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In-Context Learning in Speech Language Models: Analyzing the Role of Acoustic Features, Linguistic Structure, and Induction Heads

यह शोध पत्र स्पीच लैंग्वेज मॉडल्स में इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग की जांच करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि बोलने की दर टास्क इन्फरेंस और ध्वनिक अनुकरण (acoustic mimicry) दोनों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती है, साथ ही यह भी दिखाता है कि टेक्स्ट-आधारित मॉडलों के निष्कर्षों के समान, इंडक्शन हेड्स इन क्षमताओं को सक्षम करने में एक कारण संबंधी भूमिका निभाते हैं।

Charlotte Pouw, Hosein Mohebbi, Afra Alishahi, Willem Zuidema2026-04-09
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The Illusion of Superposition? A Principled Analysis of Latent Thinking in Language Models

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि क्या भाषा मॉडल लेटेंट चेन-ऑफ-थॉट्स (latent chain-of-thoughts) में कई तर्क पथों को बनाए रखने के लिए सुपरपोजिशन का उपयोग करते हैं, और यह पाता है कि ऐसी क्षमता केवल शून्य से प्रशिक्षित (from scratch) मॉडलों में उभरती है, जबकि प्रशिक्षण-मुक्त (training-free) और फाइन-ट्यून किए गए (fine-tuned) परिदृश्य टोकन प्रतिबद्धता (token commitment) और क्षमता संबंधी बाधाओं के प्रति प्रीट्रेनिंग पूर्वाग्रहों के कारण सुपरपोजिशन का लाभ उठाने में विफल रहते हैं।

Michael Rizvi-Martel, Guillaume Rabusseau, Marius Mosbach2026-04-09
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Application-Driven Pedagogical Knowledge Optimization of Open-Source LLMs via Reinforcement Learning and Supervised Fine-Tuning

यह शोध पत्र EduQwen को प्रस्तुत करता है, जो 32B-पैरामीटर वाले ओपन-सोर्स शैक्षणिक LLMs का एक परिवार है, जो शैक्षिक बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) और सुपर्वाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (supervised fine-tuning) को संयोजित करने वाली एक नवीन बहु-चरणीय अनुकूलन रणनीति का लाभ उठाता है, जो जिम्मेदार AI परिनियोजन के लिए आवश्यक पारदर्शिता और लागत-दक्षता बनाए रखते हुए काफी बड़े प्रोप्राइटरी सिस्टमों से भी आगे निकल जाता है।

Navan Preet Singh, Xiaokun Wang, Anurag Garikipati, Madalina Ciobanu, Qingqing Mao, Ritankar Das2026-04-09
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FMI@SU ToxHabits: Evaluating LLMs Performance on Toxic Habit Extraction in Spanish Clinical Texts

यह शोध पत्र FMI@SU टीम द्वारा किए गए एक अध्ययन को प्रस्तुत करता है जिसने स्पेनिश क्लिनिकल टेक्स्ट में विषाक्त आदत के उल्लेखों (तंबाकू, अल्कोहल, कैनबिस और ड्रग्स) को निकालने और वर्गीकृत करने के लिए विभिन्न LLM प्रॉम्प्टिंग रणनीतियों का मूल्यांकन किया, जिसमें GPT-4.1 के फ्यू-शॉट प्रॉम्प्टिंग के साथ टेस्ट सेट F1 स्कोर 0.65 प्राप्त किया गया।

Sylvia Vassileva, Ivan Koychev, Svetla Boytcheva2026-04-09
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Say Something Else: Rethinking Contextual Privacy as Information Sufficiency

यह शोध पत्र LLM एजेंटों के लिए प्रासंगिक गोपनीयता (contextual privacy) को एक सूचना पर्याप्तता (Information Sufficiency) कार्य के रूप में पुनर्गठित करता है, जिसमें मुक्त-पाठ छद्मनामकरण (free-text pseudonymization) को एक बेहतर रणनीति के रूप में पेश किया गया है और एक संवादात्मक मूल्यांकन प्रोटोकॉल प्रस्तुत किया गया है जो यह प्रकट करता है कि कैसे एकल-संदेश मूल्यांकन बहु-चरण (multi-turn) अंतःक्रियाओं की तुलना में गोपनीयता रिसाव का कम आकलन करते हैं।

Yunze Xiao, Wenkai Li, Xiaoyuan Wu, Ningshan Ma, Yueqi Song, Weihao Xuan2026-04-09
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Attention Flows: Tracing LLM Conceptual Engagement via Story Summaries

