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💻 computer science

Bridge-RAG: An Abstract Bridge Tree Based Retrieval Augmented Generation Algorithm With Cuckoo Filter

ब्रिज-आरएजी (Bridge-RAG) एक नवीन रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन फ्रेमवर्क है जो बेहतर सिमेंटिक सटीकता के लिए एक एब्स्ट्रैक्ट ब्रिज ट्री संरचना का उपयोग करके और ब्लॉक लिंक्ड लिस्ट के साथ एक अनुकूलित कुकू फिल्टर (Cuckoo Filter) के माध्यम से एलएलएम (LLM) के प्रदर्शन को बढ़ाता है, जिससे मौजूदा विधियों की तुलना में 15.65% सटीकता वृद्धि और 10 गुना से 500 गुना तक की गति वृद्धि प्राप्त होती है।

Zihang Li, Wenjun Liu, Yikun Zong, Jiawen Tao, Siying Dai, Songcheng Ren, Zirui Liu, Yanbing Jiang, Tong Yang2026-03-31
💻 computer science

SRAG: RAG with Structured Data Improves Vector Retrieval

यह शोध पत्र स्ट्रक्चर्ड RAG (SRAG) का प्रस्ताव करता है, जो एक ऐसी विधि है जो क्वेरीज़ और चंक्स में विषयों, भावनाओं और नॉलेज ग्राफ ट्रिपल्स जैसे संरचित मेटाडेटा को शामिल करके रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन को बेहतर बनाती है, जिसके परिणामस्वरूप उत्तर की गुणवत्ता में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण 30% सुधार होता है, विशेष रूप से जटिल विश्लेषणात्मक और भविष्य कहने वाले प्रश्नों के लिए।

Shalin Shah, Srikanth Ryali, Ramasubbu Venkatesh2026-03-31
💬 NLP

GeoBlock: Inferring Block Granularity from Dependency Geometry in Diffusion Language Models

GeoBlock एक प्रशिक्षण-मुक्त ढांचा है जो डिफ्यूजन लैंग्वेज मॉडल्स में अटेंशन-व्युत्पन्न डिपेंडेंसी ज्योमेट्री का विश्लेषण करके ब्लॉक ग्रैनुलैरिटी को गतिशील रूप से अनुकूलित करता है ताकि समानांतर डिकोडिंग दक्षता और ऑटोरेग्रेसिव विश्वसनीयता के बीच संतुलन बनाया जा सके।

Lipeng Wan, Junjie Ma, Jianhui Gu, Zeyang Liu, Xuyang Lu, Xuguang Lan2026-03-31
💬 NLP

AlpsBench: An LLM Personalization Benchmark for Real-Dialogue Memorization and Preference Alignment

यह शोध पत्र AlpsBench प्रस्तुत करता है, जो एक नया बेंचमार्क है जिसे सत्यापित संरचित स्मृतियों (structured memories) वाले 2,500 वास्तविक मानव-LLM संवादों से प्राप्त किया गया है, ताकि मेमोरी के पूर्ण जीवनचक्र में व्यक्तिगत जानकारी के निष्कर्षण (extraction), अद्यतन (updating), पुनर्प्राप्ति (retrieval) और उपयोग (utilization) के संबंध में वर्तमान मॉडलों की महत्वपूर्ण सीमाओं का मूल्यांकन और प्रदर्शन किया जा सके।

Jianfei Xiao, Xiang Yu, Chengbing Wang, Wuqiang Zheng, Xinyu Lin, Kaining Liu, Hongxun Ding, Yang Zhang, Wenjie Wang, Fu (…)2026-03-31
💻 computer science

LITTA: Late-Interaction and Test-Time Alignment for Visually-Grounded Multimodal Retrieval

LITTA एक टेस्ट-टाइम अलाइनमेंट फ्रेमवर्क है जो एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल के माध्यम से कई क्वेरी वेरिएंट्स उत्पन्न करके और उनके परिणामों को रेसिप्रोकल रैंक फ्यूजन के माध्यम से एकत्रित करके विजुअली ग्राउंडेड मल्टीमॉडल डॉक्यूमेंट रिट्रीवल को बढ़ाता है, जिससे रिट्रीवर को पुन: प्रशिक्षित किए बिना ही मजबूती और सटीकता में सुधार होता है।

