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cs.CL

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💬 NLP

In-Domain Supervised Pathology Report Classification: A Reproducible Pipeline from Data Curation to Production-Matched Evaluation

यह शोध पत्र पैथोलॉजी रिपोर्ट वर्गीकरण के लिए एक पुनरुत्पादनीय, इन-डोमेन सुपरवाइज्ड पाइपलाइन प्रस्तुत करता है जो डेटा क्यूरेशन और ऑपरेटिंग पॉइंट चयन को मानकीकृत करके आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन प्रदर्शन गिरावट को कम करता है, जो क्रॉस-रीजनल बेसलाइनों की तुलना में काफी कम फॉल्स-नेगेटिव दरों और उच्च एफ1 (F1) स्कोर को प्राप्त करता है और दुर्लभ कैंसर साइटों में पर्याप्त लेबल नॉइज़ को प्रकट करता है।

Isaac Hands, Bin Huang, Adam Spannaus, John Gounley, Heidi Hanson, Eric Durbin, Sally R. Ellingson2026-06-16
💬 NLP

From Argument Components to Graphs: A Multi-Agent Debate with Confidence Gating for Argument Relations

यह शोध पत्र तर्क संबंध पहचान (argument relation identification) के लिए कॉन्फिडेंस गेटिंग (confidence gating) के साथ एक प्रशिक्षण-मुक्त मल्टी-एजेंट डिबेट फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो अनिश्चित मामलों के लिए द्वंद्वात्मक परिशोधन (dialectical refinement) में चयनात्मक रूप से संलग्न होकर बिना किसी सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता के UKP कॉर्पस पर अत्याधुनिक प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता प्राप्त करता है।

Jakub Bąba, Jarosław A. Chudziak2026-06-16
💬 NLP

PVminerLLM2: Improving Structured Extraction of Patient Voice via Preference Optimization

PVminerLLM2 टोकन-स्तरीय स्थिरीकरण (token-level stabilization) और भ्रम-जागरूक युग्म निर्माण (confusion-aware pair construction) के साथ एक नवीन प्राथमिकता अनुकूलन ढांचे (preference optimization framework) को पेश करता है, जो रोगी-जनित पाठ से संरचित निष्कर्षण (structured extraction) की सटीकता में उल्लेखनीय सुधार करता है, और सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (supervised fine-tuning) एवं मौजूदा प्राथमिकता अनुकूलन बेसलाइन दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Samah Fodeh, Linhai Ma, Ganesh Puthiaraju, Srivani Talakokkul, Afshan Khan, Elyas Irankhah, Sreeraj Ramachandran, Ashley (…)2026-06-16
💬 NLP

Long-Context Modeling via GSS-Transformer Hybrid Architecture with Learnable Mixing

यह शोध पत्र पैरेलल हाइब्रिड आर्किटेक्चर (PHA) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट मॉडलिंग फ्रेमवर्क है जो मौजूदा हाइब्रिड और प्योर अटेंशन बेसलाइन्स की तुलना में थ्रूपुट में उल्लेखनीय सुधार करने और मेमोरी उपयोग को कम करने के साथ-साथ ट्रांसफॉर्मर-स्तर की परप्लेक्सिटी प्राप्त करने के लिए एक सीखने योग्य मिक्सिंग मैकेनिज्म के साथ गेटेड स्टेट स्पेस, ग्रुपड क्वेरी अटेंशन और फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क्स को समानांतर रूप से स्वतंत्र रूप से चलाता है।

Kuzey Torlak, Hüseyin Arda Arslan, Anıl Dervişoğlu, Beyza Nur Deniz, Onur Boyar2026-06-16
💬 NLP

Your "Pro" LLM Subscription May Actually Be "Free": Exposing Fingerprint Spoofing Risks in LLM Inference Services

यह शोध पत्र "फिंगरप्रिंट स्पूफिंग" (fingerprint spoofing) को पेश करता है, जो एक नया खतरा है जहाँ दुर्भावनापूर्ण प्रदाता मजबूत मॉडलों की नकल करने और उपयोगकर्ता-पक्ष सत्यापन से बचने के लिए कमजोर मॉडलों को फाइन-ट्यून करते हैं, और "घोस्टप्रिंट" (GhostPrint) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव देता है यह प्रदर्शित करने के लिए कि वर्तमान एलएलएम (LLM) फिंगरप्रिंटिंग विधियाँ यथार्थवादी संसाधन बाधाओं के तहत ऐसे हमलों के प्रति संवेदनशील हैं।

