🤖 machine learning

The Curse of Multiple Mediators: Hidden Interaction Effects in Activation Patching

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी (mechanistic interpretability) में एक्टिवेशन पैचिंग अनुमान स्वाभाविक रूप से प्राकृतिक अप्रत्यक्ष प्रभावों को अन्य घटकों की अवस्थाओं पर निर्भर अंतःक्रिया प्रभावों के साथ मिला देते हैं, और यह तर्क देता है कि इस अंतःक्रिया को समाप्त करने के बजाय, शोधकर्ताओं को प्रॉम्प्ट-निर्भर कारण तंत्रों और लालची घटक रैंकिंग (greedy component ranking) की सीमाओं की पहचान करने के लिए एक नैदानिक उपकरण के रूप में इसका लाभ उठाना चाहिए।

Sankaran Vaidyanathan, David Arbour, Aaron Mueller, Scott Niekum, David Jensen2026-06-29
💬 NLP

EntMTP: Accelerating LLM Inference with Entropy Guided Multi Token Prediction

EntMTP एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) शेड्यूलर है जो आउटपुट गुणवत्ता बनाए रखते हुए इन्फरेंस थ्रूपुट को अधिकतम करने के लिए स्थानीय जनरेशन एंट्रॉपी के आधार पर मल्टी-टोकन प्रेडिक्शन डेप्थ को गतिशील रूप से समायोजित करता है, जिससे मौजूदा बेसलाइनों की तुलना में 1.36x तक की गति वृद्धि प्राप्त होती है।

Carrie Chen2026-06-29
💬 NLP

Narrative-UFET: Narrative Generation for Ultra-Fine Entity Typing

यह शोधपत्र Narrative-UFET प्रस्तुत करता है, जो सिंथेटिक नैरेटिव्स (कथाओं) का उपयोग करने वाला एक नियंत्रित ढांचा है जो यह प्रदर्शित करता है कि एकल वाक्यों से परे संदर्भ का विस्तार करना लॉन्ग-टेल प्रकारों के लिए अल्ट्रा-फाइन एंटिटी टाइपिंग में महत्वपूर्ण सुधार करता है, विशेष रूप से तब जब नैरेटिव स्पष्ट रूप से प्रकार के बदलावों का संकेत देता है।

Mreedul Gupta, Advait Deshmukh, Ashwin Umadi, Matt Pauk, Maria Leonor Pacheco2026-06-29
💬 NLP

Masked Language Flow Models

यह शोध पत्र मास्क्ड लैंग्वेज फ्लो मॉडल्स (MLFMs) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन आर्किटेक्चर है जो मौजूदा मास्क्ड डिफ्यूजन और फ्लो लैंग्वेज मॉडल्स की सीमाओं को दूर करने के लिए निरंतर फ्लो-आधारित जनरेशन को डिस्क्रीट टोकन मास्किंग के साथ जोड़ता है, जिससे डाउनस्ट्रीम लैंग्वेज टास्क के लिए स्केलेबल, कुशल और मल्टी-स्टेप रीजनिंग क्षमताएं सक्षम होती हैं।

Iskander Azangulov, Kianoosh Ashouritaklimi, Leo Zhang, Simon Vary, Patrick Rebeschini2026-06-29
💬 NLP

Yuvion LLM: An Adversarially-Aware Large Language Model for Content And AI Safety

यह शोध पत्र युवियन एलएलएम (Yuvion LLM) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रतिकूलता-जागरूक (adversarially-aware) लार्ज लैंग्वेज मॉडल है जिसे एक विशिष्ट प्रशिक्षण पाइपलाइन और YLRE बेंचमार्क के माध्यम से सामग्री और एआई सुरक्षा को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो रणनीतिक हमलों के विरुद्ध बेहतर सुदृढ़ता प्रदर्शित करता है और प्रमुख सुरक्षा कार्यों पर बड़े अत्याधुनिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ting Ma, Xiufeng Huang, Benlei Cui, Xiaowen Xu, Shikai Qiu, Ruijie Jian, Hongxing Li, Guanghui Wang, Longtao Huang, Haiw (…)2026-06-29
💬 NLP

