653 पेपर
यह शोध पत्र Microcosmos को प्रस्तुत करता है, जो एक GPU-अनुकूलित, एंड-टू-एंड डिफरेंशिएबल (end-to-end differentiable) सिमुलेशन इंजन है जो कृत्रिम जीवन को एक 2D श्यान तरल (viscous fluid) में लचीले तंतुओं (elastic filaments) के रूप में मॉडल करता है, और बड़े पैमाने पर ओपन-एंडेड इवोल्यूशन (open-ended evolution) के लिए भौतिक सुसंगतता, डिफरेंशिएबिलिटी और स्केलेबिलिटी को सफलतापूर्वक प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र मेटा-रिप्रजेंटेशनल प्रेडिक्टिव कोडिंग (MPC) प्रस्तुत करता है, जो एक तंत्रिका विज्ञान-प्रेरित स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण ढांचा है जो बैकप्रोपैगेशन या कच्चे इनपुट जेनेरेटिव मॉडलिंग पर निर्भर हुए बिना, सक्रिय अनुमान और समानांतर स्ट्रीम प्रतिनिधित्व भविष्यवाणी का लाभ उठाकर जैविक रूप से प्रशंसनीय, एनकोडर-ओनली लर्निंग प्राप्त करता है।
यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करके "कंप्यूटेशनल लाइफ" (Computational Life) परिकल्पना को चुनौती देता है कि स्व-प्रतिकृति (self-replicators) को युग्मित अंतःक्रियाओं (paired interactions) के माध्यम से उतनी ही प्रभावी ढंग से सरल उत्परिवर्तन रैंडम वॉक (mutation random walks) के माध्यम से खोजा जा सकता है, और कि वंशावली वृक्ष की गहराई और चौड़ाई को सीमित करना उनके उद्भव के बजाय उनके प्रभुत्व को रोकता है।
यह शोध पत्र एक विकासवादी खोज ढांचे (evolutionary search framework) का प्रस्ताव करता है जो वेव फंक्शन कोलैप्स (WFC) द्वारा उच्च-गुणवत्ता वाली प्रक्रियात्मक सामग्री (procedural content) उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाने वाले छोटे इनपुट उदाहरणों को अनुकूलित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि यह दृष्टिकोण उन डोमेन में पीढ़ी को प्रभावी ढंग से सुधारता है जहाँ वैश्विक गुण स्थानीय बाधाओं (local constraints) से उभरते हैं, जैसे कि भूलभुलैया की कनेक्टिविटी और डंजन लेआउट।
यह शोध पत्र एक न्यूरोमॉर्फिक प्रिमिटिव प्रस्तुत करता है जो दोलनी तंत्रिका नेटवर्क (ऑसिलेटरी न्यूरल नेटवर्क) में स्व-संगठित शिक्षण को सक्षम करने के लिए निरोधात्मक युग्मन (इनहिबिटरी कपलिंग्स) के साथ मेमरिस्टिव किनारों (मेमरिस्टिव एजेस) का उपयोग करता है, जो सर्किट सिमुलेशन और सैद्धांतिक विश्लेषण के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि स्वायत्त एंटी-फेज अट्रैक्टर्स और मजबूत डीनोइजिंग क्षमताओं को साकार करने के लिए हस्ताक्षरित प्रभावी भार (साइंड इफेक्टिव वेट्स) आवश्यक हैं।
यह शोधपत्र प्रदर्शित करता है कि तीन न्यूनतम LLM एजेंटों का एक समूह, जो सीमित संदर्भ और विकासवादी दबाव के तहत एक क्षय होते साझा टेक्स्ट स्टोर के साथ संचालित होता है, स्वतः ही सहकारी व्यवहार, भंडारण रणनीतियों और जटिल सांस्कृतिक कलाकृतियों को विकसित करता है जो उभरती संस्कृति के अनुरूप संरचित दीर्घकालिक सुसंगतता प्रदर्शित करते हैं।
यह शोध पत्र लोकल फेरोमोन नेटवर्क (Local Pheromone Network) को प्रस्तुत करता है, जो एक विरल (sparse), स्थानीय शिक्षण प्रोटोटाइप है जो बैकप्रोपैगेशन (backpropagation) को प्रभावी ढंग से स्थानीय नियमों को सीखने और परस्पर विरोधी कार्यों में कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग (catastrophic forgetting) को कम करने के लिए एडेप्टिव, फेरोमोन-वेटेड हेब्बियन अपडेट्स (adaptive, pheromone-weighted Hebbian updates) और कंसोलिडेशन (consolidation) एवं रिप्ले (replay) जैसी प्रणालियों से प्रतिस्थापित करता है।
यह शोध पत्र एक सरल, कुशल, ब्लैक-बॉक्स मजबूती माप प्रस्तावित करता है जो वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर प्रयोगों के माध्यम से सत्यापित और तुलनात्मक विश्लेषण के लिए रोबस्टनेस कर्व्स (robustness curves) की शुरूआत द्वारा उन्नत, रैंडम इनपुट नॉइज़ के तहत एक न्यूरल नेटवर्क के मीन स्क्वेर्ड एरर (mean squared error) पर एक संभाव्य ऊपरी सीमा प्रदान करता है।
यह शोध पत्र डेल के सिद्धांत (Dale's principle) का कड़ाई से पालन करते हुए, मॉड्युलो एरर रूटिंग के साथ एरर डिफ्यूजन और कार्य-विशिष्ट नवाचारों का उपयोग करके MNIST, CIFAR-10 और निरंतर सुदृढीकरण लर्निंग (continuous reinforcement learning) कार्यों पर उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक जैविक रूप से प्रशंसनीय द्वैत-प्रवाह संरचना (dual-stream architecture) प्रस्तुत करता है।
ImprovEvolve एक LLM-निर्देशित विकासवादी खोज (evolutionary search) प्रस्तुत करता है जो बेसिन-हॉपिंग प्रक्रिया को संचालित करने के लिए विशिष्ट इनिशियलाइज़ेशन, सुधार और गड़बड़ी (perturbation) ऑपरेटरों को विकसित करता है, जो हेक्सागन पैकिंग, ऑटोकोरिलेशन असमानताओं और स्फेरिकल कोड्स के लिए नए अत्याधुनिक समाधानों की सफलतापूर्वक खोज करता है और साथ ही भाषा मॉडल पर संज्ञानात्मक भार को काफी कम करता है।