3615 पेपर
यह शोधपत्र DMAP-RAG प्रस्तुत करता है, जो एक ढांचा है जो मल्टी-टर्न संवाद सामंजस्य और उपयोगकर्ता संतुष्टि में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक ट्री-स्ट्रक्चर्ड डुअल-स्टोरेज मेमोरी आर्किटेक्चर और व्यक्तिगत एजेंट निर्णय लेने की प्रक्रिया को एकीकृत करके रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र ब्रेन ट्यूमर वर्गीकरण के लिए T1-CE MRI स्कैन पर सात प्री-ट्रेंड डीप लर्निंग मॉडलों का एक तुलनात्मक विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि विभिन्न ऑग्मेंटेशन तकनीकों और ऑप्टिमाइज़र के साथ प्रशिक्षित किए जाने पर VGG-16 उच्चतम सटीकता (92.45%) प्राप्त करता है, जबकि मॉडल की व्याख्यात्मकता को बढ़ाने के लिए Grad-CAM का उपयोग किया गया है।
यह शोध पत्र एक नवीन स्व-उपचार (self-healing) आर्किटेक्चर प्रस्तुत करता है जो बहु-स्तरीय सत्यापन को एक कुशल वाक्य-आधारित परिशोधन प्रक्रिया के साथ जोड़कर, LLM द्वारा जनरेट किए गए शैक्षणिक ग्रंथों में ग्रंथ सूची संबंधी मतिभ्रम (bibliographic hallucinations) का स्वायत्त रूप से पता लगाता है और उन्हें कम करता है, जिससे उच्च पहचान सटीकता (0.96) प्राप्त होती है और विद्वत्तापूर्ण अखंडता सुनिश्चित करते हुए कम्प्यूटेशनल लागतों में उल्लेखनीय कमी आती है।
982 चीनी विश्वविद्यालय शिक्षकों को शामिल करने वाला एक यादृच्छिक क्षेत्र प्रयोग यह प्रदर्शित करता है कि व्याख्या योग्य फजी एआई फीडबैक, पारंपरिक या ब्लैक-बॉक्स एआई प्रणालियों की तुलना में, मुख्य रूप से एल्गोरिदम की अनिश्चितता को स्पष्ट करके और फीडबैक ग्रहण करने की क्षमता को बढ़ावा देकर, प्रक्रियात्मक निष्पक्षता, कैलिब्रेटेड विश्वास और आगामी निर्देशात्मक सुधार को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक मान्य, पुनरुत्पादक मापन प्रोटोकॉल (QSQ-Bench और Q-EVAL) प्रस्तुत करता है जो सांख्यिकीय ओरेकल गारंटी स्थापित करके और क्वांटम प्रोग्रामों तथा एक क्लासिकल सिस्टम पर एक व्यापक अध्ययन के माध्यम से इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करके, तुलनीय, लागत-सचेत और कंस्ट्रक्ट-वैलिड सॉफ्टवेयर टेस्टिंग मूल्यांकन सुनिश्चित करता है।
जटिल समुद्री वातावरण में मौजूदा डिटेक्टरों की सीमाओं को दूर करने के लिए, यह शोध पत्र SFE-YOLO का प्रस्ताव करता है, जो एक डुअल-डोमेन एन्हांस्ड YOLO फ्रेमवर्क है जो मल्टी-ओरिएंटेशन फीचर एक्सट्रैक्शन के लिए पिनव्हील कनवल्शन और सी क्लटर सप्रेशन के लिए फ्रीक्वेंसी-डोमेन ब्लॉक को एकीकृत करता है, जिससे SSDD और HRSID डेटासेट्स पर SAR शिप डिटेक्शन में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त होता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ संदर्भ-जागरूक प्रॉम्प्टिंग और पूर्व निर्णयों की प्राप्ति जर्मन समाचार पत्र फ़ोरम मॉडरेशन के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल मूल्यांकनकर्ताओं को बेहतर बना सकती है, वहीं मॉडल क्षमता का चयन प्रॉम्प्टिंग रणनीति की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण है, जिसमें सबसे बड़ा मॉडल बिना किसी एनोटेटेड प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता के दुर्लभ निष्कासन श्रेणियों पर पर्यवेक्षित प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र PPO-TS का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रायोरिटी-गाइडेड एक्शन-मास्क्ड प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन फ्रेमवर्क है, जो डायनेमिक इलेक्ट्रिक पावर मटेरियल वेरिफिकेशन शेड्यूलिंग के लिए एक सिंथेटिक बेंचमार्क में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है, बावजूद इसके कि यह उपकरण उपयोग और सामान्यीकरण सीमाओं में कमियों को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र PolyFormer को प्रस्तुत करता है, जो एक भौतिकी-आधारित मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो विविध वास्तविक दुनिया की समस्याओं में स्केलेबल, तीव्र और सटीक प्रिस्क्रिप्टिव ऑप्टिमाइज़ेशन को सक्षम करने के लिए जटिल बाधाओं के कॉम्पैक्ट पोलिटोपिक निरूपण (polytopic representations) सीखता है।
यह शोध पत्र JarifNet प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का (lightweight) CNN आर्किटेक्चर है जो CIFAR-10 डेटासेट पर एज इमेज क्लासिफिकेशन के लिए अत्याधुनिक सटीकता, संभाव्यता अंशांकन (probability calibration) और कम्प्यूटेशनल दक्षता प्राप्त करने के लिए इनवर्टेड रेसिडुअल बॉटलनैक्स, स्क्वीज़-एंड-एक्साइटेशन अटेंशन और स्टोकेस्टिक डेप्थ को जोड़ता है।