💬 NLP

"I didn't Make the Micro Decisions": Measuring, Inducing, and Exposing Goal-Level AI Contributions in Collaboration

यह शोधपत्र CoTrace को प्रस्तुत करता है, जो एक लक्ष्य-स्तरीय एट्रिब्यूशन फ्रेमवर्क है जो यह प्रकट करता है कि कैसे LLMs मानव-AI सहयोग में ठोस आवश्यकताओं के परिशोधन और समग्र लक्ष्य-आकार देने में महत्वपूर्ण रूप से प्रभाव डालते हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि इन सूक्ष्म योगदानों को उजागर करना उपयोगकर्ताओं को उनके काम में AI की भूमिका के संबंध में उनके व्यवस्थित गलत अंुकूलन (miscalibration) को सुधारने में मदद करता है।

Eunsu Kim, Jessica R. Mindel, Kyungjin Kim, Sherry Tongshuang Wu2026-05-21
💬 NLP

Quantifying the cross-linguistic effects of syncretism on agreement attraction

यह अध्ययन यह प्रदर्शित करने के लिए बड़े भाषा मॉडलों से सरप्राइज़ल (surprisal) और अटेंशन एंट्रॉपी (attention entropy) का उपयोग करता है कि रूपात्मक सिनक्रेटिज्म (morphological syncretism) अंग्रेजी और जर्मन में एग्रीमेंट अट्रैक्शन त्रुटियों (agreement attraction errors) को नियंत्रित करता है लेकिन तुर्की में नहीं, जो इस घटना में क्रॉस-भाषाई विविधताओं पर एक कम्प्यूटेशनल परिप्रेक्ष्य प्रस्तुत करता है।

Utku Turk, Eva Neu2026-05-21
💬 NLP

You Only Need Minimal RLVR Training: Extrapolating LLMs via Rank-1 Trajectories

यह शोधपत्र RELEX को प्रस्तुत करता है, जो एक कंप्यूट-कुशल विधि है जो इस खोज का लाभ उठाती है कि RLVR वेट प्रक्षेपवक्र (weight trajectories) अत्यधिक पूर्वानुमेय और लो-रैंक होते हैं, ताकि भविष्य के मॉडल चेकपॉइंट्स का लीनियर रिग्रेशन के माध्यम से अनुमान लगाया जा सके, जिससे स्टोकेस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन शोर को फ़िल्टर करके केवल कुछ ही चरणों में पूर्ण प्रशिक्षण के तुलनीय या उससे बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Zhepei Wei, Xinyu Zhu, Wei-Lin Chen, Chengsong Huang, Jiaxin Huang, Yu Meng2026-05-21
💬 NLP

Retrieval-Augmented Generation for Natural Language Processing: A Survey

यह शोध पत्र प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) का एक व्यवस्थित सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है, जिसमें रिट्रीवल फ्यूजन विधियों का एक नवीन वर्गीकरण पेश किया गया है, अनुप्रयोगों और मूल्यांकन की चुनौतियों का विश्लेषण किया गया है, और औद्योगिक परिनियोजन के लिए भविष्य की दिशाओं को रेखांकित किया गया है।

Shangyu Wu, Ying Xiong, Yufei Cui, Haolun Wu, Can Chen, Ye Yuan, Lianming Huang, Xue Liu, Tei-Wei Kuo, Nan Guan, Chun Ja (…)2026-05-20
💬 NLP

HALvest-Contrastive: Retrieval-Like Authorship Attribution with Patch-Level Late Interaction

यह शोध पत्र HALvest, जो विद्वत्तापूर्ण शोध पत्रों का एक विशाल बहुभाषी संग्रह है, और एक नवीन पैच-लेवल लेट इंटरेक्शन (PLI) रिट्रीवल फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो दस्तावेजों को एकल वेक्टर्स में संकुचित करने के बजाय टोकन पैचेस के अनुक्रमों की तुलना करके लेखकत्व निर्धारण (authorship attribution) की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है, जिससे विषयगत भ्रम (topical confounds) को प्रभावी ढंग से कम किया जा सके।

Francis Kulumba, Wissam Antoun, Guillaume Vimont, Laurent Romary, Florian Cafiero2026-05-20
💬 NLP

