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💬 NLP

Attend to Evidence: Evidence-Anchored Spatial Attention Supervision for Multimodal RLVR

यह शोध पत्र EASE (एविडेंस-एंकोर्ड स्पेशियल अटेंशन) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो विज़ुअल मॉडल के लिए 'वेरिफिएबल रिवार्ड्स विद रीइन्फोर्समेंट लर्निंग' (RLVR) को एनोटेटेड विज़ुअल एविडेंस का उपयोग करके उन्नत करती है ताकि हाई-रिवॉर्ड ट्रेनिंग ट्रेजेक्टरीज के दौरान स्पेशियल अटेंशन को निर्देशित किया जा सके, जिससे बिना किसी अतिरिक्त इनपुट के इन्फरेंस के दौरान परसेप्शन, रीजनिंग और हलुसिनेशन बेंचमार्क पर प्रदर्शन में सुधार होता है।

Ruina Hu, Chen Wang, Lai Wei, Jionghao Bai, Bin Yu, Weiran Huang, Kai Wang, Yue Wang2026-06-01
💬 NLP

EMBGuard: Constructing Hazard-Aware Guardrails for Safe Planning in Embodied Agents

यह शोध पत्र EMBGuard को प्रस्तुत करता है, जो एक कॉम्पैक्ट MLLM-आधारित सुरक्षा गार्डरेल है जो भौतिक जोखिम तर्क (physical risk reasoning) को एजेंट नीतियों से अलग करता है ताकि एम्बोडीड एजेंट्स (embodied agents) में एक्शन-कंडीशन्ड खतरों की सटीक पहचान और स्पष्टीकरण किया जा सके, जिसे नए EMBHazard डेटासेट और EMBGuardTest बेंचमार्क द्वारा समर्थित किया गया है।

Dongwook Choi, Taeyoon Kwon, Bogyung Jeong, Minju Kim, Yeonjun Hwang, Hyojun Kim, Byungchul Kim, Young Kyun Jang, Jinyou (…)2026-06-01
💬 NLP

Do Large Language Models Encode Institutional Experience? Evidence from Cross-Linguistic Moral Reasoning Under Ambiguity

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल अपनी प्रशिक्षण भाषाओं से संस्था-विशिष्ट नैतिक पूर्वग्रहों (moral priors) को विरासत में प्राप्त करते हैं, जो अस्पष्ट परिदृश्यों में क्रॉस-लिंग्विस्टिक नैतिक विचलन को प्रकट करता है जो वास्तविक दुनिया के संस्थागत अंतरों को दर्शाता है, हालांकि ये प्रभाव तब दब जाते हैं जब संस्थागत संदर्भों को स्पष्ट रूप से फ्रेम किया जाता है।

Nattavudh Powdthavee2026-06-01
💬 NLP

EvoGens: A Population-Based Heuristic Search Framework for Scientific Idea Generation

EvoGens एक विकास-प्रेरित ढांचा है जो मौजूदा लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) दृष्टिकोणों की सिमेंटिक अभिसरण (semantic convergence) सीमाओं को दूर करने के लिए रैंक-आधारित उत्परिवर्तन (rank-based mutation), सिमेंटिक-जागरूक क्रॉसओवर (semantic-aware crossover) और विभेदित रिट्रीवल प्लानिंग (differentiated retrieval planning) के साथ जनसंख्या-आधारित खोज का उपयोग करके वैज्ञानिक विचार सृजन की नवीनता और विविधता को बढ़ाता है।

Xu Li, Hanzhe Tu, Xinyi Li, Kuncheng Zhao, Xun Han, Zhonghui Liu2026-06-01
🤖 AI

Generating Reports or Repeating Templates? Measuring and Mitigating Template Collapse in 3D CT Report Generation

यह शोध पत्र 3D CT रिपोर्ट जनरेशन में "टेम्प्लेट कोलैप्स" (Template Collapse) की पहचान और समाधान करता है, जहाँ मॉडल प्रवाहपूर्ण लेकिन नैदानिक रूप से गलत सामान्य टेक्स्ट उत्पन्न करते हैं, और इसके लिए CLarGen का प्रस्ताव देता है, जो एक विच्छेदित (decoupled) ढांचा है जो रोगजनक पहचान (pathology detection) और भाषा संश्लेषण (language synthesis) के अलग-अलग घटकों के माध्यम से नैदानिक सटीकता और आउटपुट विविधता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Tom Maye-Lasserre, Yitong Li, Bailiang Jian, Morteza Ghahremani, Benedikt Wiestler, Christian Wachinger2026-06-01
💬 NLP

