💬 NLP

Explainable Disentangled Representation Learning for Generalizable Authorship Attribution in the Era of Generative AI

यह शोध पत्र 'एक्सप्लेनेबल ऑथरशिप वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर' (EAVAE) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो वास्तुशिल्प पृथक्करण और एक अद्वितीय डिस्क्रिमिनेटर के माध्यम से शैली को विषय-वस्तु से स्पष्ट रूप से विसंयोजित करके, जो साथ ही साथ प्रतिनिधित्व युग्मों को मान्य करता है और प्राकृतिक भाषा की व्याख्याएँ उत्पन्न करता है, सुदृढ़ और सामान्यीकरण योग्य लेखकत्व निर्धारण और एआई-जनित पाठ का पता लगाने में सक्षम है।

Hieu Man, Van-Cuong Pham, Nghia Trung Ngo, Franck Dernoncourt, Thien Huu Nguyen2026-04-24
💬 NLP

CI-Work: Benchmarking Contextual Integrity in Enterprise LLM Agents

यह शोध पत्र CI-Work प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि अत्याधुनिक एंटरप्राइज एलएलएम (LLM) एजेंट अक्सर संवेदनशील जानकारी लीक करके प्रासंगिक अखंडता (contextual integrity) का उल्लंघन करते हैं, एक ऐसी समस्या जो उच्च कार्य उपयोगिता के साथ और भी गंभीर हो जाती है और जिसे केवल मॉडल के आकार को बढ़ाकर हल नहीं किया जा सकता है, जिससे संदर्भ-केंद्रित आर्किटेक्चर की ओर बदलाव आवश्यक हो जाता है।

Wenjie Fu, Xiaoting Qin, Jue Zhang, Qingwei Lin, Lukas Wutschitz, Robert Sim, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang2026-04-24
💬 NLP

When Bigger Isn't Better: A Comprehensive Fairness Evaluation of Political Bias in Multi-News Summarisation

यह अध्ययन FairNews डेटासेट का उपयोग करके 13 लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में मल्टी-डॉक्यूमेंट न्यूज़ समराइजेशन में राजनीतिक पूर्वाग्रह का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि मध्यम आकार के मॉडल्स अक्सर निष्पक्षता में बड़े मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, प्रॉम्प्ट-आधारित डिबायसिंग (debiasing) अत्यधिक मॉडल-निर्भर है, और एंटिटी सेंटीमेंट (entity sentiment) हस्तक्षेप के प्रति एक विशेष रूप से प्रतिरोधी आयाम बना हुआ है।

Nannan Huang, Iffat Maab, Junichi Yamagishi2026-04-24
📈 economics

Ideological Bias in LLMs' Economic Causal Reasoning

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि बड़े भाषा मॉडल आर्थिक कारण संबंधी तर्क में व्यवस्थित वैचारिक पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं, जो विवादास्पद आर्थिक हस्तक्षेपों का मूल्यांकन करते समय बाजार-उन्मुख दृष्टिकोणों की तुलना में हस्तक्षेप-उन्मुख (सरकार-समर्थक) दृष्टिकोणों की ओर एक दिशात्मक झुकाव और काफी उच्च सटीकता प्रदर्शित करते हैं।

Donggyu Lee, Hyeok Yun, Jungwon Kim, Junsik Min, Sungwon Park, Sangyoon Park, Jihee Kim2026-04-24
💬 NLP

Beyond Single Plots: A Benchmark for Question Answering on Multi-Charts

यह शोध पत्र PolyChartQA प्रस्तुत करता है, जो बहु-चार्ट छवियों और प्रश्न-उत्तर युग्मों का एक मध्यम-स्तरीय डेटासेट है, जिसे जटिल, बहु-चार्ट विज़ुअलाइज़ेशन से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मल्टीमॉडल लैंग्वेज मॉडल्स के प्रदर्शन को बेंचमार्क और मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Azher Ahmed Efat, Seok Hwan Song, Wallapak Tavanapong2026-04-24
💬 NLP

