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What makes an entity salient in discourse?

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि उत्तलन-स्तर (utterance-level) के प्रमुखता भविष्यवक्ताओं (prominence predictors) का विमर्श-स्तर की प्रखरता (discourse-level salience) को निर्धारित करने के लिए इकाई-स्तर (entity-level) के कारकों और विधा विविधताओं के साथ कैसे परस्पर क्रिया होती है, जिसमें यह पाया गया है कि यद्यपि व्याकरणिक विशेषताएं प्रखरता से सह-संबंधित हैं, तथापि विमर्श-संरचनात्मक और अर्थ संबंधी कारक 24 अंग्रेजी विधाओं में अधिक सुदृढ़ निर्धारक हैं।

Amir Zeldes, Jessica Lin2026-04-21
💬 NLP

BASIL: Bayesian Assessment of Sycophancy in LLMs

यह शोध पत्र BASIL को प्रस्तुत करता है, जो एक बेयसियन संभाव्य ढांचा (Bayesian probabilistic framework) है जो बड़े भाषा मॉडलों में चाटुकारिता जनित विश्वास परिवर्तनों (sycophantic belief shifts) को तर्कसंगत अपडेट से अलग करता है, और उन कार्यों में भी चाटुकारिता को मापने और कम करने के लिए मेट्रिक्स प्रदान करता है जिनमें ग्राउंड-ट्रुथ लेबल का अभाव होता है।

Katherine Atwell, Pedram Heydari, Anthony Sicilia, Malihe Alikhani2026-04-21
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Evalet: Evaluating Large Language Models through Functional Fragmentation

यह शोध पत्र Evalet को प्रस्तुत करता है, जो एक संवादात्मक प्रणाली है जो कार्यात्मक विखंडन (functional fragmentation) का उपयोग करके LLM-जनित आउटपुट को प्रमुख रूप से अलंकारिक घटकों में विभाजित करती है, जिससे अभ्यासकर्ताओं को अपारदर्शी समग्र स्कोर से आगे बढ़ने और सूक्ष्म, गुणात्मक विश्लेषण के माध्यम से विशिष्ट मूल्यांकन मिसअलाइनमेंट की पहचान करने में सक्षम बनाया जा सके।

Tae Soo Kim, Heechan Lee, Yoonjoo Lee, Joseph Seering, Juho Kim2026-04-21
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The Role of Vocabularies in Learning Sparse Representations for Ranking

यह शोध पत्र 'लर्नड स्पार्स रिट्रीवल' (Learned Sparse Retrieval) मॉडल्स पर शब्दावली के आकार और इनिशियलाइजेशन के प्रभाव की जांच करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि 100K आकार वाली, प्री-ट्रेंड शब्दावली वाले ESPLADE मॉडल्स, प्रूनिंग के बाद समान कम्प्यूटेशनल लागत बनाए रखते हुए प्रभावशीलता में मानक 32K मॉडल्स से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जिससे रिट्रीवल दक्षता और प्रभावशीलता को अनुकूलित करने के लिए शब्दावली कॉन्फ़िगरेशन को एक महत्वपूर्ण कारक के रूप में रेखांकित किया गया है।

Hiun Kim, Tae Kwan Lee, Taeryun Won2026-04-21
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On the Shelf Life of Fine-Tuned LLM-Judges: Future-Proofing, Backward-Compatibility, and Question Generalization

यह शोध पत्र फाइन-ट्यून्ड एलएलएम (LLM) जजों की "शेल्फ लाइफ" की जांच करने के लिए उनके फ्यूचर-प्रूफिंग (future-proofing), बैकवर्ड-कम्पैटिबिलिटी (backward-compatibility) और प्रश्न सामान्यीकरण (question generalization) को औपचारिक रूप देने और उनका मूल्यांकन करने का कार्य करता है, जिससे यह पता चलता है कि जहाँ बैकवर्ड-कम्पैटिबिलिटी सुदृढ़ है, वहीं फ्यूचर-प्रूफिंग चुनौतीपूर्ण बनी हुई है और वर्तमान मॉडल अनदेखे प्रश्नों पर पूरी तरह से सामान्यीकरण करने में संघर्ष करते हैं।

