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Divergence Decoding: Inference-Time Unlearning via Auxiliary Models

यह शोध पत्र डाइवर्जेंस डिकोडिंग (Divergence Decoding) को प्रस्तुत करता है, जो एक इन्फरेंस-टाइम अनलर्निंग विधि है जो बड़े भाषा मॉडल के लॉजिट्स (logits) को संवेदनशील डेटा से दूर ले जाने के लिए छोटे सहायक मॉडलों का लाभ उठाती है, जिससे न्यूनतम उपयोगिता हानि के साथ गोपनीयता और कॉपीराइट जोखिमों को प्रभावी ढंग से कम किया जा सकता है और साथ ही टेक्स्ट और इमेज दोनों डोमेन के लिए लागू होने वाला एक सामान्य समाधान भी प्रदान किया जा सकता है।

Humzah Merchant, Bradford Levy2026-06-01
💬 NLP

Learning from Fine-Grained Visual Discrepancies: Mitigating Multimodal Hallucinations via In-Context Visual Contrastive Optimization

यह शोध पत्र इन-कॉन्टेक्स्ट विजुअल कॉन्ट्रास्टिव ऑप्टिमाइजेशन (IC-VCO) का प्रस्ताव करता है, जो विजुअल कॉन्ट्रास्टिव डिस्टिलेशन और सटीक हार्ड नेगेटिव जनरेशन द्वारा संवर्धित एक गणितीय रूप से कठोर ढांचा है, ताकि मौजूदा विजुअल प्रेफरेंस विधियों की सीमाओं को संबोधित करते हुए विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में मल्टीमॉडल मतिभ्रम (hallucinations) को प्रभावी ढंग से कम किया जा सके।

Haolin Deng, Xin Zou, Zhiwei Jin, Chen Chen, Haonan Lu, Xuming Hu2026-06-01
💬 NLP

Reinforcement Learning Amplifies Emergent Misalignment from Harmless Rewards

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning), सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग की तुलना में छोटे, ओपन-वेट भाषा मॉडलों में उभरते हुए मिसअलाइनमेंट (misalignment) को अधिक गंभीर रूप से बढ़ाता है, भले ही यह विश्वसनीय प्राकृतिक रिवॉर्ड संकेतों द्वारा ट्रिगर किया गया हो, लेकिन यह भी दिखाता है कि सेफ्टी डेटा को इंटरलीव करने जैसी मौजूदा शमन रणनीतियाँ प्रभावी बनी रहती हैं।

Magnus Jørgenvåg, David Kaczér, Lasse Ruttert, Marvin Gülhan, Lucie Flek, Florian Mai2026-06-01
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Bundesrecht: An Open Library and Corpus for German Statutory Reference Processing

यह शोधपत्र **bundesrecht** प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी और संरचित कॉर्पस है जो कच्चे उद्धरण स्ट्रिंग्स (citation strings) से विशिष्ट कानूनी प्रावधानों तक जर्मन वैधानिक संदर्भों को पार्स करने, सामान्य करने और हल करने के लिए पहला एंड-टू-एंड पाइपलाइन प्रदान करता है।

Harshil Darji, Martin Heckelmann, Christina Kratsch, Gerard de Melo2026-06-01
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FBHM: Functional Benchmarking and Steering of VLMs for Hateful Meme Detection

यह शोध पत्र FBHM प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि अत्याधुनिक विजन-लैंग्वेज मॉडल डेटासेट ह्यूरिस्टिक्स (dataset heuristics) पर निर्भरता के कारण घृणास्पद मीम डिटेक्शन (hateful meme detection) में सामान्यीकरण करने में विफल रहते हैं, और LSV प्रस्तावित करता है, जो एक लो-डेटा स्टीयरिंग वेक्टर विधि है जो कॉज़ल इंटरवेंशन (causal interventions) लागू करके प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार करती है।

