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10509 पेपर

💬 NLP

A Data-Efficient Path to Multilingual LLMs: Language Expansion via Post-training PARAMΔ\Delta Integration into Upcycled MoE

यह शोध पत्र \method नामक एक डेटा-कुशल विधि प्रस्तुत करता है जो डेंस मॉडल्स को मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर में अपसाइकिल करता है और बहुभाषी क्षमताओं के विस्तार के लिए पोस्ट-ट्रेनिंग पैरामीटर डेल्टा को एकीकृत करता है, जिससे महंगी निरंतर प्री-ट्रेनिंग या जटिल अलाइनमेंट की आवश्यकता के बिना, नई भाषा अधिग्रहण और मूल मॉडल क्षमताओं के संरक्षण के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाया जा सके।

Hao Zhou, Tianhao Li, Zhijun Wang, Shuaijie She, Linjuan Wu, Hao-Ran Wei, Baosong Yang, Jiajun Chen, Shujian Huang2026-05-19
💬 NLP

How Loud Rumbles Hit Newsstands: A Data Analysis of Coverage and Spatial Bias in German News about Landslides Around the World

यह शोध पत्र वैश्विक भूस्खलन के जर्मन समाचार पत्रों के 25 वर्षों के कवरेज का विश्लेषण करता है ताकि स्थानिक रिपोर्टिंग पूर्वाग्रहों को उजागर किया जा सके, जैसे कि दक्षिणी और पश्चिमी यूरोप का अत्यधिक रिपोर्ट किया जाना, जो अंतर्राष्ट्रीय आपदाओं के प्रति मीडिया ध्यान में असमानताओं को रेखांकित करता है।

Brielen Madureira, Andreas Niekler, Marc Keuschnigg, Mariana Madruga de Brito2026-05-19
💬 NLP

How Good LLMs Are at Answering Bangla Medical Visual Questions? Dataset and Benchmarking

यह शोध पत्र BanglaMedVQA प्रस्तुत करता है, जो बांग्ला मेडिकल विजुअल क्वेश्चन अनस्वियरिंग के लिए पहला नैदानिक रूप से मान्य डेटासेट और बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान अत्याधुनिक फाउंडेशन मॉडल, जिनमें जेमिनी (Gemini) और GPT-4.1 मिनी (GPT-4.1 mini) शामिल हैं, कम-संसाधन वाली भाषाओं और जटिल चिकित्सा तर्क में निहित चुनौतियों के कारण विशिष्ट नैदानिक कार्यों पर काफी खराब प्रदर्शन करते हैं।

Rafid Ahmed, Intesar Tahmid, Mir Sazzat Hossain, Tasnimul Hossain Tomal, Md Fahim, Md Farhad Alam Bhuiyan2026-05-19
💬 NLP

TRACE: Trajectory Correction from Cross-layer Evidence for Hallucination Reduction

TRACE एक नियत (deterministic), प्रशिक्षण-मुक्त इन्फरेंस-टाइम एल्गोरिदम है जो प्रत्येक इनपुट के आंतरिक क्रॉस-लेयर कैंडिडेट ट्रेजेक्टरी के आधार पर इष्टतम लेयर और सुधार ऑपरेटर (जैसे कि स्केलर रिवर्सल या अर्लीअर-स्टेट रिकवरी) को गतिशील रूप से चुनकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में मतिभ्रम (hallucinations) को कम करता है, जिससे बिना किसी बाहरी डेटा या फाइन-ट्यूनिंग के 15 मॉडल्स में महत्वपूर्ण सटीकता लाभ प्राप्त होता है।

Tej Sanibh Ranade2026-05-19
💬 NLP

Scalable Environments Drive Generalizable Agents

यह पोजीशन पेपर तर्क देता है कि वास्तव में सामान्यीकरण योग्य (generalizable) एजेंट प्राप्त करने के लिए केवल कार्यों की मात्रा को बढ़ाने के बजाय "पर्यावरण स्केलिंग" (environment scaling)—अर्थात एजेंटों द्वारा सामना किए जाने वाले निष्पादनीय नियम-सेटों की विविधता का विस्तार करने—पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है और विश्व-स्तरीय वितरण बदलाव (world-level distribution shift) को व्यवस्थित रूप से संबोधित करने के लिए एक एकीकृत वर्गीकरण और निर्माण प्रतिमान प्रस्तावित करता है।

