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💬 NLP

Fine-tuned LLM-based Code Migration Framework

यह शोध पत्र एक फाइन-ट्यून्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक इंजीनियरिंग तकनीकों, पुनरावृत्ति त्रुटि विश्लेषण और विशेषज्ञ फीडबैक को एकीकृत करके Oracle PL/SQL से PostgreSQL में SQL-आधारित सिस्टम के माइग्रेशन को प्रभावी ढंग से स्वचालित करता है, जिससे सिंटैक्स त्रुटियों को काफी कम किया जा सके और डेटाबेस लॉजिक को अनुकूलित किया जा सके।

Oleg Grynets, Vasyl Lyashkevych, Dmytro Baran, Maksym Orliansky, Taras Zelenyy, Markiian Leshchyshyn2026-02-06
💬 NLP

Improving Diffusion Language Model Decoding through Joint Search in Generation Order and Token Space

यह शोध पत्र ऑर्डर-टोकन सर्च (Order-Token Search) को प्रस्तुत करता है, जो डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक नवीन डिकोडिंग विधि है जो गणितीय तर्क और कोडिंग बेंचमार्क पर मौजूदा बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करने के लिए जनरेशन ऑर्डर और टोकन स्पेस को संयुक्त रूप से एक्सप्लोर करती है।

Yangyi Shen, Tianjian Feng, Jiaqi Han, Wen Wang, Tianlang Chen, Chunhua Shen, Jure Leskovec, Stefano Ermon2026-02-06
💬 NLP

DecompressionLM: Deterministic, Diagnostic, and Zero-Shot Concept Graph Extraction from Language Models

यह शोध पत्र DecompressionLM को प्रस्तुत करता है, जो एक नियतात्मक (deterministic), ज़ीरो-शॉट ढांचा है जो पूर्व-निर्धारित प्रश्नों के बिना भाषा मॉडलों से अवधारणा ग्राफ (concept graphs) निकालने के लिए वैन डेर कॉर्पुट अनुक्रमों (Van der Corput sequences) और अंकगणितीय डिकोडिंग का लाभ उठाता है, यह प्रकट करते हुए कि एक्टिवेशन-अवेयर क्वांटाइजेशन अवधारणा कवरेज का महत्वपूर्ण विस्तार करता है जबकि यूनिफॉर्म क्वांटाइजेशन गंभीर पतन (collapse) का कारण बनता है—एक ऐसा अंतर जिसे मानक परप्लेक्सिटी मेट्रिक्स द्वारा नहीं पकड़ा जा सका है।

Zhaochen Hong, Jiaxuan You2026-02-06
💬 NLP

From Latent Signals to Reflection Behavior: Tracing Meta-Cognitive Activation Trajectory in R1-Style LLMs

यह शोध पत्र लॉजिट लेंस विश्लेषण (logit lens analysis) और लक्षित हस्तक्षेपों (targeted interventions) का उपयोग करते हुए, लेटेंट बजट मॉनिटरिंग (latent budget monitoring) से लेकर डिस्कोर्स-स्तरीय क्यू रेगुलेशन (discourse-level cue regulation) और अंततः ओवर्ट सेल्फ-रिफ्लेक्शन (overt self-reflection) तक एक कारण संबंधी, तीन-चरणीय मेटा-कॉग्निटिव प्रक्षेपवक्र (meta-cognitive trajectory) को ट्रेस करके यह स्पष्ट करता है कि कैसे प्रॉम्प्ट सिमेंटिक्स (prompt semantics) रिफ्लेक्शन व्यवहार को संचालित करते हैं, जिससे R1-शैली के LLMs के आंतरिक तंत्र का अनावरण होता है।

Yanrui Du, Yibo Gao, Sendong Zhao, Jiayun Li, Haochun Wang, Qika Lin, Kai He, Bing Qin, Mengling Feng2026-02-06
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Training Data Efficiency in Multimodal Process Reward Models

यह शोध पत्र एक सैद्धांतिक ढांचे और बैलेंस्ड-इन्फॉर्मेशन स्कोर (BIS) पद्धति को पेश करके मल्टीमॉडल प्रोसेस रिवॉर्ड मॉडल्स की उच्च प्रशिक्षण लागत को संबोधित करता है, जो मौजूदा रोलआउट संकेतों का लाभ उठाकर अत्यधिक सूचनात्मक डेटा उपसमुच्चयों का चयन करता है जो केवल 10% प्रशिक्षण कॉर्पस के साथ पूर्ण-डेटा प्रदर्शन प्राप्त करते हैं।

