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💬 NLP

EvidenceRL: Reinforcing Evidence Consistency for Trustworthy Language Models

यह शोध पत्र EvidenceRL को प्रस्तुत करता है, जो एक सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) ढांचा है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में साक्ष्य अनुपालन (evidence adherence) को लागू करने के लिए ग्रुप रिलेटिव पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन का उपयोग करता है, जो कार्य सटीकता से समझौता किए बिना कार्डिएक डायग्नोसिस और कानूनी तर्क जैसे उच्च-जोखिम वाले डोमेन में मतिभ्रम (hallucinations) को काफी कम करता है और ग्राउंडिंग एवं निष्ठा (faithfulness) में सुधार करता है।

J. Ben Tamo, Yuxing Lu, Benoit L. Marteau, Micky C. Nnamdi, May D. Wang2026-03-23
💬 NLP

TextReasoningBench: Does Reasoning Really Improve Text Classification in Large Language Models?

यह शोधपत्र TextReasoningBench प्रस्तुत करता है, जो दस LLMs के लिए टेक्स्ट वर्गीकरण हेतु तर्क रणनीतियों (reasoning strategies) का मूल्यांकन करने वाला एक बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ सरल तर्क विधियाँ मामूली सटीकता लाभ प्रदान करती हैं, वहीं जटिल रणनीतियाँ अक्सर बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करने में विफल रहती हैं और अत्यधिक टोकन लागत का भार डालती हैं, जो इस धारणा को चुनौती देता है कि स्पष्ट तर्क सार्वभौमिक रूप से वर्गीकरण कार्यों के लिए फायदेमंद होता है।

Xinyu Guo, Yazhou Zhang, Jing Qin2026-03-23
💬 NLP

Structured Prompting for Arabic Essay Proficiency: A Trait-Centric Evaluation Approach

यह शोध पत्र एक नवीन तीन-स्तरीय संरचित प्रॉम्प्टिंग ढांचे को प्रस्तुत करता है जो अरबी में विशेषता-विशिष्ट स्वचालित निबंध स्कोरिंग प्राप्त करने के लिए बड़े भाषा मॉडल का लाभ उठाता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि निर्देशित प्रॉम्प्टिंग रणनीतियाँ नए QAES डेटासेट पर भाषाई दक्षता विशेषताओं का मूल्यांकन करने में केवल मॉडल के पैमाने से काफी बेहतर प्रदर्शन करती हैं।

Salim Al Mandhari, Hieu Pham Dinh, Mo El-Haj, Paul Rayson2026-03-23
💬 NLP

DataProphet: Demystifying Supervision Data Generalization in Multimodal LLMs

यह शोध पत्र DATAPROPHET को पेश करता है, जो एक प्रशिक्षण-मुक्त मीट्रिक है जो डेटासेट की विविधता और समानता का विश्लेषण करके लक्षित बेंचमार्क पर मल्टीमॉडल LLMs के सामान्यीकरण प्रदर्शन (generalization performance) की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि सहज कार्य समानता एक अविश्वसनीय भविष्यवक्ता है और यह विधि यूनिफॉर्म चयन और अत्याधुनिक प्रशिक्षण-आधारित बेसलाइन दोनों से बेहतर प्रदर्शन करती है।

Xuan Qi, Luxi He, Dan Roth, Xingyu Fu2026-03-23
💬 NLP

TAB-AUDIT: Detecting AI-Fabricated Scientific Tables via Multi-View Likelihood Mismatch

यह शोधपत्र TAB-AUDIT प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन फ्रेमवर्क और पहला बेंचमार्क डेटासेट (FabTab) है, जो टेबल के कंकालों (skeletons) और संख्यात्मक सामग्री के बीच इन-टेबल संभावना संबंधी विसंगतियों (within-table likelihood mismatches) का लाभ उठाकर एआई-निर्मित वैज्ञानिक तालिकाओं का पता लगाता है, जिससे अकादमिक धोखाधड़ी की पहचान करने में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त होता है।

Shuo Huang, Yan Pen, Lizhen Qu2026-03-23
🤖 machine learning

Dual Path Attribution: Efficient Attribution for SwiGLU-Transformers through Layer-Wise Target Propagation

