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KCS: Diversify Multi-hop Question Generation with Knowledge Composition Sampling

यह शोध पत्र नॉलेज कंपोजिशन सैंपलिंग (KCS) को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो ज्ञान संरचना (नॉलेज कंपोजिशन) को संभाव्य कंट्रास्टिव लॉस और स्टोकेस्टिक डिकोडिंग के साथ एक वाक्य-स्तरीय सशर्त भविष्यवाणी कार्य के रूप में मॉडल करके मल्टी-हॉप प्रश्न निर्माण की विविधता और सटीकता को बढ़ाता है, जिससे डेटा की कमी को प्रभावी ढंग से संबोधित किया जाता है और HotpotQA एवं 2WikiMultihopQA जैसे बेंचमार्क पर प्रदर्शन में सुधार होता है।

Yangfan Wang, Jie Liu, Chen Tang, Lian Yan, Jingchi Jiang2026-04-14
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MachineLearningLM: Scaling Many-shot In-context Learning via Continued Pretraining

MachineLearningLM एक निरंतर प्रीट्रेनिंग फ्रेमवर्क है जो सामान्य-उद्देश्य वाले LLMs को लाखों स्ट्रक्चरल कॉज़ल मॉडल्स को सिंथेसाइज करने और ट्री-आधारित रणनीतियों को डिस्टिल करने के माध्यम से मशीन लर्निंग कार्यों के लिए मजबूत मेनी-शॉट इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग क्षमताओं से लैस करता है, जिससे वे सामान्य चैट क्षमताओं को बनाए रखते हुए टैबुलर क्लासिफिकेशन पर मजबूत बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करने में सक्षम होते हैं।

Haoyu Dong, Pengkun Zhang, Mingzhe Lu, Yanzhen Shen, Guolin Ke2026-04-14
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A Comparative Benchmark of Large Language Models for Labelling Wind Turbine Maintenance Logs

यह शोध पत्र असंरचित पवन टरबाइन रखरखाव लॉग्स को वर्गीकृत करने पर विविध लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का बेंचमार्क करने के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि शीर्ष मॉडल्स उच्च संरेखण और अंशांकन प्रदर्शित करते हैं, लेकिन रखरखाव डेटा की गुणवत्ता में सुधार के लिए उनकी क्षमताओं का लाभ उठाने हेतु 'ह्यूमन-इन-द-लूप' दृष्टिकोण निकट अवधि में सबसे प्रभावी रणनीति है।

Max Malyi, Jonathan Shek, Alasdair McDonald, Andre Biscaya2026-04-14
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Multi-Model Synthetic Training for Mission-Critical Small Language Models

यह शोधपत्र मल्टी-मॉडल सिंथेटिक डेटा जनरेशन का लाभ उठाकर एक Qwen2.5-7B मॉडल को फाइन-ट्यून करने के माध्यम से समुद्री खुफिया जानकारी (maritime intelligence) में मिशन-क्रिटिकल छोटे भाषा मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए एक लागत प्रभावी ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो सीधे इन्फरेंस के लिए बड़े मॉडलों का उपयोग करने की तुलना में 261 गुना लागत में कमी के साथ 75% सटीकता प्राप्त करता है।

Nolan Platt, Pragyansmita Nayak2026-04-14
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CARINOX: Inference-time Scaling with Category-Aware Reward-based Initial Noise Optimization and Exploration

CARINOX एक एकीकृत ढांचा है जो प्रारंभिक शोर अनुकूलन और अन्वेषण को एक सिद्धांत-आधारित, मानव-निर्णय-सह-संबद्ध पुरस्कार चयन रणनीति के साथ जोड़कर टेक्स्ट-टू-इमेज डिफ्यूजन मॉडल्स के संरचनात्मक संरेखण को बढ़ाता है, जिससे बिना मॉडल फाइन-ट्यूनिंग के अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्राप्त होता है।

Seyed Amir Kasaei, Ali Aghayari, Arash Marioriyad, Niki Sepasian, Shayan Baghayi Nejad, MohammadAmin Fazli, Mahdieh Sole (…)2026-04-14
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FS-DFM: Fast and Accurate Long Text Generation with Few-Step Diffusion Language Models

