🤖 machine learning

Harmful Intent as a Geometrically Recoverable Feature of LLM Residual Streams

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि हानिकारक इरादा (harmful intent) बड़े भाषा मॉडलों (large language models) में एक ज्यामितीय रूप से पुनः प्राप्त करने योग्य (geometrically recoverable) और रैखिक रूप से डिकोडेबल (linearly decodable) विशेषता है जो विविध आर्किटेक्चर और एलाइनमेंट अवस्थाओं, जिसमें एब्लीटरेटेड मॉडल (abliterated models) भी शामिल हैं, में मौजूद है, जिसे विशिष्ट प्रोबिंग रणनीतियों का उपयोग करके उच्च सटीकता के साथ पहचाना जा सकता है, जबकि यह भी प्रकट करता है कि AUROC जैसे डिटेक्शन मेट्रिक्स परिचालन सुरक्षा (operational safety) को बढ़ा-चढ़ाकर दिखा सकते हैं।

Isaac Llorente-Saguer2026-04-22
💬 NLP

Disparities In Negation Understanding Across Languages In Vision-Language Models

यह शोधपत्र विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में निषेध (negation) की समझ के लिए पहला मानव-सत्यापित बहुभाषी बेंचमार्क प्रस्तुत करता है, जो यह दर्शाता है कि हालांकि स्पेसवीएलएम (SpaceVLM) जैसे सुधार विधियां प्रदर्शन में सुधार करती हैं, लेकिन उनकी प्रभावशीलता टाइपोलॉजिकल रूप से विविध भाषाओं में काफी भिन्न होती है, जो इस बात पर महत्वपूर्ण असमानताओं को उजागर करती है कि भाषाई गुण मॉडल निष्पक्षता के साथ कैसे परस्पर क्रिया करते हैं।

Charikleia Moraitaki, Sarah Pan, Skyler Pulling, Gwendolyn Flusche, Kumail Alhamoud, Marzyeh Ghassemi2026-04-22
💬 NLP

A Mechanism and Optimization Study on the Impact of Information Density on User-Generated Content Named Entity Recognition

यह शोध पत्र शोर वाले उपयोगकर्ता-जनित सामग्री (User-Generated Content) पर नामंकित इकाई पहचान (Named Entity Recognition) में प्रदर्शन के पतन के मूल कारण के रूप में कम सूचना घनत्व (Information Density) की पहचान करता है, जिसके लिए "अटेंशन स्पेक्ट्रम विश्लेषण" (Attention Spectrum Analysis) को परिणामी "अटेंशन ब्लंटिंग" (attention blunting) को मापने के लिए पेश करता है और मॉडल-अज्ञेयवादी विंडो-अवेयर ऑप्टिमाइज़ेशन मॉड्यूल (Window-Aware Optimization Module - WOM) का प्रस्ताव करता है जो चयनात्मक रूप से सिमेंटिक घनत्व को बढ़ाता है, जिससे मानक UGC डेटासेट पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त होते हैं।

Jiang Xiaobo, Dinghong Lai, Song Qiu, Yadong Deng, Xinkai Zhan2026-04-22
💬 NLP

Superficial Success vs. Internal Breakdown: An Empirical Study of Generalization in Adaptive Multi-Agent Systems

यह अनुभवजन्य अध्ययन प्रकट करता है कि अनुकूलनशील बहु-एजेंट प्रणालियाँ टोपोलॉजिकल ओवरफिटिंग और भ्रामक समन्वय से ग्रस्त हैं, जो सतही सटीकता तो प्राप्त करती हैं लेकिन डोमेन के पार सामान्यीकरण करने या आदर्श आंतरिक अंतःक्रियाओं को बनाए रखने में विफल रहती हैं, जिससे साधारण शुद्धता के बजाय सामान्यीकरण को प्राथमिकता देने वाले मूल्यांकन प्रोटोकॉल की तत्काल आवश्यकता पर बल मिलता है।

Namyoung So (Department of Computer Science, Hanyang University, Seoul, Republic of Korea), Seokgyu Jang (Department of (…)2026-04-22
💬 NLP

Assessing Capabilities of Large Language Models in Social Media Analytics: A Multi-task Quest

यह शोध पत्र डेटा पूर्वाग्रह को कम करने और पुनरुत्पादनीय बेंचमार्क स्थापित करने के लिए एक नए एकत्रित ट्विटर डेटासेट का उपयोग करते हुए, तीन मुख्य सोशल मीडिया एनालिटिक्स कार्यों—लेखक सत्यापन (authorship verification), पोस्ट जनरेशन, और उपयोगकर्ता विशेषता अनुमान (user attribute inference)—में आधुनिक लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का पहला व्यापक मूल्यांकन प्रस्तुत करता है।

Ramtin Davoudi, Kartik Thakkar, Nazanin Donyapour, Tyler Derr, Hamid Karimi2026-04-22
💬 NLP

AlignCultura: Towards Culturally Aligned Large Language Models?