Traceable by Design: An LLM Pipeline and Dashboard for EU Regulatory Consultation Analysis

यह शोध पत्र एक ट्रैसेबल (traceable), LLM-आधारित पाइपलाइन और इंटरैक्टिव डैशबोर्ड प्रस्तुत करता है जो वर्बेटिम साक्ष्य (verbatim evidence) के साथ ग्राउंडेड टॉपिक एनोटेशन निकालकर बड़े पैमाने पर नियामक परामर्श सबमिशन के विश्लेषण को स्वचालित करता है, जिसे यूरोपीय आयोग के डिजिटल फेयरनेस एक्ट पर एक केस स्टडी के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है जिसने पूर्व-निर्धारित वर्गीकरणों से परे अंतर्दृष्टि प्रकट की है।

Thales Bertaglia, Haoyang Gui, Catalina Goanta, Gerasimos Spanakis2026-06-01
💬 NLP

How Much Do LLMs Know About Chinese Zero Pronouns?

यह शोध पत्र विभिन्न भाषाई कार्यों में चीनी शून्य सर्वनामों (Chinese Zero Pronouns) को संभालने में विभिन्न लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमताओं का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि अपनी सामान्य दक्षता के बावजूद, वर्तमान मॉडल—स्टेट-ऑफ-द-आर्ट रीजनिंग-ओरिएंटेड मॉडल्स सहित—इन घटनाओं की अपस्ट्रीम पहचान और डाउनस्ट्रीम अनुवाद दोनों में काफी संघर्ष करते हैं।

Yifei Li, Guanyi Chen, Tingting He2026-06-01
💬 NLP

Combinatorial Synthesis: Scaling Code RLVR via Atomic Decomposition and Recombination

यह शोध पत्र एटोमिक डिकम्पोज़िशन एंड रीकॉम्बिनेशन (ADR) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन रूपरेखा है जो सत्यापन योग्य पुरस्कारों के साथ सुदृढीकरण लर्निंग (RLVR) के लिए चुनौतीपूर्ण सत्यापन योग्य कोड कार्यों की कमी को परमाणु तत्वों को व्यवस्थित रूप से विघटित और पुनर्संयोजित करके उच्च गुणवत्ता वाले, विविध प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करके दूर करती है, जो विभिन्न डोमेन में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की कोडिंग क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है।

Jiasheng Zheng, Boxi Cao, Boxi Yu, Yuzhong Zhang, Jialun Cao, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun2026-06-01
💬 NLP

TSM-Bench: Detecting LLM-Generated Text in Real-World Wikipedia Editing Practices

यह शोध पत्र TSM-Bench प्रस्तुत करता है, जो वास्तविक दुनिया के विकिपीडिया संपादन कार्यों में मशीन-जनित टेक्स्ट का पता लगाने के लिए एक बहुभाषी बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान डिटेक्टर सामान्य बेंचमार्क की तुलना में कार्य-विशिष्ट सामग्री पर काफी खराब प्रदर्शन करते हैं और एक सामान्यीकरण विषमता (generalization asymmetry) को उजागर करता है जहाँ कार्य-विशिष्ट डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल सामान्य डेटा की तुलना में बेहतर सामान्यीकरण करते हैं।

Gerrit Quaremba, Elizabeth Black, Denny Vrandečić, Elena Simperl2026-06-01
💬 NLP

Not All Synthetic Data Is Yours to Learn From

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि प्रॉम्प्ट-मुक्त स्व-प्रशिक्षण (prompt-free self-training) भाषा मॉडल की क्षमताओं में केवल तभी सुधार कर सकता है जब सिंथेटिक डेटा छात्र मॉडल के अनुकूल हो, जो यह प्रकट करता है कि ऐसा प्रशिक्षण नई संरचना को आयात करने के बजाय मौजूदा अंतर्निहित ज्ञान को बढ़ाता है, और साथ ही बिना किसी स्पष्ट अनलर्निंग उद्देश्यों के क्षमता वृद्धि को शाब्दिक रटने (verbatim memorization) से अलग करता है।

Sina Alemohammad, Li Chen, Richard G. Baraniuk, Zhangyang Wang2026-06-01