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QCSE: A Pretrained Quantum Context-Sensitive Word Embedding for Natural Language Processing

यह शोध पत्र QCSE को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रीट्रेन्ड क्वांटम कॉन्टेक्स्ट-सेंसिटिव वर्ड एम्बेडिंग मॉडल है जो भाषाई संबंधों को पकड़ने के लिए अभिनव कॉन्टेक्स्ट मैट्रिक्स कंप्यूटेशन विधियों का उपयोग करता है और अंग्रेजी एवं कम-संसाधन वाले फुलानी कॉर्पोरा दोनों पर अपनी प्रभावशीलता प्रदर्शित करता है, जो डेटा की कमी की चुनौतियों को संबोधित करने के लिए क्वांटम नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग की क्षमता को उजागर करता है।

Charles M. Varmantchaonala, Niclas Götting, Nils-Erik Schütte, Jean Louis E. K. Fendji, Christopher Gies2026-03-12
💬 NLP

Are you sure? Measuring models bias in content moderation through uncertainty

यह शोध पत्र कंटेंट मॉडरेशन में भाषा मॉडल के पूर्वाग्रह को मापने के लिए कन्फॉर्मल प्रेडिक्शन (conformal prediction) का उपयोग करते हुए एक अनसुपरवाइज्ड दृष्टिकोण प्रस्तावित करता है, जो कमजोर समूहों के लिए भविष्यवाणी अनिश्चितता का विश्लेषण करके यह प्रकट करता है कि उच्च सटीकता का अर्थ अनिवार्य रूप से उच्च विश्वास नहीं है और इस प्रकार मॉडल डिबायसिंग (debiasing) को निर्देशित करने के लिए एक नया मीट्रिक प्रदान करता है।

Alessandra Urbinati, Mirko Lai, Simona Frenda, Marco Antonio Stranisci2026-03-12✓ Author reviewed ⓘ
💬 NLP

SAGE: A Top-Down Bottom-Up Knowledge-Grounded User Simulator for Multi-turn AGent Evaluation

यह शोध पत्र SAGE का प्रस्ताव करता है, जो मल्टी-टर्न एजेंटों के मूल्यांकन के लिए एक नवीन यूजर सिमुलेशन फ्रेमवर्क है, जो यथार्थवादी और विविध इंटरैक्शन उत्पन्न करने के लिए टॉप-डाउन बिजनेस लॉजिक और बॉटम-अप इंफ्रास्ट्रक्चर नॉलेज को एकीकृत करता है, जो मौजूदा तरीकों की तुलना में एजेंट की त्रुटियों को पहचानने में काफी अधिक सक्षम है।

Ryan Shea, Yunan Lu, Liang Qiu, Zhou Yu2026-03-12
💬 NLP

Assessing the Political Fairness of Multilingual LLMs: A Case Study based on a 21-way Multiparallel EuroParl Dataset

यह शोध पत्र बहुभाषी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) में राजनीतिक पूर्वाग्रह का आकलन करने के लिए एक नवीन 21-तरफा मल्टीपैरेलल यूरोपार्ल (EuroParl) डेटासेट प्रस्तुत करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि अनुवाद की गुणवत्ता व्यवस्थित रूप से बाहरी समूहों की तुलना में बहुसंख्यक दलों का पक्ष लेती है, जिससे पारंपरिक अंग्रेजी सर्वेक्षण विधियों के विकल्प के रूप में एक निष्पक्षता-आधारित विकल्प प्राप्त होता है।

Paul Lerner, François Yvon2026-03-12
💬 NLP

KV Cache Transform Coding for Compact Storage in LLM Inference

KVTC एक हल्का, मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) ट्रांसफॉर्म कोडर है जो PCA-आधारित डिकोरिलेशन, एडेप्टिव क्वांटाइजेशन और एंट्रॉपी कोडिंग को मिलाकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के की-वैल्यू (Key-Value) कैश में 20×\times (या अधिक) तक का संपीड़न (compression) प्राप्त करता है, जिससे उच्च तर्क (reasoning) और दीर्घ-संदर्भ (long-context) सटीकता बनाए रखते हुए पुन: प्रयोज्य कैश के साथ मेमोरी-कुशल सर्विंग सक्षम होती है।

