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💬 NLP

Self-Filtered Distillation with LLMs-generated Trust Indicators for Reliable Patent Classification

यह शोध पत्र सेल्फ-फिल्टर्ड डिस्टिलेशन (SFD) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो LLM-जनित तर्कों को ग्राउंड-ट्रुथ लेबल के बजाय गतिशील विश्वास संकेतकों के रूप में मानकर विश्वसनीय पेटेंट वर्गीकरण को बढ़ाता है, जिससे तार्किक त्रुटियों को फ़िल्टर किया जाता है और एक एकीकृत अनसुपरवाइज्ड ट्रस्ट स्कोरिंग तंत्र के माध्यम से बड़े पैमाने के डेटासेट पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्राप्त किया जाता है।

Yongmin Yoo, Xu Zhang, Longbing Cao2026-05-20
💬 NLP

Dr.LLM: Dynamic Layer Routing in LLMs

Dr. LLM एक रेट्रोफिटेबल फ्रेमवर्क है जो प्रीट्रेन्ड LLMs को हल्के वजन वाले, MCTS-सुपरवाइज्ड राउटरों से लैस करता है ताकि ट्रांसफॉर्मर लेयर्स को गतिशील रूप से स्किप करने, निष्पादित करने या दोहराने के लिए, जिससे बेस मॉडल वेट्स को बदले बिना विविध कार्यों में सटीकता में सुधार या उसे बनाए रखते हुए महत्वपूर्ण कंप्यूट बचत प्राप्त की जा सके।

Ahmed Heakl, Martin Gubri, Salman Khan, Sangdoo Yun, Seong Joon Oh2026-05-20
💬 NLP

Context-Aware Detection and Victim-Centered Response Generation for Online Harassment in Private Messaging

यह अध्ययन एक संदर्भ-जागरूक, पीड़ित-केंद्रित एआई फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो निजी इंस्टाग्राम संदेशों के एक डेटासेट पर प्रशिक्षित लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है ताकि ऑनलाइन उत्पीड़न का अधिक सटीक रूप से पता लगाया जा सके और मनोवैज्ञानिक रूप से सहायक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न की जा सकें जो भावनात्मक समर्थन और तनाव कम करने (डी-एस्केलेशन) के मामले में मानवीय प्रतिक्रियाओं से बेहतर प्रदर्शन करती हैं।

Pinxian Lu, Nimra Ishfaq, Emma Win, Morgan Rose, Sierra R Strickland, Candice L Biernesser, Jamie Zelazny, Munmun De Cho (…)2026-05-20
💬 NLP

Disentangling generalization and memorization in large language models using chess

यह शोध पत्र शतरंज का एक नियंत्रित परीक्षण स्थल (testbed) के रूप में उपयोग करता है यह प्रदर्शित करने के लिए कि बड़े भाषा मॉडल सामान्य पैटर्न को याद करने पर अत्यधिक निर्भर करते हैं, क्योंकि प्रासंगिक प्रशिक्षण पूर्ववृत्तों (training priors) के अभाव वाली नवीन स्थितियों का सामना करने पर उनका प्रदर्शन काफी गिर जाता है और यादृच्छिक संभावना (random chance) के करीब पहुँच जाता है, जो उनकी व्यवस्थित सामान्यीकरण क्षमताओं की अंतर्निहित सीमाओं को प्रकट करता है।

Leonard S. Pleiss, Maximilian Schiffer, Robert K. von Weizsaecker2026-05-20
💬 NLP

ECG-R1: Protocol-Guided and Modality-Agnostic MLLM for Reliable ECG Interpretation

यह शोध पत्र ECG-R1 को प्रस्तुत करता है, जो पहला तर्क-आधारित मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल है जो प्रोटोकॉल-निर्देशित निर्देश जनरेशन, इंटरलीव्ड ड्रॉपआउट के साथ एक मोडैलिटी-डिकपल्ड आर्किटेक्चर और नैदानिक साक्ष्य पुरस्कारों (डायग्नोस्टिक एविडेंस रिवॉर्ड्स) के साथ सुदृढीकरण शिक्षण (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) के माध्यम से विश्वसनीय ईसीजी व्याख्या सुनिश्चित करता है, जबकि यह मौजूदा मेडिकल MLLMs में मतिभ्रम (हैलुसिनेशन) की व्यापकता पर भी प्रकाश डालता है।

Jiarui Jin, Haoyu Wang, Xingliang Wu, Xiaocheng Fang, Xiang Lan, Zihan Wang, Deyun Zhang, Bo Liu, Yingying Zhang, Xian W (…)2026-05-20
💬 NLP

