💬 NLP

Wisdom is Knowing What not to Say: Hallucination-Free LLMs Unlearning via Attention Shifting

यह शोध पत्र अटेंशन-शिफ्टिंग (AS) फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन मशीन अनलर्निंग दृष्टिकोण है जो संदर्भ-संरक्षण दमन (context-preserving suppression) और मतिभ्रम-प्रतिरोधी प्रतिक्रिया आकार (hallucination-resistant response shaping) को नियोजित करके उपयोगिता संरक्षण और मतिभ्रम रोकथाम के बीच संतुलन बनाता है, ताकि बड़े भाषा मॉडलों के सामान्य प्रदर्शन से समझौता किए बिना संवेदनशील ज्ञान को चुनिंदा रूप से हटाया जा सके।

Chenchen Tan, Youyang Qu, Xinghao Li, Hui Zhang, Shujie Cui, Cunjian Chen, Longxiang Gao2026-04-20
💬 NLP

Power to the Clients: Federated Learning in a Dictatorship Setting

यह शोध पत्र "डिक्टेटर क्लाइंट्स" (dictator clients) का परिचय और विश्लेषण करता है, जो फेडरेटेड लर्निंग में दुर्भावनापूर्ण प्रतिभागियों का एक नया वर्ग है जो अपने स्वयं के योगदान को सुरक्षित रखते हुए अन्य क्लाइंट्स के योगदान को पूरी तरह से मिटाने में सक्षम हैं, और विभिन्न सहयोगात्मक एवं प्रतिकूल परिदृश्यों में सैद्धांतिक अभिसरण विश्लेषण (theoretical convergence analysis) और अनुभवजन्य मूल्यांकन के माध्यम से उनके प्रभाव का अन्वेषण करता है।

Mohammadsajad Alipour, Mohammad Mohammadi Amiri2026-04-20
💬 NLP

Understanding New-Knowledge-Induced Factual Hallucinations in LLMs: Analysis and Interpretation

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे नए ज्ञान पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को फाइन-ट्यून करना तथ्यात्मक मतिभ्रम (hallucinations) को प्रेरित करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि विशिष्ट ज्ञान प्रकारों के भीतर अपरिचितता की डिग्री मुख्य संस्थाओं (entities) पर कमजोर ध्यान के माध्यम से इन त्रुटियों को संचालित करती है, एक ऐसी प्रक्रिया जिसे ध्यान पैटर्न को बहाल करने के लिए ज्ञात ज्ञान को पुन: सम्मिलित करके कम किया जा सकता है।

Renfei Dang, Peng Hu, Zhejian Lai, Changjiang Gao, Min Zhang, Shujian Huang2026-04-20
💬 NLP

Reading Between the Lines: The One-Sided Conversation Problem

यह शोध पत्र एक-तरफ़ा बातचीत की समस्या (1SC) को एकल-वक्ता संवाद रिकॉर्डिंग से अनुमान लगाने और सीखने के एक ढांचे के रूप में प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि भविष्य के टर्न (future-turn) के संदर्भ को उत्त़र की लंबाई के साथ संयोजित करने से पुनर्निर्माण में सुधार होता है और उच्च गुणवत्ता वाले सारांश बिना छूटे हुए टर्नों को पूरी तरह से पुनर्गठित किए बिना उत्पन्न किए जा सकते हैं, जिससे गोपनीयता-जागरूक संवादात्मक एआई (conversational AI) को आगे बढ़ाया जा सकता है।

Victoria Ebert, Rishabh Singh, Tuochao Chen, Noah A. Smith, Shyamnath Gollakota2026-04-20
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MTR-DuplexBench: Towards a Comprehensive Evaluation of Multi-Round Conversations for Full-Duplex Speech Language Models

यह शोधपत्र MTR-DuplexBench प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन बेंचमार्क है जिसे टर्न बाउंड्रीज़ के धुंधलेपन और संदर्भ की विसंगति जैसी चुनौतियों को संबोधित करते हुए, संवादात्मक विशेषताओं, संवाद गुणवत्ता, निर्देश पालन और सुरक्षा को कवर करने वाले एक बहुआयामी मूल्यांकन ढांचे के माध्यम से मल्टी-राउंड बातचीत में फुल-डुप्लेक्स स्पीच लैंग्वेज मॉडल्स का व्यापक रूप से मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

