🤖 AI

Beyond Direct Access: Resource Hijacking in LLM Agents

تقدم هذه الورقة مفهوم "اختطاف موارد الوكيل" (agent resource hijacking) بوصفه ثغرة أمنية حرجة تتمثل في قيام المهاجمين بالتلاعب بوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM agents) لاستهلاك أو التحكم في موارد عالية القيمة دون سرقة بيانات الاعتماد، مما يثبت من خلال معيار مرجعي جديد أن الدفاعات الحالية تفشل في منع معدلات النجاح العالية لمثل هذه الهجمات.

Puyu Zeng, Qibing Ren2026-08-18
🤖 AI

Constraint-Aware Synthetic Tabular Data Generation via Inter-Column Constraint Discovery with LLM Agents

تقترح هذه الورقة سير عمل موحداً ومستنداً إلى الأدوات، يكتشف ويفرض القيود المتبادلة بين الأعمدة (المعادلات، والمتباينات الخطية، والارتباطات المنطقية) عبر وكلاء نماذج لغوية كبيرة لتوليد بيانات جدولية اصطناعية صالحة هيكلياً، محققةً صفر انتهاكات مقاسة مع الحفاظ على الدقة الإحصائية وتحسين الفائدة في الاستخدامات اللاحقة.

Jianxing Zhao, Mao Guan, Dongyu Liu2026-08-18
🤖 AI

CETalk: Continuous Valence-Arousal Control for Audio-Driven 3D Talking Head Generation

تقدم هذه الورقة البحثية CETalk، وهو إطار عمل لتوليد الرؤوس المتحدثة ثلاثية الأبعاد المدفوعة بالصوت، والذي يستفيد من تمثيلات التكافؤ والاستثارة المستمرة وبنية نمذجة زمنية متعددة المقاييس لتحقيق تحكم عاطفي دقيق ومزامنة دقيقة لحركة الشفاه مع التغلب على قيود فئات العواطف المنفصلة.

Peng Jia, Li Dai, Zhen Xiao, Xueliang Liu, Jia Li2026-08-18
🤖 machine learning

Fast Test-Time Refinement for Robust Learned Image Compression

تقدم هذه الورقة إطار عمل "التحسين السريع في وقت الاختبار" (FTTR) لضغط الصور المتعلم بمتانة، والذي يستفيد من خاصية "مسار التناظر غير المتماثل" المكتشفة حديثاً لتحقيق دفاع فعال ومؤسس نظرياً ضد الهجمات العدائية المتنوعة مع حد أدنى من العبء الحسابي.

Jiaming Liang, Chi-Man Pun, Weisi Lin2026-08-18
🤖 AI

Left-Branching Transformers Excel at Right-Branching Languages: Data Shapes Word Order Preferences in Language Models

تُثبت هذه الورقة أن انحيازات ترتيب الكلمات في النماذج اللغوية ذات فك التشفير فقط ليست تفضيلات هيكلية متأصلة، بل هي مدفوعة ببيانات التدريب، حيث تفضل النماذج هياكل (فاعل-فعل-مفعول به) ذات التفرع الأيمن في اللغات الطبيعية بسبب وفرة البيانات وجودتها، مما يشكل خطراً يتمثل في تقليل تنوع ترتيب الكلمات العالمي.

Varvara Arzt, Allan Hanbury, Terra Blevins2026-08-18
🤖 AI

Translating finite-domain integer constraint models to CP/SMT/ILP/PB/SAT solvers with CPMpy

تقدم هذه الورقة CPMpy، وهو إطار عمل مفتوح المصدر ومعياري يقوم بترجمة نماذج قيود الأعداد الصحيحة ذات النطاق المحدود عالية المستوى إلى مختلف أشكال الصياغة المنخفضة المستوى (CP وSMT وILP وPB وSAT) لتمكين المقارنة السهلة بين تقنيات الحل المختلفة دون الحاجة إلى إعادة صياغة يدوية.

Tias Guns, Ignace Bleukx, Hendrik Bierlee, Jo Devriendt, Emilio Gamba, Orestis Lomis, Wout Piessens, Thomas Sergeys, Dim (…)2026-08-18
📊 statistics

Scale-Consistent Posterior Dynamics for Diffusion Inverse Problems

تقدم هذه الورقة إطار عمل للديناميكيات اللاحقة المتسقة مع المقياس لمشكلات الانتشار العكسية، يجمع بين إحداثي احتمالية معاد القياس، ومعادلة تفاضلية عشوائية بديلة مستمرة مع تصحيح لانجفان متداخل، ومخطط تقسيم "لي-تروتر" متوافق مع التباين، وذلك لتحقيق تقارب لاحق ودقة إعادة بناء تنافسية مع حد أدنى من تقييمات الدرجة (score evaluations).

Zhaoqiang Liu, Tongyao Pang, Ruibing Wang, Yang Zheng2026-08-18
🤖 AI

ACTS-SQL: Agentic and Critic-Oriented Tree-Structured SQL Correctness with Large Language Models

يقدم البحث إطار عمل ACTS-SQL، وهو إطار عمل ذو بنية شجرية لا يتطلب تدريباً، يستفيد من التخطيط الوكيل، والرجوع إلى الوراء، والتحقق القائم على التنفيذ لتحسين دقة تصحيح لغة SQL بشكل كبير في كل من تقييمات المعايير المرجعية والنشر الصناعي في العالم الحقيقي.

Xinmei Huang, Jie Song, Peng Li, Fuxin Jiang, Jing Zhang, Tieying Zhang, Jianjun Chen, Chenming Liu, Tao Yang, Maoyin Li (…)2026-08-18
🤖 machine learning

FinFraudBench: A Heterogeneous Graph Benchmark for Financial Fraud Detection

تقدم هذه الورقة FinFraudBench، وهو معيار مرجعي جديد للرسوم البيانية غير المتجانسة يتميز بمجموعتي بيانات ماليتين واقعيتين واسعتي النطاق مع أنواع متعددة من الكيانات وحواف موجهة لمعالجة أوجه القصور في المعايير المرجعية الحالية في التقاط التعقيد، وعدم توازن الفئات، وندرة الملصقات في كشف الاحتيال المالي في العالم الحقيقي.

Yixuan Chen, Hongyu Zhan, Jie Sheng, Weiyu Han, Shuai Chen, Tianyi Zhang, Xiao Tan, Jun Xia2026-08-18
🤖 AI

The Quality of Claude AI-authored Python Tests Is Not Weaker Than Human-authored Tests

تُظهر هذه الدراسة أن اختبارات لغة بايثون التي تم إنشاؤها بواسطة نماذج "كلود" (Claude) الحديثة للذكاء الاصطناعي لا تقل كفاءة عن الاختبارات التي كتبها البشر في مشاريع مفتوحة المصدر راسخة مثل "ديجانغو" (Django) و"بانداس" (Pandas)، وذلك بناءً على تقييم صارم باستخدام مخرجات أدوات واقعية، وتصنيف فردي للاختبارات عبر بروتوكولات متعددة لحقن الأخطاء، ومعيار تصميم نوعي.

Douglas J. Leith2026-08-18