🤖 machine learning

From Causal Plausibility to Causal Reliability: Evaluating LLMs as Calibrated Direct Causal-Edge Classifiers

تقيم هذه الورقة البحثية بشكل منهجي اثني عشر نموذجاً من نماذج اللغات الكبيرة بصفتها مصنفات مباشرة للحواف السببية، وتجد أنه بينما تُظهر هذه النماذج قدرة قوية على الاستدعاء، إلا أنها تعاني من الإفراط الملحوظ في التنبؤ، وضعف التمييز بين العلاقات المباشرة وغير المباشرة، والثقة المفرطة الشديدة في الأحكام الخاطئة، مما يشير إلى أنها ملائمة لتكون مصادر للبديهيات السببية الناعمة بدلاً من كونها أدلة مباشرة موثوقة للبنية السببية.

Amit Kumar, Elnur Adl Zarabi, Suranjana Trivedy, Zhiqian Chen, Lei Zhang, Kaiqun Fu, Taoran Ji2026-08-26
🤖 AI

Gated Activation Steering for Reducing Sycophancy & Hallucination in Medical Question Answering

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتدخل الموجه أثناء الاستدلال، يعمل على توجيه رؤوس انتباه محددة ديناميكيًا للحد بشكل مشترك من الهلوسة والمداهنة في الإجابة على الأسئلة الطبية، مما يثبت أن التعديلات المستهدفة والواعية بالسياق يمكن أن تحسن بشكل كبير من متانة النماذج الأصغر ضد ضغط المستخدم دون تقليل أدائها في الاستجابات الصحيحة.

Himanshu Tripathi, Subash Neupane, Shaswata Mitra, Sudip Mittal, Noorbakhsh Amiri Golilarz, Shahram Rahimi2026-08-26
🤖 AI

Automata from Agent Traces: Failure and Next-Step Prediction

تقترح هذه الورقة طريقة لطي مسارات تنفيذ وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة إلى آلات حالات محدودة مدمجة وغير مرتبطة بنموذج معين، تلتقط بفعالية الطوبولوجيا السلوكية المشتركة، مما يتيح تنبؤاً فائقاً بالخطوة التالية وكشفاً مبكراً للفشل لأغراض تدقيق السلامة والمراقبة أثناء التشغيل.

Seonglae Cho, Franklin Cardenoso Fernandez, Umar Mohammed, Zekun Wu, Kleyton Da Costa, Ilham Wicaksono, Adriano Koshiyam (…)2026-08-26
🤖 AI

AgentRoom: Concurrent Multi-Agent Coding in a CRDT-Backed Shared Workspace

يقدم AgentRoom مساحة عمل تعاونية في الوقت الفعلي مدعومة بتقنية CRDT، تتيح البرمجة المتزامنة لمتعدد الوكلاء من خلال التنسيق على مستوى الملفات، مما يثبت أن التنسيق الفعال بين الوكلاء يتفوق بشكل كبير على كل من التنفيذ المنفرد والنهج المتوازي غير المنسق في تقليل هجر المهام وتحسين موثوقية البرمجة.

Seonglae Cho, Donghyun Lee2026-08-26
💻 computer science

EXAM2^2: Extending\underline{Ex}tending Audio\underline{A}udio $Understanding$ $in$ Multilingual\underline{M}ultilingual $and$ Multimodal\underline{M}ultimodal $Analysis$

تقدم هذه الورقة EXAM2^2، وهو معيار شامل متعدد اللغات والوسائط مصمم لتقييم وتطوير الفهم الصوتي عبر ست لغات وسيناريوهات صوتية-بصرية متنوعة، مما يظهر فجوات كبيرة في الأداء في النماذج الحالية وفعالية نموذج جديد تمت صياغته بدقة في معالجة هذه التحديات.

Jiawen Wang, Xiaoxue Gao, Zi Haur Pang, Nancy F. Chen2026-08-26
💻 computer science

TrustShiftProbe: Characterizing, Benchmarking, and Defending Staged Trust Attacks on MCP Servers

تقدم هذه الورقة TrustShift، وهو تهديد جديد من جانب الخادم حيث تقوم خوادم MCP المخترقة بخداع الوكلاء خلال مرحلة تكييف حميدة قبل إطلاق حمولات عدائية، وتقدم TrustShiftProbe، وهو إطار عمل يقيس هذه الهجمات معيارياً ويقترح SHIELD، وهو دفاع وقت التشغيل الذي يقلل بشكل كبير من معدلات نجاح الهجمات من خلال تدقيق سلوك الخادم مقابل خطوط الأساس المتعلمة.

Mehrdad Rostamzadeh, Sidhant Narula, Mohammad Ghasemigol, Daniel Takabi2026-08-26
🤖 machine learning

Restoring Without Forgetting: Continual Learning Across Image Degradations

تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل "الترميم دون نسيان" (RwF)، وهو إطار للتعلم المستمر يستخدم محولات خفيفة الوزن وتوجيهاً غير خاضع للإشراف لتمكين نماذج ترميم الصور من تعلم أنواع جديدة من التدهور بشكل متسلسل دون نسيان كارثي أو الحاجة للوصول إلى البيانات التاريخية، مما يتفوق بشكل كبير على أساليب الضبط الدقيق القياسية.

Alif Ashrafee, Bartosz Krawczyk2026-08-26
🤖 machine learning

Discovering Cross-Language Reasoning Invariance in LLMs with Geometry-Invariant Sparse Autoencoders

تتقصى هذه الورقة البحثية ثبات الاستدلال عبر اللغات في النماذج اللغوية الكبيرة متعددة اللغات من خلال تقديم المشفرات التلقائية المتناثرة ثابتة الهندسة (GI-SAE) لتحديد الميزات المشتركة عبر اللغات، كاشفةً أنه بينما يمكن لهذه النماذج تعلم تمثيلات ثابتة لغوياً، فإن قابليتها للتبادل الوظيفي والطبقات المحددة التي تظهر فيها تختلف بشكل كبير اعتماداً على بنية النموذج.

Igor Bogdanov, Changcheng Huang2026-08-26
🤖 machine learning

Learning to Grade Efficiently: A Bandit-Driven Prompt-Selection Framework for Low-Cost LLM Essay Scoring

تقدم هذه الورقة إطار عمل يعتمد على "المتعدد الأذرع" (multi-armed bandit) ومراعٍ للتكلفة، يقوم باختيار استراتيجيات التلقين المثلى للتصحيح الآلي للمقالات بشكل تكيفي، محققاً دقة تضاهي البحث الشبكي الشامل مع تقليل استدعاءات النماذج اللغوية الكبيرة بنسبة 78.4%، ومؤسساً أول منحنيات تعلم للتكلفة والموثوقية في هذا المجال.

Olga Manakina, Igor Bogdanov2026-08-26