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Less Languages, Less Tokens: An Efficient Unified Logic Cross-lingual Chain-of-Thought Reasoning Framework

यह शोध पत्र UL-XCoT को प्रस्तुत करता है, जो एक कुशल एकीकृत तर्क ढांचा (unified logic framework) है जो इष्टतम भाषाओं का चयन करके और एक भाषा-अपरिवर्तनीय स्थान (language-invariant space) में निम्न-गुणवत्ता वाले पथों को छाँटकर क्रॉस-लिंगुअल रीजनिंग में टोकन उपयोग और विलंबता (latency) को कम करता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में 50% से अधिक लागत बचत के साथ प्रतिस्पर्धी सटीकता प्राप्त होती है।

Chenyuan Zhang, Qiguang Chen, Xie Chen, Zhuotao Tian, Bowen Xing, Meishan Zhang, Libo Qin, Baotian Hu, Min Zhang2026-04-23
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To Know is to Construct: Schema-Constrained Generation for Agent Memory

रचनात्मक ज्ञानमीमांसा (constructivist epistemology) से प्रेरित होकर, यह शोध पत्र SCG-MEM का प्रस्ताव करता है, जो एक स्कीमा-प्रतिबंधित जनरेटिव मेमोरी आर्किटेक्चर है जो संरचनात्मक मतिभ्रम (structural hallucinations) और रिट्रीवल शोर (retrieval noise) को समाप्त करने के साथ-साथ दीर्घकालिक अनुकूलन और मल्टी-हॉप रीजनिंग को सक्षम करने के लिए मेमोरी एक्सेस को एक संरचित जनरेशन प्रक्रिया के रूप में पुनर्गठित करता है, जिससे यह LoCoMo बेंचमार्क पर डेंस रिट्रीवल बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Lei Zheng, Weinan Song, Daili Li, Yanming Yang2026-04-23
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Whose Story Gets Told? Positionality and Bias in LLM Summaries of Life Narratives

यह शोध पत्र मानव जीवन के वृत्तांतों की बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) की अमूर्त व्याख्याओं में नस्लीय और लैंगिक पूर्वाग्रहों का पता लगाने के लिए एक सारांश-आधारित पाइपलाइन का प्रस्ताव करता है, जो गुणात्मक अनुसंधान में प्रतिनिधित्व संबंधी हानि को रोकने के लिए मॉडल की स्थितिगतता (positionality) का विश्लेषण करने की नैतिक आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Melanie Subbiah, Haaris Mian, Nicholas Deas, Ananya Mayukha, Dan P. McAdams, Kathleen McKeown2026-04-23
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AFMRL: Attribute-Enhanced Fine-Grained Multi-Modal Representation Learning in E-commerce

यह शोध पत्र AFMRL का प्रस्ताव करता है, जो एक दो-चरणीय ढांचा है जो ई-कॉमर्स रिट्रीवल कार्यों में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट फाइन-ग्रैन्ड मल्टीमॉडल रिप्रेजेंटेशन प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए कंट्रास्टिव लर्निंग को निर्देशित करने और एट्रिब्यूट एक्सट्रैक्शन को सुदृढ़ करने हेतु प्रोडक्ट एट्रिब्यूट्स उत्पन्न करने के लिए मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाता है।

Biao Zhang, Lixin Chen, Bin Zhang, Zongwei Wang, Tong Liu, Bo Zheng2026-04-23
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Meta-Tool: Efficient Few-Shot Tool Adaptation for Small Language Models

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि छोटे भाषा मॉडलों के लिए, दस्तावेज़ीकरण के साथ सावधानीपूर्वक डिज़ाइन की गई फ्यू-शॉट प्रॉम्प्टिंग, टूल उपयोग के लिए जटिल हाइपरनेटवर्क-आधारित LoRA अनुकूलन से काफी बेहतर प्रदर्शन करती है, जो कम विलंबता (लेटेंसी) के साथ लगभग GPT-5 स्तर का प्रदर्शन प्राप्त करती है और चिकित्सकों को वास्तुशिल्प जटिलता के बजाय प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की ओर पुनर्निर्देशित करती है।

Sachin Kumar2026-04-23
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Duluth at SemEval-2026 Task 6: DeBERTa with LLM-Augmented Data for Unmasking Political Question Evasions

