💬 NLP

Towards Root Memories: Benchmarking and Enhancing Implicit Logical Memory Retrieval for Personalized LLMs

यह शोध पत्र IMLogic को पेश करता है, जो निहित तार्किक स्मृति पुनर्प्राप्ति (implicit logical memory retrieval) के लिए एक बेंचमार्क है, और RootMem का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो दीर्घकालिक उपयोगकर्ता इतिहास को संरचित "रूट मेमोरीज" (root memories) में संकुचित करके व्यक्तिगत LLMs को बढ़ाता है ताकि अर्थपूर्ण पुनर्प्राप्ति को निर्णय-संरक्षण तर्क (decision-preserving logic) के साथ पूरक बनाया जा सके।

Hongxun Ding, Xiang Yu, Chengbing Wang, Jianfei Xiao, Keqin Bao, Wenjie Wang, Xiangnan He2026-06-23
💬 NLP

On the Effect of Segmentation Width and Cluster Size on Speech Resynthesis and Continuation in Generative Spoken Language Models

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जनरेटिव स्पोकन लैंग्वेज मॉडल्स, पारंपरिक सेटिंग्स की तुलना में कम बिटरेट वाले डिस्क्रीट स्पीच रिप्रेजेंटेशन्स का उपयोग करके, बोधगम्य और स्वाभाविक स्पीच को संश्लेषित कर सकते हैं, साथ ही स्थिर निरंतरता गुणवत्ता बनाए रख सकते हैं, जिससे यह सुझाव मिलता है कि मानक कॉन्फ़िगरेशन अनावश्यक हो सकते हैं और साथ ही बेहतर ऑटोमैटिक इवैल्यूएशन मेट्रिक्स की आवश्यकता पर भी प्रकाश डाला गया है।

Shunsuke Kando, Wataru Nakata, Shinnosuke Takamichi, Yusuke Miyao2026-06-23
💬 NLP

The Anatomy of the CTC Oracle Gap: Acoustic Exhaustion and Linguistic Recovery

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि CTC-आंतरिक स्कोरिंग रणनीतियाँ ध्वनिक थकावट (acoustic exhaustion) और ब्लैंक पथों के प्रसार के कारण ओरेकल गैप को पाटने में विफल रहती हैं, जिससे यह स्थापित होता है कि WER को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए बाहरी मॉडलों (जैसे कि RoBERTa) से भाषाई जानकारी की आवश्यकता होती है, जबकि जब प्रशिक्षण ओरेकल गैप नगण्य हो तो अनुक्रम-स्तरीय फाइन-ट्यूनिंग अप्रभावी सिद्ध होती है।

Ivan Novosad2026-06-23
💬 NLP

Uncertainty-based Debiasing and Unlearning for Decontamination

यह शोध पत्र अनसर्टेन्टी-बेस्ड डीकॉन्टैमिनेशन (UBD) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो प्रति-नमूना मेमोराइजेशन (per-sample memorization) का अनुमान लगाने के लिए डीप एनसेम्बल्स का लाभ उठाता है और डीबायसिंग या अनलर्निंग के लिए अनसर्टेन्टी-ड्रिवन सुधार लागू करता है, जो बिना किसी अदूषित मॉडल तक पहुंच या दूषित नमूनों के पूर्व ज्ञान के, बड़े भाषा मॉडलों में डेटा संदूषण को प्रभावी ढंग से कम करता है।

Guangzhi Sun, Xiao Zhan, Mark Gales2026-06-23
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Tmax: A simple recipe for terminal agents

यह शोध पत्र Tmax को पेश करता है, जो टर्मिनल एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए एक सरल लेकिन शक्तिशाली ओपन-सोर्स रेसिपी है, जो एक बड़े पैमाने के डेटासेट को बनाने के लिए एक नवीन डेटा जनरेशन टैक्सोनॉमी का लाभ उठाता है, जिससे केवल आउटकम-आधारित सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) का उपयोग करके एक 9B-पैरामीटर मॉडल को Terminal-Bench 2.0 पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने में सक्षम बनाया जा सके।

