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Position: General Alignment Has Hit a Ceiling; Edge Alignment Must Be Taken Seriously

यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि विविध मानवीय मूल्यों को एक एकल अदिश (scalar) मान में बदलने पर आधारित वर्तमान 'जनरल एलाइनमेंट' का प्रतिमान जटिल सामाजिक-तकनीकी प्रणालियों में एक संरचनात्मक सीमा तक पहुँच गया है, और "एज एलाइनमेंट" (Edge Alignment) के रूप में एक बेहतर ढांचे का प्रस्ताव करता है जो बहु-आयामी मूल्य संरचनाओं को संरक्षित करता है, बहुलवादी प्रतिनिधित्व का समर्थन करता है, और एलाइनमेंट को एक एकल अनुकूलन कार्य के बजाय एक गतिशील शासन जीवनचक्र के रूप में मानता है।

Han Bao, Yue Huang, Xiaoda Wang, Zheyuan Zhang, Yujun Zhou, Carl Yang, Xiangliang Zhang, Yanfang Ye2026-02-24
💬 NLP

Multilingual Large Language Models do not comprehend all natural languages to equal degrees

यह अध्ययन इस धारणा को चुनौती देता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के लिए अंग्रेजी इष्टतम भाषा है, यह प्रदर्शित करते हुए कि हालांकि ये मॉडल परीक्षण की गई सभी भाषाओं में मानव बेसलाइन से कम बेहतर प्रदर्शन करते हैं, लेकिन वे टोकनाइज़ेशन, प्रशिक्षण डेटा संरचना और भाषाई दूरी जैसे कारकों के कारण अंग्रेजी की तुलना में कुछ रोमांस भाषाओं में उच्च बोध सटीकता प्राप्त करते हैं।

Natalia Moskvina, Raquel Montero, Masaya Yoshida, Ferdy Hubers, Paolo Morosi, Walid Irhaymi, Jin Yan, Tamara Serrano, El (…)2026-02-24
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AdaEvolve: Adaptive LLM Driven Zeroth-Order Optimization

AdaEvolve एक पदानुक्रमित अनुकूलन ढांचा (hierarchical adaptive optimization framework) है जो स्थिर शेड्यूल्स को गतिशील, LLM-संचालित तंत्रों से बदल देता है ताकि अन्वेषण (exploration) को नियंत्रित किया जा सके, संसाधनों को रूट किया जा सके और नवीन रणनीतियाँ उत्पन्न की जा सकें, जिससे यह विविध ओपन-एंडेड ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याओं में मौजूदा बेसलाइन्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mert Cemri, Shubham Agrawal, Akshat Gupta, Shu Liu, Audrey Cheng, Qiuyang Mang, Ashwin Naren, Lutfi Eren Erdogan, Koushi (…)2026-02-24
💬 NLP

Topic Modeling with Fine-tuning LLMs and Bag of Sentences

यह शोध पत्र FT-Topic प्रस्तुत करता है, जो एक अनसुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग दृष्टिकोण है जो LLM-आधारित टॉपिक मॉडलिंग को बढ़ाने के लिए वाक्य समूहों से स्वचालित रूप से प्रशिक्षण डेटासेट का निर्माण करता है, और अपनी प्रभावशीलता को नवीन, अत्याधुनिक SenClu पद्धति के माध्यम से प्रदर्शित करता है।

Johannes Schneider2026-02-23
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FLUKE: A Linguistically-Driven and Task-Agnostic Framework for Robustness Evaluation

यह शोध पत्र FLUKE को प्रस्तुत करता है, जो एक भाषाई रूप से संचालित और कार्य-अज्ञेय (task-agnostic) ढांचा है जो मॉडल की मजबूती (robustness) का मूल्यांकन करने के लिए भाषाई स्तरों पर नियंत्रित विविधताओं का उपयोग करता है, जिससे यह पता चलता है कि प्राकृतिक प्रवाहपूर्ण संशोधन और निषेध (negation), सतही स्तर के भ्रष्टाचार (surface-level corruptions) की तुलना में अधिक चुनौतियां पेश करते हैं, और यह भी कि तर्क करने की क्षमताएं आवश्यक रूप से बेहतर मजबूती के साथ सह-संबंधित नहीं होती हैं।

