यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
यह शोधपत्र इस समस्या की ओर इशारा करता है कि मशीन लर्निंग (एमएल) क्षेत्र के तेजी से विकास के कारण अकादमिक समाजों द्वारा गलत या त्रुटिपूर्ण अध्ययनों को स्वीकार किया जाता है, और इस समस्या के समाधान के रूप में अकादमिक समाजों में "खंडन और आलोचना (आर एंड सी)" ट्रैक की स्थापना का प्रस्ताव करता है। यह तर्क देता है कि आर एंड सी ट्रैक मौजूदा शोध पर महत्वपूर्ण शोध का समर्थन करके एक स्व-सही शोध पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण में योगदान देगा। यह ट्रैक डिज़ाइन, समीक्षा सिद्धांतों, संभावित समस्याओं आदि पर चर्चा करता है, और ICLR 2025 मौखिक प्रस्तुति में प्रस्तुत एक पेपर का खंडन करने का मामला प्रस्तुत करता है।
Takeaways, Limitations
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_____टी17415_____:
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मशीन लर्निंग अनुसंधान की स्व-सही प्रक्रिया को बढ़ाने के लिए एक नवीन प्रणाली प्रस्ताव
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मौजूदा शोध की आलोचनात्मक समीक्षा को प्रोत्साहित करके शोध की विश्वसनीयता में सुधार करने में योगदान देता है
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त्रुटि सुधार और अनुसंधान नैतिकता में सुधार के महत्व पर जोर दें
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समाज की भूमिका का विस्तार और जिम्मेदारी को मजबूत करना
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_____टी17416_____:
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आरएंडसी ट्रैक के प्रभावी संचालन के लिए विशिष्ट तंत्र और दिशानिर्देशों का अभाव
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खंडन अनुसंधान की निष्पक्षता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने की आवश्यकता
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अत्यधिक आलोचना के कारण अनुसंधान गतिविधियों के हतोत्साहित होने की संभावना
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आर एंड सी ट्रैक की निर्णय प्रक्रिया के दौरान उत्पन्न होने वाले पूर्वाग्रह संबंधी मुद्दे
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यह निर्धारित करने के लिए कि आरएंडसी ट्रैक वास्तव में कितने प्रभावी ढंग से काम करते हैं, आगे और शोध की आवश्यकता है।