Hamish Ivison, Junjie Oscar Yin, Rulin Shao, Teng Xiao, Nathan Lambert, Hannaneh Hajishirzi2026-06-23
💬 NLP

WaveDetect: Robust Framework for Machine-Generated Text Detection via Wavelet Transform

यह शोध पत्र WaveDetect का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो मशीन-जनित टेक्स्ट डिटेक्शन को एक डिफरेंशिएबल कंटीन्यूअस वेवलेट ट्रांसफॉर्म लागू करके सिग्नल प्रोसेसिंग कार्य के रूप में पुनर्गठित करता है ताकि मजबूत "स्पेक्ट्रल फिंगरप्रिंट्स" को प्रकट किया जा सके, जिससे मौजूदा सतही विधियों की तुलना में अत्याधुनिक प्रदर्शन और प्रतिकूल हमलों, डोमेन शिफ्ट और विकसित होते LLMs के विरुद्ध बेहतर लचीलापन प्राप्त होता है।

Zhichen Liu, Kaitong Qin, Linhan He, Yang Xu2026-06-23
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Measuring & Mitigating Over-Alignment for LLMs in Multilingual Criminal Law Courts

यह शोधपत्र आपराधिक कानून के संदर्भों में "ओवर-अलाइनमेंट" को मापने और कम करने के लिए स्विस सुप्रीम कोर्ट के फैसलों से व्युत्पन्न एक बहुभाषी बेंचमार्क, TF-RefusalBench को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एब्लीटरेशन (abliteration) कार्य प्रदर्शन को सुरक्षित रखते हुए हानिकारक मॉडल रिफ्यूज़ल को प्रभावी ढंग से समाप्त कर देता है।

Arthur Wuhrmann, Gaetan Stein, Daniel Brunner, Andrei Kucharavy2026-06-23
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Energy-Based Transformers as Predictors of Reading Difficulty

यह शोधपत्र ऊर्जा-आधारित ट्रांसफॉर्मर (energy-based transformers) को मानव पठन कठिनाई के एक नवीन, एकीकृत भविष्यवक्ता के रूप में प्रस्तुत करता है जो कई पठन-समय कॉर्पोरा और वाक्यात्मक संरचनाओं में सरप्राइज़ल (surprisal) और अटेंशन एंट्रॉपी (attention entropy) जैसे मौजूदा मापों से बेहतर प्रदर्शन करता है और उन्हें समाहित करता है।

Jakub Dotlacil, Ece Takmaz2026-06-23
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Do LLM Embedding Spaces Recover Expert Structure?

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि प्रीट्रेंड और फाइन-ट्यून्ड एलएलएम (LLM) एम्बेडिंग्स विशेषज्ञों द्वारा परिभाषित मानसिक स्वास्थ्य लक्षण संरचनाओं को पुनः प्राप्त कर सकते हैं, जिसमें बड़े स्तरों और सूक्ष्म श्रेणी स्तरों पर संरेखण में सुधार होता है, जबकि वे महत्वपूर्ण डोमेन और शैलीगत बाधाओं के प्रति सुदृढ़ बने रहते हैं।

Yixuan Zhu, Zhenke Duan, Fanghen Li2026-06-23
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ReasoningLens: Hierarchical Visualization and Diagnostic Auditing for Large Reasoning Models

ReasoningLens एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है जो लंबी चेन-ऑफ-थॉट (Chain-of-Thought) ट्रेसेस को इंटरैक्टिव पदानुक्रमित विज़ुअलाइज़ेशन, स्वचालित त्रुटि पहचान और प्रणालीगत तर्क प्रोफाइल्स में बदलकर लार्ज रीजनिंग मॉडल्स की पारदर्शिता और डिबगिंग को बढ़ाता है।

Jun Zhang, Jiasheng Zheng, Boxi Cao, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Jia Zheng, Xianpei Han, Le Sun2026-06-23