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cs.CL

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💬 NLP

Modeling Pathology-Like Behavioral Patterns in Language Models Through Behavioral Fine-Tuning

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि अवसाद और व्यामोह जैसे कुअनुकूलित व्यवहार संबंधी पैटर्न का प्रतिनिधित्व करने वाले सिंथेटिक डेटासेट पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को फाइन-ट्यून करना, उनके जनरेटिव वितरणों और एक्शन सिलेक्शन में स्थिर, संदर्भ-सामान्य बदलाव उत्पन्न करता है, जिससे एलएलएम (LLMs) व्यवहार संबंधी बाधाओं और उभरते संज्ञानात्मक निरूपणों के बीच संबंध के अध्ययन के लिए नियंत्रणीय नीति-आधारित प्रणालियों के रूप में मान्य होते हैं।

Nicola Milano, Davide Marocco2026-05-22
💬 NLP

Boundary-targeted Membership Inference Attacks on Safety Classifiers

यह शोध पत्र एक सीमा-लक्षित सदस्यता अनुमान हमले (boundary-targeted membership inference attack) की रणनीति प्रस्तुत करता है जो सुरक्षा क्लासिफायर से संवेदनशील प्रशिक्षण डेटा की रिकवरी में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए कम-आत्मविश्वास वाले भविष्यवाणियों का लाभ उठाता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ऐसे मॉडल सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग के बावजूद गोपनीयता उल्लंघन के प्रति संवेदनशील हैं, हालांकि मौजूदा शोर रणनीतियाँ (noise strategies) इस जोखिम को प्रभावी ढंग से कम कर सकती हैं।

Anthony Hughes, Alexander Goldberg, Prince Jha, Adam Perer, Nikolaos Aletras, Niloofar Mireshghallah2026-05-22
💬 NLP

Multi-Stage Training for Abusive Comment Detection in Indic Languages

यह शोध पत्र अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता को बनाए रखने के लिए गलत सकारात्मक परिणामों (फॉल्स पॉजिटिव) को कम करते हुए, भारतीय भाषाओं में अपमानजनक टिप्पणियों का पता लगाने के लिए भाषा-आधारित प्रीप्रोसेसिंग और मॉडलों के एक समूह (एन्सेम्बल) को संयोजित करने वाले एक बहु-चरणीय प्रशिक्षण पाइपलाइन का प्रस्ताव करता है।

Pranshu Rastogi, Madhav Mathur, Ramaneswaran S, Kshitij Mohan2026-05-22
💬 NLP

Unified Data Selection for LLM Reasoning

यह शोध पत्र हाई-एंट्रॉपी सम (HES) को प्रस्तुत करता है, जो एक ट्रेनिंग-मुक्त मीट्रिक है जो टॉप टोकन के एंट्रॉपी को जोड़कर उच्च-गुणवत्ता वाले रीजनिंग डेटा की कुशलतापूर्वक पहचान करता है, जिससे कंप्यूटेशनल लागत को कम करते हुए सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग, रिजेक्शन फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग प्रतिमानों में लार्ज लैंग्वेज मॉडल के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Xiaoyuan Li, Yubo Ma, Chengpeng Li, Fengbin Zhu, Yiyao Yu, Keqin Bao, Wenjie Wang, Fuli Feng, Dayiheng Liu2026-05-22
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Epicure: Navigating the Emergent Geometry of Food Ingredient Embeddings

यह शोध पत्र एपिक्योर (Epicure) प्रस्तुत करता है, जो 4.14 मिलियन व्यंजनों पर प्रशिक्षित बहुभाषी सामग्री एम्बेडिंग का एक परिवार है, जो सामग्री सह-उपस्थिति और रासायनिक स्वाद यौगिकों के एक हाइब्रिड ग्राफ में नेविगेट करने के लिए विशिष्ट रैंडम-वॉक स्कीमा का उपयोग करता है, जिससे मॉडल को रेसिपी संदर्भ और रासायनिक संरचना के बीच एक स्पेक्ट्रम के विभिन्न बिंदुओं पर स्थित किया जा सके।

