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यह शोध पत्र प्रकट करता है कि LLM-जनित कहानियों में विविधता आश्चर्यजनक रूप से कम है, जहाँ "Elias" और "lighthouse" जैसे टोकन का एक छोटा समूह आउटपुट पर हावी रहता है क्योंकि वे प्री-ट्रेनिंग डेटा के बजाय प्रेफरेंस अलाइनमेंट डेटासेट्स में अपनी व्यापकता के कारण प्रमुख हैं, जो मॉडल व्यवहार पर छोटे, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट्स के असंगत प्रभाव को उजागर करता है।
यह शोध पत्र Dense2MoE का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो डेंस (dense) LLMs को ऑन-डिवाइस-रेडी मिक्सचर ऑफ एक्सपर्ट्स (Mixture of Experts) मॉडल्स में कुशलतापूर्वक परिवर्तित करने के लिए लेयर प्रूनिंग (layer pruning) और अपसाइक्लिंग (upcycling) को एकीकृत करता है, जिससे स्क्रैच से प्रशिक्षण की अत्यधिक लागतों से बचते हुए सटीकता-विलंबता (accuracy-latency) पारेटो फ्रंटियर में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र रिकर्सिव फ्लो मैचिंग (RecFM) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन जनरेटिव फ्रेमवर्क है जो जटिल स्पैटियोटेम्पोरल डायनेमिक्स के उच्च-सटीक, रियल-टाइम पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए विवेकीकरण पैमानों (discretization scales) के बीच स्व-संगति (self-consistency) लागू करता है, जिससे डिफ्यूजन-आधारित एमुलेटर्स की तुलना में 20x तक की गति वृद्धि के साथ पूर्वानुमान त्रुटियों को काफी कम किया जा सकता है।
यह शोध पत्र SEC-bench Pro को प्रस्तुत करता है, जो V8 और SpiderMonkey में 183 वास्तविक दुनिया की कमजोरियों वाला एक कठोर बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान भाषा मॉडल-आधारित कोडिंग एजेंट लंबी अवधि के सॉफ्टवेयर सुरक्षा कार्यों (long-horizon software security tasks) में संघर्ष करते हैं, और फ्रंटियर मॉडल्स के साथ भी अधिकतम 38.8% की सफलता दर प्राप्त करते हैं।
यह शोध पत्र FAV को प्रस्तुत करता है, जो कुछ-चरणों वाले जनरेटिव मॉडल्स (few-step generative models) के लिए एक सामान्य संरेखण ढांचा (alignment framework) है, जो बिना किसी सुलभ लाइकलीहुड (tractable likelihoods) या विशिष्ट सॉल्वर धारणाओं के, रोबोटिक्स और इमेज सिंथेसिस के विविध मॉडल परिवारों को अनुकूलित करने के लिए सैंपल-आधारित वेरिएशनल इन्फरेंस (sample-based variational inference) और फिक्स्ड-पॉइंट रिग्रेशन (fixed-point regression) का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र एक अनिश्चित विलंबित फीडबैक (stochastic delayed feedback) वाले कॉन्टेक्स्टुअल ड्यूलिंग बैंडिट्स की चुनौती को संबोधित करने के लिए नवीन लीनियर और न्यूरल एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो निष्पक्ष अनुमान सुनिश्चित करने के लिए लॉस फंक्शन के भीतर एक इनवर्स प्रोबेबिलिटी वेटिंग मैकेनिज्म का उपयोग करते हैं, जिससे सब-लीनियर रिग्रेट बाउंड्स प्राप्त होते हैं और व्यापक प्रयोगों के माध्यम से प्रभावशीलता प्रदर्शित होती है।
यह शोध पत्र एक दो-चरणीय एडेप्टर प्रस्तावित करता है जो टैबुलर फाउंडेशन मॉडल्स की आर्थिक विसंगतियों को उनके भविष्यवाणियों को उपयोगिता-अधिकतमीकरण ढांचे के भीतर समाहित करके सुधारता है, जिससे डिस्क्रीट चॉइस कार्यों पर बेहतर सटीकता प्राप्त होती है और सैद्धांतिक रूप से वैध मूल्य-मांग संबंधों की गारंटी मिलती है।
यह शोध पत्र TSCOMP को प्रस्तुत करता है, जो पहला बड़े पैमाने का बेंचमार्क है जो गहन बहुभिन्नीय समय-श्रृंखला पूर्वानुमान (multivariate time-series forecasting) विधियों को सूक्ष्म घटकों में व्यवस्थित रूप से विघटित करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि डेटा-संचालित, स्वचालित घटक चयन लगातार मैन्युअल रूप से डिज़ाइन किए गए जटिल समग्र आर्किटेक्चर से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र डिस्ट्रीब्यूशन-अवेयर कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन (DCP) प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर फ्रेमवर्क है जो समय श्रृंखला (टाइम सीरीज़) के लिए वैध और कुशल प्रेडिक्शन इंटरवल उत्पन्न करने के लिए विविध संभाव्य प्रेडिक्टर्स को स्कोर-एग्नोस्टिक कैलिब्रेशन के साथ एकीकृत करता है, जो एक नवीन संख्यात्मक व्युत्क्रमण दृष्टिकोण और एक संशोधित विंकलर स्कोर के माध्यम से परिवर्तनशील अनिश्चितता व्यवस्थाओं के अनुकूल प्रभावी ढंग से अनुकूलित होता है।
TrackRef3D 3D गॉसियन स्प्लेटिंग में ओपन-वर्ल्ड रेफरिंग सेगमेंटेशन के लिए एक पूर्णतः स्वचालित पाइपलाइन है जो एक मल्टी-व्यू कंसिस्टेंट ट्रैक-देन-लेबल प्रतिमान को पेश करके मैनुअल एनोटेशन की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिसमें विभिन्न क्वेरी विशिष्टताओं के across सुदृढ़, सुसंगत ऑब्जेक्ट डिस्कवरी और सिमेंटिक ग्राउंडिंग सुनिश्चित करने के लिए एक ट्रजेक्टरी-अवेयर सिमेंटिक कंसेंसस मॉड्यूल और एक हाइब्रिड ट्रेनिंग स्ट्रैटेजी शामिल है।