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💬 NLP

Assessing the Pedagogical Readiness of Large Language Models as AI Tutors in Low-Resource Contexts: A Case Study of Nepal's K-10 Curriculum

यह अध्ययन नेपाल के K-10 पाठ्यक्रम के लिए एआई (AI) ट्यूटर्स के रूप में चार अग्रणी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि उच्च तथ्यात्मक विश्वसनीयता के बावजूद, "विशेषज्ञ का अभिशाप" (Expert's Curse), "मौलिकता का भ्रम" (Foundational Fallacy) और सांस्कृतिक संदर्भ की विफलताओं सहित महत्वपूर्ण शैक्षणिक अंतराल, वर्तमान ऑफ-द-शेल्फ मॉडल्स को मानवीय देखरेख और पाठ्यक्रम-विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग के बिना स्वायत्त तैनाती के लिए अनुपयुक्त बनाते हैं।

Pratyush Acharya, Prasansha Bharati, Yokibha Chapagain, Isha Sharma Gauli, Kiran Parajuli2026-04-14
💬 NLP

LLM Nepotism in Organizational Governance

यह शोध पत्र "एलएलएम नेपोटिज्म" (LLM Nepotism) की पहचान और विश्लेषण करता है, जो एक ऐसा पूर्वाग्रह है जहाँ एआई-संचालित भर्ती प्रणालियाँ उन उम्मीदवारों को प्राथमिकता देती हैं जो एआई में विश्वास व्यक्त करते हैं, संदेह करने वालों की तुलना में, जिससे एकरूप संगठन बनते हैं जो डेलिगेशन विफलताओं (delegation failures) के प्रति संवेदनशील होते हैं, और इस दृष्टिकोण-आधारित भेदभाव को कम करने के लिए एक "मेरिट-एटीट्यूड फैक्टराइजेशन" (Merit-Attitude Factorization) विधि का प्रस्ताव करता है।

Shunqi Mao, Wei Guo, Dingxin Zhang, Chaoyi Zhang, Weidong Cai2026-04-14
💬 NLP

Explainability and Certification of AI-Generated Educational Assessments

यह शोध पत्र पारदर्शिता, ऑडिटेबिलिटी और संस्थागत स्वीकृति सुनिश्चित करने के लिए संज्ञानात्मक संरेखण साक्ष्य, संरचित मेटाडेटा और एक ट्रैफिक-लाइट वर्कफ़्लो का उपयोग करते हुए, एआई-जनित शैक्षिक मूल्यांकनों की व्याख्यात्मकता और प्रमाणन के लिए एक व्यापक ढांचे का प्रस्ताव करता है।

Antoun Yaacoub, Zainab Assaghir, Anuradha Kar2026-04-14
💬 NLP

Self-Calibrating Language Models via Test-Time Discriminative Distillation

यह शोध पत्र SECL को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन टेस्ट-टाइम ट्रेनिंग फ्रेमवर्क है जो एक लैंग्वेज मॉडल के मौखिक रूप से व्यक्त आत्मविश्वास (verbalized confidence) और उसके आंतरिक विभेदक "True" टोकन संभाव्यता (internal discriminative "True" token probability) के बीच के अंतर का लाभ उठाकर एक लेबल-मुक्त स्व-पर्यवेक्षित संकेत (label-free self-supervisory signal) के रूप में उपयोग करता है ताकि इन्फरेंस के दौरान मॉडल को गतिशील रूप से कैलिब्रेट किया जा सके, जिससे बिना किसी लेबल वाले डेटा की आवश्यकता के या अत्यधिक लागत उठाए बिना कैलिब्रेशन त्रुटि को महत्वपूर्ण रूप से कम किया जा सके।

Mohamed Rissal Hedna, Jan Strich, Martin Semmann, Chris Biemann2026-04-14
💬 NLP

Toward Generalized Cross-Lingual Hateful Language Detection with Web-Scale Data and Ensemble LLM Annotations

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि वेब-स्केल अनलेबल डेटा पर निरंतर प्री-ट्रेनिंग को बड़े भाषा मॉडलों के एक समूह द्वारा जनरेट किए गए सिंथेटिक एनोटेशन पर फाइन-ट्यूनिंग के साथ संयोजित करने से घृणास्पद भाषा का पता लगाने के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है, विशेष रूप से छोटे मॉडलों और कम-संसाधन वाली भाषाओं के लिए।

