20106 पेपर
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि छोटे बहुभाषी विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के लिए, टेस्ट-टाइम स्केलिंग लाभ मुख्य रूप से जटिल खोज या सत्यापन तंत्र के बजाय प्रॉम्प्ट पारसेबिलिटी (parseability) और पर्याप्त डिकोडिंग बजट सुनिश्चित करने से संचालित होते हैं, जिसमें विजुअल मल्टीपल-चॉइस बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए अंतर्निहित पॉलिसी मॉडल सबसे महत्वपूर्ण कारक है।
यह शोध पत्र 'राशोमोन एक्सप्लेनेशन' (Rashomon Explanation) प्रतिमान और 'राशोमोनएलएलएम' (RashomomLLM) ढांचे को पेश करके पारंपरिक सटीकता-व्याख्यात्मकता (accuracy-explainability) के बीच के समझौते को चुनौती देता है, जो विविध वास्तविक दुनिया के कार्यों में मॉडल की भविष्यवाणी सटीकता और व्याख्या की गुणवत्ता दोनों को एक साथ सुधारने के लिए विश्वसनीय, प्राकृतिक भाषा की व्याख्याओं के एक सेट का लाभ उठाते हैं।
यह शोध पत्र TSAI-MetaFraud प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक मल्टीमॉडल बेंचमार्क डेटासेट है जिसे व्यवहार संबंधी, लेनदेन संबंधी और ग्राफ-संरचित डेटा को एकीकृत करके मेटावर्स पारिस्थितिकी तंत्र में धोखाधड़ी का पता लगाने की प्रगति के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि मौजूदा पृथक डेटासेट की सीमाओं को दूर किया जा सके।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि एडवर्सरियल ट्रेनर्स (adversarial trainers) डीप न्यूरल नेटवर्क में सांख्यिकीय रूप से न पकड़े जा सकने वाले बैकडोर्स (backdoors) डाल सकते हैं, जिससे एक मौलिक शक्ति विषमता (power asymmetry) उत्पन्न होती है जहाँ वे विशिष्ट एडवर्सरियल उदाहरण (adversarial examples) उत्पन्न कर सकते हैं जबकि उपयोगकर्ता मानक क्रिप्टोग्राफिक धारणाओं के तहत ऐसा करने में कम्प्यूटेशनल रूप से असमर्थ रहते हैं।
यह शोध पत्र ग्राफ-रेगुलराइज्ड RTRMC (GR-RTRMC) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन मैट्रिक्स पूर्णता विधि है जो डेटा के भीतर अंतर्निहित पंक्ति और स्तंभ सहसंबंधों का लाभ उठाने के लिए ग्राफ रेगुलराइजेशन को शामिल करके मौजूदा रीमानियन ट्रस्ट-रीजन फ्रेमवर्क की सटीकता और मजबूती को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र फ्रंट-एंड इलेक्ट्रॉनिक डिज़ाइन ऑटोमेशन (EDA) में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के विकास की समीक्षा करता है, जो HDL जनरेशन और डिज़ाइन स्पेस एक्सप्लोरेशन जैसे कार्यों के लिए एकीकृत इंटेलिजेंट इंटरफेस के रूप में उनकी क्षमता को उजागर करता है, साथ ही स्वायत्त एजेंटिक एआई (agentic AI) की ओर संक्रमण, वर्तमान चुनौतियों और चिप विकास दक्षता में सुधार के भविष्य के अवसरों पर चर्चा करता है।
यह शोध पत्र PHINN-EEG को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो डायनेमिक बेट्टी कर्व्स (Dynamic Betti Curves) के माध्यम से टोपोलॉजिकल टाइम-सीरीज विश्लेषण और टोपोलॉजी-कंडीशन्ड फ्लो मैचिंग का उपयोग करके स्वप्न-अवस्था (dream-state) EEG वर्गीकरण सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है और न्यूरल सिग्नल संश्लेषण को सक्षम बनाता है, जो पारंपरिक स्पेक्ट्रल ऊर्जा विधियों से फेज-स्पेस ज्योमेट्री की ओर एक प्रतिमान परिवर्तन (paradigm shift) को चिह्नित करता है।
यह शोधपत्र तर्क देता है कि वास्तविक बुद्धिमत्ता के लिए विविक्त प्रतीकात्मक तर्क (discrete symbolic logic) और निरंतर ज्यामितीय अवतरण (continuous geometric descent) की विशिष्ट अपूर्णताओं को दूर करने हेतु गणना और स्मृति का बाध्यकारी युग्मन आवश्यक है, जो संदर्भ पहचान के बिंदु पर एक अपरिहार्य त्रुटि तल (irreducible error floor) को अनिवार्य रूप से प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र यादृच्छिक अवलोकनों (random observations) के साथ सांख्यिकीय व्युत्क्रम शिक्षण (statistical inverse learning) में हालिया प्रगति का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जो रिप्रोड्यूसिंग कर्नेल हिल्बर्ट स्पेस (reproducing kernel Hilbert spaces) के भीतर स्पेक्ट्रल, प्रोजेक्शन और कॉनवेक्स पेनल्टी दृष्टिकोणों सहित रैखिक और गैर-रैखिक नियमितीकरण विधियों के लिए अभिसरण दरों (convergence rates) का विवरण देता है और फार्माकोकाइनेटिक/फार्माकोडायनामिक मॉडल पर उनके अनुप्रयोग को प्रदर्शित करता है।
यह शोधपत्र कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्टिव प्रोग्रामिंग (CPP) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन के क्वांटाइल लेम्मा और एक स्वतंत्र कैलिब्रेशन चरण का उपयोग करके चांस-कंस्ट्रेंड ऑप्टिमाइज़ेशन को एक नियतात्मक समस्या में बदल देता है ताकि मजबूत अ पोस्टीओरी गारंटी प्रदान की जा सके, भले ही उन स्थितियों में जहाँ मानक धारणाएं विफल हो जाती हैं या वितरण परिवर्तन (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट) होते हैं।