2637 पेपर
PyTrim एक ओपन-सोर्स, एंड-टू-एंड सिस्टम है जो विभिन्न डिटेक्शन टूल्स के साथ एकीकृत होकर और नवीन डायनेमिक एनालिसिस का उपयोग करके, सोर्स और कॉन्फ़िगरेशन फाइलों में से अप्रयुक्त पायथन डिपेंडेंसीज़ को हटाने की प्रक्रिया को स्वचालित करता है, जिसने मानव परिवर्तनों की नकल करने में 98.3% सटीकता प्राप्त की है और कई ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स में ब्लोट (bloat) को सफलतापूर्वक कम किया है।
यह शोध पत्र FGGM का प्रस्ताव करता है, जो एक औपचारिक ग्रे-बॉक्स ग्रेडिएंट विधि है जो ऑब्जर्वेशन नॉर्मलाइज़र के माध्यम से पीड़ित चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन बाउंड्स का अनुमान लगाकर और पॉलीटोप एब्स्ट्रैक्ट डोमेन का लाभ उठाकर बिना पीड़ित डेटा के सटीक ज्ञान के मजबूत प्रतिकूल इनपुट उत्पन्न करके, प्रतिकूल उपयोगकर्ताओं को MU-MIMO नेटवर्क थ्रूपुट को 70% तक कम करने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र 157,700 रिपॉजिटरीज़ की तुलना करके यह विश्लेषण करने के लिए एक बड़े पैमाने पर अनुभवजन्य अध्ययन का प्रस्ताव करता है कि पायथन और जावा ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स में एआई (AI) लाइब्रेरीज़ को अपनाना विकास गतिविधि, सामुदायिक जुड़ाव और कोड जटिलता को कैसे प्रभावित करता है।
यह शोध पत्र CMind को प्रस्तुत करता है, जो एक AI एजेंट है जो सोर्स कोड का विश्लेषण करने और बग रिपोर्ट के आधार पर परिकल्पनाएं (hypotheses) उत्पन्न करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल रीजनिंग को मानव-प्रेरित, निर्देशित निर्णय लेने वाले चरणों के साथ जोड़कर C मेमोरी बग्स को लोकेलाइज करता है।
यह शोध पत्र VSCAN को प्रस्तुत करता है, जो एक औपचारिक सत्यापन ढांचा (formal verification framework) है जो मिश्रित पूर्णांक प्रोग्रामिंग (mixed integer programming) में यथार्थवादी बाधाओं को कूटबद्ध करके जनरेटिव एडवरसैरियल शोर के विरुद्ध DNN-आधारित सिमेंटिक संचार प्रणालियों की मजबूती की गारंटी देता है, जिससे कमजोरियों का पता चलता है और लेटेंट स्पेस आयामों (latent space dimensions) में एक सुरक्षा-दक्षता ट्रेड-ऑफ का खुलासा होता है।
यह शोध पत्र Wink को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का, एसिंक्रोनस (asynchronous) स्व-हस्तक्षेप प्रणाली है जो स्पेसिफिकेशन ड्रिफ्ट (specification drift) और टूल विफलताओं जैसे सामान्य व्यवहारों से स्वायत्त कोडिंग एजेंटों को स्वचालित रूप से रिकवर करती है, जिससे उत्पादन परिवेश में मैनुअल इंजीनियर हस्तक्षेप की आवश्यकता काफी कम हो जाती है।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि रैखिकता और पूर्वानुमेयता के बारे में पांच त्रुटिपूर्ण धारणाओं के कारण एआई परियोजनाओं के लिए पारंपरिक टी-शर्ट साइजिंग अनुमान विफल हो जाता है, और इसके बजाय एक "चेकपॉइंट साइजिंग" ढांचे का प्रस्ताव देता है जो निरंतर सीखने के आधार पर दायरे को अनुकूलित करने के लिए पुनरावृत्ति निर्णय द्वारों का उपयोग करता है।
यह शोध पत्र एक मॉड्यूलर, LLM-आधारित प्रणाली का प्रस्ताव करता है जो सीधे DOM तत्वों या सोर्स कोड को संशोधित करके स्थिर वेबसाइटों और जटिल एंगुलर (Angular) सिंगल-पेज एप्लिकेशन दोनों के लिए एक्सेसिबिलिटी सुधार (accessibility remediation) को स्वचालित करती है, जिससे अर्थपूर्ण इमेज विवरण उत्पन्न करते हुए और एप्लिकेशन की स्थिरता बनाए रखते हुए उच्च फिक्स दर प्राप्त होती है।
यह शोध पत्र 'एल एजेंट ग्राफ़िको' (El Agente Gráfico) को प्रस्तुत करता है, जो एक सिंगल-एजेंट फ्रेमवर्क है जो एलएलएम (LLM) निर्णय लेने की प्रक्रिया को एक टाइप-सेफ निष्पादन वातावरण और डायनेमिक नॉलेज ग्राफ के भीतर समाहित करके वैज्ञानिक स्वचालन को उन्नत करता है, जिससे जटिल कम्प्यूटेशनल कार्यों जैसे कि क्वांटम केमिस्ट्री और मैटेरियल्स डिज़ाइन में निरंतरता, प्रोवेनेंस ट्रैकिंग और सुदृढ़ प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए नाजुक टेक्स्ट-आधारित समन्वय को संरचित, टाइप किए गए सिम्बोलिक आइडेंटिफायर्स द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है।
यह शोध पत्र DeCEAT प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो स्वचालित सॉफ्टवेयर परीक्षण में छोटे भाषा मॉडलों के पर्यावरणीय और प्रदर्शन संबंधी समझौतों का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, और यह प्रकट करता है कि प्रॉम्प्ट डिज़ाइन और मॉडल चयन संयुक्त रूप से कार्बन उत्सर्जन और परीक्षण गुणवत्ता को कैसे प्रभावित करते हैं।