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यह व्यवस्थित समीक्षा 2022 से 2026 के 15 अनुभवजन्य अध्ययनों का संश्लेषण करती है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) कॉन्फ़िगरेशन मानसिक स्वास्थ्य अनुप्रयोगों में बेसलाइन की तुलना में आम तौर पर बेहतर प्रदर्शन करते हैं, लेकिन यह क्षेत्र विषम मूल्यांकन विधियों, विरल सुरक्षा रिपोर्टिंग और मल्टीमॉडल डेटा एकीकरण की कमी से बाधित है।
यह अध्ययन एक पाठ्यक्रम विश्लेषण ढांचे (curriculum analytics framework) को प्रस्तुत करता है जो एक साझा विस्तृत कार्य गतिविधि (Detailed Work Activity) ऑन्टोलॉजी का उपयोग करके कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रमों के संकेतों को डेटा साइंटिस्ट की व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ मैप करता है, जिससे यह पता चलता है कि हालांकि पाठ्यक्रम सभी आवश्यक कार्यों को कवर करता है, फिर भी यह उनके सापेक्ष भार (relative weighting) में एक महत्वपूर्ण महत्व अंतराल (emphasis gap) प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र क्लॉड कोड (Claude Code) के मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन का उपयोग करके एक प्रोडक्शन-ग्रेड मेडिकल प्लेटफॉर्म विकसित करने का एक व्यापक केस स्टडी प्रस्तुत करता है, जो एक मानव-AI सक्षमता ढांचा स्थापित करता है, विभिन्न AI कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से प्रदर्शन लाभों को परिमाणित करता है, और लागत कम करते हुए उत्पादकता बढ़ाने के लिए टोकन अनुकूलन रणनीतियों का प्रस्ताव देता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि अस्पताल-स्तरीय व्यापकता बेमेल (prevalence mismatch) क्रॉस-इंस्टीट्यूशनल आईसीयू मृत्यु दर मॉडलों में कैलिब्रेशन विफलता का एक प्रमुख, मात्रात्मक कारण है, जो यह दर्शाता है कि केवल स्थानीय मृत्यु दर का उपयोग करके एक सरल बायेसियन सुधार प्रभावी रूप से लेबल किए गए लक्ष्य डेटा की आवश्यकता के बिना कैलिब्रेशन को बहाल कर सकता है।
यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि फाउंडेशन मॉडल्स में तर्क करने की क्षमताएं आर्किटेक्चर के अनुसार भिन्न होने वाले लेयर-विशिष्ट नाजुकता पैटर्न (layer-specific fragility patterns) प्रदर्शित करती हैं, जो यह प्रकट करता है कि जबकि उच्च बिट-चौड़ाई पर समान क्वांटाइजेशन पर्याप्त है, लेयर-स्थानीयकृत नाजुकता मानचित्रों (layer-localized fragility maps) द्वारा निर्देशित एक मिश्रित-परिशुद्धता रणनीति प्रदर्शन से समझौता किए बिना चार बिट से नीचे महत्वपूर्ण संपीड़न को सक्षम करती है।
यह शोध पत्र एक हल्के, बैकबोन-अज्ञेय (backbone-agnostic) सुरक्षा आवरण (safety envelope) को प्रस्तुत करता है जो प्रमाणित रूप से सीमित भविष्यवाणात्मक विचलन, कैलिब्रेटेड आत्मविश्वास और सुदृढ़ आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन इनकार प्रदान करने के लिए फ्रोजन फाउंडेशन मॉडल्स को लपेटता है, जिससे विविध केंद्रों और आर्किटेक्चरों में नैदानिक दंत निदान के लिए आवश्यक विश्वसनीयता सुनिश्चित होती है।
यह शोध पत्र ब्राज़ीलियाई पुर्तगाली टेलीहेल्थ में स्वचालित SOAP नोट जनरेशन के लिए एक प्रदाता-अज्ञेय (provider-agnostic) माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर, VozConsultAI को प्रस्तुत करता है, और एक नवीन, नैदानिक रूप से आधारित मूल्यांकन मीट्रिक का उपयोग करते हुए ओपन-वेट लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का पहला तुलनात्मक बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो सुरक्षा को प्राथमिकता देता है और मतिभ्रम (hallucinations) को दंडित करता है।
यह शोध पत्र एक मानव-पर्यवेक्षित मेटा-मॉडल ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अरबी भावना विश्लेषण के लिए अधिक प्रशंसनीय और मानव-संरेखित स्पष्टीकरण उत्पन्न करने के लिए कई XAI विधियों को जोड़ता है, जो पिछले एंसेम्बल दृष्टिकोणों की तुलना में कुछ निष्ठा (faithfulness) का समझौता करते हुए CatBoost के साथ 0.84 के महत्वपूर्ण F1 स्कोर सुधार को प्राप्त करता है।
यह शोध पत्र AM-RAF का प्रस्ताव करता है, जो एक वैचारिक छह-परतीय आर्किटेक्चर है जो एजेंटिक रीजनिंग (agentic reasoning), रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (retrieval-augmented generation), और अनसर्टेन्टी-गेटेड डिफ़रल (uncertainty-gated deferral) को एकीकृत करता है ताकि विशेष रूप से संसाधन-बाधित स्वास्थ्य प्रणालियों की कनेक्टिविटी और इक्विटी चुनौतियों के लिए डिज़ाइन किया गया एक विश्वसनीय, गोपनीयता-संरक्षण वाला क्लिनिकल निर्णय सहायता प्रणाली बनाया जा सके।
यह शोध पत्र क्वांटम जोखिम के लिए एक एकीकृत त्रि-अक्षीय अवलोकन मॉडल प्रस्तुत करता है जो एल्गोरिदम प्रतिरोध, चैनल सुरक्षा और क्रिप्टो-चपलता के आधार पर परिसंपत्तियों का मूल्यांकन करता है, जिसे वर्तमान एकल-अक्षीय खोज उपकरणों की सीमाओं को दूर करने के लिए एक ओपन-सोर्स कार्यान्वयन (Sezar) और TLS, QKD, तथा चपलता परिदृश्यों में अनुभवजन्य सत्यापन द्वारा समर्थित किया गया है।