cs.CL पेपर | Gist.Science

One Student, Many Teachers: Multi-Task On-Policy Distillation via Soft-Prompt Privileged Context

यह शोध पत्र 'मल्टी-टास्क ऑन-पॉलिसी डिस्टिलेशन वाया सॉफ्ट-प्रॉम्ट प्रिविलेज्ड कॉन्टेक्स्ट' (Multi-Task On-Policy Distillation via Soft-Prompt Privileged Context) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो फ्रोजन बैकबोन मॉडल्स के साथ कार्य-विशिष्ट सीखने योग्य सॉफ्ट प्रॉम्ट्स को शिक्षकों के रूप में उपयोग करती है ताकि एक एकल स्टूडेंट मॉडल बिना कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग (catastrophic forgetting) से ग्रस्त हुए या पूर्ण वेट फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता के बिना समानांतर में कई कार्यों से कुशलतापूर्वक ज्ञान आत्मसात कर सके।

Yingzi Ma, Zichen Zhu, Ming Jiang, Chaowei Xiao2026-07-22

⚡ electrical engineering

A Situational Speech Synthesizer for Yoruba: System Design, Phonological Rule Architecture, and Orthographic Extensions for Contour

यह शोध पत्र TTSYoruba प्रस्तुत करता है, जो योरूबा भाषा के लिए एक नियम-आधारित कॉनकेटनेटिव डिफोन स्पीच सिंथेसाइज़र है जो स्वर-चिह्नित पाठ से ऑडियो उत्पन्न करने के लिए एक हस्तनिर्मित ध्वन्यात्मक नियम प्रणाली का उपयोग करता है, जटिल अनुनासिक और टोनल अस्पष्टताओं को हल करता है, और कंटूर टोन के लिए मानकीकृत ऑर्थोग्राफिक मार्कर पेश करता है।

Kola Tubosun, Adedayo Oluokun, Hafiz Adewuyi, Dadepo Aderemi2026-07-22

💬 NLP

A Classifier That Teaches Itself: Self-Improving, Frozen-gate Training (SIFT) for Dynamic Document Classification

यह शोधपत्र SIFT को प्रस्तुत करता है, जो एक स्व-सुधार प्रणाली (self-improving system) है जो कम-आत्मविश्वास वाले मामलों के लिए एक लागत-प्रभावी CPU पाइपलाइन से लेकर एक LLM जज तक विस्तृत (escalated) प्रक्रिया का उपयोग करती है, जो एक फ्रोजन-गेट प्रमोशन तंत्र (frozen-gate promotion mechanism) के माध्यम से निरंतर और सुरक्षित मॉडल परिशोधन को सक्षम बनाती है जो अग्रिम लेबलिंग परियोजनाओं की आवश्यकता को समाप्त करती है और सीमांत लेबलिंग लागतों को शून्य की ओर ले जाती है।

Bogdan Raduta, Horia Velicu, Alexandru Preda, Serban Chiricescu2026-07-22

🤖 machine learning

A Controlled Study of Attention-Only Transformers

यह अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि ट्रांसफॉर्मर के प्रदर्शन के लिए फीड-फॉरवर्ड नेटवर्क अनिवार्य रूप से आवश्यक नहीं हैं, क्योंकि अटेंशन-ओनली मॉडल (SANs) जो पैरामीटर्स, कंप्यूट और गहराई के मामले में समान हैं, मानक ट्रांसफॉर्मरों के लगभग समान लॉस (loss) प्राप्त करते हैं, और शेष मामूली अंतर केवल पैरामीट्रिक रिकॉल (parametric recall) के अंतर के कारण है न कि संरचनात्मक सीमाओं के कारण।

Henry Ndubuaku, Karen Mosoyan, Jakub Mroz, Noah Cylich, Satyajit Kumar, Parkirat Sandhu, Roman Shemet, Justin H Lee2026-07-22

💬 NLP

Enabling Multilingual Privacy Policy Audits: Large-Scale Analysis of Spanish Mobile Apps

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) यूरोपीय संघ की भाषाओं में उच्च क्रॉस-लिंगुअल प्रदर्शन प्राप्त करके गोपनीयता नीति ऑडिट को अंग्रेजी से प्रभावी ढंग से आगे बढ़ा सकते हैं, जो यह प्रकट करता है कि केवल अंग्रेजी-आधारित ऑडिट स्पेनिश गूगल प्ले स्टोर जैसे बहुभाषी ऐप पारिस्थितिक तंत्रों में घोषित और प्रेक्षित डेटा प्रथाओं के बीच पारदर्शिता अंतराल और विसंगतियों को व्यवस्थित रूप से छिपा देते हैं।

