💬 NLP

Programming by Backprop: An Instruction is Worth 100 Examples When Finetuning LLMs

यह शोध पत्र प्रोग्रामिंग बाय बैकप्रॉप (PBB) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा प्रशिक्षण शासन (training regime) है जो बड़े भाषा मॉडलों को घोषणात्मक निर्देशों (declarative instructions) से पुन: प्रयोज्य प्रक्रियात्मक व्यवहारों (reusable procedural behaviors) को कुशलतापूर्वक प्राप्त करने में सक्षम बनाता है, जिससे केवल प्रदर्शन उदाहरणों (demonstration examples) से सीखने की तुलना में 100 गुना अधिक सैंपल दक्षता प्राप्त होती है।

Jonathan Cook, Silvia Sapora, Arash Ahmadian, Akbir Khan, Tim Rocktaschel, Jakob Foerster, Laura Ruis2026-02-25
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RHYTHM: Reasoning with Hierarchical Temporal Tokenization for Human Mobility

RHYTHM एक एकीकृत ढांचा है जो बहु-स्तरीय आवधिक निर्भरताओं (multi-scale periodic dependencies) को कैप्चर करने के लिए एक फ्रोजन लार्ज लैंग्वेज मॉडल को पदानुक्रमित टेम्पोरल टोकनाइज़ेशन (hierarchical temporal tokenization) के साथ जोड़कर मानव गतिशीलता की कुशलतापूर्वक भविष्यवाणी करता है, जिससे अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में सटीकता और प्रशिक्षण गति में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त होता है।

Haoyu He, Haozheng Luo, Yan Chen, Qi R. Wang2026-02-25
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LD-MoLE: Learnable Dynamic Routing for Mixture of LoRA Experts

LD-MoLE, Mixture of LoRA Experts के लिए एक सीखने योग्य (learnable), अवकलनीय (differentiable) डायनेमिक रूटिंग तंत्र पेश करता है जो बिना हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग के प्रति टोकन और परत (layer) के सक्रिय विशेषज्ञों की संख्या को अनुकूल रूप से निर्धारित करता है, और LLM बेंचमार्क पर अत्याधुनिक (state-of-the-art) प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Yuan Zhuang, Yi Shen, Yuexin Bian, Qing Su, Shihao Ji, Yuanyuan Shi, Fei Miao2026-02-25
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Hearing the Order: Investigating Position Bias in Large Audio-Language Models

यह शोध पत्र लार्ज ऑडियो-लैंग्वेज मॉडल्स में पोजीशन बायस (स्थिति पूर्वाग्रह) की पहली व्यवस्थित जांच प्रस्तुत करता है, जो व्यापक प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि उत्तर के विकल्पों का क्रम प्रदर्शन और विश्वसनीयता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है, साथ ही यह भी दिखाता है कि क्रमपरिवर्तन-आधारित रणनीतियाँ इस समस्या को प्रभावी ढंग से कम कर सकती हैं।

Yu-Xiang Lin, Chen-An Li, Sheng-Lun Wei, Po-Chun Chen, Hsin-Hsi Chen, Hung-yi Lee2026-02-25
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Towards Scalable Oversight via Partitioned Human Supervision

यह शोध पत्र एक स्केलेबल ओवरसाइट फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो विभाजित मानव पर्यवेक्षण का लाभ उठाता है, जहाँ डोमेन विशेषज्ञ सही उत्तरों के बजाय गलत विकल्पों को इंगित करने वाले "पूरक लेबल" (complementary labels) प्रदान करते हैं, ताकि ग्राउंड ट्रुथ डेटा की आवश्यकता के बिना फ्रंटियर एआई प्रणालियों के मूल्यांकन और आत्म-सुधार को सक्षम बनाया जा सके।

Ren Yin, Takashi Ishida, Masashi Sugiyama2026-02-25
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A Parallel Cross-Lingual Benchmark for Multimodal Idiomaticity Understanding

