cs.CL पेपर | Gist.Science

Improving Customer Service with Automatic Topic Detection in User Emails

यह अध्ययन BERTopic का उपयोग करके एक उत्पादन-तैयार, भाषा-अज्ञेय (language-agnostic) NLP पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो सर्बियाई ग्राहक सेवा ईमेल को स्वचालित रूप से वर्गीकृत और लेबल करने के लिए उच्च सटीकता (0.96 F1 स्कोर) और तीव्र प्रसंस्करण (प्रति ईमेल 0.041 सेकंड) प्राप्त करता है, जिससे टेलीकॉम सर्बिया के लिए परिचालन दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Bojana Bašaragin, Darija Medvecki, Gorana Gojić, Milena Oparnica, Dragiša Mišković2026-02-19

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VerifyBench: Benchmarking Reference-based Reward Systems for Large Language Models

यह शोधपत्र VerifyBench और VerifyBench-Hard को प्रस्तुत करता है, जो बड़े रीजनिंग मॉडलों के लिए संदर्भ-आधारित रिवॉर्ड सिस्टम का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किए गए दो नए बेंचमार्क हैं, जो यह प्रकट करते हैं कि हालांकि वर्तमान वेरीफायर मानक कार्यों पर आशाजनक प्रदर्शन दिखाते हैं, फिर भी उन्हें सुदृढीकरण लर्निंग (रिनफोर्समेंट लर्निंग) प्रशिक्षण को पूर्ण रूप से समर्थन देने के लिए चुनौतीपूर्ण उदाहरणों पर महत्वपूर्ण सुधार की आवश्यकता है।

Yuchen Yan, Jin Jiang, Zhenbang Ren, Yijun Li, Xudong Cai, Yang Liu, Xin Xu, Mengdi Zhang, Jian Shao, Yongliang Shen, Ju (…)2026-02-19

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GDGB: A Benchmark for Generative Dynamic Text-Attributed Graph Learning

यह शोध पत्र GDGB को प्रस्तुत करता है, जो आठ उच्च-गुणवत्ता वाले डायनेमिक टेक्स्ट-एट्रीब्यूटेड ग्राफ डेटासेट्स, दो नवीन जनरेशन कार्यों (TDGG और IDGG), बहुआयामी मूल्यांकन मेट्रिक्स और एक LLM-आधारित फ्रेमवर्क (GAG-General) से युक्त एक व्यापक बेंचमार्क है, जिसका उद्देश्य जनरेटिव DyTAG लर्निंग के लिए मानकीकृत संसाधनों की कमी को दूर करना है।

Jie Peng, Jiarui Ji, Runlin Lei, Zhewei Wei, Yongchao Liu, Chuntao Hong2026-02-19

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SNAP-UQ: Self-supervised Next-Activation Prediction for Single-Pass Uncertainty in TinyML

यह शोध पत्र SNAP-UQ को प्रस्तुत करता है, जो एक संसाधन-कुशल, सिंगल-पास अनिश्चितता अनुमान विधि है जो टाइनीएमएल (TinyML) के लिए स्व-पर्यवेक्षित नेक्स्ट-एक्टिवेशन प्रेडिक्शन (next-activation prediction) का लाभ उठाती है ताकि बिना किसी टेम्पोरल बफर के या सख्त मेमोरी और लेटेंसी बाधाओं का उल्लंघन किए, माइक्रोकंट्रोलर्स पर विफलताओं और वितरण बदलावों (distribution shifts) का पता लगाया जा सके।

Ismail Lamaakal, Chaymae Yahyati, Khalid El Makkaoui, Ibrahim Ouahbi, Yassine Maleh2026-02-19

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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

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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

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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

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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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