Konrad Staniszewski, Adrian Łańcucki2026-03-12
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Get away with less: Need of source side data curation to build parallel corpus for low resource Machine Translation

यह शोध पत्र LALITA को प्रस्तुत करता है, जो शाब्दिक और भाषाई विशेषताओं के आधार पर जटिल स्रोत वाक्यों का चयन करके कम-संसाधन वाली मशीन अनुवाद के लिए कुशल समानांतर कॉर्पस तैयार करने वाला एक ढांचा है, जिससे डेटा आवश्यकताओं को आधे से अधिक कम करते हुए अनुवाद की गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Saumitra Yadav, Manish Shrivastava2026-03-12
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Evaluating Long-Horizon Memory for Multi-Party Collaborative Dialogues

यह शोधपत्र EverMemBench प्रस्तुत करता है, जो बहु-पक्षीय सहयोगात्मक संवादों में दीर्घ-अवधि की स्मृति का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया पहला बेंचमार्क है, जो यह प्रकट करता है कि वर्तमान LLM सिस्टम वास्तविक, जटिल इंटरेक्शन परिदृश्यों में मल्टी-हॉप रीजनिंग, टेम्पोरल वर्जनिंग और इम्प्लिसिट रेलेवेंस रिट्रीवल में संघर्ष करते हैं।

Chuanrui Hu, Tong Li, Xingze Gao, Hongda Chen, Yi Bai, Dannong Xu, Tianwei Lin, Xiaohong Li, Yunyun Han, Jian Pei, Yafen (…)2026-03-12
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How Large Language Models Get Stuck: Early structure with persistent errors

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे बेबीएलएम (BabyLM) डेटासेट पर प्रशिक्षित लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स अक्सर विशिष्ट व्याकरणिक नियमों को सीखने में विफल रहते हैं क्योंकि भ्रामक बिग्राम सांख्यिकी (bigram statistics) द्वारा संचालित प्रारंभिक त्रुटिपूर्ण पूर्वाग्रह स्थापित हो जाते हैं और प्रशिक्षण के दौरान बने रहते हैं, जिससे कुशल शिक्षण में बाधा उत्पन्न होती है।

Alokesh Manna, William Snyder, Whitney Tabor2026-03-12
💬 NLP

AdaPonderLM: Gated Pondering Language Models with Token-Wise Adaptive Depth

AdaPonderLM एक स्व-पर्यवेक्षित (self-supervised) आवर्ती भाषा मॉडल है जो कठिन टोकन के लिए कंप्यूट को गतिशील रूप से आवंटित करने हेतु टोकन-वार अनुकूलनशील रुकने वाले गेटों (adaptive halting gates) और KV पुन: उपयोग का उपयोग करता है, जिससे फिक्स्ड-डेप्थ बेसलाइन की तुलना में प्रदर्शन से समझौता किए बिना महत्वपूर्ण दक्षता लाभ प्राप्त होता है।

Shixiang Song, He Li, Zitong Wang, Boyi Zeng, Feichen Song, Yixuan Wang, Zhiqin John Xu, Ziwei He, Zhouhan Lin2026-03-12
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GhazalBench: Usage-Grounded Evaluation of LLMs on Persian Ghazals

यह शोध पत्र ग़ज़लबेंच (GhazalBench) का परिचय देता है, जो यह दर्शाता है कि जहाँ बड़े भाषा मॉडल (LLMs) सामान्यतः फारसी ग़ज़लों के अर्थ को समझ सकते हैं, वहीं वे सीमित प्रशिक्षण एक्सपोज़र के कारण पूर्णता कार्यों (completion tasks) में सटीक छंद स्मरण (verse recall) में संघर्ष करते हैं, एक ऐसा अंतर जो पहचान (recognition) सेटिंग्स में कम हो जाता है और अंग्रेजी सॉनेट्स (sonnets) के लिए कम स्पष्ट है।

Ghazal Kalhor, Yadollah Yaghoobzadeh2026-03-12