Yulia Otmakhova, Hung Thinh Truong, Rahmad Mahendra, Zenan Zhai, Rongxin Zhu, Daniel Beck, Jey Han Lau2026-02-23
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ConformalNL2LTL: Translating Natural Language Instructions into Temporal Logic Formulas with Conformal Correctness Guarantees

यह शोधपत्र ConformalNL2LTL का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन विधि है जो उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित शुद्धता गारंटी के साथ प्राकृतिक भाषा निर्देशों को लीनियर टेम्पोरल लॉजिक (Linear Temporal Logic) सूत्रों में अनुवादित करती है, और यह उपयोगकर्ता के हस्तक्षेप को न्यूनतम करने के लिए कॉन्फॉर्मल प्रेडिक्शन (conformal prediction) के साथ संवर्धित लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करके ओपन-वोकैबुलरी (open-vocabulary) प्रश्न-उत्तर समस्याओं को पुनरावर्ती रूप से हल करती है।

David Smith Sundarsingh, Jun Wang, Jyotirmoy V. Deshmukh, Yiannis Kantaros2026-02-23
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Entailed Opinion Matters: Improving the Fact-Checking Performance of Language Models by Relying on their Entailment Ability

यह शोध पत्र एक नवीन शिक्षण प्रतिमान (learning paradigm) प्रस्तावित करता है जो एनकोडर-ओनली मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए जनरेटिव लैंग्वेज मॉडल्स के साक्ष्य वर्गीकरण (evidence classification) और निहित औचित्य (entailed justifications) का लाभ उठाता है, जो तथ्य-जांच प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करता है और विभिन्न रणनीतियों एवं डोमेन में मजबूती प्रदर्शित करता है।

Gaurav Kumar, Ayush Garg, Debajyoti Mazumder, Aditya Kishore, Babu kumar, Jasabanta Patro2026-02-23
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Structure-Augmented Reasoning Generation

यह शोध पत्र स्ट्रक्चर-ऑगमेंटेड रीजनिंग जनरेशन (SARG) को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर पोस्ट-रिट्रीवल फ्रेमवर्क है जो अनस्ट्रक्चर्ड रिट्रीव्ड डॉक्यूमेंट्स को स्पष्ट नॉलेज ग्राफ और रीजनिंग चेन्स में बदलकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की मल्टी-हॉप रीजनिंग क्षमताओं को बढ़ाता है, जिससे बिना किसी कस्टम रिट्रिवर या फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता के तथ्यात्मक सटीकता, रीजनिंग कोहेरेंस और व्याख्यात्मकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Jash Rajesh Parekh, Pengcheng Jiang, Jiawei Han2026-02-23
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Revela: Dense Retriever Learning via Language Modeling

Revela एक स्केलेबल, सेल्फ-सुपरवाइज्ड ट्रेनिंग फ्रेमवर्क है जो इन-बैच अटेंशन के माध्यम से दस्तावेजों के बीच सिमेंटिक डिपेंडेंसी को मॉडल करके डेंस रिट्रीवर्स सीखने के लिए लैंग्वेज मॉडलिंग ऑब्जेक्टिव्स को अनुकूलित करता है, जिससे बिना किसी एनोटेटेड क्वेरी-डॉक्यूमेंट पेयर्स की आवश्यकता के विशेष और रीजनिंग-इंटेंसिव बेंचमार्क्स पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Fengyu Cai, Tong Chen, Xinran Zhao, Sihao Chen, Hongming Zhang, Sherry Tongshuang Wu, Iryna Gurevych, Heinz Koeppl2026-02-23
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Unveiling Decision-Making in LLMs for Text Classification : Extraction of influential and interpretable concepts with Sparse Autoencoders

यह शोध पत्र ClassifSAE को प्रस्तुत करता है, जो टेक्स्ट वर्गीकरण के लिए विशेष रूप से तैयार किया गया एक नवीन स्पार्स ऑटोएनकोडर-आधारित आर्किटेक्चर है, जो एक विशिष्ट क्लासिफायर हेड और एक्टिवेशन रेट स्पैरसिटी लॉस के माध्यम से निकाले गए फीचर्स की कार्य-कारणता (causality) और व्याख्यात्मकता (interpretability) में सुधार करके मौजूदा व्याख्यात्मकता विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Mathis Le Bail, Jérémie Dentan, Davide Buscaldi, Sonia Vanier2026-02-23