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💬 NLP

ACAR: Adaptive Complexity Routing for Multi-Model Ensembles with Auditable Decision Traces

यह शोध पत्र ACAR को प्रस्तुत करता है, जो एक ऐसा मापन ढांचा (measurement framework) है जो सटीकता प्राप्त करने के लिए सेल्फ-कंसिस्टेंसी वेरिएंस (self-consistency variance) का उपयोग करते हुए मल्टी-मॉडल एन्सेम्बल्स के बीच कार्यों को रूट करता है, जिससे आधे से अधिक कार्यों पर पूर्ण एन्सेबलिंग से बचते हुए दो-मॉडल बेसलाइन से अधिक सटीकता प्राप्त होती है, साथ ही रिट्रीवल ऑग्मेंटेशन, 'एग्रीमेंट-ऑन-व्रांग' (गलत पर सहमति) विफलता मोड और एट्रिब्यूशन के लिए प्रॉक्सी संकेतों की अपर्याप्तता के संबंध में महत्वपूर्ण सीमाओं को भी प्रलेखित करता है।

Ramchand Kumaresan2026-02-26
💬 NLP

Structured Prompt Language: Declarative Context Management for LLMs

यह शोध पत्र SPL (स्ट्रक्चर्ड प्रॉम्प्ट लैंग्वेज) को प्रस्तुत करता है, जो एक डिक्लेरेटिव, SQL-प्रेरित फ्रेमवर्क है जो स्पष्ट टोकन बजटिंग, स्वचालित क्वेरी अनुकूलन और लचीली एजेंटिक ऑर्केस्ट्रेशन के माध्यम से LLM इंटरैक्शन को अनुकूलित करता है, जो प्रॉम्प्ट बॉयलरप्लेट को काफी कम करता है और विविध हार्डवेयर एवं मॉडल प्रदाताओं के बीच लागत प्रभावी, स्केलेबल निष्पादन को सक्षम बनाता है।

Wen G. Gong2026-02-26
💬 NLP

Alignment-Weighted DPO: A principled reasoning approach to improve safety alignment

यह शोध पत्र अलाइनमेंट-वेटेड (Alignment-Weighted) DPO का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन सुरक्षा अलाइनमेंट विधि है जो उपयोगिता को बनाए रखते हुए जेलब्रेक हमलों के विरुद्ध बड़े भाषा मॉडलों की मजबूती को बढ़ाने के लिए एक रीजनिंग-अवेयर (reasoning-aware) चेन-ऑफ-थॉट (Chain-of-Thought) डेटासेट और वेटेड प्रिफरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन का लाभ उठाता है।

Mengxuan Hu, Vivek V. Datla, Anoop Kumar, Zihan Guan, Sheng Li, Alfy Samuel, Daben Liu2026-02-26
📊 statistics

Black-Box Reliability Certification for AI Agents via Self-Consistency Sampling and Conformal Calibration

यह शोध पत्र एक ब्लैक-बॉक्स विश्वसनीयता प्रमाणन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो एआई एजेंट आउटपुट के लिए सटीक, परिमित-नमूना (फाइनाइट-सैंपल), वितरण-मुक्त विश्वास गारंटी प्रदान करने के लिए सेल्फ-कंसिस्टेंसी सैंपलिंग को कॉन्फॉर्मल कैलिब्रेशन के साथ जोड़ता है, जिससे अभ्यासकर्ताओं को कार्य की कठिनाई और मॉडल की क्षमता के अनुकूल एकल-संख्या विश्वसनीयता स्तर निर्धारित करने में सक्षम बनाया जा सके और साथ ही एपीआई लागतों को काफी कम किया जा सके।

Charafeddine Mouzouni2026-02-26
💬 NLP

Beyond Subtokens: A Rich Character Embedding for Low-resource and Morphologically Complex Languages

यह शोध पत्र रिच कैरेक्टर एम्बेडिंग्स (RCE) का प्रस्ताव करता है, जो एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित दृष्टिकोण है जो ऑर्थोग्राफिक और रूपात्मक बारीकियों को बेहतर ढंग से पकड़ने के लिए सीधे वर्ण स्ट्रिंग्स (character strings) से वर्ड वेक्टर्स उत्पन्न करता है, जो विभिन्न कार्यों में कम-संसाधन और रूपात्मक रूप से जटिल भाषाओं के लिए पारंपरिक सब-टोकन विधियों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।