Jinyuan Li, Chengsong Huang, Langlin Huang, Shaoyang Xu, Haolin Liu, Wenxuan Zhang, Jiaxin Huang2026-02-06
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Atomic Information Flow: A Network Flow Model for Tool Attributions in RAG Systems

यह शोध पत्र एटॉमिक इन्फॉर्मेशन फ्लो (AIF) को प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राफ-आधारित नेटवर्क फ्लो मॉडल है जो सटीक टूल एट्रिब्यूशन को सक्षम करने के लिए RAG सिस्टम के आउटपुट को अविभाज्य सूचना इकाइयों में विघटित करता है, जिसका उपयोग फिर एक हल्के 4B भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है ताकि 82.71% महत्वपूर्ण सूचना पहचान सटीकता और 87.52% संदर्भ संपीड़न प्राप्त किया जा सके, जो प्रभावी रूप से एक बहुत बड़े 27B मॉडल के साथ प्रदर्शन के अंतर को पाटता है।

James Gao, Josh Zhou, Qi Sun, Ryan Huang, Steven Yoo2026-02-06
💬 NLP

Pruning Minimal Reasoning Graphs for Efficient Retrieval-Augmented Generation

यह शोधपत्र AutoPrunedRetriever को प्रस्तुत करता है, जो एक ग्राफ-आधारित RAG सिस्टम है जो एक कॉम्पैक्ट कोडबुक और प्रूनिंग नीतियों का उपयोग करके एक न्यूनतम रीजनिंग सबग्राफ को निरंतर संग्रहीत और वृद्धिशील रूप से अपडेट करता है, जिससे पारंपरिक दृष्टिकोणों की तुलना में टोकन खपत को काफी कम करते हुए जटिल रीजनिंग बेंचमार्क पर अत्याधुनिक सटीकता प्राप्त होती है।

Ning Wang, Kuanyan Zhu, Daniel Yuehwoon Yee, Yitang Gao, Shiying Huang, Zirun Xu, Sainyam Galhotra2026-02-06
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Capacity Constraints and the Multilingual Penalty for Lexical Disambiguation

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बहुभाषी भाषा मॉडल विशिष्ट क्षमता संबंधी बाधाओं—अर्थात कम एम्बेडिंग आइसोट्रॉपी (embedding isotropy), विसंकेतक संकेतों (disambiguating cues) पर कम ध्यान, और बढ़े हुए मल्टी-टोकन सेग्मेंटेशन (multi-token segmentation)—के कारण लेक्सिकल विसंकेतन (lexical disambiguation) में अपने एकलभाषी समकक्षों की तुलना में कम प्रदर्शन करते हैं, जो सामूहिक रूप से देखे गए "बहुभाषी दंड" (multilingual penalty) की व्याख्या करते हैं।

Sean Trott, Pamela D. Rivière2026-02-06
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VEXA: Evidence-Grounded and Persona-Adaptive Explanations for Scam Risk Sensemaking

यह शोध पत्र VEXA का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो विश्वासनीयता और शैलीगत व्याख्यात्मकता (interpretability) से समझौता किए बिना अर्थ संबंधी विश्वसनीयता (semantic reliability) सुनिश्चित करने के लिए सिद्धांत-आधारित व्यक्तित्व अनुकूलन (persona adaptation) के साथ GradientSHAP-आधारित साक्ष्य ग्राउंडिंग को एकीकृत करके विश्वसनीय, शिक्षार्थी-केंद्रित घोटाले की व्याख्याएँ उत्पन्न करता है।

Heajun An, Connor Ng, Sandesh Sharma Dulal, Junghwan Kim, Jin-Hee Cho2026-02-06
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StagePilot: A Deep Reinforcement Learning Agent for Stage-Controlled Cybergrooming Simulation

यह शोध पत्र स्टेजपायलट (StagePilot) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऑफलाइन डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंट है जो शैक्षिक रोकथाम के लिए साइबरग्रूमिंग की चरण-दर-चरण प्रगति का अनुकरण करता है, और एलएलएम-आधारित (LLM-based) मूल्यांकन के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि इसका आईक्यूएल+एडब्ल्यूएसी (IQL+AWAC) कॉन्फ़िगरेशन यथार्थवादी प्रशिक्षण संवाद उत्पन्न करने के लिए रणनीतिक लक्ष्य प्रगति और भावनात्मक सुसंगतता के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाता है।

Heajun An, Qi Zhang, Minqian Liu, Xinyi Zhang, Sang Won Lee, Lifu Huang, Pamela J. Wisniewski, Jin-Hee Cho2026-02-06