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यह शोध पत्र एक मल्टीमॉडल डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो पारंपरिक मशीन लर्निंग और यूनिमोडल दृष्टिकोणों की तुलना में मानसिक स्वास्थ्य विकारों का अधिक सटीक और शीघ्र पता लगाने के लिए सोशल मीडिया से टेक्स्टुअल, विजुअल और बिहेवियरल डेटा को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र सस्ते प्रश्नों से फिट किए गए कम-पैरामीटर वाले सरोगेट्स (surrogates) के माध्यम से व्यक्तिगत एजेंटों को बदलकर, एक लैपटॉप पर बड़े एलएलएम-एजेंट (LLM-agent) समाजों को सिम्युलेट करने के लिए एक लागत प्रभावी विधि प्रस्तावित करता है, जो सिमुलेशन सटीकता की भविष्यवाणी करने के लिए एक धारणा-स्मृति वर्गीकरण (perception-memory taxonomy) पेश करता है और कई मैक्रोस्कोपिक परिदृश्यों में इस दृष्टिकोण को मान्य करता है।
यह शोध पत्र NVIDIA के Ada Lovelace RTX 4060 पर cuBLAS, CUTLASS और कस्टम WMMA कार्यान्वयन पर FP16 GEMM प्रदर्शन का बेंचमार्किंग करता है, जो यह प्रकट करता है कि तीन की पाइपलाइन गहराई और विशिष्ट टाइल ज्यामिति (tile geometry) के साथ 52.7% पीक थ्रूपुट प्राप्त होता है और यह प्रदर्शित करता है कि पाइपलाइन गहराई के बजाय शेयर्ड-मेमोरी दबाव (shared-memory pressure), आगे के अनुकूलन को सीमित करने वाला प्राथमिक बॉटलनेक है।
यह शोध पत्र एक मल्टी-एजेंट एआई फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो सॉफ्टवेयर रिपॉजिटरीज़ में तकनीकी ऋण (टेक्निकल डेब्ट) को कम करने और कार्यात्मक शुद्धता को बनाए रखते हुए कोड गुणवत्ता सुधारों का स्वायत्त रूप से पता लगाने, उन्हें रिफैक्टर करने और मान्य करने के लिए नियम-आधारित विश्लेषण, पब्लिक RAG, Groq-संचालित LLM रीजनिंग और Q-लर्निंग सुदृढीकरण शिक्षण (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) को एकीकृत करता है।
यह शोध पत्र एक "सिम्युलेटेड मॉर्फिक फील्ड" (एक निरंतर साझा-मेमोरी परत के लिए एक कम्प्यूटेशनल रूपक) का प्रस्ताव करता है, ताकि मल्टी-एजेंट रोबोटिक लर्निंग की दक्षता और स्थिरता को बढ़ाया जा सके और साथ ही इंजीनियरिंग शिक्षा में सामूहिक बुद्धिमत्ता और सिस्टम थिंकिंग सिखाने के लिए एक शैक्षणिक उपकरण के रूप में कार्य किया जा सके।
यह शोधपत्र PromptCanary को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स टूल है जो कस्टमाइज़ेबल प्रॉम्प्ट्स और स्कोरिंग प्रोब्स का उपयोग करके वर्शन्ड बेसलाइन्स के विरुद्ध वर्तमान आउटपुट की तुलना करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) APIs में साइलेंट बिहेवियरल ड्रिफ्ट का पता लगाने के लिए गोल्डन-मास्टर रिग्रेशन टेस्टिंग लागू करता है।
यह शोध पत्र ANA प्रस्तुत करता है, जो एक एआई-संचालित मल्टीमॉडल एप्लिकेशन है जो टेक्स्ट, स्पीच और वीडियो विश्लेषण को इंटरनल फैमिली सिस्टम्स (IFS) थेरेपी सिद्धांतों के साथ एकीकृत करता है ताकि उपयोगकर्ताओं की भावनात्मक अवस्थाओं और आंतरिक मनोवैज्ञानिक हिस्सों को सटीक रूप से पहचाना जा सके, जिससे समृद्ध, एम्बॉडीड मानसिक स्वास्थ्य इंटरैक्शन सक्षम करने के लिए विभिन्न मोडैलिटीज में उच्च प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।
यह शोध पत्र एक ऐसी कार्यप्रणाली प्रस्तावित करता है जो सोशल मीडिया पर घृणास्पद भाषण (हेट स्पीच) के प्रसार को संचालित करने वाले टेम्पोरल विंडोज़ और उपयोगकर्ता कनेक्टिविटी पैटर्न की सटीक पहचान करने के लिए शेपलेट-आधारित टाइम सीरीज़ विश्लेषण को बहुआयामी डेटा संरचनाओं और रेंज बाधाओं के साथ जोड़ती है, जिससे अधिक प्रभावी घटना का पता लगाने और शमन को सक्षम बनाया जा सके।
यह अध्ययन डिजिटल मूल्यांकन के दौरान अंग्रेजी सीखने वालों और अंग्रेजी बोलने वालों के बीच तनाव के महत्वपूर्ण अंतर को प्रदर्शित करने के लिए मल्टीमॉडल वियरेबल डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, जो उच्च पहचान सटीकता प्राप्त करता है और अधिक सहायक, मानव-केंद्रित शैक्षिक प्रौद्योगिकियों के डिजाइन को सूचित करने के लिए प्रमुख भविष्य कहनेवाला विशेषताओं की पहचान करता है।
यह शोध पत्र टेंजेंट सबस्पेस बाउंड्री अटैक (TSBA) का प्रस्ताव करता है, जो एक क्वेरी-कुशल निर्णय-आधारित ब्लैक-बॉक्स एडवर्सरियल अटैक है, जो खोज प्रक्रिया को स्थिर करने और प्रतिस्पर्धी विरूपण स्तरों को बनाए रखते हुए क्वेरी जटिलता को महत्वपूर्ण रूप से कम करने के लिए निर्णय सीमा के एक निम्न-आयामी टेंजेंट सबस्पेस के भीतर विक्षोभ अपडेट को सीमित करके मौजूदा विधियों में सुधार करता है।