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यह शोध पत्र समानांतर स्ट्रिंग सॉल्वर (parallel string solvers) के लिए स्प्लिटिंग ह्यूरिस्टिक्स (splitting heuristics) को स्वचालित रूप से सीखने के लिए एक डेटा-संचालित दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ये सीखे गए ह्यूरिस्टिक्स Z3seq और Z3str4 में कार्यान्वित होने पर हल किए गए फॉर्मूलों की संख्या और औसत समाधान समय दोनों में मैन्युअल रूप से डिज़ाइन किए गए ह्यूरिस्टिक्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
यह शोध पत्र "स्किल कवरेज" (skill coverage) को प्रस्तुत करता है, जो एक टेस्ट पर्याप्तता मीट्रिक है जो यह मूल्यांकन करता है कि एजेंट के कौशल कितनी व्यापकता से प्रशिक्षित किए गए हैं, यह मापने के लिए कि एजेंट के प्रक्षेप पथों (trajectories) में प्रलेखित व्यवहार बाधाओं का अवलोकन किस सीमा तक किया जाता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान बेंचमार्क कार्य सफलता के बावजूद इन बाधाओं के 44% से भी कम हिस्से को कवर करते हैं।
यह शोध पत्र OPS CORTEX को प्रस्तुत करता है, जो एक टोपोलॉजी-जागरूक (topology-aware), मेमोरी-केंद्रित आर्किटेक्चर है जो आधुनिक माइक्रोसर्विस डिप्लॉयमेंट में फॉल्ट प्रोपेगेशन (fault propagation) की चुनौतियों को संबोधित करने के लिए सिस्टम व्यवहार और निर्भरताओं के एक निरंतर, संरचित प्रतिनिधित्व को बनाए रखते हुए, LLM-आधारित स्पष्टीकरण से नियत मूल-कारण व्युत्पत्ति (deterministic root-cause derivation) को अलग करता है।
यह शोध पत्र एक औपचारिक रूप से सत्यापित, LLM-संचालित विकासवादी कोड संश्लेषण प्रणाली प्रस्तुत करता है जो मेडिकल IoT डिवाइस डेटा (जैसे पल्स ऑक्सीमीटर JSON स्कीमा) और FHIR मानक के बीच कम लागत वाला, विश्वसनीय ट्रांसलेशन कोड विश्वसनीय रूप से उत्पन्न करती है, जो पूर्व-निर्धारित आवश्यकताओं का कड़ाई से पालन सुनिश्चित करती है।
प्रॉमप्टमार्क (PromptMark) एक ब्लैक-बॉक्स, प्रॉमप्ट-गाइडेड फ्रेमवर्क है जो संरचित इनपुट निर्देशों और पुनरावृत्ति फीडबैक के माध्यम से एआई-जनरेटेड सोर्स कोड में पता लगाने योग्य वॉटरमार्क को एम्बेड करता है, जिससे मॉडल के आंतरिक भाग तक पहुंच या कोड की कार्यक्षमता से समझौता किए बिना मजबूत एट्रिब्यूशन प्राप्त होता है।
यह शोधपत्र तर्क देता है कि एआई कोड जनरेशन, कोड के स्वामित्व और मानवीय समझ के बीच के संबंध को विच्छेदित करके, 'ट्रक फैक्टर' जैसे पारंपरिक लेखक-आधारित ज्ञान मेट्रिक्स को अमान्य कर देता है, जिससे वर्जन-कंट्रोल एट्रिब्यूशन के बजाय प्रत्यक्ष बोध के साक्ष्य पर आधारित नए मापन उपकरणों की ओर बढ़ने की आवश्यकता उत्पन्न होती है।
ब्राजील के 11 सॉफ्टवेयर पेशेवरों के एक गुणात्मक अध्ययन के आधार पर, यह शोध पत्र एक अभ्यासी-सूचित वर्गीकरण (प्रैक्टिशनर-इन्फॉर्म्ड टैक्सोनॉमी) और वैचारिक मॉडल प्रस्तावित करता है जो तकनीकी ऋण (टेक्निकल डेट) निर्णय लेने के लिए हितधारक मानदंडों को छह परिवारों में वर्गीकृत करता है, और यह अंतर स्पष्ट करता है कि ये मानदंड ऋण प्राप्ति के लिए अनुमति तंत्र (परमिशन मैकेनिज्म) के रूप में बनाम पुनर्भुगतान के लिए प्राधिकरण तंत्र (ऑथोराइजेशन मैकेनिज्म) के रूप में कैसे कार्य करते हैं।
यह शोध पत्र ऑफशोर विंड केबल-ट्रेंचिंग ऑपरेशन्स में तैनात एक नॉलेज-सेंटर्ड TinyMLOps पाइपलाइन का एक फील्ड अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि व्याख्या योग्य (explainable), लो-फुटप्रिंट मॉडल संसाधन-बाधित माइक्रोकंट्रोलर्स पर उच्च सटीकता के साथ हानिकारक लोड पीक्स की भविष्यवाणी कर सकते हैं और गैर-उत्पादक समय को 11% तक कम कर सकते हैं।
वैज्ञानिक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर का यह अनुभवजन्य अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि परित्याग (abandonment) की पहचान करने के लिए निश्चित निष्क्रियता सीमाएँ अपर्याप्त हैं, जो इसके बजाय यह प्रकट करता है कि सुप्तावस्था अक्सर अस्थायी होती है और यह परियोजना पूर्णता के बजाय फीचर फ्रीज़ द्वारा संचालित होती है, तथा दीर्घकालिक स्थिरता पुनरुद्धार के विशिष्ट तंत्रों के बजाय जीवनचक्र आर्केटाइप्स और योगदानकर्ता निरंतरता पर अधिक निर्भर करती है।
यह शोध पत्र एक संदर्भ-जागरूक जनरेटिव एआई फ्रेमवर्क पेश करता है जो निरंतर अपडेट होने वाले नॉलेज ग्राफ, सूक्ष्म परिवर्तन पहचान के लिए एक डेल्टा इंजन और मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल-निर्देशित एजेंटों का उपयोग करता है ताकि टेलीकॉम टेस्ट स्क्रिप्ट को वास्तविक समय में स्वचालित रूप से अनुकूलित किया जा सके, जिससे स्टेटिक टेस्ट सूट्स की सीमाओं को दूर किया जा सके और मैन्युअल प्रयास को कम किया जा सके।