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💬 NLP

Language and Experience: A Computational Model of Social Learning in Complex Tasks

यह शोध पत्र एक ऐसा कम्प्यूटेशनल ढांचा प्रस्तुत करता है जो संरचित विश्व मॉडलों (structured world models) पर संयुक्त संभाव्यता अनुमान (joint probabilistic inference) के माध्यम से भाषाई मार्गदर्शन को प्रत्यक्ष अनुभव के साथ एकीकृत करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि कैसे यह दृष्टिकोण जटिल कार्यों में मनुष्यों और एआई एजेंटों के बीच सीखने की गति को बढ़ाता है, जोखिम को कम करता है, और प्रभावी ज्ञान हस्तांतरण को सक्षम बनाता है।

Cédric Colas, Tracey Mills, Ben Prystawski, Michael Henry Tessler, Noah Goodman, Jacob Andreas, Joshua Tenenbaum2026-02-19
💬 NLP

Predicting Training Re-evaluation Curves Enables Effective Data Curriculums for LLMs

यह शोध पत्र LLM प्रशिक्षण में इष्टतम डेटा प्लेसमेंट टाइमिंग की पहचान करने के लिए एक नैदानिक उपकरण के रूप में ट्रेनिंग री-इवैल्यूएशन कर्व (TREC) को प्रस्तुत करता है और यह प्रदर्शित करता है कि TREC को AdamW के निहित EMA गुणांकों का उपयोग करके अग्रिम रूप से अनुमानित किया जा सकता है, जिससे सक्रिय डेटा करिकुलम सक्षम होते हैं जो मॉडल के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करते हैं।

Shane Bergsma, Nolan Dey, Joel Hestness2026-02-19
💬 NLP

PRoH: Dynamic Planning and Reasoning over Knowledge Hypergraphs for Retrieval-Augmented Generation

PROH एक नवीन ढांचा है जो गतिशील योजना (dynamic planning), विकसित होते DAGs के माध्यम से अनुकूलन योग्य प्रश्न अपघटन (adaptive question decomposition), और एक इकाई-भारित पुनर्प्राप्ति एल्गोरिदम (entity-weighted retrieval algorithm) को पेश करके रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन को बढ़ाता है ताकि स्टेटिक नॉलेज हाइपरग्राफ-आधारित विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके, जिससे मल्टी-हॉप रीजनिंग कार्यों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Xiangjun Zai, Xingyu Tan, Xiaoyang Wang, Qing Liu, Xiwei Xu, Wenjie Zhang2026-02-19
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Enhancing Adversarial Robustness of IoT Intrusion Detection via SHAP-Based Attribution Fingerprinting

यह शोध पत्र एक नवीन एडवरसैरियल डिटेक्शन मॉडल प्रस्तावित करता है जो स्वच्छ और एडवरसरियल रूप से विचलित नेटवर्क ट्रैफ़िक के बीच विश्वसनीय रूप से अंतर करने के लिए SHAP-आधारित एट्रिब्यूशन फिंगरप्रिंटिंग का उपयोग करके IoT घुसपैठ पहचान प्रणालियों की मजबूती और व्याख्यात्मकता को बढ़ाता है।

Dilli Prasad Sharma, Liang Xue, Xiaowei Sun, Xiaodong Lin, Pulei Xiong2026-02-19
💬 NLP

Randomized Masked Finetuning: An Efficient Way to Mitigate Memorization of PIIs in LLMs

यह शोध पत्र रैंडमाइज्ड मास्क्ड फाइन-ट्यूनिंग (RMFT) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन तकनीक है जो न्यूनतम प्रदर्शन प्रभाव के साथ निष्कर्षण दरों में 80% से अधिक की कमी प्राप्त करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी (PII) के व्यवसायीकरण (memorization) को महत्वपूर्ण रूप से कम करती है, और पारंपरिक डीडुप्लिकेशन विधियों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Kunj Joshi, David A. Smith2026-02-19
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Mixture-of-Experts as Soft Clustering: A Dual Jacobian-PCA Spectral Geometry Perspective

