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💬 NLP

SQL Query Engine: A Self-Healing LLM Pipeline for Natural Language to PostgreSQL Translation

यह शोध पत्र SQL Query Engine को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, सेल्फ-होस्टेड सेवा है जो स्वचालित स्कीमा इंट्रोस्पेक्शन (schema introspection), एक लचीले रिस्पॉन्स पार्सर और एक इटरेटिव सेल्फ-हीलिंग लूप वाले दो-चरणीय LLM पाइपलाइन का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा को मान्य PostgreSQL क्वेरीज़ में अनुवादित करती है, जो रीड-ओनली सुरक्षा और शून्य प्रतिगमन (zero regressions) सुनिश्चित करते हुए निष्पादन सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है।

Muhammad Adeel Ijaz2026-04-21
🤖 machine learning

S-GRPO: Unified Post-Training for Large Vision-Language Models

यह शोध पत्र S-GRPO का प्रस्ताव करता है, जो लार्ज विजन-लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक एकीकृत पोस्ट-ट्रेनिंग फ्रेमवर्क है, जो कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग (विस्मृति) और ऑप्टिमाइज़ेशन कोलैप्स की सीमाओं को दूर करने के लिए कंडीशनल ग्राउंड-ट्रुथ ट्रेजेक्टरी इंजेक्शन के माध्यम से सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को एकीकृत करता है, जिससे सामान्य क्षमताओं को संरक्षित करते हुए बेहतर डोमेन अनुकूलन प्राप्त करने और अभिसरण (कन्वर्जेंस) को तेज करने में मदद मिलती है।

Yuming Yan, Kai Tang, Sihong Chen, Ke Xu, Dan Hu, Qun Yu, Pengfei Hu2026-04-21
💬 NLP

On the Robustness of LLM-Based Dense Retrievers: A Systematic Analysis of Generalizability and Stability

यह शोध पत्र अत्याधुनिक LLM-आधारित डेंस रिट्रीवर्स की मजबूती का पहला व्यवस्थित विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ इंस्ट्रक्शन-ट्यून्ड मॉडल उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं और टाइपो (typos) एवं कॉर्पस पॉइजनिंग के विरुद्ध बेहतर स्थिरता प्रदान करते हैं, वहीं उन्हें सामान्यीकरण (generalizability) में एक "स्पेशलाइजेशन टैक्स" का सामना करना पड़ता है और वे सिमेंटिक परटर्बेशन्स (semantic perturbations) के प्रति संवेदनशील बने रहते हैं, जिसमें एम्बेडिंग ज्योमेट्री और मॉडल स्केलिंग को प्रदर्शन को प्रभावित करने वाले प्रमुख कारकों के रूप में पहचाना गया है।

Yongkang Li, Panagiotis Eustratiadis, Yixing Fan, Evangelos Kanoulas2026-04-21
💬 NLP

Aligning Backchannel and Dialogue Context Representations via Contrastive LLM Fine-Tuning

यह शोध पत्र एक दो-चरणीय कंट्रास्टिव फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो संवाद संदर्भ (डायलॉग कॉन्टेक्स्ट) के निरूपण को बैकचैनल प्रकटीकरणों के साथ संरेखित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि परिणामी एम्बेडिंग्स पिछले तरीकों की तुलना में संवादात्मक संदर्भ और बैकचैनल रूप के बीच के संबंध को बेहतर ढंग से पकड़ते हैं और मानवीय निर्णयों के साथ अधिक निकटता से संरेखित होते हैं।

Livia Qian, Gabriel Skantze2026-04-21
💬 NLP

AdaExplore: Failure-Driven Adaptation and Diversity-Preserving Search for Efficient Kernel Generation

AdaExplore एक नवीन एजेंट फ्रेमवर्क है जो ट्राइटन (Triton) जैसे डोमेन-विशिष्ट भाषाओं के लिए LLM-संचालित कर्नेल कोड जनरेशन को बेहतर बनाने के लिए पुन: प्रयोज्य वैधता नियमों (validity rules) के निर्माण हेतु विफलता-संचालित अनुकूलन (failure-driven adaptation) को विविधता-संरक्षण खोज (diversity-preserving search) के साथ जोड़ता है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त फाइन-ट्यूनिंग के महत्वपूर्ण गति वृद्धि प्राप्त होती है।

