655 पेपर
यह शोध पत्र तर्क देता है कि क्रियाशील (actionable) AI व्याख्यात्मकता को चार विशिष्ट समरूपताओं (symmetries) के माध्यम से औपचारिक रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए, जो व्याख्यात्मक मॉडलों के कठोर परीक्षण, डिजाइन और सत्यापन को सक्षम बनाती हैं, जो कि अनुमान (inference), संरेखण (alignment) और सुरक्षा अनुपालन को एकीकृत करने में सक्षम संभाव्य प्रणालियों के एक उपवर्ग के रूप में कार्य करते हैं।
यह शोध पत्र बहुस्तरीय न्यूरोनल नेटवर्क के एक जैविक रूप से सटीक, यांत्रिक मॉडल को प्रस्तुत करता है जो बैकप्रोपैगेशन के एक व्यावहारिक विकल्प के रूप में कुशल ऑनलाइन लर्निंग को सक्षम बनाता है, जो इमेज क्लासिफिकेशन कार्यों में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक एकीकृत ऑपरेटर कैलकुलस फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो विविध जनसंख्या-आधारित अनुकूलन विधियों को संभाव्यता मापों (probability measures) पर कार्य करने वाले उत्परिवर्तन (mutation), चयन (selection) और पुनर्संयोजन (recombination) ऑपरेटरों के संयोजन के रूप में मॉडल करता है, जिससे एक ट्रांसपोर्ट-रिएक्शन-जंप PDE सीमा के माध्यम से एक मॉड्यूलर लयापुनोव-आधारित अभिसरण विश्लेषण सक्षम होता है।
यह शोध पत्र ट्री पैरिटी मशीनों को सिंक्रोनाइज़ करने के लिए गैर-बाइनरी इनपुट वेक्टर्स का उपयोग करके न्यूरल क्रिप्टोग्राफी में सुधार करने का प्रस्ताव देता है, जिससे सिंक्रोनाइज़ेशन समय कम होता है और सुरक्षा बढ़ती है।
यह शोधपत्र ब्लैक-बॉक्स अनुकूलन में सुदृढ़ श्रेणीगत-सतत (categorical-continuous) अंतःक्रियाओं को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए एक वार्म-स्टार्टिंग रणनीति के साथ एक सूचना-ज्यामितीय द्वि-स्तरीय अनुकूलन (information-geometric bilevel optimization) ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो मौजूदा अत्याधुनिक विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और गणनात्मक दक्षता प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र MP3 को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन प्लग-एंड-प्ले प्री-ट्रेनिंग प्लगइन है जो स्थानिक-कालिक पूर्वानुमान (spatio-temporal forecasting) में "टेम्पोरल मिराज" (temporal mirage) की चुनौती को संबोधित करने के लिए बहु-अवधि पैटर्न लर्निंग का लाभ उठाता है, जिससे विविध वास्तविक दुनिया के डेटासेटों में मौजूदा ग्राफ न्यूरल नेटवर्क मॉडलों के प्रदर्शन और अनुकूलन क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र A2SG का प्रस्ताव करता है, जो एक एकीकृत ढांचा है जो ग्रेडिएंट भिन्नता और लॉस लैंडस्केप कर्वेचर को कम करके डीप स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क में प्रशिक्षण संबंधी चुनौतियों को संबोधित करने के लिए एडेप्टिव और एसिमेट्रिक सरोगेट ग्रेडिएंट्स का उपयोग करता है, जिससे विविध मॉडलों और कार्यों में सटीकता और ऊर्जा दक्षता में निरंतर सुधार होता है।
यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस की ओर अग्रसर करने के लिए हिप्पोकैम्पस जैसी स्पष्ट स्मृति प्रणालियों (hippocampal-like explicit memory systems) को एकीकृत करना आवश्यक है, क्योंकि उच्च-स्तरीय संज्ञानात्मक कार्य जैसे कि रणनीतिक योजना और मेटाकॉग्निशन, वर्तमान में एलएलएम (LLMs) के आधारभूत अंतर्निहित अंतर्निहित सांख्यिकीय शिक्षण तंत्रों (implicit statistical learning mechanisms) से अकेले उभर नहीं सकते हैं।
यह शोध पत्र "माई केमिकल हार्नेस" (My Chemical Romance) का परिचय देता है, जो एक रूट-नेटिव (route-native) विकासवादी ढांचा है जो बिल्डिंग ब्लॉक्स से निष्पादन योग्य सिंथेटिक पथों के निर्माण को निर्देशित करने के लिए उच्च-स्तरीय रणनीति नियंत्रकों के रूप में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे बिना किसी मतिभ्रम (hallucinations) या मॉडल फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता के अत्याधुनिक आणविक डिजाइन प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र "फिक्स्ड-क्वेरी ऑसिलेटर अटेंशन" का प्रस्ताव करता है, जो सॉफ्टमैक्स (softmax) का एक हार्डवेयर-कुशल विकल्प है जो भौतिक संतुलन (physical equilibration) के माध्यम से अटेंशन को लागू करने के लिए युग्मित ऑसिलेटर नेटवर्क (coupled oscillator networks) में कुरामोतो सिंक्रोनाइज़ेशन डायनेमिक्स (Kuramoto synchronization dynamics) का लाभ उठाता है, जो ऊर्जा-सीमित सबस्ट्रेट्स पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्रदर्शित करते हुए भौतिक एआई (physical AI) के लिए एक गणितीय रूप से सुदृढ़ ब्लूप्रिंट प्रदान करता है।