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Hierarchical Alignment: Enforcing Hierarchical Instruction-Following in LLMs through Logical Consistency

यह शोध पत्र न्यूरो-सिम्बोलिक हिरार्किकल अलाइनमेंट (NSHA) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो इन्फरेंस के दौरान सॉल्वर-गाइडेड कंस्ट्रेंट सेटिस्फेक्शन को डिस्टिलेशन-आधारित प्रशिक्षण के साथ जोड़कर, विभिन्न अधिकार स्तरों वाले निर्देशों के बीच संघर्ष को सुलझाने की लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता को बढ़ाता है, जिससे जटिल, बहु-निर्देश परिदृश्यों में तार्किक निरंतरता और कार्य उपयोगिता सुनिश्चित होती है।

Shu Yang, Zihao Zhou, Di Wang, Wenda Li2026-04-13
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Few-Shot Contrastive Adaptation for Audio Abuse Detection in Low-Resource Indic Languages

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि CLAP मॉडलों के फ्यू-शॉट सुपरवाइज्ड कॉन्ट्रास्टिव एडाप्टेशन (few-shot supervised contrastive adaptation) से ऑडियो से सीधे कम-संसाधन वाले भारतीय भाषाओं में प्रभावी क्रॉस-लिंगुअल अभद्र भाषण का पता लगाना संभव है, जो पूर्णतः सुपरवाइज्ड सिस्टम के साथ प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करते हुए यह रेखांकित करता है कि अनुकूलन (adaptation) के लाभ भाषाओं के बीच गैर-एकदिष्ट (non-monotonically) रूप से भिन्न होते हैं।

Aditya Narayan Sankaran, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi2026-04-13
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Interactive ASR: Towards Human-Like Interaction and Semantic Coherence Evaluation for Agentic Speech Recognition

यह शोध पत्र इंटरैक्टिव स्पीच रिकग्निशन के लिए एक एजेंटिक फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है जो पारंपरिक वर्ड एरर रेट्स से परे सिमेंटिक कोहेरेंस (अर्थ संबंधी सुसंगतता) का मूल्यांकन करने और मानव-समान मल्टी-टर्न सुधार को सक्षम करने के लिए एलएलएम (LLMs) का लाभ उठाता है, जो कई भाषाओं और बेंचमार्क में बेहतर फिडेलिटी प्रदर्शित करता है।

Peng Wang (X-LANCE Lab, Shanghai Jiao Tong University), Yanqiao Zhu (X-LANCE Lab, Shanghai Jiao Tong University), Zixuan (…)2026-04-13
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Do LLMs Follow Their Own Rules? A Reflexive Audit of Self-Stated Safety Policies

यह शोध पत्र सिम्बोलिक-न्यूरल कंसिस्टेंसी ऑडिट (SNCA) फ्रेमवर्क को पेश करता है जो एलएलएम (LLMs) की स्वयं घोषित सुरक्षा नीतियों और उनके वास्तविक व्यवहारों के बीच व्यवस्थित विसंगतियों को उजागर करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि मॉडल अक्सर अपने द्वारा स्पष्ट किए गए नियमों का पालन करने में विफल रहते हैं और पारंपरिक व्यवहार संबंधी बेंचमार्क के साथ रिफ्लेक्सिव कंसिस्टेंसी ऑडिट की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

Avni Mittal2026-04-13
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SPASM: Stable Persona-driven Agent Simulation for Multi-turn Dialogue Generation

यह शोध पत्र SPASM को प्रस्तुत करता है, जो एक मॉड्यूलर फ्रेमवर्क है जिसमें विविध LLM बैकबोन के माध्यम से पर्सना ड्रिफ्ट (persona drift), रोल कन्फ्यूजन (role confusion) और इकोइंग (echoing) को प्रभावी ढंग से रोककर लॉन्ग-होरिज़न स्टेबिलिटी (long-horizon stability) को बढ़ाने के लिए एगोसेंट्रिक कॉन्टेक्स्ट प्रोजेक्शन (Egocentric Context Projection - ECP) का उपयोग किया गया है।

Han Luo, Guy Laban2026-04-13
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EthicMind: A Risk-Aware Framework for Ethical-Emotional Alignment in Multi-Turn Dialogue

