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💬 NLP

Can LLMs Replace Economic Choice Prediction Labs? The Case of Language-based Persuasion Games

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) भाषा-आधारित अनुनय खेलों (language-based persuasion games) के भीतर आर्थिक विकल्प भविष्यवाणी के लिए प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने में मानव विषयों के प्रभावी विकल्प के रूप में कार्य कर सकते हैं, जो अक्सर वास्तविक मानव डेटा पर प्रशिक्षित मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं और यह भी प्रकट करते हैं कि सटीक भविष्यवाणी के लिए इतिहास-निर्भर निर्णय पैटर्न को पकड़ना अत्यंत महत्वपूर्ण है।

Eilam Shapira, Omer Madmon, Roi Reichart, Moshe Tennenholtz2026-08-18
🤖 machine learning

Multi-Bin Batching for Increasing LLM Inference Throughput

यह शोध पत्र मल्टी-बिन बैचिंग (Multi-Bin Batching) का प्रस्ताव देता है, जो एक नियंत्रण नीति है जो समान अनुमानित निष्पादन समय वाले LLM अनुरोधों को पूर्व-निर्धारित बिनों में समूहित करती है ताकि स्टैटिक बैचिंग के तहत अनुमानित थ्रूपुट को प्रमाणिक रूप से अधिकतम किया जा सके, जिससे भिन्न जनरेशन लंबाई के कारण होने वाले संसाधन कम उपयोग को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।

Ozgur Guldogan, Jackson Kunde, Kangwook Lee, Ramtin Pedarsani2026-08-18
🤖 AI

Evidence of conceptual mastery in the application of rules by Large Language Models

यह शोध पत्र मनोवैज्ञानिक विधियों और तुलनात्मक प्रयोगों का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) नियमों को लागू करने में वैचारिक महारत प्रदर्शित करते हैं, जैसा कि विविध मानवीय निर्णय लेने के पैटर्न और समय के दबाव के प्रति संदर्भ-निर्भर प्रतिक्रियाओं को दोहराने की उनकी क्षमता से प्रमाणित होता है।

José Luiz Nunes, Guilherme FCF Almeida, Brian Flanagan2026-08-18
💻 computer science

The Political Ideology of Large Language Models: Measurement, Inconsistency, and Persuasive Influence

इस विचार को चुनौती देते हुए कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) में केवल मामूली राजनीतिक पूर्वाग्रह होते हैं, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि हालांकि विशिष्ट विषयों पर पक्षपाती रुख के एक-दूसरे को संतुलित करने के कारण उनकी समग्र स्थिति मध्यम दिखाई देती है, फिर भी वे उपयोगकर्ताओं के राजनीतिक दृष्टिकोणों पर पेशेवर चुनावी विज्ञापन के तुलनीय प्रभावशाली प्रभाव डाल सकते हैं, विशेष रूप से तब जब उनके उत्तरों को स्पष्ट रूप से निर्देशित किया जाता है।

Nouar Aldahoul, Hazem Ibrahim, Aaron R. Kaufman, Talal Rahwan, Yasir Zaki2026-08-18
🤖 AI

LlamaRec-LKG-RAG: A Single-Pass, Learnable Knowledge Graph-RAG Framework for LLM-Based Ranking

LlamaRec-LKG-RAG एक नवीन, एंड-टू-एंड ट्रेन करने योग्य फ्रेमवर्क है जो व्यक्तिगत नॉलेज ग्राफ सबग्राफ को सिंगल-पास इन्फरेंस प्रक्रिया में एकीकृत करके LLM-आधारित अनुशंसा रैंकिंग को बढ़ाता है, जिससे मानक डेटासेट्स पर मौजूदा समानता-आधारित RAG दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए रिलेशनल संरचनाओं का लाभ उठाया जा सके।

Vahid Azizi, Fatemeh Koochaki2026-08-18
🤖 AI

From Prompts to Constructs: A Dual-Validity Framework for Large Language Model Research in Psychology

