💬 NLP

Evaluation Awareness Is Not One Capability: Evidence from Open Language Models

यह शोध पत्र ओपन लैंग्वेज मॉडल्स पर व्यापक प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि "इवैल्यूएशन अवेयरनेस" (मूल्यांकन जागरूकता) कोई एकल क्षमता नहीं है, बल्कि एक बहुआयामी घटना है जिसमें डिटेक्शन (पहचान), व्यवहारिक अनुकूलन और आंतरिक प्रतिनिधित्व शामिल हैं जो स्वतंत्र रूप से भिन्न होते हैं, जिससे एक "बेंचमार्क इल्यूजन" (बेंचमार्क भ्रम) उत्पन्न होता है जहाँ मानक सुरक्षा स्कोर वास्तविक दुनिया की तैनाती की सुरक्षा का विश्वसनीय रूप से पूर्वानुमान लगाने में विफल रहते हैं।

Nilesh Nayan, Aishwarya Sampath Kumar, Rishiraj Girmal, Shivani Anilkumar, Sankaran Vaidyanathan, David A. Nader Palacio (…)2026-06-23
💬 NLP

EnterpriseClawBench: Benchmarking Agents from Real Workplace Sessions

यह शोध पत्र EnterpriseClawBench प्रस्तुत करता है, जो मालिकाना वास्तविक-दुनिया के एंटरप्राइज एजेंट सत्रों से प्राप्त एक बेंचमार्क है जो 852 पुनरुत्पादित कार्यों का मूल्यांकन करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि वर्तमान मॉडल सीमित सफलता (0.663) प्राप्त करते हैं और भविष्य के मूल्यांकनों को केवल एक एकल स्कोर पर निर्भर रहने के बजाय हार्नेस-मॉडल संयोजनों, आर्टिफैक्ट डिलीवरी, दृश्य गुणवत्ता, लागत, रनटाइम और कौशल-हस्तांतरण व्यवहार की रिपोर्ट करने वाले एक बहु-आयामी ढांचे को अपनाना चाहिए।

Jincheng Zhong, Weizhi Wang, Che Jiang, Kai Tian, Zhenzhao Yuan, Junlin Yang, Dianqiao Lei, Kaiyan Zhang2026-06-23
💬 NLP

Tapered Language Models

यह शोध पत्र टेपर्ड लैंग्वेज मॉडल्स (TLMs) को प्रस्तुत करता है, जो एक आर्किटेक्चर-अज्ञेय (architecture-agnostic) डिज़ाइन सिद्धांत है जो एक निश्चित पैरामीटर बजट के तहत शुरुआती से बाद की परतों तक MLP चौड़ाई को एकतत (monotonically) रूप से कम करके पर्प्लेक्सिटी और डाउनस्ट्रीम प्रदर्शन में सुधार करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि गैर-समान क्षमता आवंटन पारंपरिक समान-चौड़ाई वाले स्टैक्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है।

Reza Bayat, Ali Behrouz, Aaron Courville2026-06-23
💬 NLP

Can LLMs Reliably Self-Report Adversarial Prefills, and How?

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (large language models) विश्वसनीय रूप से स्वयं यह रिपोर्ट नहीं कर सकते कि उनके आउटपुट प्रतिकूल प्रीफिल्स (adversarial prefills) का परिणाम हैं, क्योंकि उनके आत्मनिरीक्षण संकेत (introspective signals) असंगत, प्रोब-निर्भर (probe-dependent) और कुछ विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग हस्तक्षेपों द्वारा संभावित रूप से और भी खराब हो जाते हैं।

Quang Minh Nguyen, Uzair Ahmed, Taegyoon Kim2026-06-23
💻 computer science

ScholaWrite: A Dataset of End-to-End Scholarly Writing Process

यह शोधपत्र ScholaWrite प्रस्तुत करता है, जो Overleaf पर निर्बाध कीस्ट्रोक लॉगिंग के माध्यम से विद्वत्तापूर्ण लेखन की एंड-टू-एंड प्रक्रिया को कैप्चर करने वाला पहला डेटासेट है, जो वैज्ञानिक लेखन की संज्ञानात्मक जटिलताओं को प्रकट करता है और LLM-आधारित लेखन सहायता की वर्तमान सीमाओं को उजागर करता है।

Khanh Chi Le, Linghe Wang, Minhwa Lee, Ross Volkov, Luan Tuyen Chau, Dongyeop Kang2026-06-19
💻 computer science

Application of integrated gradients explainability to sociopsychological semantic markers

