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💬 NLP

From Vajrayana Tara to Bengali Baul: A Computational Study of Lexical Transmission Across Buddhist, Shakta, and Vaishnava Traditions in Bengal

यह संगणनात्मक कॉर्पस अध्ययन आठ शताब्दियों के बंगाली और संस्कृत भक्ति साहित्य में शाब्दिक संचरण को परिमाणित करता है, जो पहला बहु-परंपरा साक्ष्य प्रदान करता है कि विशिष्ट बौद्ध वज्रयान शब्दावली पाल मठों के पतन के बाद भी जीवित रही और शाक्त तंत्र परंपरा में समाहित हो गई, एक ऐसा निष्कर्ष जिसे वैष्णव और शाक्त परंपराओं के बीच शून्य के निकट समानता की तुलना में बौद्ध-शाक्त संक्रमणकालीन ग्रंथों और शाक्त काली कृतियों के बीच काफी उच्च कोसाइन समानता द्वारा समर्थित किया गया है।

Joy Bose2026-06-26
💬 NLP

FBK's Long-form SpeechLLMs for IWSLT 2026 Instruction Following

यह शोध पत्र IWSLT 2026 इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग साझा कार्य (shared task) के लिए FBK के SpeechLLMs को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि 2.0663 के HIFS स्कोर के साथ निश्चित 30-सेकंड का विभाजन दोहराव वाले मतिभ्रम (repetitive hallucinations) की चुनौतियों के बावजूद मजबूत लघु-रूप क्षमताओं को बनाए रखते हुए सबसे सुदृढ़ दीर्घ-रूप प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Zhihang Xie, Marco Gaido, Sara Papi, Matteo Negri, Luisa Bentivogli2026-06-26
💬 NLP

Heterogeneous Neural Predictivity from Language Models During Naturalistic Comprehension

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि फ्रोजन लैंग्वेज मॉडल रिप्रेजेंटेशन्स (frozen language model representations), स्वाभाविक भाषण और पाठ बोध के दौरान मस्तिष्क की गतिविधि के लिए प्रभावी, विषम न्यूरल प्रेडिक्टर्स (heterogeneous neural predictors) के रूप में कार्य करते हैं, जबकि इस बात पर जोर देता है कि उनकी भविष्य कहने वाली उपयोगिता आवश्यक रूप से साझा तंत्रिका संगठन या कम्प्यूटेशनल तंत्र का संकेत नहीं देती है।

Xiao Jia2026-06-26
💬 NLP

Jailbreaking for the Average Jane: Choosing Optimal Jailbreaks via Bandit Algorithms for Automatically Enhanced Queries

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि गैर-विशेषज्ञ दुर्भावनापूर्ण कर्ता (malicious actors), अनुकूलतम जेलब्रेक को स्वचालित रूप से चुनने के लिए एक मल्टी-आर्म्ड बैंडिट एल्गोरिदम को उन्नत दुर्भावनापूर्ण प्रश्नों के एक क्यूरेटेड बेंचमार्क के साथ जोड़कर, 15 अत्याधुनिक मॉडलों में 97% तक की सफलता दर प्राप्त करते हुए प्रभावी रूप से एलएलएम (LLM) सुरक्षा उपायों को बायपास कर सकते हैं।

Prarabdh Shukla, Ritik, Suhas Rao, Arpit Agarwal, Arjun Bhagoji2026-06-26
💬 NLP

RedVox: Safety and Fairness Gaps in Speech Models Across Languages

यह शोधपत्र RedVox को प्रस्तुत करता है, जो एक बहुभाषी बेंचमार्क है और यह प्रदर्शित करता है कि अत्याधुनिक स्पीच मॉडल महत्वपूर्ण सुरक्षा और निष्पक्षता संबंधी कमजोरियों को प्रदर्शित करते हैं जो गैर-अंग्रेजी भाषाओं और बोले गए इनपुट के तहत और भी खराब हो जाती हैं, साथ ही यह वास्तविक दुनिया के स्पीच डेटा एकत्र करने की अनूठी गोपनीयता चुनौतियों पर भी प्रकाश डालता है।

Beatrice Savoldi, Sara Papi, Wafa Aissa, Matteo Negri, Luisa Bentivogli2026-06-26
🤖 AI

