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Learning to Commit: Generating Organic Pull Requests via Online Repository Memory

यह शोध पत्र "लर्निंग टू कमिट" (Learning to Commit) प्रस्तुत करता है, जो एक ऑनलाइन रिपॉजिटरी मेमोरी सिस्टम के माध्यम से ऐतिहासिक रिपॉजिटरी कमिट्स पर एजेंटों को प्रशिक्षित करके, एलएलएम (LLM) द्वारा जनरेट किए गए पुल रिक्वेस्ट की सार्थकता (organicity) को बढ़ाता है, जिससे वे प्रोजेक्ट-विशिष्ट परंपराओं और आर्किटेक्चरल पैटर्न को सीख पाते हैं ताकि वास्तविक दुनिया के मेंटेनर की अपेक्षाओं के अनुरूप कोड का उत्पादन किया जा सके।

Mo Li, L. H. Xu, Qitai Tan, Ting Cao, Yunxin Liu2026-03-30
💬 NLP

CodeRefine: A Pipeline for Enhancing LLM-Generated Code Implementations of Research Papers

CodeRefine एक नवीन ढांचा है जो मुख्य कार्यप्रणालियों को निकालने, एक ज्ञान ग्राफ (knowledge graph) बनाने और एक रेट्रोस्पेक्टिव रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन दृष्टिकोण के माध्यम से उन्नत कोड उत्पन्न करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करके सैद्धांतिक अनुसंधान और व्यावहारिक कार्यान्वयन के बीच के अंतर को पाटता है, जिससे यह मानक ज़ीरो-शॉट प्रॉम्प्टिंग से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Ekaterina Trofimova, Emil Sataev, Abhijit Singh Jowhari2026-03-27
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LLMs know their vulnerabilities: Uncover Safety Gaps through Natural Distribution Shifts

यह शोध पत्र "ActorBreaker" प्रस्तुत करता है, जो एक्टर-नेटवर्क थ्योरी पर आधारित एक नवीन हमला पद्धति है जो मल्टी-टर्न प्रॉम्प्ट्स के माध्यम से LLM सुरक्षा तंत्रों को बायपास करने के लिए प्राकृतिक वितरण बदलावों (natural distribution shifts) का लाभ उठाती है, और ऐसी कमजोरियों के विरुद्ध मॉडल की मजबूती बढ़ाने के लिए एक संगत मल्टी-टर्न सुरक्षा डेटासेट प्रस्तावित करता है।

Qibing Ren, Hao Li, Dongrui Liu, Zhanxu Xie, Xiaoya Lu, Yu Qiao, Lei Sha, Junchi Yan, Lizhuang Ma, Jing Shao2026-03-27
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LLM4AD: Large Language Models for Autonomous Driving -- Concept, Review, Benchmark, Experiments, and Future Trends

यह शोध पत्र स्वायत्त ड्राइविंग के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLM4AD) की अवधारणा प्रस्तुत करता है, उनकी क्षमताओं के मूल्यांकन के लिए एक व्यापक समीक्षा और बेंचमार्क प्रदान करता है, वाहन प्लेटफार्मों पर व्यापक वास्तविक-दुनिया के प्रयोग प्रस्तुत करता है, विजन-लैंग्वेज डिफ्यूजन जैसे भविष्य के रुझानों का अन्वेषण करता है, और सुरक्षा, विलंबता (लेटेंसी) और गोपनीयता सहित प्रमुख चुनौतियों पर चर्चा करता है।

Can Cui, Yunsheng Ma, Sung-Yeon Park, Zichong Yang, Yupeng Zhou, Peiran Liu, Juanwu Lu, Juntong Peng, Jiaru Zhang, Ruqi (…)2026-03-27
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Exploiting Domain-Specific Parallel Data on Multilingual Language Models for Low-resource Language Translation

यह शोध पत्र कम-संसाधन वाली भाषाओं के लिए अनुवाद प्रदर्शन में सुधार करने हेतु सहायक डोमेन-विशिष्ट समानांतर डेटा के साथ बहुभाषी भाषा मॉडलों के फाइन-ट्यूनिंग बनाम आगे के प्री-ट्रेनिंग की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करता है, जबकि साथ ही डोमेन विचलन के प्रभाव का विश्लेषण करता है और इष्टतम डेटा उपयोग के लिए रणनीतियों का प्रस्ताव करता है।

