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💬 NLP

How Does Research Evolve? Tracing Cross-Domain Trajectories in NLP, ML, and CV with Claim-Grounded Typed Citations

यह शोधपत्र SciTraj प्रस्तुत करता है, जो NLP, ML और CV क्षेत्रों के 32,559 शोध पत्रों का एक नवीन संग्रह है, जिसमें एक क्लेम-ग्राउंडेड (claim-grounded) टाइप्ड साइटेशन ग्राफ है जो NLI-सत्यापित संबंधों के माध्यम से 573,126 किनारों (edges) को विशिष्ट प्रेरक वाक्यों से जोड़ता है, जिससे अनुसंधान के विकास का विस्तृत विश्लेषण संभव होता है और भविष्य के वैज्ञानिक प्रक्षेप पथों के पूर्वानुमान के लिए एक बेंचमार्क प्रदान होता है।

Abdul Muntakim, Md Abdullah Al Hafiz Khan, Sadid Hasan, Yong Pei2026-06-23
💬 NLP

ORBIT: Training-Free Multi-Attribute Behavioral Steering via Orthogonal Subspace Rotation

यह शोध पत्र ORBIT को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त विधि है जो एक संयुक्त उप-स्थान (joint subspace) के भीतर नॉर्म-प्रिजर्विंग ऑर्थोगोनल रोटेशन लागू करके भाषा मॉडलों में कई व्यवहार संबंधी गुणों के समवर्ती नियंत्रण को सक्षम बनाती है, जिससे आउटपुट सुसंगतता को बनाए रखते हुए मौजूदा एकल-गुण नियंत्रण तकनीकों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Narges Ghasemi, Amir Ziashahabi, Salman Avestimehr, Jonathan May2026-06-23
💬 NLP

Knowledge-Graph Grounding Helps LLMs Only for Out-of-Training Knowledge: A Controlled Study on Clinical Question Answering

नैदानिक प्रश्नोत्तर पर यह नियंत्रित अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि जबकि नॉलेज-ग्राफ ग्राउंडिंग उन तथ्यों पर प्रदर्शन सुधारने में विफल रहती है जो पहले से ही एक LLM के प्रशिक्षण डेटा में मौजूद हैं, वहीं यह प्रशिक्षण-बाहरी या नवीन जानकारी पर लगभग पूर्ण सटीकता प्राप्त करने के लिए आवश्यक है।

Madhulatha Mandarapu, Sandeep Kunkunuru2026-06-23
💬 NLP

CASPER in the Machine: Insights into Character Variety in LLM-Generated Stories

यह शोध पत्र पात्र चित्रण के आठ जटिल आयामों का विश्लेषण करने के लिए कथाशास्त्रीय परिभाषाओं को लागू करते हुए, एलएलएम (LLM) द्वारा निर्मित और मानव-लिखित कहानियों के बीच समानताओं और अंतरों की जांच करता है, जिसका उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि क्या एआई (AI) मॉडल मानव लेखकों के समान विविधता और गहराई वाले पात्र उत्पन्न करते हैं।

Anneliese Brei, Abhisheik Sharma, Nicholas Sanaie, Lu Wang, Snigdha Chaturvedi2026-06-23✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

Breaking the Likelihood Trap: Variance-Calibrated Modulation for Large Language Model Decoding

यह शोध पत्र वेरिएंस-कैलिब्रेटेड मॉड्यूलेशन (VCM) प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त डिकोडिंग हस्तक्षेप है जो दोहरावदार और नीरस LLM जनरेशन के "लाइकलीहुड ट्रैप" (संभावना जाल) को दूर करने के लिए कॉन्टेक्स्टुअल सर्चलाइट और एडेप्टिव सेल्फ-डिबायसिंग का उपयोग करके संभाव्यता वितरणों को गतिशील रूप से नया आकार देता है, जिससे नगण्य कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ विविधता, सुसंगतता और तर्क सटीकता में वृद्धि होती है।

Yuanhao Ding, Meimingwei Li, Esteban Garces Arias, Matthias Aßenmacher, Christian Heumann, Chongsheng Zhang2026-06-23
💬 NLP

Look Light, Think Heavy: What Multimodal Chain-of-Thought Reasoning Can and Cannot Do

