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💬 NLP

Source-Modality Monitoring in Vision-Language Models

यह शोध पत्र "स्रोत-मोडालिटी निगरानी" (source-modality monitoring)—दृष्टि-भाषा मॉडलों (vision-language models) की यह क्षमता कि वे पहचान सकें कि जानकारी पाठ (text) से उत्पन्न हुई है या छवियों (images) से—की जांच करता है, और यह पाता है कि मॉडल इस बाइंडिंग समस्या (binding problem) को हल करने के लिए वाक्यात्मक (syntactic) और अर्थगत (semantic) दोनों संकेतों पर निर्भर करते हैं, जिसमें अर्थगत संकेत तब अधिक प्रभावी हो जाते हैं जब मोडालिटीज़ अत्यधिक भिन्न होती हैं।

Etha Tianze Hua, Tian Yun, Ellie Pavlick2026-04-27
💬 NLP

Lightweight Retrieval-Augmented Generation and Large Language Model-Based Modeling for Scalable Patient-Trial Matching

यह शोध पत्र स्केलेबल पेशेंट-ट्रायल मैचिंग के लिए एक लाइटवेट फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो लंबे EHRs से प्रासंगिक क्लिनिकल सेगमेंट निकालने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन को LLM-आधारित मॉडलिंग और लाइटवेट प्रेडिक्टर्स के साथ जोड़ता है, जिससे काफी कम लागत पर कंप्यूटेशनल रूप से महंगे एंड-टू-एंड LLM दृष्टिकोणों के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Xiaodi Li, Yang Xiao, Munhwan Lee, Konstantinos Leventakos, Young J. Juhn, David Jones, Terence T. Sio, Wei Liu, Maria V (…)2026-04-27
💬 NLP

Outcome Rewards Do Not Guarantee Verifiable or Causally Important Reasoning

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि जबकि वेरिफिएबल रिवॉर्ड्स से रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RLVR) कार्य की सटीकता में सुधार करती है, यह इस बात की गारंटी नहीं देता कि मॉडल का तर्क वास्तव में उत्तर तक पहुँचने के लिए वास्तव में कारण संबंधी रूप से महत्वपूर्ण या पर्याप्त है, हालांकि इस समस्या को SFT या सहायक रिवॉर्ड्स के माध्यम से कम किया जा सकता है।

Qinan Yu, Alexa Tartaglini, Peter Hase, Carlos Guestrin, Christopher Potts2026-04-27
🤖 machine learning

PrivUn: Unveiling Latent Ripple Effects and Shallow Forgetting in Privacy Unlearning

यह शोध पत्र PrivUn को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा मूल्यांकन ढांचा है जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान LLM अनलर्निंग विधियाँ "उथली विस्मृति" (shallow forgetting) और "ग्रेडिएंट-संचालित रिपल प्रभावों" (gradient-driven ripple effects) से ग्रस्त हैं, और अधिक सुदृढ़, गहरी गोपनीयता अनलर्निंग प्राप्त करने के लिए एसोसिएशन-जागरूक चयन (association-aware selection) और बहु-परत हस्तक्षेप (multi-layer intervention) से जुड़ी नई रणनीतियों का प्रस्ताव करता है।

Xiaoyi Chen, Haoyuan Wang, Siyuan Tang, Sijia Liu, Liya Su, XiaoFeng Wang, Haixu Tang2026-04-27
🤖 AI

Spontaneous Persuasion: An Audit of Model Persuasiveness in Everyday Conversations

यह शोधपत्र "स्वतःस्फूर्त अनुनय" (स्पोंटेनियस परसुएशन) की अवधारणा प्रस्तुत करता है ताकि यह ऑडिट किया जा सके कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स रोज़मर्रा की बातचीत के दौरान अनपेक्षित अनुनय रणनीतियों—मुख्य रूप से तर्क और साक्ष्य—का उपयोग कैसे करते हैं, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि एलएलएम (LLMs) मनुष्यों की तुलना में अधिक बार और वस्तुनिष्ठ रूप से अनुनय करते हैं, फिर भी वे लोगों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सामाजिक-प्रभाव-आधारित दृष्टिकोणों के बजाय अलग मनोवैज्ञानिक युक्तियों पर निर्भर करते हैं।