यह शोध पत्र ड्यूल पाथ एट्रिब्यूशन (DPA) को प्रस्तुत करता है, जो एक कुशल और विश्वसनीय ढांचा है जो एक ही फॉरवर्ड और बैकवर्ड पास के माध्यम से O(1) जटिलता के साथ SwiGLU-आधारित ट्रांसफॉर्मर में सूचना प्रवाह का पता लगाता है, और काउंटरफैक्चुअल उदाहरणों की आवश्यकता के बिना व्याख्यात्मकता बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Lasse Marten Jantsch, Dong-Jae Koh, Seonghyeon Lee, Young-Kyoon Suh2026-03-23
💬 NLP

Neither Here Nor There: Cross-Lingual Representation Dynamics of Code-Mixed Text in Multilingual Encoders

यह शोध पत्र हिंदी-अंग्रेजी को एक केस स्टडी के रूप में उपयोग करते हुए बहुभाषी एनकोडर्स में कोड-मिक्स्ड (code-mixed) टेक्स्ट की आंतरिक प्रतिनिधित्व गतिशीलता की जांच करता है, जो यह प्रकट करता है कि मानक मॉडल ऐसे इनपुट को एक अंग्रेजी-प्रधान सबस्पेस के माध्यम से संसाधित करते हैं और एक त्रैभाषिक पोस्ट-ट्रेनिंग अलाइनमेंट उद्देश्य का प्रस्ताव करता है जो डाउनस्ट्रीम टास्क प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए क्रॉस-लिंगुअल कनेक्शनों को सफलतापूर्वक संतुलित करता है।

Debajyoti Mazumder, Divyansh Pathak, Prashant Kodali, Jasabanta Patro2026-03-23
💬 NLP

FrameNet Semantic Role Classification by Analogy

यह शोधपत्र फ्रेमनेट सिमेंटिक रोल क्लासिफिकेशन (FrameNet Semantic Role Classification) के लिए एक नवीन दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है जो लेक्सिकल यूनिट्स और फ्रेम एलिमेंट्स के बीच एनालॉजिकल संबंधों का उपयोग करके इस कार्य को बाइनरी क्लासिफिकेशन में परिवर्तित करता है, जिससे एक लाइटवेट न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण के दौरान स्पष्ट सिमेंटिक रोल जानकारी के बिना भी अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करने में सक्षम होता है।

Van-Duy Ngo, Stergos Afantenos, Emiliano Lorini, Miguel Couceiro2026-03-23
💬 NLP

Semantic Delta: An Interpretable Signal Differentiating Human and LLMs Dialogue

यह शोध पत्र "सिमेंटिक डेल्टा" (Semantic Delta) प्रस्तुत करता है, जो संवाद में प्रमुख विषयगत तीव्रताओं के बीच के अंतर पर आधारित एक हल्का और व्याख्या योग्य मीट्रिक है, जो यह प्रकट करके कि AI आउटपुट मानव चर्चा के व्यापक अर्थ संबंधी प्रसार की तुलना में काफी अधिक विषयगत एकाग्रता और संरचनात्मक कठोरता प्रदर्शित करते हैं, प्रभावी रूप से LLM-जनित पाठ को मानव विमर्श से अलग करता है।

Riccardo Scantamburlo, Mauro Mezzanzana, Giacomo Buonanno, Francesco Bertolotti2026-03-23
💬 NLP

Translation from the Information Bottleneck Perspective: an Efficiency Analysis of Spatial Prepositions in Bitexts

यह शोध पत्र एक फ्रांसीसी उपन्यास के अंग्रेजी, जर्मन और सर्बियाई अनुवादों में स्थानिक पूर्वसर्गों (spatial prepositions) का विश्लेषण करने के लिए सूचना अवरोध (Information Bottleneck) ढांचे को लागू करता है, जो इस बात के प्रमाण प्रदान करता है कि मानव अनुवादक सूचनात्मकता और सरलता के बीच संतुलन बनाकर संचार दक्षता को अनुकूलित करते हैं, जो सैद्धांतिक इष्टतम सीमाओं (theoretical optimal frontiers) के अनुरूप है।

Antoine Taroni, Ludovic Moncla, Frederique Laforest2026-03-23