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🤖 AI

Attention-based Multi-modal Deep Learning Model of Spatio-temporal Crop Yield Prediction with Satellite, Soil and Climate Data

यह शोध पत्र एक अटेंशन-आधारित मल्टी-मोडल डीप लर्निंग फ्रेमवर्क (ABMMDLF) प्रस्तावित करता है जो उच्च-सटीक स्थानिक-कालिक फसल उपज भविष्यवाणी प्राप्त करने के लिए सीएनएन (CNNs) और टेम्पोरल अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करके उपग्रह इमेजरी, मौसम संबंधी टाइम-सीरीज और मृदा डेटा को एकीकृत करता है, जिसने 0.89 के R² स्कोर के साथ पारंपरिक बेसलाइन मॉडल की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन किया है।

Gopal Krishna Shyam, Ila Chandrakar2026-04-22
🤖 AI

UAF: A Unified Audio Front-end LLM for Full-Duplex Speech Interaction

यह शोध पत्र UAF का प्रस्ताव करता है, जो पहला एकीकृत ऑडियो फ्रंट-एंड लार्ज लैंग्वेज मॉडल है जो वॉयस एक्टिविटी डिटेक्शन, टर्न-टेकिंग और स्पीच रिकग्निशन जैसे विविध कार्यों को एक एकल ऑटो-रिग्रेसिव सीक्वेंस प्रेडिक्शन समस्या के रूप में पुनर्गठित करता है ताकि निर्बाध, कम-विलंबता वाले फुल-डुप्लेक्स स्पीच इंटरैक्शन को सक्षम बनाया जा सके।

Yadong Li, Guoxin Wu, Haiping Hou, Biye Li2026-04-22
💬 NLP

Talking to a Know-It-All GPT or a Second-Guesser Claude? How Repair reveals unreliable Multi-Turn Behavior in LLMs

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि बड़े भाषा मॉडल (large language models) बहु-चरणीय गणितीय संवादों में संवादात्मक सुधार (conversational repair) को कैसे संभालते हैं, जो यह प्रकट करता है कि विभिन्न मॉडल अविश्वसनीयता के विशिष्ट और अप्रत्याशित पैटर्न प्रदर्शित करते हैं, जो कठोर प्रतिरोध से लेकर उपयोगकर्ता के सुधार के प्रति अत्यधिक सुग्राह्यता तक विस्तृत हैं।

Clara Lachenmaier, Hannah Bultmann, Sina Zarrieß2026-04-22
🤖 AI

Streamliners for Answer Set Programming

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करके कैंडिडेट स्ट्रीमलाइनर कंस्ट्रेंट्स (candidate streamliner constraints) को जेनरेट और फ़िल्टर करने के माध्यम से StreamLLM दृष्टिकोण को आंसर सेट प्रोग्रामिंग (Answer Set Programming) के अनुकूल बनाता है, जिसके परिणामस्वरूप एक वर्चुअल बेस्ट एनकोडिंग प्राप्त होती है जो वास्तविक समस्या संरचनाओं को कैप्चर करके तीन ASP बेंचमार्क पर 4-5 गुना तक की गति वृद्धि (speedups) प्राप्त करती है।

Florentina Voboril, Martin Gebser, Stefan Szeider, Alice Tarzariol2026-04-22
💬 NLP

ShadowPEFT: Shadow Network for Parameter-Efficient Fine-Tuning

ShadowPEFT एक केंद्रीकृत पैरामीटर-कुशल फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो लेयर-स्तरीय परिशोधन करने के लिए एक डेप्थ-शेयर्ड शैडो मॉड्यूल का उपयोग करता है, जो LoRA जैसे पारंपरिक लो-रैंक एडेप्टेशन विधियों के लिए एक लचीला और प्रतिस्पर्धी विकल्प प्रदान करता है।

Xianming Li, Zongxi Li, Tsz-fung Andrew Lee, Jing Li, Haoran Xie, Qing Li2026-04-22
💬 NLP

