेकिंग प्रोफाइल्स के साथ स्क्रैच से प्रशिक्षण देकर।
यह शोध पत्र न्यूरोप्रोस्थेटिक मोटर नियंत्रण के लिए एक उच्च-प्रदर्शन, ऊर्जा-कुशल न्यूरल डिकोडिंग पद्धति प्रस्तावित करता है जो वर्तमान डीप लर्निंग-आधारित प्रोस्थेसिस की विलंबता (लेटेंसी) और बैंडविड्थ सीमाओं को दूर करने के लिए ग्रेडेड स्पाइक्स के साथ एक इवेंट-आधारित गेटेड रिकरेंट यूनिट का उपयोग करता है, जबकि पारंपरिक स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क से बेहतर प्रदर्शन करता है।