यह शोध पत्र 12 कार्यों और 20 मॉडलों में मल्टीमॉडल चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग का व्यवस्थित मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि यह जटिल तर्क क्षमता को प्रभावी ढंग से बढ़ाता है, यह अक्सर धारणा (परसेप्शन) प्रदर्शन को कम कर देता है और एक "लुक लाइट, थिंक हैवी" (कम देखना, अधिक सोचना) बाधा से ग्रस्त होता है जहाँ बढ़ी हुई मौखिक आत्म-चिंतन के बावजूद दृश्य अंतर्निरीक्षण घट जाता है।

Zhuoran Jin, Kejian Zhu, Hongbang Yuan, Yupu Hao, Pengfei Cao, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao2026-06-23
🤖 machine learning

Concept-Constrained Prompt Learning for Few-Shot CLIP Adaptation

यह शोध पत्र कॉन्सेप्ट-कंस्ट्रेंड प्रॉम्प्ट लर्निंग (CCPL) का प्रस्ताव करता है, जो कि फ्यू-शॉट CLIP अनुकूलन के लिए एक हल्का ढांचा है जो ओवरफिटिंग को कम करने और अनदेखी श्रेणियों (unseen classes) पर सामान्यीकरण में सुधार करने के लिए, विशेष रूप से फाइन-ग्रेन्ड और रिमोट सेंसिंग डेटासेट पर, फ्रीज्ड कॉन्सेप्ट-लेवल टेक्स्ट प्रोटोटाइप के विरुद्ध सीखने योग्य क्लास प्रॉम्प्ट्स को रेगुलराइज करता है।

Na Sang, Ding Ma, Rui Sang, Yuxuan Liu2026-06-23
💬 NLP

Sub-Billion, Super-Frontier: Small Language Models Rival Zero-Shot Frontier LLMs on General and Literary Relation Extraction

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि विशिष्ट डोमेन डेटा पर प्रशिक्षित होने पर, कॉम्पैक्ट, कार्य-अनुकूलित लघु भाषा मॉडल (3B पैरामीटर्स से कम) सामान्य और साहित्यिक संबंध निष्कर्षण (relation extraction) दोनों में ज़ीरो-शॉट फ्रंटियर LLMs की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं, जो जनरेटिव स्केलिंग की आवश्यकता के बिना एक हार्डवेयर-कुशल और निजी विकल्प प्रदान करते हैं।

Despina Christou, Grigorios Tsoumakas2026-06-23✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

Automated sign detection across the Electronic Babylonian Library: A large-scale dataset and end-to-end cuneiform OCR pipeline

यह शोध पत्र एक डिफॉर्मेबल डिटेक्शन ट्रांसफॉर्मर (DETR) पर आधारित एक स्केलेबल, एंड-टू-एंड क्यूनीफॉर्म (cuneiform) OCR पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो अब तक के सबसे बड़े एनोटेटेड साइन डेटासेट का लाभ उठाता है, जिससे महत्वपूर्ण मीट्रिक सुधार प्राप्त हुए हैं और 87,688 इलेक्ट्रॉनिक बेबीलोनियन लाइब्रेरी खंडों में लगभग 2.9 मिलियन संकेतों का सफलतापूर्वक पता लगाया गया है ताकि प्राचीन टैबलेट्स के बड़े पैमाने पर स्वचालित विश्लेषण को सक्षम बनाया जा सके।

Wentao Che, Esteban Garcés Arias, Asim Niaz, Andreas Bender, Enrique Jiménez2026-06-23
💬 NLP

Only Ask What You Don't Know: Grounded Delta Planning for Efficient Multi-step RAG

यह शोध पत्र ग्राउंडेड डेल्टा प्लानिंग RAG (GDP-RAG) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो प्रारंभिक पुनर्प्राप्ति (retrieval) में योजनाओं को आधार प्रदान करके और गणना को केवल सूचनात्मक अंतराल (information gaps) पर केंद्रित करके मल्टी-हॉप प्रश्न उत्तर देने की दक्षता और सटीकता में सुधार करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में काफी कम लागत के साथ अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Wei-Chieh Chou, Xuanjun Chen, Jian-Ren Lin, Claire Lin, Hung-yi Lee, Jyh-Shing Roger Jang2026-06-23