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यह शोध पत्र FRIDAY को प्रस्तुत करता है, जो एक अनुकूलित रिट्रिवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (Retrieval-Augmented Generation) फ्रेमवर्क है जिसे स्मॉल लैंग्वेज मॉडल्स (Small Language Models) को तैनात करने की विशिष्ट संसाधन सीमाओं और प्रदर्शन चुनौतियों का समाधान करके कुशल, गोपनीयता-संरक्षित स्थानीय संज्ञानात्मक एजेंटों को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
AgedNet-Motion एक प्रशिक्षण-मुक्त, संसाधन-जागरूक ढांचा पेश करता है जो स्ट्रीमिंग मल्टी-टास्क परसेप्शन के लिए, कैलिब्रेटेड मोशन और एज मेट्रिक्स के आधार पर कार्य-विशिष्ट शाखाओं को चुनिंदा रूप से रिफ्रेश करके और कैश किए गए आउटपुट का पुन: उपयोग करके, विभिन्न मॉडलों में न्यूनतम गुणवत्ता हानि के साथ महत्वपूर्ण गति वृद्धि प्राप्त करते हुए इन्फरेंस विलंबता को कम करता है।
यह अध्ययन आधुनिक चीनी कविता को जापानी में अनुवाद करने में पारंपरिक NMT प्रणालियों (Google Translate और DeepL) बनाम LLM-आधारित प्रणालियों (ChatGPT और DeepSeek) के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि LLMs सामान्यतः निष्ठा, प्रवाह और शैली में NMTs से बेहतर प्रदर्शन करते हैं और साथ ही यह भी प्रदर्शित करते हैं कि प्रॉम्प्ट रणनीतियाँ मॉडल-निर्भर तरीके से अनुवाद की गुणवत्ता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती हैं।
यह शोध पत्र उपयोगकर्ता कहानियों (user stories) से संस्थाओं (entities) और गैर-कार्यात्मक आवश्यकताओं (non-functional requirements) को निकालने के लिए सुपरवाइज्ड सीक्वेंस मॉडल्स और ओपन-वेट एलएलएम (LLMs) का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक नव-जारी, पुनरुत्पादक बेंचमार्क पर एक BiLSTM-CRF मॉडल, ज़ीरो-शॉट और वन-शॉट एलएलएम की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
2010 से 2026 तक के 1,482 दस्तावेजीकृत एआई (AI) घटनाओं का विश्लेषण करते हुए, यह अध्ययन एक "कंटेनमेंट गैप" (नियंत्रण अंतराल) को प्रकट करता है जहाँ सिस्टम की स्वायत्तता बढ़ने के साथ नियंत्रण-खोने की विफलताएं बढ़ती हैं और लगभग विशेष रूप से बाहरी लोगों द्वारा रिपोर्ट की जाती हैं न कि डेवलपर्स द्वारा, बावजूद इसके कि जानबूझकर किए गए दुरुपयोग के मामलों में उछाल के कारण उनके सापेक्ष हिस्से में सांख्यिकीय गिरावट आई है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि समान साक्ष्य अंशों को एक केंद्रित प्रारूप से वितरित प्रारूप में पुनर्गठित करने से एक फ्रोजन मिनीचेक (MiniCheck) वेरीफायर के ग्राउंडिंग स्कोर में एक सीमित, गैर-योगात्मक बदलाव उत्पन्न होता है, हालांकि तंत्र की सामान्यीकरण क्षमता और व्यावहारिक उपयोगिता अभी भी unverified (अपुष्ट) बनी हुई है।
यह शोध पत्र 21 हमले तंत्रों का एक एकीकृत वर्गीकरण और 1,067 सार्वजनिक मामलों (2001-2026) की एक लेबल वाली सूची प्रस्तुत करता है ताकि डीकंप्रेशन और आर्काइव-एक्सट्रैक्शन कमजोरियों को व्यापक रूप से वर्गीकृत किया जा सके, जिससे यह प्रकट होता है कि पाथ ट्रैवर्सल (path traversal) इस परिदृश्य में हावी है, जबकि यह शमन दस्तावेज़ीकरण (mitigation documentation) में महत्वपूर्ण अंतरालों को उजागर करता है और भविष्य के अनुसंधान के लिए नए संसाधन प्रदान करता है।
यह अध्ययन ILPD-आधारित अनुसंधान के व्यवस्थित समीक्षा को एक पुनरुत्पादक, लीकेज-नियंत्रित प्रयोग के साथ जोड़ता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि स्वचालित, नैदानिक रूप से व्याख्या योग्य फीचर इंजीनियरिंग, लीवर रोग की भविष्यवाणी के लिए एक व्याख्या योग्य हाइब्रिड एन्सेम्बल मॉडल के भेदभाव और स्क्रीनिंग ट्रेड-ऑफ में महत्वपूर्ण सुधार करती है, जबकि रिपोर्ट किए गए प्रदर्शन मेट्रिक्स पर सत्यापन डिजाइन के महत्वपूर्ण प्रभाव को भी उजागर करती है।
इस अध्ययन में कागल (Kaggle) के जल गुणवत्ता डेटासेट पर सात डिसीजन ट्री-आधारित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का मूल्यांकन करने के लिए WEKA टूल का उपयोग किया गया, जिसमें पाया गया कि रैंडम फॉरेस्ट (RF) एल्गोरिदम ने सुरक्षित और असुरक्षित पीने योग्य पानी के बीच अंतर करने के लिए 69.28% सही वर्गीकरण दर के साथ उच्चतम भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन प्राप्त किया।
इस अध्ययन ने एक साक्ष्य-आधारित ढांचे को विकसित और मूल्यांकित किया है जो एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल को पेशेंट सेफ्टी नॉलेज ग्राफ और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन के साथ एकीकृत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि संरचित ज्ञान नैदानिक सुरक्षा अनुप्रयोगों के लिए अवधारणा निष्कर्षण और तर्क प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।