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💬 NLP

Talk2AI: A Longitudinal Dataset of Human--AI Persuasive Conversations

Talk2AI एक बड़े पैमाने का अनुदैर्ध्य (longitudinal) डेटासेट है जिसमें 770 इतालवी वयस्कों और विभिन्न लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के बीच चार साप्ताहिक सत्रों में 3,080 बातचीत शामिल है, जिसे इस शोध को सुगम बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि कैसे एआई-मध्यस्थ संवाद जलवायु परिवर्तन, गणित संबंधी चिंता (math anxiety) और स्वास्थ्य संबंधी गलत सूचना जैसे विषयों पर राय परिवर्तन, दृढ़ विश्वास की स्थिरता और मानव-एआई संपर्क को प्रभावित करता है।

Alexis Carrillo, Enrique Taietta, Ali Aghazadeh Ardebili, Giuseppe Alessandro Veltri, Massimo Stella2026-04-07
📊 statistics

Relative Density Ratio Optimization for Stable and Statistically Consistent Model Alignment

यह शोध पत्र पसंदीदा डेटा और पसंदीदा एवं गैर-पसंदीदा डेटा के मिश्रण के बीच सापेक्ष घनत्व अनुपात (relative density ratio) को अनुकूलित करने पर आधारित एक नवीन, स्थिर और सांख्यिकीय रूप से सुसंगत भाषा मॉडल संरेखण विधि प्रस्तावित करता है, जो मौजूदा प्रत्यक्ष घनत्व अनुपात अनुकूलन दृष्टिकोणों में पाई जाने वाली प्रशिक्षण अस्थिरता और विचलन संबंधी समस्याओं को प्रभावी ढंग से दूर करता है।

Hiroshi Takahashi, Tomoharu Iwata, Atsutoshi Kumagai, Sekitoshi Kanai, Masanori Yamada, Kosuke Nishida, Kazutoshi Shinod (…)2026-04-07
💬 NLP

Responses Fall Short of Understanding: Revealing the Gap between Internal Representations and Responses in Visual Document Understanding

यह शोध पत्र विज़ुअल डॉक्यूमेंट अंडरस्टैंडिंग कार्यों में लार्ज विज़न लैंग्वेज मॉडल्स के आंतरिक निरूपणों (internal representations) और उत्पन्न प्रतिक्रियाओं के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर को प्रकट करता है, जो यह दर्शाता है कि कार्य-प्रासंगिक जानकारी अक्सर मध्यवर्ती परतों (intermediate layers) में अधिक सुलभ होती है और इन परतों को प्रभावी ढंग से फाइन-ट्यून करना इस अंतर को कम करने के साथ-साथ समग्र प्रदर्शन में सुधार करता है।

Haruka Kawasaki, Ryota Tanaka, Kyosuke Nishida2026-04-07
💬 NLP

Structured Causal Video Reasoning via Multi-Objective Alignment

यह शोध पत्र Factum-4B को प्रस्तुत करता है, जो एक वीडियो रीजनिंग मॉडल है जो संरचित घटना तथ्यों (structured event facts) को उत्पन्न करके और कारण संबंधी निष्ठा (causal fidelity) एवं तर्क दक्षता (reasoning efficiency) के बीच संतुलन बनाने के लिए एक बहु-उद्देश्यीय सुदृढीकरण शिक्षण ढांचे (multi-objective reinforcement learning framework) का उपयोग करके मानव संज्ञानात्मक संरचनाओं और मौजूदा Video-LLMs के बीच के अंतर को पाटता है।

Zinuo Li, Yongxin Guo, Jun Liu, Jiawei Zhan, Xi Jiang, Chengjie Wang, Mohammed Bennamoun, Farid Boussaid, Feng Zheng, Qi (…)2026-04-07
💬 NLP

DeonticBench: A Benchmark for Reasoning over Rules

यह शोधपत्र DeonticBench को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक बेंचमार्क है जिसमें विविध अमेरिकी कानूनी और नीतिगत डोमेन के 6,232 कार्य शामिल हैं, ताकि प्राकृतिक भाषा और प्रतीकात्मक (symbolic) प्रोलॉग-आधारित वर्कफ़्लो दोनों के माध्यम से जटिल, संदर्भ-विशिष्ट डियॉन्टिक (deontic) तर्क करने की बड़े भाषा मॉडलों की क्षमता का मूल्यांकन और सुधार किया जा सके।

