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cs.CL

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📊 statistics

Metacognitive Myopia in Large Language Models

यह शोध पत्र "मेटाकॉग्निटिव मायोपिया" (metacognitive myopia) को एक संज्ञानात्मक-पारिस्थितिक ढांचे के रूप में प्रस्तावित करता है ताकि यह स्पष्ट किया जा सके कि कैसे पक्षपाती प्रशिक्षण डेटा लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) को दोषपूर्ण तर्क के पांच विशिष्ट लक्षणों को प्रदर्शित करने के लिए प्रेरित करता है, और यह तर्क देता है कि उच्च-जोखिम वाले अनुप्रयोगों में इन पूर्वाग्रहों को कम करने के लिए मेटाकॉग्निटिव मॉनिटरिंग और कंट्रोल के तकनीकी अनुमान आवश्यक हैं।

Florian Scholten, Tobias R. Rebholz, Mandy Hütter2026-06-16
⚡ electrical engineering

A Functional Trade-off between Prosodic and Semantic Cues in Conveying Sarcasm

यह अध्ययन टेलीविजन शो से व्यंग्यात्मक कथनों का विश्लेषण करता है ताकि एक कार्यात्मक व्यापार-बंद (फंक्शनल ट्रेड-ऑफ) को प्रदर्शित किया जा सके जहाँ वाक्यांश के भीतर अर्थ संबंधी संकेत अधिक प्रमुख होने पर व्यंग्य व्यक्त करने के लिए ध्वन्यात्मक संकेत कम महत्वपूर्ण हो जाते हैं।

Zhu Li, Xiyuan Gao, Yuqing Zhang, Shekhar Nayak, Matt Coler2026-06-16
🧬 biology

Generative causal testing to bridge data-driven models and scientific theories in language neuroscience

यह शोध पत्र जेनेरेटिव कॉज़ल टेस्टिंग (GCT) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो मस्तिष्क में भाषा चयनशीलता के लिए संक्षिप्त स्पष्टीकरण उत्पन्न करने और प्रयोगात्मक रूप से उन्हें मान्य करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे भाषा तंत्रिका विज्ञान (लैंग्वेज न्यूरोसाइंस) में अपारदर्शी डेटा-संचालित मॉडलों और औपचारिक वैज्ञानिक सिद्धांतों के बीच के अंतर को पाटा जा सके।

Richard Antonello, Chandan Singh, Shailee Jain, Aliyah Hsu, Sihang Guo, Jianfeng Gao, Bin Yu, Alexander Huth2026-06-16
💬 NLP

Anything Goes? A Crosslinguistic Study of (Im)possible Language Learning in LMs

यह क्रॉसलिंग्विस्टिक अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि हालांकि GPT-2 small प्रमाणित भाषाओं को टाइपोलॉजिकल रूप से असंभव भाषाओं से अलग करके कुछ मानव-समान इंडक्टिव बायस (inductive biases) प्रदर्शित करता है, लेकिन ये बायस अपूर्ण हैं और मानव शिक्षार्थियों में पाए जाने वाले बायस की तुलना में कमजोर हैं।

Xiulin Yang, Tatsuya Aoyama, Yuekun Yao, Ethan Gotlieb Wilcox2026-06-16
💬 NLP

Mapping Geopolitical Bias in 11 Large Language Models: A Bilingual, Dual-Framing Analysis of U.S.-China Tensions

यह शोधपत्र संतुलित कीइंग (balanced keying) का उपयोग करते हुए एक नवीन, पुनरुत्पादक मनोवैज्ञानिक पद्धति प्रस्तुत करता है जो 11 बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) में भू-राजनीतिक पूर्वाग्रह को सटीक रूप से मापता है, जिससे यह पता चलता है कि डेवलपर का मूल स्थान, क्वेरी की भाषा और विषय क्षेत्र समान रूप से महत्वपूर्ण कारक हैं और यहाँ तक कि मंदारिन में उत्तर देते समय अमेरिकी-निर्मित मॉडल भी चीन के प्रति झुकाव प्रदर्शित करते हैं।

William Guey, Wei Zhang, Pierrick Bougault, Vitor D. de Moura, José O. Gomes2026-06-16
💬 NLP

From ASR to ASP: Evaluating Prompt Attack Vulnerabilities Against Open-Source LLMs

