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InftyThink: Breaking the Length Limits of Long-Context Reasoning in Large Language Models

InftyThink एक मध्यवर्ती सारांशीकरण (intermediate summarization) के साथ एक पुनरावृत्ति तर्क प्रतिमान (iterative reasoning paradigm) पेश करता है जो अखंड दीर्घ-संदर्भ तर्क (monolithic long-context reasoning) को एक सीमित-लागत वाली प्रक्रिया में बदल देता है, जिससे बिना किसी स्थापत्य संशोधन (architectural modification) के असीमित तर्क गहराई सक्षम होती है और गणितीय बेंचमार्क पर प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Yuchen Yan, Yongliang Shen, Yang Liu, Jin Jiang, Mengdi Zhang, Jian Shao, Yueting Zhuang2026-02-26
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Toward Safe and Human-Aligned Game Conversational Recommendation via Multi-Agent Decomposition

यह शोध पत्र MATCHA को प्रस्तुत करता है, जो एक मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क है जो कार्यों को इरादा पार्सिंग (intent parsing), रिट्रीवल, रैंकिंग और रिस्क कंट्रोल के लिए विशिष्ट एजेंटों में विभाजित करके गेम कन्वर्सेशनल रिकमेंडेशन सिस्टम की सुरक्षा, वैयक्तिकरण और लॉन्ग-टेल कवरेज को बढ़ाता है, जिससे यह सटीकता, पूर्वाग्रह में कमी और एडवरसैरियल डिफेंस में मौजूदा बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करता है।

Zheng Hui, Xiaokai Wei, Yexi Jiang, Kevin Gao, Chen Wang, Frank Ong, Se-eun Yoon, Rachit Pareek, Michelle Gong2026-02-26
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Refusal Direction is Universal Across Safety-Aligned Languages

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स में रिफ्यूज़ल मैकेनिज्म (अस्वीकृति तंत्र) क्रॉस-लिंगुअल सार्वभौमिकता प्रदर्शित करते हैं, जहाँ अंग्रेजी से निकाला गया एक एकल रिफ्यूज़ल डायरेक्शन वेक्टर बिना किसी अतिरिक्त फाइन-ट्यूनिंग के 14 अन्य भाषाओं में सुरक्षा संरेखणों (सेफ्टी अलाइनमेंट्स) को प्रभावी ढंग से बायपास कर सकता है, जो बहुभाषी जेलब्रेक्स के लिए एक साझा अंतर्निहित तंत्र को प्रकट करता है।

Xinpeng Wang, Mingyang Wang, Yihong Liu, Hinrich Schütze, Barbara Plank2026-02-26
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Simple Yet Effective: Extracting Private Data Across Clients in Federated Fine-Tuning of Large Language Models

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि फेडरेटेड लार्ज लैंग्वेज मॉडल प्रशिक्षण में अर्ध-ईमानदार (semi-honest) प्रतिभागी सरल प्रीफिक्स-आधारित रणनीतियों का उपयोग करके अन्य क्लाइंट्स के डेटा से व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी को प्रभावी ढंग से निकाल सकते हैं, जो महत्वपूर्ण गोपनीयता जोखिमों को उजागर करता है और कानूनी क्षेत्र में ऐसे खतरों के मूल्यांकन के लिए एक नया बेंचमार्क स्थापित करता है।

Yingqi Hu, Zhuo Zhang, Jingyuan Zhang, Jinghua Wang, Qifan Wang, Lizhen Qu, Zenglin Xu2026-02-26
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When Style Breaks Safety: Defending LLMs Against Superficial Style Alignment

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि प्रॉम्प्ट्स में सतही शैली पैटर्न (superficial style patterns), शैली और इसके इंस्ट्रक्शन-ट्यूनिंग डेटा के प्रति एक LLM के ध्यान का लाभ उठाकर, जेलब्रेक हमले की सफलता दर को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकते हैं, और "SafeStyle" प्रस्तावित करता है, जो एक रक्षा रणनीति है जो उन विशिष्ट शैली पैटर्न के वितरण के अनुरूप सुरक्षा प्रशिक्षण डेटा को शामिल करके इस भेद्यता को कम करती है।