Guangyao Dou, Luis Brena, Akhil Deo, William Jurayj, Jingyu Zhang, Nils Holzenberger, Benjamin Van Durme2026-04-07
💬 NLP

Conversational Control with Ontologies for Large Language Models: A Lightweight Framework for Constrained Generation

यह शोध पत्र एक हल्का, मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) ढांचा प्रस्तावित करता है जो विशिष्ट संवादात्मक लक्ष्यों जैसे कि दक्षता स्तर और ध्रुवीयता (polarity) के लिए मॉड्यूलर, व्याख्यात्मक और बेहतर नियंत्रण प्राप्त करने हेतु ऑन्टोलॉजिकल परिभाषाओं को बाधाओं के रूप में और एक हाइब्रिड फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया का उपयोग करता है।

Barbara Gendron, Gaël Guibon, Mathieu d'Aquin2026-04-07
🤖 AI

Empirical Characterization of Rationale Stability Under Controlled Perturbations for Explainable Pattern Recognition

यह शोध पत्र लेबल-संरक्षण करने वाले परिवर्तनों (label-preserving perturbations) के तहत मॉडल स्पष्टीकरणों की स्थिरता का मूल्यांकन करने के लिए SHAP मान कोसाइन समानता (SHAP value cosine similarity) पर आधारित एक नवीन मीट्रिक प्रस्तुत करता है, जो BERT और RoBERTa जैसे सेंटीमेंट एनालिसिस मॉडलों में असंगत एट्रिब्यूशन पैटर्न और गलत संरेखित व्यवहारों की पहचान करने में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करता है।

Abu Noman Md Sakib, Zhensen Wang, Merjulah Roby, Zijie Zhang2026-04-07
🤖 AI

What Makes a Sale? Rethinking End-to-End Seller--Buyer Retail Dynamics with LLM Agents

यह शोध पत्र RetailSim को प्रस्तुत करता है, जो LLM एजेंटों द्वारा संचालित एक एंड-टू-एंड रिटेल सिमुलेशन फ्रेमवर्क है जो विक्रेता के अनुनय (persuasion), खरीदार-विक्रेता की परस्पर क्रिया और खरीद निर्णयों को एकीकृत करता है ताकि व्यवहार संबंधी निष्ठा (behavioral fidelity) और आर्थिक नियमितताओं के माध्यम से क्रॉस-स्टेज निर्भरताओं को सटीक रूप से मॉडल किया जा सके और रिटेल रणनीतियों का मूल्यांकन किया जा सके।

Jeonghwan Choi, Jibin Hwang, Gyeonghun Sun, Minjeong Ban, Taewon Yun, Hyeonjae Cheon, Hwanjun Song2026-04-07
🧬 biology

Same Geometry, Opposite Noise: Transformer Magnitude Representations Lack Scalar Variability

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि जहाँ ट्रांसफॉर्मर भाषा मॉडल संख्यात्मक परिमाणों की लॉग-कंप्रेसिव ज्यामिति (log-compressive geometry) को कैप्चर करते हैं, वहीं वे जैविक रूप से देखे गए स्केलर परिवर्तनशीलता (स्थिर गुणांक भिन्नता) को प्रदर्शित करने में विफल रहते हैं, बल्कि इसके बजाय ऐसी प्रतिनिधि शोर (representational noise) दिखाते हैं जो परिमाण बढ़ने के साथ घटता जाता है।

Jon-Paul Cacioli2026-04-07
🤖 AI

SuperLocalMemory V3.3: The Living Brain -- Biologically-Inspired Forgetting, Cognitive Quantization, and Multi-Channel Retrieval for Zero-LLM Agent Memory Systems

SuperLocalMemory V3.3 एक ओपन-सोर्स, CPU-आधारित एजेंट मेमोरी सिस्टम है जो जैविक रूप से प्रेरित विस्मृति (forgetting), फिशर-राओ क्वांटाइजेशन-अवेयर मेट्रिक्स और एक नवीन सात-चैनल संज्ञानात्मक पुनर्प्राप्ति आर्किटेक्चर को एकीकृत करके स्टेट-ऑफ-द-आर्ट ज़ीरो-LLM रिट्रीवल प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Varun Pratap Bhardwaj2026-04-07