CARE: Counselor-Aligned Response Engine for Online Mental-Health Support

यह शोध पत्र CARE का परिचय देता है, जो एक परामर्शदाता-अनुरूप प्रतिक्रिया इंजन है, जो हिब्रू और अरबी में विशेषज्ञ-सत्यापित संकट वार्तालापों पर ओपन-सोर्स लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को फाइन-ट्यून करता है ताकि वास्तविक समय में मनोवैज्ञानिक रूप से सहायक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न की जा सकें, जो कम-संसाधन वाली भाषाओं के संदर्भों में परामर्शदाता वर्कफ़्लो और देखभाल की गुणवत्ता को बढ़ाती हैं।

Hagai Astrin, Ayal Swaid, Avi Segal, Kobi Gal2026-04-24
💬 NLP

ReaGeo: Reasoning-Enhanced End-to-End Geocoding with LLMs

यह शोध पत्र ReaGeo को प्रस्तुत करता है, जो एक एंड-टू-एंड जियोकोडिंग फ्रेमवर्क है जो समन्वय (coordinate) भविष्यवाणी को चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग द्वारा उन्नत टेक्स्ट जनरेशन कार्य में बदलने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है, जिससे विविध पते और स्थानिक प्रश्नों को सटीक रूप से संभालने के लिए पारंपरिक मल्टी-स्टेज रिट्रीवल विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Jian Cui, Zhiyuan Ren, Desheng Weng, Yongqi Zhao, Gong Wenbin, Yu Lei, Zhenning Dong2026-04-24
🤖 machine learning

mcdok at SemEval-2026 Task 13: Finetuning LLMs for Detection of Machine-Generated Code

SemEval-2026 टास्क 13 के लिए mcdok सिस्टम mdok टेक्स्ट डिटेक्शन दृष्टिकोण को अनुकूलित करता है, जो मशीन-जनित कोड डिटेक्शन, एट्रिब्यूशन और हाइब्रिड कोड पहचान को प्रतिस्पर्धी रूप से संबोधित करने के लिए कोड-विशिष्ट लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को फाइन-ट्यून करता है, हालांकि शीर्ष सिस्टमों की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन अंतराल बने हुए हैं।

Adam Skurla, Dominik Macko, Jakub Simko2026-04-24
💬 NLP

MKJ at SemEval-2026 Task 9: A Comparative Study of Generalist, Specialist, and Ensemble Strategies for Multilingual Polarization

MKJ टीम SemEval-2026 टास्क 9 के लिए एक भाषा-अनुकूलन ढांचा प्रस्तुत करती है जो 22 भाषाओं में 0.796 का मैक्रो-एवरेज्ड F1 स्कोर प्राप्त करने के लिए बहुभाषी सामान्य विशेषज्ञों (multilingual generalists), भाषा-विशिष्ट विशेषज्ञों (language-specific specialists) और हाइब्रिड एंसेम्बल्स को रणनीतिक रूप से संयोजित करती है, जो यह प्रदर्शित करता है कि मॉडल चयन को लिपि और भाषाई विशेषताओं के अनुरूप ढालना सार्वभौमिक आर्किटेक्चर और क्रॉस-लिंगुअल ऑग्मेंटेशन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Maziar Kianimoghadam Jouneghani2026-04-24
💬 NLP

VLAA-GUI: Knowing When to Stop, Recover, and Search, A Modular Framework for GUI Automation

VLAA-GUI स्वायत्त GUI एजेंटों के लिए एक मॉड्यूलर फ्रेमवर्क है जो अनिवार्य पूर्णता सत्यापन (mandatory completeness verification), एक मल्टी-टियर लूप ब्रेकर और एक ऑन-डिमांड सर्च एजेंट को एकीकृत करके समयपूर्व समाप्ति और पुनरावृत्ति वाले लूपों की समस्या का समाधान करता है, जिससे OSWorld और WindowsAgentArena बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Qijun Han, Haoqin Tu, Zijun Wang, Haoyue Dai, Yiyang Zhou, Nancy Lau, Alvaro A. Cardenas, Yuhui Xu, Ran Xu, Caiming Xion (…)2026-04-24