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💬 NLP

Latent Context Compilation: Distilling Long Context into Compact Portable Memory

यह शोध पत्र लेटेंट कॉन्टेक्स्ट कंपाइलेशन (Latent Context Compilation) का प्रस्ताव करता है, जो एक डिस्पोजेबल लोरा (LoRA) मॉड्यूल और एक सेल्फ-अलाइन्ड ऑप्टिमाइज़ेशन स्ट्रैटेजी का उपयोग करके लंबे कॉन्टेक्स्ट को कॉम्पैक्ट, स्टेटलेस बफ़र टोकन्स में संकुचित करने वाला एक फ्रेमवर्क है, जो सिंथेटिक डेटा या वेट मॉडिफिकेशन की आवश्यकता के बिना फ्रोजन एलएलएम (LLM) के साथ कुशल, प्लग-एंड-प्ले लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट प्रोसेसिंग को सक्षम बनाता है।

Zeju Li, Yizhou Zhou, Qiang Xu2026-02-26
💬 NLP

Task-Aware LoRA Adapter Composition via Similarity Retrieval in Vector Databases

यह शोध पत्र डायनेमिक LoRA एडेप्टर कंपोजिशन के लिए एक नवीन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो कार्य समानता के आधार पर कई विशिष्ट एडेप्टरों को मर्ज करने के लिए वेक्टर डेटाबेस में समानता रिट्रीवल का लाभ उठाता है, जिससे अतिरिक्त रिट्राइवर प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना ज़ीरो-शॉट सामान्यीकरण प्राप्त होता है और सिंगल-टास्क बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन होता है।

Riya Adsul, Balachandra Devarangadi Sunil, Isha Nalawade, Sudharshan Govindan2026-02-26
💬 NLP

Measuring Pragmatic Influence in Large Language Model Instructions

यह शोध पत्र "प्रैग्मैटिक फ्रेमिंग" (pragmatic framing)—जो कि तात्कालिकता या अधिकार जैसे प्रासंगिक संकेतों के बड़े भाषा मॉडलों (large language models) की निर्देशात्मक प्राथमिकता पर प्रभाव को दर्शाता है—को व्यवस्थित रूप से मापने और परिमाणित करने के लिए एक नवीन ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि ऐसी फ्रेमिंग विविध आर्किटेक्चर में मॉडल के व्यवहार को निरंतर परिवर्तित करती है।

Yilin Geng, Omri Abend, Eduard Hovy, Lea Frermann2026-02-26
💬 NLP

IslamicLegalBench: Evaluating LLMs Knowledge and Reasoning of Islamic Law Across 1,200 Years of Islamic Pluralist Legal Traditions

यह शोध पत्र इस्लामिकलीगलबेंच (IslamicLegalBench) को प्रस्तुत करता है, जो 1,200 वर्षों की बहुलवादी परंपराओं में इस्लामी कानूनी तर्क पर एलएलएम (LLMs) का मूल्यांकन करने वाला पहला बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान मॉडल महत्वपूर्ण ज्ञान अंतराल, उच्च मतिभ्रम दर और खतरनाक चाटुकारिता से ग्रस्त हैं जिसे प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग पर्याप्त रूप से हल नहीं कर सकती है।

Ezieddin Elmahjub, Junaid Qadir, Abdullah Mushtaq, Rafay Naeem, Ibrahim Ghaznavi, Waleed Iqbal2026-02-26
💬 NLP

ACAR: Adaptive Complexity Routing for Multi-Model Ensembles with Auditable Decision Traces

यह शोध पत्र ACAR को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा मापन ढांचा (measurement framework) है जो सटीकता प्राप्त करने के लिए सेल्फ-कंसिस्टेंसी वेरिएंस (self-consistency variance) का उपयोग करते हुए मल्टी-मॉडल एन्सेम्बल्स के बीच कार्यों को रूट करता है, जिससे आधे से अधिक कार्यों पर पूर्ण एन्सेबलिंग से बचते हुए दो-मॉडल बेसलाइन से अधिक सटीकता प्राप्त होती है, साथ ही रिट्रीवल ऑग्मेंटेशन, 'एग्रीमेंट-ऑन-व्रांग' (गलत पर सहमति) विफलता मोड और एट्रिब्यूशन के लिए प्रॉक्सी संकेतों की अपर्याप्तता के संबंध में महत्वपूर्ण सीमाओं को भी प्रलेखित करता है।

