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🤖 AI

Brain in a Vat: On Missing Pieces Towards Artificial General Intelligence in Large Language Models

यह परिप्रेक्ष्य पत्र वर्तमान एलएलएम (LLM) मूल्यांकनों द्वारा क्षमताओं को बढ़ा-चढ़ाकर दिखाने की आलोचना करता है, कार्य पीढ़ी (task generation) और विश्व मॉडलिंग (world modeling) सहित चार प्रमुख विशेषताओं के माध्यम से कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) को परिभाषित करता है, और यह तर्क देता है कि एजीआई (AGI) प्राप्त करने के लिए सक्रिय वास्तविक-विश्व जुड़ाव और पुनरावृत्त प्रयास-और-त्रुटि सीखने के माध्यम से जानने और कार्य करने के बीच के अंतर को पाटना आवश्यक है।

Yuxi Ma, Chi Zhang, Song-Chun Zhu2026-01-30
💬 NLP

Re3: A Holistic Framework and Dataset for Modeling Collaborative Document Revision

यह शोध पत्र Re3 को प्रस्तुत करता है, जो एक समग्र ढांचा और इसके साथ संलग्न Re3-Sci डेटासेट है जिसमें एनोटेटेड वैज्ञानिक शोध पत्रों के संशोधन, समीक्षाएं और संपादन सारांश शामिल हैं, ताकि सहयोगात्मक दस्तावेज़ संशोधन की मॉडलिंग को सक्षम बनाया जा सके और संपादन विश्लेषण को स्वचालित करने तथा टेक्स्ट-आधारित सहयोग को सुगम बनाने में बड़े भाषा मॉडलों (large language models) की क्षमताओं का मूल्यांकन किया जा सके।

Qian Ruan, Ilia Kuznetsov, Iryna Gurevych2026-01-30
💬 NLP

OD-Stega: LLM-Based Relatively Secure Steganography via Optimized Distributions

यह शोध पत्र OD-Stega का प्रस्ताव करता है, जो एक LLM-आधारित कवरलेस स्टेगनोोग्राफी विधि है जो डाइवर्जेंस बाधाओं के तहत नेक्स्ट-टोकन प्रायिकता वितरणों को अनुकूलित करने के लिए एक क्लोज्ड-फॉर्म समाधान प्राप्त करके एम्बेडिंग दक्षता को अधिकतम करती है, जबकि साथ ही टोकनाइजेशन मिसमैच, वोकैबुलरी ट्रंकेशन और मौजूदा तकनीकों के साथ अनुकूलता जैसी व्यावहारिक चुनौतियों का समाधान भी करती है।

Yu-Shin Huang, Peter Just, Hanyun Yin, Krishna Narayanan, Ruihong Huang, Chao Tian2026-01-30
💬 NLP

GORAG: Graph-based Online Retrieval Augmented Generation for Dynamic Few-shot Social Media Text Classification

यह शोध पत्र GORAG का प्रस्ताव करता है, जो एक ग्राफ-आधारित ऑनलाइन रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फ्रेमवर्क है जो एक भारित कीवर्ड-लेबल ग्राफ का निर्माण करता है और प्रासंगिक संदर्भ को गतिशील रूप से पुनर्प्राप्त करने के लिए न्यूनतम-लागत स्पैनिंग ट्रीज़ का उपयोग करता है, जिससे उन विकसित होते परिदृश्यों में फ्यू-शॉट सोशल मीडिया टेक्स्ट वर्गीकरण प्रदर्शन में सुधार होता है जहाँ लेबल किया गया डेटा दुर्लभ है।

Yubo Wang, Haoyang Li, Fei Teng, Lei Chen2026-01-30
💬 NLP

Detecting Greenwashing: A Natural Language Processing Literature Survey

यह शोध पत्र कॉर्पोरेट ग्रीनवॉशिंग का पता लगाने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग) दृष्टिकोणों का सर्वेक्षण करता है, जो इस क्षेत्र के खंडित परिदृश्य, सत्यापित डेटासेट की अनुपस्थिति, और व्यक्तिपरकता को संबोधित करने तथा पहचान विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए विश्वसनीय एनोटेशन के साथ व्याख्या योग्य मॉडलों को संयोजित करने वाली सिद्धांतपूर्ण कार्यप्रणालियों की महत्वपूर्ण आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Tom Calamai, Oana Balalau, Théo Le Guenedal, Fabian M. Suchanek2026-01-30
💬 NLP

