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💬 NLP

UtilityMax Prompting: A Formal Framework for Multi-Objective Large Language Model Optimization

यह शोध पत्र यूटिलिटीमैक्स प्रॉम्प्टिंग (UtilityMax Prompting) प्रस्तुत करता है, जो एक औपचारिक ढांचा है जो अस्पष्ट प्राकृतिक भाषा निर्देशों को गणितीय प्रभाव आरेख (mathematical influence diagrams) और उपयोगिता फलनों (utility functions) से प्रतिस्थापित करता है ताकि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को स्पष्ट रूप से अपेक्षित उपयोगिता को अधिकतम करने की ओर निर्देशित किया जा सके, जिससे मूवी अनुशंसा जैसे कार्यों में पारंपरिक प्रॉम्प्टिंग विधियों की तुलना में बेहतर बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Ofir Marom2026-03-13
🤖 machine learning

Fractional Rotation, Full Potential? Investigating Performance and Convergence of Partial RoPE

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि केवल छिपे हुए आयामों (hidden dimensions) के एक छोटे अंश (लगभग 10%) पर रोटरी पोजीशनल एम्बेडिंग (RoPE) लागू करने से पूर्ण RoPE के तुलनीय अभिसरण (convergence) और प्रदर्शन प्राप्त होता है, जबकि यह 10 गुना तक मेमोरी की बचत भी प्रदान करता है, जो विभिन्न मॉडल आर्किटेक्चर और डेटासेटों में दक्षता और स्थिरता के बीच संतुलन बनाने के लिए एक व्यावहारिक रणनीति प्रदान करता है।

Mohammad Aflah Khan, Krishna P. Gummadi, Manish Gupta, Abhilasha Ravichander2026-03-13
💬 NLP

Multi-Task Reinforcement Learning for Enhanced Multimodal LLM-as-a-Judge

यह शोध पत्र MT-RL-Judge प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-टास्क रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क है जो विविध विजुअल कार्यों में जज के रूप में उपयोग किए जाने वाले मल्टीमॉडल लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की सामान्यीकरण (generalization), निरंतरता और मानवीय संरेखण (human alignment) को बढ़ाता है।

Junjie Wu, Xuan Kan, Zihao He, Shunwen Tan, Bo Pan, Kaitai Zhang2026-03-13
💬 NLP

From Control to Foresight: Simulation as a New Paradigm for Human-Agent Collaboration

यह परिप्रेक्ष्य पत्र तर्क देता है कि प्रभावी मानव-एजेंट सहयोग के लिए प्रतिक्रियात्मक, चरण-दर-चरण नियंत्रण से हटकर "सिमुलेशन-इन-द-लूप" प्रतिमान की ओर बढ़ने की आवश्यकता है, जो उपयोगकर्ताओं को केवल तत्काल सुधार के बजाय दूरदर्शिता के आधार पर सूचित निर्णय लेने और सिम्युलेटेड भविष्य के प्रक्षेप पथों (ट्रैजेक्टरीज) का अन्वेषण करने के लिए सशक्त बनाता है।

Gaole He, Brian Y. Lim2026-03-13
💬 NLP

In the LLM era, Word Sense Induction remains unsolved

यह शोध पत्र वर्ड सेंस इंडक्शन (WSI) मूल्यांकन में निरंतर बनी हुई पद्धतिगत खामियों को उजागर करता है और यह प्रदर्शित करता है कि विभिन्न अनसुपरवाइज्ड, LLM-आधारित और सेमी-सुपरवाइज्ड दृष्टिकोणों की खोज करने के बावजूद, कोई भी वर्तमान विधि सरल "एक लेम्मा प्रति क्लस्टर" ह्यूरिस्टिक से बेहतर नहीं है, जो यह संकेत देता है कि WSI एक अनसुलझी चुनौती बनी हुई है जिसके लिए लेक्सिकॉन्स और LLM क्षमताओं के बेहतर एकीकरण की आवश्यकता है।

