💬 NLP

Locas: Your Models are Principled Initializers of Locally-Supported Parametric Memories

यह शोध पत्र Locas को प्रस्तुत करता है, जो एक नए प्रकार की स्थानीय रूप से समर्थित पैरामीट्रिक मेमोरी (locally-supported parametric memory) है जो टेस्ट-टाइम ट्रेनिंग और निरंतर सीखने (continual learning) के बीच के अंतर को पाटता है, जिससे मॉडल मापदंडों में लचीले ऑफलोडिंग या स्थायी एकीकरण की अनुमति मिलती है, जहाँ सिद्धांत-आधारित इनिशियलाइजेशन न्यूनतम अतिरिक्त मापदंडों के साथ तेज़ अभिसरण (fast convergence), प्रभावी ज्ञान प्रतिधारण और विनाशकारी विस्मृति (catastrophic forgetting) को न्यूनतम सुनिश्चित करता है।

Sidi Lu, Zhenwen Liang, Dongyang Ma, Yan Wang, Haitao Mi, Dong Yu2026-02-06
💬 NLP

Aligning Large Language Model Behavior with Human Citation Preferences

यह अध्ययन एक सूक्ष्म-स्तरीय डेटासेट का निर्माण करके बड़े भाषा मॉडलों के उद्धरण व्यवहार और मानवीय प्राथमिकताओं के बीच के बेमेल होने की जांच करता है जो यह प्रकट करता है कि मॉडल स्पष्ट स्रोत संकेतकों का अत्यधिक उद्धरण करते हैं जबकि संख्यात्मक और नामित संस्थाओं का कम उद्धरण करते हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन इस व्यवहार को मानवीय अपेक्षाओं के साथ बेहतर ढंग से मिलाने के लिए प्रभावी रूप से कैलिब्रेट कर सकता है।

Kenichiro Ando, Tatsuya Harada2026-02-06
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Quantifying the Knowledge Proximity Between Academic and Industry Research: An Entity and Semantic Perspective

यह अध्ययन उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों के माध्यम से एंटिटी ओवरलैप और सिमेंटिक कन्वर्जेंस का विश्लेषण करके अकादमिक जगत और उद्योग के बीच सूक्ष्म-स्तरीय ज्ञान निकटता को परिमाणित करता है, जो द्विदिश अनुकूलन में बढ़ती प्रवृत्ति और तकनीकी प्रतिमान परिवर्तनों के दौरान अकादमिक ज्ञान के प्रभुत्व में कमी को प्रकट करता है।

Hongye Zhao, Yi Zhao, Chengzhi Zhang2026-02-06
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CoPE: Clipped RoPE as A Scalable Free Lunch for Long Context LLMs

यह शोधपत्र CoPE को प्रस्तुत करता है, जो एक न्यूनतम विधि है जो आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन शमन (mitigation) और सिमेंटिक मॉडलिंग को एकीकृत करने के लिए रोटरी पोजीशनल एम्बेडिंग्स (RoPE) के लो-फ्रीक्वेंसी घटकों पर सॉफ्ट क्लिपिंग लागू करती है, जिससे 256k कॉन्टेक्स्ट लेंथ तक लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए स्टेट-ऑफ-द-आर्ट लेंथ जनरलाइजेशन प्राप्त होता है।

Haoran Li, Sucheng Ren, Alan Yuille, Feng Wang2026-02-06
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Length-Unbiased Sequence Policy Optimization: Revealing and Controlling Response Length Variation in RLVR

यह शोध पत्र लेंथ-अनबायस्ड सीक्वेंस पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (LUSPO) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन एल्गोरिदम है जो ग्रुप सीक्वेंस पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (GSPO) में लंबाई के पूर्वाग्रह (लेंथ बायस) का सैद्धांतिक रूप से विश्लेषण और सुधार करता है ताकि रिस्पॉन्स लेंथ कोलैप्स को रोका जा सके, जिससे गणितीय और मल्टीमॉडल रीजनिंग कार्यों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Fanfan Liu, Youyang Yin, Peng Shi, Siqi Yang, Zhixiong Zeng, Haibo Qiu2026-02-06
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Hybrid Gated Flow (HGF): Stabilizing 1.58-bit LLMs via Selective Low-Rank Correction