Surangika Ranathungaa, Shravan Nayak, Shih-Ting Cindy Huang, Yanke Mao, Tong Su, Yun-Hsiang Ray Chan, Songchen Yuan, Ant (…)2026-03-27
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Machine Learning for Enhancing Deliberation in Online Political Discussions and Participatory Processes: A Survey

यह सर्वेक्षण पत्र इस बात की समीक्षा करता है कि कैसे मशीन लर्निंग ऑनलाइन राजनीतिक चर्चाओं में चुनौतियों का समाधान करके विचार-विमर्श को बेहतर बना सकती है, जिसमें एआई-सुलझाने योग्य कार्यों की पहचान करना, मौजूदा एआई-समर्थित प्लेटफार्मों को सूचीबद्ध करना और वर्तमान प्रभावशीलता एवं शेष चुनौतियों का आकलन करना शामिल है।

Maike Behrendt, Stefan Sylvius Wagner, Carina Weinmann, Marike Bormann, Mira Warne, Stefan Harmeling2026-03-27
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Elementary Math Word Problem Generation using Large Language Models

यह शोध पत्र MathWiz को प्रस्तुत करता है, जो एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल-आधारित प्रणाली है जो केवल न्यूनतम इनपुट (मात्रा, ग्रेड और प्रकार) का उपयोग करके प्रारंभिक गणित के शब्द समस्याएँ उत्पन्न करती है, जो व्यापक प्रयोगों के माध्यम से उच्च व्याकरणिक गुणवत्ता प्रदर्शित करती है जबकि निर्दिष्ट ग्रेड स्तरों और प्रश्न प्रकारों का कड़ाई से पालन करने में वर्तमान सीमाओं को स्वीकार करती है।

Nimesh Ariyarathne, Harshani Bandara, Yasith Heshan, Omega Gamage, Surangika Ranathunga, Dilan Nayanajith, Yutharsan Siv (…)2026-03-27
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Instruction Following by Principled Boosting Attention of Large Language Models

यह शोधपत्र InstABoost का प्रस्ताव करता है, जो एक सरल इन्फरेंस-टाइम हस्तक्षेप (inference-time intervention) है जो एक नियम-प्रतिस्पर्धा सिद्धांत (rule-competition theory) के माध्यम से अटेंशन स्टीयरिंग विधियों को एकीकृत करता है और प्रवाह या संदर्भ प्रासंगिकता से समझौता किए बिना निर्देश पालन को बढ़ाने के लिए इंस्ट्रक्शन-की लॉजिट्स (instruction-key logits) पर एक स्थिर योगात्मक बायस (constant additive bias) लागू करता है।

Vitoria Guardieiro, Avishree Khare, Adam Stein, Eric Wong2026-03-27
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CodeNER: Code Prompting for Named Entity Recognition

यह शोध पत्र CodeNER का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन कोड-आधारित प्रॉम्प्टिंग विधि है जो प्रोग्रामिंग कोड को प्रॉम्प्ट में एम्बेड करके BIO स्कीमा निर्देशों को स्पष्ट रूप से संरचित करती है, जिससे नामित इकाई पहचान (named entity recognition) करने की लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की क्षमता बढ़ती है और दस बहुभाषी बेंचमार्क में पारंपरिक टेक्स्ट-आधारित दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Sungwoo Han, Hyeyeon Kim, Jingun Kwon, Hidetaka Kamigaito, Manabu Okumura2026-03-27
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Mapping the Course for Prompt-based Structured Prediction

यह शोध पत्र निरंतरता और सटीकता को बढ़ाकर संरचित भविष्यवाणी (स्ट्रक्चर्ड प्रेडिक्शन) में सुधार करने के लिए कॉम्बिनेटोरियल इन्फरेंस (combinatorial inference) के साथ लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को संयोजित करने का प्रस्ताव करता है, जो व्यापक प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करता है कि प्रतीकात्मक इन्फरेंस (symbolic inference) अकेले प्रॉम्प्टिंग की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है और संरचित शिक्षण उद्देश्यों के साथ आगे का अंशांकन (कैलिब्रेशन) चुनौतीपूर्ण कार्यों पर श्रेष्ठ प्रदर्शन प्रदान करता है।

Matt Pauk, Maria Leonor Pacheco2026-03-27