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यह शोध पत्र एक क्रिप्टोग्राफिक रजिस्ट्री प्रोवेनेंस सिस्टम का प्रस्ताव करता है जो सॉफ्टवेयर वितरण में संरचनात्मक अंतराल को समाप्त करने के लिए अनिवार्य पब्लिशर और रजिस्ट्री डुअल-सिग्नेचर के साथ-साथ कंज्यूमर-साइड क्रिप्टोग्राफिक प्रवर्तन को लागू करके AI पैकेज इकोसिस्टम में डिपेंडेंसी कन्फ्यूजन हमलों से बचाव करता है।
यह शोध पत्र LLM एजेंटों पर संदर्भ-जागरूक प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों के मूल्यांकन के लिए एक बेंचमार्क के रूप में AgentLure पेश करता है, और ARGUS का प्रस्ताव देता है जो कार्य उपयोगिता (task utility) को बनाए रखते हुए हमले की सफलता दर को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए प्रोवेनेंस-जागरूक निर्णय ऑडिटिंग (provenance-aware decision auditing) का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र थ्रेड अवस्थाओं को पुनर्स्थापित करने, रनटाइम प्रीएम्प्शन (runtime preemption) को निष्प्रभावी करने और ओवरले पाथ विश्लेषण (overlay path analysis) को नियोजित करने के माध्यम से, कुबेरनेट्स (Kubernetes) और गो-इथेरियम (Go-Ethereum) जैसी उत्पादन परियोजनाओं में वास्तविक दुनिया की कमजोरियों का पता लगाने में सक्षम बनाने के लिए, मानक gc कंपाइलर के साथ संकलित मल्टी-थ्रेडेड गो (Go) बाइनरीज़ का समर्थन करने हेतु ज़ोरया (Zorya) कॉनकोलिक निष्पादन फ्रेमवर्क (concolic execution framework) के एक विस्तार को प्रस्तुत करता है।
यह शोधपत्र ProgramBench प्रस्तुत करता है, जो केवल दस्तावेज़ों के आधार पर पूर्ण सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट्स को समग्र रूप से आर्किटेक्ट करने और शून्य से उन्हें लागू करने की भाषा मॉडलों की क्षमता का मूल्यांकन करने वाला एक नया बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान मॉडल किसी भी कार्य को पूरी तरह से हल करने में विफल रहते हैं और ऐसे मोनोलिथिक कोड स्ट्रक्चर (एकल संरचना) बनाने की प्रवृत्ति रखते हैं जो मानव-लिखित कार्यान्वयन से काफी भिन्न होते हैं।
यह शोध पत्र CGFuse प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन फ्रेमवर्क है जो टोकन-स्तरीय ग्राफ निरूपणों (जैसे कि ASTs और डेटा-फ्लो ग्राफ्स) को सीधे मॉडल के आंतरिक भाग में गहराई से संलयित करके कोड जनरेशन में प्री-ट्रेंड लैंग्वेज मॉडल्स की संरचनात्मक सीमाओं को संबोधित करता है, जिससे BLEU और CodeBLEU स्कोर में क्रमशः 16% और 11% तक के महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्राप्त होते हैं।
KVerus एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड (retrieval-augmented), सेल्फ-अडैप्टिव सिस्टम है जो बड़े पैमाने के, विकसित होते रस्ट (Rust) कोडबेस के लिए प्रमाणों को सफलतापूर्वक उत्पन्न करने और बनाए रखने के लिए औपचारिक सत्यापन (formal verification) में सिमेंटिक-स्ट्रक्चरल गैप को पाटता है, जो सिंगल-फाइल और रिपॉजिटरी-लेवल बेंचमार्क दोनों में मौजूदा टूल्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक पुनरुत्पादक, प्रक्रिया-जागरूक पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो विकसित होते रोगी प्रक्षेपवक्रों (trajectories) से जोखिम अनुमानों को क्रमिक रूप से परिष्कृत करके नैदानिक पथों की निरंतर भविष्य कहने वाली निगरानी को सक्षम बनाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जैसे-जैसे अधिक नैदानिक घटनाएँ उपलब्ध होती हैं, भविष्य कहने वाला प्रदर्शन महत्वपूर्ण रूप से सुधरता है।
यह शोध पत्र PoVSmith को प्रस्तुत करता है, जो एक एजेंट-आधारित दृष्टिकोण है जो उच्च-गुणवत्ता वाले प्रूफ-ऑफ-वल्नेरेबिलिटी परीक्षणों को स्वचालित रूप से उत्पन्न करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, कॉल पाथ विश्लेषण और निष्पादन फीडबैक का लाभ उठाता है, जो सफलतापूर्वक 96% सुलभ एप्लिकेशन-स्तर के एंट्री पॉइंट्स की पहचान करता है और जटिल सॉफ्टवेयर डिपेंडेंसीज़ के लिए 55% व्यवहार्य अटैक टेस्ट तैयार करता है।
यह शोध पत्र तर्क के लिए एक निर्णय प्रक्रिया प्रस्तुत करता है, जो अनबाउंडेड (unbounded) चरों की अनुमति देने वाले परिमित पूर्णांक अंतरालों के साथ परिमित सेट थ्योरी का विस्तार करता है, और एक एलीवेटर एल्गोरिदम के लिए इनवेरिएंस लेम्मा (invariance lemmas) को स्वचालित रूप से सत्यापित करने के लिए टूल के माध्यम से इसकी व्यावहारिक उपयोगिता को प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र कोड अनुवाद के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ एक मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व के रूप में प्राकृतिक भाषा विनिर्देशों (natural language specifications) के उपयोग की जांच करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि पायथन और सी++ जैसे विशिष्ट भाषा युग्मों के लिए उन्हें सोर्स कोड के साथ संयोजित करने से सुधार होता है, लेकिन यह दृष्टिकोण निरंतर समग्र प्रदर्शन लाभ प्रदान नहीं करता है।