💬 NLP

Who Gets Which Message? Auditing Demographic Bias in LLM-Generated Targeted Text

यह शोध पत्र प्रमुख लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का एक व्यवस्थित ऑडिट प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जनसांख्यिकीय-आधारित लक्षित संदेशिंग लगातार लिंग और आयु संबंधी रूढ़ियों को बढ़ाती है—जैसे कि पुरुषों और युवाओं के लिए एजेंसी (कर्तृत्व) पर तथा महिलाओं और वरिष्ठ नागरिकों के लिए गर्मजोशी (warmth) पर जोर देना—और ये पूर्वाग्रह प्रासंगिक प्रॉम्प्ट्स द्वारा और अधिक तीव्र हो जाते हैं, जिससे रूढ़िवादी दर्शकों के लिए उच्च प्रेरक स्कोर प्राप्त होता है।

Tunazzina Islam2026-04-14
🤖 AI

Emergent Social Structures in Autonomous AI Agent Networks: A Metadata Analysis of 626 Agents on the Pilot Protocol

यह शोध पत्र पायलट प्रोटोकॉल पर 626 स्वायत्त एआई एजेंटों के बीच उभरती सामाजिक संरचनाओं का पहला अनुभवजन्य विश्लेषण प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि उनकी केवल मेटाडेटा-आधारित अंतःक्रियाएं स्वतः ही एक जटिल, स्मॉल-वर्ल्ड ट्रस्ट नेटवर्क बनाती हैं जिसमें मानव-समान गुण जैसे कि प्रिफरेंशियल अटैचमेंट और क्लस्टरिंग मौजूद हैं, बावजूद इसके कि इसमें मानवीय डिज़ाइन या निर्देश का अभाव है।

Teodor-Ioan Calin2026-04-14
💻 computer science

Talking to a Human as an Attitudinal Barrier: A Mixed Methods Evaluation of Stigma, Access, and the Appeal of AI Mental Health Support

यह मिश्रित-पद्धति वाला अध्ययन प्रकट करता है कि संवादात्मक एआई (conversational AI) मानसिक स्वास्थ्य उपकरण उन व्यक्तियों द्वारा सबसे अधिक सहायक माने जाते हैं जो शर्म, कलंक और पहुंच संबंधी बाधाओं का सामना कर रहे हैं—विशेष रूप से वे जिन्हें पहले थेरेपी का अनुभव रहा है—जबकि लागत और पहुंच के मुद्दे उपयोग की तीव्रता में वृद्धि के प्राथमिक चालक हैं।

Caitlin A. Stamatis, Emma C. Wolfe, Matteo Malgaroli, Thomas D. Hull2026-04-14
💬 NLP

Assessing the Pedagogical Readiness of Large Language Models as AI Tutors in Low-Resource Contexts: A Case Study of Nepal's K-10 Curriculum

यह अध्ययन नेपाल के K-10 पाठ्यक्रम के लिए एआई (AI) ट्यूटर्स के रूप में चार अग्रणी लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि उच्च तथ्यात्मक विश्वसनीयता के बावजूद, "विशेषज्ञ का अभिशाप" (Expert's Curse), "मौलिकता का भ्रम" (Foundational Fallacy) और सांस्कृतिक संदर्भ की विफलताओं सहित महत्वपूर्ण शैक्षणिक अंतराल, वर्तमान ऑफ-द-शेल्फ मॉडल्स को मानवीय देखरेख और पाठ्यक्रम-विशिष्ट फाइन-ट्यूनिंग के बिना स्वायत्त तैनाती के लिए अनुपयुक्त बनाते हैं।

Pratyush Acharya, Prasansha Bharati, Yokibha Chapagain, Isha Sharma Gauli, Kiran Parajuli2026-04-14
💬 NLP

LLM Nepotism in Organizational Governance

यह शोध पत्र "एलएलएम नेपोटिज्म" (LLM Nepotism) की पहचान और विश्लेषण करता है, जो एक ऐसा पूर्वाग्रह है जहाँ एआई-संचालित भर्ती प्रणालियाँ उन उम्मीदवारों को प्राथमिकता देती हैं जो एआई में विश्वास व्यक्त करते हैं, संदेह करने वालों की तुलना में, जिससे एकरूप संगठन बनते हैं जो डेलिगेशन विफलताओं (delegation failures) के प्रति संवेदनशील होते हैं, और इस दृष्टिकोण-आधारित भेदभाव को कम करने के लिए एक "मेरिट-एटीट्यूड फैक्टराइजेशन" (Merit-Attitude Factorization) विधि का प्रस्ताव करता है।

