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💬 NLP

CaresAI at CT-DEB26: Detecting Dosing Errors In Clinical Trials Using Domain-Specific Transformer Embeddings and Classification Models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डोमेन-विशिष्ट ट्रांसफॉर्मर एम्बेडिंग, विशेष रूप से BioBERT को संरचित मेटाडेटा और मशीन लर्निंग क्लासिफायर के साथ एकीकृत करना, नैदानिक परीक्षण प्रोटोकॉल में खुराक संबंधी त्रुटियों का प्रभावी ढंग से पता लगाने के लिए 0.821 और 0.853 के बीच ROC-AUC स्कोर प्राप्त करता है, जिससे रोगी सुरक्षा और नियामक निर्णय लेने की प्रक्रिया में वृद्धि होती है।

Leon Hamnett, Favour Igwezeke, Joseph Itopa Abubakar, Mary Adetutu Adewunmi2026-06-30
💬 NLP

Multi-Agentic System Leveraging Open-Source LLMs to Mitigate Disinformation Threats

यह शोध पत्र एक नवीन मल्टी-एजेंट सिस्टम का प्रस्ताव करता है जो विविध ओपन-सोर्स एलएलएम (LLMs) और एक सर्वसम्मति तंत्र का लाभ उठाकर कई भाषाओं में दुष्प्रचार का प्रभावी ढंग से पता लगाने और उसे बेनकाब करने के लिए, GPT-4 जैसे व्यक्तिगत मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए अधिक पारदर्शिता सुनिश्चित करता है।

Sebastian Kula, Martin Tamajka2026-06-30
💬 NLP

DialogPII: A multilingual dataset of synthetic dialog transcripts to detect personal information

यह शोध पत्र DialogPII को प्रस्तुत करता है, जो सिंथेटिक संवाद ट्रांसक्रिप्ट और संबंधित स्पीच-व्युत्पन्न संसाधनों का एक बहुभाषी डेटासेट है, जिसमें आठ इंटरेक्शन परिदृश्यों में 11 भाषाओं और 19 इकाई प्रकारों को कवर किया गया है, जिसे संवादात्मक डेटा में गोपनीयता की सुरक्षा के लिए स्वचालित डी-आइडेंटिफिकेशन सिस्टम के विकास और मूल्यांकन में सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Roland Roller, Vera Czehmann, Derya Erman, Luke Flanagan, Ibrahim Baroud, Frédéric Blain, Viviana Cotik, Eletta Giusto (…)2026-06-30
💬 NLP

REAR: Test-time Preference Realignment through Reward Decomposition

यह शोधपत्र REAR को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) टेस्ट-टाइम फ्रेमवर्क है जो रिवॉर्ड फंक्शन्स को विघटित करके रिवॉर्ड घटकों को चुनिलेक्टिव रूप से रीस्केल करता है, जिससे लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को विविध उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं के साथ संरेखित किया जाता है, और इस प्रकार सत्यापन योग्य डोमेन से परे जटिल प्राथमिकता संरेखण कार्यों तक कुशल टेस्ट-टाइम स्केलिंग का विस्तार किया जाता है।

Fuxiang Zhang, Pengcheng Wang, Chenran Li, Yi-Chen Li, Yuxin Chen, Lang Feng, Chenfeng Xu, Masayoshi Tomizuka, Bo An2026-06-30
⚡ electrical engineering

OLIVE: View-Augmented Latent Prediction with Waveform Reconstruction for Speech SSL

OLIVE एक स्व-पर्यवेक्षित स्पीच रिप्रजेंटेशन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो व्यू-ऑगमेंटेड मास्क्ड लेटेंट प्रेडिक्शन और वेवफॉर्म रिकंस्ट्रक्शन को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है ताकि मजबूत, सिग्नल-इन्फॉर्मेटिव रिप्रजेंटेशन्स उत्पन्न किए जा सकें जो जनरेशन और स्पीकर कार्यों में उत्कृष्ट होने के साथ-साथ रिकग्निशन और सिमेंटिक अनुप्रयोगों में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन बनाए रखते हैं।