He Zhang, Wenqian Cui, Haoning Xu, Xiaohui Li, Lei Zhu, Haoli Bai, Shaohua Ma, Irwin King2026-04-20
💬 NLP

Losses that Cook: Topological Optimal Transport for Structured Recipe Generation

यह शोध पत्र संरचित रेसिपी जनरेशन (structured recipe generation) में सुधार के लिए एक टोपोलॉजिकल ऑप्टिमल ट्रांसपोर्ट लॉस और अन्य कंपोजिट ऑब्जेक्टिव्स पेश करता है, जो मानक क्रॉस-एन्ट्रॉपी ट्रेनिंग की तुलना में सामग्री की सटीकता, प्रक्रियात्मक सुसंगतता और मानवीय प्राथमिकता में महत्वपूर्ण लाभ प्रदर्शित करता है।

Mattia Ottoborgo, Daniele Rege Cambrin, Paolo Garza2026-04-20
💬 NLP

RedBench: A Universal Dataset for Comprehensive Red Teaming of Large Language Models

यह शोधपत्र RedBench प्रस्तुत करता है, जो मौजूदा रेड टीमिंग संसाधनों में विसंगतियों को दूर करने और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के व्यवस्थित भेद्यता मूल्यांकन को सक्षम करने के लिए 22 जोखिम श्रेणियों और 19 डोमेन में 29,362 नमूनों को एकत्रित करने वाला एक व्यापक और मानकीकृत सार्वभौमिक डेटासेट है।

Quy-Anh Dang, Chris Ngo, Truong-Son Hy2026-04-20
💬 NLP

Mechanisms of Prompt-Induced Hallucination in Vision-Language Models

यह शोध पत्र विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में प्रॉम्प्ट-प्रेरित मतिभ्रम (hallucinations) की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि ये त्रुटियां विशिष्ट अटेंशन हेड्स से उत्पन्न होती हैं जो दृश्य साक्ष्य के बजाय टेक्स्टुअल प्रॉम्प्ट्स को प्राथमिकता देते हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि इन हेड्स को हटाने (ablating) से बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण के मतिभ्रम में महत्वपूर्ण कमी आती है।

William Rudman, Michal Golovanevsky, Dana Arad, Yonatan Belinkov, Ritambhara Singh, Carsten Eickhoff, Kyle Mahowald2026-04-20
💬 NLP

Reward Modeling for Scientific Writing Evaluation

यह शोध पत्र एक लागत-कुशल, ओपन-सोर्स रिवॉर्ड मॉडल का प्रस्ताव करता है जिसे दो-चरणीय ढांचे के माध्यम से प्रशिक्षित किया गया है ताकि कार्य-विशिष्ट पुन: प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना विविध वैज्ञानिक लेखन कार्यों के सुदृढ़, सूक्ष्म-स्तरीय मूल्यांकन को सक्षम करके मौजूदा सामान्य-उद्देश्य वाले मूल्यांकनकर्ताओं की सीमाओं को दूर किया जा सके।

Furkan Şahinuç, Subhabrata Dutta, Iryna Gurevych2026-04-20
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FS-Researcher: Test-Time Scaling for Long-Horizon Research Tasks with File-System-Based Agents

FS-Researcher एक फ़ाइल-सिस्टम-आधारित ड्यूल-एजेंट फ्रेमवर्क है जो प्रभावी टेस्ट-टाइम स्केलिंग को सक्षम करने के लिए एक निरंतर बाहरी मेमोरी का उपयोग करके लॉन्ग-होरिज़ॅन रिसर्च कार्यों में कॉन्टेक्स्ट विंडो की सीमाओं को दूर करता है, जिससे विभिन्न बैकबोन मॉडल्स में स्टेट-ऑफ-द-आर्ट रिपोर्ट गुणवत्ता प्राप्त होती है।

Chiwei Zhu, Benfeng Xu, Mingxuan Du, Shaohan Wang, Xiaorui Wang, Zhendong Mao, Yongdong Zhang2026-04-20