🤖 Category

cs.AI

28208 ورقة بحثية

🤖 الذكاء الاصطناعي

HOME-KGQA: A Benchmark Dataset for Multimodal Knowledge Graph Question Answering on Household Daily Activities

تقدم هذه الورقة HOME-KGQA، وهو مجموعة بيانات مرجعية جديدة متعددة الوسائط للإجابة على الأسئلة القائمة على الرسوم البيانية للمعرفة والمتمحورة حول الأنشطة المنزلية اليومية، والتي تكشف عن فجوات أداء كبيرة في الأساليب الحالية القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة عند التعامل مع الاستدلال المكاني الزماني المعقد والربط متعدد الوسائط المطلوب لتططبيقات الذكاء الاصطناعي المتجسد في العالم الحقيقي.

Shusaku Egami, Aoi Ohta, Tomoki Tsujimura, Masaki Asada, Tatsuya Ishigaki, Ken Fukuda, Masahiro Hamasaki, Hiroya Takamur (…)2026-05-12
🤖 الذكاء الاصطناعي

Micro-Defects Expose Macro-Fakes: Detecting AI-Generated Images via Local Distributional Shifts

تقترح هذه الورقة إطار عمل "العيوب الدقيقة تكشف التزييف الكلي" (MDMF)، وهو إطار كشف مبتكر يعزز تحديد الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي من خلال إسقاط تضمينات الرقع الدلالية في فضاء كامن جنائي واستخدام التباين الأقصى لمتوسط التباعد لتضخيم الاضطرابات الإحصائية الموضعية إلى تحولات توزيعية على المستوى الكلي، مما يؤدي إلى التفوق على الكواشف الحالية القائمة على الميزات العالمية.

Boxuan Zhang, Jianing Zhu, Qifan Wang, Jiang Liu, Ruixiang Tang2026-05-12
🤖 الذكاء الاصطناعي

Beyond Continuity: Challenges of Context Switching in Multi-Turn Dialogue with LLMs

تقدم هذه الورقة معياراً اصطناعياً لتقييم مدى قدرة عشرة نماذج لغوية كبيرة على التعامل مع تبديل السياق في المحادثات متعددة الأدوار، كاشفةً أنه بينما تستطيع بعض النماذج ذات القدرة على الاستنتاج والالتزام القوي بالتعليمات اكتشاف التحولات في المواضيع، فإن معظمها يعاني من مشكلات السياق القديم وانحياز الموضع، مما يسلط الضوء على تحديات حرجة لتحسين متانة الحوار طويل الأمد.

Aditya Sinha, Harald Steck, Vito Ostuni, Matteo Rinaldi2026-05-12
🤖 الذكاء الاصطناعي

Cornerstones or Stumbling Blocks? Deciphering the Rock Tokens in On-Policy Distillation

تحدد هذه الورقة البحثية "رموز الصخور" (Rock Tokens) كفئة فرعية مستمرة من الرموز ذات الخسارة العالية في عملية التقطير داخل السياسة (On-Policy Distillation)، والتي تستهلك موارد تحسين كبيرة رغم مساهمتها الضئيلة في أداء الاستنتاج، مما يثبت أن تجاوزها استراتيجياً يمكن أن يؤدي إلى تبسيط عملية محاذاة النموذج.

Yuxuan Jiang, Runchao Li, Shubhashis Roy Dipta, Dawei Li, Zhao Yang2026-05-12
🤖 تعلم الآلة

DataMaster: Towards Autonomous Data Engineering for Machine Learning

تقدم الورقة البحثية DataMaster، وهو إطار عمل لوكيل مستقل يعزز أداء تعلم الآلة من خلال تحسين مهام هندسة البيانات — مثل الاكتشاف، والاختيار، والتحويل — عبر بحث ذي بنية شجرية مع أحواض بيانات مشتركة وذاكرة تراكمية، محققاً تحسينات ملحوظة في اختبارات MLE-Bench Lite وPostTrainBench دون تعديل خوارزميات التعلم الأساسية.

