23164 पेपर
यह शोध पत्र जनरलाइज्ड होलोग्राफिक रिड्यूस्ड रिप्रेजेंटेशन्स (GHRR) को प्रस्तुत करता है, जो हाइपरडायमेंशनल कंप्यूटिंग का एक नवीन विस्तार है, जो जटिल संरचनात्मक संयोजन को बेहतर ढंग से एनकोड करने और अटेंशन मैकेनिज्म को लागू करने के लिए एक लचीले, नॉन-कम्यूटेटिव बाइंडिंग ऑपरेशन का उपयोग करता है, और अंततः भाषा मॉडलिंग कार्यों में वैनिला ट्रांसफॉर्मर्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र विभिन्न महत्व-भारित (importance-weighted) वेरिएशनल इन्फरेंस बाउंड्स के माध्यम से रीपैरामीटराइज्ड और डबली-रीपैरामीटराइज्ड ग्रेडिएंट एस्टिमेटर्स का एक एकीकृत सैद्धांतिक तुलना प्रदान करता है, जो एसिम्प्टोटिक सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो विश्लेषणों के माध्यम से डबली-रीपैरामीटराइज्ड दृष्टिकोण की श्रेष्ठता को प्रदर्शित करता है और सैंपल मीन रेश्यो के अध्ययन के लिए नए सामान्य उपकरण स्थापित करता है।
यह शोध पत्र पदानुक्रमित डेटा (hierarchical data) के लिए एक स्प्लिट कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन पद्धति प्रस्तावित करता है जो संरचनात्मक निर्भरताओं का लाभ उठाने के लिए एक प्रोजेक्शन (सुलह/reconciliation) चरण को शामिल करता है, जिससे संयुक्त और घटक-वार कवरेज गारंटी बनाए रखते हुए वैश्विक रूप से छोटे प्रेडिक्शन क्षेत्र प्राप्त होते हैं।
यह शोध पत्र CANDOR को पेश करता है, जो कि 'डबली रोबस्ट ऑफ-पॉलिसी इवैल्यूएशन एस्टिमेटर्स' का एक परिवार है, जो स्वास्थ्य सेवा संबंधी निर्णय लेने की स्थितियों में बेहतर मजबूती और प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए रणनीतिक रूप से केवल 'डायरेक्ट मेथड' घटक में ही अपूर्ण विशेषज्ञ-एनोटेटेड काउंटरफैक्चुअल्स (counterfactuals) को शामिल करता है।
यह शोधपत्र TELLME प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन विधि है जो उनके अंतर्निहित चिंतन प्रक्रियाओं (latent thinking processes) में सुधार करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की अंतर्निहित पारदर्शिता और निगरानी क्षमता को बढ़ाती है, जिससे अनुपयुक्त व्यवहारों की अधिक प्रभावी पहचान संभव हो पाती है और विविध आर्किटेक्चर एवं डिटॉक्सिफिकेशन कार्यों में निरंतर प्रदर्शन लाभ प्रदर्शित होता है।
यह शोध पत्र बेयसियन नॉनपैरामेट्रिक मॉडलों और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन डिटेक्शन के लिए रिलेटिव महलानोबिस डिस्टेंस स्कोर के बीच एक औपचारिक संबंध स्थापित करता है, जो सामान्यीकृत पदानुक्रमित मिश्रण मॉडल (generalized hierarchical mixture models) का प्रस्ताव देता है जो विशेष रूप से तब बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं जब प्रशिक्षण वर्गों में भिन्न कोवेरिएंस संरचनाएं या सीमित डेटा होता है।
यह शोध पत्र MM-PoisonRAG को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो यह प्रदर्शित करता है कि मल्टीमॉडल रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन सिस्टम लक्षित स्थानीय पॉइजनिंग (targeted local poisoning) और व्यापक वैश्विक पॉइजनिंग (broad global poisoning) दोनों प्रकार के हमलों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हैं, जो मॉडल की सटीकता को गंभीर रूप से कम कर सकते हैं और मौजूदा सुरक्षा प्रणालियों को बायपास कर सकते हैं।
यह शोध पत्र xKV को प्रस्तुत करता है, जो एक पोस्ट-ट्रेनिंग विधि है जो परतों के बीच संरेखित सिंगुलर वेक्टर्स के संयुक्त गुणनखंडन (joint factorization) और चयनात्मक पुनर्निर्माण (selective reconstruction) के माध्यम से KV-कैश मेमोरी को 8 गुना संकुचित करती है और इन्फरेंस को 4.23 गुना तक तेज करती है, जो बिना प्रीट्रेनिंग की आवश्यकता के कुशल लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट LLM इन्फरेंस के लिए एक प्लग-एंड-प्ले समाधान प्रदान करती है।
यह शोध पत्र फिजिक्स-इन्फॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क्स के लिए एक नवीन नेचुरल ग्रेडिएंट डिसेंट एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है जो इनर कंजुगेट ग्रेडिएंट सॉल्वर को प्रीकंडीशन करने के लिए रैंडमाइज्ड न्यूमेरिकल लीनियर अल्जेब्रा तकनीकों का लाभ उठाता है, जिससे उन समस्याओं पर विजय प्राप्त होती है जो आमतौर पर आंशिक अवकल समीकरणों (पार्शियल डिफरेंशियल इक्वेशंस) को हल करने के लिए एनजीडी (NGD) के व्यावहारिक अनुप्रयोग में बाधा डालती हैं, जैसे कि इल-कंडीशनिंग और उच्च कम्प्यूटेशनल लागत।
यह शोध पत्र PEAR को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रांसफार्मर-आधारित मौसम पूर्वानुमान मॉडल है जो अवास्तविक ध्रुवीय पूर्वाग्रहों को समाप्त करने और बिना किसी अतिरिक्त गणनात्मक भार के मौजूदा इक्विएंगुलर-ग्रिड मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए मूल रूप से HEALPix समान-क्षेत्र ग्रिड पर कार्य करता है।