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When a Man Says He Is Pregnant: Event-related Potential Evidence for a Rational Account of Speaker-contextualized Language Comprehension

यह ईईजी (EEG) अध्ययन प्रदर्शित करता है कि वक्ता-सामग्री विसंगतियाँ विशिष्ट ईआरपी (ERP) पैटर्न उत्पन्न करती हैं—सामाजिक रूप से अकल्पनीय कथनों के लिए एक N400 जो एकीकरण संबंधी प्रयास की आवश्यकता रखते हैं और जैविक रूप से असंभव कथनों के लिए एक P600 जो सुधार प्रक्रियाओं को सक्रिय करते हैं—इस प्रकार यह एक तर्कसंगत अनुमान ढांचे का समर्थन करता है जहाँ श्रोता संदर्भ संबंधी उल्लंघन की प्रकृति के आधार पर अपनी बोध रणनीतियों को अनुकूलित करते हैं।

Hanlin Wu, Zhenguang G. Cai2026-02-13
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NewsInterview: a Dataset and a Playground to Evaluate LLMs' Ground Gap via Informational Interviews

यह शोधपत्र NewsInterview प्रस्तुत करता है, जो 40,000 सूचनात्मक साक्षात्कारों का एक डेटासेट और एक सिम्युलेटेड वातावरण है जो मानव साक्षात्कारकर्ताओं की तुलना में रणनीतिक संवाद में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) की महत्वपूर्ण कमियों को उजागर करता है, जैसे कि पूछे गए प्रश्नों के उत्तर को पहचानना और प्रभावी ढंग से विषय बदलना।

Alexander Spangher, Michael Lu, Sriya Jeslyn Kalyan, Hyundong Justin Cho, Weiyan Shi, Jonathan May2026-02-13
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Compositional Generalization from Learned Skills via CoT Training: A Theoretical and Structural Analysis for Reasoning

यह शोध पत्र सैद्धांतिक और संरचनात्मक रूप से यह प्रदर्शित करता है कि चेन-ऑफ-थॉट (Chain-of-Thought) प्रशिक्षण, सामान्यीकरण सीमाओं (generalization bounds) को इन-डिस्ट्रीब्यूशन और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन घटकों में विभाजित करके और तर्क को एक दो-चरणीय सर्किट में आंतरिक रूप से समाहित करके, बड़े भाषा मॉडलों के कंपोजिशनल जनरलाइजेशन को बढ़ाता है, जो मॉडलों को केवल उत्तरों को रटने के बजाय सीखे गए कौशल को संयोजित करके सोचना सिखाता है।

Xinhao Yao, Ruifeng Ren, Yun Liao, Lizhong Ding, Yong Liu2026-02-13
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Translate Policy to Language: Flow Matching Generated Rewards for LLM Explanations

यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे (framework) को प्रस्तुत करता है जो निरंतर सामान्यीकरण प्रवाह (continuous normalizing flows) से वितरण संबंधी पुरस्कारों (distributional rewards) के साथ उन्हें प्रशिक्षित करके LLM-जनित एजेंट स्पष्टीकरणों को बढ़ाता है, जो मानव निर्णय की बहुलवादी प्रकृति को प्रभावी ढंग से मॉडल करते हैं और तार्किक सुदृढ़ता, कार्यक्षमता और संज्ञानात्मक भार में मौजूदा RLHF और RLAIF बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Xinyi Yang, Liang Zeng, Heng Dong, Chao Yu, Xiaoran Wu, Huazhong Yang, Yu Wang, Milind Tambe, Tonghan Wang2026-02-13
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AutoDiscovery: Open-ended Scientific Discovery via Bayesian Surprise

यह शोध पत्र AutoDiscovery प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-एंडेड स्वायत्त वैज्ञानिक खोज प्रणाली है जो परिकल्पनाओं को स्वायत्त रूप से उत्पन्न करने और उनका मूल्यांकन करने के लिए बायेसियन सरप्राइज (Bayesian surprise) और मोंटे कार्लो ट्री सर्च (Monte Carlo tree search) का लाभ उठाती है, और विविध वास्तविक दुनिया के डेटासेट पर मौजूदा विधियों की तुलना में आश्चर्यजनक और विशेषज्ञ-सत्यापित खोजें उत्पन्न करने में उत्कृष्ट प्रदर्शन प्रदर्शित करती है।