Ramchand Kumaresan2026-02-26
💬 NLP

Structured Prompt Language: Declarative Context Management for LLMs

यह शोध पत्र SPL (स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट लैंग्वेज) को प्रस्तुत करता है, जो एक डिक्लेरेटिव, SQL-प्रेरित फ्रेमवर्क है जो स्पष्ट टोकन बजटिंग, स्वचालित क्वेरी अनुकूलन और लचीली एजेंटिक ऑर्केस्ट्रेशन के माध्यम से LLM इंटरैक्शन को अनुकूलित करता है, जो प्रॉम्प्ट बॉयलरप्लेट को काफी कम करता है और विविध हार्डवेयर एवं मॉडल प्रदाताओं के बीच लागत प्रभावी, स्केलेबल निष्पादन को सक्षम बनाता है।

Wen G. Gong2026-02-26
💬 NLP

Alignment-Weighted DPO: A principled reasoning approach to improve safety alignment

यह शोध पत्र अलाइनमेंट-वेटेड (Alignment-Weighted) DPO का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन सुरक्षा अलाइनमेंट विधि है जो उपयोगिता को बनाए रखते हुए जेलब्रेक हमलों के विरुद्ध बड़े भाषा मॉडलों की मजबूती को बढ़ाने के लिए एक रीजनिंग-अवेयर (reasoning-aware) चेन-ऑफ-थॉट (Chain-of-Thought) डेटासेट और वेटेड प्रिफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाता है।

Mengxuan Hu, Vivek V. Datla, Anoop Kumar, Zihan Guan, Sheng Li, Alfy Samuel, Daben Liu2026-02-26
📊 statistics

Black-Box Reliability Certification for AI Agents via Self-Consistency Sampling and Conformal Calibration

यह शोध पत्र एक ब्लैक-बॉक्स विश्वसनीयता प्रमाणन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एआई एजेंट आउटपुट के लिए सटीक, परिमित-नमूना (फाइनाइट-सैंपल), वितरण-मुक्त विश्वास गारंटी प्रदान करने के लिए सेल्फ-कंसिस्टेंसी सैंपलिंग को कॉन्फॉर्मल कैलिब्रेशन के साथ जोड़ता है, जिससे अभ्यासकर्ताओं को कार्य की कठिनाई और मॉडल की क्षमता के अनुकूल एकल-संख्या विश्वसनीयता स्तर निर्धारित करने में सक्षम बनाया जा सके और साथ ही एपीआई लागतों को काफी कम किया जा सके।

Charafeddine Mouzouni2026-02-26
💬 NLP

Beyond Subtokens: A Rich Character Embedding for Low-resource and Morphologically Complex Languages

यह शोध पत्र रिच कैरेक्टर एम्बेडिंग्स (RCE) का प्रस्ताव करता है, जो एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित दृष्टिकोण है जो ऑर्थोग्राफिक और रूपात्मक बारीकियों को बेहतर ढंग से पकड़ने के लिए सीधे वर्ण स्ट्रिंग्स (character strings) से वर्ड वेक्टर्स उत्पन्न करता है, जो विभिन्न कार्यों में कम-संसाधन और रूपात्मक रूप से जटिल भाषाओं के लिए पारंपरिक सब-टोकन विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Felix Schneider, Maria Gogolev, Sven Sickert, Joachim Denzler2026-02-26
💬 NLP

When More Is Less: A Systematic Analysis of Spatial and Commonsense Information for Visual Spatial Reasoning

यह शोध पत्र व्यवस्थित रूप से प्रदर्शित करता है कि विज़न-लैंग्वेज मॉडल्स में विज़ुअल स्पेशियल रीजनिंग के लिए, अतिरिक्त स्थानिक, सामान्य ज्ञान या तर्क संबंधी जानकारी को अनियंत्रित रूप से इंजेक्ट करने से अक्सर प्रदर्शन में गिरावट आती है, जबकि लक्षित, चयनात्मक सूचना इंजेक्शन बेहतर परिणाम प्रदान करता है।

Muku Akasaka, Soyeon Caren Han2026-02-26