Jiayi Zhang, Fanqi Kong, Guibin Zhang, Maojia Song, Zhaoyang Yu, Jianhao Ruan, Jinyu Xiang, Bang Liu, Chenglin Wu, Yuyu (…)2026-05-19
💬 NLP

Leveraging Graph Structure in Seq2Seq Models for Knowledge Graph Link Prediction

यह शोध पत्र GA-S2S प्रस्तुत करता है, जो एक नया ढांचा है जो टेक्स्टुअल फीचर्स और kk-हॉप सबग्राफ टोपोलॉजी को संयुक्त रूप से एनकोड करने के लिए एक T5-small एनकोडर-डिकोडर को रिलेशनल ग्राफ अटेंशन नेटवर्क के साथ जोड़ता है, जिससे मौजूदा Seq2Seq बेसलाइन्स की तुलना में नॉलेज ग्राफ में लिंक प्रेडिक्शन सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Luu Huu Phuc, Ratan Bahadur Thapa, Mojtaba Nayyeri, Jingcheng Wu, Evgeny Kharlamov, Steffen Staab2026-05-19
🔬 physics

SIREM: Speech-Informed MRI Reconstruction with Learned Sampling

SIREM एक स्पीच-इन्फॉर्म्ड एमआरआई रिकंस्ट्रक्शन फ्रेमवर्क है जो वोकल-ट्रैक्ट संरचनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए सिंक्रोनाइज्ड ऑडियो को क्रॉस-मोडल प्रायर के रूप में उपयोग करता है और उन्हें अंडरसैम्पल्ड k-स्पेस डेटा के साथ फ्यूज करता है, जिससे शारीरिक विवरणों को संरक्षित करते हुए हाई-थ्रूपुट, रियल-टाइम इमेजिंग सक्षम होती है।

Md Hasan, Nyvenn Castro, Daiqi Liu, Lukas Mulzer, Jana Hutter, Jonghye Woo, Moritz Zaiss, Andreas Maier, Paula A. Perez- (…)2026-05-19
💬 NLP

Context Memorization for Efficient Long Context Generation

यह शोध पत्र "अटेंशन-स्टेट मेमोरी" (attention-state memory) का प्रस्ताव करता है, जो पारंपरिक प्रीफिक्स-ऑगमेंटेड इन्फरेंस के प्रभाव के कम होने और रैखिक स्केलिंग की सीमाओं को दूर करने के लिए प्रीकंप्यूटेड अटेंशन स्टेट्स के एक हल्के लुकअप टेबल में प्रीफिक्स जानकारी को बाहरी बनाने की एक ट्रेनिंग-फ्री विधि है, जिससे लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट जनरेशन में सटीकता में सुधार और लेटेंसी में कमी आती है।

Yasuyuki Okoshi, Hao Mark Chen, Guanxi Lu, Hongxiang Fan, Masato Motomura, Daichi Fujiki2026-05-19
💬 NLP

SomaliWeb v1: A Quality-Filtered Somali Web Corpus with a Matched Tokenizer and a Public Language-Identification Benchmark

यह शोध पत्र SomaliWeb v1 को प्रस्तुत करता है, जो लगभग 303 मिलियन टोकन का एक सार्वजनिक रूप से जारी किया गया, गुणवत्ता-फ़िल्टर किया गया सोमाली कॉर्पस है, जिसके साथ एक मैचड BPE-16K टोकेनाइज़र और पहला सार्वजनिक भाषा-पहचान बेंचमार्क भी उपलब्ध है, जो मौजूदा बहुभाषी सोमाली डेटा वितरणों में महत्वपूर्ण गुणवत्ता दोषों को भी उजागर करता है।

Khalid Yusuf Dahir2026-05-19
💬 NLP

Multilingual jailbreaking of LLMs using low-resource languages

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जहाँ हानिकारक प्रॉम्प्ट्स का कम-संसाधन वाले अफ्रीकी भाषाओं में एकल-टर्न (single-turn) अनुवाद LLM सुरक्षा बाधाओं को पार करने में विफल रहता है, वहीं बहु-टर्न (multi-turn) वार्तालाप जेलब्रेक सफलता दरों को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा देते हैं, जिसमें मानव रेड-टीमिंग और अनुवाद की गुणवत्ता को इन कमजोरियों का फायदा उठाने वाले महत्वपूर्ण कारकों के रूप में पहचाना गया है।

Dylan Marx, Marcel Dunaiski2026-05-19