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When Models Examine Themselves: Vocabulary-Activation Correspondence in Self-Referential Processing

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की स्व-संदर्भित शब्दावली (self-referential vocabulary) विश्वसनीय रूप से विशिष्ट आंतरिक सक्रियण गतिकी (internal activation dynamics) का अनुसरण करती है, एक ऐसी घटना जिसकी पुष्टि "पुल कार्यप्रणाली" (Pull Methodology) द्वारा की गई है जो लामा 3.1 (Llama 3.1) में एक विशिष्ट, कारण संबंधी रूप से प्रभावशाली सक्रियण दिशा की पहचान करती है और क्यूवेन 2.5-32बी (Qwen 2.5-32B) में पुनरुत्पादित पैटर्न दिखाती है जो गैर-स्व-संदर्भित संदर्भों में अनुपस्थित हैं।

Zachary Pedram Dadfar2026-02-19
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Indic-TunedLens: Interpreting Multilingual Models in Indian Languages

यह शोध पत्र Indic-TunedLens का परिचय देता है, जो एक नवीन व्याख्यात्मकता ढांचा (interpretability framework) है जो छिपे हुए अवस्थाओं (hidden states) को लक्षित भारतीय भाषा वितरणों के साथ संरेखित करने के लिए साझा अफ़ाइन रूपांतरणों (shared affine transformations) का उपयोग करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में दस विविध भाषाओं में बहुभाषी LLM निरूपणों (representations) के डिकोडिंग में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Mihir Panchal, Deeksha Varshney, Mamta, Asif Ekbal2026-02-19
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Far Out: Evaluating Language Models on Slang in Australian and Indian English

यह शोध पत्र वेब-स्रोतित और सिंथेटिक डेटासेट का उपयोग करके भारतीय और ऑस्ट्रेलियाई अंग्रेजी पर सात अत्याधुनिक भाषा मॉडलों की स्लैंग (slang) बोध क्षमताओं का मूल्यांकन करता है, जो डिस्क्रिमिनेटिव (discriminative) और जेनरेटिव (generative) कार्यों के बीच महत्वपूर्ण प्रदर्शन विषमताओं को प्रकट करता है और यह उजागर करता है कि मॉडल आम तौर पर ऑस्ट्रेलियाई अंग्रेजी की तुलना में भारतीय अंग्रेजी पर बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Deniz Kaya Dilsiz, Dipankar Srirag, Aditya Joshi2026-02-19
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A Content-Based Framework for Cybersecurity Refusal Decisions in Large Language Models

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) साइबर सुरक्षा इनकार निर्णयों के लिए एक सामग्री-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो पांच तकनीकी आयामों में आक्रामक जोखिम और रक्षात्मक लाभ के बीच के संतुलन को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है, जिसका लक्ष्य असंगत विषय-आधारित प्रतिबंधों को ट्यून करने योग्य, जोखिम-जागरूक नीतियों से बदलना है जो वैध रक्षकों को बेहतर सहायता प्रदान कर सकें।

Noa Linder, Meirav Segal, Omer Antverg, Gil Gekker, Tomer Fichman, Omri Bodenheimer, Edan Maor, Omer Nevo2026-02-19
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Memes-as-Replies: Can Models Select Humorous Manga Panel Responses?

यह शोध पत्र MaMe-Re बेंचमार्क और मीम रिप्लाई सिलेक्शन (Meme Reply Selection) कार्य को प्रस्तुत करता है ताकि यह मूल्यांकन किया जा सके कि बड़े भाषा मॉडल (large language models) हास्यपूर्ण मंगा पैनल के उत्तरों को चुनने में कितने सक्षम हैं, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि मॉडल कुछ सामाजिक संकेतों को पकड़ लेते हैं, फिर भी वे दृश्य संदर्भ और चतुराई के सूक्ष्म अंतरों को समझने में संघर्ष करते हैं।

