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Towards Inclusive Toxic Content Moderation: Addressing Vulnerabilities to Adversarial Attacks in Toxicity Classifiers Tackling LLM-generated Content

यह शोध पत्र विषाक्तता वर्गीकरणकर्ताओं (toxicity classifiers) के लिए एक नवीन सक्रिय रक्षा रणनीति का प्रस्ताव करता है जो एलएलएम-जनित सामग्री (LLM-generated content) के संदर्भ में प्रतिकूल हमलों (adversarial attacks) के विरुद्ध मजबूती में सुधार करने और विविध जनसांख्यिकीय समूहों में निष्पक्षता अंतराल को संबोधित करने के लिए कमजोर तंत्रिका सर्किट घटकों (neural circuit components) की पहचान करने और उन्हें दबाने हेतु यांत्रिक व्याख्यात्मकता (mechanistic interpretability) का लाभ उठाता है।

Shaz Furniturewala, Arkaitz Zubiaga2026-05-26
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Agent Learning via Early Experience

यह शोध पत्र "अर्ली एक्सपीरियंस" (early experience) को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा प्रतिमान (paradigm) है जहाँ भाषा एजेंट निहित विश्व मॉडलिंग (implicit world modeling) और आत्म-चिंतन (self-reflection) के माध्यम से स्पष्ट पुरस्कार संकेतों के बिना अपने स्वयं के इंटरेक्शन डेटा से सीखते हैं, जो सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के बीच के अंतर को पाटते हुए बेहतर प्रभावशीलता और सामान्यीकरण का प्रदर्शन करता है।

Kai Zhang, Xiangchao Chen, Bo Liu, Tianci Xue, Zeyi Liao, Zhihan Liu, Xiyao Wang, Yuting Ning, Zhaorun Chen, Xiaohan Fu (…)2026-05-26
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False Fixed Points: Kantian Feedback, Stable Miscalibration, and Representational Compression in LLMs

यह शोध पत्र इस विचार को चुनौती देता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में उच्च-विश्वास वाली त्रुटियाँ केवल क्षणिक विफलताएँ हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि वे स्थिर, आंतरिक रूप से सुसंगत "फॉल्स फिक्स्ड पॉइंट्स" (false fixed points) हो सकती हैं जहाँ मजबूती (robustness), सत्य-अनुसरण (truth-tracking) से विचलित हो जाती है, जो उच्च सिग्नल-टू-नॉइज़ जड़ता (high signal-to-noise inertia) और रिप्रजेंटेशनल कम्प्रेशन (representational compression) जैसी प्रक्रियाओं द्वारा संचालित एक घटना है।

Akira Okutomi2026-05-26
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What Questions Should Robots Be Able to Answer? A Dataset of User Questions for Explainable Robotics

यह शोध पत्र घरेलू रोबोटों के लिए 1,893 उपयोगकर्ता प्रश्नों के एक डेटासेट को प्रस्तुत करता है, जिसे 12 श्रेणियों में 100 प्रतिभागियों से एकत्र किया गया है, ताकि यह स्पष्ट किया जा सके कि व्याख्यात्मक रोबोटिक्स (explainable robotics) के विकास को निर्देशित करने के लिए, जबकि उपयोगकर्ता अक्सर कार्य निष्पादन के बारे में पूछते हैं, वे इस बात को प्राथमिकता देते हैं कि रोबोट कठिन परिदृश्यों को कैसे संभालते हैं, और प्रश्न पैटर्न नौसिखिए और अनुभवी उपयोगकर्ताओं के बीच काफी भिन्न होते हैं।

Lennart Wachowiak, Andrew Coles, Gerard Canal, Oya Celiktutan2026-05-26
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Probability Distributions Computed by Autoregressive Transformers

यह शोध पत्र ऑटोरेग्रेसिव ट्रांसफॉर्मर भाषा मॉडलों द्वारा व्यक्त की जा सकने वाली संभाव्यता वितरणों (probability distributions) को अभिलक्षणित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि उनकी ऑटोरेग्रेसिव और संभाव्य प्रकृति अभिव्यक्ति क्षमता (expressivity) को बढ़ा सकती है और गैर-संभाव्य भाषा पहचानकर्ताओं में पाई जाने वाली तुल्यता को तोड़ सकती है।

