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💬 NLP

Privacy Collapse: Benign Fine-Tuning Can Break Contextual Privacy in Language Models

यह शोध पत्र यह प्रकट करता है कि भाषा मॉडलों का सौम्य फाइन-ट्यूनिंग (benign fine-tuning) एक "साइलेंट फेलियर" (silent failure) का कारण बन सकता है जिसे प्राइवेसी कोलैप्स (privacy collapse) के रूप में जाना जाता है, जहाँ मॉडल संदर्भ-आधारित गोपनीयता मानदंडों के बारे में तर्क करने की अपनी क्षमता खो देते हैं और मानक सुरक्षा एवं उपयोगिता बेंचमार्क पर उच्च प्रदर्शन बनाए रखने के बावजूद संवेदनशील जानकारी लीक कर देते हैं।

Anmol Goel, Cornelius Emde, Sangdoo Yun, Seong Joon Oh, Martin Gubri2026-04-21
💬 NLP

From Attribution to Abstention: Training-Free Attention-Based Auditing for Clinical Summarization

यह शोधपत्र ClinTrace प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में मौजूदा डिकोडर अटेंशन वेट्स का लाभ उठाकर सूक्ष्म स्रोत एट्रिब्यूशन और मतिभ्रम (hallucination) डिटेक्शन स्कोर को एक साथ उत्पन्न करता है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त इन्फरेंस लागत के क्लिनिकल समराइजेशन की पारदर्शिता और निष्ठा को बढ़ाया जा सकता है।

Qianqi Yan, Huy Nguyen, Sumana Srivatsa, Hari Bandi, Xin Eric Wang, Krishnaram Kenthapadi2026-04-21
💬 NLP

LOGICAL-COMMONSENSEQA: A Benchmark for Logical Commonsense Reasoning

यह शोध पत्र LOGICAL-COMMONSENSEQA का परिचय देता है, जो एक नया बेंचमार्क है जो सामान्य ज्ञान तर्क (commonsense reasoning) को AND, OR, और NEITHER/NOR जैसे ऑपरेटरों का उपयोग करके कथनों के युग्मों पर तार्किक संयोजन (logical composition) के रूप में पुनर्गठित करता है, जिससे यह पता चलता है कि जबकि वर्तमान मॉडल संयोजक (conjunctive) और विविक्त (disjunctive) कार्यों को उचित रूप से संभालते हैं, वे निषेध-आधारित (negation-based) तर्क में काफी संघर्ष करते हैं।

Obed Junias, Maria Leonor Pacheco2026-04-21
💬 NLP

Information Representation Fairness in Long-Document Embeddings: The Peculiar Interaction of Positional and Language Bias

यह शोध पत्र लंबे दस्तावेज़ एम्बेडिंग (long-document embeddings) में व्यवस्थित स्थितिजन्य और भाषाई पूर्वाग्रहों की पहचान करता है जहाँ शुरुआती और उच्च-संसाधन वाली भाषा के खंडों का अत्यधिक प्रतिनिधित्व होता है, और इन समस्याओं को कम करने तथा दस्तावेज़ के सभी भागों की खोज क्षमता (discoverability) में सुधार करने के लिए एक क्रमपरिवर्तन-आधारित मूल्यांकन ढांचे (permutation-based evaluation framework) के साथ-साथ एक अनुमान-समय अटेंशन कैलिब्रेशन विधि (inference-time attention calibration method) का प्रस्ताव करता है।

Elias Schuhmacher, Andrianos Michail, Juri Opitz, Rico Sennrich, Simon Clematide2026-04-21
💬 NLP

LVLMs and Humans Ground Differently in Referential Communication

यह शोध पत्र एक संदर्भिक संचार प्रयोग प्रस्तुत करता है जो यह प्रदर्शित करता है कि लार्ज विजन-लैंग्वेज मॉडल्स (LVLMs) मनुष्यों की तरह सहजता से कॉमन ग्राउंड स्थापित करने और संदर्भों को इंटरैक्टिव रूप से उत्पन्न या हल करने में संघर्ष करते हैं, जिससे मानव उपयोगकर्ताओं के साथ निर्बाध रूप से सहयोग करने की उनकी क्षमता सीमित हो जाती है।

Peter Zeng, Weiling Li, Amie Paige, Zhengxiang Wang, Panagiotis Kaliosis, Dimitris Samaras, Gregory Zelinsky, Susan Bren (…)2026-04-21
💬 NLP