Shunqi Mao, Wei Guo, Dingxin Zhang, Chaoyi Zhang, Weidong Cai2026-04-14
💬 NLP

Explainability and Certification of AI-Generated Educational Assessments

यह शोध पत्र पारदर्शिता, ऑडिटेबिलिटी और संस्थागत स्वीकृति सुनिश्चित करने के लिए संज्ञानात्मक संरेखण साक्ष्य, संरचित मेटाडेटा और एक ट्रैफिक-लाइट वर्कफ़्लो का उपयोग करते हुए, एआई-जनित शैक्षिक मूल्यांकनों की व्याख्यात्मकता और प्रमाणन के लिए एक व्यापक ढांचे का प्रस्ताव करता है।

Antoun Yaacoub, Zainab Assaghir, Anuradha Kar2026-04-14
💻 computer science

Hidden Signals in Language: Inferring Sensitive Attributes from Reddit Comments Using Machine Learning

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि हल्के मशीन लर्निंग मॉडल भी रेडिट (Reddit) टिप्पणियों से लिंग, आयु और व्यक्तित्व जैसे संवेदनशील गुणों का सफलतापूर्वक अनुमान लगा सकते हैं, जो भाषा में निहित पहचान संकेतों को उजागर करते हैं जो भविष्य की एआई (AI) प्रणालियों के लिए महत्वपूर्ण गोपनीयता और पूर्वाग्रह जोखिम पैदा करते हैं।

Anay Agarwalla, Simeon Sayer2026-04-14
🤖 machine learning

Leveraging Machine Learning Techniques to Investigate Media and Information Literacy Competence in Tackling Disinformation

यह अध्ययन दुष्प्रचार (disinformation) के संबंध में मीडिया और सूचना साक्षरता दक्षताओं की भविष्यवाणी करने के लिए 723 शिक्षा और संचार के छात्रों के डेटा पर मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है, जो यह प्रकट करता है कि जटिल एल्गोरिदम और शैक्षणिक वर्ष एवं पूर्व प्रशिक्षण जैसे कारक भविष्यवाणी की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं ताकि लक्षित शैक्षिक हस्तक्षेपों का मार्गदर्शन किया जा सके।

José Manuel Alcalde-Llergo, Mariana Buenestado Fernández, Carlos Enrique George-Reyes, Andrea Zingoni, Enrique Yeguas-Bo (…)2026-04-14
💻 computer science

A Methodological Guide on Using Large Language Models for Text Annotation in the Social Sciences and Humanities with Python and R

यह शोध पत्र पायथन और आर कोड स्निपेट्स के साथ एक व्यापक, चरण-दर-चरण पद्धतिगत मार्गदर्शिका प्रदान करता है ताकि सामाजिक विज्ञान और मानविकी शोधकर्ताओं को सुलभता, त्रुटि पूर्वाग्रह, प्रॉम्प्ट डिज़ाइन और सांख्यिकीय एकीकरण से संबंधित चुनौतियों का समाधान करते हुए टेक्स्ट एनोटेशन के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने में मदद मिल सके।

Qixiang Fang, Javier Garcia Bernardo, Erik-Jan van Kesteren2026-04-14
💬 NLP

Digital hybridity and relics in cultural heritage: using corpus linguistics to inform design in emerging technologies from AI to VR

यह शोध पत्र प्रारंभिक आधुनिक काल से समकालीन ग्रंथों तक अवशेषों (relics) के विकसित होते भाषाई प्रतिनिधित्व का विश्लेषण करने के लिए कॉर्पस भाषाविज्ञान का उपयोग करता है, जिसका उद्देश्य एआई (AI) और वीआर (VR) जैसी हाइब्रिड प्रौद्योगिकियों के नैतिक डिजाइन को सूचित करना है जो बढ़ी हुई सुलभता और प्रामाणिकता एवं सांस्कृतिक संवेदनशीलता के संरक्षण के बीच संतुलन बनाए रखती हैं।

Emma McClaughlin, Glenn McGarry, Alan Chamberlain, Geert De Wilde, Oliver Butler2026-04-14