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💬 NLP

PACE: Procedural Abstractions for Communicating Efficiently

यह शोध पत्र PACE को प्रस्तुत करता है, जो एक न्यूरो-सिंबोलिक फ्रेमवर्क है जो लाइब्रेरी लर्निंग, न्यूरल कम्युनिकेशन और बैंडिट एल्गोरिदम को संयोजित करता है ताकि AI एजेंटों को कार्य-उन्मुख संचार के लिए कुशल, मानव-समान प्रक्रियात्मक अमूर्तता (procedural abstractions) विकसित करने में सक्षम बनाया जा सके।

Jonathan D. Thomas, Andrea Silvi, Devdatt Dubhashi, Moa Johansson2026-02-26
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Renaissance: Investigating the Pretraining of Vision-Language Encoders

यह शोध पत्र 'रेनेसां' (Renaissance) का परिचय देता है, जो एक लचीला विजन-लैंग्वेज मूल्यांकन ढांचा है, ताकि मेटा-विश्लेषण के माध्यम से यह प्रदर्शित किया जा सके कि प्रीट्रेनिंग के दौरान मॉडल के बड़े हिस्सों को फ्रीज करने से प्रदर्शन पर न्यूनतम प्रभाव के साथ कंप्यूट लागत में काफी कमी आती है और यह जांचा जा सके कि विजन या टेक्स्ट मॉडल्स में से किसी एक से विजन-लैंग्वेज ट्रांसफॉर्मर्स को इनिशियलाइज़ करने के क्या प्रभाव होते हैं।

Clayton Fields, Casey Kennington2026-02-26
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MathFimer: Enhancing Mathematical Reasoning by Expanding Reasoning Steps through Fill-in-the-Middle Task

यह शोध पत्र MathFimer को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो बड़े भाषा मॉडलों (large language models) की गणितीय तर्क क्षमता को एक "फिल-इन-द-मिडल" (Fill-in-the-middle) कार्य के माध्यम से लुप्त मध्यवर्ती चरणों को पुनर्गठित करने के लिए प्रशिक्षित करके बढ़ाता है, जिससे विस्तारित डेटासेट उत्पन्न होते हैं जो शक्तिशाली बाहरी मॉडलों या उच्च कम्प्यूटेशनल लागतों पर निर्भर किए बिना GSM8K और MATH जैसे बेंचमार्क पर प्रदर्शन में सुधार करते हैं।

Yuchen Yan, Yongliang Shen, Yang Liu, Jin Jiang, Xin Xu, Mengdi Zhang, Jian Shao, Yueting Zhuang2026-02-26
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VOILA: Evaluation of MLLMs For Perceptual Understanding and Analogical Reasoning

यह शोध पत्र VOILA को प्रस्तुत करता है, जो एक गतिशील बेंचमार्क है जो दृश्य उपमाओं (visual analogies) के माध्यम से अमूर्त संबंधात्मक तर्क करने की मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन करता है, और यह प्रकट करता है कि मल्टी-स्टेप प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों से सुधार के बावजूद, वर्तमान मॉडल मानव प्रदर्शन की तुलना में छवियों के बीच के संबंधों को समझने में काफी संघर्ष करते हैं।

Nilay Yilmaz, Maitreya Patel, Yiran Lawrence Luo, Tejas Gokhale, Chitta Baral, Suren Jayasuriya, Yezhou Yang2026-02-26
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InftyThink: Breaking the Length Limits of Long-Context Reasoning in Large Language Models

InftyThink एक मध्यवर्ती सारांशीकरण (intermediate summarization) के साथ एक पुनरावृत्ति तर्क प्रतिमान (iterative reasoning paradigm) पेश करता है जो अखंड दीर्घ-संदर्भ तर्क (monolithic long-context reasoning) को एक सीमित-लागत वाली प्रक्रिया में बदल देता है, जिससे बिना किसी स्थापत्य संशोधन (architectural modification) के असीमित तर्क गहराई सक्षम होती है और गणितीय बेंचमार्क पर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Yuchen Yan, Yongliang Shen, Yang Liu, Jin Jiang, Mengdi Zhang, Jian Shao, Yueting Zhuang2026-02-26
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Toward Safe and Human-Aligned Game Conversational Recommendation via Multi-Agent Decomposition

