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Hermes the Polyglot: A Unified Framework to Enhance Expressiveness for Multimodal Interlingual Subtitling

यह शोध पत्र हर्मिस (Hermes) को प्रस्तुत करता है, जो एक एकीकृत LLM-आधारित ढांचा है जो अंतरभाषी उपशीर्षक (interlingual subtitling) में प्रमुख चुनौतियों को दूर करने के लिए स्पीकर डायराइजेशन (speaker diarization), शब्दावली पहचान (terminology identification) और अभिव्यक्ति संवर्धन (expressiveness enhancement) को एकीकृत करता है और सुसंगत एवं अभिव्यंजक अनुवाद उत्पन्न करने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Chaoqun Cui, Shijing Wang, Liangbin Huang, Qingqing Gu, Zhaolong Huang, Xiao Zeng, Wenji Mao2026-02-03
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From Prompt to Graph: Comparing LLM-Based Information Extraction Strategies in Domain-Specific Ontology Development

यह अध्ययन कास्टिंग मैन्युफैक्चरिंग में डोमेन-विशिष्ट ऑन्टोलॉजी निर्माण को स्वचालित करने के लिए तीन लार्ज लैंग्वेज मॉडल-आधारित रणनीतियों—प्री-ट्रेंड प्रॉम्प्टिंग, इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग और फाइन-ट्यूनिंग—का मूल्यांकन करता है, जो अंततः विशेषज्ञ इनपुट के साथ एक नॉलेज ग्राफ बनाने और उसे मान्य करने के लिए सबसे प्रभावी दृष्टिकोण की पहचान करता है।

Xuan Liu, Ziyu Li, Mu He, Ziyang Ma, Xiaoxu Wu, Gizem Yilmaz, Yiyuan Xia, Bingbing Li, He Tan, Jerry Ying Hsi Fuh, Wen F (…)2026-02-03
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EchoReview: Learning Peer Review from the Echoes of Scientific Citations

यह शोध पत्र EchoReview का प्रस्ताव करता है, जो एक साइटेशन-कॉन्टेक्स्ट-संचालित ढांचा है जो वैज्ञानिक समुदाय के दीर्घकालिक सामूहिक निर्णयों का लाभ उठाकर साक्ष्य समर्थन और व्यापकता में महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त करने वाले एक स्वचालित समीक्षक, EchoReviewer-7B को प्रशिक्षित करने के लिए शैक्षणिक साइटेशन से एक बड़े पैमाने के समीक्षा डेटासेट को संश्लेषित करता है।

Yinuo Zhang, Dingcheng Huang, Haifeng Suo, Yizhuo Li, Ziya Zhao, Junhao Xu, Zhiying Tu, Dianhui Chu, Deming Zhai, Xianmi (…)2026-02-03
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CURP: Codebook-based Continuous User Representation for Personalized Generation with LLMs

यह शोध पत्र CURP का प्रस्ताव करता है, जो एक द्वि-दिशीय (bidirectional) उपयोगकर्ता एनकोडर और एक डिस्क्रीट प्रोटोटाइप कोडबुक का उपयोग करके केवल कुछ ही प्रशिक्षित मापदंडों (trainable parameters) के साथ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के माध्यम से कुशल, स्केलेबल और व्याख्यात्मक व्यक्तिगत जनरेशन प्राप्त करने के लिए एक नया ढांचा प्रस्तुत करता है।

Liang Wang, Xinyi Mou, Xiaoyou Liu, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei2026-02-03
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WordCraft: Scaffolding the Keyword Method for L2 Vocabulary Learning with Multimodal LLMs

यह शोध पत्र WordCraft प्रस्तुत करता है, जो मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स द्वारा संचालित एक शिक्षार्थी-केंद्रित संवादात्मक उपकरण है, जो निर्देशित कीवर्ड चयन, साहचर्य निर्माण और छवि निर्माण के माध्यम से L1 चीनी-L2 अंग्रेजी शिक्षार्थियों के लिए कीवर्ड पद्धति को सुदृढ़ करता है, जिससे जनरेशन प्रभाव (generation effect) को संरक्षित करते हुए शब्दावली स्मृति प्रभावशीलता और उपयोगिता में वृद्धि होती है।