यह शोध पत्र सामाजिक-मनोवैज्ञानिक अर्थ संबंधी मार्करों (sociopsychological semantic markers) के लिए डीप लर्निंग क्लासिफायर की व्याख्यात्मकता (explainability) को बढ़ाने के लिए इंटीग्रेटेड ग्रेडिएंट्स (Integrated Gradients) पद्धति को लागू करता है, जो विशेष रूप से एजेंसी वर्गीकरण (agency classification) के लिए प्रमुख शब्दों की पहचान करने में इसकी प्रभावशीलता और एक विशिष्ट ओवरफिटिंग प्रशिक्षण प्रक्रिया के माध्यम से सीमित लेबल वाले डेटा वाले परिदृश्यों के लिए इस दृष्टिकोण को अनुकूलित करने में इसे प्रदर्शित करता है।

Ali Aghababaei, Jan Nikadon, Magdalena Formanowicz, Maria Laura Bettinsoli, Carmen Cervone, Caterina Suitner, Tomaso Ers (…)2026-06-19
💻 computer science

Efficient Hallucination Detection for LLMs Using Uncertainty-Aware Attention Heads

यह शोध पत्र RAUQ को प्रस्तुत करता है, जो एक अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) और गणनात्मक रूप से कुशल ढांचा है जो विशिष्ट अनसर्टेन्टी-अवेयर (uncertainty-aware) अटेंशन हेड्स और टोकन-लेवल कॉन्फिडेंस का लाभ उठाकर एक सिंगल फॉरवर्ड पास में LLM मतिभ्रम (hallucinations) का पता लगाता है, जो विविध कार्यों और मॉडलों में न्यूनतम ओवरहेड के साथ अत्याधुनिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Artem Vazhentsev, Lyudmila Rvanova, Gleb Kuzmin, Ekaterina Fadeeva, Ivan Lazichny, Alexander Panchenko, Maxim Panov, Mri (…)2026-06-19
💻 computer science

TurnGuide: Enhancing Meaningful Full Duplex Spoken Interactions via Dynamic Turn-Level Text-Speech Interleaving

यह शोध पत्र टर्नगाइड (TurnGuide) को प्रस्तुत करता है, जो एंड-टू-एंड फुल-डुप्लेक्स स्पीच लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक नवीन दृष्टिकोण है, जो प्राकृतिक ध्वनिक प्रवाह से समझौता किए बिना, सिमेंटिक सुसंगतता और टर्न-टेकिंग प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए टर्न-लेवल टेक्स्ट और स्पीच जनरेशन को गतिशील रूप से इंटरलीव करता है।

Wenqian Cui, Lei Zhu, Xiaohui Li, Zhihan Guo, Haoli Bai, Lu Hou, Irwin King2026-06-19
💻 computer science

Probing Semantic Alignment, Lexical Invariance, and Syntactic Influence in LLM Metaphor Processing

यह शोध पत्र रूपक (metaphor) कार्यों में बड़े भाषा मॉडल (large language models) के मजबूत व्यवहार संबंधी प्रदर्शन को प्रकट करने के लिए अर्थगत संरेखण (semantic alignment), शाब्दिक अपरिवर्तनीयता (lexical invariance) और वाक्यात्मक संवेदनशीलता (syntactic sensitivity) के नैदानिक विश्लेषणों का उपयोग करता है, जो यह सुझाव देता है कि जबकि ये मॉडल उत्कृष्ट प्रदर्शन प्राप्त करते हैं, उनकी अंतर्निहित प्रणालियाँ अर्थगत विचलन (semantic drift) और प्रासंगिक पूर्वाग्रह (contextual biases) प्रदर्शित करती हैं, जिससे यह संकेत मिलता है कि बेंचमार्क की सफलता अनिवार्य रूप से सुदृढ़, एकीकृत अर्थगत समझ के समान नहीं है।

Fengying Ye, Shanshan Wang, Lidia S. Chao, Derek F. Wong2026-06-19
💻 computer science

The Personalization Trap: How User Memory Alters Emotional Reasoning in LLMs

यह शोध पत्र यह प्रकट करता है कि बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) में उपयोगकर्ता की स्मृति को शामिल करना भावनात्मक तर्क और सहायक अनुशंसाओं को विशेषाधिकार प्राप्त जनसांख्यिकीय प्रोफाइलों की ओर व्यवस्थित रूप से पक्षपाती बना सकता है, जिससे एआई वैयक्तिकरण (एआई पर्सनलाइजेशन) में सामाजिक असमानताएं समाहित हो जाती हैं, और इन विसंगतियों को कम करने के लिए एक प्राथमिकता डेटासेट का प्रस्ताव करता है।

Xi Fang, Weijie Xu, Yuchong Zhang, Stephanie Eckman, Scott Nickleach, Chandan K. Reddy2026-06-19