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💬 NLP

How Language Models Fail: Token-Level Signatures of Committed and Persistent Reasoning Failures

यह शोध पत्र भाषा मॉडलों में दो विशिष्ट टोकन-स्तरीय तर्क विफलता मोड की पहचान और लक्षण वर्णन करता है—कमिटेड फेलियर (committed failure), जो प्रारंभिक पथ-लॉकिंग (path-locking) द्वारा चिह्नित है, और पर्सिस्टेंट अनसर्टेन्टी (persistent uncertainty), जो संचित संदेह द्वारा लक्षित है—यह प्रदर्शित करते हुए कि ये हस्ताक्षर विविध कॉन्फ़िगरेशनों में पुनरुत्पादित किए जा सकते हैं और सेल्फ-कंसिस्टेंसी (self-consistency) जैसी विफलता पहचान रणनीतियों के अनुकूलन में मार्गदर्शन कर सकते हैं।

Tanvi Thoria, Kiana Jafari, Marc R. Schlichting, Mykel J. Kochenderfer2026-06-08
💬 NLP

CAF-Gen: A Multi-Agent System for Enriching Argumentation Structures

यह शोध पत्र CAF-Gen को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो उथले तर्क संरचनाओं (shallow argument structures) को समृद्ध, औपचारिक कार्नेडीज़ आर्ग्युमेंटेशन फ्रेमवर्क (CAF) मॉडल्स में स्वचालित रूप से बदलने के लिए एक पुनरावृत्ति क्रिएटर-रिव्यूअर पाइपलाइन का उपयोग करता है, जो प्रभावी रूप से सिंगल-पास जनरेशन विधियों की संरचनात्मक सीमाओं को दूर करता है।

Jakub Bąba, Jarosław Chudziak2026-06-08
💬 NLP

The Piggyback Hypothesis of Generalization: Explaining and Mitigating Emergent Misalignment

यह शोध पत्र 'पिगीबैक हाइपोथीसिस' (Piggyback Hypothesis) का प्रस्ताव करता है, जो बड़े भाषा मॉडलों (large language models) में उभरते हुए मिसअलाइनमेंट (misalignment) का कारण चैट-टेम्प्लेट टोकन को मानता है जो अनजाने में फाइनट्यून्ड व्यवहारों को असंबंधित डोमेन तक ले जाते हैं, और इस समस्या को कम करने के लिए 'टोकन-रेगुलराइज्ड फाइनट्यूनिंग' (Token-Regularized Finetuning - TReFT) को पेश करता है जो प्रशिक्षण के दौरान विशिष्ट टोकन रिप्रेजेंटेशन को रेगुलराइज करता है।

Jiachen Zhao, Zhengxuan Wu, Aryaman Arora, Yiyou Sun, David Bau, Weiyan Shi2026-06-08
💬 NLP

What Do People Actually Want From AI? Mapping Preference Plurality

75 देशों के 1,500 मुक्त-अंत वाले (open-ended) प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण करते हुए, यह शोध पत्र प्रकट करता है कि RLHF जैसी वर्तमान AI संरेखण (alignment) विधियाँ मानव प्राथमिकताओं की गहन बहुलता और प्रासंगिक सूक्ष्मता को पकड़ने में विफल रहती हैं, जैसा कि इस तथ्य से सिद्ध होता है कि "सत्यवादिता" जैसे व्यापक रूप से वांछित गुणों को भी विभिन्न उपयोगकर्ताओं द्वारा भिन्न, और अक्सर असंगत तरीकों से परिभाषित किया जाता है।

Julia Sepúlveda Coelho, Scott A. Hale2026-06-08
💬 NLP

Signal-Driven Observation for Long-Horizon Web Agents

यह शोध पत्र सिग्नल-ड्रिवन ऑब्जर्वेशन (SDO) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा आर्किटेक्चरल फ्रेमवर्क है जो एक हल्के सिग्नल डिटेक्टर का उपयोग करके ऑब्जर्वेशन फ्रीक्वेंसी को एक्शन फ्रीक्वेंसी से अलग करता है ताकि ऑन-डिमांड, टास्क-रेलेवेंट DOM एक्सट्रैक्शन को ट्रिगर किया जा सके, जिससे लॉन्ग-होरिज़न वेब एजेंट्स में कॉन्टेक्स्ट डिग्रेडेशन को रोका जा सके।

