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💬 NLP

Are GUI Agents Focused Enough? Automated Distraction via Semantic-level UI Element Injection

यह शोध पत्र 'सिमेंटिक-लेवल UI एलिमेंट इंजेक्शन' (Semantic-level UI Element Injection) को प्रस्तुत करता है, जो एक रेड-टीमिंग विधि है जो GUI एजेंटों को गुमराह करने के लिए हानिरहित UI तत्वों को ओवरले करती है, यह प्रकट करते हुए कि इस तरह के अनुकूलित इंजेक्शन रैंडम नॉइज़ की तुलना में हमले की सफलता दर को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं, मॉडलों के बीच स्थानांतरित होते हैं और निरंतर विजुअल अट्रैक्टर्स (visual attractors) बनाते हैं।

Wenkui Yang, Chao Jin, Haisu Zhu, Weilin Luo, Derek Yuen, Kun Shao, Huaibo Huang, Junxian Duan, Jie Cao, Ran He2026-04-10
💬 NLP

Linear Representations of Hierarchical Concepts in Language Models

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि भाषा मॉडलों के भीतर पदानुक्रमित संबंध अत्यधिक व्याख्या योग्य, डोमेन-विशिष्ट रैखिक निरूपणों के रूप में एनकोडेड होते हैं जिन्हें सीखे गए रूपांतरणों के माध्यम से प्राप्त किया जा सकता है और जो इन-डोमेन और क्रॉस-डोमेन दोनों संदर्भों में मजबूत सामान्यीकरण प्रदर्शित करते हैं।

Masaki Sakata, Benjamin Heinzerling, Takumi Ito, Sho Yokoi, Kentaro Inui2026-04-10
💬 NLP

Rethinking Data Mixing from the Perspective of Large Language Models

यह शोधपत्र DoGraph का प्रस्ताव करता है, जो ग्रेडिएंट डायनेमिक्स और डोमेन वितरणों के सैद्धांतिक विश्लेषण पर आधारित एक नवीन डेटा रीवेटिंग फ्रेमवर्क है, जो बड़े भाषा मॉडलों (लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) के सामान्यीकरण (जनरलाइजेशन) को बढ़ाने के लिए डेटा शेड्यूलिंग को एक ग्राफ-प्रतिबंधित अनुकूलन समस्या के रूप में सूत्रबद्ध करता है।

Yuanjian Xu, Tianze Sun, Changwei Xu, XinLong Zhao, Jianing Hao, Ran Chen, Yang Liu, Ruijie Xu, Stephen Chen, Guang Zhan (…)2026-04-10
💬 NLP

Kathleen: Oscillator-Based Byte-Level Text Classification Without Tokenization or Attention

कैथलीन एक अत्यधिक कुशल, पैरामीटर-न्यूनतम टेक्स्ट वर्गीकरण आर्किटेक्चर है जो RecurrentOscillatorBanks और PhaseHarmonics जैसे नवीन घटकों का उपयोग करके सीधे फ्रीक्वेंसी डोमेन में रॉ UTF-8 बाइट्स को प्रोसेस करके मानक बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है, जिससे टोकनाइज़ेशन, अटेंशन मैकेनिज्म और बड़े एम्बेडिंग टेबल्स की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

George Fountzoulas2026-04-10✓ Author reviewed ⓘ
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A Decomposition Perspective to Long-context Reasoning for LLMs

यह शोध पत्र कार्यों को मौलिक परमाणु कौशल (atomic skills) में विभाजित करके, लक्षित छद्म डेटासेट (pseudo datasets) को संश्लेषित करके, और कई बेंचमार्क पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्राप्त करने के लिए सुदृढीकरण aprendizaje (reinforcement learning) को लागू करके, एलएलएम (LLMs) में दीर्घ-संदर्भ तर्क (long-context reasoning) को बढ़ाने के लिए एक अपघटन-आधारित दृष्टिकोण का प्रस्ताव करता है।

Yanling Xiao, Huaibing Xie, Guoliang Zhao, Shihan Dou, Shaolei Wang, Yiting Liu, Nantao Zheng, Cheng Zhang, Pluto Zhou (…)2026-04-10
💬 NLP