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करने के लिए एक ड्यूल जैकोबियन-पीसीए (Dual Jacobian-PCA) स्पेक्ट्रल विश्लेषण प्रस्तुत करता है कि मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (Mixture-of-Experts) आर्किटेक्चर सॉफ्ट क्लस्टरिंग के रूप में कार्य करते हैं जो मॉडल को कम-ओवरलैप वाले, विशेषज्ञ-विशिष्ट रूपांतरणों में विघटित करके स्थानीय फलन वक्रता (local function curvature) को कम करते हैं और प्रतिनिधित्व प्रभावी रैंक (representation effective rank) को बढ़ाते हैं।

Feilong Liu2026-02-19
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When Models Examine Themselves: Vocabulary-Activation Correspondence in Self-Referential Processing

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की स्व-संदर्भित शब्दावली (self-referential vocabulary) विश्वसनीय रूप से विशिष्ट आंतरिक सक्रियण गतिकी (internal activation dynamics) का अनुसरण करती है, एक ऐसी घटना जिसकी पुष्टि "पुल कार्यप्रणाली" (Pull Methodology) द्वारा की गई है जो लामा 3.1 (Llama 3.1) में एक विशिष्ट, कारण संबंधी रूप से प्रभावशाली सक्रियण दिशा की पहचान करती है और क्यूवेन 2.5-32बी (Qwen 2.5-32B) में पुनरुत्पादित पैटर्न दिखाती है जो गैर-स्व-संदर्भित संदर्भों में अनुपस्थित हैं।

Zachary Pedram Dadfar2026-02-19
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Indic-TunedLens: Interpreting Multilingual Models in Indian Languages

यह शोध पत्र Indic-TunedLens का परिचय देता है, जो एक नवीन व्याख्यात्मकता ढांचा (interpretability framework) है जो छिपे हुए अवस्थाओं (hidden states) को लक्षित भारतीय भाषा वितरणों के साथ संरेखित करने के लिए साझा अफ़ाइन रूपांतरणों (shared affine transformations) का उपयोग करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में दस विविध भाषाओं में बहुभाषी LLM निरूपणों (representations) के डिकोडिंग में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Mihir Panchal, Deeksha Varshney, Mamta, Asif Ekbal2026-02-19
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Far Out: Evaluating Language Models on Slang in Australian and Indian English

यह शोध पत्र वेब-स्रोतित और सिंथेटिक डेटासेट का उपयोग करके भारतीय और ऑस्ट्रेलियाई अंग्रेजी पर सात अत्याधुनिक भाषा मॉडलों की स्लैंग (slang) बोध क्षमताओं का मूल्यांकन करता है, जो डिस्क्रिमिनेटिव (discriminative) और जेनरेटिव (generative) कार्यों के बीच महत्वपूर्ण प्रदर्शन विषमताओं को प्रकट करता है और यह उजागर करता है कि मॉडल आम तौर पर ऑस्ट्रेलियाई अंग्रेजी की तुलना में भारतीय अंग्रेजी पर बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Deniz Kaya Dilsiz, Dipankar Srirag, Aditya Joshi2026-02-19
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A Content-Based Framework for Cybersecurity Refusal Decisions in Large Language Models

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) साइबर सुरक्षा इनकार निर्णयों के लिए एक सामग्री-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पांच तकनीकी आयामों में आक्रामक जोखिम और रक्षात्मक लाभ के बीच के संतुलन को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है, जिसका लक्ष्य असंगत विषय-आधारित प्रतिबंधों को ट्यून करने योग्य, जोखिम-जागरूक नीतियों से बदलना है जो वैध रक्षकों को बेहतर सहायता प्रदान कर सकें।

Noa Linder, Meirav Segal, Omer Antverg, Gil Gekker, Tomer Fichman, Omri Bodenheimer, Edan Maor, Omer Nevo2026-02-19