यह शोध पत्र MATCHA को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो कार्यों को इरादा पार्सिंग (intent parsing), रिट्रीवल, रैंकिंग और रिस्क कंट्रोल के लिए विशिष्ट एजेंटों में विभाजित करके गेम कन्वर्सेशनल रिकमेंडेशन सिस्टम की सुरक्षा, वैयक्तिकरण और लॉन्ग-टेल कवरेज को बढ़ाता है, जिससे यह सटीकता, पूर्वाग्रह में कमी और एडवरसैरियल डिफेंस में मौजूदा बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Zheng Hui, Xiaokai Wei, Yexi Jiang, Kevin Gao, Chen Wang, Frank Ong, Se-eun Yoon, Rachit Pareek, Michelle Gong2026-02-26
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Refusal Direction is Universal Across Safety-Aligned Languages

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में रिफ्यूज़ल मैकेनिज्म (अस्वीकृति तंत्र) क्रॉस-लिंगुअल सार्वभौमिकता प्रदर्शित करते हैं, जहाँ अंग्रेजी से निकाला गया एक एकल रिफ्यूज़ल डायरेक्शन वेक्टर बिना किसी अतिरिक्त फाइन-ट्यूनिंग के 14 अन्य भाषाओं में सुरक्षा संरेखणों (सेफ्टी अलाइनमेंट्स) को प्रभावी ढंग से बायपास कर सकता है, जो बहुभाषी जेलब्रेक्स के लिए एक साझा अंतर्निहित तंत्र को प्रकट करता है।

Xinpeng Wang, Mingyang Wang, Yihong Liu, Hinrich Schütze, Barbara Plank2026-02-26
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Simple Yet Effective: Extracting Private Data Across Clients in Federated Fine-Tuning of Large Language Models

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि फेडरेटेड लार्ज लैंग्वेज मॉडल प्रशिक्षण में अर्ध-ईमानदार (semi-honest) प्रतिभागी सरल प्रीफिक्स-आधारित रणनीतियों का उपयोग करके अन्य क्लाइंट्स के डेटा से व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी को प्रभावी ढंग से निकाल सकते हैं, जो महत्वपूर्ण गोपनीयता जोखिमों को उजागर करता है और कानूनी क्षेत्र में ऐसे खतरों के मूल्यांकन के लिए एक नया बेंचमार्क स्थापित करता है।

Yingqi Hu, Zhuo Zhang, Jingyuan Zhang, Jinghua Wang, Qifan Wang, Lizhen Qu, Zenglin Xu2026-02-26
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When Style Breaks Safety: Defending LLMs Against Superficial Style Alignment

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि प्रॉम्प्ट्स में सतही शैली पैटर्न (superficial style patterns), शैली और इसके इंस्ट्रक्शन-ट्यूनिंग डेटा के प्रति एक LLM के ध्यान का लाभ उठाकर, जेलब्रेक हमले की सफलता दर को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं, और "SafeStyle" प्रस्तावित करता है, जो एक रक्षा रणनीति है जो उन विशिष्ट शैली पैटर्न के वितरण के अनुरूप सुरक्षा प्रशिक्षण डेटा को शामिल करके इस भेद्यता को कम करती है।

Yuxin Xiao, Sana Tonekaboni, Walter Gerych, Vinith Suriyakumar, Marzyeh Ghassemi2026-02-26
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Probabilistic distances-based hallucination detection in LLMs with RAG

यह शोध पत्र रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम के लिए एक अनसुपरवाइज्ड, कुशल मतिभ्रम (hallucination) डिटेक्शन पद्धति प्रस्तावित करता है जो कार्य-विशिष्ट प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए प्रॉम्प्ट और रिस्पॉन्स टोकन एम्बेडिंग्स के बीच संभाव्यता दूरियों (probabilistic distances) का लाभ उठाता है।

Rodion Oblovatny, Alexandra Kuleshova, Konstantin Polev, Alexey Zaytsev2026-02-26