Rag Performance Prediction for Question Answering

यह शोध पत्र एक नवीन पर्यवेक्षित प्रेडिक्टर (supervised predictor) प्रस्तुत करता है जो प्रश्न, पुनर्प्राप्त गद्यांशों और उत्पन्न उत्तरों के बीच अर्थ संबंधी संबंधों को स्पष्ट रूप से मॉडल करता है ताकि प्रश्न उत्तर देने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) के उपयोग से होने वाले प्रदर्शन लाभ का प्रभावी ढंग से पूर्वानुमान लगाया जा सके।

Or Dado, David Carmel. Oren Kurland2026-04-10
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PASK: Toward Intent-Aware Proactive Agents with Long-Term Memory

यह शोध पत्र PASK को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रोएक्टिव एजेंट सिस्टम है जिसमें DD-MM-PAS प्रतिमान और एक नया LatentNeeds-Bench बेंचमार्क शामिल है, जिसे स्ट्रीमिंग इंटेंट डिटेक्शन और हाइब्रिड लॉन्ग-टर्म मेमोरी का लाभ उठाकर जटिल, वास्तविक दुनिया के वातावरण में अंतर्निहित उपयोगकर्ता आवश्यकताओं का अनुमान लगाने और समय पर हस्तक्षेप करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Zhifei Xie, Zongzheng Hu, Fangda Ye, Xin Zhang, Haobo Chai, Zihang Liu, Pengcheng Wu, Guibin Zhang, Yue Liao, Xiaobin Hu (…)2026-04-10
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Guaranteeing Knowledge Integration with Joint Decoding for Retrieval-Augmented Generation

यह शोधपत्र GuarantRAG प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा ढांचा है जो एक नवीन कॉन्ट्रास्टिव DPO ऑब्जेक्टिव और एक संयुक्त डिकोडिंग तंत्र के माध्यम से तर्क (reasoning) को साक्ष्य एकीकरण (evidence integration) से अलग करके रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) को उन्नत करता है, जो आंतरिक पैरामीट्रिक ज्ञान और बाहरी रिट्रीव्ड दस्तावेजों के बीच के संघर्षों को प्रभावी ढंग से हल करता है ताकि सटीकता में उल्लेखनीय सुधार हो सके और मतिभ्रम (hallucinations) को कम किया जा सके।

Zhengyi Zhao, Shubo Zhang, Zezhong Wang, Yuxi Zhang, Huimin Wang, Yutian Zhao, Yefeng Zheng, Binyang Li, Kam-Fai Wong, X (…)2026-04-10
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Quantum Vision Theory Applied to Audio Classification for Deepfake Speech Detection

यह शोध पत्र क्वांटम विजन (QV) सिद्धांत का प्रस्ताव करता है, जो एक क्वांटम-प्रेरित ढांचा है जो डीप लर्निंग मॉडलों को बेहतर बनाने के लिए ऑडियो स्पेक्ट्रोग्राम को सूचना तरंगों (information waves) में परिवर्तित करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि QV-आधारित CNN और विजन ट्रांसफॉर्मर ASVSpoof डेटासेट पर डीपफेक स्पीच का पता लगाने में मानक आर्किटेक्चर की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Khalid Zaman, Melike Sah, Anuwat Chaiwongyenc, Cem Direkoglu2026-04-10
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Initialisation Determines the Basin: Efficient Codebook Optimisation for Extreme LLM Quantization

यह शोध पत्र कोडबुक इनिशियलाइज़ेशन (codebook initialization) को अत्यधिक 2-बिट LLM क्वांटाइजेशन में महत्वपूर्ण बाधा के रूप में पहचानता है और OA-EM का प्रस्ताव करता है, जो हेसियन-वेटेड महलानोबिस दूरी (Hessian-weighted Mahalanobis distance) का उपयोग करने वाला एक आउटपुट-अवेयर EM इनिशियलाइज़ेशन तरीका है, जो बाद के फाइन-ट्यूनिंग के लिए मॉडलों को बेहतर ऑप्टिमाइज़ेशन बेसिन में रखकर लगातार मौजूदा दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ian W. Kennedy, Nafise Sadat Moosavi2026-04-10