Yuxin Xiao, Sana Tonekaboni, Walter Gerych, Vinith Suriyakumar, Marzyeh Ghassemi2026-02-26
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Probabilistic distances-based hallucination detection in LLMs with RAG

यह शोध पत्र रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम के लिए एक अनसुपरवाइज्ड, कुशल मतिभ्रम (hallucination) डिटेक्शन पद्धति प्रस्तावित करता है जो कार्य-विशिष्ट प्रशिक्षण की आवश्यकता के बिना अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए प्रॉम्प्ट और रिस्पॉन्स टोकन एम्बेडिंग्स के बीच संभाव्यता दूरियों (probabilistic distances) का लाभ उठाता है।

Rodion Oblovatny, Alexandra Kuleshova, Konstantin Polev, Alexey Zaytsev2026-02-26
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Mechanistic Indicators of Understanding in Large Language Models

यह शोध पत्र यांत्रिक व्याख्यात्मकता (mechanistic interpretability) के निष्कर्षों को दार्शनिक सिद्धांत के साथ एकीकृत करने वाले एक स्तरीय ढांचे का प्रस्ताव करता है ताकि यह तर्क दिया जा सके कि बड़े भाषा मॉडल (large language models) समझ के विशिष्ट, पदानुक्रमित रूपों को प्रदर्शित करते हैं—जो वैचारिक विशेषता निर्माण से लेकर सिद्धांत-आधारित सर्किट खोज तक विस्तृत हैं—जिससे द्विआधारी बहसों से आगे बढ़कर एआई संज्ञान (AI cognition) की एक तुलनात्मक, यांत्रिक रूप से आधारित ज्ञानमीमांसा स्थापित की जा सके।

Pierre Beckmann, Matthieu Queloz2026-02-26
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Do LLMs Adhere to Label Definitions? Examining Their Receptivity to External Label Definitions

यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि क्या लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स वास्तव में बाहरी लेबल परिभाषाओं को एकीकृत करते हैं या अपने आंतरिक ज्ञान पर निर्भर रहते हैं, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि ऐसी परिभाषाएं प्रदर्शन में सुधार कर सकती हैं, मॉडल अक्सर अपने पैरामीट्रिक निरूपणों पर ही वापस आ जाते हैं, विशेष रूप से सामान्य कार्यों में, जबकि डोमेन-विशिष्ट कार्यों को स्पष्ट मार्गदर्शन से अधिक लाभ होता है।

Seyedali Mohammadi, Bhaskara Hanuma Vedula, Hemank Lamba, Edward Raff, Ponnurangam Kumaraguru, Francis Ferraro, Manas Ga (…)2026-02-26
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Incentive-Aligned Multi-Source LLM Summaries

यह शोध पत्र ट्रुथफुल टेक्स्ट समराइजेशन (TTS) प्रस्तुत करता है, जो एक प्रोत्साहन-संरेखित ढांचा है जो ड्राफ्ट को परमाणु दावों में विभाजित करके, स्रोतों के रुख को स्पष्ट करके, और बिना ग्राउंड-ट्रुथ लेबल की आवश्यकता के अविश्वसनीय स्रोतों को फ़िल्टर करते हुए सूचनात्मक ईमानदारी को पुरस्कृत करने के लिए एक पीयर-प्रेडिक्शन तंत्र लागू करके मल्टी-सोर्स LLM सारांशों की तथ्यात्मक सुदृढ़ता को बढ़ाता है।

Yanchen Jiang, Zhe Feng, Aranyak Mehta2026-02-26
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Embedding-Based Context-Aware Reranker

यह शोध पत्र EBCAR का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का एम्बेडिंग-आधारित रीरैंकिंग फ्रेमवर्क है जो RAG सिस्टम में क्रॉस-पैसेज इन्फरेंस को बढ़ाने के लिए एक हाइब्रिड अटेंशन मैकेनिज्म और स्ट्रक्चरल पैसेज जानकारी का लाभ उठाता है, जो ConTEB बेंचमार्क पर अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में बेहतर सटीकता और दक्षता प्राप्त करता है।

Ye Yuan, Mohammad Amin Shabani, Siqi Liu2026-02-26