💬 NLP

Will the Prince Get True Love's Kiss? On the Model Sensitivity to Gender Perturbation over Fairytale Texts

यह शोध पत्र परी कथा बोध (fairytale comprehension) में लिंग रूढ़ियों के प्रति भाषा मॉडल की संवेदनशीलता की जांच करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि मॉडल लिंग संबंधी परिवर्तनों (gender perturbations) का सामना करने पर शुरू में प्रदर्शन में गिरावट प्रदर्शित करते हैं, प्रति-तथ्यात्मक डेटा (counterfactual data) पर फाइन-ट्यूनिंग करने से प्रति-रूढ़िवादी आख्यानों (anti-stereotypical narratives) के प्रति उनकी मजबूती में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है।

Christina Chance, Da Yin, Dakuo Wang, Kai-Wei Chang2026-04-22
💬 NLP

"You tell me": A Dataset of GPT-4-Based Behaviour Change Support Conversations

यह शोध पत्र व्यवहार परिवर्तन पर केंद्रित दो GPT-4 आधारित संवादात्मक एजेंटों और उपयोगकर्ताओं के बीच टेक्स्ट-आधारित अंतःक्रियाओं का एक डेटासेट प्रस्तुत करता है, जिसे उपयोगकर्ता व्यवहार और LLM-जनित परामर्श-शैली के हस्तक्षेपों पर इसके प्रभाव पर शोध की कमी को दूर करने के लिए एक पूर्व-पंजीकृत उपयोगकर्ता अध्ययन के माध्यम से एकत्र किया गया है।

Selina Meyer, David Elsweiler2026-04-22
💬 NLP

Effects of Collaboration on the Performance of Interactive Theme Discovery Systems

यह शोध पत्र तीन अलग-अलग एनएलपी-सहायता प्राप्त इंटरैक्टिव थीम डिस्कवरी सिस्टम्स के परिणामों की निरंतरता, सामंजस्य और शुद्धता पर सिंक्रोनस बनाम एसिंक्रोनस सहयोग सेटिंग्स के प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए एक एकीकृत मूल्यांकन ढांचे का प्रस्ताव करता है।

Alvin Po-Chun Chen, Rohan Das, Dananjay Srinivas, Alexandra Barry, Maksim Seniw, Maria Leonor Pacheco2026-04-22
💬 NLP

Persuasion with Large Language Models: A Survey of Empirical Evidence, Study Methodologies, and Ethical Implications

यह सर्वेक्षण उस अनुभवजन्य साक्ष्य की समीक्षा करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स विभिन्न डोमेन में मानव-स्तर या मानव-से-श्रेष्ठ प्रभावशीलता प्राप्त कर सकते हैं, जबकि साथ ही इस प्रभावशीलता को चलाने वाले पद्धतिगत कारकों का आलोचनात्मक विश्लेषण करता है और स्वायत्तता, निष्पक्षता एवं सूचना अखंडता के प्रति उनके द्वारा उत्पन्न तत्काल नैतिक और सामाजिक जोखिमों को रेखांकित करता है।

Sander Noels, Alexander Rogiers, Maarten Buyl, Tijl De Bie2026-04-22
💬 NLP

CASS: Nvidia to AMD Transpilation with Data, Models, and Benchmark

यह शोध पत्र CASS को प्रस्तुत करता है, जो क्रॉस-आर्किटेक्चर GPU कोड ट्रांसपाइलेशन (CUDA से HIP और SASS से RDNA3) के लिए पहला डेटासेट और मॉडल सुइट है, जो अत्याधुनिक अनुवाद सटीकता और प्रदर्शन संरक्षण प्राप्त करता है और GPT-5.1 एवं Hipify जैसे वाणिज्यिक बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ahmed Heakl, Gustavo Bertolo Stahl, Sarim Hashmi, Seung Hun Eddie Han, Mukul Ranjan, Arina Kharlamova, Salman Khan, Abdu (…)2026-04-22
💬 NLP