Entry-level guide to the use of large language models for medical research

यह शोधपत्र स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों के लिए एक प्रवेश-स्तरीय, कार्रवाई योग्य मार्गदर्शिका प्रदान करता है ताकि वे कार्य प्रारूपण (task formulation), मॉडल चयन, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, फाइन-ट्यूनिंग और जिम्मेदार परिनियोजन (deployment) को समाहित करने वाले एक संरचित वर्कफ़्लो के माध्यम से चिकित्सा अनुसंधान और नैदानिक अभ्यास में फ्रंटियर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को प्रभावी ढंग से और सुरक्षित रूप से एकीकृत कर सकें।

Qiao Jin, Nicholas Wan, Robert Leaman, Shubo Tian, Zhizheng Wang, Yifan Yang, Zifeng Wang, Guangzhi Xiong, Po-Ting Lai (…)2026-05-20
💬 NLP

Scaling Evaluation-time Compute with Reasoning Models as Evaluators

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बढ़े हुए टेस्ट-टाइम कंप्यूट—विशेष रूप से स्टेप-बाय-स्टेप प्रोसेस इवैल्यूएशन के माध्यम से—के साथ रीजनिंग मॉडल्स को इवैल्यूएटर्स के रूप में नियोजित करने से मूल्यांकन सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है और पुनर्रैंकिंग (reranking) के माध्यम से एक एलएम (LM) की समस्या-समाधान क्षमताओं को बढ़ाया जा सकता है, जो जनरेशन के दौरान कंप्यूट को स्केल करने के लाभों को दर्शाता है।

Seungone Kim, Ian Wu, Jinu Lee, Xiang Yue, Seongyun Lee, Mingyeong Moon, Carolin Lawrence, Kiril Gashteovski, Julia Hock (…)2026-05-20
💬 NLP

ZeroSearch: Incentivize the Search Capability of LLMs without Searching

ZeroSearch एक नवीन सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो एक हल्के, पाठ्यक्रम-आधारित सिम्युलेटेड सर्च मॉड्यूल का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडलों (large language models) की खोज क्षमताओं को प्रभावी ढंग से प्रोत्साहित और उन्नत करता है, जिससे वास्तविक दुनिया के सर्च इंजन प्रशिक्षण की उच्च लागत और अस्थिर डेटा गुणवत्ता की बाधाओं को दूर किया जा सके।

Hao Sun, Zile Qiao, Jiayan Guo, Xuanbo Fan, Yingyan Hou, Yong Jiang, Pengjun Xie, Yan Zhang, Fei Huang, Jingren Zhou2026-05-20
💬 NLP

Critique-Guided Distillation for Robust Reasoning via Refinement

यह शोध पत्र क्रिटीक-गाइडेड डिस्टिलेशन (CGD) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा प्रशिक्षण ढांचा है जो शिक्षक की आलोचना (critique) को प्रशिक्षण के समय के लिए केवल एक पर्यवेक्षण संकेत (supervision signal) के रूप में उपयोग करके आलोचना के सृजन और उपभोग को अलग करता है ताकि छात्र की प्रतिक्रियाओं को परिष्कृत किया जा सके, जिससे उन विधियों की तुलना में बेहतर तर्क प्रदर्शन प्राप्त होता है और सामान्य क्षमताओं को संरक्षित किया जाता है जिनके लिए अनुमान (inference) के दौरान मॉडलों द्वारा आलोचना उत्पन्न करने की आवश्यकता होती है।

Berkcan Kapusuzoglu, Supriyo Chakraborty, Zain Sarwar, Chia-Hsuan Lee, Sambit Sahu2026-05-20
⚡ electrical engineering

Acoustic scattering AI for non-invasive object classifications: A case study on hair assessment

यह शोध पत्र ध्वनिक प्रकीर्णन संकेतों (acoustic scattering signals) और डीप लर्निंग का उपयोग करके बालों के प्रकार और नमी को वर्गीकृत करने के लिए एक नवीन, गोपनीयता-संरक्षण और गैर-आक्रामक विधि प्रदर्शित करता है, जो एक स्व-पर्यवेक्षित मॉडल (self-supervised model) के फाइन-ट्यूनिंग के माध्यम से लगभग 90% सटीकता प्राप्त करता है।

Long-Vu Hoang, Tuan Nguyen, Tran Huy Dat2026-05-20