Function Words as Statistical Cues for Language Learning

यह शोधपत्र क्रॉस-लिंग्विस्टिक विश्लेषण और न्यूरल मॉडलिंग के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि कार्य शब्दों (function words) के सार्वभौमिक सांख्यिकीय गुण—विशेष रूप से उनकी उच्च आवृत्ति, विश्वसनीय वाक्य-रचनात्मक जुड़ाव और वाक्यांश-सीमा संरेखण—एक इष्टतम "गोल्डिलॉक्स" (Goldilocks) संतुलन निर्मित करते हैं जो रैखिक इनपुट से अमूर्त व्याकरणिक ज्ञान के अर्जन को सुगम बनाता है।

Xiulin Yang, Heidi Getz, Ethan Gotlieb Wilcox2026-04-21
🤖 machine learning

Less Noise, More Voice: Reinforcement Learning for Reasoning via Instruction Purification

यह शोध पत्र लेस नॉइज़ सैंपलिंग फ्रेमवर्क (LENS) का प्रस्ताव करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) दृष्टिकोण है जो पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन को निर्देशित करने के लिए प्रॉम्प्ट्स से हस्तक्षेप करने वाले टोकन्स की पहचान करता है और उन्हें हटाता है, जिससे GRPO जैसी मौजूदा विधियों की तुलना में जटिल कार्यों पर LLM रीजनिंग की दक्षता, प्रदर्शन और अभिसरण गति (convergence speed) में उल्लेखनीय सुधार होता है।

Yiju Guo, Tianyi Hu, Zexu Sun, Yankai Lin2026-04-21
💬 NLP

MoCo: A One-Stop Shop for Model Collaboration Research

यह शोध पत्र MoCo को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक पायथन लाइब्रेरी है जो 25 मूल्यांकन डेटासेट्स में 26 विविध मॉडल सहयोग विधियों को समेकित और बेंचमार्क करती है, यह प्रदर्शित करते हुए कि सहयोगात्मक रणनीतियाँ कई सेटिंग्स में एकल मोनोलिथिक मॉडलों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करती हैं और मॉड्यूलर, विकेंद्रीकृत एआई अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए एक मौलिक टूलकिट प्रदान करती है।

Shangbin Feng, Yuyang Bai, Ziyuan Yang, Yike Wang, Zhaoxuan Tan, Jiajie Yan, Zhenyu Lei, Wenxuan Ding, Weijia Shi, Haoji (…)2026-04-21
💬 NLP

GeoRC: A Benchmark for Geolocation Reasoning Chains

यह शोध पत्र GeoRC को प्रस्तुत करता है, जो विशेषज्ञ-स्रोत भू-स्थानिक तर्क श्रृंखलाओं (geolocation reasoning chains) का पहला बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ शीर्ष स्तर के विजन लैंग्वेज मॉडल्स (Vision Language Models) स्थानों की भविष्यवाणी करने में मानवीय सटीकता के बराबर हैं, वहीं वे सूक्ष्म दृश्य विशेषताओं (fine-grained visual attributes) को निकालने में सीमाओं के कारण, ऑडिट करने योग्य, साक्ष्य-आधारित स्पष्टीकरण उत्पन्न करने में मनुष्यों से काफी पीछे रह जाते हैं।

Mohit Talreja, Joshua Diao, Jim Thannikary James, Radu Casapu, Tejas Santanam, Ethan Mendes, Alan Ritter, Wei Xu, James (…)2026-04-21
💬 NLP

DynaWeb: Model-Based Reinforcement Learning of Web Agents

यह शोध पत्र DynaWeb को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-आधारित सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) ढांचा है जो इंटरैक्शन को सिम्युलेट करने और सिंथेटिक प्रक्षेप पथ (trajectories) उत्पन्न करने के लिए एक सीखे हुए वर्ल्ड मॉडल का लाभ उठाकर स्वायत्त वेब एजेंटों को प्रशिक्षित करता है, जिससे लाइव इंटरनेट प्रशिक्षण की अक्षमताओं और जोखिमों को दूर किया जाता है और चुनौतीपूर्ण बेंचमार्क पर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार किया जाता है।

Hang Ding, Peidong Liu, Junqiao Wang, Ziwei Ji, Meng Cao, Rongzhao Zhang, Lynn Ai, Eric Yang, Tianyu Shi, Lei Yu2026-04-21