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टैमरिन (HSQ) एक प्रतिवर्ती, तीन-स्तरीय पदानुक्रमित KV-कैश संपीड़न योजना पेश करता है जो लंबी-संदर्भ वाली LLM इन्फरेंस के लिए बेसलाइन परप्लेक्सिटी और रिट्रीवल सटीकता को बनाए रखते हुए 12–28× GPU मेमोरी रिडक्शन प्राप्त करने के लिए टोकन को एक फोकल टियर, सीखे गए सारांश वेक्टर (learned summary vectors), और एक CPU-आधारित आर्काइव में रूट करता है।
यह शोध पत्र स्वास्थ्य सेवा में एजेंटिक एआई (agentic AI) को नियंत्रित करने के लिए एक श्रेणीबद्ध-स्वायत्तता ढांचे (graded-autonomy framework) का प्रस्ताव करता है, जिसे ऑटोमोटिव J3016 मानक से अनुकूलित किया गया है, ताकि क्षमता को प्राधिकरण से अलग करने के लिए प्रणालियों को तीन डोमेन और छह स्तरों में वर्गीकृत किया जा सके, जिससे स्वायत्त सेप्सिस प्रबंधन के एक व्यावहारिक उदाहरण के माध्यम से वर्तमान मूल्यांकन मेट्रिक्स में सुरक्षा अंतराल को संबोधित किया जा सके।
यह शोध पत्र टेक्स्ट स्ट्रीम के लिए एक एडेप्टिव-हैज़र्ड बायेसियन ऑनलाइन चेंज-पॉइंट डिटेक्शन विधि प्रस्तावित करता है जो डिरिचलेट-मल्टीनोमियल फॉर्मुलेशन के माध्यम से लेक्सिकल डिस्ट्रीब्यूशन ड्रिफ्ट के आधार पर रिसेट प्रोबेबिलिटीज को गतिशील रूप से समायोजित करता है, जो विशेष रूप से क्रमिक या कमजोर लेक्सिकल परिवर्तनों वाले परिदृश्यों में बेहतर डिटेक्शन प्रदर्शन और कम विलंब प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि आइसोलेशन फॉरेस्ट एल्गोरिदम, जिसे म्यूचुअल इंफॉर्मेशन-आधारित फीचर सिलेक्शन के साथ संयोजित किया गया है, NF-ToN-IoT-v3 डेटासेट पर कम कम्प्यूटेशनल जटिलता बनाए रखते हुए बेहतर सटीकता, F1-स्कोर और AUC प्राप्त करके बड़े पैमाने के IoT घुसपैठ का पता लगाने में ऑटोएनकोडर और एन्सेम्बल विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
यह शोध पत्र प्रॉम्प्टशील्ड (PromptShield) को प्रस्तुत करता है, जो एक व्याख्यात्मक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) में प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों का प्रभावी ढंग से पता लगाने और उन्हें समझाने के लिए SHAP और LIME जैसी XAI तकनीकों के साथ ट्रांसफॉर्मर-आधारित सिमेंटिक विश्लेषण को जोड़ता है।
यह शोध पत्र एक टेम्पोरल मल्टी-सिग्नल फ्यूजन दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो टेक्स्ट स्टैटिस्टिक्स, एनएलआई एंटेलमेंट और लैंग्वेज मॉडल सरप्राइज़ल को संयोजित करने के लिए एक BiGRU का उपयोग करके मतिभ्रम (hallucination) को एक सीक्वेंस-लेबलिंग समस्या के रूप में मानता है, जो मॉडल क्षमता के बजाय टेम्पोरल कॉन्टेक्स्ट का लाभ उठाकर RAGTruth पर 0.840 का महत्वपूर्ण AUC सुधार प्राप्त करता है, जबकि क्लोज्ड-सोर्स और अनसीन मॉडल्स पर प्रभावशीलता बनाए रखता है।
यह शोध पत्र एक जोखिम-उन्मुख सत्यापन और पुष्टिकरण ढांचे का प्रस्ताव करता है जो सार्वजनिक क्षेत्र के एलएलएम (LLM) में मतिभ्रम (hallucination) का पता लगाने को एक विशुद्ध तकनीकी चुनौती से बदलकर एक शासन संबंधी मुद्दे में परिवर्तित करता है, जिससे स्थगन या मानवीय वृद्धि जैसे परिचालन निर्णयों को निर्देशित करने के लिए एक संयुक्त जोखिम सूचकांक पेश किया जाता है, जिससे कानूनी निश्चितता और प्रशासनिक जवाबदेही सुनिश्चित होती है।
यह शोध पत्र एक कारण संबंधी (causal), टोकन-स्तरीय उत्तरजीविता विश्लेषण ढांचे (survival analysis framework) को प्रस्तुत करता है जो बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) में मतिभ्रम (hallucinations) के होने से पहले ही उनके आगमन का सफलतापूर्वक पूर्वानुमान लगाता है, जो टेक्स्ट-नवीनता विचलन (text-novelty drift) का पता लगाकर 0.777 AUROC प्राप्त करता है और पारंपरिक पोस्ट-हॉक डिटेक्टरों की तुलना में लगभग 11 टोकन पहले चेतावनी प्रदान करता है।
यह शोध पत्र NPDO का प्रस्ताव करता है, जो एक हाइब्रिड न्यूरल फ्रेमवर्क है जो VVC इंट्रा-प्रेडिक्शन सर्च स्पेस को बुद्धिमानी से प्रून करने के लिए पदानुक्रमित CNN और विजन ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के साथ मल्टी-स्केल फीचर एक्सट्रैक्शन को जोड़ता है, जिससे VTM 23.0 संदर्भ की तुलना में केवल 1.18% BD-रेट वृद्धि के साथ एन्कोडिंग समय में 54.0% की कमी आती है।
यह शोध पत्र ADONIS का प्रस्ताव करता है, जो एक विकेंद्रीकृत ढांचा है जिसे 6G नेटवर्क स्लाइसिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो सिंक्रोनाइज़ेशन ओवरहेड और SLA उल्लंघनों को कम करने तथा संसाधन आवंटन अभिसरण (convergence) सुनिश्चित करने के लिए एक पदानुक्रमित एज-संघीय डिजिटल ट्विन आर्किटेक्चर, एक स्पैटियो-टेम्पोरल ग्राफ न्यूरल नेटवर्क शेड्यूलर और एक नवीन डेल्टा-एनकोडिंग प्रोटोकॉल का लाभ उठाता है।