Diffusion-State Policy Optimization for Masked Diffusion Language Models

यह शोध पत्र डिफ्यूजन-स्टेट पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (DiSPO) का प्रस्ताव करता है, जो एक प्लग-इन विधि है जो ब्रांचिंग और स्कोरिंग तंत्र के माध्यम से मध्यवर्ती टोकन-फिलिंग निर्णयों को सीधे अनुकूलित करके मास्क्ड डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स को बेहतर बनाती है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त कंप्यूट या ऑप्टिमाइज़र स्टेप की आवश्यकता के गणित और प्लानिंग जैसे जटिल कार्यों पर प्रदर्शन में सुधार होता है।

Daisuke Oba, Hiroki Furuta, Naoaki Okazaki2026-05-20
💬 NLP

Language Model Memory and Memory Models for Language

यह शोध पत्र तर्क देता है कि मानक नेक्स्ट-टोकन प्रेडिक्शन प्रशिक्षण स्मृति के लिए अनुपयुक्त और सूचना-विहीन एम्बेडिंग उत्पन्न करता है, और उच्च-सटीक स्मृति निर्माण और कम्प्यूटेशनल दक्षता प्राप्त करने के लिए संयुक्त कॉज़ल (causal) और सूचना-प्रतिधारण उद्देश्यों के साथ प्रशिक्षित एक समानांतर योग्य एनकोडर-डिकोडर आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है।

Benjamin L. Badger2026-05-20
💻 computer science

Retrieve Only Relevant Tables Whether Few or Many: Adaptive Table Retrieval Method

यह शोध पत्र एक अनुकूली तालिका पुनर्प्राप्ति (adaptive table retrieval) विधि प्रस्तावित करता है जो एडेप्टिव थ्रेशोल्डिंग और स्लाइडिंग-विंडो रीरैंकिंग का उपयोग करके क्वेरी आवश्यकताओं के आधार पर पुनर्प्राप्त तालिकाओं की संख्या को गतिशील रूप से समायोजित करता है, जिससे फिक्स्ड टॉप-k रणनीतियों की सीमाओं को दूर किया जा सके और स्पाइडर (Spider) और बर्ड (BIRD) जैसे टेक्स्ट-टू-एसक्यूएल (text-to-SQL) बेंचमार्क पर प्रदर्शन में सुधार किया जा सके।

Taehee Kim, Seungbin Yang, Jihwan Kim, Jaegul Choo2026-05-20
🤖 machine learning

UCCI: Calibrated Uncertainty for Cost-Optimal LLM Cascade Routing

UCCI एक कैलिब्रेशन-प्रथम (calibration-first) रूटिंग फ्रेमवर्क है जो आइसोटोनिक रिग्रेशन (isotonic regression) के माध्यम से टोकन-स्तरीय अनिश्चितता को प्रति-क्वेरी त्रुटि संभावनाओं में मैप करता है और बाधात्मक लागत न्यूनीकरण (constrained cost minimization) के माध्यम से एस्केलेशन थ्रेशोल्ड को अनुकूलित करता है, जिससे मौजूदा रूटिंग बेसलाइन की तुलना में एक प्रोडक्शन NER वर्कलोड पर उच्च सटीकता बनाए रखते हुए इन्फरेंस लागत में 31% की कमी आती है।

Varun Kotte2026-05-20
🤖 machine learning

Compositional Literary Primitives in Instruction-Tuned LLMs: Cross-Architectural SAE Features for Self, Style, and Affect

यह शोध पत्र स्पार्स ऑटोएनकोडर्स (sparse autoencoders) का उपयोग करते हुए, इंस्ट्रक्शन-ट्यून्ड एलएलएम (Llama 3.1 और Gemma 2) के भीतर साहित्यिक प्रिमिटिव्स (literary primitives)—जिसमें नेमिंग-गेट्स (naming-gates), सेल्फ-फीचर्स (self-features) और स्टाइलिस्टिक मोड्युलेटर्स (stylistic modulators) शामिल हैं—की एक कंपोजिशनल आर्किटेक्चर की पहचान और सत्यापन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि लक्षित फीचर स्टीयरिंग (feature steering) न्यूनतम कम्प्यूटेशनल लागत के साथ विभिन्न मॉडल आर्किटेक्चर में विशिष्ट भावनात्मक और शैलीगत आउटपुट को विश्वसनीय रूप से उत्पन्न कर सकती है।

Joao Paulo Cavalcante Presa, Savio Salvarino Teles de Oliveira2026-05-20