💬 NLP

Modelling the Diachronic Emergence of Phoneme Frequency Distributions

यह शोधपत्र यह प्रदर्शित करता है कि ध्वनि (फोनीम) आवृत्ति वितरण में प्रमुख सांख्यिकीय नियमितताएँ, जैसे कि घातीय-पूंछ वाले पैटर्न (exponential-tailed patterns) और इन्वेंटरी आकार एवं सापेक्ष एंट्रॉपी के बीच व्युत्क्रम संबंध, स्पष्ट अनुकूलन तंत्रों की आवश्यकता के बिना, कार्यात्मक भार (functional load) और इन्वेंटरी आकार के लिए एक स्थिर प्राथमिकता को समाहित करने वाले कालक्रमिक ध्वनि परिवर्तन के एक स्टोकेस्टिक मॉडल से स्वाभाविक रूप से उभर सकते हैं।

Fermín Moscoso del Prado Martín, Suchir Salhan2026-03-11
🤖 machine learning

You Didn't Have to Say It like That: Subliminal Learning from Faithful Paraphrases

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि भाषा मॉडल 'सत्यनिष्ठ पैराफ्रेज़' (faithful paraphrases) पर "अवचेतन शिक्षण" (subliminal learning) के माध्यम से एक शिक्षक मॉडल से व्यवहार संबंधी लक्षणों को गुप्त रूप से प्राप्त कर सकते हैं, जहाँ छात्र शिक्षक की प्राथमिकताओं को तब भी अपना लेता है जब पैराफ्रेज़ की गई सामग्री अर्थपूर्ण रूप से असंबंधित हो या उन प्राथमिकताओं का स्पष्ट रूप से विरोध करती हो, जिससे सामग्री-आधारित निरीक्षण अप्रभावी हो जाता है।

Isaia Gisler (ETH Zürich), Zhonghao He (University of Cambridge), Tianyi Qiu (Peking University)2026-03-11
💬 NLP

Build, Borrow, or Just Fine-Tune? A Political Scientist's Guide to Choosing NLP Models

यह शोध पत्र राजनीति विज्ञानियों को एनएलपी (NLP) रणनीतियों के चयन में मार्गदर्शन करता है यह प्रदर्शित करते हुए कि मॉडर्नबर्ट (ModernBERT) जैसे सामान्य मॉडलों को फाइन-ट्यून करना अक्सर उच्च-आवृत्ति वाले कार्यों के लिए पर्याप्त होता है, जिससे विशिष्ट, डोमेन-विशिष्ट मॉडलों की आवश्यकता केवल उन दुर्लभ घटना श्रेणियों के लिए आरक्षित रहती है जहाँ प्रदर्शन का अंतर सबसे अधिक स्पष्ट होता है।

Shreyas Meher2026-03-11
💬 NLP

Surgical Repair of Collapsed Attention Heads in ALiBi Transformers

यह शोध पत्र ALiBi पोजीशनल एनकोडिंग के कारण BLOOM मॉडल्स में एक व्यवस्थित अटेंशन कोलैप्स पैथोलॉजी की पहचान करता है और एक सर्जिकल रीइनिशियलाइजेशन तकनीक पेश करता है जो लगभग सभी कार्यात्मक अटेंशन हेड्स को सफलतापूर्वक पुनर्प्राप्त करती है, यह प्रदर्शित करते हुए कि प्रीट्रेन अटेंशन कॉन्फ़िगरेशन उप-इष्टतम स्थानीय मिनिमा (suboptimal local minima) हैं।

Palmer Schallon2026-03-11
💬 NLP

Understanding the Interplay between LLMs' Utilisation of Parametric and Contextual Knowledge: A keynote at ECIR 2025

ECIR 2025 में यह कीनोट प्रेजेंटेशन एक लैंग्वेज मॉडल के आंतरिक पैरामीट्रिक ज्ञान और बाहरी प्रासंगिक जानकारी के बीच महत्वपूर्ण परस्पर क्रिया का अन्वेषण करती है, जो ज्ञान संघर्षों की पहचान करने के लिए नैदानिक विधियों और मॉडल की पुनर्प्राप्त संदर्भ का प्रभावी ढंग से उपयोग करने की क्षमता में सुधार करने की रणनीतियों पर केंद्रित है।

Isabelle Augenstein2026-03-11
🤖 AI

Automatic Cardiac Risk Management Classification using large-context Electronic Patients Health Records