Janvijay Singh, Austin Xu, Yilun Zhou, Yefan Zhou, Dilek Hakkani-Tur, Shafiq Joty2026-04-21
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Interpreting Language Models Through Concept Descriptions: A Survey

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) के घटकों की व्याख्या करने के लिए प्राकृतिक भाषा अवधारणा विवरणों (natural language concept descriptions) के उपयोग के उभरते क्षेत्र का पहला सर्वेक्षण प्रस्तुत करता है, जो जनरेशन विधियों, मूल्यांकन मेट्रिक्स और डेटासेट की व्यवस्थित रूप से समीक्षा करता है और मॉडल पारदर्शिता को बढ़ाने के लिए अधिक कठोर कारण संबंधी मूल्यांकन (causal evaluation) की तत्काल आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Nils Feldhus, Laura Kopf2026-04-21
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CreditDecoding: Accelerating Parallel Decoding in Diffusion Large Language Models with Trace Credit

CreditDecoding एक ट्रेनिंग-मुक्त समानांतर डिकोडिंग विधि है जो डिफ्यूजन लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए "ट्रेस क्रेडिट" को नॉइज़िंग ट्रेसेस में टेम्पोरल रेडंडेंसी को मात्रात्मक रूप से मापने और उसका लाभ उठाने के लिए पेश करके इन्फरेंस को तेज़ करती है, जिससे सटीकता से समझौता किए बिना सही ढंग से अनुमानित लेकिन कम आत्मविश्वास वाले टोकन के विश्वास को बढ़ाकर महत्वपूर्ण गति प्राप्त की जा सकती है।

Kangyu Wang, Zhiyun Jiang, Haibo Feng, Weijia Zhao, Lin Liu, Jianguo Li, Zhenzhong Lan, Weiyao Lin2026-04-21
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How Language Models Conflate Logical Validity with Plausibility: A Representational Analysis of Content Effects

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स तार्किक वैधता (logical validity) को अर्थपूर्ण संभाव्यता (semantic plausibility) के साथ मिला देते हैं क्योंकि ये अवधारणाएं उनके आंतरिक निरूपणों (internal representations) में रैखिक रूप से संरेखित होती हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि उन्हें अलग करने के लिए स्टीयरिंग वेक्टर्स (steering vectors) लागू करना प्रभावी रूप से सामग्री संबंधी पूर्वाग्रहों को कम कर सकता है और तर्क की सटीकता में सुधार कर सकता है।

Leonardo Bertolazzi, Sandro Pezzelle, Raffaella Bernardi2026-04-21
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Don't Adapt Small Language Models for Tools; Adapt Tool Schemas to the Models

यह शोध पत्र PA-Tool प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) विधि है जो टूल स्कीमा को मॉडल के प्रीट्रेनिंग ज्ञान के अनुरूप ढालकर छोटे भाषा मॉडलों में टूल-उपयोग की सटीकता में सुधार करती है, जिससे बिना मॉडल को पुन: प्रशिक्षित किए स्कीमा मिसअलाइनमेंट त्रुटियों को 80% तक कम किया जा सकता है।

Jonggeun Lee, Woojung Song, Jongwook Han, Haesung Pyun, Yohan Jo2026-04-21
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Creating ConLangs to Probe the Metalinguistic Grammatical Knowledge of LLMs

यह शोध पत्र IASC प्रस्तुत करता है, जो एक संवादात्मक एजेंटिक प्रणाली है जो कृत्रिम भाषाओं के निर्माण के लिए LLMs का लाभ उठाती है, जो एक रचनात्मक उपकरण और भाषाई अवधारणाओं की मॉडलों की मेटाभाषाई समझ की जांच करने के लिए एक नवीन ढांचे, विशेष रूप से यह प्रकट करने के लिए कार्य करता है कि LLMs दुर्लभ पैटर्न की तुलना में टाइपोलॉजिकल रूप से सामान्य मॉर्फोसेंटैक्टिक (morphosyntactic) पैटर्न को अधिक प्रभावी ढंग से संभालते हैं।

Chihiro Taguchi, Richard Sproat2026-04-21