Andy Yang, Anej Svete, Jiaoda Li, Anthony Widjaja Lin, Jonathan Rawski, Ryan Cotterell, David Chiang2026-05-26
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AI-generated podcasts: Synthetic Intimacy and Cultural Mistranslation in NotebookLM's Audio Overviews

यह शोध पत्र गूगल के नोटबुकएलएम (NotebookLM) एआई पॉडकास्ट का एक नए मीडिया रूप के रूप में विश्लेषण करता है जो विविध सामग्री को एक श्वेत, शिक्षित, मिड-वेस्टर्न अमेरिकी सांस्कृतिक ढांचे में मानकीकृत करने के लिए एक निश्चित टेम्पलेट पर निर्भर करता है, जिससे पॉडकास्ट शैली विशिष्ट सामुदायिक जुड़ाव के उपकरण से एक अमूर्त, समरूप माध्यम में बदल जाती है।

Jill Walker Rettberg2026-05-26
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Asking LLMs to Verify First is Almost Free Lunch

यह शोध पत्र वेरिफिकेशन-फर्स्ट (VF) को प्रस्तुत करता है, जो एक कम लागत वाली प्रॉम्प्टिंग रणनीति है जो मॉडल को समाधान उत्पन्न करने से पहले संभावित उत्तरों को सत्यापित करने के लिए कहकर LLM तर्क क्षमता को बढ़ाती है, जिससे तार्किक खोज स्थान (logical search space) कम हो जाता है और यह विभिन्न बेंचमार्क पर मानक चेन-ऑफ-थॉट (Chain-of-Thought) और मौजूदा टेस्ट-टाइम स्केलिंग विधियों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती है।

Shiguang Wu, Quanming Yao2026-05-26
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Coupled Variational Reinforcement Learning for Language Model General Reasoning

यह शोध पत्र CoVRL प्रस्तुत करता है, जो एक हाइब्रिड सैंपलिंग रणनीति के माध्यम से वेरिएशनल इन्फरेंस (variational inference) को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (reinforcement learning) के साथ जोड़ता है, ताकि रीजनिंग ट्रेसेस और अंतिम उत्तरों के बीच मजबूत सामंजस्य सुनिश्चित करके वर्िफायर-मुक्त (verifier-free) विधियों की अक्षमताओं को दूर किया जा सके, जिससे भाषा मॉडलों के सामान्य तर्क प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Xueru Wen, Jie Lou, Yanjiang Liu, Hongyu Lin, Ben He, Xianpei Han, Le Sun, Yaojie Lu, Debing Zhang2026-05-26
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Mitigating Hallucinations in Healthcare LLMs with Granular Fact-Checking and Domain-Specific Adaptation

यह शोध पत्र एक स्वास्थ्य सेवा-विशिष्ट LLM फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो MIMIC-III पर प्रशिक्षित एक LoRA-फाइन-ट्यून किए गए सारांशीकरण मॉडल को एक स्वतंत्र, सूक्ष्म तथ्य-जांच मॉड्यूल के साथ जोड़ता है ताकि मतिभ्रम (hallucinations) को काफी कम किया जा सके और नैदानिक आउटपुट की विश्वसनीयता सुनिश्चित की जा सके।

Musarrat Zeba, Abdullah Al Mamun, Kishoar Jahan Tithee, Debopom Sutradhar, Mohaimenul Azam Khan Raiaan, Saddam Mukta, Re (…)2026-05-26
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Routing by Analogy: kNN-Augmented Expert Assignment for Mixture-of-Experts

यह शोध पत्र kNN-MoE को प्रस्तुत करता है, जो एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड रूटिंग फ्रेमवर्क है जो फ्रोजन राउटर की तुलना में वितरण बदलावों (डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट्स) को अधिक प्रभावी ढंग से संभालने के लिए अनुकूलित पिछले रूटिंग निर्णयों की मेमोरी और कॉन्फिडेंस-ड्रिवन फॉलबैक मैकेनिज्म का लाभ उठाकर मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल्स को गतिशील रूप से बेहतर बनाता है।

Boxuan Lyu, Soichiro Murakami, Hidetaka Kamigaito, Peinan Zhang2026-05-26