💬 NLP

Semantic Flow Regularization: Teaching LLMs to Generate Diverse Yet Coherent Responses

تقدم هذه الورقة البحثية "تنظيم التدفق الدلالي" (Semantic Flow Regularization - SFR)، وهو هدف تدريب خفيف الوزن يخفف من حدة "انهيار الأنماط المتعددة" (Cross-Style Collapse) في النماذج اللغوية الكبيرة التي تم ضبطها بدقة، وذلك عبر الإشراف على التدفق الدلالي باستخدام مطابقة التدفق الشرطي، مما يعزز بشكل كبير تنوع المخرجات، ودقة الأسلوب، والأداء في كل من مهام الحوار والبرمجة دون زيادة تكاليف الاستدلال.

Kerui Peng, Feifei Li, Xingyu Fan, Wenhui Que2026-05-28
💬 NLP

KVoiceBench, KOpenAudioBench, and KMMAU: Agent-Driven Korean Speech Benchmarks for Evaluating SpeechLMs

تقدم هذه الورقة إطارين عمل بشريين-آليين لبناء معايير مرجعية للكلام باللغة المستهدفة للتغلب على قيود التقييم المتمحور حول اللغة الإنجليزية، مما أدى إلى إصدار ثلاث مجموعات بيانات كورية (KVoiceBench وKOpenAudioBench وKMMAU) تكشف عن فجوات كبيرة ونقاط ضعف تكميلية في نماذج اللغات الكلامية (SpeechLMs) الحديثة عند تقييمها في مهام الأسئلة والأجوبة المنطوقة باللغة الكورية وفهم الصوت.

Haechan Kim, Seungjun Chung, Inkyu Park, Jihoo Lee, Jonghyun Lee2026-05-28
🤖 AI

AsyncTool: Evaluating the Asynchronous Function Calling Capability under Multi-Task Scenarios

تقدم الورقة البحثية AsyncTool، وهو معيار مرجعي مبتكر مصمم لتقييم قدرات استدعاء الأدوات غير المتزامنة للوكلاء القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة في سيناريوهات متعددة المهام مع محاكاة زمن الاستجابة، مما يكشف عن معاناة النماذج الحالية مع التنسيق الزمني والكفاءة عند التعامل مع استجابات الأدوات المتأخرة.

Kou Shi (University of Science and Technology of China), Ziao Zhang (University of Science and Technology of China), Shi (…)2026-05-28
💬 NLP

Where Does Toxicity Live? Mechanistic Localization and Targeted Suppression in Language Models

تقدم هذه الورقة Meow2X وTRNE، وهما إطاران عمل لا يتطلبان إعادة التدريب يعملان على تحديد موقع السمية في طبقات MLP المبكرة لبعض النماذج اللغوية عبر تحليل التنشيط، وكبحها من خلال التوسع أثناء الاستدلال أو تعديلات طفيفة في الأوزان، مما يحقق تحسينات مستمرة في السلامة دون المساس بجودة اللغة.

Himanshu Beniwal, Mayank Singh2026-05-28
🤖 AI

Learning to Assign Prediction Tasks to Agents with Capacity Constraints

تقدم هذه الورقة إطاراً نظرياً وخوارزميات استكشاف-استغلال متسلسلة لتعيين مهام التنبؤ ديناميكياً لوكلاء بشريين أو وكلاء ذكاء اصطناعي مع قيود السعة، وتُظهر من خلال التجارب أن هذه الأساليب تتفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية غير السياقية عبر التعلم لتحسين خبرة الوكيل وسياق المهمة.

Shang Wu, Saatvik Kher, Padhraic Smyth2026-05-28
🤖 AI

An Empirical Audit of k-NAF Budget Accounting for Anchored Decoding

تُدقق هذه الورقة تجريبيًا آلية محاسبة ميزانية k-NAF في فك التشفير المرتكز (Anchored Decoding) عبر أعباء عمل ثابتة ومتكيفة، لتجد أن الإنفاق التراكمي لـ KL يظل باستمرار أقل بكتم من ميزانيات مستوى التسلسل، وأن حالات استنفاد الميزانية الظاهرة تُعزى إلى آثار وسيطة وليس إلى إخفاقات فعلية في الآلية.

J. Vijayavallabh2026-05-28✓ Author reviewed
💬 NLP

Integrated and Cross-Architecture Interpretation of LLM Reasoning

تقدم هذه الورقة إطار عمل الاستدلال المتكامل عبر البنى الهيكلية (IAR)، والذي يجمع بين تحليل ذروة المعلومات المتبادلة المعاير بنطاق التردد مع تداخل نسبة التفكير العميق ومقاييس استقرار جاكارد لتوفير منهجية موحدة وقابلة للتعميم لتفسير أنماط الاستدلال عبر مختلف بنيات النماذج اللغوية الكبيرة والمجالات.

Leonardo Matthew Yauw, Wei-Bin Kou, Yujiu Yang2026-05-28
🤖 machine learning

Learning Compositional Latent Structure with Vector Networks

تقدم هذه الورقة الشبكات المتجهية (VN)، وهي بنية متكررة هرمية تستبدل مصفوفات الأوزان الثابتة بمكتبات من ذرات الأوزان القابلة لإعادة الاستخدام من الرتبة 1 لتمكين تكوين أوزان متفرقة ومحددة للمدخلات، مما يحقق تحسناً كبيراً في التعميم خارج نطاق التوزيع في المهام التركيبية مقارنة بالشبكات العميقة القياسية.

Niclas Pokel, Benjamin F. Grewe2026-05-28
🤖 AI

Zipping the Thought: When and How Compressed Reasoning Data Works in LLM Post-Training

تقدم هذه الورقة تصنيفاً لسلاسل التفكير المضغوطة (الصريحة، والمؤلفة، والضمنية)، وتثبت من خلال تجارب منضبطة أنه بينما يتطلب الاستنتاج الأكثر خشونة المزيد من البيانات ويظهر سلوكيات تميز وتذكر مختلفة، فإن التعلم المعزز اللاحق باستخدام مكافآت قابلة للتحقق يمكن أن يفكك بفعالية هذه الخطوات المضغوطة التي تم تعلمها أثناء الضبط الدقيق الخاضع للإشراف.

Kohsei Matsutani, Gouki Minegishi, Takeshi Kojima, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo2026-05-28
💬 NLP

MemGuard: Preventing Memory Contamination in Long-Term Memory-Augmented Large Language Models

يُعد MemGuard إطار عمل للذاكرة مدركاً للأنواع يمنع تلوث الذاكرة غير المتجانس في النماذج اللغوية الكبيرة المعززة بالذاكرة طويلة الأمد من خلال تعيين أدوار وظيفية صريحة للذكريات وتكوين الأدلة بشكل انتقائي، مما يحسن الموثوقية وكفاءة الاسترجاع بشكل كبير.

Hyeonjeong Ha, Jeonghwan Kim, Cheng Qian, Jiayu Liu, William M. Campbell, Yue Wu, Yuji Zhang, Kathleen McKeown, Dilek Ha (…)2026-05-28