💬 NLP

Thinking with Patterns: Breaking the Perceptual Bottleneck in Visual Planning via Pattern Induction

यह शोध पत्र "पैटर्न इंडक्शन" (Pattern Induction) को पेश करते हुए विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के लिए विजुअल प्लानिंग में संवेदी बाधा (perceptual bottleneck) को संबोधित करता है, जो एक ऑनलाइन लर्निंग रणनीति है जो पुन: प्रयोज्य विजुअल पैटर्न को स्वायत्त रूप से खोजती है ताकि महंगी पुनरावृत्तिपूर्ण धारणा (iterative perception) के बजाय सीधे अनुमान (direct inference) के माध्यम से कुशल, प्रशिक्षण-मुक्त नियोजन सक्षम किया जा सके।

Yichang Jian, Boyuan Xiao, Zhenyuan Huang, Yifei Peng, Yao-Xiang Ding2026-05-19
💬 NLP

MixSD: Mixed Contextual Self-Distillation for Knowledge Injection

यह शोध पत्र MixSD का प्रस्ताव करता है, जो ज्ञान इंजेक्शन (knowledge injection) के लिए एक सरल, बाहरी-शिक्षक-मुक्त (external-teacher-free) विधि है, जो वितरण-संरेखित पर्यवेक्षण (distribution-aligned supervision) बनाने के लिए एक मॉडल के विशेषज्ञ (expert) और नैदानिक (naive) कंडिशनल्स से टोकन को गतिशील रूप से मिश्रित करता है, जिससे मानक सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग की तुलना में बेहतर स्मृति (memorization) प्राप्त करने के साथ-साथ पूर्व-प्रशिक्षित क्षमताओं के विनाशकारी विस्मरण (catastrophic forgetting) को प्रभावी ढंग से रोकता है।

Jiarui Liu, Lechen Zhang, Yongjin Yang, Yinghui He, Yingheng Wang, Weihao Xuan, Zhijing Jin, Mona Diab2026-05-19
💬 NLP

E-PMQ: Expert-Guided Post-Merge Quantization with Merged-Weight Anchoring

यह शोध पत्र E-PMQ का प्रस्ताव करता है, जो एक विशेषज्ञ-निर्देशित पोस्ट-मर्ज क्वांटाइजेशन फ्रेमवर्क है जो क्वांटाइजेशन और मर्जिंग विचलन को अलग करने के लिए सोर्स एक्सपर्ट वेट्स और मर्ज किए गए वेट्स एंकरिंग का लाभ उठाता है, जिससे कई मर्ज किए गए न्यूरल नेटवर्क एक्सपर्ट्स की प्रभावी लो-बिट परिनियोजन (डिप्लॉयमेंट) सक्षम होती है।

Wenjun Wang, Yanggan Gu, Shuo Cai, Yuanyi Wang, Pengkai Wang, Jianmin Wu, Hongxia Yang2026-05-19
💬 NLP

DriveSafe: A Framework for Risk Detection and Safety Suggestions in Driving Scenarios

DriveSafe एक नवीन ढांचा है जो स्थानिक रूप से आधारित, मल्टीमॉडल दृश्य कैप्शन उत्पन्न करके एक हल्के एडैप्टर को फाइन-ट्यून करता है, जिससे खतरों की पहचान करने और DRAMA बेंचमार्क पर सुरक्षा सुझाव प्रदान करने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करके स्वायत्त वाहन जोखिम मूल्यांकन को बढ़ाता है।

Sainithin Artham, Shankar Gangisetty, Avijit Dasgupta, C. V. Jawahar2026-05-19
💬 NLP

Full Attention Strikes Back: Transferring Full Attention into Sparse within Hundred Training Steps

यह शोध पत्र RTPurbo को प्रस्तुत करता है, जो फुल-अटेंशन लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की अंतर्निहित स्पर्सिटी (sparsity) का लाभ उठाकर उन्हें न्यूनतम प्रशिक्षण के साथ कुशलतापूर्वक अत्यधिक स्पर्स आर्किटेक्चर में बदलने का एक तरीका है, जिससे महंगी नेटिव स्पर्स प्रीट्रेनिंग की आवश्यकता के बिना लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट इन्फरेंस में लगभग लॉसलेस सटीकता और महत्वपूर्ण गति प्राप्त होती है।

Yanke Zhou, Yiduo Li, Hanlin Tang, Maohua Li, Kan Liu, Lan Tao, Lin Qu, Yuan Yao, Xiaoxing Ma2026-05-19
💬 NLP

