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cs.CL

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Fine-Grained Analysis of Shared Syntactic Mechanisms in Language Models

यह अध्ययन कारण संबंधी व्याख्यात्मकता (causal interpretability) विधियों का उपयोग करके यह प्रदर्शित करता है कि भाषा मॉडल विभिन्न संरचनाओं में फिलर-गैप डिपेंडेंसीज़ (filler-gap dependencies) के लिए एक साझा, स्थानीयकृत तंत्र (localized neural mechanism) का उपयोग करते हैं, जबकि एनपीआई लाइसेंसिंग (NPI licensing) ऐसा नहीं करता है, और साथ ही यह भी दिखाता है कि एक्टिवेशन पैचिंग (activation patching), सुपरवाइज्ड एलाइनमेंट सर्च (supervised alignment search) की तुलना में आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन डेटा पर बेहतर सामान्यीकरण करता है।

Ryoma Kumon, Hitomi Yanaka2026-04-27
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Verbal Confidence Saturation in 3-9B Open-Weight Instruction-Tuned LLMs: A Pre-Registered Psychometric Validity Screen

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि 3-9B पैरामीटर रेंज वाले इंस्ट्रक्शन-ट्यून्ड ओपन-वेट एलएलएम (LLMs) मौखिक आत्मविश्वास के साइकोमेट्रिक वैधता परीक्षणों में विफल रहते हैं, जो अत्यधिक सीलिंग इफेक्ट्स और मौखिक निश्चितता एवं वास्तविक सटीकता या टोकन-स्तरीय लॉग-प्रोबेबिलिटीज के बीच सहसंबंध की कमी को दर्शाते हैं।

Jon-Paul Cacioli2026-04-27
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Bridging the Long-Tail Gap: Robust Retrieval-Augmented Relation Completion via Multi-Stage Paraphrase Infusion

यह शोध पत्र RC-RAG का प्रस्ताव करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free), बहु-चरणीय ढांचा है जो लंबी पूंछ वाले संबंध पूर्णता कार्यों (long-tail relation completion tasks) में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से सुधारने के लिए रिट्रीवल (retrieval), समराइजेशन (summarization) और जनरेशन (generation) के दौरान संबंध पैराफ्रेज (relation paraphrases) का उपयोग करता है।

Fahmida Alam, Mihai Surdeanu, Ellen Riloff2026-04-27
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Large Language Models Decide Early and Explain Later

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स अक्सर अपनी तर्क प्रक्रिया (reasoning process) पूरी करने से बहुत पहले ही एक उत्तर पर निर्णय ले लेते हैं, जो यह सुझाव देता है कि चेन-ऑफ-थॉट जनरेशन का एक बड़ा हिस्सा अनावश्यक है और इसे सटीकता में न्यूनतम कमी के साथ अर्ली स्टॉपिंग रणनीतियों के माध्यम से काफी कम किया जा सकता है।

Ayan Datta, Zhixue Zhao, Bhuvanesh Verma, Radhika Mamidi, Mounika Marreddy, Alexander Mehler2026-04-27
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STEM: Structure-Tracing Evidence Mining for Knowledge Graphs-Driven Retrieval-Augmented Generation

STEM एक नवीन ढांचा है जो नॉलेज ग्राफ-आधारित प्रश्नोत्तर में मल्टी-हॉप रीजनिंग को एक स्कीमा-गाइडेड ग्राफ सर्च कार्य के रूप में पुनर्गठित करके इसमें सुधार करता है, जिसमें अधिक सटीक और पूर्ण साक्ष्य सबग्राफ प्राप्त करने के लिए एक सिमेंटिक-टू-स्ट्रक्चरल प्रोजेक्शन पाइपलाइन और एक ट्रिपल-डिपेंडेंट GNN का उपयोग किया जाता है।

Peng Yu, En Xu, Bin Chen, Haibiao Chen, Yinfei Xu2026-04-27
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Contexts are Never Long Enough: Structured Reasoning for Scalable Question Answering over Long Document Sets

SLIDERS एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो विशाल दस्तावेज़ संग्रहों पर स्केलेबल प्रश्न-उत्तर सक्षम बनाता है, जो महत्वपूर्ण जानकारी को एक सुसंगत रिलेशनल डेटाबेस में निकालकर, सीमित LLM कॉन्टेक्स्ट विंडोज़ पर निर्भर रहने के बजाय SQL के माध्यम से संरचित तर्क (structured reasoning) की अनुमति देता है।

Harshit Joshi, Priyank Shethia, Jadelynn Dao, Monica S. Lam2026-04-27
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Dynamically Acquiring Text Content to Enable the Classification of Lesser-known Entities for Real-world Tasks

यह शोध पत्र एक ऐसे ढांचे का प्रस्ताव करता है जो केवल इकाई नामों और लेबल को प्रशिक्षण डेटा के रूप में उपयोग करके, वेब खोज और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के माध्यम से गतिशील रूप से वर्णनात्मक पाठ प्राप्त करके, कम ज्ञात संस्थाओं के लिए कार्य-विशिष्ट क्लासिफायर बनाने में सक्षम बनाता है।

Fahmida Alam, Ellen Riloff2026-04-27
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SSG: Logit-Balanced Vocabulary Partitioning for LLM Watermarking

यह शोध पत्र SSG (Sort-then-Split by Groups) का प्रस्ताव करता है, जो एक नई शब्दावली विभाजन विधि है जो कम-एन्ट्रॉपी परिदृश्यों, जैसे कि कोड और गणितीय पीढ़ी में, वॉटरमार्क स्ट्रेंथ के निचले स्तर (lower bound) को बढ़ाने के लिए लॉजिट-बैलेंस्ड उपसमूहों (logit-balanced subsets) का निर्माण करके LLM वॉटरमार्किंग की पहचान क्षमता में सुधार करती है।

Chenxi Gu, Xiaoning Du, John Grundy2026-04-27
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Measuring and Mitigating Persona Distortions from AI Writing Assistance

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एआई लेखन सहायता व्यवस्थित रूप से उपयोगकर्ता व्यक्तित्व (यूजर पर्सोना) को विकृत करती है जिससे लेखक अधिक विचारपूर्ण, सक्षम और विशेषाधिकार प्राप्त प्रतीत होते हैं, और जबकि इन विकृतियों को मॉडल प्रशिक्षण के माध्यम से कम किया जा सकता है, ऐसा करने से अक्सर उपयोगकर्ता की स्वीकृति कम हो जाती है।

Paul Röttger, Kobi Hackenburg, Hannah Rose Kirk, Christopher Summerfield2026-04-27
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Controllable Spoken Dialogue Generation: An LLM-Driven Grading System for K-12 Non-Native English Learners

यह शोध पत्र एक दक्षता-संरेखित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो 'डाइवर्सिटी ड्रिवन पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन' (DDPO) नामक एक नए एल्गोरिदम का उपयोग करता है ताकि LLM-जनित मौखिक संवादों को K-12 गैर-नेटिव अंग्रेजी शिक्षार्थियों की विशिष्ट शाब्दिक जटिलता और शैक्षणिक आवश्यकताओं के अनुरूप बनाया जा सके।

Haidong Yuan, Haokun Zhao, Wanshi Xu, Songjun Cao, Qingyu Zhou, Long Ma, Hongjie Fan2026-04-27