Anna Mosolova, Marie Candito, Carlos Ramisch2026-03-13
💬 NLP

SemBench: A Universal Semantic Framework for LLM Evaluation

यह शोध पत्र SemBench प्रस्तुत करता है, जो एक स्केलेबल और भाषा-स्वतंत्र ढांचा है जो विभिन्न भाषाओं में बड़े भाषा मॉडलों की सिमेंटिक समझ (semantic understanding) का कुशलतापूर्वक मूल्यांकन करने के लिए शब्दकोश की परिभाषाओं और वाक्य एनकोडर्स का उपयोग करके स्वचालित रूप से सिंथेटिक बेंचमार्क उत्पन्न करता है।

Mikel Zubillaga, Naiara Perez, Oscar Sainz, German Rigau2026-03-13
💬 NLP

Semi-Synthetic Parallel Data for Translation Quality Estimation: A Case Study of Dataset Building for an Under-Resourced Language Pair

यह शोध पत्र न्यूरल क्वालिटी एस्टीमेशन मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए एक अर्ध-सिंथेटिक अंग्रेजी-से-हिब्रू समानांतर डेटासेट बनाने की कार्यप्रणाली प्रस्तुत करता है, जो भाषाई विशेषज्ञों द्वारा स्कोर किए गए पेशेवर अनुवादों को नियंत्रित त्रुटियों वाले एमटी-जनरेटेड (MT-generated) उदाहरणों के साथ जोड़कर कम-संसाधन वाले, रूपात्मक रूप से जटिल भाषा युग्मों के लिए संसाधनों की कमी को संबोधित करता है।

Assaf Siani, Anna Kernerman, Ilan Kernerman2026-03-13
💬 NLP

Compression Favors Consistency, Not Truth: When and Why Language Models Prefer Correct Information

यह शोध पत्र 'कंप्रेशन-कंसिस्टेंसी प्रिंसिपल' (संपीड़न-संगति सिद्धांत) प्रस्तावित करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि भाषा मॉडलों की सत्य के प्रति स्पष्ट प्राथमिकता कोई अंतर्निहित प्रेरणा नहीं है, बल्कि संपीड़न दबाव का एक उपोत्पाद है जो उन परिकल्पनाओं का पक्ष लेता है जो प्रशिक्षण डेटा के संक्षिप्त और अधिक आंतरिक रूप से सुसंगत विवरण प्रस्तुत करते हैं।

Konstantin Krestnikov2026-03-13
💬 NLP

Legal-DC: Benchmarking Retrieval-Augmented Generation for Legal Documents

यह शोध पत्र लीगल-डीसी (Legal-DC) का परिचय देता है, जो एक विशिष्ट बेंचमार्क डेटासेट और लेग-आरएजी (LegRAG) फ्रेमवर्क है जिसमें लीगल एडेप्टिव इंडेक्सिंग और डुअल-पाथ सेल्फ-रिफ्लेक्शन शामिल हैं, ताकि चीनी कानूनी रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (Retrieval-Augmented Generation) की सीमाओं को संबोधित किया जा सके और मौजूदा अत्याधुनिक विधियों पर बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित किया जा सके।

Yaocong Li, Qiang Lan, Leihan Zhang, Le Zhang2026-03-13
💬 NLP

Trust Oriented Explainable AI for Fake News Detection

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि SHAP, LIME और Integrated Gradients जैसी व्याख्यात्मक AI (Explainable AI) तकनीकों को NLP-आधारित फर्जी समाचार पहचान प्रणालियों में एकीकृत करने से, कम्प्यूटेशनल लागत जैसी चुनौतियों के बावजूद, उच्च वर्गीकरण सटीकता बनाए रखते हुए मॉडल की पारदर्शिता और विश्वसनीयता में महत्वपूर्ण वृद्धि होती है।

Krzysztof Siwek, Daniel Stankowski, Maciej Stodolski2026-03-13