CulturALL: Benchmarking Multilingual and Multicultural Competence of LLMs on Grounded Tasks

यह शोधपत्र CulturALL को प्रस्तुत करता है, जो 14 भाषाओं और 51 क्षेत्रों में 2,610 ग्राउंडेड कार्यों से बना एक व्यापक बेंचमार्क है, जिसे वास्तविक, संदर्भ-युक्त परिदृश्यों में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की बहुभाषी और बहुसांस्कृतिक क्षमता का कड़ाई से मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जहाँ वर्तमान मॉडल्स में सुधार की काफी गुंजाइश है।

Peiqin Lin, Chenyang Lyu, Wenjiang Luo, Haotian Ye, Md Mehrab Hossain, Chunlan Ma, Shaoxiong Ji, Younes Samih, Bo Zeng (…)2026-04-22
💬 NLP

Beyond Semantic Similarity: A Component-Wise Evaluation Framework for Medical Question Answering Systems with Health Equity Implications

यह शोध पत्र VB-Score प्रस्तुत करता है, जो एक घटक-वार (component-wise) मूल्यांकन ढांचा है जो वर्तमान मेडिकल LLMs में गंभीर प्रदर्शन विफलताओं और महत्वपूर्ण स्वास्थ्य समानता विषमताओं को उजागर करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि चिकित्सा सटीकता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए केवल अर्थ संबंधी समानता (semantic similarity) ही पर्याप्त नहीं है।

Abu Noman Md Sakib, Md. Main Oddin Chisty, Zijie Zhang2026-04-22
💬 NLP

Location Not Found: Exposing Implicit Local and Global Biases in Multilingual LLMs

यह शोधपत्र LocQA को प्रस्तुत करता है, जो एक बहुभाषी बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) अमेरिकी-केंद्रित उत्तरों के प्रति अंतर्निहित वैश्विक पूर्वाग्रह और उच्च-जनसंख्या वाले स्थानों के पक्ष में अंतर्भाषी पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं, और ये संरचनात्मक पूर्वाग्रह इंस्ट्रक्शन ट्यूनिंग द्वारा और अधिक बढ़ जाते हैं।

Guy Mor-Lan, Omer Goldman, Matan Eyal, Adi Mayrav Gilady, Sivan Eiger, Idan Szpektor, Avinatan Hassidim, Yossi Matias, R (…)2026-04-22
💬 NLP

IndiaFinBench: An Evaluation Benchmark for Large Language Model Performance on Indian Financial Regulatory Text

IndiaFinBench पहला सार्वजनिक रूप से उपलब्ध बेंचमार्क है जिसे भारतीय वित्तीय नियामक पाठ पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें SEBI और RBI के दस्तावेजों से 406 विशेषज्ञ-एनोटेटेड प्रश्न-उत्तर युग्म शामिल हैं जो मॉडल्स के बीच, विशेष रूप से संख्यात्मक तर्क (numerical reasoning) में, महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतराल को प्रकट करते हैं, जबकि गैर-विशेषज्ञ मानव बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Rajveer Singh Pall2026-04-22
🤖 machine learning

RDP LoRA: Geometry-Driven Identification for Parameter-Efficient Adaptation in Large Language Models

यह शोध पत्र RDP LoRA प्रस्तुत करता है, जो एक पैरामीटर-मुक्त और प्रशिक्षण-मुक्त विधि है जो महत्वपूर्ण परतों की पहचान करने के लिए हिडन स्टेट्स (hidden states) के ज्यामितिक प्रक्षेप पथों का विश्लेषण करने हेतु रैमर-डगलस-पिकर एल्गोरिदम का लाभ उठाती है, जिससे पूर्ण या यादृच्छिक परत अनुकूलन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन के साथ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को अधिक कुशल और प्रभावी ढंग से फाइन-ट्यून करना सक्षम होता है।

Yusuf Çelebi, Yağız Asker, Özay Ezerceli, Mahmoud ElHussieni, Selva Taş, Reyhan Bayraktar, Fatma Betül Terzioğlu2026-04-22