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A Word-Level Digital Reader of the Prasthanatrayi with Sankara's Bhasya: Corpus, Method, and an Open, Offline Reading Aid for the Advaita Vedanta Canon

यह शोध पत्र प्रस्थानत्रयी और शंकर के भाष्यों के लिए एक खुला, पूर्णतः ऑफलाइन, एकल-फ़ाइल HTML डिजिटल रीडर प्रस्तुत करता है जो नियम-आधारित विभाजन, लेक्सिकॉन लुक-अप और मानव समीक्षा के साथ LLM-सहायता प्राप्त सत्यापन को संयोजित करने वाले एक हाइब्रिड पाइपलाइन के माध्यम से क्लिक करने योग्य, शब्द-स्तरीय रूपात्मक विश्लेषण (morphological analysis) और संगम (concordance) खोज क्षमताएं प्रदान करता है।

Tamal Maharaj2026-07-09
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Multimodal Voice Activity Projection for Turn-Taking in Social Robots with Voice-Activity-Related Pretrained Encoders

यह शोध पत्र एक मल्टीमॉडल वॉयस एक्टिविटी प्रोजेक्शन (MM-VAP) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो सोशल रोबोट्स में भविष्य के टर्न-टेकिंग डायनेमिक्स की भविष्यवाणी करने के लिए प्रीट्रेंड ऑडियो-विजुअल एनकोडर्स और लो-रैंक एडेप्टेशन का लाभ उठाता है, जो कई ह्यूमन-रोबोट इंटरैक्शन डेटासेट्स पर बेसलाइन्स की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Antonio Cano, Guillermo Pérez, Luis Merino, Randy Gomez2026-07-09
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Evaluating RAG Metrics in Applied Contexts: An Experiment, Its Findings and Its Limitations

यह शोध पत्र एक व्यावसायिक प्रश्न-उत्तर डेटासेट पर मानव मूल्यांकन और मानक मेट्रिक्स के विरुद्ध अपने स्कोर की तुलना करके चार लाइब्रेरीज़ के विभिन्न RAG मेट्रिक्स की प्रासंगिकता का मूल्यांकन करने वाले एक अनुभवजन्य अध्ययन को प्रस्तुत करता है, जबकि साथ ही पद्धतिगत सीमाओं और भविष्य के अनुसंधान दिशाओं पर भी चर्चा करता है।

Quentin Brabant2026-07-09
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TF-Engram: A Train-Free Engram with SSD-Backed Memory for Large Language Models

TF-Engram एक ट्रेन-फ्री सिस्टम है जो तथ्यात्मक सटीकता और डोमेन प्रदर्शन को बेहतर बनाने के साथ-साथ GPU मेमोरी उपयोग और इन्फरेंस लेटेंसी को कम करने के लिए प्रेडिक्टिव प्रीफेचिंग के साथ SSD-बैकड, वाक्यांश-विशिष्ट सिमेंटिक मेमोरी को एकीकृत करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को उन्नत करता है।

Yutang Ma, Kecheng Huang, Xikun Jiang, Zili Shao2026-07-09
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FourierQK: Spectral Preprocessing of Query-Key Projections Improves Transformer Attention

यह शोध पत्र FourierQK प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसी विधि है जो ट्रांसफॉर्मर में क्वेरी-की प्रोजेक्शन (query-key projections) पर FFT-आधारित स्पेक्ट्रल प्रीप्रोसेसिंग लागू करती है, जिससे मानक अटेंशन मैकेनिज्म को प्रतिस्थापित किए बिना मल्टी-स्केल डिपेंडेंसीज को कैप्चर करने के लिए ग्लोबल फ्रीक्वेंसी-डोमेन मिक्सिंग का लाभ उठाते हुए, कैरेक्टर-लेवल लैंग्वेज मॉडलिंग में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त किया जाता है।

Athanasios Zeris2026-07-09
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PALS: Percentile-Aware Layerwise Sparsity for LLM Pruning