Shubham Gaur, Ian Lane2026-06-08
💬 NLP

Data-Efficient Autoregressive-to-Diffusion Language Models via On-Policy Distillation

यह शोध पत्र OPDLM प्रस्तुत करता है, जो एक डेटा-कुशल ढांचा है जो ऑन-पॉलिसी डिस्टिलेशन के माध्यम से ऑटोरेग्रेसिव लैंग्वेज मॉडल्स को डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स में परिवर्तित करता है, जो प्रभावी रूप से ट्रेन-इन्फरेंस मिसमैच को समाप्त करता है और पूर्व ज्ञान को संरक्षित करते हुए प्रशिक्षण टोकन आवश्यकताओं को 7,000 गुना तक कम करता है।

Xingyu Su, Jacob Helwig, Shubham Parashar, Atharv Chagi, Lakshmi Jotsna, Degui Zhi, James Caverlee, Dileep Kalathil, Shu (…)2026-06-08
💬 NLP

Modular Monolingual Adaptation using Pretrained Language Models

यह शोध पत्र कम-संसाधन वाली भाषाओं के लिए एक मॉड्यूलर अनुकूलन रणनीति का प्रस्ताव करता है जो शेष प्री-ट्रेंड लैंग्वेज मॉडल मापदंडों को ट्यून करते हुए लक्ष्य-भाषा के टोकन को प्रतिस्थापित और फ्रीज करती है, जो स्कॉटिश गेलिक, आयरिश और क्वेचुआ के लिए एनएलयू (NLU) कार्यों पर फुल-मॉडल फाइन-ट्यूनिंग की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करती है।

Nalin Kumar, Ondřej Dušek2026-06-08
💬 NLP

Multilingual Multi-Speaker Unit Vocoders: A Systematic Analysis of Discrete Speech Representations

यह शोध पत्र चार भारतीय भाषाओं में एक BigVGAN-आधारित यूनिट वोकोडर का व्यवस्थित विश्लेषण करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जहाँ बड़े क्लस्टर आकार क्रॉस-लिंगुअल समानताओं को अलग करके ध्वन्यात्मक बोधगम्यता को बढ़ाते हैं, वहीं पहचान के पतन को रोकने के लिए स्पष्ट वक्ता अनुकूलन (स्पीकर कंडीशनिंग) आवश्यक है और भाषा पर्यवेक्षण मुख्य रूप से छोटे, अधिक अस्पष्ट यूनिट इन्वेंट्री का उपयोग करने पर अतिरिक्त लाभ प्रदान करता है।

Naman Kothari, Arjun Gangwar, Adarsh Arigala, S Umesh2026-06-08
🤖 AI

OpenSkill: Open-World Self-Evolution for LLM Agents

यह शोध पत्र OpenSkill को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो LLM एजेंटों को लक्षित-कार्य पर्यवेक्षण (target-task supervision) पर निर्भर रहे बिना, बाहरी संसाधनों से हस्तांतरणीय कौशल और सत्यापन संकेतों को संश्लेषित करके ओपन-वर्ल्ड डिप्लॉयमेंट में स्वायत्त रूप से स्व-विकास (self-evolution) को बूटस्ट्रैप करने में सक्षम बनाता है।

Zhiling Yan, Dingjie Song, Hanrong Zhang, Wei Liang, Yuxuan Zhang, Yutong Dai, Lifang He, Philip S. Yu, Ran Xu, Xiang Li (…)2026-06-08
💬 NLP

HybridCodec: Fast Dual-Stream, Semantically Enhanced Neural Audio Codec

HybridCodec एक एकीकृत न्यूरल ऑडियो कोडेक आर्किटेक्चर है जो मजबूत फीचर डिसेंटैंगलमेंट (feature disentanglement), उत्कृष्ट सिमेंटिक स्पेशलाइजेशन (semantic specialization) प्राप्त करने के लिए अलग-अलग सिमेंटिक और एकोस्टिक शाखाओं को SSL डिस्टिलेशन के साथ जोड़ता है, और बिना किसी SSL मॉडल की इन्फरेंस के दौरान आवश्यकता के, मौजूदा डुअल-स्ट्रीम मॉडलों की तुलना में 3x इन्फरेंस स्पीडअप प्राप्त करता है।

Arjun Gangwar, S Umesh2026-06-08