Jakub Radzikowski, Josef Chen2026-05-22
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In Silico Modeling of the RAMPHO Buffer: Dissociating Informational and Energetic Masking via Phonetic Entropy in Deep Neural Networks

यह शोध पत्र wav2vec 2.0 से प्राप्त ध्वन्यात्मक एंट्रॉपी (phonetic entropy) का उपयोग करके RAMPHO बफ़र का एक इन सिलिको (in silico) सिमुलेशन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि जबकि एक विचलित करने वाले तत्व (distractor) की अर्थपूर्ण सामग्री को नष्ट करना उच्च सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात पर सूचनात्मक मास्किंग (informational masking) को कम करता है, वहीं यह निम्न अनुपात पर टेम्पोरल ग्लिम्पसिंग (temporal glimpsing) संकेतों को भी खराब कर देता है, जो भाषण बोध (speech perception) में एक मौलिक संज्ञानात्मक-ध्वनिक पारेटो अनुकूलन (cognitive-acoustic Pareto optimization) समस्या को प्रकट करता है।

Stefan Bleeck2026-05-22
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Polite on the Surface, Wrong in Practice: A Curated Dataset for Fixing Honorific Failures in Multilingual Bangla Generation

यह शोध पत्र BLADE को प्रस्तुत करता है, जो बहुभाषी बांग्ला पीढ़ी में सम्मानसूचक और व्यावहारिक विफलताओं को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया 4,196 इंटरेक्शन पेयर्स का एक क्यूरेटेड डेटासेट है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इस संसाधन पर ओपन-वेट मॉडल्स को फाइन-ट्यून करने से संरचनात्मक निष्ठा और सांस्कृतिक संरेखण में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Md. Asaduzzaman Shuvo, Mahedi Hasan, Md. Tashin Parvez, Azizul Haque Noman, Md. Shafayet Hossain Ovi2026-05-22
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Reflecti-Mate: A Conversational Agent for Adaptive Decision-Making Support Through System 1 and System 2 Thinking

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि सिस्टम 1 और सिस्टम 2 प्रक्रियाओं को एकीकृत करके व्यक्तिगत चिंतन पैटर्न के अनुकूल होने के लिए डिज़ाइन किया गया एक संवादात्मक एजेंट, बिना सहायता वाले चिंतन या एक गैर-अनुकूलक बेसलाइन एजेंट की तुलना में अधिक व्यक्तिगत, समग्र और एकीकृत चिंतन व्यवहार को बढ़ावा देता है।

Morita Tarvirdians, Senthil Chandrasegaran, Hayley Hung, Catholijn M. Jonker, Catharine Oertel2026-05-22
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Search-E1: Self-Distillation Drives Self-Evolution in Search-Augmented Reasoning

Search-E1 एक स्व-विकास (self-evolution) विधि है जो केवल वैनिला GRPO और ऑफलाइन स्व-डिस्टिलेशन (offline self-distillation) का उपयोग करके सर्च-ऑगमेंटेड रीजनिंग एजेंटों को उन्नत करती है ताकि जटिल बाहरी पर्यवेक्षण या सहायक मॉड्यूल पर निर्भर किए बिना QA बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Zihan Liang, Yufei Ma, Ben Chen, Zhipeng Qian, Xuxin Zhang, Huangyu Dai, Lingtao Mao2026-05-22
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Scene Abstraction for Lexical Semantics: Structured Representations of Situated Meaning

यह शोध पत्र "सीन एब्स्ट्रैक्शन" (Scene Abstraction) प्रस्तुत करता है, जो शब्दों के स्थित संदर्भों (situated contexts) और भावनात्मक जुड़ावों (affective associations) के संरचित निरूपण उत्पन्न करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करने वाला एक ढांचा है, जिसे एक नए डेटासेट (COCA-Scenes) द्वारा प्रमाणित किया गया है और प्रयोगों द्वारा मौजूदा एम्बेडिंग और नॉलेज-बेस दृष्टिकोणों की तुलना में मानवीय व्याख्या के साथ इसके बेहतर संरेखण को प्रदर्शित किया गया है।

Yejin Cho, Katrin Erk2026-05-22✓ Author reviewed ⓘ