cs.CL पेपर | Gist.Science

Gradient boundaries through confidence intervals for forced alignment estimates using model ensembles

यह शोध पत्र कॉन्फिडेंस इंटरवल (confidence intervals) प्राप्त करने के लिए न्यूरल नेटवर्क एनसेम्बल्स (neural network ensembles) का लाभ उठाकर फोर्स्ड अलाइनमेंट (forced alignment) में ग्रेडिएंट बाउंड्रीज़ (gradient boundaries) उत्पन्न करने की एक विधि प्रस्तुत करता है, जिससे सेगमेंट ट्रांज़िशन (segment transitions) का अधिक यथार्थवादी प्रतिनिधित्व मिलता है, मॉडल अनिश्चितता को मापा जाता है, और मानक कॉर्पोरा (standard corpora) पर बाउंड्री सटीकता में मामूली सुधार होता है।

Matthew C. Kelley2026-04-15

💬 NLP

Variation in Verification: Understanding Verification Dynamics in Large Language Models

यह शोध पत्र 12 बेंचमार्क और 14 मॉडलों में टेस्ट-टाइम स्केलिंग में जनरेटिव वेरीफायर की गतिशीलता का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि सत्यापन प्रभावशीलता समस्या की कठिनाई और जनरेटर की शक्ति पर निर्भर करती है, और यह प्रदर्शित करता है कि वेरीफायर को जनरेटर के साथ रणनीतिक रूप से जोड़ना प्रदर्शन अंतराल को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकता है या सत्यापन लाभों की मौलिक सीमाओं को उजागर कर सकता है।

Yefan Zhou, Austin Xu, Yilun Zhou, Janvijay Singh, Jiang Gui, Shafiq Joty2026-04-15

💬 NLP

CoRoVA: Compressed Representations for Vector-Augmented Code Completion

CoRoVA एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो रिट्रीव किए गए रिपॉजिटरी कॉन्टेक्स्ट को कॉम्पैक्ट, इंटरप्रिटेबल सिंगल-टोकन वेक्टर्स में कंप्रेस करके कोड कंप्लीशन को बेहतर बनाता है, जिससे पारंपरिक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन की तुलना में इन्फरेंस लेटेंसी और टाइम-टू-फर्स्ट-टोकन को काफी कम करने के साथ-साथ प्रेडिक्शन क्वालिटी में भी सुधार होता है।

Daria Cherniuk, Nikita Sukhorukov, Danil Gusak, Nikita Sushko, Danil Sivtsov, Elena Tutubalina, Evgeny Frolov2026-04-15

💬 NLP

JanusCoder: Towards a Foundational Visual-Programmatic Interface for Code Intelligence

यह शोध पत्र JanusCoder को प्रस्तुत करता है, जो सबसे बड़े मल्टीमॉडल कोड कॉर्पस (JanusCode-800K) पर प्रशिक्षित एक मौलिक विजुअल-प्रोग्रामेटिक इंटरफेस है, जो टेक्स्ट, विजुअल्स या दोनों से कोड उत्पन्न करने के लिए बनाया गया है, और विविध कोडिंग कार्यों में वाणिज्यिक मॉडलों के बराबर या उनसे बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Qiushi Sun, Jingyang Gong, Yang Liu, Qiaosheng Chen, Lei Li, Kai Chen, Qipeng Guo, Ben Kao, Fei Yuan2026-04-15

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Retrieval as a Decision: Training-Free Adaptive Gating for Efficient RAG

यह शोध पत्र TARG को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) अनुकूली गेटिंग तंत्र है जो RAG सिस्टम में रिट्रीवल लागत और विलंबता (latency) को कुशलतापूर्वक कम करता है, क्योंकि यह केवल तभी रिट्रीवल को ट्रिगर करता है जब एक मॉडल के संक्षिप्त, बिना संदर्भ वाले ड्राफ्ट से प्राप्त अनिश्चितता स्कोर एक थ्रेशोल्ड से अधिक हो जाते हैं, जिससे विविध QA बेंचमार्क में रिट्रीवल को 70-90% तक कम करते हुए सटीकता को समान या बेहतर बनाया जा सकता है।

