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💬 NLP

\textsc{DiARC}: Distinguishing Positive and Negative Samples Helps Improving ARC-like Reasoning Ability of Large Language Models

यह शोध पत्र \textsc{DiARC} का प्रस्ताव करता है, जो विज़ुअल ट्रांसफॉर्मेशन (visual transformation), रूल इनवर्जन (rule inversion) और टास्क-स्पेसिफिक एडिटिंग (task-specific editing) के माध्यम से सूचनात्मक नेगेटिव सैंपल्स (informative negative samples) के साथ प्रेफरेंस पेयर्स (preference pairs) का निर्माण करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की ARC-जैसी रीजनिंग क्षमताओं को बढ़ाता है, जिससे मॉडल्स को सही और गलत समाधानों के बीच अधिक प्रभावी ढंग से अंतर करने में सक्षम बनाया जा सके।

Yuxuan Yang, Feiyang Li, Yile Wang2026-06-26
💬 NLP

Compiler-Driven Approximation Tuning for Hyperdimensional Computing

यह शोध पत्र ApproxHDC को प्रस्तुत करता है, जो एक कंपाइलर-संचालित फ्रेमवर्क है जो विविध कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म्स पर उच्च-प्रभाव वाले सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर एप्रोक्सिमेशन को स्वचालित रूप से पहचानने और लागू करने के लिए HPVM-HDC इंफ्रास्ट्रक्चर का विस्तार करता है, जिससे सटीकता बनाए रखते हुए हाइपरडायमेंशनल कंप्यूटिंग वर्कलोड को प्रदर्शन के लिए अनुकूलित किया जा सके।

Xavier Routh, Abdul Rafae Noor, Akash Kothari, Zheyu Li, Mahbod Afarin, Tajana Rosing, Vikram Adve2026-06-26
💬 NLP

Adversarial Diffusion Across Modalities: A Fusion Survey of Attacks, Defenses, and Evaluation for Text, Vision, and Vision-Language Models

यह सर्वेक्षण टेक्स्ट/LLMs, इमेज क्लासिफायर, विजन-लैंग्वेज मॉडल्स और प्यूरिफिकेशन डिफेसेज़ पर डिफ्यूजन-आधारित हमलों के चार पूर्व में असंबद्ध शोध पथों को एक एकल वैचारिक ढांचे में एकीकृत करता है, जिसमें एक एकीकृत वर्गीकरण, मूल्यांकन मानदंड और LLM डोमेन पर केंद्रित एक महत्वपूर्ण अनुसंधान एजेंडा शामिल है।

Abrar Alotaibi, Moataz Ahmed2026-06-26
💬 NLP

Zero-shot Tweet-Level Stance Detection Enhanced by External Knowledge and Reflective Chain-of-Thought Reasoning

यह शोध पत्र KIRP प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ज़ीरो-शॉट ट्वीट-स्तरीय स्टैंड डिटेक्शन फ्रेमवर्क है जो संदर्भ की कमी और लक्ष्य प्रासंगिकता की चुनौतियों को दूर करने के लिए बाहरी ज्ञान, एंटिटी पुनर्गठन और रिफ्लेक्टिव चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग को एकीकृत करता है, जिससे SemEval-2016, WT-WT और एक नए निर्मित जापानी डेटासेट (KIRP-D) पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Yiju Huang, Wenxian Wang, Lijun Zhou, Rui Tang, Xiao Lan, Tao Zhang, Haizhou Wang2026-06-26
💬 NLP

Closing the Quality Gap in Low-Resource Text-to-Speech: LoRA Fine-Tuning of VoxCPM2 for Khmer and Korean

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि VoxCPM2 मॉडल पर एक एकल लो-रैंक एडेप्टेशन (LoRA) एडेप्टर लागू करने से कोरियाई के लिए प्रदर्शन बनाए रखते हुए कम-संसाधन वाली खमेर भाषा के लिए टेक्स्ट-टू-स्पीच की गुणवत्ता में काफी सुधार होता है, जो इस बात को रेखांकित करता है कि ऐसा अनुकूलन उन भाषाओं के लिए सबसे प्रभावी है जहाँ आधार मॉडल शुरू में खराब प्रदर्शन करता है।

Phannet Pov, Sovandara Chhoun, Hyun Woo Park, Wan-Sup Cho, Saksonita Khoeurn2026-06-26
🤖 machine learning

