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यह शोध पत्र CiaoPP प्रीप्रोसेसर के भीतर शेयरिंग और लीनियरिटी विश्लेषण के लिए इष्टतम एब्स्ट्रैक्ट ऑपरेटर्स को लागू करके और उनका परीक्षण करके, लॉजिक प्रोग्राम्स के स्टैटिक एनालिसिस में प्रिसिजन (शुद्धता) और परफॉरमेंस (प्रदर्शन) के बीच के ट्रेड-ऑफ का प्रयोगात्मक रूप से मूल्यांकन करता है।
यह शोध पत्र कॉन्फिडेंस-अवेयर एबडक्टिव एक्सप्लेनेशन्स (confidence-aware abductive explanations) और एक मिनिमम कॉन्फिडेंस थ्रेशोल्ड (MCT) फ्रेमवर्क पेश करता है ताकि न्यूनतम फीचर सबसेट्स उत्पन्न किए जा सकें जो अनुमानित वर्ग (predicted class) और उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट आत्मविश्वास स्तर दोनों की गारंटी देते हैं, जिससे पारंपरिक तर्क-आधारित स्पष्टीकरणों की उस सीमा को दूर किया जा सके जो अक्सर मॉडल के मूल आत्मविश्वास को बनाए रखने में विफल रहते हैं।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि कुशल ई-ग्राफ टर्म एक्सट्रैक्शन के लिए आंसर सेट प्रोग्रामिंग (ASP) को कैसे अनुकूलित किया जाए, यह दिखाते हुए कि यह पारंपरिक ILP-आधारित तरीकों के बराबर या उनसे बेहतर हो सकता है और ई-ग्राफ क्षमताओं को बढ़ाने के लिए ASP को डैटालॉग (Datalog) के साथ एकीकृत करने की क्षमता का पता लगाता है।
यह शोध पत्र वेक्टरकरण (vectorization), बैच प्रोसेसिंग और कैशिंग को लागू करके न्यूरोसिंबोलिक फ्रेमवर्क NeurASP की स्केलेबिलिटी को बढ़ाता है ताकि एक नए चुनौतीपूर्ण कार्ड-खेलने वाले डेटासेट के माध्यम से प्रमाणित प्रशिक्षण में कई गुना (multi-order-of-magnitude) गति प्राप्त की जा सके।
यह शोधपत्र एक समान चक्रीय लेबल युक्त प्रमाण-सिद्धांतिक ढांचे (uniform cyclic labelled proof-theoretic framework) को प्रस्तुत करता है, जिसमें प्रणालियाँ G3PPL और G3FOPL शामिल हैं, जो सूत्रों को लेबल के साथ समृद्ध करके प्रोपोज़िशनल और फर्स्ट-ऑर्डर प्रोसेस लॉजिक का एक पूर्ण उपचार प्राप्त करता है ताकि व्युत्पत्तियों (derivations) के दौरान ट्रेस और अपडेट जानकारी को स्पष्ट रूप से ट्रैक किया जा सके।
यह शोधपत्र वोवोड्स्की की स्प्लिटिंग विधि को लागू करके -श्रेणियों के लिए रील-शुलमैन के सिंथेटिक होमोटोपी टाइप थ्योरी में एक्सटेंशन टाइप्स की स्ट्रिक्ट स्टेबिलिटी स्थापित करता है, जिससे एक -टोपोस के सिम्पलीशियल ऑब्जेक्ट्स में इसके सिमेंटिक्स की पुष्टि होती है और आंतरिक -श्रेणियों के औपचारिकीकरण को सक्षम बनाया जाता है।
यह शोध पत्र एक न्यूरोसिम्बोलिक रीजनिंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो एक पैराकंसिस्टेंट लॉजिक के इंटरप्रिटेशन फंक्शन में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को एकीकृत करता है, जिससे एक ऐसा साउंड और कम्प्लीट फॉर्मल रीजनिंग सक्षम होता है जो विरोधाभासों को प्रभावी ढंग से स्थानीयकृत करके लॉजिकल एक्सप्लोजन को रोकता है और फैक्टुअलिटी बेंचमार्क्स में सुधार करते हुए LLM ज्ञान का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र सॉल्वेबिलिटी कॉम्प्लेक्सिटी इंडेक्स (SCI) का एक मौलिक विश्लेषण प्रदान करता है, जो टाइप-2 कंप्यूटेबिलिटी और वीह्राउच रिड्यूसिबिलिटी के साथ विरोधाभास करके इसके कच्चे एक्सटेंशनल मॉडल की सीमाओं को प्रकट करता है, और तत्पश्चात एक सुदृढ़ "वीह्राउच-SCI" मध्यवर्ती पदानुक्रम प्रस्तावित करता है जो सुव्यवस्थितता और प्रतिनिधित्व अपरिवर्तनीयता सुनिश्चित करने के लिए पोस्ट-प्रोसेसिंग को रेगुलैरिटी क्लासेस तक सीमित करता है।
यह शोधपत्र एक मॉडल-सैद्धांतिक ढांचे का प्रस्ताव करता है जो संदर्भ-सशर्त निश्चितता (context-conditioned determinacy) की स्थितियों और भाषा मॉडलों में थ्रेशोल्ड उद्भव (threshold emergence) की प्रकृति को गणितीय रूप से अभिलक्षणित करने के लिए बेंचमार्क लेबल के स्थान पर परिमित अर्थ संबंधी प्रमाणों (finite semantic certificates) को प्रतिस्थापित करता है, जिससे स्कोरिंग आर्टिफैक्ट्स से वास्तविक अर्थ संबंधी संक्रमणों को अलग करने के लिए परिभाषित घटनाओं पर एक बूलियन संभाव्यता माप (Boolean probability measure) स्थापित किया जा सके।
यह शोधपत्र पॉजिटिव इंस्टेंटियल नेबरहुड लॉजिक (PINL) प्रस्तुत करता है, जो स्वतंत्र बॉक्स और डायमंड मोडैलिटीज वाला एक निषेध-मुक्त (negation-free) मोडल सिस्टम है, और पर्सिस्टेंट नेबरहुड सिमेंटिक्स, 2-DLIos का उपयोग करने वाले बीजगणितीय सिमेंटिक्स, और एक कैनोनिकल बिटोपोलॉजिकल रिप्रजेंटेशन के माध्यम से इसकी पूर्णता स्थापित करता है।