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When are We Worried? Temporal Trends of Anxiety and What They Reveal about Us

एक विशेष चिंता लेक्सिकन (anxiety lexicon) के साथ बड़े पैमाने पर सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण करके, यह शोध पत्र प्रकट करता है कि चिंता का स्तर व्यवस्थित सामयिक पैटर्न का अनुसरण करता है—जो सुबह 8 बजे और सप्ताह के मध्य में चरम पर होता है और सप्ताहांत पर घट जाता है—और यह व्याकरणिक काल (grammatical tense) तथा सर्वनाम के उपयोग से महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित होता है, जो इस बात की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि कैसे सामयिक फोकस और परिप्रेक्ष्य मानवीय चिंता को आकार देते हैं।

Saif M. Mohammad2026-02-12
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Modular Multi-Task Learning for Chemical Reaction Prediction

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लो-रैंक एडेप्टेशन (LoRA), ऑर्गेनिक रिएक्शन प्रेडिक्शन के लिए फुल फाइन-ट्यूनिंग का एक पैरामीटर-कुशल विकल्प प्रदान करता है, जो कई कार्यों में सामान्य रासायनिक ज्ञान को बेहतर ढंग से संरक्षित करते हुए और कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग को कम करते हुए तुलनीय सटीकता प्राप्त करता है।

Jiayun Pang, Ahmed M. Zaitoun, Xacobe Couso Cambeiro, Ivan Vulić2026-02-12
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AI-rithmetic

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि क्यों फ्रंटियर एआई मॉडल बुनियादी अंकगणित में संघर्ष करते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि उनका प्रदर्शन अंकों की संख्या बढ़ने के साथ घटता जाता है और अधिकांश त्रुटियां टोकनाइज़ेशन के कारण ऑपरेंड मिसअलाइनमेंट या अंकों को कैरी करने में विफलता जैसी अनुमानित समस्याओं के कारण होती हैं।

Alex Bie, Travis Dick, Alex Kulesza, Prabhakar Raghavan, Vinod Raman, Sergei Vassilvitskii2026-02-12
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LATA: A Tool for LLM-Assisted Translation Annotation

यह शोध पत्र LATA को प्रस्तुत करता है, जो एक LLM-सहायता प्राप्त इंटरैक्टिव टूल है जो जटिल भाषा युग्मों के लिए सटीक, बहु-स्तरीय अनुवाद एनोटेशन और संरेखण को सुगम बनाने हेतु एक टेम्पलेट-आधारित प्रॉम्प्ट मैनेजर और मानव-इन-द-लूप वर्कफ़्लो का उपयोग करता है।

Baorong Huang, Ali Asiri2026-02-12
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Canvas-of-Thought: Grounding Reasoning via Mutable Structured States

Canvas-of-Thought (Canvas-CoT) एक नया मल्टीमॉडल रीजनिंग प्रतिमान (paradigm) पेश करता है जो रैखिक टेक्स्ट श्रृंखलाओं (linear text chains) को एक इंटरैक्टिव HTML Canvas से बदल देता है, जिससे मॉडल CRUD ऑपरेशन्स के माध्यम से सटीक, इन-प्लेस स्टेट अपडेट करने में सक्षम होते हैं और अधिक कुशल एवं सटीक जटिल तर्क (complex reasoning) के लिए एक विजुअल क्रिटीक लूप का उपयोग कर सकते हैं।

Lingzhuang Sun, Yuxia Zhu, Ruitong Liu, Hao Liang, Zheng Sun, Caijun Jia, Honghao He, Yuchen Wu, Siyuan Li, Jingxuan Wei (…)2026-02-12
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On the Robustness of Knowledge Editing for Detoxification

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) में नॉलेज-एडिटिंग-आधारित डिटॉक्सिफिकेशन के लिए एक रोबस्टनेस-ओरिएंटेड मूल्यांकन ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान विधियाँ अक्सर "स्यूडो-डिटॉक्सिफिकेशन" (छद्म-विषाहरण) से ग्रस्त होती हैं और विभिन्न अनुकूलन लक्ष्यों, संरचनाओं और भाषाओं में प्रभावशीलता बनाए रखने में विफल रहती हैं।

Ming Dong, Shiyi Tang, Ziyan Peng, Guanyi Chen, Tingting He2026-02-12
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How Do Decoder-Only LLMs Perceive Users? Rethinking Attention Masking for User Representation Learning

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि विभिन्न अटेंशन मास्किंग रणनीतियां डिकोडर-ओनली (decoder-only) LLMs में यूजर एम्बेडिंग्स की गुणवत्ता को कैसे प्रभावित करती हैं और यूजर रिप्रेजेंटेशन लर्निंग के दौरान कॉज़ल (causal) से बायडायरेक्शनल (bidirectional) अटेंशन में एक स्थिर संक्रमण को सुगम बनाने के लिए "ग्रेडिएंट-गाइडेड सॉफ्ट मास्किंग" (Gradient-Guided Soft Masking) का प्रस्ताव करता है।

Jiahao Yuan, Yike Xu, Jinyong Wen, Baokun Wang, Yang Chen, Xiaotong Lin, Wuliang Huang, Ziyi Gao, Xing Fu, Yu Cheng, Wei (…)2026-02-12
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UMEM: Unified Memory Extraction and Management Framework for Generalizable Memory

UMEM एक स्व-विकसित (self-evolving) एजेंट फ्रेमवर्क है जो सिमेंटिक नेबरहुड मॉडलिंग (Semantic Neighborhood Modeling) और GRPO के माध्यम से नेबरहुड-स्तरीय मार्जिनल यूटिलिटी रिवार्ड्स (neighborhood-level marginal utility rewards) के माध्यम से मेमोरी एक्सट्रैक्शन और मैनेजमेंट को संयुक्त रूप से अनुकूलित करके मेमोरी जनरलाइज़ेबिलिटी में सुधार करता है।

Yongshi Ye, Hui Jiang, Feihu Jiang, Tian Lan, Yichao Du, Biao Fu, Xiaodong Shi, Qianghuai Jia, Longyue Wang, Weihua Luo2026-02-12
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Benchmarks Are Not That Out of Distribution: Word Overlap Predicts Performance

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि बेंचमार्क प्रदर्शन का पूर्वानुमान प्री-ट्रेनिंग डेटा और मूल्यांकन सेटों के बीच शब्द-स्तर के सांख्यिकीय ओवरलैप द्वारा मजबूती से लगाया जा सकता है, जो यह सुझाव देता है कि कई मानक बेंचमार्क प्रशिक्षण कॉर्पोरा से महत्वपूर्ण रूप से आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन नहीं हैं।

Woojin Chung, Jeonghoon Kim2026-02-12
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Calliope: A TTS-based Narrated E-book Creator Ensuring Exact Synchronization, Privacy, and Layout Fidelity

कैलियोपी (Calliope) एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो सटीक ऑडियो-टेक्स्ट सिंक्रोनाइज़ेशन, लेआउट फिडेलिटी और पूर्ण ऑफलाइन गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए अत्याधुनिक टीटीएस (TTS) का लाभ उठाते हुए टेक्स्ट ई-बुक्स को नैरेटेड ई-बुक्स में परिवर्तित करता है।

Hugo L. Hammer, Vajira Thambawita, Pål Halvorsen2026-02-12