🤖 AI

FLARE MCMC: Fidelity-based Layer-Adaptive REcursive proposals for MCMC

تُعد FLARE MCMC طريقةً لـ "ماركوف تشين مونت كارلو" متعددة الدقة ومتكيفة مع الطبقات، تستخدم سلاسل تكرارية مع تقريبات احتمالية ذات دقة أقل لتحسين معدلات الخلط والكفاءة الحسابية بشكل كبير عبر مجالات علمية متنوعة دون اشتراط بنى رياضية محددة في دالة الاحتمال.

Harini Venkatesan, Christian Shelton, Ming-Feng Ho, Simeon Bird, Mengxuan Wu2026-08-17
💬 NLP

Do AI chatbots find what experts would? Effects of model, user role, and sample size on study retrieval for medical questions

تقيم هذه الدراسة ثلاثة من روبوتات الدردشة القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة في الإجابة على الأسئلة الطبية، وتجد أن أداء الاسترجاع يتباين بشكل كبير حسب النموذج ودور المستخدم، مع تفوق ChatGPT على غيره، وإظهار جميع النماذح انحيازاً نحو الاستشهاد بالتجارب السريرية الأكبر.

Qingfang Liu, Qiao Jin, Joe D. Menke, Thorsten Kahnt, Zhiyong Lu2026-08-17
🤖 AI

From Passive Delegates to Strategic Negotiators: Reinforcing Social Reasoning in Small Language Models with SocialRL

تقدم الورقة البحثية SocialRL، وهي وصفة تدريبية تحول النماذج اللغوية الصغيرة إلى مفاوضين استراتيجيين عبر تعزيز التفكير الاجتماعي وسقالات نظرية العقل، مما يمكّن نموذجاً بـ 4 مليارات معلمة من مضاهاة أو تجاوز أداء النماذج الرائدة الأكبر بكثير مثل GPT-5 عبر استراتيجيات التدريب داخل النطاق والنقل عبر النطاقات في مجالات تفاوض متنوعة.

Wenyue Hua, Zachary Huang, Tyler Payne, Safoora Yousefi, Saleema Amershi, Asli Celikyilmaz2026-08-17
🤖 machine learning

PPAPlace: Differentiable Cross-Stage Objectives for Chip Placement Optimization

يقدم PPAPlace نموذجاً بديلاً قابلاً للتفاضل وموجهاً بالتوقيت، تم تدريبه على تسميات ما بعد التوجيه العالمي، والذي يستفيد من الانتباه الرسومي والمكاني ثنائي المسار للتنبؤ وتحسين مقاييس القدرة والأداء والمساحة (PPA) لما بعد التوجيه، مما يحسن بشكل كبير أسوأ سلب سلبي (WNS) وإجمالي السلب السلبي (TNS) مقارنة بالنماذج المرجعية الهرمية دون الحاجة إلى إعادة تدريب الدائرة الاختبارية.

Ruogu Chen, Jie Han2026-08-17
💻 computer science

AdsWorldEngine: A Self-Evolving Conversational Advertising Agent through Orchestrator and Tool Coevolution

يُعد AdsWorldEngine إطار عمل إعلاني حواري ذاتي التطور، يستخدم إجراءً تطورياً مشتركاً بين الفاعل والأداة ونمذجة حكم قائمة على الملصقات لاستنتاج القصد التجاري ديناميكياً، وتحسين أدوات تقديم الإعلانات، وتحسين مقاييس الصلة والتنوع والإيرادات بشكل كبير في تفاعلات المساعد متعدد الخطوات.

Simiao Zuo, Chenhui Xu, Yimeng Jia, Qiang Lou, Jian Jiao, Denis Charles2026-08-17
💬 NLP

ASSERT: A Measurement Pipeline for GenAI Audits

تقدم الورقة البحثية ASSERT، وهي مسار قياس قائم على المواصفات لتدقيق الذكاء الاصطناً التوليدي يربط صراحةً معدلات الامتثال المُبلغ عنها بخيارات القياس الكامنة وراءها، مما يوضح كيف تؤثر التباينات في تصميم التدقيق — مثل إعداد الحوار أو معايير التقييم — بشكل كبير على تصنيفات الأنظمة وقابليتها للتفسير.

Riccardo Fogliato, Abhinav Palia, Xiawei Wang, Emily Sheng, Chad Atalla, Jean Garcia-Gathright, Nicholas Pangakis, Sharm (…)2026-08-17
💻 computer science

Engineering Reliable Coding Agents: Evaluating and Operating the System Around the Model

تجادل هذه الدراسة المونوغرافية بأن موثوقية وكلاء البرمجة القائمين على الذكاء الاصطناعي تعتمد على البنية التحتية للنظام المحيط بهم — مثل بيئات التنفيذ، وإدارة الحالة، والتحقق — أكثر من اعتمادها على قدرة النموذج وحده، وتوفر إطار عمل شاملًا وفهرسًا يضم ٢٠٦ سجلات موثوقية لتوجيه تقييم وتشغيل هؤلاء الوكلاء كأنظمة متكاملة.

Stephanie Jarmak2026-08-17
🤖 AI

MemoryLake on MemoryArena: A Matched Study of Agent Memory Backends

تقدم هذه الورقة دراسة متطابقة على مستوى النظام تقارن بين MemoryLake وخلفيات ذاكرة أخرى ضمن إطار عمل MemoryArena، حيث وجدت أن MemoryLake يحقق أعلى معدلات النجاح في مهام الرياضيات والفيزياء والاسترجاع التدريجي، مع تسليط الضوء على أن الأداء يعتمد على عبء العمل ويتأثر بمحدودية أحجام العينات.

Chaoqun Zhan, Qiang Zhou, Guannan Li, Zhenqiang Huang, Qianjin Wang2026-08-17
🤖 machine learning

Hybrid Quantum-inspired Kolmogorov-Arnold Networks for Privacy-Aware Federated Biosignal Learning

تقترح هذه الورقة شبكة كولموغوروف-أرنولد هجينة مستوحاة من الكم (HQKAN) لتصنيف تخطيط كهربائية القلب في بيئة تعلم اتحادي تراعي الخصوصية، مبرهنةً على أنها تتفوق على المدركات المتعددة الطبقات التقليدية في الدقة والمتانة مع تقليل المعلمات القابلة للتدريب وتكاليف الاتصال بشكل كبير عبر تكوينات العملاء المتنوعة.

Chun-Hua Lin, Samuel Yen-Chi Chen, Yu-Chao Hsu, Kuo-Chung Peng, Jiun-Cheng Jiang, Chi-Sheng Chen, Tai-Yue Li, Nan-Yow Ch (…)2026-08-17
🤖 machine learning

CForce: Boosting Parallel Decoding for dLLMs via Consistency Forcing

تقدم هذه الورقة البحثية CForce، وهي طريقة تقطير لفرض الاتساق تعمل على تحسين المقايضة بين السرعة والجودة لنماذج الانتشار اللغوية الكبيرة من خلال محاذاة تنبؤات القناع في المراحل المبكرة مع عمليات الصقل في المراحل اللاحقة عبر هدف تباعد كولباك-لايبلر (KL divergence) جديد متكيف مع الثقة.

Yuji Ren, Chenkai Xu, Zhuocheng Gong, Jianguo Li, Zhijie Deng2026-08-17