Ryosuke Kohita, Seiichiro Yoshioka2026-02-19
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Language Model Representations for Efficient Few-Shot Tabular Classification

यह शोध पत्र TaRL को प्रस्तुत करता है, जो एक हल्का (lightweight) फ्यू-शॉट टैबुलर क्लासिफिकेशन फ्रेमवर्क है जो एम्बेडिंग सेंट्रिंग और टेम्परेचर कैलिब्रेशन के माध्यम से मौजूदा लार्ज लैंग्वेज मॉडल एम्बेडिंग्स की क्षमता को उजागर करता है, जिससे बिना किसी विशेष पुनरप्रशिक्षण (retraining) के कम डेटा वाले परिदृश्यों में अत्याधुनिक मॉडलों के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Inwon Kang, Parikshit Ram, Yi Zhou, Horst Samulowitz, Oshani Seneviratne2026-02-19
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KD4MT: A Survey of Knowledge Distillation for Machine Translation

यह सर्वेक्षण मशीन ट्रांसलेशन के लिए नॉलेज डिस्टिलेशन (KD4MT) पर 105 शोध पत्रों को संश्लेषित करता है ताकि पद्धतिगत और व्यावहारिक प्रगति को वर्गीकृत किया जा सके, अनुसंधान अंतराल और मतिभ्रम (hallucination) जैसे जोखिमों की पहचान की जा सके, और बड़े भाषा मॉडलों (Large Language Models) के साथ क्षेत्र के विकास का पता लगाते हुए विधि चयन के लिए दिशानिर्देश प्रदान किए जा सकें।

Ona de Gibert, Joseph Attieh, Timothee Mickus, Yves Scherrer, Jörg Tiedemann2026-02-19
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Can LLMs Assess Personality? Validating Conversational AI for Trait Profiling

यह अध्ययन व्यक्तित्व मूल्यांकन के लिए पारंपरिक प्रश्नावली के एक आशाजनक विकल्प के रूप में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) को मान्य करता है, जो कुछ विशिष्ट गुणों से संबंधित विसंगतियों के बावजूद बिग फाइव लक्षणों के साथ मध्यम अभिसारी वैधता और उच्च उपयोगकर्ता-अनुभूत सटीकता प्रदर्शित करता है।

Andrius Matšenas, Anet Lello, Tõnis Lees, Hans Peep, Kim Lilii Tamm2026-02-19
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Large Language Models for Assisting American College Applications

यह शोध पत्र EZCollegeApp प्रस्तुत करता है, जो एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल-संचालित प्रणाली है जो हाई स्कूल के छात्रों को फॉर्म को व्यवस्थित करने, मैपिंग-फर्स्ट प्रतिमान के माध्यम से आधिकारिक दस्तावेजों में प्रतिक्रियाओं को आधार प्रदान करने और एक सुरक्षित, ह्यूमन-इन-द-लूप इंटरफेस के माध्यम से पूर्ण मानवीय नियंत्रण बनाए रखते हुए जटिल अमेरिकी कॉलेज आवेदनों को नेविगेट करने में सहायता करती है।

Zhengliang Liu, Weihang You, Peng Shu, Junhao Chen, Yi Pan, Hanqi Jiang, Yiwei Li, Zhaojun Ding, Chao Cao, Xinliang Li (…)2026-02-19
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Reranker Optimization via Geodesic Distances on k-NN Manifolds

यह शोध पत्र Maniscope को प्रस्तुत करता है, जो एक ज्यामितीय रीरैंकिंग (geometric reranking) विधि है जो k-NN मैनिफोल्ड्स पर जियोडेसिक दूरियों का लाभ उठाकर HNSW बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन करती है और क्रॉस-एनकोडर सटीकता के करीब पहुँचती है, जबकि यह सब 10 मिलीसेकंड से कम की लेटेंसी प्राप्त करती है, जो इसे वास्तविक समय के RAG सिस्टम के लिए एक अत्यधिक कुशल समाधान बनाती है।

Wen G. Gong2026-02-19