यह शोध पत्र मनोविज्ञान में लार्ज लैंग्वेज मॉडल अनुसंधान के लिए एक द्वि-वैधता ढांचा (dual-validity framework) प्रस्तावित करता है जो साक्ष्य संबंधी आवश्यकताओं को सरल विश्वसनीयता से लेकर कठोर रचना वैधता (construct validity) और कारण संबंधी अनुमान (causal inference) तक विस्तारित करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि मानव उपकरणों को उनकी व्याख्यात्मकता और वैज्ञानिक वारंट स्थापित किए बिना बिना किसी आलोचनात्मक जांच के एआई पर अनियंत्रित रूप से लागू न किया जाए, और इस प्रकार "मापन भ्रमों" (measurement phantoms) को रोका जा सके।

Zhicheng Lin2026-08-18
💬 NLP

A validity-guided workflow for robust large language model research in psychology

यह शोध पत्र एक छह-चरणीय, वैधता-निर्देशित कार्यप्रवाह प्रस्तावित करता है जो बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) अनुसंधान में गंभीर मापन अविश्वसनीयता को संबोधित करने के लिए साइकोमेट्रिक्स और कारण अनुमान (कॉज़ल इन्फरेंस) को एकीकृत करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि एआई मनोविज्ञान में निष्कर्ष सुदृढ़, पारदर्शी और सांख्यिकीय आर्टिफैक्ट्स से भिन्न हों।

Zhicheng Lin2026-08-18
🤖 AI

CulTrace: Tracing Internal Cultural Reasoning in Large Language Models

यह शोध पत्र CulTrace को पेश करता है, जो एक मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी पद्धति है जो यह प्रकट करती है कि LLMs डोमेन इंगेजमेंट (domain engagement), कल्चर रेज़ोल्यूशन (culture resolution) और आंसर सिलेक्शन (answer selection) के एक सुसंगत तीन-चरणीय प्रक्षेपवक्र (trajectory) के माध्यम से सांस्कृतिक तर्क को संसाधित करते हैं, और साथ ही उन असंतुलनों को भी उजागर करता है जहाँ मॉडल कम प्रतिनिधित्व वाली संस्कृतियों के साथ संघर्ष करते हैं।

Haeun Yu, Arnav Arora Seogyeong Jeong, Nadav Borenstein, Siddhesh Pawar, Jisu Shin, Jiho Jin, Junho Myung, Alice Oh, Isa (…)2026-08-18
🤖 AI

QA-Merging: Query-Adaptive Reasoning via Layer Selective Model Merging

यह शोध पत्र QA-Merging को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) ढांचा है जो केवल उन ट्रांसफॉर्मर परतों को चुनिंदा रूप से कैलिब्रेट करके Long-CoT और Short-CoT मॉडलों को अनुकूल रूप से संयोजित करता है जिनमें उच्च रीजनिंग पैटर्न विचलन (reasoning pattern divergence) होता है, जिससे विविध रीजनिंग कार्यों में मजबूत प्रदर्शन बनाए रखते हुए अनुमान लागत (inference costs) को कम किया जा सके।

Zhaofeng Zhong, Wei Yuan, Tong Chen, Liang Qu, Xiangyu Zhao, Quoc Viet Hung Nguyen, Hongzhi Yin2026-08-18
🤖 machine learning

Misconception Diagnosis From Student-Tutor Dialogue: Generate, Retrieve, Rerank

यह शोध पत्र एक नवीन तीन-चरणीय ढांचे का प्रस्ताव करता है जो ट्यूटरिंग संवादों से संभावित छात्र भ्रांतियों को उत्पन्न करने, खोजने और पुन: रैंक करने के लिए फाइन-ट्यून्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह दृष्टिकोण सीखने की त्रुटियों को सटीक रूप से पहचानने में बेसलाइन मॉडल्स और बड़े क्लोज्ड-सोर्स सिस्टम की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है।

Joshua Mitton, Prarthana Bhattacharyya, Digory Smith, Thomas Christie, Ralph Abboud, Simon Woodhead2026-08-18