How do Humans Process AI-generated Hallucination Contents: a Neuroimaging Study

यह न्यूरोइमेजिंग अध्ययन ईईजी (EEG) का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए करता है कि मानव मस्तिष्क एआई-जनित मतिभ्रम (hallucinations) को संसाधित करते समय विशिष्ट तंत्रिका गतिकी (neural dynamics) प्रदर्शित करता है, जो यह प्रकट करता है कि गलत समझे गए मतिभ्रम मानक न्यूरोकॉग्निटिव तथ्य सत्यापन पथ को सक्रिय करने में विफल रहते हैं।

Shuqi Zhu, Yi Zhong, Ziyi Ye, Bangde Du, Yujia Zhou, Qingyao Ai, Yiqun Liu2026-05-19
💬 NLP

Response-free item difficulty modelling for multiple-choice items with fine-tuned transformers: Component-wise representation and multi-task learning

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि मल्टी-चॉइस आइटम की शब्दावली पर ट्रांसफॉर्मर एनकोडर को एंड-टू-एंड फाइन-ट्यून करना, विशेष रूप से जब इसे मल्टी-टास्क लर्निंग ऑब्जेक्टिव के साथ बढ़ाया जाता है, प्रभावी रूप से रिस्पॉन्स-फ्री आइटम कठिनाई को मॉडल करता है और पारंपरिक फीचर-इंजीनियरिंग पाइपलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है, विशेष रूप से लो-डेटा व्यवस्था में।

Jan Netík, Patrícia Martinková2026-05-19
💬 NLP

Evaluation Drift in LLM Personality Induction: Are We Moving the Goalpost?

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि जबकि लंबे निबंधों पर बड़े भाषा मॉडलों को फाइन-ट्यून करने से उनके व्यक्तित्व संबंधी प्रतिक्रियाएं प्रॉम्प्ट विविधताओं के विरुद्ध स्थिर हो जाती हैं, यह अनगाइडेड (unguided) निबंधों से लक्षित 'बिग फाइव' प्रोफाइल को सटीक रूप से प्रेरित करने में विफल रहता है, जो निष्ठापूर्ण व्यक्तित्व प्रेरण के लिए परिदृश्य-आधारित डेटासेट या संवादात्मक उद्दीपन (interactive elicitation) की आवश्यकता को रेखांकित करता है।

Prateek Rajput, Yewei Song, Iyiola E. Olatunji, Jacques Klein, Tegawendé F. Bissyandé2026-05-19
💻 computer science

PARALLAX: Separating Genuine Hallucination Detection from Benchmark Construction Artifacts

"PARALLAX" नामक शोध पत्र यह प्रकट करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए मतिभ्रम (hallucination) का पता लगाने में रिपोर्ट की गई अधिकांश प्रगति वास्तव में दोषपूर्ण बेंचमार्क डिज़ाइनों का एक कृत्रिम परिणाम है जहाँ ग्राउंड-ट्रुथ उत्तर प्रॉम्प्ट्स में ही अंतर्निहित होते हैं, जो यह प्रदर्शित करता है कि केवल SAPLMA और DRIFT जैसे ऊपरी-परत के हिडन स्टेट्स पर सुपरवाइज्ड प्रोब्स ही वास्तविक पहचान क्षमताओं को बनाए रखते हैं जब इन आर्टिफैक्ट्स को नियंत्रित किया जाता है।

Khizar Hussain, Murat Kantarcioglu2026-05-19
💻 computer science

Agentic AI Translate: An Agentic Translator Prototype for Translation as Communication Design

यह शोध पत्र 'एजेंटिक एआई ट्रांसलेट' (Agentic AI Translate) प्रस्तुत करता है, जो एक प्रोटोटाइप सिस्टम है जो पारंपरिक 'टेक्स्ट-इन/टेक्स्ट-आउट' प्रतिमान को एक चार-चरणीय एजेंटिक चक्र और स्कोपोस सिद्धांत (skopos theory) पर आधारित एक संवादात्मक ब्रीफ-जनरेशन चरण के माध्यम से बदलकर अनुवाद को संचार डिजाइन के रूप में पुनर्परिभाषित करता है, जिससे इस थीसिस को क्रियान्वित किया जाता है कि अनुवाद अध्ययन की मेटालैंग्वेज (metalanguage), जनरेटिव एआई के लिए निर्देश कोड के रूप में कार्य करती है।

Masaru Yamada2026-05-19