Felix Schneider, Maria Gogolev, Sven Sickert, Joachim Denzler2026-02-26
💬 NLP

When More Is Less: A Systematic Analysis of Spatial and Commonsense Information for Visual Spatial Reasoning

यह शोध पत्र व्यवस्थित रूप से प्रदर्शित करता है कि विज़न-लैंग्वेज मॉडल्स में विज़ुअल स्पेशियल रीजनिंग के लिए, अतिरिक्त स्थानिक, सामान्य ज्ञान या तर्क संबंधी जानकारी को अनियंत्रित रूप से इंजेक्ट करने से अक्सर प्रदर्शन में गिरावट आती है, जबकि लक्षित, चयनात्मक सूचना इंजेक्शन बेहतर परिणाम प्रदान करता है।

Muku Akasaka, Soyeon Caren Han2026-02-26
💬 NLP

Multi-dimensional Assessment and Explainable Feedback for Counselor Responses to Client Resistance in Text-based Counseling with LLMs

यह शोध पत्र एक सिद्धांत-आधारित ढांचे और एक विशेषज्ञ-एनोटेटेड डेटासेट को प्रस्तुत करता है जिसका उपयोग एक विशिष्ट एलएलएम (LLM) को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है जो क्लाइंट के प्रतिरोध पर परामर्शदाताओं की प्रतिक्रियाओं का सटीक, बहु-आयामी मूल्यांकन और व्याख्यात्मक फीडबैक प्रदान करता है, जो सामान्य बड़े भाषा मॉडलों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है और परामर्शदाताओं के नैदानिक कौशल में स्पष्ट रूप से सुधार करता है।

Anqi Li, Ruihan Wang, Zhaoming Chen, Yuqian Chen, Yu Lu, Yi Zhu, Yuan Xie, Zhenzhong Lan2026-02-26
💬 NLP

Sparsity Induction for Accurate Post-Training Pruning of Large Language Models

यह शोध पत्र "स्पैरसिटी इंडक्शन" (Sparsity Induction) का प्रस्ताव करता है, जो एक प्री-प्रूनिंग तकनीक है जो गणितीय रूप से समान स्केलिंग और स्पेक्ट्रल नॉर्म लॉस के माध्यम से वितरण और फीचर दोनों स्तरों पर मॉडल स्पैरसिटी को बढ़ाती है, जिससे बिना किसी अतिरिक्त कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स की अधिक प्रभावी पोस्ट-ट्रेनिंग प्रूनिंग संभव हो पाती है।

Minhao Jiang, Zhikai Li, Xuewen Liu, Jing Zhang, Mengjuan Chen, Qingyi Gu2026-02-26
💬 NLP

DWA-KD: Dual-Space Weighting and Time-Warped Alignment for Cross-Tokenizer Knowledge Distillation

यह शोध पत्र DWA-KD को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन क्रॉस-टोकनाइज़र नॉलेज डिस्टिलेशन फ्रेमवर्क है, जो शिक्षक और छात्र मॉडलों के बीच सटीक लेक्सिकल और सिमेंटिक संरेखण प्राप्त करने के लिए ड्यूल-स्पेस एंट्रॉपी-आधारित टोकन वेटिंग को सॉफ्ट डायनेमिक टाइम वार्पिंग के साथ जोड़कर लार्ज लैंग्वेज मॉडल कंप्रेशन में सुधार करता है।

Duc Trung Vu, Pham Khanh Chi, Dat Phi Van, Linh Ngo Van, Sang Dinh, Trung Le2026-02-26
💬 NLP

Explore-on-Graph: Incentivizing Autonomous Exploration of Large Language Models on Knowledge Graphs with Path-refined Reward Modeling

यह शोध पत्र एक्सप्लोर-ऑन-ग्राफ (EoG) का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ढांचा है जो पाथ-रिफाइंड रिवॉर्ड मॉडलिंग के साथ सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) का लाभ उठाता है ताकि लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को नॉलेज ग्राफ पर विविध रीजनिंग पाथ्स को स्वायत्त रूप से एक्सप्लोर करने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके, जिससे पूर्व विधियों की सीमाओं को दूर किया जा सके और KGQA बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।

Shiqi Yan, Yubo Chen, Ruiqi Zhou, Zhengxi Yao, Shuai Chen, Tianyi Zhang, Shijie Zhang, Wei Qiang Zhang, Yongfeng Huang (…)2026-02-26