Weihua Du, Jingming Zhuo, Yixin Dong, Andre Wang He, Weiwei Sun, Zeyu Zheng, Manupa Karunaratne, Ivan Fox, Tim Dettmers (…)2026-04-21
💬 NLP

IYKYK (But AI Doesn't): Automated Content Moderation Does Not Capture Communities' Heterogeneous Attitudes Towards Reclaimed Language

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि स्वचालित सामग्री मॉडरेशन उपकरण पुन: प्राप्त किए गए अपशब्दों (reclaimed slurs) के प्रति हाशिए पर स्थित समुदायों के विषम और व्यक्तिपरक दृष्टिकोणों को पकड़ने में विफल रहते हैं, जिससे संदर्भ की समझ की कमी और समूह के सदस्यों के बीच भी महत्वपूर्ण असहमति के कारण एकजुटता-संचालित भाषा को घृणास्पद भाषण (hate speech) के रूप में गलत वर्गीकृत किया जाता है।

Christina Chance, Rebecca Pattichis, Arjun Subramonian, James He, Shruti Narayanan, Saadia Gabriel, Kai-Wei Chang2026-04-21
💬 NLP

Defragmenting Language Models: An Interpretability-based Approach for Vocabulary Expansion

यह शोध पत्र 'FragMend' का प्रस्ताव देकर गैर-लैटिन भाषाओं में टोकन के अत्यधिक विखंडन (over-fragmentation) की समस्या का समाधान करता है, जो एक व्याख्यात्मकता-आधारित (interpretability-based) शब्दावली विस्तार विधि है और जो प्रदर्शन तथा टोकन दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करने के लिए पारंपरिक आवृत्ति-आधारित चयन और इनिशियलाइजेशन तकनीकों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Maitrey Mehta, Nishant Subramani, Zhichao Xu, Ashim Gupta, Vivek Srikumar2026-04-21
💬 NLP

CBRS: Cognitive Blood Request System with Bilingual Dataset and Dual-Layer Filtering for Multi-Platform Social Streams

यह शोध पत्र कॉग्निटिव ब्लड रिक्वेस्ट सिस्टम (CBRS) को प्रस्तुत करता है, जो एक बहु-मंच ढांचा है जो सोशल मीडिया स्ट्रीम से तत्काल रक्त दान अनुरोधों के उच्च-सटीक निष्कर्षण को प्राप्त करने के लिए एक नवीन द्विभाषी डेटासेट और एक द्वि-स्तरीय फ़िल्टरिंग आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जो फ़िल्टरिंग परिशुद्धता और पार्सिंग दक्षता दोनों में मौजूदा मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए कम्प्यूटेशनल लागत को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।

Anik Saha, Mst. Fahmida Sultana Naznin, Zia Ul Hassan Abdullah, Anisa Binte Asad, K. G. Subarno Bithi, A. B. M. Alim Al (…)2026-04-21
💬 NLP

No-Worse Context-Aware Decoding: Preventing Neutral Regression in Context-Conditioned Generation

यह शोध पत्र नो-वर्स कॉन्टेक्स्ट-अवेयर डिकोडिंग (NWCAD) को प्रस्तुत करता है, जो एक टू-स्ट्रीम डिकोडिंग एडॉप्टर है जो "न्यूट्रल रिग्रेशन" को रोकता है, क्योंकि यह बाहरी जानकारी के गैर-सूचनात्मक होने पर गतिशील रूप से नो-कॉन्टेक्स्ट जनरेशन पर बैक ऑफ हो जाता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि मॉडल अपनी बेसलाइन सटीकता को कम न करे और साथ ही सहायक संदर्भों का प्रभावी ढंग से लाभ उठा सके।

Yufei Tao, Ameeta Agrawal2026-04-21
💬 NLP

Evaluating Tool-Using Language Agents: Judge Reliability, Propagation Cascades, and Runtime Mitigation in AgentProp-Bench

यह शोधपत्र AgentProp-Bench प्रस्तुत करता है, जो एक मानव-सत्यापित बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि टूल-उपयोग करने वाले LLM एजेंटों के लिए स्वचालित जज अक्सर संयोग के स्तर (chance levels) पर प्रदर्शन करते हैं, यह लक्षणित करता है कि पैरामीटर इंजेक्शन त्रुटियां अंतिम उत्तरों तक कैसे प्रसारित होती हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि रनटाइम शमन रणनीतियाँ विशिष्ट मॉडलों में मतिभ्रम (hallucinations) को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकती हैं।

Bhaskar Gurram2026-04-21