💬 NLP

Instruction Complexity Induces Positional Collapse in Adversarial LLM Evaluation

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि प्रतिकूल निर्देशों (adversarial instructions) की जटिलता यह निर्धारित करती है कि क्या निर्देश-ट्यून किए गए LLMs प्रश्न की सामग्री के साथ जुड़ते हैं या स्थितिगत शॉर्टकट (positional shortcuts) का सहारा लेते हैं, जो यह प्रकट करता है कि अत्यधिक जटिल, बहु-चरणीय परिहार निर्देश (avoidance instructions) चरम "पोजीशनल कोलैप्स" (positional collapse) को ट्रिगर करते हैं जहाँ मॉडल विशिष्ट उत्तर स्थितियों पर डिफ़ॉल्ट करने के लिए सामग्री को पूरी तरह से अनदेखा कर देते हैं।

Jon-Paul Cacioli2026-05-01
💬 NLP

Decoupling the Benefits of Subword Tokenization for Language Model Training via Byte-level Simulation

यह शोध पत्र एक बाइट-लेवल प्रीट्रेनिंग पाइपलाइन में इसके प्रभावों का अनुकरण करके लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में सबवर्ड टोकनाइजेशन के विशिष्ट योगदान को अलग करता है, जिससे यह पता चलता है कि इसके प्रदर्शन संबंधी लाभ मुख्य रूप से बढ़े हुए प्रशिक्षण थ्रूपुट और सबवर्ड सीमाओं के लाभकारी इंडक्टिव बायस (inductive bias) से उत्पन्न होते हैं।

Théo Gigant, Bowen Peng, Jeffrey Quesnelle2026-05-01
💬 NLP

When 2D Tasks Meet 1D Serialization: On Serialization Friction in Structured Tasks

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि 2D संरचित कार्यों को 1D टोकन अनुक्रमों के रूप में प्रस्तुत करने से "सीरियलाइजेशन फ्रिक्शन" (serialization friction) उत्पन्न होता है जो प्रदर्शन में बाधा डालता है, जबकि एक विजन-ऑगमेंटेड पाथवे के माध्यम से मूल 2D लेआउट को बनाए रखने से मैट्रिक्स ट्रांसपोज़, कॉनवेज़ गेम ऑफ लाइफ और LU डिकंपोजिशन जैसे कार्यों में सटीकता में उल्लेखनीय सुधार होता है और स्थानिक रूप से संरचित त्रुटियों में कमी आती है।

Chung-Hsiang Lo, Lu Li, Diji Yang, Tianyu Zhang, Yunkai Zhang, Yoshua Bengio, Yi Zhang2026-05-01
💬 NLP

To Diff or Not to Diff? Structure-Aware and Adaptive Output Formats for Efficient LLM-based Code Editing

यह शोध पत्र स्ट्रक्चर-अवेयर डिफ फॉर्मेट्स (BlockDiff और FuncDiff) और एक एडेप्टिव स्ट्रैटेजी (AdaEdit) पेश करता है जो LLMs को सबसे अधिक टोकन-कुशल एडिटिंग फॉर्मेट को गतिशील रूप से चुनने में सक्षम बनाते हैं, जिससे लंबे-कोड एडिटिंग कार्यों के लिए फुल-कोड सटीकता प्राप्त करते हुए लेटेंसी और लागत में 30% से अधिक की कमी आती है।

Wei Cheng, Yongchang Cao, Chen Shen, Binhua Li, Jue Chen, Yongbin Li, Wei Hu2026-05-01
💬 NLP

Emotion-Aware Clickbait Attack in Social Media

यह शोध पत्र एक भावना-जागरूक क्लिकबेट हमले के ढांचे का प्रस्ताव करता है जो शैलीगत रूप से रूपांतरित सुर्खियां उत्पन्न करने के लिए वैलेंस-अराउज़ल-डोमिनेंस मॉडलिंग और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जो सफलतापूर्वक अत्याधुनिक पहचान प्रणालियों को चकमा देता है और उनके प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से कम कर देता है।

