🤖 AI

Relative Time Intervals Representation for Word-level Timestamping with Masked Training

تقدم هذه الورقة نهجاً مبتكراً لتعزيز نماذج اللغات الكبيرة للخطاب من خلال التوقيت الزمني الدقيق على مستوى الكلمة باستخدام فترات زمنية نسبية، واستراتيجية ضبط دقيق هجينة، وهدف تدريب مقنع لتحسين دقة المحاذاة الزمنية ومتانتها.

Quanwei Tang, Zhiyu Tang, Xu Li, Dong Zhang, Shoushan, Guodong Zhou2026-08-26
🤖 AI

Don't Just Listen, Try Planning: Graph-based Retrieval-Generation Agent for Long-form Audio Meeting Understanding

لمعالجة ندرة مجموعات البيانات المخصصة لمهام معينة والقيود الموجودة في نماذج الإجابة على الأسئلة الصوتية الحالية لفهم الاجتماعات ذات التسجيلات الطويلة، تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات LongAudioQA ونموذج GRGA، الذي يستخدم رسماً بيانياً متعدد الأبعاد لميزات صوتية غير متجانسة وتخطيط الوكيل لتعزيز الاسترجاع وتوليد الإجابات.

Quanwei Tang, Dong Zhang, Shoushan Li, Guodong Zhou2026-08-26
🤖 AI

Poisoning Agentic Alpha: Adversarial Vulnerabilities Across Roles and Architectures in Multi-Agent Trading Systems

تقدم هذه الورقة أول دراسة تجريبية منهجية تثبت أن أنظمة التداول القائمة على الوكلاء المتعددين والمدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة معرضة بطبيعتها لهجمات عدائية منخفضة العوائق ومحددة الأدوار تستهدف البيانات المصدرية والمطالبات، مما يكشف عن عدم صمود أي بنية اتصالات أمام انتشار الإشارات الفاسدة إلى القرارات المالية النهائية.

CheolWon Na, Hao Ni, Lukasz Szpruch, Zhangyang Wang, Dhagash Mehta, Saurabh Nagrecha, Alejandro Lopez-Lira, Chanyeol Cho (…)2026-08-26
🤖 AI

Compression Trinity: Exploring Sparsity, Quantization, and Low-Rank Approximations for LLM Compression

تقدم هذه الورقة البحثية "ثلاثية الضغط" (Compression Trinity)، وهي إطار عمل موحد يستفيد بشكل مشترك من التناثر (sparsity)، والكمية (quantization)، والتقريبات منخفضة الرتبة (low-rank approximations) للتغلب على مقايضات الدقة والكفاءة في ضغط النماذج اللغوية الكبيرة التقليدية، محققةً تسريعات وتحسينات كبيرة في الدقة عبر كل من مرحلتي ما قبل التدريب وما بعد التدريب من خلال أساليب مبتكرة مثل MKOR وSLoPe وOPTIMA وPATCH وSLiM.

Mohammad Mozaffari2026-08-26
💬 NLP

When Less Is More: An Empirical Study of Minimal Responses in Counseling Dialogues and the Behavior of LLMs

تثبت هذه الورقة تجريبياً أنه في حين تُعد الاستجابات الدنيا (minimal responses) حاسمة لفعالية الإرشاد البشري، إلا أنها ممثلة تمثيلاً ناقصاً بشكل كبير في الحوارات التي تولدها النماذج اللغوية الكبيرة، وغالباً ما يتم التقليل من قيمتها من قبل أطر التقييم الحالية، حيث تكافح النماذج لنشرها بشكل مناسب دون تعليمات صريحة.

Zhiyang Qi2026-08-26
💬 NLP

PARTAB: Partition-Aware Reasoning with Structured Evidence for Scalable Table Understanding

تقدم الورقة البحثية إطار عمل PARTAB، الذي يعزز الاستدلال القابل للتوسع على الجداول من خلال بناء واجهة أدلة مهيكلة ومدركة للتقسيم، تختار هرمياً مناطق صفوف وأعمدة متماسكة دلالياً لتحسين تحديد موقع الأدلة وتقليل تعقيد السياق بالنسبة للنماذج اللغوية الكبيرة.

Md Mahadi Hasan Nahid, Davood Rafiei2026-08-26
🤖 AI

EMRB: A Multi-Level Benchmark for Evaluating LLM Reasoning over Raw Electromagnetic Signals

تقدم هذه الورقة البحثية EMRB، وهو معيار مرجعي متعدد المستويات يضم 200 مسألة عبر خمسة مستويات من الصعوبة، والذي يقيم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على تحليل بيانات الموجات الكهرومغناطيسية الخام (I/Q) من خلال كتابة وتنفيذ الأكواد، مما يكشف عن فجوات أداء كبيرة في مهام تصميم الأنظمة المعقدة ويقترح إطار عمل ReconPilot لتحسين دقة الاستنتاج بشكل جوهري.

Mingxu Zhang, Ying Sun, Yuhan Li, Yang Ji, Dazhong Shen, Ke Zhang, Shan Huang2026-08-26
🤖 machine learning

Knowing When to Ask for Help: Bayesian Self-Escalation in Hierarchical LLM Agents

تقدم هذه الورقة إطار عمل للتصعيد الذاتي البايزي لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة الهرميين، والذي يقرر ديناميكيًا متى يتم تفويض المهام إلى نماذج أقوى أثناء عملية الاستدلال من خلال صياغة المشكلة كمسألة توقف أمثل مع توزيع احتمالي خلفي للمهارة مُتعلم، مما يحقق كفاءة في التكلفة وأداءً فائقين مقارنة باستراتيجيات التوجيه التي تتم قبل أو بعد التوليد.

Nadeem Shaikh2026-08-26
🤖 AI

ACE: A Self-Correcting Agentic Canvas Editor for Multi-Slide Presentation Automation

تقدم الورقة البحثية ACE، وهو محرر لوحة وكيلية ذاتي التصحيح يستفيد من رسم بياني للمشهد هرمي وحلقة تغذية راجعة خالية من الحقيقة الأرضية للتغلب على هشاشة التخطيط وتحديات التقييم في تحرير المستندات ذات التنسيق المسطح، محققاً أداءً فائقاً في اتباع التعليمات وتفضيلاً بشرياً على خطوط الأنابيب الوكيلية الحالية بتكلفة وزمن انتقال أقل بكثير.

JooYoung Jang, Taegyeong Lee, Jihyeon Park, Nojun Kwak2026-08-26
🤖 AI

MatReplace: A Reference-Free, Conditioning-Aligned Benchmark for Material Replacement in Interior Scenes

تقدم هذه الورقة MatReplace، وهو معيار مرجعي خالي من المراجع صُمم لتقييم استبدال المواد في المشاهد الداخلية عبر أربعة أبعاد قابلة للتحقق وثلاث مسارات شرطية، كاشفةً أنه بينما تتفوق النماذج المغلقة المصدر الرائدة في رندرة المواد المسماة، فإن ربط المواد من المراجع المرئية يظل تحدياً كبيراً.

Mingzhe Du, Thong Thanh Nguyen, Nguyen Tran Cong Duy, See-Kiong Ng, Luu Anh Tuan2026-08-26