🤖 AI

BoolXLLM: LLM-Assisted Explainability for Boolean Models

تقدم هذه الورقة البحثية BoolXLLM، وهو إطار عمل هجين يدمج النماذج اللغوية الكبيرة في مسار تعلم القواعد البولينية لتعزيز القابلية للتفسير لأصحاب المصلحة غير التقنيين من خلال توجيه اختيار الميزات، والتوصية بعتبات ذات معنى، وترجمة القواعد المنطقية الرسمية إلى تفسيرات باللغة الطبيعية سهلة الوصول مع الحفاظ على أداء تنبؤي تنافسي.

Du Cheng, Serdar Kadioglu, Xin Wang2026-05-13
🤖 AI

Premover: Fast Vision-Language-Action Control by Acting Before Instructions Are Complete

يُعد Premover وحدة برمجية خفيفة الوزن تُسرع التحكم في نماذج الرؤية واللغة والعمل (VLA) من خلال تمكين الروبوتات من البدء في التنفيذ قبل اكتمال تعليمات المستخدم، مما يحقق تقليلاً بنسبة 13.6% في وقت التشغيل الفعلي على معيار LIBERO مع الحفاظ على معدلات نجاح مماثلة للنماذج المرجعية ذات الأوامر الكاملة.

Joonha Park, Jiseung Jeong, Taesik Gong2026-05-13
🤖 AI

Do Enterprise Systems Need Learned World Models? The Importance of Context to Infer Dynamics

تجادل هذه الورقة بأنه في الأنظمة المؤسسية القابلة للتهيئة، يجب على الوكلاء إعطاء الأولوية للاكتشاف أثناء وقت التشغيل لمنطق الأعمال النشط بدلاً من الاعتماد فقط على نماذج العالم الهشة والمدربة خارج نطاق التشغيل، مبرهنةً من خلال معيار CascadeBench الجديد أن هذا النهج يحسن المتانة بشكل كبير ضد تحولات النشر.

Jishnu Sethumadhavan Nair, Patrice Bechard, Rishabh Maheshwary, Surajit Dasgupta, Sravan Ramachandran, Aakash Bhagat, Sh (…)2026-05-13
🤖 machine learning

DriftXpress: Faster Drifting Models via Projected RKHS Fields

تُعد DriftXpress صياغة نموذج انجراف متسارع تستخدم حقول RKHS المسقطة لتقريب نواة الانجراف في فضاء ميزات منخفض الرتبة، مما يقلل تكاليف التدريب مع الحفاظ على ميزة الاستدلال ذي الخطوة الواحدة وجودة الصور التي تتميز بها نماذج الانجراف القياسية.

Ali Falahati, Elliot Creager, Gautam Kamath, Shubhankar Mohapatra2026-05-13
💬 NLP

Mitigating Context-Memory Conflicts in LLMs through Dynamic Cognitive Reconciliation Decoding

تقترح هذه الورقة البحثية "فك التشفير للمصالحة المعرفية الديناميكية" (DCRD)، وهي طريقة ثنائية المراحل تقوم بتحليل خرائط الانتباه للتبديل ديناميكياً بين فك التشفير الجشع وفك التشفير المعتمد على دقة السياق للتخفيف بكفاءة من تضارب المعرفة في النماذج اللغوية الكبيرة، مع تقديم معيار (ConflictKG) للتحقق من أدائها المتفوق على مختلف مجموعات البيانات.

Yigeng Zhou, Wu Li, Yifan Lu, Yequan Wang, Xuebo Liu, Wenya Wang, Jun Yu, Min Zhang, Jing Li2026-05-13
🤖 machine learning

Overtrained, Not Misaligned

تُثبت هذه الدراسة الشاملة أن عدم الاتساق الناشئ ليس نتيجة حتمية لعملية الضبط الدقيق، بل هو أثر تدريبي ناتج عن الإفراط في التدريب، والذي يمكن التخفيف من حدته بفعالية من خلال الإيقاف المبكر والاختيار الدقيق لمعدل التعلم مع الاحتفاظ بمعظم أداء المهمة.

Joel Schreiber, Ariel Goldstein2026-05-13
🤖 AI

Uncertainty Quantification for LLM-based Code Generation

تقدم هذه الورقة RisCoSet، وهو إطار عمل مبتكر يستفيد من اختبار الفرضيات المتعددة لإنشاء مجموعات تنبؤ تتحكم في المخاطر لتوليد الكود القائم على النماذج اللغوية الكبيرة، مما يتغلب بفعالية على قيود الأساليب الحالية من خلال استيعاب المخرجات الصالحة المتعددة وتقليل إزالة الكود غير الضروري بشكل كبير مع الحفاظ على ثقة عالية في الصحة.

Senrong Xu, Yuhao Tan, Yanke Zhou, Guangyuan Wu, Zenan Li, Yuan Yao, Taolue Chen, Feng Xu, Xiaoxing Ma2026-05-13
💬 NLP

Not How Many, But Which: Parameter Placement in Low-Rank Adaptation

تُظهر هذه الورقة أنه تحت تدريب GRPO، يعد الموضع المحدد للمعلمات القابلة للتدريب في مصفوفة B الخاصة بـ LoRA أمراً حاسماً للأداء، بينما يكفي الموضع العشوائي لتدريب SFT، وتقترح طريقة تسجيل سريعة ومنخفضة التكلفة لتحديد هذه المعلمات الأساسية التي تتركز باستمرار على إسقاطات كتابة مسار المتبقي (residual-stream-writing).

Arijit Sehanobish, Charles Lovering2026-05-13
📊 statistics

Self-Supervised Laplace Approximation for Bayesian Uncertainty Quantification

تقدم هذه الورقة تقريب لابلاتس ذاتي الإشراف (SSLA)، وهو منهج مبتكر خالٍ من أخذ العينات يقيس عدم اليقين التنبؤي البايزي عن طريق إعادة ضبط النماذج على بيانات متنبأ بها ذاتياً، مما يوفر دقة معايرة وكفاءة حوسبية متفوقة مقارنة بتقريبات لابلاتس الكلاسيكية عبر مهام انحدار متنوعة.

Julian Rodemann, Alexander Marquard, Thomas Augustin, Michele Caprio2026-05-13
🤖 AI

Goal-Oriented Reasoning for RAG-based Memory in Conversational Agentic LLM Systems

تقدم الورقة البحثية Goal-Mem، وهو إطار عمل للتفكير الموجه نحو الأهداف للذاكرة الوكيلة القائمة على التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والذي يعمل على تحسين أداء المحادثات طويلة المدى من خلال تفكيك أهداف المستخدم إلى أهداف فرعية ذرية للاسترجاع المستهدف وصياغة هذه العملية في منطق اللغة الطبيعية، مما يجعله يتفوق على الأساليب الحالية في مهام الاستدلال متعدد الخطوات والاستدلال الضمني.

Jiazhou Liang, Armin Toroghi, Yifan Simon Liu, Faeze Moradi Kalarde, Liam Gallagher, Scott Sanner2026-05-13