1962 पेपर
यह शोध पत्र XAR-Detect को प्रस्तुत करता है, जो एक व्याख्यात्मक एजेंटिक RAG फ्रेमवर्क है जो पारदर्शी औचित्य के साथ फिशिंग और वेब हमलों का उच्च-सटीक, ज़ीरो-शॉट डिटेक्शन प्राप्त करने के लिए DeBERTa एनकोडर, डायनेमिक थ्रेट सिग्नेचर रिट्रीवल और स्वायत्त तर्क (ऑटोनॉमस रीजनिंग) का लाभ उठाता है, जो बिना पुन: प्रशिक्षण (रिट्रेनिंग) के मौजूदा अत्याधुनिक तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोधपत्र बाउंड्री-डैम्प्ड वेव इक्विलिब्रियम प्रोपेगेशन (boundary-damped wave equilibrium propagation) को प्रस्तुत करता है, जो एक भौतिक शिक्षण वास्तुकला है जो परिमित-समय ग्रेडिएंट अभिसरण (finite-time gradient convergence), स्पेक्ट्रल स्थिरता और MNIST जैसे कार्यों पर उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए रूढ़िवादी आंतरिक गतिकी (conservative interior dynamics) को स्थानीयकृत सीमा अपव्यय (localized boundary dissipation) के साथ जोड़ता है, जबकि सख्त ऊर्जा-संतुलन और ग्रेडिएंट-त्रुटि सीमाओं को बनाए रखता है।
AiWebArmor एक अभिनव, उच्च-थ्रूपुट AI फ्रेमवर्क है जो 99.92% मल्टी-क्लास थ्रेट डिटेक्शन सटीकता और 0.01% फॉल्स-पॉजिटिव दर के साथ प्रोडक्शन वेब वातावरण में सब-मिलीसेकंड लेटेंसी प्राप्त करने के लिए एक व्याख्यात्मक ट्री-बूस्टिंग क्लासिफायर के माध्यम से ModernBERT-आधारित सिमेंटिक विश्लेषण को सांख्यिकीय विशेषताओं के साथ जोड़ता है।
यह शोध पत्र एक एकीकृत जनरेटिव फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो बुनियादी अंतःक्रिया नियमों द्वारा शासित एक एकल स्वार्म इंटेलिजेंस सिमुलेशन का लाभ उठाता है, ताकि विशिष्ट डोमेन-विशिष्ट मैपिंग के माध्यम से वास्तुकला, दृश्य कला, संगीत और कथा डोमेन में विविध आउटपुट को एक साथ उत्पन्न किया जा सके।
यह शोध पत्र मोबाइल मनी डेटा का उपयोग करके एक निष्पक्षता-प्रतिबंधित क्रेडिट स्कोरिंग ढांचे का प्रस्ताव करता है जो उच्च सटीकता बनाए रखते हुए लिंग-आधारित अनुमोदन अंतराल और नियामक उल्लंघनों को काफी कम कर देता है, हालांकि प्रतिच्छेदन विश्लेषण (intersectional analysis) यह प्रकट करता है कि ऐसे प्रतिबंध अकेले कम आय वाली महिलाओं को प्रभावित करने वाली संयुक्त सामाजिक-आर्थिक असमानताओं को पूरी तरह से हल नहीं कर सकते हैं।
यह शोध पत्र CheXficient को प्रस्तुत करता है, जो एक चेस्ट एक्स-रे फाउंडेशन मॉडल है जो पारंपरिक बड़े पैमाने के प्रीट्रेनिंग दृष्टिकोणों की तुलना में डेटा और कम्प्यूटेशनल संसाधनों के केवल एक अंश का उपयोग करके विविध नैदानिक कार्यों में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए रिप्रेजेंटेशन-गाइडेड सेलेक्टिव डेटा क्यूरेशन का लाभ उठाता है।
यह शोध पत्र एक वितरण-सशर्त (distribution-conditional) बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि नेटवर्क घुसपैठ अलर्ट के लिए फीचर-एट्रिब्यूशन स्पष्टीकरण, विशिष्ट खतरे के वितरणों और डिटेक्टर की विशेषताओं के आधार पर अलर्ट कतारों की उपयोगिता को या तो सुधार सकते हैं, या उसे कम कर सकते हैं, या अपरिवर्तित छोड़ सकते हैं, जिससे स्कोर-मात्र क्रमबद्धता (score-only ordering) के पूरक रणनीति के रूप में स्थानीय रूप से मान्य, स्पष्टीकरण-जागरूक पुन: क्रमबद्धता (explanation-aware re-ranking) के उपयोग का समर्थन मिलता है।
यह शोध पत्र उन्नत प्रयोगात्मक सत्यापन प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि क्वेरी-एडेप्टिव कोऑर्डिनेट ऑर्डरिंग विधि उच्च-आयामी डेटासेट में पूर्ण रिकॉल बनाए रखते हुए सटीक k-NN खोज में औसतन 2.84× की गति वृद्धि प्राप्त करती है, जिसमें प्रदर्शन लाभ मुख्य रूप से नाममात्र आयाम के बजाय फीचर सहसंबंध (feature correlation) द्वारा संचालित होते हैं।
यह अध्ययन हृदय रोग के एक डेटासेट पर एक XGBoost क्लासिफायर के भविष्य कहनेवाला प्रदर्शन और क्रॉस-मेथड स्पष्टीकरण निरंतरता का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि मॉडल मजबूत सटीकता और वैश्विक स्पष्टीकरण विधियों (नेटिव इम्पोर्टेंस, परम्यूटेशन इम्पोर्टेंस और SHAP) के बीच मध्यम-से-मजबूत सहमति प्राप्त करता है, ये आयाम अलग हैं और स्वाभाविक रूप से नैदानिक वैधता की गारंटी नहीं देते हैं।
यह शोध पत्र AmbiGraph-Coref प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राफ-आधारित मॉडल है जिसे कॉन्फिडेंस कैलिब्रेशन और एक स्पष्ट अनरिज़वेबल (unresolvable) तंत्र के साथ उन्नत किया गया है, जो सिंथेटिक सोशल मीडिया टेक्स्ट में अस्पष्ट कोरेफरेंस (coreference) को हल करने में उच्च प्रदर्शन प्राप्त करता है, जबकि भविष्य में वास्तविक दुनिया के प्रामाणिक डेटा पर सत्यापन की आवश्यकता पर भी बल देता है।