🔬 condensed matter

Natural Ungrokking: Asymmetric Control of Which Rules Survive Pretraining

यह शोध पत्र "नेचुरल अनग्रॉकिंग" (natural ungrokking) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी घटना है जहाँ भाषा मॉडल प्रीट्रेनिंग के दौरान स्वतः ही विशिष्ट नियमों को सीख लेते हैं और फिर उन्हें अचानक भूल जाते हैं क्योंकि प्रशिक्षण कॉर्पस में नियम-समर्थक साक्ष्य की आवृत्ति किसी नियम के अस्तित्व को निर्धारित करती है, एक ऐसी प्रक्रिया जो विषम नियंत्रण (asymmetric control) द्वारा अभिलक्षित है जहाँ एक नियम को नष्ट करना आसान है लेकिन उसे पुन: स्थापित करना असंभव है।

Juliana Li, Diya Sreedhar2026-06-25
💬 NLP

When Certainty Is an Artifact: Keyword Lexicon Blindness and the (Mis)Measurement of Rhetorical Stance

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कीवर्ड-आधारित लेक्सिकन (शब्दकोश) अर्थ संबंधी संदर्भ को पकड़ने में विफल रहकर अलंकारिक रुख (रैटोरिकल स्टांस) के संबंध में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण लेकिन पूरी तरह से कृत्रिम निष्कर्ष उत्पन्न कर सकते हैं, जबकि एलएलएम-आधारित अर्थ संबंधी वर्गीकरण यह प्रकट करता है कि नकारात्मक विमर्श अक्सर पारंपरिक शब्द-गणना विधियों द्वारा गलत तरीके से पता लगाए गए अत्यधिक निश्चितता के बजाय हेजिंग (संशयपूर्ण भाषा) के साथ जुड़ा होता है।

Bo Chen2026-06-25
⚡ electrical engineering

Real-Time Voice AI Hears but Does Not Listen

यह शोध पत्र यह प्रकट करता है कि अग्रणी रियल-टाइम वॉयस एआई सिस्टम एक "इमोशनल इंटेलिजेंस गैप" (भावनात्मक बुद्धिमत्ता अंतराल) प्रदर्शित करते हैं, जहाँ संकट, भय या कटाक्ष जैसे स्वर संकेतों को सटीक रूप से पहचानने के बावजूद, वे महत्वपूर्ण निर्णय लेते समय शाब्दिक शब्द सामग्री के पक्ष में इन वितरण पैटर्नों की निरंतर अनदेखी करते हैं।

Martijn Bartelds, Federico Bianchi, James Zou2026-06-25
💬 NLP

Few shot chain-of-thought driven reasoning to prompt LLMs for open ended medical question answering

यह शोधपत्र MEDQA-OPEN प्रस्तुत करता है, जो नैदानिक-अनुमोदित तर्क (clinician-approved reasoning) के साथ एक नया ओपन-एंडेड मेडिकल डेटासेट है, और CLINICR का प्रस्ताव करता है, जो एक चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग फ्रेमवर्क है जो नैदानिक निदान प्रक्रियाओं का अनुकरण करके और प्रतिक्रिया सत्यापन के लिए रिवॉर्ड मॉडल को शामिल करके मौजूदा पद्धतियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Saeel Sandeep Nachane, Ojas Gramopadhye, Prateek Chanda, Ganesh Ramakrishnan, Kshitij Sharad Jadhav, Yatin Nandwani, Din (…)2026-06-24
🤖 AI

Vikhr: The Family of Open-Source Instruction-Tuned Large Language Models for Russian

यह शोध पत्र विख्र (Vikhr) को प्रस्तुत करता है, जो रूसी भाषा के लिए ओपन-सोर्स, द्विभाषी इंस्ट्रक्शन-ट्यून्डेड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की एक श्रृंखला है, जो लाइटवेट लोरा (LoRA) एडेप्टर पर निर्भर रहने के बजाय टोकेनाइज़र वोकैबुलरी को अनुकूलित करके और सभी वेट्स को पूरी तरह से फाइन-ट्यून करके बेहतर प्रदर्शन और कम्प्यूटेशनल दक्षता प्राप्त करते हैं।

Aleksandr Nikolich, Konstantin Korolev, Sergei Bratchikov, Igor Kiselev, Artem Shelmanov2026-06-24
💬 NLP

Political DEBATE: Efficient Zero-shot and Few-shot Classifiers for Political Text

यह शोधपत्र Political DEBATE को प्रस्तुत करता है, जो नए PolNLI डेटासेट पर प्रशिक्षित DeBERTa-आधारित मॉडलों का एक ओपन-सोर्स, अत्यधिक कुशल परिवार है, जो ज़ीरो-शॉट और फ्यू-शॉट राजनीतिक टेक्स्ट वर्गीकरण में महंगे प्रोप्रायटरी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और पारंपरिक सुपरवाइज्ड क्लासिफायर से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Michael Burnham, Kayla Kahn, Ryan Yank Wang, Rachel X. Peng2026-06-24
💬 NLP

CORE-Bench: Fostering the Credibility of Published Research Through a Computational Reproducibility Agent Benchmark

यह शोध पत्र CORE-Bench प्रस्तुत करता है, जो तीन वैज्ञानिक विषयों में फैले 270 कार्यों वाला एक व्यापक बेंचमार्क है, जिसे एआई एजेंटों की अनुसंधान परिणामों को कम्प्यूटेशनल रूप से पुनरुत्पादित करने की क्षमता का मूल्यांकन करने और सुधारने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो वैज्ञानिक वर्कफ़्लो को स्वचालित करने में वर्तमान महत्वपूर्ण सीमाओं को रेखांकित करता है।

Zachary S. Siegel, Sayash Kapoor, Nitya Nadgir, Benedikt Stroebl, Arvind Narayanan2026-06-24
💬 NLP

Ensemble Learning for Large Language Models in Text and Code Generation: A Survey

यह सर्वेक्षण टेक्स्ट और कोड जनरेशन में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए उभरती हुई एनसेंबल लर्निंग तकनीकों की समीक्षा करता है, जो उन्हें सात विशिष्ट विधियों में वर्गीकृत करता है ताकि आउटपुट की गुणवत्ता, विविधता और लचीलेपन में सुधार करने के उनके लाभों को उजागर किया जा सके और भविष्य के मल्टीमॉडल अनुप्रयोगों के लिए आधार तैयार किया जा सके।

Mari Ashiga, Wei Jie, Fan Wu, Vardan Voskanyan, Fateme Dinmohammadi, Paul Brookes, Jingzhi Gong, Zheng Wang2026-06-24
💬 NLP

Synthetic Clarification and Correction Dialogues about Data-Centric Tasks -- A Teacher-Student Approach

यह शोध पत्र टेबल-आधारित प्रश्न उत्तर के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले, बहु-चरण स्पष्टीकरण और सुधार संवादों को कृत्रिम रूप से उत्पन्न करने के लिए एक शिक्षक-छात्र ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि अत्याधुनिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स भी प्रभावी ढंग से स्पष्टीकरण जारी करने या उपयोगकर्ता फीडबैक को एकीकृत करने में संघर्ष करते हैं।

Christian Poelitz, Nick McKenna2026-06-24