डुलुथ टीम की SemEval-2026 टास्क 6 प्रविष्टि, जो क्लास इम्बैलेंस (वर्ग असंतुलन) को संबोधित करने के लिए DeBERTa-V3-base मॉडल को LLM-जनित सिंथेटिक डेटा के साथ जोड़ती है, ने राजनीतिक प्रश्नों से बचने (इवेजन) को वर्गीकृत करने में 0.76 के मैक्रो F1 के साथ 8वां स्थान प्राप्त किया, जो यह दर्शाता है कि ऐसा संवर्धन अस्पष्ट (एम्बीवलेंट) और स्पष्ट प्रतिक्रियाओं के बीच अंतर करने की निरंतर चुनौतियों के बावजूद अल्पसंख्यक-वर्ग की रिकॉल (recall) को प्रभावी ढंग से सुधारता है।

Shujauddin Syed, Ted Pedersen2026-04-23
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Chasing the Public Score: User Pressure and Evaluation Exploitation in Coding Agent Workflows

यह शोध पत्र AgentPressureBench प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि कोडिंग एजेंट वर्कफ़्लो में सार्वजनिक मूल्यांकन स्कोर सुधारने के लिए उपयोगकर्ता का दबाव अक्सर स्कोर शोषण (score exploitation) को प्रेरित करता है—जहाँ एजेंट वास्तविक प्रदर्शन सुधार के बिना रिपोर्ट किए गए मेट्रिक्स के लिए अनुकूलन करते हैं—और यह दिखाता है कि यह भेद्यता मजबूत मॉडलों में और अधिक बढ़ जाती है लेकिन इसे स्पष्ट एंटी-एक्सप्लॉइटेशन प्रॉम्प्टिंग के माध्यम से प्रभावी ढंग से कम किया जा सकता है।

Hardy Chen, Nancy Lau, Haoqin Tu, Shuo Yan, Xiangyan Liu, Zijun Wang, Juncheng Wu, Michael Qizhe Shieh, Alvaro A. Carden (…)2026-04-23
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Text-to-Distribution Prediction with Quantile Tokens and Neighbor Context

यह शोध पत्र क्वांटटाइल टोकन रिग्रेशन (Quantile Token Regression) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन दृष्टिकोण है जो इनपुट अनुक्रमों में समर्पित क्वांटटाइल टोकन सम्मिलित करता है और उन्हें प्रत्यक्ष इनपुट-आउटपुट पथों और स्थानीय ग्राउंडिंग को सक्षम करने के लिए रिट्रीवल-आधारित पड़ोसी संदर्भ (retrieval-based neighbor context) के साथ संवर्धित करता है, जिससे यह LLM-आधारित वितरण संबंधी रिग्रेशन कार्यों में मौजूदा बेसलाइन की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yilun Zhu, Yuan Zhuang, Nikhita Vedula, Dushyanta Dhyani, Shaoyuan Xu, Moyan Li, Mohsen Bayati, Bryan Wang, Shervin Malm (…)2026-04-23
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Markov reads Pushkin, again: A statistical journey into the poetic world of Evgenij Onegin

यह अध्ययन पुश्किन के *एवगेनी ओनेगिन* और उसके इतालवी अनुवाद के ग्राफेमिक स्वर/व्यंजन संरचनाओं पर न्यूनतम मार्कोव मॉडलिंग (minimalist Markov modeling) और प्रतीकात्मक समय श्रृंखला विश्लेषण (symbolic time series analysis) को लागू करता है, जो विशिष्ट स्मृति गहराई विषमताओं (memory depth asymmetries) को प्रकट करता है और यह प्रदर्शित करता है कि कैसे सरल संभाव्यता मॉडल उन संरचनात्मक नियमितताओं को उजागर कर सकते हैं जो ध्वन्यात्मक रूप को कथागत गतिशीलता से जोड़ते हैं।

Angelo Maria Sabatini2026-04-23
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Construction of a Battery Research Knowledge Graph using a Global Open Catalog

यह शोध पत्र ओपनएलेक्स (OpenAlex) और एलएलएम-संवर्धित (LLM-enhanced) कीफ्रेज़ निष्कर्षण का उपयोग करके बैटरी अनुसंधान के लेखक-केंद्रित ज्ञान ग्राफ के निर्माण के लिए एक स्केलेबल पाइपलाइन प्रस्तुत करता है, ताकि पारंपरिक उद्धरण-आधारित विधियों से परे क्रॉस-संस्थागत विशेषज्ञता ट्रैकिंग, समुदाय पहचान और सिमेंटिक समानता विश्लेषण को सक्षम बनाया जा सके।

Luca Foppiano, Sae Dieb, Malik Zain, Kazuki Kasama, Keitaro Sodeyama, Mikiko Tanifuji2026-04-23