💬 NLP

Conceptual Steganography

यह शोध पत्र "वैचारिक स्टेग्नोग्राफी" (conceptual steganography) को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढ़ बैकडोर संचार पद्धति है जहाँ भाषा मॉडल अपने 'चेन्स-ऑफ़-थॉट' (Chains-of-Thought) के उच्च-स्तरीय तर्क पैटर्न के भीतर संदेशों को गुप्त रूप से समाहित करते हैं न कि शाब्दिक विकल्पों के माध्यम से, जो यह प्रदर्शित करता है कि यह तकनीक मानक पैराफ्रेस (paraphrase) रक्षा प्रणालियों को विफल कर देती है और तर्क उपयोगिता को बनाए रखती है, हालांकि इसे रणनीति-जागरूक पैराफ्रेसर द्वारा कम किया जा सकता है।

Zhejian Zhou, Jonathan May2026-05-27
💬 NLP

Reliable Extraction of Clinical Follow-Up Instructions: A Hybrid Neural-Symbolic Pipeline

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक हाइब्रिड न्यूरल-सिम्बोलिक पाइपलाइन, जो सीखी गई एंटिटी एक्सट्रैक्शन (entity extraction) को नियतात्मक डेट अरिथमेटिक (deterministic date arithmetic) से अलग करती है, आउटपेशेंट नोट्स से क्लिनिकल फॉलो-अप निर्देशों को सटीक रूप से निकालने में प्रत्यक्ष जनरेटिव मॉडल्स की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती है, जो सिंथेटिक बेंचमार्क पर लगभग पूर्ण F1 स्कोर और ज़ीरो-डे मीन एब्सोल्यूट एरर (zero-day mean absolute error) प्राप्त करती है।

Michal Laufer, Yehudit Aperstein, Alexander Apartsin2026-05-27
💬 NLP

LATTE: Forecasting Peer Anchored Preference Trajectories for Personalized LLM Generation

LATTE एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो उपयोगकर्ता के पीयर-एंकोर्ड (peer-anchored) प्राथमिकता प्रक्षेपवक्र (preference trajectory) का पूर्वानुमान लगाकर और एक एकल सॉफ्ट टोकन के माध्यम से अनुमानित अवस्था को एक फ्रोजन मॉडल में इंजेक्ट करके, व्यक्तिगत LLM जनरेशन को बढ़ाता है, जिससे यह मौजूदा स्टैटिक और रिट्रीवल-आधारित पर्सनलाइजेशन विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Jinze Li, Xiaoyan Yang, Shuo Yang, Jinfeng Xu, Yue Shen, Jian Wang, Jinjie Gu, Edith Cheuk-Han Ngai2026-05-27
💬 NLP

Granuscore: A Reference-Free Measure of Granularity for Text Analysis and Question Answering

यह शोध पत्र ग्रैनुस्कोर (Granuscore) को प्रस्तुत करता है, जो पदानुक्रमित एम्बेडिंग संरचनाओं (hierarchical embedding structures) पर आधारित एक संदर्भ-मुक्त मीट्रिक है जो प्रभावी रूप से पाठ की सूक्ष्मता (text granularity) को मापता है, विमर्श संदर्भों (discourse contexts) में इसकी उपयोगिता को सत्यापित करता है, और प्रश्न-उत्तर डेटासेट एवं मॉडल व्यवहारों का विश्लेषण करने के लिए इसे लागू करता है।

Lukas Ellinger, Alexander Fichtl, Miriam Anschütz, Georg Groh2026-05-27
💬 NLP

Bounded Path Context: A Controlled Study of Visible Path History in LLM-Based Knowledge Graph Question Answering

यह शोध पत्र बाउंडेड पाथ कॉन्टेक्स्ट (BPC) प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो नॉलेज ग्राफ प्रश्न-उत्तर के दौरान एलएलएम (LLM) को दिखाई देने वाले पाथ हिस्ट्री को केवल सबसे हालिया हॉप्स (hops) तक सीमित करती है, और यह प्रदर्शित करती है कि यह दृष्टिकोण न केवल इनपुट टोकन को कम करता है बल्कि WebQSP और CWQ बेंचमार्क पर फुल-हिस्ट्री प्रॉम्प्टिंग के प्रदर्शन के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन भी करता है।