यह शोध पत्र हाइब्रिड गेटेड फ्लो (HGF) को प्रस्तुत करता है, जो एक डुअल-स्ट्रीम आर्किटेक्चर है जो 1.58-बिट टेनरी बैकबोन को एक सीखने योग्य लो-रैंक करेक्शन पाथ के साथ जोड़ता है ताकि प्रशिक्षण स्थिरता बनाए रखते हुए और केवल न्यूनतम मेमोरी ओवरहेड के साथ एज-डिप्लॉयड LLMs की गुणवत्ता को महत्वपूर्ण रूप से पुनर्स्थापित किया जा सके।

David Alejandro Trejo Pizzo2026-02-06
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Cross-Lingual Empirical Evaluation of Large Language Models for Arabic Medical Tasks

यह अध्ययन अनुभवजन्य रूप से प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) चिकित्सा कार्यों में अंग्रेजी और अरबी के बीच एक निरंतर और जटिलता-निर्भर प्रदर्शन अंतराल प्रदर्शित करते हैं, जो संरचनात्मक टोकनाइजेशन संबंधी समस्याओं और अविश्वसनीय आत्मविश्वास मेट्रिक्स द्वारा संचालित है, जिससे भाषा-जागरूक डिजाइन और मूल्यांकन रणनीतियों की तत्काल आवश्यकता पर बल मिलता है।

Chaimae Abouzahir, Congbo Ma, Nizar Habash, Farah E. Shamout2026-02-06
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BhashaSetu: Cross-Lingual Knowledge Transfer from High-Resource to Extreme Low-Resource Languages

यह शोध पत्र GETR को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ग्राफ-एन्हांस्ड टोकन रिप्रेजेंटेशन (Graph-Enhanced Token Representation) विधि है जो ग्राफ न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाकर अत्यधिक कम-संसाधन वाली भाषाओं में वाक्य-स्तरीय और शब्द-स्तरीय कार्यों के लिए क्रॉस-लिंगुअल ज्ञान हस्तांतरण में मौजूदा बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती है, जिससे POS टैगिंग, सेंटीमेंट क्लासिफिकेशन और नेमड एंटिटी रिकग्निशन में पर्याप्त प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है।

Subhadip Maji, Arnab Bhattacharya2026-02-06
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AI chatbots versus human healthcare professionals: a systematic review and meta-analysis of empathy in patient care

यह 15 अध्ययनों (2023-2024) का व्यवस्थित समीक्षा और मेटा-विश्लेषण प्रकट करता है कि बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) का उपयोग करने वाले एआई चैटबॉट्स को टेक्स्ट-आधारित इंटरैक्शन में मानव स्वास्थ्य पेशेवरों की तुलना में काफी अधिक सहानुभूतिपूर्ण माना जाता है, हालांकि निष्कर्ष गैर-मौखिक संकेतों की अनुपस्थिति और प्रॉक्सी रेटर्स पर निर्भरता के कारण सीमित हैं।

Alastair Howcroft, Amber Bennett-Weston, Ahmad Khan, Joseff Griffiths, Simon Gay, Jeremy Howick2026-02-06
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MedErrBench: A Fine-Grained Multilingual Benchmark for Medical Error Detection and Correction with Clinical Expert Annotations

यह शोध पत्र MedErrachBench को प्रस्तुत करता है, जो अंग्रेजी, अरबी और चीनी में चिकित्सा त्रुटि का पता लगाने, स्थानीयकरण करने और सुधारने के लिए पहला बहुभाषी बेंचमार्क है, जो भाषा मॉडलों का मूल्यांकन करने और गैर-अंग्रेजी परिवेश में महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतराल को उजागर करने के लिए नैदानिक रूप से एनोटेट किए गए डेटा का उपयोग करता है।

Congbo Ma, Yichun Zhang, Yousef Al-Jazzazi, Ahamed Foisal, Laasya Sharma, Yousra Sadqi, Khaled Saleh, Jihad Mallat, Fara (…)2026-02-06