Dang H. Dang, Jelena Mitrovi, Michael Granitzer2026-04-14
💬 NLP

Digital hybridity and relics in cultural heritage: using corpus linguistics to inform design in emerging technologies from AI to VR

यह शोध पत्र प्रारंभिक आधुनिक काल से समकालीन ग्रंथों तक अवशेषों (relics) के विकसित होते भाषाई प्रतिनिधित्व का विश्लेषण करने के लिए कॉर्पस भाषाविज्ञान का उपयोग करता है, जिसका उद्देश्य एआई (AI) और वीआर (VR) जैसी हाइब्रिड प्रौद्योगिकियों के नैतिक डिजाइन को सूचित करना है जो बढ़ी हुई सुलभता और प्रामाणिकता एवं सांस्कृतिक संवेदनशीलता के संरक्षण के बीच संतुलन बनाए रखती हैं।

Emma McClaughlin, Glenn McGarry, Alan Chamberlain, Geert De Wilde, Oliver Butler2026-04-14
🤖 AI

How LLMs Might Think

यह शोध पत्र तर्क देता है कि जबकि "तार्किकता का तर्क" यह सिद्ध करने में विफल रहता है कि बड़े भाषा मॉडल (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) विचार नहीं करते, बल्कि इसके बजाय यह सुझाव देता है कि उनके पास विशुद्ध रूप से साहचर्यपूर्ण (एसोसिएटिव), अतार्किक मन हो सकते हैं।

Joseph Gottlieb, Ethan Kemp, Matthew Trager2026-04-14
💬 NLP

CONSCIENTIA: Can LLM Agents Learn to Strategize? Emergent Deception and Trust in a Multi-Agent NYC Simulation

यह शोध पत्र एक सरलीकृत न्यूयॉर्क शहर के वातावरण में एक मल्टी-एजेंट सिमुलेशन प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि LLM एजेंट पुनरावृत्ति KTO अनुकूलन (iterative KTO optimization) के माध्यम से चयनात्मक विश्वास और धोखे जैसे उभरते रणनीतिक व्यवहार विकसित कर सकते हैं, फिर भी वे प्रतिकूल अनुनय (adversarial persuasion) के प्रति अत्यधिक संवेदनशील बने रहते हैं और हेरफेर का विरोध करने तथा कार्य पूर्णता को अधिकतम करने के बीच एक निरंतर समझौते का सामना करते हैं।

Aarush Sinha, Arion Das, Soumyadeep Nag, Charan Karnati, Shravani Nag, Chandra Vadhan Raj, Aman Chadha, Vinija Jain, Sur (…)2026-04-14
🤖 AI

Pioneer Agent: Continual Improvement of Small Language Models in Production

यह शोध पत्र 'पायनियर एजेंट' (Pioneer Agent) का परिचय देता है, जो एक क्लोज्ड-लूप सिस्टम है जो कोल्ड-स्टार्ट अनुकूलन और प्रोडक्शन विफलता रिकवरी दोनों के लिए डेटा, हाइपरपैरामीटर और लर्निंग रणनीतियों को संयुक्त रूप से अनुकूलित करके प्रोडक्शन में छोटे भाषा मॉडलों के निरंतर सुधार को स्वचालित करता है, और नए प्रस्तावित 'एडैप्टएफटी-बेंच' (AdaptFT-Bench) पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ और रिग्रेशन के विरुद्ध मजबूती प्रदर्शित करता है।

Dhruv Atreja, Julia White, Nikhil Nayak, Kelton Zhang, Henrijs Princis, George Hurn-Maloney, Ash Lewis, Urchade Zaratian (…)2026-04-14
💬 NLP

GIANTS: Generative Insight Anticipation from Scientific Literature

यह शोध पत्र वैज्ञानिक सफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए एक नए कार्य के रूप में "इनसाइट एंटिसिपेशन" (insight anticipation) को प्रस्तुत करता है, 'जायंट्सबेंच' (GiantsBench) बेंचमार्क और सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) के माध्यम से प्रशिक्षित 'जायंट्स-4बी' (GIANTS-4B) मॉडल प्रस्तुत करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि यह ओपन-सोर्स मॉडल उच्च गुणवत्ता वाले, उद्धरण-योग्य (citation-worthy) वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने में प्रोप्राइटरी बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Joy He-Yueya, Anikait Singh, Ge Gao, Michael Y. Li, Sherry Yang, Chelsea Finn, Emma Brunskill, Noah D. Goodman2026-04-14