Seonok Kim2026-03-31
💬 NLP

The Cognitive Divergence: AI Context Windows, Human Attention Decline, and the Delegation Feedback Loop

यह शोध पत्र "संज्ञानात्मक विचलन" (कॉग्निटिव डाइवर्जेंस) का सिद्धांत प्रतिपादित करता है, जो एक स्व-सुदृढ़ीकरण गतिशील प्रक्रिया है जहाँ AI कॉन्टेक्स्ट विंडो की घातांकीय वृद्धि और मानव निरंतर एकाग्रता में साथ-साथ हो रही गिरावट एक बढ़ते हुए क्षमता अंतराल को जन्म देती है, जो एक "डेलीगेशन फीडबैक लूप" द्वारा संचालित है जिसमें AI पर बढ़ती निर्भरता मानव संज्ञानात्मक क्षमता को और अधिक क्षीण करती है।

Netanel Eliav (Machine Human Intelligence Lab)2026-03-31
💻 computer science

SEAR: Schema-Based Evaluation and Routing for LLM Gateways

SEAR एक स्कीमा-आधारित सिस्टम है जो LLM गेटवे के लिए सूक्ष्म-स्तरीय गुणवत्ता संकेतों और परिचालन मेट्रिक्स के लिए एक विस्तार योग्य रिलेशनल स्कीमा को परिभाषित करके मूल्यांकन और रूटिंग को एकीकृत करता है, जो सटीक, व्याख्यात्मक और लागत प्रभावी मल्टी-प्रॉवाइडर रिक्वेस्ट रूटिंग को सक्षम करने के लिए संरचित डेटा उत्पन्न करने हेतु LLM-संचालित तर्क का उपयोग करता है।

Zecheng Zhang, Han Zheng, Yue Xu2026-03-31
💬 NLP

Do Multilingual VLMs Reason Equally? A Cross-Lingual Visual Reasoning Audit for Indian Languages

यह शोध पत्र छह भारतीय भाषाओं के लिए प्रथम क्रॉस-लिंगुअल विजुअल रीजनिंग ऑडिट प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि बहुभाषी विजन-लैंग्वेज मॉडल गैर-अंग्रेजी संदर्भों में, विशेष रूप से द्रविड़ भाषाओं के लिए, सटीकता में महत्वपूर्ण गिरावट और क्षयकारी चेन-ऑफ-थॉट प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं, जो यह दर्शाता है कि वर्तमान बहुभाषी प्रीट्रेनिंग भाषाई और लिपि सीमाओं के पार विजुअल रीजनिंग क्षमताओं को स्थानांतरित करने में विफल रहती है।

Swastik R2026-03-31
💬 NLP

LogicDiff: Logic-Guided Denoising Improves Reasoning in Masked Diffusion Language Models

LogicDiff एक पैरामीटर-मुक्त, इन्फरेंस-टाइम विधि है जो मानक कॉन्फिडेंस-आधारित टोकन अनमास्किंग को एक लॉजिक-गाइडेड शेड्यूलर से बदलकर—जो महत्वपूर्ण तार्किक संयोजकों (logical connectives) को प्राथमिकता देता है—Masked Diffusion Language Models की तर्क करने की क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिससे बिना मॉडल रिट्रेनिंग के GSM8K और MATH-500 बेंचमार्क पर सटीकता बढ़ती है।

Shaik Aman2026-03-31
💬 NLP

Arithmetic OOD Failure Unfolds in Stages in Minimal GPTs

यह शोध पत्र न्यूनतम GPTs में अंकगणितीय आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन विफलता को चार विशिष्ट, प्रयोगात्मक रूप से परीक्षण योग्य चरणों में विभाजित करता है: एक लेआउट बाधा (layout barrier), एक कैरी-सिमेंटिक्स गलत व्याख्या (carry-semantics misinterpretation), एक कंडीशनल रीकंपोजिशन बॉटलनेक (conditional recomposition bottleneck), और लेट-स्टेज टेन्स-रेसिड्यूअल त्रुटियाँ (late-stage tens-residual errors)।

Seine A. Shintani2026-03-31