Paramananda Bhaskar, Naquee Rizwan, Daksh Jogchand, Saurabh Kumar Pandey, Animesh Mukherjee2026-06-01
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The Latin Substrate: How Language Models Represent and Mediate Script Choice

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) साझा लेटेंट रिप्रजेंटेशन्स और भाषा-अज्ञेय तंत्रों के माध्यम से लिपि चयन में मध्यस्थता करते हैं, जो एक संरचनात्मक विषमता प्रदर्शित करते हैं जहाँ गैर-लैटिन लिपियों को विशिष्ट विलंब-परत (लेट-लेयर) घटकों द्वारा नियंत्रित किया जाता है जबकि लैटिन लिपि एक विशेषाधिकार प्राप्त, विसरित डिफ़ॉल्ट आधार के रूप में उभरती है।

Daniil Gurgurov, Alan Saji, Katharina Trinley, Josef van Genabith, Simon Ostermann2026-06-01
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Unlocking Fine-Grained Translation Quality Estimation in LRMs through Synergistically Evolving Implicit and Explicit Reasoning

यह शोध पत्र RIEQE का प्रस्ताव करता है, जो एक दो-चरणीय प्रशिक्षण ढांचा है जो फाइन-ग्रेन्ड ट्रांसलेशन क्वालिटी एस्टीमेशन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए लार्ज रीजनिंग मॉडल्स में इम्प्लिसिट और एक्सप्लिसिट रीजनिंग क्षमताओं को सहक्रियात्मक रूप से विकसित करता है।

Renfei Dang, Xinye Wang, Zhejian Lai, Weilu Xu, Shimin Tao, Daimeng Wei, Min Zhang, Shujian Huang2026-06-01
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LLM Judges Inconsistently Disagree Across Safety Criteria and Harm Categories

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि स्वचालित न्यायाधीश के रूप में उपयोग किए जाने वाले लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) महत्वपूर्ण विसंगति और अविश्वसनीयता प्रदर्शित करते हैं, विशेष रूप से वित्त जैसे विनियमित डोमेन में या भाषा और मानदंडों के आधार पर भिन्नता दिखाते हुए, जो सुरक्षा आकलन में सावधानीपूर्वक कार्यान्वयन की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Krishnapriya Vishnubhotla, Soumya Vajjala, Akriti Vij, Isar Nejadgholi2026-06-01
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Target-Side Paraphrase Augmentation for Sign Language Translation with Large Language Models

यह शोध पत्र साइन लैंग्वेज ट्रांसलेशन मॉडल के प्रशिक्षण के लिए संदर्भ वाक्यों के नियंत्रित वेरिएंट उत्पन्न करने हेतु GPT-4o का उपयोग करके एक टार्गेट-साइड पैराफ्रेस ऑग्मेंटेशन विधि प्रस्तावित करता है, जो PHOENIX14T डेटासेट पर बेहतर BLEU स्कोर और सिमेंटिक फिडेलिटी प्रदर्शित करता है और साथ ही अत्यधिक पुनरावृत्ति वाले या अत्यंत विरल डेटा पर इस दृष्टिकोण की सीमाओं को भी रेखांकित करता है।

Pedro Dal Bianco, Jean Paul Nunes Reinhold, Oscar Stanchi, Facundo Quiroga, Franco Ronchetti, Ulisses Brisolara Corrêa2026-06-01
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"Intelegi Româneste?'' A Recipe for Romanian Vision-Language Models

यह शोध पत्र अंग्रेजी कॉर्पोरा को अनुवादित करके, सांस्कृतिक रूप से आधारित HoraVQA बेंचमार्क को क्यूरेट करके, और यह प्रदर्शित करके रोमानिया-विशिष्ट विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के निर्माण पर एक व्यवस्थित अध्ययन प्रस्तुत करता है कि रोमानियाई भाषा बैकबोन के साथ अनुकूलित मॉडल सभी मूल्यांकित कार्यों में बड़े बहुभाषी समकक्षों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Mihai Masala, Marius Leordeanu, Mihai Dascalu, Traian Rebedea2026-06-01