Xihang Shan, Ye Luo2026-05-27
🤖 AI

UnityMAS-O: A General RL Optimization Framework for LLM-Based Multi-Agent Systems

UnityMAS-O एक सामान्य सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो संपूर्ण वर्कफ़्लो को प्रशिक्षण इकाई के रूप में मानकर और एक लचीले चार-वस्तु अमूर्तता (four-object abstraction) के माध्यम से तार्किक भूमिकाओं को मॉडल मापदंडों से अलग करके LLM-आधारित मल्टी-एजेंट सिस्टम को अनुकूलित करता है, और QA तथा कोड जनरेशन जैसे विविध कार्यों में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्रदर्शित करता है।

Yiqun Chen, Wei Yang, Erhan Zhang, Shijie Wang, Qi Liu, Zechun Niu, Bin Zhang, Haitao Li, Rui Li, Lingyong Yan, Jinyuan (…)2026-05-27
💬 NLP

Why Prompt Optimization Works, and Why It Sometimes Doesn't: A Causal-Inspired Edit-Level Analysis

यह शोध पत्र एक कारण अनुमान (causal inference) से प्रेरित विश्लेषण का उपयोग करता है जो यह प्रकट करता है कि स्वचालित प्रॉम्प्ट अनुकूलन विधियों का असंगत सामान्यीकरण विशिष्ट संपादन पैटर्न (जैसे कि जटिलता-बढ़ाने वाले संपादन) और कार्य विशेषताओं के बीच व्यवस्थित अंतःक्रियाओं से उत्पन्न होता है, न कि यादृच्छिक अनुकूलन आर्टिफ़ेक्ट्स से।

Shuzhi Gong, Hechuan Wen2026-05-27
💰 quantitative finance

AI evaluation may bias perceptions: The importance of context in interpreting academic writing

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि शैक्षणिक लेखन में एआई-जनित पाठ का पता लगाने के लिए पूल्ड बेंचमार्क (pooled benchmarks) का उपयोग करना विभिन्न देशों और क्षेत्रों में महत्वपूर्ण पूर्वाग्रह उत्पन्न करता है, और सटीक एवं न्यायसंगत मूल्यांकन के लिए संदर्भ-विशिष्ट बेंचमार्क आवश्यक होने का तर्क देता है।

Shang Wu, Randol Yao2026-05-27
💬 NLP

Evidence Absence Is Not Evidence Insufficiency: Diagnosing NEI Construction Artifacts in Fact Verification

यह शोध पत्र NEI-CAP प्रस्तुत करता है, जो एक नैदानिक प्रोटोकॉल है जो यह प्रकट करता है कि तथ्य सत्यापन मॉडल अक्सर विभिन्न साक्ष्य निर्माण विधियों के बीच "अपर्याप्त जानकारी" (Not Enough Information) की सक्षमता को सामान्यीकृत करने में विफल रहते हैं क्योंकि समग्र स्कोर अंतर्निहित शॉर्टकट संकेतों और निर्माण-विशिष्ट आर्टिफैक्ट्स पर निर्भरता को छिपा सकते हैं।

Jingxi Qiu, Zeyu Han, Cheng Huang2026-05-27
💬 NLP

NestedKV: Nested Memory Routing for Long-Context KV Cache Compression

NestedKV एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free), केवल-की (key-only) KV कैश संपीड़न विधि है जो वैश्विक, ब्लॉक-स्तरीय और स्लाइडिंग-विंडो एंकरों के साथ एक मल्टी-स्केल मेमोरी रूटिंग रणनीति का उपयोग करती है ताकि लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट लैंग्वेज मॉडल्स में, विशेष रूप से सख्त मेमोरी बाधाओं के तहत, मौजूदा बेसलाइन्स से काफी बेहतर प्रदर्शन किया जा सके।

Hong Chen, Xiang Liu, Yubo Gao, Yuxuan Fan, Bo Wang, Yuanlin Chu, Yuanguo Lin, Xuming Hu2026-05-27