Nalin Poungpeth, Nicholas Clark, Tanu Mitra2026-04-27
🤖 machine learning

PermaFrost-Attack: Stealth Pretraining Seeding(SPS) for planting Logic Landmines During LLM Training

यह शोध पत्र "PermaFrost-Attack" को पेश करता है, जो एक नवीन स्टेल्थ प्रीट्रेनिंग सीडिंग (SPS) विधि है जो वेब पर बिखरे हुए अत्यंत सूक्ष्म, सौम्य दिखने वाले ज़हरीले पेलोड को प्रशिक्षण के दौरान अवशोषित करने के लिए बड़े भाषा मॉडलों में सुप्त "लॉजिक लैंडमाइन्स" (तर्क संबंधी बारूद के ढेर) को समाहित करती है, और इन अंतर्निहित कमजोरियों का पता लगाने के लिए ज्यामितीय निदान (जियोमेट्रिक डायग्नोस्टिक्स) के एक समूह का प्रस्ताव देता है।

Harsh Kumar, Rahul Maity, Tanmay Joshi, Aman Chadha, Vinija Jain, Suranjana Trivedy, Amitava Das2026-04-27
💬 NLP

SHAPE: Unifying Safety, Helpfulness and Pedagogy for Educational LLMs

यह शोध पत्र SHAPE प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क और एक ग्राफ-संवर्धित ट्यूटरिंग पाइपलाइन है जिसे शैक्षिक LLMs को "पेडागोगिकल जेलब्रेक" से बचाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि वे सीधे उत्तर देने के बजाय स्कैफोल्डेड निर्देश प्रदान करें, और इस प्रकार सुरक्षा, उपयोगिता और शैक्षणिक अखंडता को एकीकृत करते हैं।

Sihang (Nagi), Zhao, Kangrui Yu, Youliang Yuan, Pinjia He, Hongyi Wen2026-04-27
💬 NLP

Voice Under Revision: Large Language Models and the Normalization of Personal Narrative

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल शैलीगत सामान्यीकरण की ओर एक "दिशामय खिंचाव" (directional pull) डालते हैं, जो सर्वनामों और संक्षिप्तीकरणों जैसे व्यक्तिगत विशिष्ट लक्षणों को कम करके और अमूर्तता को बढ़ाकर व्यक्तिगत आख्यानों को परिवर्तित कर देते हैं, जिससे पाठ अधिक परिष्कृत तो बनता है लेकिन कम विशिष्ट रूप से स्थित रह जाता है।

Tom van Nuenen2026-04-27
💬 NLP

Recognition Without Authorization: LLMs and the Moral Order of Online Advice

यह शोध पत्र इस बात का परीक्षण करता है कि कैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, अंतर-वैयक्तिक नुकसान की पहचान करने में सक्षम होने के बावजूद, उस निर्णायक और निर्देशात्मक सलाह प्रदान करने में विफल रहते हैं जिसे ऑनलाइन समुदायों (जैसे r/relationship_advice) द्वारा पसंद किया जाता है, एक ऐसी घटना जिसे लेखक मॉडल्स की जोखिम-विमुख, उपचारात्मक और गैर-प्रतिबद्ध भाषा की अंतर्निहित प्रवृत्ति के कारण "मान्यता बिना अधिकार के" (recognition without authorization) कहते हैं।

Tom van Nuenen2026-04-27
💬 NLP

When AI Speaks, Whose Values Does It Express? A Cross-Cultural Audit of Individualism-Collectivism Bias in Large Language Models

प्रमुख एआई मॉडलों के एक क्रॉस-कल्चरल ऑडिट से पश्चिमी व्यक्तिवादी मूल्यों की ओर एक व्यवस्थित पूर्वाग्रह का पता चलता है, जो कई गैर-पश्चिमी समाजों के वास्तविक सामूहिकतावादी मानदंडों से काफी भिन्न सलाह प्रदान करता है।

Pruthvinath Jeripity Venkata2026-04-27