यह शोध पत्र अत्याधुनिक एलएलएम (LLMs) की उनके द्वारा लिखे गए नवीन सारांशों की मानव-लिखित सारांशों के साथ तुलना करके लंबी आख्यानों को समझने की क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि मॉडल समग्र एकीकरण में संघर्ष करते हैं और ग्रंथों के अंत पर असमान रूप से ध्यान केंद्रित करते हैं, जो कि उनके अटेंशन मैकेनिज्म (attention mechanisms) से जुड़ा एक निष्कर्ष है।

Rebecca M. M. Hicke, Sil Hamilton, David Mimno, Ross Deans Kristensen-McLachlan2026-04-09
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State-of-the-Art Arabic Language Modeling with Sparse MoE Fine-Tuning and Chain-of-Thought Distillation

यह शोध पत्र Arabic-DeepSeek-R1 को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स अरबी लार्ज लैंग्वेज मॉडल है जो व्यापक बेंचमार्क में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए स्पार्स MoE आर्किटेक्चर और सांस्कृतिक रूप से सूचित चेन-ऑफ-थॉट डिस्टिलेशन रणनीति का लाभ उठाता है, जो GPT-5.1 जैसे प्रोप्राइटरी सिस्टम से भी आगे निकल जाता है और यह प्रदर्शित करता है कि विशेष अनुकूलन औद्योगिक-स्तर के प्रीट्रेनिंग खर्चों के बिना कम प्रतिनिधित्व वाली भाषाओं में प्रदर्शन की कमियों को दूर कर सकता है।

Navan Preet Singh, Anurag Garikipati, Ahmed Abulkhair, Jyani Akshay Jagdishbhai, Atul Yaduvanshi, Amarendra Chaudhary, M (…)2026-04-09
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When to Call an Apple Red: Humans Follow Introspective Rules, VLMs Don't

यह शोध पत्र ग्रेडेड कलर एट्रिब्यूशन (GCA) डेटासेट प्रस्तुत करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि जहाँ मनुष्य रंग एट्रिब्यूशन के अपने अंतर्मुखी नियमों के प्रति वफादार रहते हैं, वहीं विजन-लैंग्वेज मॉडल व्यवस्थित रूप से अपने स्वयं के घोषित तर्क का उल्लंघन करते हैं, विशेष रूप से विश्व-ज्ञान संबंधी पूर्वग्रहों (world-knowledge priors) से प्रभावित होने पर, जो उनके आत्म-ज्ञान में एक मौलिक मिसकैलिब्रेशन को प्रकट करता है जो उच्च-जोखिम वाले परिनियोजन (high-stakes deployment) के लिए उनकी विश्वसनीयता को चुनौती देता है।

Jonathan Nemitz, Carsten Eickhoff, Junyi Jessy Li, Kyle Mahowald, Michal Golovanevsky, William Rudman2026-04-09
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Team Fusion@ SU@ BC8 SympTEMIST track: transformer-based approach for symptom recognition and linking

Team Fusion@SU@BC8 सिस्टम एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित पाइपलाइन का उपयोग करके SympTEMIST चुनौती का समाधान करता है जो लक्षण पहचान (symptom recognition) के लिए एक फाइन-ट्यून किए गए RoBERTa-BiLSTM-CRF मॉडल को क्रॉस-लिंगुअल SapBERT दृष्टिकोण के साथ जोड़ता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि सटीकता के लिए नॉलेज बेस का चयन सबसे महत्वपूर्ण कारक है।

Georgi Grazhdanski, Sylvia Vassileva, Ivan Koychev, Svetla Boytcheva2026-04-09
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Learning to Interrupt in Language-based Multi-agent Communication

यह शोधपत्र HANDRAISER प्रस्तुत करता है, जो एक लर्निंग-आधारित फ्रेमवर्क है जो सुनने वाले एजेंटों को अनुमानित पुरस्कारों और लागतों के आधार पर इष्टतम बिंदुओं पर वक्ताओं को बाधित करने में सक्षम बनाता है, जिससे विविध मल्टी-एजेंट परिदृश्यों में कार्य प्रदर्शन को बनाए रखते हुए या उसमें सुधार करते हुए संचार ओवरहेड को 32.2% तक कम किया जाता है।

Danqing Wang, Da Yin, Ruta Desai, Lei Li, Asli Celikyilmaz, Ansong Ni2026-04-09