Marcos Moran, David Rodriguez, Luka Nenadic, Norman Sadeh, Jose M. Del Alamo2026-07-22

💬 NLP

Relay-Bench: Evaluating LLMs on Multi-Domain Reasoning Chains

Relay-Bench एक समग्र, केवल-टेक्स्ट बेंचमार्क है जिसे बहु-डोमेन तर्क श्रृंखलाओं (multi-domain reasoning chains) पर बड़े भाषा मॉडलों का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो असंतृप्त मिश्रित समस्याएँ प्रस्तुत करता है जिनमें एक ही प्रॉम्प्ट के भीतर कोडिंग, गणित और वेब सर्च जैसे विविध कौशलों को एकीकृत करने की आवश्यकता होती है, जहाँ अग्रणी मॉडल GPT-5.5 (xHigh) 43.3% का स्कोर प्राप्त करता है।

Liam Swayne2026-07-22

💬 NLP

Using Fine-Tuned LLMs to Identify Indicators of Vulnerability in UK Police Incident Logs

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि फाइन-ट्यून्ड ओपन-सोर्स एलएलएम (LLMs) जनसंख्या स्तर पर यूके पुलिस घटना लॉग में भेद्यता संकेतकों के प्रसार का अनुमान लगा सकते हैं, उनके आउटपुट को रक्षात्मक माप बनने के लिए व्यापक मानवीय समीक्षा और सांख्यिकीय सुधार की आवश्यकता होती है, जो निरंतर अस्थिरता और त्रुटि के कारण उन्हें व्यक्तिगत परिचालन निर्णयों के लिए अनुपयुक्त बनाता है।

Sam Relins, Daniel Birks2026-07-22

💬 NLP

PathReportEval: A Systematic Benchmark for Pathology Report Generation

यह शोध पत्र PathReportEval प्रस्तुत करता है, जो एक मानकीकृत बेंचमार्क और मूल्यांकन ढांचा है जो पैथोलॉजी रिपोर्ट जनरेशन के लिए मौजूदा लेक्सिकल मेट्रिक्स की सीमाओं को संबोधित करता है, और विविध मॉडलों एवं डेटासेट्स में तथ्यात्मक शुद्धता, मतिभ्रम (hallucinations) और नैदानिक विसंगति (clinical discordance) का सटीक आकलन करने के लिए एक नैदानिक रूप से आधारित क्लिनिकल रिपोर्ट क्वालिटी स्कोर (CRQS) का उपयोग करता है।

Suryakant Singh, Sejuti Majumder, Beatrice Knudsen, Joel Saltz, Prateek Prasanna2026-07-22

🤖 machine learning

CANDOR: Chance-Calibrated Discordance in Frozen Foundation Encoders

यह शोधपत्र CANDOR को प्रस्तुत करता है, जो एक चांस-कैलिब्रेटेड डिसॉर्डेंस (chance-calibrated discordance) मीट्रिक है जो यह प्रकट करता है कि फ्रोजन फाउंडेशन एनकोडर्स (frozen foundation encoders) स्वाभाविक रूप से चिकित्सा निष्कर्षों के प्रति अंधे नहीं होते हैं, बल्कि वे कमजोर ज्यामितीय पृथक्करण (weak geometric separation) और खराब हेड चयन (poor head selection) से ग्रस्त होते हैं, जैसा कि उनके उच्च नियरस्ट-नेबरर एरर रेट्स (nearest-neighbor error rates) से सिद्ध होता है, भले ही हल्के हेड (lightweight heads) मजबूत प्रदर्शन प्राप्त कर लेते हों।

Soroosh Tayebi Arasteh, Sven Nebelung, Daniel Truhn2026-07-22

💬 NLP

Structured Output Collapses Answer Diversity Across 44 Language Models

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि स्कीमा प्रवर्तन (schema enforcement) के बिना भी, JSON जैसे संरचित आउटपुट प्रारूपों की मांग करना, 44 भाषा मॉडलों में उत्तरों की विविधता को काफी कम कर देता है और प्रमुख प्रतिक्रियाओं की ओर मॉडल अभिसरण (convergence) को बढ़ाता है, जो यह प्रकट करता है कि केवल प्रॉम्प्ट का रजिस्टर ही—न कि डिकोडिंग बाधाएं—मॉडल व्यवहार के मापने योग्य समरूपीकरण (homogenization) को संचालित करता है।

Tapan Parikh2026-07-22

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