🤖 AI

From Field Data to Global Food Systems Intelligence: A Semantic Graph Framework for Sustainable Wheat Production

تقدم هذه الورقة "مستودع بيانات إنتاج القمح المستدام"، وهو إطار عمل رسومي دلالي معياري يدمج مجموعات البيانات الزراعية المتنوعة في قاعدة معرفية موحدة وقابلة للاستعلام لتعزيز التوافق التشغيلي للبيانات، ودعم ممارسات إنتاج القمح المستدامة، وإرساء الأساس لنظام استخبارات عالمي قابل للتوسع لأنظمة الغذاء.

Nirmal Gelal, Aastha Gautam, Soheil Abadifard, Nico Giordano, Moumita Sen Sarma, Sanaz Saki Norouzi, Claudio Dias da Sil (…)2026-08-17
🤖 AI

The Metacognitive Bottleneck: Japanese Riddles Reveal Fundamental Limits of Machine Insight and Self-Evaluation in Reasoning AI

تقدم هذه الورقة البحثية "نازو نازو بنشمارك" (NazoNazo Benchmark)، وهي مجموعة بيانات من الألغاز اليابانية المصممة لكشف "عنق زجاجة معرفي ميتـا-معرفي" في النماذج اللغوية الكبيرة، حيث تخفق هذه النماذج بشكل متكرر في تأييد المرشحين الوسيطين الصحيحين بسبب إخفاقات في عملية التحقق، مما يكشف عن فجوة حرجة بين التوليد والتقييم الذاتي تغفلها الاختبارات المعيارية المعتادة.

Masaharu Mizumoto, Dat Nguyen, Zhiheng Han, Xingfu Li, Yo Nakawake, Le Minh Nguyen2026-08-17
🤖 AI

PEFT-MuTS: A Multivariate Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Remaining Useful Life Prediction based on Cross-domain Time Series Representation Model

تقدم هذه الورقة البحثية PEFT-MuTS، وهو إطار عمل للضبط الدقيق كفء في المعلمات يستفيد من نماذج السلاسل الزمنية المدربة مسبقاً عبر المجالات وآلية دمج متعددة المتغيرات مبتكرة لتحقيق تنبؤ دقيق بالعمر النافع المتبقي باستخدام أقل من 1% من بيانات المعدات المستهدفة، مما يتغلب بفعالية على قيود ندرة البيانات في سيناريوهات التعلم من عينات قليلة.

En Fu, Yanyan Hu, Zengwang Jin, Kaixiang Peng2026-08-17
💬 NLP

A Unified Assessment of the Poverty of the Stimulus Argument for Neural Language Models

تقدم هذه الورقة \poshbench، وهو معيار موحد يوضح أنه بينما يمكن للنماذج اللغوية العصبية اكتساب تعميمات تعتمد على البنية من بيانات محدودة دون وجود تحيزات نحوية فطرية، إلا أنها تظل أقل كفاءة من الأطفال وتتطلب انحيازات استقرائية إضافية مدفوعة معرفيًا لمطابقة التعلم الشبيه بالبشر بشكل كامل.

Xiulin Yang, Arianna Bisazza, Nathan Schneider, Ethan Gotlieb Wilcox2026-08-17
🤖 AI

Parameter- and Bandwidth-Efficient Edge--cloud Many-to-Many Speech-to-Text Translation

تقترح هذه الورقة إطار عمل ESRT، وهو إطار عمل للحوسبة الطرفية-السحابية (Edge-cloud) كفء من حيث المعلمات وعرض النطاق الترددي للترجمة من الكلام إلى نص بنمط (من طرف إلى أطراف متعددة)، والذي يستخدم التعلم المنهجي الموزون متعدد المهام لتدريب نماذج خفيفة الوزن وينقل تنسورات مضغوطة بدلاً من الصوت الخام لتحقيق أداء رائد عبر 45 لغة مع الحفاظ على الخصوصية.

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Youcheng Pan, Bo Yang, Lei Chen, Ming Liu, Bing Qin, Yang Xiang2026-08-17
🤖 AI

GTIN: A Unified Framework for Joint Event and Time Prediction in Temporal Graphs

تقترح هذه الورقة إطاراً رياضياً موحداً، يُسمى GTIN، للتنبؤ المشترك بالحدث التالي ووقت حدوثه في الرسوم البيانية الزمنية، وهو ما أظهر أداءً فائقاً على الطرق الحالية عبر مجموعات بيانات متنوعة، لا سيما في التعامل مع الأنماط غير المنتظمة والارتباطات الزمنية المعقدة.

Mohammad Ostadmohammadi, Sepehr Kazemi, Hamid R. Rabiee2026-08-17
💬 NLP

TradeVerse: A Longitudinal Benchmark of Political Negotiation in International Trade

تقدم هذه الورقة TradeVerse، وهو أول معيار مرجعي طولي مستمد من سجلات اجتماعات منظمة التجارة العالمية يقيم قدرات النماذج اللغوية الكبيرة في فهم المفاوضات التجارية السياسية متعددة الأدوار من خلال ثلاث مهام: التنبؤ برموز المنتجات، وتحديد الدول المستجيبة، وتوليد البيانات الدبلوماسية.

Debodeep Banerjee, Amitangshu Dasgupta2026-08-17
🤖 AI

Inducing Reward-Free Judging Rubrics that Reduce Over-Crediting in Agent Evaluation

تقدم الورقة البحثية RubricForge، وهي طريقة تطور معايير تقييم قابلة للقراءة من قبل البشر انطلاقاً من مسارات الحقيقة الأرضية (ground-truth trajectories) لتقليل الإفراط في منح الائتمان للسلوكيات الفاشلة للوكلاء في التقييمات الخالية من المكافآت بشكل كبير، مع إعطاء الأولوية للأمانة وتقليل حالات النجاح الزائف على حساب الاتفاق الخام مع النماذج المرجعية العامة.

Darragh Quinn, David Dylan, Roisin Healy, Fionn Carroll, Maeve Donnelly, Cormac Sheehan2026-08-17
🤖 AI

Depth-Aware Sensitivity Analysis of Mixture-of-Experts Models via Magnitude-Based Expert Masking

تقدم هذه الورقة تحليلاً منهجياً للحساسية لنموذج Qwen3.6-35B-A3B من نوع "خليط الخبراء" (Mixture-of-Experts)، كاشفةً أن حساسية الطبقات تعتمد بقوة على العمق، ومثبتةً أن الحجب الجريء للخبراء ذوي المقادير المنخفضة في الطبقات المتأخرة يتفوق بشكل كبير على الحجب الموحد في الحفاظ على جودة المخرجات مع تمكين ضغط النموذج بكفاءة.

Pradeep Kumar Sharma, Shantanu Godbole, Hritvik Shrivastava2026-08-17
🤖 machine learning

Don't Claim Benchmark-Oriented Optimization Improves General Coding Capability -- Diverse Evaluation Is Required

تجادل هذه الورقة بأن تحسين النماذج اللغوية الكبيرة من أجل معايير برمجية ضيقة مثل SWE-bench يفشل في تحسين قدرات البرمجة العامة أو الانتقال إلى مهام أخرى، مما يستوجب التحول نحو أساليب تقييم متنوعة وشاملة وصيانة مستمرة للمعايير لضمان التقييم الموثوق.

Egor Shibaev, Vera Kudrevskaia, Timur Galimzyanov, Mikhail Evtikhiev, Ana Terna, Rastislav Rabatin, Timur Kudashev, Timo (…)2026-08-17