Yufeng Wang, Lu wei, Haibin Ling2026-04-15

💬 NLP

CropVLM: Learning to Zoom for Fine-Grained Vision-Language Perception

CropVLM एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) आधारित, प्रशिक्षण-मुक्त बाहरी विधि है जो प्रासंगिक छवि क्षेत्रों पर गतिशील रूप से "ज़ूम इन" करके विज़न-लैंग्वेज मॉडल्स की सूक्ष्म धारणा (fine-grained perception) को बढ़ाती है, जिससे बिना किसी मानव-लेबल वाले बाउंडिंग बॉक्स या मूल मॉडल को संशोधित किए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले कार्यों पर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Miguel Carvalho, Helder Dias, Bruno Martins2026-04-15

💬 NLP

Revisiting the Reliability of Language Models in Instruction-Following

यह शोध पत्र IFEval++ बेंचमार्क और reliable@k मीट्रिक को प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि जबकि उन्नत भाषा मॉडल मानक निर्देश-अनुपालन परीक्षणों पर उच्च स्कोर प्राप्त करते हैं, वे सूक्ष्म प्रॉम्प्ट बारीकियों का सामना करने पर महत्वपूर्ण नाजुकता और 61.8% तक की प्रदर्शन गिरावट प्रदर्शित करते हैं, जो वास्तविक दुनिया की विश्वसनीयता में एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करता है।

Jianshuo Dong, Yutong Zhang, Yan Liu, Zhenyu Zhong, Tao Wei, Chao Zhang, Han Qiu2026-04-15

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FlowPlan-G2P: A Structured Generation Framework for Transforming Scientific Papers into Patent Descriptions

यह शोध पत्र FlowPlan-G2P प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन तीन-चरणीय ढांचा है जो अवधारणा ग्राफ प्रेरण (concept graph induction), संरचनात्मक योजना (structural planning) और ग्राफ-सशर्त पीढ़ी (graph-conditioned generation) के माध्यम से विशेषज्ञ ड्राफ्टिंग वर्कफ़्लो की नकल करके वैज्ञानिक शोध पत्रों को पेटेंट विवरणों में परिवर्तित करता है ताकि एंड-टू-एंड बेसलाइन की तुलना में तार्किक सुसंगतता और कानूनी अनुपालन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सके।

Kris W Pan, Yongmin Yoo2026-04-15

💬 NLP

Polite But Boring? Trade-offs Between Engagement and Psychological Reactance to Chatbot Feedback Styles

यह अध्ययन प्रकट करता है कि जहाँ विनम्र चैटबॉट फीडबैक मनोवैज्ञानिक प्रतिक्रिया (साइकोलॉजिकल रिएक्शन) को प्रभावी ढंग से कम करता है और व्यवहार संबंधी इरादों को बढ़ाता है, वहीं इसमें जुड़ाव की कमी होती है, जबकि एक "वर्बल लीकेज" शैली उच्च प्रतिक्रिया को ट्रिगर करने के बावजूद आश्चर्य और हास्य को बढ़ावा देती है, जो व्यवहार परिवर्तन हस्तक्षेपों में उपयोगकर्ता अनुपालन और जुड़ाव के बीच एक महत्वपूर्ण डिज़ाइन ट्रेड-ऑफ को रेखांकित करती है।

Samuel Rhys Cox, Joel Wester, Niels van Berkel2026-04-15

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Chaplains' Reflections on the Design and Usage of AI for Conversational Care

यह शोध पत्र गैर-नैदानिक भावनात्मक सहायता के लिए संवादात्मक एआई (AI) को डिजाइन करने पर पादरियों (chaplains) के दृष्टिकोणों का अन्वेषण करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि वे सतर्क आशावाद व्यक्त करते हैं, वे मुख्य रूप से वर्तमान चैटबॉट्स को पास्टोरल केयर (pastoral care) के लिए आवश्यक गहन संबंधपरक सामंजस्य (relational attunement) के लिए अपर्याप्त मानते हैं, जैसा कि सुनने, जुड़ने, सहने और चाहने के विषयों द्वारा परिभाषित किया गया है।

Joel Wester, Samuel Rhys Cox, Henning Pohl, Niels van Berkel2026-04-15

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