655 पेपर
यह शोध पत्र BiSpikCLM को प्रस्तुत करता है, जो पहला पूर्णतः बाइनरी स्पाइकिंग लैंग्वेज मॉडल है जो सॉफ्टमैक्स-फ्री स्पाइकिंग अटेंशन के माध्यम से फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन्स को समाप्त करता है और एक नवीन स्पाइक-अवेयर अलाइनमेंट डिस्टिलेशन फ्रेमवर्क के माध्यम से काफी कम प्रशिक्षण डेटा के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन और काफी कम कम्प्यूटेशनल लागत प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र इलास्टिक स्पाइकिंग ट्रांसफॉर्मर (Elastic Spiking Transformer) को प्रस्तुत करता है, जो एक रनटाइम-अनुकूली (runtime-adaptive) आर्किटेक्चर है जो एक एकल सार्वभौमिक मॉडल को जेस्चर रिकग्निशन (gesture recognition) के लिए उच्च सटीकता बनाए रखते हुए विविध न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर बाधाओं के अनुरूप अपनी कम्प्यूटेशनल जटिलता और ऊर्जा खपत को गतिशील रूप से समायोजित करने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र इंडियन वेडिंग सिस्टम ऑप्टिमाइजेशन (IWSO) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मेटाहेयुरिस्टिक एल्गोरिदम है जो पारंपरिक भारतीय मिलान (मैचमेकिंग) की गतिशीलता से प्रेरित है और मौजूदा अनुकूलन विधियों की तुलना में बेहतर अभिसरण गति (कन्वर्जेंस स्पीड), समाधान गुणवत्ता और मजबूती प्राप्त करने के लिए मैचमेकर-निर्देशित प्रभाव और अनुकूलनशील उन्मूलन रणनीतियों का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र GEAR (जेनेटिक ऑटोरिसर्च) को प्रस्तुत करता है, जो स्वायत्त अनुसंधान एजेंटों के लिए एक जनसंख्या-आधारित ढांचा है जो विविध संभावित समाधानों को बनाए रखने और स्थानीय इष्टतम (local optima) से बचने तथा निरंतर सुधार खोजने के लिए खोज रणनीतियों को विकसित करने के माध्यम से पारंपरिक एकल-पथ खोज से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र ARES-LSHADE को प्रस्तुत करता है, जो एक ऑटो-रिसर्च-वर्धित मेमेटिक डिफरेंशियल इवोल्यूशन एल्गोरिदम है, जो GECCO 2026 GNBG बेंचमार्क पर लगभग पूर्ण प्रदर्शन प्राप्त करता है और साथ ही यह प्रदर्शित करता है कि कैसे LLM-संचालित डिज़ाइन लूप अनजाने में बेंचमार्क मेटाडेटा का शोषण कर सकते हैं, जो एल्गोरिद्मिक क्षमता और ब्लैकबॉक्स अखंडता के बीच महत्वपूर्ण तनावों को उजागर करता है।
डार्विन फैमिली फ्रेमवर्क एक प्रशिक्षण-मुक्त विकासवादी विलय दृष्टिकोण पेश करता है जो बिना किसी अतिरिक्त ग्रेडिएंट-आधारित प्रशिक्षण के बड़े भाषा मॉडलों की तर्क क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने के लिए ग्रेडिएंट-मुक्त वेट-स्पेस पुनर्संयोजन, अनुकूली ट्रस्ट-आधारित संलयन और क्रॉस-आर्किटेक्चर ब्रीडिंग का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एमोर्टाइज्ड एफिशिएंसी थ्रेशोल्ड (AET) फ्रेमवर्क को पेश करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि न्यूरल कॉम्बिनेटोरियल सॉल्वर एक विशिष्ट परिनियोजन मात्रा (डिप्लॉयमेंट वॉल्यूम) तक पहुँचने के बाद कुल ऊर्जा और कार्बन दक्षता में CPU-आधारित ह्यूरिस्टिक्स से आगे निकल सकते हैं, जिससे उस आलोचना का खंडन होता है कि उनकी प्रशिक्षण लागत उन्हें स्वाभाविक रूप से शुद्ध रूप से अक्षम बनाती है।
यह शोध पत्र स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण एल्गोरिदम का एक व्यापक वर्गीकरण प्रस्तुत करता है और न्यूरोट्रेन (NeuroTrain) का परिचय देता है, जो एक ओपन-सोर्स बेंचमार्किंग फ्रेमवर्क है जिसे स्केलेबल और कुशल एसएनएन (SNN) प्रशिक्षण विधियों के विकास को एकीकृत करने, तुलना करने और आगे बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह शोध पत्र न्यूरल एसोसिएटिव स्किल मेमोरीज (Neural Associative Skill Memories) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-पर्यवेक्षित प्रेडिक्टिव कोडिंग फ्रेमवर्क है जो सुरक्षित रोबोटिक्स को आगे बढ़ाने और मानव संवेदी-मोटर भंडार (sensorimotor repertoires) को मॉडल करने के लिए जैविक रूप से सुसंगत स्थानीय शिक्षण नियमों का उपयोग करते हुए एक एकल ऊर्जा-आधारित वास्तुकला के भीतर कौशल शिक्षण, संदर्भ-जागरूक अभिव्यक्ति और दोष पहचान को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र डाइलेटेड अनमास्किंग शेड्यूलर (DUS) का परिचय देता है, जो एक केवल-अनुमान (inference-only) विधि है जो संयुक्त एंट्रॉपी लाभ को न्यूनतम करने के लिए अनुक्रम स्थितियों को गैर-समीपवर्ती समूहों में विभाजित करके समानांतर अनमास्किंग करती है, जिससे गुणवत्ता से समझौता किए बिना या अंतर्निहित डिनोइज़र को संशोधित किए बिना मास्क किए गए डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स में 5.8 गुना तक तेज़ टेक्स्ट जनरेशन प्राप्त किया जाता है।