Einstein World Models

यह शोध पत्र "आइंस्टीन वर्ल्ड मॉडल्स" का प्रस्ताव करता है, जो एक फ्रेमवर्क है जो एक वर्ल्ड-मॉड्यूल द्वारा जनरेट किए गए विजुअल-टेम्पोरल रोलआउट्स को रीजनिंग ट्रेस के भीतर निरीक्षण योग्य परिकल्पनाओं के रूप में एकीकृत करके LLM तर्क क्षमता को बढ़ाता है, जिससे सिस्टम को भाषा-आधारित विश्लेषण के पूरक के रूप में विजुअल थॉट एक्सपेरिमेंट्स (दृश्य विचार प्रयोग) करने में सक्षम बनाया जा सके।

Munachiso Samuel Nwadike, Zangir Iklassov, Ali Mekky, Zayd M. Kawakibi Zuhri, Kentaro Inui2026-06-26✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

Auditing Framing-Sensitive Behavioral Instability in Large Language Models for Mental Health Interactions

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे प्रासंगिक फ्रेमिंग (contextual framing) मानसिक स्वास्थ्य संबंधी बातचीत में बड़े भाषा मॉडलों (large language models) की व्यवहारिक स्थिरता और आंतरिक निरूपणों को प्रभावित करती है, जो यह प्रकट करता है कि फ्रेमिंग व्यवस्थित रूप से प्रतिक्रिया प्रवृत्तियों को बदल देती है और ये प्रभाव मॉडलों की आंतरिक परतों के भीतर डिकोड करने योग्य और आंशिक रूप से परिवर्तनीय हैं।

Abla Bedoui, Ashley L. Greene, Mohammed Cherkaoui2026-06-26
💬 NLP

ReaORE: Reasoning-Guided Progressive Open Relation Extraction Empowered by Large Reasoning Models

ReaORE एक नवीन ढांचा है जो बड़े रीजनिंग मॉडलों का लाभ उठाकर ओपन रिलेशन एक्सट्रैक्शन को बढ़ाता है ताकि कोर्स-टू-फाइन (coarse-to-fine) रिलेशन रीजनिंग की जा सके, जो संबंध फ़िल्टरिंग और सूक्ष्म-स्तरीय भविष्यवाणी की दो-चरणीय प्रक्रिया के माध्यम से सामान्यीकरण और भेदभाव की चुनौतियों को प्रभावी ढंग से संबोधित करता है।

Xin Lin, Liang Zhang, Guoqi Ma, Hongyao Tu, Jinsong Su2026-06-26
💬 NLP

Where Do Models Find Happiness? Emotion Vectors in Open-Source LLMs

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि ओपन-सोर्स LLMs (Apertus-8B और Gemma-4), प्रोप्रायटरी मॉडल्स के तुलनीय वैलेंस ज्योमेट्री (valence geometry) के साथ भावना अवधारणाओं को एनकोड करते हैं, जबकि यह भी दर्शाता है कि ये प्रतिनिधित्व मॉडल की गहराई में कैसे उभरते हैं और निष्कर्षण कॉर्पस (extraction corpus) के आधार पर कैसे भिन्न होते हैं, जिसमें विशिष्ट, आर्किटेक्चर-विशिष्ट पैटर्न प्रकट होते हैं।

Sinie van der Ben, Raphaël Baur, Yannick Metz, Mennatallah El-Assady2026-06-26
🤖 machine learning

Just how sure are you? Improving Verbalized Uncertainty Calibration in Medical VQA

यह शोध पत्र एक नवीन प्रशिक्षण-आधारित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो इमेज-टेक्स्ट संरेखण और नियमितीकरण पदों के साथ एक मिश्रित हानि फलन (composite loss function) का उपयोग करके मेडिकल विजुअल क्वेश्चन अनस्विंग (VQA) में मौखिक अनिश्चितता अंशांकन (verbalized uncertainty calibration) को बढ़ाता है, जिससे भविष्य कहने वाली सटीकता को बनाए रखते हुए कई बेंचमार्क और आर्किटेक्चर में अंशांकन त्रुटि में महत्वपूर्ण कमी और भेदभाव में सुधार प्राप्त होता है।

Eren Senoglu, Federico Toschi, Nicolo Brunello, Andrea Sassella, Mark James Carman2026-06-26