23164 पेपर
यह शोधपत्र CB-SLICE को पेश करता है, जो एक अवधारणा-आधारित (concept-based) त्रुटि स्लाइस खोज विधि है जो साझा अवधारणा-गलत-अनुमानों (shared concept mispredictions) वाले नमूनों को समूहित करके व्यवस्थित मॉडल विफलताओं की पहचान करने के लिए कॉन्सेप्ट बॉटलनेक मॉडल्स का लाभ उठाती है, जिससे मौजूदा दृष्टिकोणों की तुलना में अधिक निष्ठावान और व्याख्या योग्य स्पष्टीकरण प्राप्त होते हैं।
HARP एक सीखने योग्य, संरचित दो-तरफा ऑर्थोगोनल प्रोसेसर पेश करता है जो विशिष्ट परतों और कैलिब्रेशन डेटा के अनुकूल क्वांटाइजेशन आधार को अनुकूलित करता है, जो फिक्स्ड हैडामार्ड विधियों की तुलना में अत्यधिक कम-बिट (2-4 बिट) LLM क्वांटाइजेशन की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है और साथ ही परिनियोजन दक्षता को बनाए रखता है।
यह शोध पत्र संचित इनलाइन टिप्पणियों (inline comments) से पुन: प्रयोज्य प्राकृतिक भाषा रूब्रिक्स (natural-language rubrics) को स्वचालित रूप से अनुमानित करने के लिए एक विधि का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ये संकलित मानदंड वास्तविक और नियंत्रित परिवेशों में टिप्पणी भविष्यवाणी, रूब्रिक समझ और स्वचालित आर्टिफैक्ट संशोधन में प्रभावी रूप से सहायता कर सकते हैं।
यह शोध पत्र ESPO (अर्ली-स्टॉपिंग प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन) का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढीकरण लर्निंग (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) एल्गोरिदम है जो शोर को समाप्त करने और कंप्यूट बचाने के लिए विफल होने वाले रीजनिंग ट्रेजेक्टरीज को गतिशील रूप से समाप्त करता है, जिससे AIME और MATH-500 जैसे बेंचमार्क पर गणितीय तर्क प्रदर्शन में सुधार होता है और टोकन उपयोग में 20% से अधिक की कमी आती है।
यह शोध पत्र डिस्क्रीट बीजगणितीय नियमों (discrete algebraic rules) को एक्सट्रपलेशन करने में डीप लर्निंग की विफलता को संबोधित करने के लिए केली-टेबल पूर्णता (Cayley-table completion) को एक मानक टेस्टबेड के रूप में प्रस्तावित करता है, जो समुदाय को औपचारिक सटीक रिकवरी बाउंड्स (formal exact recovery bounds) स्थापित करने और स्वायत्त रूप से डिस्क्रीट एल्गोरिद्मिक एक्सिओम्स (discrete algorithmic axioms) की खोज करने के लिए निरंतर फ्लैटनेस प्रायर्स (continuous flatness priors) को सामान्यीकृत करने की चुनौती देता है।
यह शोध पत्र LaRA को प्रस्तुत करता है, जो एक लेयर-वाइज रिप्रेजेंटेशन विश्लेषण ढांचा है जो प्रवर्धित गड़बड़ी संवेदनशीलता (amplified perturbation sensitivity), दिशात्मक पतन (directional collapse) और स्थानीय कठोरता (local rigidity) जैसे ज्यामितीय विचलन की पहचान करके RL पोस्ट-ट्रेन्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में डेटा संदूषण का पता लगाता है, जिससे यह मौजूदा आउटपुट-लेवल डिटेक्शन विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोधपत्र अंतरिक्ष प्रणोदन प्रणाली विकास में व्यापक भौतिक परीक्षण की आवश्यकता को कम करने के लिए, विरल प्रयोगात्मक मापों से उच्च-सटीकता वाले फिल्म कूलिंग डेटा को पुनर्गठित करने हेतु पिक्सेलवार जनरेटिव इमेज इंटरपोलेशन का उपयोग करते हुए एक हल्का, ज्ञान-सूचित मशीन लर्निंग दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है।
यह शोध पत्र मिडपॉइंट जेनरेटिव मॉडल्स (MGM) को प्रस्तुत करता है, जो एक सिद्धांतवादी ढांचा है जो मिडपॉइंट पर फ्लो मैचिंग की समरूपता का लाभ उठाकर एक नया विसंगति मीट्रिक (discrepancy metric) परिभाषित करता है, जिससे एक सुलभ वेरिएशनल ऑब्जेक्टिव के माध्यम से प्रतिस्पर्धी वन-स्टेप जेनरेटिव मॉडल्स को प्रशिक्षित करना सक्षम होता है।
यह शोध पत्र PlanAhead फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है ताकि अनुभवजन्य रूप से यह प्रदर्शित किया जा सके कि प्राकृतिक भाषा योजना प्रतिनिधित्व (जैसे कि अनुक्रमिक उपलक्ष्य, वृत्तांत, स्यूडोकोड, या चेकलिस्ट) का चयन और अंतर्निहित LLM दोनों ही कठिन WebArena कार्यों पर मल्टीमॉडल वेब एजेंटों की मजबूती और सफलता दर को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।
यह शोध पत्र एक उपचार-सशर्त डिफ्यूजन फ्रेमवर्क पेश करता है जो अनुदैर्ध्य (longitudinal) DaTscan छवियों और दवा की खुराक के डेटा को एकीकृत करके, न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों के लिए उच्च-निष्ठा (high-fidelity) और शारीरिक रूप से सटीक भविष्य के मस्तिष्क अवस्थाओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित एनकोडर और क्षेत्र-रुचि (region-of-interest) मास्किंगिंग का लाभ उठाता है, जो नैदानिक निष्ठा और संरचनात्मक सटीकता में मौजूदा विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।