यह शोध पत्र \textsc{EthicMind} को प्रस्तुत करता है, जो एक जोखिम-सचेत ढांचा है जो अतिरिक्त मॉडल प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना, प्रत्येक मोड़ पर जोखिम और उपयोगकर्ता की भावना का संयुक्त रूप से विश्लेषण करके, संदर्भ-संवेदनशील प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए नैतिक मार्गदर्शन को भावनात्मक सामंजस्य के साथ गतिशील रूप से संरेखित करता है।

Jiawen Deng, Wei Li, Wentao Zhang, Ziyun Jiao, Fuji Ren2026-04-13
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Arbitration Failure, Not Perceptual Blindness: How Vision-Language Models Resolve Visual-Linguistic Conflicts

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि विज़न-लैंग्वेज मॉडल विज़ुअल एविडेंस को ग्राउंड करने में विफल होने पर 'परसेप्चुअल ब्लाइंडनेस' (perceptual blindness) का शिकार नहीं होते हैं, बल्कि एक 'आर्बिट्रेशन फेल्योर' (arbitration failure) का अनुभव करते हैं जहाँ सशक्त विज़ुअल एनकोडिंग मौजूद होने के बावजूद उसे पूर्व ज्ञान द्वारा ओवरराइड कर दिया जाता है, एक ऐसा अंतराल जिसे लक्षित अर्ली-लेयर इंटरवेंशन (early-layer interventions) के माध्यम से संबोधित किया जा सकता है।

Farhad Nooralahzadeh, Omid Rohanian, Yi Zhang, Jonathan Fürst, Kurt Stockinger2026-04-13
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Task-Aware LLM Routing with Multi-Level Task-Profile-Guided Data Synthesis for Cold-Start Scenarios

यह शोध पत्र TRouter को प्रस्तुत करता है, जो एक टास्क-अवेयर (कार्य-जागरूक) LLM रूटिंग सिस्टम है जो विविध प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने के लिए एक मल्टी-लेवल टास्क-प्रोफाइल-गाइडेड डेटा सिंथेसिस फ्रेमवर्क और लेटेंट टास्क-टाइप वेरिएबल्स के माध्यम से मॉडल क्वेरी-कंडीशन्ड कॉस्ट-परफॉर्मेंस ट्रेड-ऑफ्स का उपयोग करके कोल्ड-स्टार्ट सीमाओं पर विजय प्राप्त करता है।

Hui Liu, Bin Zou, Kecheng Chen, Jie Liu, Wenya Wang, Haoliang Li2026-04-13
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Is More Data Worth the Cost? Dataset Scaling Laws in a Tiny Attention-Only Decoder

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि एक नियंत्रित, केवल-अटेंशन डिकोडर सेटिंग में, केवल 30% डेटासेट पर प्रशिक्षण देने से लगभग 90% पूर्ण-डेटा प्रदर्शन प्राप्त होता है, जो संसाधन-सीमित वातावरणों में डेटासेट के आकार और कम्प्यूटेशनल लागतों के बीच संतुलन बनाने के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करता है।

Götz-Henrik Wiegand, Lorena Raichle, Rico Städeli, Tomas Hrycej, Bernhard Bermeitinger, Siegfried Handschuh2026-04-13
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Agentic Jackal: Live Execution and Semantic Value Grounding for Text-to-JQL

यह शोध पत्र "एजेंटिक जैकल" (Agentic Jackal) का परिचय देता है, जो एक टूल-ऑगमेंटेड एजेंट फ्रेमवर्क और प्राकृतिक भाषा को जीसीएल (JQL) में अनुवादित करने के लिए पहला बड़े पैमाने का, निष्पादन-आधारित बेंचमार्क है, जो लाइव क्वेरी निष्पादन और इंस्टेंस-विशिष्ट श्रेणीगत मानों एवं अस्पष्टताओं को हल करने के लिए सिमेंटिक रिट्रीवल का लाभ उठाकर सिंगल-पास मॉडलों की तुलना में सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।

Vishnu Murali, Anmol Gulati, Elias Lumer, Kevin Frank, Sindy Campagna, Vamse Kumar Subbiah2026-04-13