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💬 NLP

Improving Sampling for Masked Diffusion Models via Information Gain

यह शोध पत्र इन्फो-गेन सैंपलर (Info-Gain Sampler) प्रस्तुत करता है, जो मास्क्ड डिफ्यूजन मॉडल्स (Masked Diffusion Models) के लिए एक सिद्धांत-आधारित डिकोडिंग फ्रेमवर्क है जो उनकी नॉन-कॉज़ल प्रकृति का लाभ उठाते हुए तात्कालिक अनिश्चितता और भविष्य के सूचना लाभ के बीच संतुलन बनाने के लिए बनाया गया है, जिससे यह रीजनिंग, कोडिंग और क्रिएटिव राइटिंग जैसे विविध कार्यों में मौजूदा ग्रीडी ह्यूरिस्टिक्स (greedy heuristics) से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

Kaisen Yang, Jayden Teoh, Kaicheng Yang, Yitong Zhang, Alex Lamb2026-03-19
💬 NLP

Bootstrapping Embeddings for Low Resource Languages

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि एडैप्टर कंपोजिशन और क्रॉस-लिंगुअल फाइनट्यूनिंग (XL-LoRA) के माध्यम से लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का लाभ उठाकर सिंथेटिक ट्रिपलेट डेटा उत्पन्न करना प्रभावी रूप से संसाधन अंतराल को पाटता है, जिससे उन निम्न-संसाधन भाषाओं के लिए उच्च-प्रदर्शन वाले एम्बेडिंग मॉडल्स का निर्माण संभव हो पाता है जहाँ सुपरवाइज्ड डेटा की कमी है।

Merve Basoz, Andrew Horne, Mattia Opper2026-03-19
💻 computer science

Trust, Safety, and Accuracy: Assessing LLMs for Routine Maternity Advice

यह अध्ययन ग्रामीण भारत में मातृ स्वास्थ्य विशेषज्ञों के विरुद्ध Perplexity AI और ChatGPT-4o जैसे बड़े भाषा मॉडलों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि जहाँ Perplexity बेहतर अर्थ संबंधी सटीकता प्रदान करता है, वहीं ChatGPT-4o अधिक स्पष्ट और समझने योग्य चिकित्सा सलाह प्रदान करता है, जो सटीकता और स्पष्टता के बीच संतुलन बनाते समय मातृ स्वास्थ्य शिक्षा के लिए एक स्केलेबल उपकरण के रूप में AI की क्षमता को उजागर करता है।

V Sai Divya, A Bhanusree, Rimjhim, K Venkata Krishna Rao2026-03-19
💻 computer science

Enhancing Financial Report Question-Answering: A Retrieval-Augmented Generation System with Reranking Analysis

यह शोध पत्र S&P 500 10-K रिपोर्टों के बारे में प्रश्नों के उत्तर देने के लिए एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (Retrieval-Augmented Generation) प्रणाली प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एक न्यूरल रीरैंकिंग चरण को शामिल करने से बेसलाइन विधियों की तुलना में उत्तर की शुद्धता में 15.5 प्रतिशत अंक का सुधार होता है और त्रुटि दरों में कमी आती है।

Zhiyuan Cheng, Longying Lai, Yue Liu, Kai Cheng, Xiaoxi Qi2026-03-19
⚡ electrical engineering

DECODE: Dual-Enhanced Conditioned Diffusion for EEG Forecasting

यह शोध पत्र DECODE को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन द्वैत-उन्नत सप्रतिबंध डिफ्यूजन फ्रेमवर्क (dual-enhanced conditioned diffusion framework) है, जो ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस के लिए घटना-विशिष्ट तंत्रिका गतिकी (event-specific neural dynamics) और अनिश्चितता का सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए प्राकृतिक भाषा विवरणों को ऐतिहासिक EEG संकेतों के साथ एकीकृत करता है।

Mehran Shabanpour, Sadaf Khademi, Konstantinos N Plataniotis, Arash Mohammadi2026-03-19
💻 computer science