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक कस्टम ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर बड़े-संदर्भ वाले, असंरचित डच इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड से हृदय संबंधी जोखिम को स्वचालित रूप से वर्गीकृत करने में पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल और ज़ीरो-शॉट जनरेटिव एलएलएम (LLMs) दोनों से बेहतर प्रदर्शन करता है, जो जेरियाट्रिक कार्डियोवैस्कुलर जोखिम प्रबंधन के लिए मैनुअल प्रशासनिक कोडिंग का एक सुदृढ़ विकल्प प्रदान करता है।

Jacopo Vitale, David Della Morte, Luca Bacco, Mario Merone, Mark de Groot, Saskia Haitjema, Leandro Pecchia, Bram van Es2026-03-11
💬 NLP

Fusing Semantic, Lexical, and Domain Perspectives for Recipe Similarity Estimation

यह शोधपत्र व्यक्तिगत पोषण और स्वचालित रेसिपी जनरेशन में अनुप्रयोगों के लिए मानव निर्णय लेने में सबसे प्रभावशाली कारकों की पहचान करने हेतु डोमेन विशेषज्ञों द्वारा सत्यापित, सिमेंटिक (semantic), लेक्सिकल (lexical) और डोमेन-विशिष्ट पोषण संबंधी डेटा को एकीकृत करके रेसिपी समानता का अनुमान लगाने के लिए एक बहु-परिप्रेक्ष्य ढांचे का प्रस्ताव करता है।

Denica Kjorvezir, Danilo Najkov, Eva Valencič, Erika Jesenko, Barbara Koroišić Seljak, Tome Eftimov, Riste Stojanov2026-03-11
💬 NLP

Evaluation of LLMs in retrieving food and nutritional context for RAG systems

यह शोध पत्र खाद्य और पोषण डेटा के लिए एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) प्रणाली के भीतर चार लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि वे मैन्युअल प्रयास को कम करने के लिए प्राकृतिक भाषा संबंधी प्रश्नों को संरचित मेटाडेटा फिल्टर में प्रभावी ढंग से अनुवादित करते हैं, लेकिन जब वे उन जटिल प्रश्नों को संभालते हैं जिनमें ऐसे प्रतिबंध शामिल होते हैं जो अंतर्निहित मेटाडेटा के प्रतिनिधित्व के दायरे से परे होते हैं, तो उनकी विश्वसनीयता कम हो जाती है।

Maks Požarnik Vavken, Matevž Ogrinc, Tome Eftimov, Barbara Koroušić Seljak2026-03-11
🤖 AI

MUGEN: Evaluating and Improving Multi-audio Understanding of Large Audio-Language Models

यह शोध पत्र MUGEN प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक बेंचमार्क है जो यह प्रकट करता है कि जैसे-जैसे इनपुट स्केलिंग बढ़ती है, लार्ज ऑडियो-लैंग्वेज मॉडल्स मल्टी-ऑडियो समझ में संघर्ष करते हैं, और यह प्रदर्शित करता है कि ऑडियो-परम्यूटेशनल सेल्फ-कंसिस्टेंसी जैसी ट्रेनिंग-फ्री रणनीतियों को चेन-ऑफ-थॉट के साथ संयोजित करने से प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार हो सकता है।

Chih-Kai Yang, Yun-Shao Tsai, Yu-Kai Guo, Ping-Le Tsai, Yen-Ting Piao, Hung-Wei Chen, Ting-Lin Hsiao, Yun-Man Hsu, Ke-Ha (…)2026-03-11
💬 NLP

Beyond Fine-Tuning: Robust Food Entity Linking under Ontology Drift with FoodOntoRAG

यह शोध पत्र FoodOntoRAG प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन, फाइन-ट्यूनिंग-मुक्त पाइपलाइन है जो रोबस्ट, ऑन्टोलॉजी-अज्ञेय (ontology-agnostic) खाद्य इकाई लिंकिंग प्राप्त करने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन और मल्टी-एजेंट रीजनिंग का लाभ उठाता है, जो ऑन्टोलॉजी ड्रिफ्ट के बावजूद सटीक रहता है और व्याख्यात्मक औचित्य प्रदान करता है।

Jan Drole, Ana Gjorgjevikj, Barbara Korouši'c Seljak, Tome Eftimov2026-03-11