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💬 NLP

On Temperature-Constrained Non-Deterministic Machine Translation: Potential and Evaluation

यह शोध पत्र तापमान-प्रतिबंधित नॉन-डिटरमिनिस्टिक मशीन ट्रांसलेशन (ND-MT) को अनुवाद में बहुविधता (multimodality) को संबोधित करने के लिए एक आशाजनक दृष्टिकोण के रूप में पहचानता है, जबकि यह भी प्रकट करता है कि वर्तमान मूल्यांकन मेट्रिक्स "बकेट्स इफ़ेक्ट" (Buckets Effect) से ग्रस्त हैं जो सबसे खराब स्थिति वाले उम्मीदवारों को प्राथमिकता देते हैं, जिससे 'एस्पेक्टो सैंपल' (ExpectoSample) नामक एक नई रणनीति का प्रस्ताव मिलता है जो मजबूत सिस्टम चयन के लिए है।

Weichuan Wang, Mingyang Liu, Linqi Song, Chen Ma2026-04-22
💬 NLP

Beyond Marginal Distributions: A Framework to Evaluate the Representativeness of Demographic-Aligned LLMs

यह शोधपत्र केवल सीमांत वितरणों (marginal distributions) के बजाय बहुभिन्नीय सहसंबंध पैटर्न (multivariate correlation patterns) का विश्लेषण करके जनसांख्यिकीय-संरेखित बड़े भाषा मॉडलों की प्रतिनिधित्व क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए एक रूपरेखा प्रस्तावित करता है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान स्टीयरिंग तकनीकें व्यक्तिगत प्रतिक्रिया दरों से मेल खाने के बावजूद मानवीय मूल्यों के अंतर्निहित संरचनात्मक संबंधों को पकड़ने में विफल रहती हैं।

Tristan Williams, Franziska Weeber, Sebastian Padó, Alan Akbik2026-04-22
💬 NLP

One Persona, Many Cues, Different Results: How Sociodemographic Cues Impact LLM Personalization

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि LLM व्यक्तित्वों (personas) को प्रेरित करने के लिए एक एकल सामाजिक-जनसांख्यिकीय संकेत (sociodemographic cue) पर निर्भर रहना असंगत परिणाम और पूर्वाग्रह के बारे में भ्रामक निष्कर्ष दे सकता है, जो शोधकर्ताओं को मॉडल वैयक्तिकरण (personalization) का अध्ययन करते समय संकेत भिन्नता और बाह्य वैधता को ध्यान में रखने का आग्रह करता है।

Franziska Weeber, Vera Neplenbroek, Jan Batzner, Sebastian Padó2026-04-22
💬 NLP

Temporal Leakage in Search-Engine Date-Filtered Web Retrieval: A Retrospective Forecasting Case Study

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि व्यापक टेम्पोरल लीकेज (temporal leakage) के कारण सर्च-इंजन डेट फिल्टर्स, रेट्रोस्पेक्टिव फोरकास्टिंग इवैल्यूएशन के लिए अविश्वसनीय हैं, जो भविष्यवाणी की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा देते हैं और अधिक सुदृढ़ रिट्रीवल सुरक्षा उपायों या फ्रोजन वेब स्नैपशॉट्स के उपयोग को आवश्यक बनाते हैं।

Ali El Lahib, Ying-Jieh Xia, Zehan Li, Yuxuan Wang, Xinyu Pi2026-04-22
💻 computer science

Who Shapes Brazil's Vaccine Debate? Semi-Supervised Modeling of Stance and Polarization in YouTube's Media Ecosystem

यह अध्ययन एक अर्ध-पर्यवेक्षित ढांचे (semi-supervised framework) का उपयोग करते हुए यूट्यूब पर ब्राजील के वैक्सीन संबंधी विमर्श का सबसे बड़ा अनुदैर्ध्य विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो 1.4 मिलियन टिप्पणियों को वर्गीकृत करता है और यह प्रकट करता है कि कैसे संकट के दौरान ध्रुवीकरण में उछाल आता है जबकि महामारी के बाद के युग में यह खंडित हो जाता है, जिसमें विज्ञान संचारक और डिजिटल-नेटिव आउटलेट समर्थनात्मक और विरोधी दोनों प्रकार की सहभागिता के प्रमुख चालक के रूप में उभरते हैं।

Geovana S. de Oliveira, Ana P. C. Silva, Fabricio Murai, Carlos H. G. Ferreira2026-04-22
💬 NLP