OmniGen2: Towards Instruction-Aligned Multimodal Generation

OmniGen2 एक ओपन-सोर्स, इंस्ट्रक्शन-अलाइन्ड मल्टीमॉडल जनरेशन मॉडल है जो टेक्स्ट-टू-इमेज, इमेज एडिटिंग और सब्जेक्ट-ड्रिवन इन-कॉन्टेक्स्ट जनरेशन कार्यों में मौजूदा टेक्स्ट क्षमताओं को बनाए रखते हुए अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए डिकपल्ड पैरामीटर्स के साथ एक डुअल-पाथवे आर्किटेक्चर का उपयोग करता है।

Chenyuan Wu, Pengfei Zheng, Ruiran Yan, Shitao Xiao, Xin Luo, Yueze Wang, Wanli Li, Xiyan Jiang, Yexin Liu, Junjie Zhou (…)2026-04-22
💬 NLP

Improving the Distributional Alignment of LLMs using Supervision

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि सरल पर्यवेक्षण (supervision) जोड़ना सार्वजनिक स्वास्थ्य, जनमत और मूल्यों के डेटासेट में विविध जनसंख्या समूहों के साथ LLM-जनित वितरणों के संरेखण (alignment) में लगातार सुधार करता है, साथ ही भविष्य के अनुसंधान को निर्देशित करने के लिए एक व्यापक बेंचमार्क भी प्रदान करता है।

Gauri Kambhatla, Sanjana Gautam, Angela Zhang, Alex Liu, Ravi Srinivasan, Junyi Jessy Li, Matthew Lease2026-04-22
🤖 machine learning

Watch the Weights: Unsupervised monitoring and control of fine-tuned LLMs

यह शोध पत्र फाइन-ट्यून्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की निगरानी और नियंत्रण के लिए एक नवीन अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) विधि प्रस्तुत करता है जो एक्टिवेशन्स के बजाय वेट डिफरेंसेस (weight differences) का विश्लेषण करके सक्षम होती है, जिससे वितरण संबंधी समान प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता के बिना बैकडोर्स का पता लगाना, अनलर्निंग वेरिफिकेशन और मॉडल व्यवहारों का ऑडिट करना संभव हो जाता है।

Ziqian Zhong, Aditi Raghunathan2026-04-22
💬 NLP

SitEmb-v1.5: Improved Context-Aware Dense Retrieval for Semantic Association and Long Story Comprehension

यह शोध पत्र SitEmb पेश करता है, जो एक नया प्रशिक्षण प्रतिमान (training paradigm) और एम्बेडिंग मॉडल्स (v1.5) की एक श्रृंखला है जो छोटे चंक्स (chunks) को उनके व्यापक संदर्भ के भीतर एनकोड करके लंबे दस्तावेज़ों के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (retrieval-augmented generation) को बेहतर बनाता है, जिससे मौजूदा बड़े पैमाने के मॉडल्स की तुलना में काफी कम पैरामीटर्स के साथ बुक-प्लॉट रिट्रीवल और डाउनस्ट्रीम कार्यों पर अत्याधुनिक (state-of-the-art) प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Junjie Wu, Jiangnan Li, Yuqing Li, Lemao Liu, Liyan Xu, Jiwei Li, Dit-Yan Yeung, Jie Zhou, Mo Yu2026-04-22
💬 NLP

Comparing energy consumption and accuracy in text classification inference

यह अध्ययन टेक्स्ट वर्गीकरण इन्फरेंस (inference) में सटीकता और ऊर्जा खपत के बीच के समझौतों का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि एलएलएम (LLMs) अक्सर पारंपरिक मॉडलों की तुलना में अधिक ऊर्जा की खपत करते हैं, वे शून्य-शॉट (zero-shot) सेटिंग्स में अनिवार्य रूप से उनसे बेहतर प्रदर्शन नहीं करते हैं, और इन्फरेंस रनटाइम ऊर्जा उपयोग के लिए एक व्यावहारिक प्रॉक्सी के रूप में कार्य कर सकता है।

Johannes Zschache, Tilman Hartwig2026-04-22