When Search Agents Should Ask: DiscoBench for Clarification-Aware Deep Search

यह शोध पत्र डिस्कोबेंच (DiscoBench) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा बेंचमार्क है जिसे गहन खोज परिदृश्यों में अस्पष्टता का पता लगाने और सक्रिय रूप से स्पष्टीकरण प्रश्न पूछने की खोज एजेंटों की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह प्रकट करते हुए कि वर्तमान मॉडल अक्सर प्रभावी स्पष्टीकरण और बार-बार खोज करने के बीच अंतर करने में विफल रहते हैं, जिससे सीधे अनुमान लगाने की तुलना में उप-इष्टतम प्रदर्शन होता है।

Yiling Tao, Shihan Deng, Meiling Tao, Pengzhi Wei, Zhichao Hu, Zhihao Zhu2026-06-29
🤖 machine learning

Textual Belief States for World Models: Identifiable Representation Learning Under Strict Mediation

यह शोधपत्र डिस्क्रीट टेक्स्टुअल लेटेंट स्टेट्स और एक फैक्टराइज्ड GRPO ट्रेनिंग मेथड को पेश करके टेक्स्ट-आधारित वर्ल्ड मॉडल्स में हिस्ट्री बाईपास के कारण होने वाली अनआइडेंटिफिएबल लेटेंट स्टेट्स की चुनौती का समाधान करता है, जो सख्त मीडिएशन को लागू करता है और इसके परिणामस्वरूप रिप्रेजेंटेशन क्वालिटी और लॉन्ग-होरिज़न रोलआउट परफॉर्मेंस में महत्वपूर्ण सुधार लाता है।

Xiang Gao, Kaiwen Dong, Yuguang Yao, Padmaja Jonnalagedda, Kamalika Das2026-06-29
💬 NLP

Mitigating LLM-based p-Hacking by Preregistering for the Next LLM

यह शोध पत्र विश्लेषण योजनाओं को पूर्व-पंजीकृत (प्रि-रजिस्टर) करके और पंजीकरण के बाद जारी किए गए पहले पात्र मॉडल पर पुष्टिकरण परीक्षणों को निष्पादित करके, एलएलएम-आधारित अनुसंधान में पी-हैकिंग (p-hacking) को कम करने के लिए एक प्रोटोकॉल का प्रस्ताव देता है और अनुभवजन्य रूप से उसे मान्य करता है, जिससे शोधकर्ताओं को विशिष्ट मॉडल व्यवहारों के प्रति ओवरफिट होने से रोका जा सके।

Maria Thomas, Kristina Gligoric, Nihar B. Shah2026-06-29
💬 NLP

Mitigating Position Bias in Transformers via Layer-Specific Positional Embedding Scaling

यह शोध पत्र लेयर-विशिष्ट पोजीशनल एम्बेडिंग स्केलिंग (LPES) को प्रस्तुत करता है, जो एक जेनेटिक एल्गोरिदम के माध्यम से प्रत्येक लेयर को अलग-अलग, इष्टतम रूप से चयनित स्केलिंग फैक्टर्स असाइन करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में "लॉस्ट-इन-द-मिडल" समस्या को कम करने की एक विधि है, जिससे बिना फाइन-ट्यूनिंग या इन्फरेंस लेटेंसी बढ़ाए अटेंशन डिस्ट्रीब्यूशन और रिट्रीवल सटीकता में सुधार होता है।

Changze Lv, Zhenghua Wang, Yiran Ding, Yixin Wu, Tianlong Li, Zhibo Xu, Muling Wu, Tianyuan Shi, Shizheng Li, Qi Qian, X (…)2026-06-29
💬 NLP

Low-Agreeableness Persona Conditioning for Safe LLM Fine-Tuning

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि उपयोगकर्ता इनपुट को कम सहमतता (low agreeableness) पर आधारित करते हुए सहायक की प्रतिक्रियाओं को गर्मजोशीपूर्ण बनाए रखना, मानक वॉर्मथ फाइन-ट्यूनिंग के कारण होने वाली सुरक्षा कमजोरियों और बढ़ी हुई चापलूसी (sycophancy) को प्रभावी ढंग से कम करता है, जिससे बिना किसी स्पष्ट सुरक्षा लेबल या संशोधित प्रशिक्षण उद्देश्यों के सुरक्षित सहानुभूतिपूर्ण मॉडल प्राप्त होते हैं।

Austin MY Cheung, Yi Yang2026-06-29