Jiahao Zhang, Xiuyu Li, Suhang Wang2026-06-16
💬 NLP

Towards Pareto-Optimal Tool-Integrated Agents with Pareto Ranking Policy Optimization

यह शोध पत्र ParetoPO को प्रस्तुत करता है, जो एक दो-चरणीय बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन ढांचा है जो मौजूदा विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता-दक्षता ट्रेड-ऑफ प्राप्त करने के लिए रिवॉर्ड वेट्स को गतिशील रूप से समायोजित करके और पारेटो-रैंकिंग-आधारित क्रेडिट असाइनमेंट का उपयोग करके टूल-एकीकृत भाषा एजेंटों को संरेखित करता है।

Junyi Li, Xiaowei Qian, Yingyi Zhang, Wenlin Zhang, Guojing Li, Sheng Zhang, Xiao Han, Yichao Wang, Xiangyu Zhao2026-06-16
🤖 AI

Know Your Limits : On the Faithfulness of LLMs as Solvers and Autoformalizers in Legal Reasoning

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि जहाँ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स औपचारिक तर्क ढाँचों के माध्यम से कानूनी एंटेलमेंट कार्यों में उच्च सटीकता प्राप्त करते हैं, वहीं उनका प्रदर्शन अक्सर "स्कोप लॉन्ड्रिंग" जैसे व्यवस्थित विफलता मोडों के कारण अविश्वसनीय होता है, जहाँ मॉडल वास्तव में अंतर्निहित प्रतीकात्मक सॉल्वर को निष्पादित किए बिना तार्किक रूप से असंगत निष्कर्ष उत्पन्न करते हैं।

Olivia Peiyu Wang, Sanna Wong-Toropainen, Daneshvar Amrollahi, Ryan Bai, Tashvi Bansal, Arush Garg, Leilani H. Gilpin2026-06-16
💬 NLP

XAI-Grounded Explanation Generation for Speech Deepfake Detection with Training-Free Multimodal Large Language Models

यह शोध पत्र एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो स्पीच डीपफेक डिटेक्शन के लिए विश्वसनीय और सुदृढ़ स्पष्टीकरण उत्पन्न करने हेतु XAI साक्ष्य को मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ एकीकृत करता है, जिससे मौजूदा लो-लेवल एट्रिब्यूशन और अनग्राउंडेड LLM-आधारित विधियों की सीमाओं को संबोधित किया जा सके।

Yupei Li, Qiyang Sun, Xiaoliang Wu, Chenxi Wang, Berrak Sisman, Björn W. Schuller2026-06-16
🤖 AI

VibeThinker-3B: Exploring the Frontier of Verifiable Reasoning in Small Language Models

यह शोध पत्र VibeThinker-3B को प्रस्तुत करता है, जो एक संक्षिप्त 3B-पैरामीटर वाला मॉडल है जो 'स्पेक्ट्रम-टू-सिग्नल' (Spectrum-to-Signal) पोस्ट-ट्रेनिंग प्रतिमान के माध्यम से AIME26 और LiveCodeBench जैसे कठिन बेंचमार्क पर फ्रंटियर-स्तर का सत्यापन योग्य तर्क प्रदर्शन प्राप्त करता है, जो इस धारणा को चुनौती देता है कि ऐसी क्षमताओं के लिए विशाल पैमाने की आवश्यकता होती है और 'पैरामीट्रिक कम्प्रेशन-कवरेज हाइपोथीसिस' (Parametric Compression-Coverage Hypothesis) का समर्थन करता है।

Sen Xu, Shixi Liu, Wei Wang, Jixin Min, Yingwei Dai, Zhibin Yin, Yirong Chen, Xin Zhou, Junlin Zhang2026-06-16
💬 NLP

GRACE: Step-Level Benchmark for Faithful Reasoning over Context

यह शोध पत्र GRACE को प्रस्तुत करता है, जो संदर्भ-आधारित तर्क (context-grounded reasoning) में निष्ठा (faithfulness) के मूल्यांकन के लिए एक डेटा-संचालित त्रुटि वर्गीकरण (error taxonomy) के साथ पहला मानव-एनोटेटेड स्टेप-लेवल बेंचमार्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) में स्टेप-लेवल निष्ठा संकेतों को एकीकृत करने से मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता दोनों में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Hoang Pham, Dong Le, Anh Tuan Luu2026-06-16