Buchumschlag

Positional Cognitive Specialization: Where Do LLMs Learn To Comprehend and Speak Your Language?

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Salim, Luis Frentzen, Ku, Lun-Wei, Pao, Hsing-Kuo Kenneth
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Beyond Many-Shot Translation: Scaling In-Context Demonstrations For Low-Resource Machine Translation
von: Salim, Luis Frentzen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Large Language Model Pruning
von: Huang, Hanjuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How LLMs Comprehend Temporal Meaning in Narratives: A Case Study in Cognitive Evaluation of LLMs
von: de Langis, Karin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Where to show Demos in Your Prompt: A Positional Bias of In-Context Learning
von: Cobbina, Kwesi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LinguaMap: Which Layers of LLMs Speak Your Language and How to Tune Them?
von: Tamo, J. Ben, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An Assessment on Comprehending Mental Health through Large Language Models
von: Arcan, Mihael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Profile-LLM: Dynamic Profile Optimization for Realistic Personality Expression in LLMs
von: Dai, Shi-Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Language in Vivo vs. in Silico: Size Matters but Larger Language Models Still Do Not Comprehend Language on a Par with Humans Due to Impenetrable Semantic Reference
von: Dentella, Vittoria, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SelfElicit: Your Language Model Secretly Knows Where is the Relevant Evidence
von: Liu, Zhining, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tell Your Model Where to Attend: Post-hoc Attention Steering for LLMs
von: Zhang, Qingru, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Speaking Your Language: Spatial Relationships in Interpretable Emergent Communication
von: Lipinski, Olaf, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Facts Do Care About Your Language: Assessing Answer Quality of Multilingual LLMs
von: Kansal, Yuval, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meenz bleibt Meenz, but Large Language Models Do Not Speak Its Dialect
von: Bui, Minh Duc, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Do LLMs Recognize Your Preferences? Evaluating Personalized Preference Following in LLMs
von: Zhao, Siyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do Zombies Understand? A Choose-Your-Own-Adventure Exploration of Machine Cognition
von: Goldstein, Ariel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BYOL: Bring Your Own Language Into LLMs
von: Zamir, Syed Waqas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AR$^2$: Adversarial Reinforcement Learning for Abstract Reasoning in Large Language Models
von: Yeh, Cheng-Kai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Polyp-DDPM: Diffusion-Based Semantic Polyp Synthesis for Enhanced Segmentation
von: Dorjsembe, Zolnamar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SpeakRL: Synergizing Reasoning, Speaking, and Acting in Language Models with Reinforcement Learning
von: Acikgoz, Emre Can, et al.
Veröffentlicht: (2025)

No One Fits All: From Fixed Prompting to Learned Routing in Multilingual LLMs
von: Wu, Wei-Chi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Whose Morality Do They Speak? Unraveling Cultural Bias in Multilingual Language Models
von: Aksoy, Meltem
Veröffentlicht: (2024)

Where is the answer? Investigating Positional Bias in Language Model Knowledge Extraction
von: Saito, Kuniaki, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Segment First or Comprehend First? Explore the Limit of Unsupervised Word Segmentation with Large Language Models
von: Zhang, Zihong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpreting Negation in GPT-2: Layer- and Head-Level Causal Analysis
von: Mofael, Abdullah Al, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Browse and Concentrate: Comprehending Multimodal Content via prior-LLM Context Fusion
von: Wang, Ziyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BitMar: Low-Bit Multimodal Fusion with Episodic Memory for Edge Devices
von: Aman, Euhid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SeerAttention: Learning Intrinsic Sparse Attention in Your LLMs
von: Gao, Yizhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BYO-Eval: Build Your Own Dataset for Fine-Grained Visual Assessment of Multimodal Language Models
von: Arnould, Ludovic, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Single Frames: Can LMMs Comprehend Temporal and Contextual Narratives in Image Sequences?
von: Wang, Xiaochen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do LLMs Understand Your Translations? Evaluating Paragraph-level MT with Question Answering
von: Fernandes, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Speaking the Same Language: Leveraging LLMs in Standardizing Clinical Data for AI
von: Sett, Arindam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hearing the Order: Investigating Position Bias in Large Audio-Language Models
von: Lin, Yu-Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

From Language to Cognition: How LLMs Outgrow the Human Language Network
von: AlKhamissi, Badr, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Specialization: Benchmarking LLMs for Transliteration of Indian Languages
von: Azam, Gulfarogh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Where Do Self-Supervised Speech Models Become Unfair?
von: Herron, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLMs Learn Constructions That Humans Do Not Know
von: Dunn, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do Large Language Models Mirror Cognitive Language Processing?
von: Ren, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Do Large Language Models Plan Answer Positions? Position Bias in Multiple-Choice Question Generation
von: Tang, Xuemei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Where Fact Ends and Fairness Begins: Redefining AI Bias Evaluation through Cognitive Biases
von: Huang, Jen-tse, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowledge Card: Filling LLMs' Knowledge Gaps with Plug-in Specialized Language Models
von: Feng, Shangbin, et al.
Veröffentlicht: (2023)