यह शोध पत्र 'अटैक सक्सेस प्रोबेबिलिटी' (ASP) मीट्रिक को पेश करते हुए 17 ओपन-सोर्स और क्लोज्ड-सोर्स LLMs में प्रॉम्प्ट इंजेक्शन कमजोरियों का मूल्यांकन करता है ताकि प्रतिक्रिया अनिश्चितता को पकड़ा जा सके, जिससे यह पता चलता है कि मध्यम रूप से प्रसिद्ध मॉडल "हिप्नोटिज्म" जैसे नए हमलों और मौजूदा "इग्नोर प्रीफिक्स" तकनीकों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हैं।

Jiawen Wang, Pritha Gupta, Ivan Habernal, Eyke Hüllermeier, Xiaoxue Gao, Nancy F. Chen2026-06-16
💬 NLP

LoLA: Low-Rank Linear Attention With Sparse Caching

यह शोध पत्र LoLA को प्रस्तुत करता है, जो लीनियर अटेंशन (linear attention) के लिए एक प्रशिक्षण-मुक्त संवर्धन (training-free augmentation) है जो की-वैल्यू पेयर्स (key-value pairs) को एक स्थानीय स्लाइडिंग विंडो, कठिन पेयर्स के लिए एक स्पार्स ग्लोबल कैश और एक रिकरेंट हिडन स्टेट में वितरित करके एसोसिएटिव रिकॉल (associative recall) और लाइफलॉग इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग (lifelong in-context learning) को बढ़ाता है, जिससे मानक ट्रांसफॉर्मर की तुलना में काफी कम मेमोरी ओवरहेड के साथ लगभग पूर्ण पास-की रिट्रीवल (pass-key retrieval) सटीकता प्राप्त होती है।

Luke McDermott, Robert W. Heath Jr., Rahul Parhi2026-06-16
💬 NLP

CentroidKV: Efficient Long-Context LLM Inference via KV Cache Clustering

CentroidKV एक सरल लेकिन प्रभावी फ्रेमवर्क है जो चंक्ड सॉफ्ट मैचिंग (chunked soft matching) और सेंट्रॉइड मर्जिंग (centroid merging) का उपयोग करने वाले ऑनलाइन KV कैश क्लस्टरिंग दृष्टिकोण के माध्यम से लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट LLM इन्फरेंस मेमोरी उपयोग को 75% तक कम करता है और डिकोडिंग को 1.92x तक तेज करता है।

Jie Hu, Shengnan Wang, Yutong He, Ping Gong, Jiawei Yi, Juncheng Zhang, Youhui Bai, Renhai Chen, Gong Zhang, Cheng Li, K (…)2026-06-16
💬 NLP

Semantic-Preserving Prompt Hijacking: A Black-Box Adversarial Attack on Auto-Prompt Optimization

यह शोध पत्र "सिमेंटिक-प्रिजर्विंग प्रॉम्प्ट हाइजैकिंग" (Semantic-Preserving Prompt Hijacking) को प्रस्तुत करता है, जो एक ब्लैक-बॉक्स एडवर्सरियल हमला है, जो मूल इनपुट के साथ उच्च सिमेंटिक समानता बनाए रखते हुए आउटपुट विचलन को अधिकतम करने के लिए सूक्ष्म सिमेंटिक बदलावों को प्रेरित करके ऑटो-प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन मॉड्यूल को हेरफेर करने हेतु एक एडेप्टिव ग्रीडी लोकल सर्च (Adaptive Greedy Local Search) विधि का उपयोग करता है।

Chong Zhang, Xiang Li, Jia Wang, Shan Liang, Haochen Xue, Xiaobo Jin2026-06-16
⚡ electrical engineering

ChildGuard: A Specialized Dataset for Combatting Child-Targeted Hate Speech

यह शोध पत्र ChildGuard को प्रस्तुत करता है, जो सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म से 351,877 एनोटेटेड इंस्टेंस का एक बड़े पैमाने का अंग्रेजी डेटासेट है, जिसे तीन आयु समूहों और प्रासंगिक/लेक्सिकल उपसमूहों में सामग्री को वर्गीकृत करके बाल-लक्षित घृणा भाषण (hate speech) का पता लगाने में मौजूद अंतर को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसने ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों के साथ 82.07% का सर्वश्रेष्ठ मैक्रो-एफ1 (Macro-F1) स्कोर प्राप्त किया है।

Gautam Siddharth Kashyap, Mohammad Anas Azeez, Rafiq Ali, Zohaib Hasan Siddiqui, Jiechao Gao, Usman Naseem2026-06-16