RAS: Retrieval-And-Structuring for Knowledge-Intensive LLM Generation

यह शोध पत्र रिट्रीवल-एंड-स्ट्रक्चरिंग (RAS) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो पुनरावृत्तिपूर्ण रिट्रीवल और संरचित ज्ञान निर्माण के माध्यम से प्रश्न-विशिष्ट नॉलेज ग्राफ को गतिशील रूप से निर्मित करता है ताकि ज्ञान-गहन कार्यों पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के मल्टी-स्टेप रीजनिंग प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार किया जा सके।

Pengcheng Jiang, Lang Cao, Ruike Zhu, Minhao Jiang, Yunyi Zhang, Jiaming Shen, Jimeng Sun, Jiawei Han2026-01-30
💬 NLP

Rec-R1: Bridging Generative Large Language Models and User-Centric Recommendation Systems via Reinforcement Learning

यह शोध पत्र Rec-R1 प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण अधिगम (reinforcement learning) ढांचा है जो ब्लैक-बॉक्स मॉडल से प्राप्त फीडबैक का उपयोग करके अनुशंसा कार्यों के लिए बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) को अनुकूलित करता है, जिससे यह प्रॉम्प्टिंग और सुपरवइज्ड फाइन-ट्यूनिंग विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है और LLM की सामान्य क्षमताओं को बनाए रखते हुए महंगी डेटा डिस्टिलेशन प्रक्रिया से बचता है।

Jiacheng Lin, Tian Wang, Kun Qian2026-01-30
💬 NLP

Navigating the Rabbit Hole: Emergent Biases in LLM-Generated Attack Narratives Targeting Mental Health Groups

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) मानसिक स्वास्थ्य समूहों को लक्षित करने वाले अनैच्छिक हमलों को उत्पन्न करते हैं, जो नेटवर्क विश्लेषण और कलंक (stigmatization) ढांचों के माध्यम से यह प्रकट करता है कि ये संवेदनशील आबादी हमले के आख्यानों में केंद्रीय स्थिति रखती है और अत्यधिक लेबलिंग एवं कलंक का सामना करती है, जिससे शमन रणनीतियों की तत्काल आवश्यकता रेखांकित होती है।

Rijul Magu, Arka Dutta, Sean Kim, Ashiqur R. KhudaBukhsh, Munmun De Choudhury2026-01-30
💬 NLP

Word Embeddings Track Social Group Changes Across 70 Years in China

यह अध्ययन 1950 से 2019 तक के चीनी राज्य-नियंत्रित मीडिया के पहले बड़े पैमाने के कम्प्यूटेशनल विश्लेषण को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ कुछ सामाजिक रूढ़ियाँ स्थिर बनी हुई हैं, वहीं लिंग और आर्थिक वर्गों के आधिकारिक भाषाई निरूपण नाटकीय बदलावों से गुजरते हैं जो चीन के क्रांतिकारी सामाजिक परिवर्तनों का अनुसरण करते हैं, जिससे इस बात पर एक महत्वपूर्ण गैर-पश्चिमी परिप्रेक्ष्य मिलता है कि भाषा किस प्रकार सामाजिक परिवर्तन को कूटबद्ध करती है।

Yuxi Ma, Yongqian Peng, Yixin Zhu2026-01-30
💬 NLP

Towards Transparent RAG: Fostering Evidence Traceability in LLM Generation via Reinforcement Learning

यह शोध पत्र TRACE को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो बड़े भाषा मॉडलों (Large Language Models) को स्पष्ट उद्धरणों के साथ संरचित, साक्ष्य-आधारित आउटपुट उत्पन्न करने के लिए निर्देशित करके रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (Retrieval-Augmented Generation) की पारदर्शिता और सटीकता को बढ़ाता है, जिससे उन्नत वाणिज्यिक मॉडलों के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Jingyi Ren, Yekun Xu, Xiaolong Wang, Weitao Li, Ante Wang, Weizhi Ma, Yang Liu2026-01-30