Karl El Hajal, Mathew Magimai. -Doss2026-06-30
💬 NLP

Regime-Aware Peer Specialization for Robust RAG under Heterogeneous Knowledge Conflicts

यह शोध पत्र RAPS-DA का प्रस्ताव करता है, जो एक रिजीम-अवेयर पीयर स्पेशलाइजेशन फ्रेमवर्क है जो विशिष्ट संघर्ष विश्वसनीयता रिजीम्स (conflict reliability regimes) के लिए अलग-अलग पीयर स्पेशलिस्ट्स को प्रशिक्षित करके और उच्च-संघर्ष संकेतों पर पर्यवेक्षण को केंद्रित करने के लिए एक टोकन-लेवल डुअल-लेयर सेलेक्टर का उपयोग करके सुदृढ़ रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन को बढ़ाता है, जिससे बिना रिजीम लेबल या परिनियोजन (deployment) के दौरान पीयर एक्सेस की आवश्यकता के मौजूदा बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Bo Wang, Heyan Huang, Yaolin Li, Yanghao Zhou, Jiahao Teng, Ziyi Yang, Ge Shi, Chong Feng2026-06-30
💬 NLP

Poller: Are LLMs Suitable for Evaluating the Poetry Understanding Task?

यह शोध पत्र Poller को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन LLM-आधारित मूल्यांकन पद्धति है जो विशेष आयामों में चीनी कविता की समझ के आकलन में त्रुटियों को काफी कम करने के लिए कवि के दृष्टिकोण को अपनाती है, जो प्रभावी रूप से स्वचालित दक्षता और मानवीय विशेषज्ञता के बीच के अंतर को पाटती है।

Shanshan Wang, Derek F. Wong, Jingming Yao, Lidia S. Chao2026-06-30
💬 NLP

Uncertainty-Aware Generation and Decision-Making Under Ambiguity

यह शोध पत्र ट्यूटरिंग और पीयर रिव्यूइंग में एलएलएम (LLMs) के लिए बेयसियन सिद्धांत और जोखिम-अवरोधक रणनीतियों पर आधारित अनिश्चितता-जागरूक निर्णय लेने वाले एल्गोरिदम का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि हालांकि ये विधियाँ जनरेशन उपयोगिता में सुधार कर सकती हैं, बेयसियन दृष्टिकोण आम तौर पर जोखिम-अवरोधक नियमों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं जो अस्पष्ट परिदृश्यों में अत्यधिक सामान्य आउटपुट की ओर ले जा सकते हैं।

Nico Daheim, Iryna Gurevych2026-06-30
💬 NLP

ColBERT Retrieval and Ensemble Response Scoring for Language Model Question Answering

यह शोध पत्र एक प्रश्न उत्तर प्रणाली प्रस्तुत करता है जो कोलबर्ट (ColBERT) रिट्रीवल और एंसेम्बल रिस्पॉन्स स्कोरिंग का उपयोग करती है जिसने टेलीकम्युनिकेशन डोमेन चुनौती पर छोटे भाषा मॉडलों (Phi-2 और Falcon-7B) के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार किया, जिससे क्रमशः 81.9% और 57.3% सटीकता प्राप्त हुई।

Alex Gichamba, Tewodros Kederalah Idris, Brian Ebiyau, Eric Nyberg, Teruko Mitamura2026-06-29
💬 NLP

SIGNER: Temporally Grounded Sign Language Generation via Time-Resolved Conditioning

यह शोध पत्र SIGNER को प्रस्तुत करता है, जो एक साइन लैंग्वेज जनरेशन फ्रेमवर्क है जो समय-समाधान आधारित कंडीशनिंग (time-resolved conditioning) और टेम्पोरल ग्राउंडिंग को लागू करने के लिए एक स्थानीय टेम्पोरल फ्यूजन मॉड्यूल का उपयोग करके मौजूदा विधियों की सीमाओं को संबोधित करता है, जिससे बेंचमार्क डेटासेट्स पर लेक्सिकल ऑर्डरिंग और सिमेंटिक सटीकता दोनों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Taeryung Lee, Hyeongjin Nam, Gyeongsik Moon, Kyoung Mu Lee2026-06-29