यह शोध पत्र FS-DFM को प्रस्तुत करता है, जो एक कुछ-चरणों वाला डिस्क्रीट फ्लो-मैचिंग लैंग्वेज मॉडल है जो स्टेप कंसिस्टेंसी के लिए प्रशिक्षण देकर और सटीक जनरेशन को केवल 8 चरणों में सक्षम बनाने के लिए विश्वसनीय अपडेट नियमों को अपनाकर, पारंपरिक डिफ्यूजन मॉडलों की तुलना में 128 गुना तक तेज़ सैंपलिंग के साथ उच्च-गुणवत्ता वाले लंबे-टेक्स्ट जनरेशन को प्राप्त करता है।

Amin Karimi Monsefi, Nikhil Bhendawade, Manuel Rafael Ciosici, Dominic Culver, Yizhe Zhang, Irina Belousova2026-04-14
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StyleBench: Evaluating thinking styles in Large Language Models

यह शोध पत्र स्टाइलबेंच (StyleBench) प्रस्तुत करता है, जो 15 ओपन-सोर्स एलएलएम (LLMs) में पांच रीजनिंग शैलियों का मूल्यांकन करने वाला एक व्यापक बेंचमार्क है, जो यह प्रदर्शित करता है कि संरचित तर्क (structured reasoning) के लाभ कार्य की मांगों और मॉडल की क्षमता द्वारा कड़ाई से सीमित हैं, और साथ ही यह भी दिखाता है कि सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning), अनुकूल रणनीति चयन को सक्षम करने में सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (supervised fine-tuning) से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Junyu Guo, Shangding Gu, Ming Jin, Costas Spanos, Javad Lavaei2026-04-14
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StableToken: A Noise-Robust Semantic Speech Tokenizer for Resilient SpeechLLMs

StableToken एक शोर-रोधी (noise-robust) सिमेंटिक स्पीच टोकेनाइज़र पेश करता है जो सर्वसम्मति-संचालित स्थिरता प्राप्त करने के लिए बिट-वाइज वोटिंग मैकेनिज्म के साथ एक मल्टी-ब्रांच आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जिससे ध्वनिक विक्षोभों (acoustic perturbations) के तहत टोकन परिवर्तनशीलता काफी कम हो जाती है और डाउनस्ट्रीम स्पीचLLMs की मजबूती बढ़ जाती है।

Yuhan Song, Linhao Zhang, Chuhan Wu, Aiwei Liu, Wei Jia, Houfeng Wang, Xiao Zhou2026-04-14
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ChatInject: Abusing Chat Templates for Prompt Injection in LLM Agents

यह शोध पत्र ChatInject को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन हमला है जो पारंपरिक तरीकों की तुलना में काफी उच्च प्रॉम्प्ट इंजेक्शन सफलता दर प्राप्त करने के लिए LLM एजेंटों की संरचित चैट टेम्पलेट्स और प्रेरक बहु-टर्न संवादों पर निर्भरता का लाभ उठाता है, साथ ही मजबूत स्थानांतरणीयता प्रदर्शित करता है और मौजूदा सुरक्षा प्रणालियों से बचने में सक्षम है।

Hwan Chang, Yonghyun Jun, Hwanhee Lee2026-04-14
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Infusing Theory of Mind into Socially Intelligent LLM Agents

यह शोध पत्र ToMA को प्रस्तुत करता है, जो संवाद लुकअहेड (dialogue lookahead) के माध्यम से स्पष्ट रूप से उपयोगी मानसिक अवस्थाओं को उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित एक संवाद एजेंट है, जो यह प्रदर्शित करता है कि 'थ्योरी ऑफ माइंड' (Theory of Mind) को एकीकृत करना सामाजिक अंतःक्रियाओं में LLMs की रणनीतिक तर्क क्षमता, लक्ष्य प्राप्ति और संबंध रखरखाव को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

EunJeong Hwang, Yuwei Yin, Giuseppe Carenini, Peter West, Vered Shwartz2026-04-14