3501 पेपर
यह शोध पत्र MOSAIC का प्रस्ताव करता है, जो एक मॉड्यूलर आर्किटेक्चर है जो मॉडल-स्केल प्रतिस्थापन, अर्ली टर्मिनेशन (शीघ्र समाप्ति), और संचयी आंशिक समाधान जैसे तंत्रों के माध्यम से काफी कम अनुमान लागत पर तुलनीय सटीकता प्राप्त करने के लिए हार्डकोडेड ऑर्केस्ट्रेशन लॉजिक और विशिष्ट छोटे घटकों के एक सख्त पदानुक्रम के साथ महंगे फ्रंटियर लैंग्वेज मॉडल्स को प्रतिस्थापित करता है।
यह शोध पत्र एक एआई-संचालित मछली निगरानी प्रणाली प्रस्तुत करता है जो डेटासेट विस्तार और हार्डवेयर अनुकूलन में चल रही चुनौतियों के बावजूद, जलीय पारिस्थितिकी तंत्र प्रबंधन और जैव विविधता संरक्षण को बढ़ाने के लिए आईओटी-सक्षम अंतर्जलीय सेंसर नेटवर्क और कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हुए वास्तविक समय में मछली की प्रजातियों की स्वचालित रूप से पहचान करता है।
यह शोध पत्र एक वितरित एआई प्रणालियों के लिए एक गोपनीयता-संरक्षण निरंतर शिक्षण ढांचे का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो डिफरेंशियल प्राइवेट संकेतों और नियमित पुनरावृत्ति (regularized rehearsal) का उपयोग करके प्रभावी ढंग से कॉन्सेप्ट ड्रिफ्ट का पता लगाता है और कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग को कम करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि मध्यम गोपनीयता बजट पर पता लगाने में मामूली देरी के बावजूद सटीक ड्रिफ्ट डिटेक्शन संभव है।
यह मेटा-अनुसंधान अध्ययन प्रकट करता है कि रोगाणुरोधी प्रतिरोध (एंटीमाइक्रोबियल रेजिस्टेंस) के लिए मशीन लर्निंग मॉडल आंतरिक से बाहरी सत्यापन (वैल्यूएशन) की ओर बढ़ने पर अक्सर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण गिरावट प्रदर्शित करते हैं, जिसमें इस अंतर का परिमाण व्यापक रूप से भिन्न होता है और रिपोर्ट किए गए AUROCs के लिए एक सार्वभौमिक सुधार कारक के उपयोग को रोकता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि क्लिनिकल नोट्स संरचित EHR चरों के परे समग्र ICU मृत्यु दर विभेदन (mortality discrimination) में लगातार सुधार नहीं करते हैं, वे विशिष्ट मल्टीमॉडल फ्यूजन रणनीतियों के माध्यम से एकीकृत होने पर मृत्यु दर रिकॉल (mortality recall) को बढ़ा सकते हैं, जो क्लिनिकल AI में कठोर बेसलाइन तुलनाओं और बहु-आयामी मूल्यांकन की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
यह शोध पत्र एक क्वांटम वेरिएशनल एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है जो कठिन इंस्टेंस (instances) पर जहाँ पिछले तरीके रुक जाते हैं, वहां 400 नोड्स तक के घने ग्राफों पर मैक्सिमम इंडिपेंडेंट सेट समस्याओं को हल करने के लिए निकट-इष्टतम बीजों (near-optimal seeds) के समान वितरण (uniform superpositions) और हस्तक्षेप-आधारित पोस्ट-सिलेक्शन (interference-based post-selection) का लाभ उठाता है, जो मानक VQE और क्लासिकल ह्यूरिस्टिक्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र एक अनसर्टेंटी-अवेयर ड्यूल-अटेंशन टेम्पोरल कनवल्शनल नेटवर्क (UA-DA-TCN) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सटीक, व्याख्या योग्य और अनसर्टेंटी-अवेयर शेष उपयोगी जीवन (Remaining Useful Life) भविष्यवाणियों के लिए मल्टी-स्केल टेम्पोरल कनवल्शन, ड्यूल अटेंशन मैकेनिज्म और मोंटे कार्लो ड्रॉपआउट को एकीकृत करता है, जो नासा सी-मैप्स (NASA C-MAPSS) डेटासेट पर मौजूदा बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह अध्ययन हिस्टोपैथोलॉजी के मामलों के एक बड़े समूह पर सात टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडलों का मूल्यांकन करता है और पाता है कि हालांकि सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले मॉडल नैदानिक व्याख्यात्मकता (डायग्नोस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी) के करीब पहुँचते हैं, वे अक्सर महत्वपूर्ण विशेषताओं को छोड़ देते हैं और नैदानिक रूप से अर्थपूर्ण गुणवत्ता को पकड़ने में विफल रहते हैं, जो यह संकेत देता है कि वर्तमान जनरेटिव एआई और मूल्यांकन मेट्रिक्स अभी भी ऑन्कोलॉजी में जिम्मेदार उपयोग के लिए तैयार नहीं हैं।
यह शोध पत्र वर्सटाइल वीडियो कोडिंग (VVC) के लिए एक एडेप्टिव कैस्केडेड फास्ट पार्टिशनिंग एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो उच्च कोडिंग दक्षता बनाए रखते हुए एन्कोडिंग जटिलता को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए विजुअल परसेप्टुअल विश्लेषण और मल्टी-लेवल मशीन लर्निंग को एकीकृत करता है।
यह अध्ययन एक व्याख्यात्मक 'डुअल-व्यू वर्कफ़्लो डिस्कवरी' फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो 278 छात्रों के लॉग डेटा का विश्लेषण करके यह प्रकट करता है कि प्रभावी जेनरेटिव एआई (GenAI) समर्थित शिक्षण केवल चैट की आवृत्ति से नहीं, बल्कि लेखन, संशोधन और क्रॉस-रिसोर्स रेगुलेशन में एआई फीडबैक के एकीकरण द्वारा पहचाना जाता है।