Evaluating Ill-Defined Tasks in Large Language Models

यह शोध पत्र तर्क देता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए अस्पष्ट कार्यों (ill-defined tasks) हेतु वर्तमान मूल्यांकन बेंचमार्क अस्पष्ट मानदंडों और अस्थिर मेट्रिक्स के कारण अविश्वसनीय और गैर-नैदानिक (non-diagnostic) हैं, और यह जटिल निर्देश पालन (complex instruction following) तथा आरेख निर्माण (diagram generation) पर केस स्टडीज के माध्यम से अधिक सुदृढ़, व्याख्या योग्य मूल्यांकन डिजाइनों की आवश्यकता को प्रदर्शित करता है।

Yi Zhou, Basel Shbita2026-03-19
💻 computer science

Ensemble Self-Training for Unsupervised Machine Translation

यह शोध पत्र अनसुपरवाइज्ड न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन के लिए एक एन्सेम्बल-ड्रिवन सेल्फ-ट्रेनिंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो उच्च गुणवत्ता वाले सूडो-ट्रांसलेशंस उत्पन्न करने के लिए सहायक भाषाओं से स्ट्रक्चर्ड डाइवर्सिटी का लाभ उठाता है, जिससे सिंगल-मॉडल इन्फरेंस लागत को बनाए रखते हुए ट्रांसलेशन प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Ido Aharon, Jonathan Shaki, Sarit Kraus2026-03-19
💻 computer science

Evaluating LLM-Simulated Conversations in Modeling Inconsistent and Uncollaborative Behaviors in Human Social Interaction

यह शोध पत्र CoCoEval को प्रस्तुत करता है, जो LLM-सिम्युलेटेड (LLM-simulated) बातचीत में असंगत और असहयोगात्मक व्यवहारों का पता लगाने के लिए एक ढांचा है, और यह पाता है कि वर्तमान मॉडल व्यवहार की आवृत्ति में महत्वपूर्ण विसंगतियों, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग की अविश्वसनीयता, और फाइन-ट्यूनिंग की संकीर्ण व्यवहार संबंधी पैटर्न उत्पन्न करने की प्रवृत्ति के कारण मानव सामाजिक संपर्क की जटिलता को प्रामाणिक रूप से पुनरुत्पादित करने में संघर्ष करते हैं।

Ryo Kamoi, Ameya Godbole, Longqi Yang, Rui Zhang, Mengting Wan, Pei Zhou2026-03-19
💻 computer science

Multilingual Reference Need Assessment System for Wikipedia

यह शोध पत्र एक बहुभाषी मशीन लर्निंग प्रणाली प्रस्तुत करता है जिसे 10 भाषा संस्करणों में उद्धरण (citations) की आवश्यकता वाले दावों की पहचान करने में विकिपीडिया संपादकों की सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो मौजूदा बेंचमार्क से बेहतर प्रदर्शन करते हुए वास्तविक दुनिया की बाधाओं के तहत मॉडल की सटीकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता के बीच संतुलन बनाता है।

Aitolkyn Baigutanova, Francisco Navas, Pablo Aragon, Mykola Trokhymovych, Muniza Aslam, Ai-Jou Chou, Miriam Redi, Diego (…)2026-03-19
🧬 biology

Tabular LLMs for Interpretable Few-Shot Alzheimer's Disease Prediction with Multimodal Biomedical Data

यह शोध पत्र TAP-GPT को प्रस्तुत करता है, जो एक डोमेन-अनुकूलित (domain-adapted) टैबुलर लार्ज लैंग्वेज मॉडल है जो मल्टीमॉडल बायोमेडिकल डेटा का उपयोग करके सटीक, व्याख्या योग्य और सुदृढ़ अल्जाइमर रोग भविष्यवाणी प्राप्त करने के लिए फ्यू-शॉट लर्निंग (few-shot learning) और संरचित तर्क (structured reasoning) का लाभ उठाता है, जो छोटे या अधूरे डेटासेट वाले परिदृश्यों में पारंपरिक मशीन लर्निंग बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Sophie Kearney, Shu Yang, Zixuan Wen, Weimin Lyu, Bojian Hou, Duy Duong-Tran, Tianlong Chen, Jason H. Moore, Marylyn D. (…)2026-03-19