Syed Mhamudul Hasan, Mohd. Farhan Israk Soumik, Abdur R. Shahid2026-05-01
🤖 AI

Leading Across the Spectrum of Human-AI Relationships: A Conceptual Framework for Increasingly Heterogeneous Teams

यह शोध पत्र मानव-एआई निर्णय लेने वाले संबंधों के एक पांच-चरणीय स्पेक्ट्रम (शुद्ध मानव से शुद्ध एआई तक) वाले एक वैचारिक ढांचे का प्रस्ताव करता है—ताकि नेताओं को बदलते विन्यासों की पहचान करने, गलत पहचान के जोखिमों से बचने और तेजी से विषम होती टीमों के भीतर सह-अनुकूलनशीलता को बढ़ावा देने में मदद मिल सके।

Alejandro R. Jadad2026-05-01
💬 NLP

Perturbation Probing: A Two-Pass-per-Prompt Diagnostic for FFN Behavioral Circuits in Aligned LLMs

यह शोध पत्र "पर्टर्बेशन प्रोबिंग" (Perturbation Probing) को पेश करता है, जो एक दो-चरणीय, बैकप्रोपैगेशन-मुक्त नैदानिक विधि है जो दो विशिष्ट FFN सर्किट संरचनाओं—RLHF-दमित व्यवहारों के लिए अपोजिशन (opposition) सर्किट और प्री-ट्रेनिंग व्यवहारों के लिए रूटिंग (routing) सर्किट—की पहचान करती है, जिससे सुरक्षा संबंधी इनकार या भाषा चयन जैसे विशिष्ट मॉडल आउटपुट को अन्य क्षमताओं को प्रभावित किए बिना संपादित करने के लिए सटीक, लक्षित हस्तक्षेप सक्षम होता है।

Hongliang Liu, Tung-Ling Li, Yuhao Wu2026-05-01
💬 NLP

Beyond the Mean: Within-Model Reliable Change Detection for LLM Evaluation

यह शोध पत्र नैदानिक मनोविज्ञान से 'रिलायबल चेंज इंडेक्स' (Reliable Change Index) को अनुकूलित करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि समग्र एलएलएम (LLM) सटीकता में होने वाली वृद्धि अक्सर महत्वपूर्ण, द्वि-दिशीय आइटम-स्तरीय प्रदर्शन परिवर्तनों और कठिनाई स्तरों के बीच विषम चर्न (churn) को छिपा लेती है, और यह तर्क देता है कि मॉडल के विकास का अधिक विश्वसनीय मूल्यांकन प्रदान करने के लिए समग्र स्कोर के साथ चर्न दरों की रिपोर्ट करना आवश्यक है।

Jon-Paul Cacioli2026-05-01
💬 NLP

From Unstructured to Structured: LLM-Guided Attribute Graphs for Entity Search and Ranking

यह शोध पत्र एक दो-चरणीय LLM-निर्देशित ढांचे का प्रस्ताव करता है जो बिना किसी प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता के कुशल, उच्च-सटीक इकाई खोज और रैंकिंग को सक्षम करने के लिए असंरचित ई-कॉमर्स डेटा से संरचित विशेषता ग्राफ (structured attribute graphs) का निर्माण करता है।

Yilun Zhu, Nikhita Vedula, Shervin Malmasi2026-05-01
💬 NLP

Sentiment Analysis of AI Adoption in Indonesian Higher Education Using Machine Learning and Transformer-Based Models

यह अध्ययन पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल की तुलना ट्रांसफॉर्मर-आधारित डिस्टिलबर्ट (DistilBERT) से करके उच्च शिक्षा में एआई (AI) अपनाने के संबंध में इंडोनेशियाई छात्रों की धारणा का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया कि जबकि डिस्टिलबर्ट संदर्भ को बेहतर ढंग से कैप्चर करके बेहतर सटीकता (84.78%) प्राप्त करता है, वहीं एसवीएम (SVM) 82.14% सटीकता के साथ एक प्रतिस्पर्धी और कुशल विकल्प बना हुआ है।

Happy Syahrul Ramadhan, Ahmad Sahidin Akbar, Karin Yehezkiel Sinaga, Luluk Muthoharoh, Ardika Satria, Martin C. T. Manul (…)2026-05-01