2595 पेपर
DynQ एक गतिशील, टोपोलॉजी-अज्ञेय (topology-agnostic) क्वांटम वर्चुअल मशीन है जो लाइव कैलिब्रेशन डेटा पर गुणवत्ता-भारित कम्युनिटी डिटेक्शन का लाभ उठाकर लचीले, उच्च-गुणवत्ता वाले निष्पादन क्षेत्र उत्पन्न करती है, जिससे विषम क्वांटम हार्डवेयर में आउटपुट फिडेलिटी और विश्वसनीयता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।
यह शोध पत्र 506 वास्तविक दुनिया के C प्रोग्रामों के लिए ACSL विनिर्देशों (specifications) को उत्पन्न करने और सत्यापित करने में तीन लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स सहित पांच स्वचालित प्रणालियों की प्रभावशीलता का अनुभवजन्य मूल्यांकन करता है, जो पारंपरिक नियम-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में उनकी क्षमताओं और सीमाओं पर नया प्रमाण प्रदान करता है।
यह अध्ययन असंरचित दस्तावेज़ों में एंटरप्राइज आर्किटेक्चर स्मैल्स (Enterprise Architecture Smells) का स्वचालित रूप से पता लगाने और उन्हें मापने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करते हुए एक डिज़ाइन साइंस दृष्टिकोण का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ कस्टम GPT-आधारित मॉडल उच्च सटीकता और गति प्रदान करते हैं, वहीं फाइन-ट्यून्ड ऑन-प्रिमाइज़ मॉडल उन्नत डेटा सुरक्षा लाभों के साथ एक व्यवहार्य विकल्प प्रदान करते हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि सरल टर्मिनल-आधारित कोडिंग एजेंट, जो फाइलसिस्टम के माध्यम से सीधे प्लेटफॉर्म API के साथ इंटरैक्ट करते हैं, विविध एंटरप्राइज ऑटोमेशन कार्यों के लिए अधिक जटिल टूल-ऑगमेंटेड या वेब-आधारित एजेंटों के बराबर या उनसे बेहतर प्रदर्शन करने के लिए पर्याप्त हैं।
यह शोध पत्र दो सप्ताह के मास्टर्स कोर्स के एक प्रयोग को प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि एक क्यूरेटेड (curated) GenAI ट्यूटर, उच्च सटीकता और शैक्षणिक मूल्य के साथ क्रिप्टोकरेंसी-फाइनेंस और डोमेन-ड्रिवन डिज़ाइन में तीव्र कौशल उन्नयन (upskilling) में प्रभावी रूप से सहायता करता है, जिससे छात्रों के आत्म-प्रभावकारिता (self-efficacy) में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है और भविष्य के GenAI-समर्थित शिक्षण वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने के लिए सत्रह ठोस अभ्यास भी प्राप्त होते हैं।
यह शोध पत्र OpenTools का परिचय देता है, जो एक समुदाय-संचालित ढांचा है जो मानकीकृत स्कीमा, स्वचालित परीक्षण और सहयोगात्मक योगदान के माध्यम से इनवोकेशन सटीकता और आंतरिक टूल शुद्धता दोनों को संबोधित करके टूल-उपयोग करने वाले AI एजेंटों की विश्वसनीयता को बढ़ाता है, जिसके परिणामस्वरूप मौजूदा टूलबॉक्सेस की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होते हैं।
यह शोध पत्र LLM-संचालित सूचना प्रणालियों के लिए एक एकीकृत आर्किटेक्चर मेटामॉडल का प्रस्ताव करता है जो कोड और दस्तावेज़ीकरण के बीच स्थिर, दोहराने योग्य और उच्च-गुणवत्ता वाले क्लोज्ड-लूप रूपांतरणों को सक्षम करने के लिए व्यावसायिक, सिस्टम और डेवलपर परतों में प्रमुख आर्किटेक्चरल आरेखों को व्यवस्थित करता है।
यह शोध पत्र 138 प्रैक्टिशनर कॉन्फ्रेंस टॉक का विश्लेषण करता है ताकि यह प्रदान किया जा सके कि कंपनियाँ AI एजेंटों को कैसे अपनाती हैं, जिसमें आवर्ती आर्किटेक्चरल पैटर्न, अनुप्रयोग डोमेन और कार्यान्वयन प्रौद्योगिकियों की पहचान की गई है ताकि प्रैक्टिशनर्स को वास्तविक दुनिया के एजेंटिक सिस्टम डिज़ाइन को समझने में मदद मिल सके।
यह शोध पत्र असंरचित प्राकृतिक भाषा आवश्यकताओं से UML स्टेट मशीन जनरेशन को स्वचालित करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमताओं की जांच करता है, जिसमें स्ट्रक्चर- और इवेंट-ड्रिवन फ्रेमवर्क्स के साथ-साथ एक नवीन हाइब्रिड दृष्टिकोण का प्रस्ताव और मूल्यांकन किया गया है जो नॉन-रीजनिंग मॉडल्स के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जबकि गार्ड्स और एक्शन्स जैसे जटिल तत्वों को उत्पन्न करने में वर्तमान सीमाओं को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र VeriAct को प्रस्तुत करता है, जो एक सत्यापन-निर्देशित एजेंटिक फ्रेमवर्क (verification-guided agentic framework) है जो प्रॉम्प्ट-आधारित संश्लेषण (prompt-based synthesis) की सीमाओं और मानक सत्यापनकर्ताओं (standard verifiers) की अपर्याप्तता को दूर करने के लिए औपचारिक विशिष्टताओं (formal specifications) को पुनरावृत्ति के माध्यम से परिष्कृत करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे न केवल सत्यापन योग्य हैं बल्कि वास्तव में सही और पूर्ण भी हैं।