यह शोध पत्र XMPIE को प्रस्तुत करता है, जो 34 भाषाओं में 10,000 से अधिक संभावित मुहावरेदार अभिव्यक्तियों वाला एक उच्च-गुणवत्ता वाला समानांतर बहुभाषी और बहुविध (multimodal) बेंचमार्क है, जिसे विभिन्न भाषाओं और टेक्स्ट-इमेज मोडैलिटीज़ में मुहावरेदारता को समझने की एनएलपी (NLP) प्रणालियों की क्षमताओं का मूल्यांकन और तुलना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Dilara Torunoğlu-Selamet, Dogukan Arslan, Rodrigo Wilkens, Wei He, Doruk Eryiğit, Thomas Pickard, Adriana S. Pagano, Ali (…)2026-02-25
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FROST: Filtering Reasoning Outliers with Attention for Efficient Reasoning

FROST एक अटेंशन-अवेयर विधि है जो अनक्रिटिकल पथों को छाँटने के लिए रीजनिंग आउटलेर्स को फ़िल्टर करती है, जिससे कई बेंचमार्क में रीजनिंग मॉडल्स की दक्षता (69.68% टोकन कमी) और सटीकता (26.70% लाभ) दोनों में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Haozheng Luo, Zhuolin Jiang, Md Zahid Hasan, Yan Chen, Soumalya Sarkar2026-02-25
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The Single-Multi Evolution Loop for Self-Improving Model Collaboration Systems

यह शोध पत्र "सिंगल-मल्टी इवोल्यूशन लूप" का परिचय देता है, जो एक स्व-सुधार ढांचा है जो कई भाषा मॉडलों से सहयोगात्मक पैटर्न को एक एकल कुशल मॉडल में संकुचित (distill) करता है, जो फिर विविध कार्यों में प्रदर्शन को सामूहिक रूप से बढ़ाने के साथ-साथ कम्प्यूटेशनल लागत को कम करने के लिए सहयोग चक्र में पुन: प्रवेश करता है।

Shangbin Feng, Kishan Panaganti, Yulia Tsvetkov, Wenhao Yu2026-02-25
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Context Shapes LLMs Retrieval-Augmented Fact-Checking Effectiveness

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि LLMs के पास अंतर्निहित तथ्यात्मक ज्ञान होता है, उनकी रिट्रीवल-ऑगमेंटेड फैक्ट-चेकिंग सटीकता संदर्भ की लंबाई बढ़ने के साथ काफी घट जाती है और साक्ष्य के स्थान पर महत्वपूर्ण रूप से निर्भर करती है, जिसमें प्रदर्शन तब गिर जाता है जब प्रासंगिक जानकारी प्रॉम्प्ट के मध्य में दिखाई देती है।

Pietro Bernardelle, Stefano Civelli, Kevin Roitero, Gianluca Demartini2026-02-25
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MCPShield: A Security Cognition Layer for Adaptive Trust Calibration in Model Context Protocol Agents

यह शोध पत्र MCPShield को प्रस्तुत करता है, जो एक प्लग-इन सुरक्षा संज्ञान परत (security cognition layer) है जो मेटाडेटा-निर्देशित जांच (metadata-guided probing) और आह्वान-पश्चात प्रतिबिंब (post-invocation reflection) का उपयोग करके विभिन्न LLMs में कम ओवरहेड और उच्च सामान्यीकरण बनाए रखते हुए विविध हमलों के विरुद्ध मजबूती से बचाव करने और मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) एजेंटों में विश्वास मिसअलाइनमेंट (trust misalignment) को कम करने का कार्य करता है।

Zhenhong Zhou, Yuanhe Zhang, Hongwei Cai, Moayad Aloqaily, Ouns Bouachir, Linsey Pang, Prakhar Mehrotra, Kun Wang, Qings (…)2026-02-25