यह शोध पत्र PALS का प्रस्ताव करता है, जो एक वन-शॉट प्रूनिंग विधि है जो एक्टिवेशन मैग्नीट्यूड्स के आधार पर ट्रांसफॉर्मर लेयर्स में स्पर्सिटी रेश्यो को गतिशील रूप से समायोजित करती है, जिससे LLaMA-2-7B पर यूनिफॉर्म प्रूनिंग की तुलना में महत्वपूर्ण परप्लेक्सिटी सुधार प्राप्त होता है और यह भी प्रदर्शित होता है कि ग्रेडिएंट-आधारित एलोकेशन डिस्क्रीट वेट रिमूवल के लिए अप्रभावी है।

Yazdan Jamshidi, Alexey Shvets2026-07-09
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DiaLLM: An Investigation into the Robustness-Generation Gap in English Dialect Adaptation

यह शोध पत्र DiaLLM प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो बड़े भाषा मॉडलों (large language models) में बोलियों संबंधी सुदृढ़ता (dialectal robustness) और सृजन (generation) के बीच एक महत्वपूर्ण अलगाव को प्रकट करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जहाँ निरंतर प्री-ट्रेनिंग और SFT समझ में सुधार करते हैं, वहीं प्रामाणिक बोली संबंधी आउटपुट के लिए स्पष्ट विविधता-लक्षित अनुकूलन (variety-targeted adaptation) आवश्यक है, हालाँकि वर्तमान रिवॉर्ड-आधारित संरेखण विधियाँ अक्सर मानवीय प्राथमिकताओं के साथ संरेखित होने में विफल रहती हैं।

Jordan Painter, Dipankar Srirag, Adarsh Kappiyath, Diptesh Kanojia, Aditya Joshi, Lu Yin2026-07-09
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Does Bielik Know What It Doesn't Know? Activation Dispersion Separates Entity Familiarity from Factual Reliability Across Model Scale

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि यद्यपि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के पास एक आंतरिक, सक्रियण-आधारित संकेत होता है जो विभिन्न पैमानों पर ज्ञात और निर्मित संस्थाओं के बीच सटीक रूप से अंतर करता है, फिर भी यह "जागरूकता" व्यवहारिक विश्वसनीयता में परिवर्तित नहीं होती है, क्योंकि मॉडल अक्सर ज्ञात संस्थाओं के बारे में मतिभ्रम (hallucinate) करते हैं और लगभग कभी भी उत्तर देने से परहेज नहीं करते हैं, जो संस्थागत परिचितता और तथ्यात्मक शुद्धता के बीच एक मौलिक विच्छेद को प्रकट करता है।

Grzegorz Brzezinka2026-07-09
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Max Out GRPO Signal: Adaptive Trace Prefix Control for Hard Reasoning Problems

AdaPrefix-GRPO, कठिन तर्क संबंधी समस्याओं (hard reasoning problems) पर Group Relative Policy Optimization को सुदृढ़ करता है, जो प्रशिक्षण के दौरान सही समाधान के प्रीफिक्स (prefix) की लंबाई को 50% सफलता दर बनाए रखने और ग्रेडिएंट संकेतों (gradient signals) को अधिकतम करने के लिए गतिशील रूप से समायोजित करता है, जिससे मुख्य ट्रेनर आर्किटेक्चर में बिना किसी बदलाव के मॉडल की सटीकता और दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Vladislav Beliaev2026-07-09
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Agon: Competitive Cross-Model RL with Implicit Rival Grading of Reasoning

अगन (Agon) एक प्रतिस्पर्धी क्रॉस-मॉडल सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) ढांचे को पेश करता है जहाँ दो मॉडल एक-दूसरे के विरुद्ध समस्याओं का मसौदा तैयार करने और उन्हें हल करने के माध्यम से परस्पर ग्रेडर के रूप में कार्य करते हैं, जो बिना प्रोसेस लेबल के श्रेष्ठ तर्क को अंतर्निहित रूप से पुरस्कृत करता है और जटिल तर्क कार्यों पर मानक सिंगल-मॉडल आरएल (RL) दृष्टिकोणों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Vladislav Beliaev2026-07-09