Dhruv Agarwal, Bodhisattwa Prasad Majumder, Reece Adamson, Megha Chakravorty, Satvika Reddy Gavireddy, Aditya Parashar (…)2026-02-13
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Empowering Healthcare Practitioners with Language Models: Structuring Speech Transcripts in Two Real-World Clinical Applications

यह शोध पत्र विभिन्न लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन करके, सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए एक एजेंटिक पाइपलाइन का प्रस्ताव देकर, और इन महत्वपूर्ण नैदानिक दस्तावेज़ीकरण कार्यों को समर्थन देने के लिए पहले ओपन-सोर्स डेटासेट (SYNUR और SIMORD) को जारी करके, नर्स डिक्टेशन से संरचित सारणीबद्ध रिपोर्टिंग और परामर्श से चिकित्सा आदेश निष्कर्षण की कम-अन्वेषित चुनौतियों को संबोधित करता है।

Jean-Philippe Corbeil, Asma Ben Abacha, George Michalopoulos, Phillip Swazinna, Miguel Del-Agua, Jerome Tremblay, Akila (…)2026-02-13
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Do language models accommodate their users? A study of linguistic convergence

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (large language models) उपयोगकर्ता की शैलियों के प्रति तीव्र भाषाई अभिसरण (linguistic convergence) प्रदर्शित करते हैं, जो अक्सर मनुष्यों की तुलना में ओवरफिटिंग (overfitting) करते हैं, जबकि इंस्ट्रक्शन-ट्यून्ड (instruction-tuned) और बड़े मॉडल्स, अपने प्रीट्रेन्ड (pretrained) और छोटे समकक्षों की तुलना में कम अभिसरण दिखाते हैं।

Terra Blevins, Susanne Schmalwieser, Benjamin Roth2026-02-13
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TABLET: A Large-Scale Dataset for Robust Visual Table Understanding

यह शोध पत्र TABLET को प्रस्तुत करता है, जो 2 मिलियन अद्वितीय वास्तविक दुनिया की तालिकाओं (tables) पर आधारित 4 मिलियन उदाहरणों का एक बड़े पैमाने का डेटासेट है जिसमें विज़ुअलाइज़ेशन को सुरक्षित रखा गया है, जो विज़ुअल टेबल अंडरस्टैंडिंग कार्यों पर विज़न-लैंग्वेज मॉडल्स की मजबूती और प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Iñigo Alonso, Imanol Miranda, Eneko Agirre, Mirella Lapata2026-02-13
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Learning to Route: A Rule-Driven Agent Framework for Hybrid-Source Retrieval-Augmented Generation

यह शोध पत्र हाइब्रिड-सोर्स रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन के लिए एक नियम-संचालित एजेंट फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो उच्च सटीकता और दक्षता प्राप्त करने के लिए एडेप्टिव नियमों और मेटा-कैशिंग का उपयोग करके क्वेरीज़ को रिलेशनल डेटाबेस और अनस्ट्रक्चर्ड डॉक्यूमेंट्स के बीच गतिशील रूप से रूट करता है, जो मौजूदा स्टैटिक या लर्नड बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर है।

Haoyue Bai, Haoyu Wang, Shengyu Chen, Zhengzhang Chen, Lu-An Tang, Wei Cheng, Haifeng Chen, Yanjie Fu2026-02-13
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GOLD PANNING: Strategic Context Shuffling for Needle-in-Haystack Reasoning

यह शोध पत्र GOLD PANNING को प्रस्तुत करता है, जो एक ब्लैक-बॉक्स बेयसियन फ्रेमवर्क है जो दस्तावेजों को पुनर्व्यवस्थित करके उच्च-विश्वास वाली जानकारी को नैदानिक स्थितियों में एंकर (anchor) करता है, जिससे लंबी-संदर्भ तर्क (long-context reasoning) में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के पोजीशनल बायस (position bias) को कम किया जाता है, और इस प्रकार मौजूदा विधियों की तुलना में काफी कम क्वेरीज़ के साथ कुशल लक्ष्य पहचान प्राप्त करता है।

Adam Byerly, Daniel Khashabi2026-02-13