Yuheng Shao, Junjie Xiong, Chaoran Wu, Xiyuan Wang, Ziyu Zhou, Yang Ouyang, Qinyi Tao, Quan Li2026-02-03
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Eliciting Trustworthiness Priors of Large Language Models via Economic Games

यह शोध पत्र बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) से विश्वसनीयता संबंधी पूर्वग्रहों (trustworthiness priors) को निकालने के लिए इटरेटेड इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग और ट्रस्ट गेम का उपयोग करने वाली एक नवीन विधि प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि GPT-4.1 का विश्वास व्यवहार मानवीय पैटर्न के काफी करीब है और इसे गर्मजोशी (warmth) एवं सक्षमता (competence) के रूढ़िबद्ध धारणाओं (stereotypes) द्वारा अनुमानित किया जा सकता है।

Siyu Yan, Lusha Zhu, Jian-Qiao Zhu2026-02-03
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HyLRA: Hybrid Layer Reuse Attention for Efficient Long-Context Inference

HyLRA एक नवीन फ्रेमवर्क है जो संवेदनशील परतों (layers) के लिए फुल अटेंशन और सहनशील परतों (tolerant layers) के लिए KV कैश पुन: उपयोग के बीच गतिशील रूप से संतुलन बनाकर, लेयर-वाइज स्पर्सिटी प्रोफाइलिंग का लाभ उठाकर लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट LLM इन्फरेंस को अनुकूलित करता है, जिससे न्यूनतम सटीकता हानि के साथ महत्वपूर्ण थ्रूपुट सुधार प्राप्त होता है।

Xuan Ai, Qingqing Yang, Peng Wang, Lei Deng, Lin Zhang, Renhai Chen, Gong Zhang2026-02-03
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Factuality on Demand: Controlling the Factuality-Informativeness Trade-off in Text Generation

यह शोध पत्र फैक्टुअलिटी-कंट्रोल्ड जनरेशन (FCG) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो उपयोगकर्ताओं को सटीकता और सूचनात्मकता के बीच संतुलन बनाने के लिए टेक्स्ट जनरेशन में तथ्यात्मकता संबंधी बाधाओं को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है, और यह प्रदर्शित करता है कि सिंथेटिक डेटा पर प्रशिक्षण इन प्रतिस्पर्धी उद्देश्यों को संतुलित करने की मॉडल की क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Ziwei Gong, Yanda Chen, Julia Hirschberg, Chen Zhao, He He, Zhou Yu, Kathleen Mckeown2026-02-03
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Multi-Head Attention Is a Multi-Player Game

यह शोध पत्र मल्टी-हेड अटेंशन को एक अंतर्निहित पोटेंशियल गेम (implicit potential game) के रूप में औपचारिक रूप देता है जहाँ गैर-मूल्यवान बाह्यताओं (unpriced externalities) से मतिभ्रम (hallucination) और अतिरेकता (redundancy) जैसी अक्षमताएं उत्पन्न होती हैं, और हेड इंटरैक्शन मास को कम करने तथा पारेटो-इष्टतम समन्वय (Pareto-optimal coordination) के माध्यम से मतिभ्रम में महत्वपूर्ण कमी प्राप्त करने के लिए GAME-LoRA पद्धति का प्रस्ताव करता है।

Kushal Chakrabarti, Nirmal Balachundar2026-02-03
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Beyond Output Critique: Self-Correction via Task Distillation

यह शोध पत्र SELF-THOUGHT का प्रस्ताव करता है, जो एक मध्यवर्ती कार्य अमूर्तीकरण (task abstraction) चरण को पेश करके LLM स्व-सुधार (self-correction) को बढ़ाता है ताकि संरचित टेम्पलेट को आसवित (distill) किया जा सके, जो न केवल अधिक विश्वसनीय समाधान परिशोधन के लिए मार्गदर्शन करता है बल्कि छोटे मॉडलों को बेहतर सटीकता और सामान्यीकरण के लिए बड़े मॉडलों द्वारा उत्पन्न टेम्पलेट्स का लाभ उठाने में भी सक्षम बनाता है।

Hossein A. Rahmani, Mengting Wan, Pei Zhou, Longqi Yang, Nick Craswell, Emine Yilmaz, Sujay Kumar Jauhar2026-02-03