From Weights to Features: SAE-Guided Activation Regularization for LLM Continual Learning

यह शोधपत्र बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) के लिए एक मेमोरी-कुशल निरंतर शिक्षण (कंटीन्यूअस लर्निंग) पद्धति प्रस्तावित करता है जो प्रीट्रेंड स्पार्स ऑटोएनकोडर (स्पार्स ऑटोएनकोर्स) का उपयोग करके एक मोनोसेमेंटिक फीचर स्पेस में एक्टिवेशन्स को रेगुलराइज करके कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग (विनाशकारी विस्मृति) को कम करता है, जिससे EWC जैसे मोटे वेट-स्पेस दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर किया जा सके और बिना किसी टास्क-स्पेसिफिक आर्किटेक्चर या रिप्ले डेटा के बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Evan Ning, Wei Xue, Dong Lou, Yike Guo2026-06-26
💬 NLP

SocialPersona: Benchmarking Personalized Profiling and Response with Multimodal Social-Media Context

यह शोधपत्र SocialPersona को प्रस्तुत करता है, जो 171 उपयोगकर्ताओं के दीर्घकालिक सोशल-मीडिया टाइमलाइन्स से प्राप्त एक मल्टीमॉडल बेंचमार्क है, जिसका उद्देश्य प्रकट प्राथमिकताओं (revealed preferences) का अनुमान लगाने और व्यक्तिगत प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता का मूल्यांकन करना है, जिससे यह पता चलता है कि हालांकि मॉडल व्यापक रुचियों की पहचान कर सकते हैं, लेकिन वे सूक्ष्म विवरणों, हालिया अपडेट और इन अंतर्दृष्टि को संवाद में लागू करने में संघर्ष करते हैं।

Qinkai Zhang, Yanyan Zhao, Xin Lu, Yulin Hu, Pengtao Han, Bing Qin2026-06-26
💬 NLP

Beyond Logical Forms: LLM-Extracted Patterns for Fallacy Classification

यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अमूर्त तार्किक संरचनाओं और भाषाई संकेतों को संयोजित करने वाले डेटा-संचालित पैटर्न को आगमनात्मक रूप से निकालने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जो ज़ीरो-शॉट बेसलाइन और मौजूदा विधियों की तुलना में दोषपूर्ण तर्क (fallacy) वर्गीकरण की सटीकता और सामान्यीकरण में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Eleni Papadopulos, Firoj Alam, Giovanni Da San Martino2026-06-26
🤖 machine learning

HyperDFlash: MHC-Aligned Block Speculative Decoding with Gated Residual Reduction

यह शोध पत्र HyperDFlash प्रस्तुत करता है, जो DeepSeek-V4 के MHC आर्किटेक्चर के लिए एक ब्लॉक-समानांतर स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग फ्रेमवर्क है, जो प्री-कोलैप्स रेसिडुअल स्टेट्स के साथ ड्राफ्टर को संरेखित करके, एक लाइटवेट गेटेड रेसिडुअल रिड्यूसर का उपयोग करके और लक्षित KL डिस्टिलेशन लागू करके नेटिव ड्राफ्ट सटीकता में गिरावट को दूर करता है, जिससे बेहतर स्पीडअप और स्वीकृति दर प्राप्त होती है।

Luxi Lin, Shuang Peng, Rui Ma, Junhao Hua, Shuwei Fan, Zhengda Qin, Qiang Wang, Hongjian Sun, Fangmin Chen, Songwei Liu2026-06-26
🤖 machine learning

AIGP: An LLM-Based Framework for Long-Term Value Alignment in E-Commerce Pricing

यह शोध पत्र AIGP का प्रस्ताव करता है, जो एक LLM-आधारित फ्रेमवर्क है जो व्याख्यात्मक, दीर्घकालिक मूल्य-संरेखित गतिशील मूल्य निर्धारण प्राप्त करने के लिए ऑफलाइन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और डायरेक्ट प्रेफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से प्रशिक्षित लॉन्ग-टर्म वैल्यू एस्टिमेटर के साथ सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग को एकीकृत करता है, जो बड़े पैमाने के ई-कॉमर्स A/B परीक्षणों में GMV, ROI और माइलस्टोन उपलब्धि दरों में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है।

Chennan Ma, Yanning Zhang, Siqi Hong, Xiuchong Wang, Fei Xiao, Keping Yang2026-06-26