यह शोध पत्र AlignCultura को प्रस्तुत करता है, जो यूनेस्को (UNESCO) के सांस्कृतिक वर्गीकरण पर आधारित CULTURAX डेटासेट का निर्माण करने वाला एक दो-चरणीय पाइपलाइन है, जो बड़े भाषा मॉडलों (Large Language Models) के सांस्कृतिक संरेखण का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन और सुधार करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि सांस्कृतिक रूप से फाइन-ट्यून किए गए मॉडल हेल्पफुल (Helpful), हार्मलेस (Harmless) और ऑनेस्ट (Honest) प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं और सांस्कृतिक विफलताओं को कम करते हैं।

Gautam Siddharth Kashyap, Mark Dras, Usman Naseem2026-04-22
💬 NLP

RARE: Redundancy-Aware Retrieval Evaluation Framework for High-Similarity Corpora

यह शोध पत्र RARE प्रस्तुत करता है, जो एक रेडंडेंसी-अवेयर (redundancy-aware) रिट्रीवल इवैल्यूएशन फ्रेमवर्क है जो दस्तावेजों को परमाणु तथ्यों (atomic facts) में विघटित करके और CRRF के साथ LLM-आधारित डेटा जनरेशन को उन्नत करके अत्यधिक समान कॉर्पोरा में मौजूदा QA बेंचमार्क की सीमाओं को संबोधित करता है, जो अंततः वित्तीय, कानूनी और पेटेंट डोमेन में नए RedQA बेंचमार्क के माध्यम से वर्तमान रिट्रीवर्स में महत्वपूर्ण मजबूती के अंतराल (robustness gaps) को प्रकट करता है।

Hanjun Cho, Jay-Yoon Lee2026-04-22
💬 NLP

Cell-Based Representation of Relational Binding in Language Models

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) एक निम्न-आयामी, ग्रिड-समान "सेल-आधारित बाइंडिंग रिप्रजेंटेशन" (Cell-based Binding Representation) सबस्पेस के माध्यम से विमर्श-स्तर (discourse-level) के संबंधात्मक बंधन को एनकोड करते हैं, जहाँ इकाई-संबंध युग्म (entity-relation pairs) रैखिक रूप से डिकोडेबल हैं और सटीक संबंधात्मक तर्क के लिए कारणवश आवश्यक हैं।

Qin Dai, Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui2026-04-22
💬 NLP

Product-of-Experts Training Reduces Dataset Artifacts in Natural Language Inference

यह शोध पत्र एक प्रोडक्ट-ऑफ-एक्सपर्ट्स (PoE) प्रशिक्षण पद्धति प्रस्तावित करता है जो पक्षपाती उदाहरणों को कम महत्व देकर नेचुरल लैंग्वेज इन्फरेंस मॉडलों में डेटासेट आर्टिफ़ैक्ट्स पर निर्भरता को प्रभावी ढंग से कम करता है, जिससे समग्र सटीकता में न्यूनतम हानि के साथ महत्वपूर्ण डिबायसिंग प्राप्त होता है।

Aby Mammen Mathew2026-04-22
💬 NLP

TRN-R1-Zero: Text-rich Network Reasoning via LLMs with Reinforcement Learning Only

यह शोध पत्र TRN-R1-Zero का प्रस्ताव करता है, जो एक पोस्ट-ट्रेनिंग फ्रेमवर्क है जो एक नवीन नेबर-अवेयर रिवॉर्ड मैकेनिज्म के साथ सुदृढीकरण शिक्षण (रिनफोर्समेंट लर्निंग) के माध्यम से बेस LLMs को सीधे अनुकूलित करके टेक्स्ट-रिच नेटवर्क्स पर ज़ीरो-शॉट रीजनिंग को सक्षम बनाता है, जो सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग या डिस्टिलेशन की आवश्यकता को समाप्त करते हुए विविध बेंचमार्क और कार्य स्तरों पर बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Yilun Liu, Ruihong Qiu, Zi Huang2026-04-22