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Style Amnesia: Investigating Speaking Style Degradation and Mitigation in Multi-Turn Spoken Language Models

यह शोध पत्र स्पोकन लैंग्वेज मॉडल्स में "स्टाइल एम्नेशिया" (शैली विस्मृति) की पहचान और जांच करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि वर्तमान प्रणालियाँ स्पष्ट निर्देशों के बावजूद बहु-चरण वार्तालापों (multi-turn conversations) में पैरालिंग्विस्टिक शैलियों (जैसे भावना, लहजा, वॉल्यूम और गति) को लगातार बनाए रखने में विफल रहती हैं, हालांकि स्पष्ट स्टाइल रिकॉल के माध्यम से प्रदर्शन को आंशिक रूप से कम किया जा सकता है।

Yu-Xiang Lin, Cheng-Han Chiang, Hung-yi Lee2026-04-17
💬 NLP

Beyond Literal Mapping: Benchmarking and Improving Non-Literal Translation Evaluation

यह शोध पत्र गैर-शाब्दिक अनुवादों के लिए एक मेटा-इवैल्यूएशन डेटासेट MENT प्रस्तुत करता है, और RATE प्रस्तावित करता है, जो एक नवीन एजेंटिक इवैल्यूएशन फ्रेमवर्क है जो जटिल अनुवाद परिदृश्यों में मानवीय निर्णयों के साथ संरेखित होने के मामले में पारंपरिक मेट्रिक्स और LLM-as-a-Judge दृष्टिकोणों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Yanzhi Tian, Cunxiang Wang, Zeming Liu, Heyan Huang, Wenbo Yu, Dawei Song, Jie Tang, Yuhang Guo2026-04-17
💬 NLP

Adaptive Layer Selection for Layer-Wise Token Pruning in LLM Inference

यह शोध पत्र ASL को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) विधि है जो अटेंशन स्कोर वेरिएंस के आधार पर टोकन प्रूनिंग के लिए इष्टतम परत (optimal layer) को अनुकूल रूप से चुनती है, जिससे विविध कार्यों में अनुमान गति (inference speed) और सटीकता को संतुलित किया जाता है और यह मौजूदा अत्याधुनिक लेयर-वाइज प्रूनिंग दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Rei Taniguchi, Yuyang Dong, Makoto Onizuka, Chuan Xiao2026-04-17
💬 NLP

HERMES: KV Cache as Hierarchical Memory for Efficient Streaming Video Understanding

HERMES एक नवीन, प्रशिक्षण-मुक्त आर्किटेक्चर है जो वास्तविक समय में, सटीक और संसाधन-कुशल स्ट्रीमिंग वीडियो समझ को सक्षम करने के लिए KV कैश को एक पदानुक्रमित मेमोरी फ्रेमवर्क के रूप में अवधारणाबद्ध करता है, जो अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में 10 गुना तेज़ टाइम-टू-फर्स्ट-टोकन और स्ट्रीमिंग डेटासेट पर 11.4% तक उच्च सटीकता प्राप्त करता है।

Haowei Zhang, Shudong Yang, Jinlan Fu, See-Kiong Ng, Xipeng Qiu2026-04-17
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CausalEmbed: Auto-Regressive Multi-Vector Generation in Latent Space for Visual Document Embedding

CausalEmbed एक ऑटो-रिग्रेसिव दृष्टिकोण है जो केवल दर्जनों टोकन के साथ कॉम्पैक्ट मल्टी-वेक्टर एम्बेडिंग्स जनरेट करके विजुअल डॉक्यूमेंट रिट्रीवल के स्टोरेज ओवरहेड को काफी कम कर देता है, जबकि इटरेटिव मार्जिन लॉस के माध्यम से प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन बनाए रखता है और लचीले टेस्ट-टाइम स्केलिंग को सक्षम बनाता है।