Two-dimensional early exit optimisation of LLM inference

यह शोध पत्र एक मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) द्वि-आयामी अर्ली एग्जिट (early exit) रणनीति प्रस्तुत करता है जो वर्गीकरण कार्यों के लिए एलएलएम (LLM) इन्फरेंस में गुणात्मक कम्प्यूटेशनल बचत और महत्वपूर्ण गति वृद्धि प्राप्त करने के लिए लेयर-वार और सेंटेंस-वार प्रोसेसिंग को समन्वित करती है, विशेष रूप से तब जब इनपुट संरचनाओं के माध्यम से सिमेंटिक जानकारी पूर्वानुमानित रूप से संचित होती है।

Jan Hůla, David Adamczyk, Tomáš Filip, Martin Pavlíček, Petr Sosík2026-04-22
💻 computer science

Unlocking the Edge deployment and ondevice acceleration of multi-LoRA enabled one-for-all foundational LLM

यह शोध पत्र एक हार्डवेयर-अवेयर फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो डायनेमिक टास्क स्विचिंग, मल्टी-स्ट्रीम डिकोडिंग और डायनेमिक सेल्फ-स्पेक्टुलेटिव डिकोडिंग को एकीकृत करके सैमसंग गैलेक्सी S24/S25 उपकरणों पर एक मल्टी-LoRA-सक्षम LLaMA फाउंडेशन मॉडल के कुशल ऑन-डिवाइस परिनियोजन को सक्षम बनाता है, जिससे कई भाषाओं और कार्यों में सटीकता बनाए रखते हुए मेमोरी और लेटेंसी में महत्वपूर्ण कमी आती है।

Sravanth Kodavanti, Sowmya Vajrala, Srinivas Miriyala, Utsav Tiwari, Uttam Kumar, Utkarsh Kumar Mahawar, Achal Pratap Si (…)2026-04-22
💻 computer science

Owner-Harm: A Missing Threat Model for AI Agent Safety

यह शोध पत्र "ओनर-हार्म" (Owner-Harm) को प्रस्तुत करता है, जो एक औपचारिक थ्रेट मॉडल है और उस महत्वपूर्ण सुरक्षा ब्लाइंड स्पॉट को संबोधित करता है जहाँ AI एजेंट अपने ही तैनातकर्ताओं (deployers) को नुकसान पहुँचाते हैं, यह प्रदर्शित करते हुए कि वर्तमान रक्षा प्रणालियाँ टूल वोकैबुलरी (tool vocabularies) के across सामान्यीकरण करने में विफल रहती हैं और इन जोखिमों का प्रभावी ढंग से पता लगाने और उन्हें कम करने के लिए एक सिम्बोलिक-सिमेंटिक डिफेंस जनरलाइजेशन (SSDG) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव देता है।

Dongcheng Zhang, Yiqing Jiang2026-04-22
💬 NLP

Probing for Reading Times

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि भाषा मॉडलों में प्रारंभिक-परत (early-layer) प्रतिनिधित्व पाँच भाषाओं में मानव पठन समय के प्रारंभिक-पास (early-pass) की प्रभावी रूप से भविष्यवाणी करते हैं, जो स्केलर सरप्राइज़ल (scalar surprisal) से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जबकि स्केलर सरप्राइज़ल देर-पास (late-pass) उपायों के लिए श्रेष्ठ बना रहता है, जो मॉडल की गहराई और मानव पठन के अस्थायी चरणों के बीच एक कार्यात्मक संरेखण को उजागर करता है।

Eleftheria Tsipidi, Samuel Kiegeland, Francesco Ignazio Re, Tianyang Xu, Mario Giulianelli, Karolina Stanczak, Ryan Cott (…)2026-04-22
💬 NLP

Characterizing AlphaEarth Embedding Geometry for Agentic Environmental Reasoning

यह शोध पत्र गूगल अल्फाअर्थ (Google AlphaEarth) के लैंड सरफेस एम्बेडिंग्स की गैर-यूक्लिडियन मैनिफोल्ड ज्यामिति को अभिलक्षित करता है, जो महत्वपूर्ण स्थानीय वक्रता (local curvature) और अवधारणा दिशा घूर्णन (concept direction rotation) को प्रकट करता है, और भौतिक रूप से सुसंगत पर्यावरणीय विश्लेषण के लिए एम्बेडिंग रिट्रीवल का उपयोग करके पैरामीट्रिक-ओनली रीजनिंग से बेहतर प्रदर्शन करने वाला एक एजेंटिक सिस्टम बनाने के लिए इन अंतर्दृष्टियों का लाभ उठाता है।

Mashrekur Rahman, Samuel J. Barrett, Christina Last2026-04-22