💬 NLP

SciDataSailor: Deep Scientific Data Exploring

يقدم البحث إطار عمل SciDataSailor، الذي يسخر بحث شجرة مونت كارلو (Monte Carlo Tree Search) لتخليق مسارات تفاعلية مع الأدوات لاستكشاف البيانات العلمية العميقة، مصحوباً بمجموعة بيانات للضبط الدقيق ومعيار لتقييم قدرة الوكلاء على التنقل عبر المستودعات العلمية الهرمية والمعقدة والإجابة على أسئلة خاصة بمجالات محددة.

Jiyong Rao, Yicheng Qiu, Chi Zhang, Chunfeng Song, Runkai Zhao2026-07-31
💻 computer science

MIND: Lightweight and Effective Memory Injection Defense for LLM Agents via Intent-Aware Information Bottleneck

تقترح هذه الورقة MIND، وهو إطار دفاعي خفيف الوزن يستخدم "عنق زجاجة المعلومات" المدرك للقصد لاستخراج تمثيلات مدمجة للقصد والسلوك، مما يعمل بفعالية على تصفية الذكريات المسمومة في وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة مع الحفاظ على دقة المهام وكفاءة الاستدلال.

Dongyi Liu, Haixing He, Xiaobao Wu, Jia Li2026-07-31
💻 computer science

BlueprintRepair: Typed Local Edits for Failed Lean Proof Blueprints

تقدم الورقة البحثية BlueprintRepair، وهي واجهة تحرير محلية مدققة المخطط لإصلاح مخططات براهين Lean الفاشلة، والتي تحقق كفاءة في التكلفة والرموز (tokens) تضاهي أو تتفوق على طرق التصحيح وإعادة الكتابة حرة التنسيق، كما تم التحقق من ذلك بواسطة معيار BlueprintTrace الجديد.

Ruslan Khrulev2026-07-31
🤖 machine learning

Information Bottleneck Learning for Faithful Time Series Forecasting Explanations

تقدم الورقة البحثية IB-Forecast، وهو إطار عمل للتنبؤ بالسلاسل الزمنية متعددة المتغيرات قابل للتفسير بطبيعته، يستخدم عنق زجاجة للمعلومات مقيد بالميزانية لتوليد تفسيرات دقيقة ومتباعدة تتوافق مع دقة النماذج الصندوقية السوداء مع التفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية الحالية القائمة على التفسير اللاحق أو التفسير الذاتي.

Xu Zheng, Wei Cheng, Zhuomin Chen, Mo Sha, Jingchao Ni, Dongsheng Luo2026-07-31
💻 computer science

Asymmetric Communication: Large Language Models and Language Games

تجادل هذه الورقة بأن إسناد خصائص مثل الذكاء العام أو الفاعلية إلى النماذج اللغوية الكبيرة يشكل خطأً فئويًا ناشئًا عن "التواصل غير المتماثل"، وهي لعبة لغوية بنيوية يتحمل فيها جميع الالتزامات المعيارية والمسؤولية والمكانة الخطابية البشر المشاركون حصريًا لا الآلة.

Enzo Fenoglio2026-07-31
💬 NLP

Where and When to Commit: Candidate-Aware Decoding for Diffusion Language Models

تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل LATCH، وهو إطار عمل خالٍ من التدريب لنماذج اللغة الانتشارية (Diffusion Language Models) يجمع بين "الالتزام الموثق بالثقة" (Confidence-Verified Commit) و"الالتزام المبكر القائم على الكتل" (Block-Wise Early Commit) لتحقيق تسريع كبير في عملية الاستنتاج (يصل إلى 17.8 ضعفًا) مع الحفاظ على دقة فك التشفير الكامل تقريبًا من خلال التحقق ديناميكيًا من استقرار المخرجات وتسريع كتل الرموز غير النهائية دون الاعتماد على مطالبات اللاحقة (suffix prompts) أو المعلمات الفائقة الثابتة.

Chia-Ming Lee, Ming-Ching Chang, Xin Li, Yu-Lun Liu, Chih-Chung Hsu2026-07-31
💻 computer science

AgenticASR: Refining Speech Recognition in Real-World Scenarios via an Agentic Approach

تقدم الورقة البحثية AgenticASR، وهو إطار عمل وكيل (agentic framework) يعمل على تحسين التعرف على الكلام في الوقت الفعلي من خلال مراجعة النصوص المنسوخة بشكل تكراري لإزالة التأتأة وتصحيح التصحيحات الذاتية مع الحفاظ على القصد النهائي للمتحدث، وقد تم التحقق من ذلك عبر معيار مرجعي جديد ثنائي اللغة وأداء متفوق عبر واجهات أمامية متعددة للتعرف التلقائي على الكلام (ASR).

Zixuan Jiang, Binghao Qiang, Jiaying Chi, Yanqiao Zhu, Kai Yu, Xie Chen2026-07-31
💻 computer science

Integrating AI into Requirements Quality Learning in Software Engineering Education: A TPACK-Guided Empirical Study

تُظهر هذه الدراسة التجريبية أن دمج أداة ذكاء اصطناعي متعددة الوكلاء، والموجه بإطار المعرفة التقنية والتربوية والمحتوى (TPACK)، في مساق هندسة المتطلبات بمستوى الماجستير، يسهم بفعالية في دعم الطلاب في استخدامهم الانتقائي للذكاء الاصطناعي لتحليل وتقييم جودة المتطلبات، مما يعزز فهمهم لمعايير جودة محددة مع تعزيز التفاعل المسؤول مع الذكاء الاصطناعي التوليدي.

Hansika Ekanayake Mudiyanselage, Rohan Jai Dharmaraj, Malik Abdul Sami, Zheying Zhang2026-07-31
🤖 machine learning

Persistent Gaussian Perturbations Prevent Oversmoothing in Recurrent Graph Neural Networks

تثبت هذه الورقة نظرياً أن حقن ضجيج غاوسي مستقل في الشبكات العصبية الرسومية المتكررة يمنع التمهيد المفرط التقاربي من خلال ضمان تقارب التمثيلات الخفية إلى توزيع مستقر فريد ذي طاقة ديريكليه غير متلاشية، مما يحافظ على تنوع التمثيل حتى في البنى العميقة.

Mostafa Haghir Chehreghani2026-07-31
💻 computer science

Old Tricks, New Models: How Simple Image Transformations Break Modern AI-based Content Moderation

تثبت هذه الورقة أن تحويلات الصور البسيطة والمستقلة عن النموذج يمكنها تجاوز ثلاث خدمات تجارية كبرى للرقابة على المحتوى تعتمد على الذكاء الاصطناعي بفعالية، مما يثبت أن الانتقال إلى واجهات برمجة تطبيقات النماذج التأسيسية وحدها لا يضمن السلامة القوية ويستلزم نهجاً متعدد الطبقات للرقابة.

Marco Alecci, Francesco Marchiori, Iyiola Emmanuel Olatunji, Tegawendé F. Bissyandé, Jacques Klein2026-07-31