Jiahao Huo, Yu Huang, Yibo Yan, Ye Pan, Kening Zheng, Wei-Chieh Huang, Yi Cao, Mingdong Ou, Philip S. Yu, Xuming Hu2026-04-17
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POP: Prefill-Only Pruning for Efficient Large Model Inference

यह शोध पत्र प्रीफिल-ओनली प्रूनिंग (POP) को प्रस्तुत करता है, जो एक स्टेज-अवेयर इन्फरेंस रणनीति है जो संदर्भ एन्कोडिंग के दौरान अनावश्यक गहरी परतों को चुनिंदा रूप से छोड़कर और टोकन डिकोडिंग के लिए पूर्ण मॉडल फिडेलिटी को बनाए रखकर बड़े मॉडलों के प्रीफिलिंग को त्वरित करती है, जिससे न्यूनतम सटीकता हानि के साथ महत्वपूर्ण विलंबता (लेटेंसी) में कमी प्राप्त होती है।

Junhui He, Zhihui Fu, Jun Wang, Qingan Li2026-04-17
💬 NLP

How Retrieved Context Shapes Internal Representations in RAG

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन सिस्टम में रिट्रीव किया गया संदर्भ बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) के आंतरिक लेटेंट रिप्रजेंटेशन्स को कैसे प्रभावित करता है, जो यह प्रकट करता है कि दस्तावेज़ की प्रासंगिकता और लेयर-वार प्रोसेसिंग इन रिप्रजेंटेशन्स को किस प्रकार आकार देती है ताकि डाउनस्ट्रीम जनरेशन व्यवहारों की व्याख्या की जा सके।

Samuel Yeh, Sharon Li2026-04-17
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Compressed-Sensing-Guided, Inference-Aware Structured Reduction for Large Language Models

यह शोध पत्र एक एकीकृत, कंप्रेस्ड-सेंसिंग-गाइडेड फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो रैंडम मेजरमेंट्स और स्पार्स रिकवरी का उपयोग करके टास्क-विशिष्ट सक्रिय पथों (एक्टिव पाथवेज़) की पहचान करता है, जिससे LLM इन्फरेंस के दौरान इनपुट प्रॉम्प्ट्स और मॉडल सबस्ट्रक्चर्स दोनों को गतिशील रूप से अनुकूलित किया जाता है, जिससे हार्डवेयर-कुशल निष्पादन के माध्यम से सटीकता बनाए रखते हुए महत्वपूर्ण विलंबता (लेटेंसी) और मेमोरी में कमी प्राप्त होती है।

Andrew Kiruluta2026-04-17
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Can Large Language Models Detect Methodological Flaws? Evidence from Gesture Recognition for UAV-Based Rescue Operation Based on Deep Learning

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बड़े भाषा मॉडल (large language models) केवल मूल पाठ के आधार पर जेस्चर रिकग्निशन (gesture recognition) के एक केस स्टडी में मूल्यांकन संबंधी समस्याओं की निरंतर पहचान करके, प्रकाशित मशीन लर्निंग अध्ययनों में डेटा लीकेज (data leakage) जैसी पद्धतिगत खामियों का पता लगाने के लिए स्वतंत्र विश्लेषणात्मक एजेंट के रूप में प्रभावी ढंग से कार्य कर सकते हैं।

Domonkos Varga2026-04-17
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SeaAlert: Critical Information Extraction From Maritime Distress Communications with Large Language Models

यह शोध पत्र SeaAlert को प्रस्तुत करता है, जो एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल-आधारित फ्रेमवर्क है जो यथार्थवादी, शोर युक्त समुद्री संकट ट्रांसक्रिप्ट बनाने के लिए एक सिंथेटिक डेटा जनरेशन पाइपलाइन का उपयोग करता है, जिससे उन चुनौतीपूर्ण VHF रेडियो संचारों से महत्वपूर्ण सुरक्षा जानकारी निकालने में मजबूती मिलती है जहाँ पारंपरिक तरीके संघर्ष करते हैं।

Tomer Atia, Yehudit Aperstein, Alexander Apartsin2026-04-17