Yaxin Du, Xiyuan Yang, Zhifan Zhou, Wanxu Liu, Zixing Lei, Zimeng Chen, Fenyi Liu, Haotian Wu, Yuzhu Cai, Zexi Liu, Xiny (…)2026-05-12
🤖 الذكاء الاصطناعي

Towards Robust Sequential Decomposition for Complex Image Editing

تقترح هذه الورقة إطار عمل متيناً لتحرير الصور المعقدة يتغلب على قيود النماذج أحادية الدور والنموذج المتسلسل المعرض للخطأ، وذلك من خلال الاستفيد من نهج سياقي موحد، ومجموعة بيانات اصطناعية واسعة النطاق لتدريب تسلسلات التحرير المفككة، واستراتيجية تعميم من المحاكاة إلى الواقع لتحقيق نتائج عالية الدقة في تنفيذ التعليمات المعقدة متعددة الخطوات.

Zilai Zeng, Mingdeng Cao, Zijie Li, Xiaochen Lian, Yichun Shi, Peihao Zhu, Chen Sun, Peng Wang2026-05-12
🤖 الذكاء الاصطناعي

Detect, Localize, and Explain: Interactive Hierarchical Log Anomaly Analytics with LLM Augmentation

تقدم هذه الورقة Krone-viz، وهو نظام تصور تفاعلي يستفيد من تجريد هرمي مبتكر للسجلات وإطار عمل تنسيق معياري لتمكين الكشف الدقيق عن الشذوذ، وتحديد المواضع، والتفسير من خلال التعزيز الانتقائي عبر النماذج اللغوية الكبيرة والتحسين المستمر بمشاركة العنصر البشري.

Lei Ma, Suhani Chaudhary, Ethan Shanbaum, Athanasios Tassiadamis, Peter M. VanNostrand, Dennis M. Hofmann, Haowen Xu, El (…)2026-05-12
🤖 تعلم الآلة

Unmasking On-Policy Distillation: Where It Helps, Where It Hurts, and Why

تقدم هذه الورقة إطاراً تشخيصياً لكل رمز (per-token) لا يتطلب تدريباً، يكشف أن التقطير القائم على السياسة (on-policy distillation) يكون أكثر فائدة في تصحيح خطوات الاستدلال غير الصحيحة بدلاً من تعزيز الخطوات الصحيحة، مع إثبات أن تكوين التقطير الأمثل يختلف بشكل كبير بناءً على قدرة النموذج الطالب والمهمة المحددة.

Mohammadreza Armandpour, Fatih Ilhan, David Harrison, Ajay Jaiswal, Duc N. M Hoang, Fartash Faghri, Yizhe Zhang, Minsik (…)2026-05-12
🤖 الذكاء الاصطناعي

Flame3D: Zero-shot Compositional Reasoning of 3D Scenes with Agentic Language Models

يُعد Flame3D إطار عمل لا يتطلب تدريباً، يُمكّن من الاستدلال التكويني للمشاهد ثلاثية الأبعاد بنمط "الصفر محاولة" (zero-shot) عبر تمثيل المشاهد كذكريات بصرية-نصية قابلة للتحرير، وتمكين النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) الجاهزة من تخليق أدوات مكانية مخصصة ديناميكياً للاستدلال مفتوح النهايات.

Sagar Bharadwaj, Ziyong Ma, Anurag Ghosh, Srinivasan Seshan, Anthony Rowe2026-05-12
🤖 تعلم الآلة

SLIM: Sparse Latent Steering for Interpretable and Property-Directed LLM-Based Molecular Editing

تقدم الورقة البحثية إطار عمل SLIM، وهو إطار عمل جاهز للتشغيل (plug-and-play) يعزز تحرير الجزيئات الموجه بالخصائص في النماذج اللغوية الكبيرة عبر تفكيك الحالات الخفية إلى سمات متفرقة وقابلة للتفسير بواسطة مُشفّر تلقائي متفرع (Sparse Autoencoder)، مما يتيح توجيهاً دقيقاً يحسن معدلات نجاح التحرير بشكل كبير دون تعديل معاملات النموذج.

Mingxu Zhang, Yuhan Li, Lujundong Li, Dazhong Shen, Hui Xiong, Ying Sun2026-05-12