🤖 Category

cs.AI

24052 ورقة بحثية

🤖 AI

Risk-Controlled Lean-as-Judge for Natural-Language Mathematical Reasoning

تقدم هذه الورقة COVCAL، وهو إطار عمل للتحكم في المخاطر يصادق على موثوقية استخدام الصياغة الرسمية بلغة "Lean" كحكم للمسائل الرياضية ذات اللغة الطبيعية من خلال الاختيار الديناميكي للإجابات بناءً على تغطية البرهان وإشارات التشخيص، مما يثبت أنه بينما تنتج أدوات الصياغة الرسمية التلقائية الصغيرة إشارة نادرة للغاية تمنع القبول المتحكم فيه في المخاطر، فإن أدوات الصياغة الرسمية المتخصصة تمكّن من الاختيار عالي الدقة تحت حدود مخاطر صارمة.

Pauline Bourigault, Xiaotong Ji, Matthieu Zimmer, Rasul Tutunov, Haitham Bou Ammar2026-05-28
🤖 machine learning

CLANE: Continual Learning of Actions on Neuromorphic Hardware from Event Cameras

تقدم الورقة البحثية نظام CLANE، وهو نظام تعلم مستمر متكامل (end-to-end) تم نشره على أجهزة Intel Loihi 2 العصبية التي تستخدم الكاميرات الحدثية للتعرف على حركات البشر الجديدة وتعلمها بكفاءة عالية في استهلاك الطاقة وزمن انتقال منخفض، محققاً دقة بنسبة 70.4% على مجموعة بيانات THU E-ACT-50 مع التفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية التقليدية القائمة على وحدات معالجة الرسومات الطرفية (edge GPU).

Elvin Hajizada, Michael Neumeier, Edward Paxon Frady, Yulia Sandamirskaya, Axel von Arnim, Bing Li, Eyke Hüllermeier2026-05-28
🤖 AI

HRBench: Benchmarking and Understanding Thinking-Mode Switch Strategies in Hybrid-Reasoning LLMs

تقدم هذه الورقة HRBench، وهو إطار تقييم موحد يقوم بقياس 12 استراتيجية لتبديل نمط التفكير بشكل منهجي عبر 6 نماذج لغوية كبيرة ذات استدلال هجين و5 مجالات استدلال لتوصيف مقايضات الفعالية والكفاءة المتميزة لديها وتوجيه الاختيار الأمثل للاستراتيجية بناءً على حجم النموذج ومتطلبات المهمة.

Yansong Ning, Mianpeng Liu, Jingwen Ye, Weidong Zhang, Hao Liu2026-05-28
🤖 AI

DenoiseRL: Bootstrapping Reasoning Models to Recover from Noisy Prefixes

يُعد DenoiseRL إطار عمل للتعلم التعزيزي قابل للتوسع يعمل على تعزيز القدرة على الاستنتاج في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال التعلم مباشرة من المسارات غير الصحيحة للنماذج الضعيفة للتعافي من البوادئ المشوشة، مما يلغي الحاجة إلى إشراف المعلم المكلف أو مجموعات البيانات المنسقة مع التفوق في الوقت ذاته على النماذج المرجعية القوية التي تعمل بأسلوب السياسة المتوافقة.

Caijun Xu, Changyi Xiao, Zhongyuan Peng, Yixin Cao2026-05-28
🤖 AI

Anomaly as Non-Conformity via Training-Free Graph Laplacian Energy Minimization

تقترح الورقة البحثية ANoCo، وهي طريقة غير خاضعة للتدريب للكشف عن الشذوذ غير الخاضع للإشراف، والتي تكمي الشذوذ البصري عبر حساب طاقة لابلاتسي المحدبة المطلوبة لمحاذاة رقعة استعلام مع متشعب سمات طبيعي ثابت، وبذلك تقيس عدم المطابقة من خلال الانحراف في السمات المستحث بالتحسين بدلاً من مجرد التشابه.

Jungwook Seo, Minjeong Kim, Younkwan Lee, Seungho Shin, Sungyong Baik2026-05-28
🤖 AI

BiasEdit: A Training-Free Bias-Detect-and-Edit Framework for Learning Fair Visual Classifiers

يُعد BiasEdit إطار عمل معياريًا لا يتطلب تدريبًا، يقوم تلقائيًا باكتشاف سمات التحيز غير المعروفة في مجموعات البيانات الصورية باستخدام التحليل الإحصائي واللغوي البصري، ثم يوظف تحرير الصور الموجه بالنصوص لإنشاء عينات واقعية متضاربة مع التحيز، مما يتيح تدريب مصنفات بصرية عادلة دون الحاجة إلى تعليقات توضيحية يدوية أو معرفة مسبقة بأنواع التحيزات.

Jungwook Seo, Yoonsik Park, Changmin Lee, Sungyong Baik2026-05-28
🤖 AI

From Learning Resources to Competencies: LLM-Based Tagging with Evidence and Graph Constraints

تقدم هذه الورقة مساراً متكاملاً يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة المقيدة برسوم بيانية للكفاءات ونطاقات الأدلة لوسم الموارد التعليمية تلقائياً وبشفافية بكفاءات مهيكلة، محققةً أداءً فائقاً على الخطوط المرجعية الحالية مع تمكين تحليلات المناهج الدراسية القابلة للتدقيق البشري.

Ngoc Luyen Le, Marie-Hélène Abel, Bertrand Laforge2026-05-28
🤖 AI

SSR3D-LLM: Structured Spatial Reasoning via Latent Steps for Fine-Grained Grounding in Unified 3D-LLMs

تقترح الورقة البحثية SSR3D-LLM، وهو إطار عمل موحد لـ 3D-LLM يعزز تحديد مواقع الأشياء بدقة متناهية عبر استبدال قرارات المؤشر الواحد الهشة بعملية منظمة من خطوات الاستدلال المكاني الكامن ورموز الذاكرة لتنقيح ترتيب المرشحين بشكل تكراري.

Jiawei Li, Ziyi Liu, Weijie Shi, Long Chen, Jiajie Xu, Xiaofang Zhou2026-05-28
🤖 AI

The Decision to Verify: How Warmth and User Characteristics Shape Reliance on Conversational Agents for Information Search

تكشف هذه الدراسة أنه على الرغم من الوصول إلى أدوات البحث الهجين، إلا أن اعتماد المستخدمين على الذكاء الاصطناوي التوليدي لا يزال مستمراً، وهو مدفوع في المقام الأول بالسمات الفردية والثقة المسبقة بدلاً من جودة الإجابة، حيث يؤدي الأسلوب الحواري الودود عن غير قصد إلى زيادة الاعتماد المفرط من خلال تعزيز حالة الموافقة حتى مع المعلومات غير الصحيحة.

Mert Yazan, Frederik Bungaran Ishak Situmeang, Suzan Verberne2026-05-28
🤖 AI

Efficient and Scalable Provenance Tracking for LLM-Generated Code Snippets

تقدم هذه الورقة البحثية SOURCETRACKER ومساره الهجين ثنائي المراحل، HYBRIDSOURCETRACKER، الذي يجمع بين البحث الشعاعي وبصمات الأصابع الكلاسيكية لتمكين تتبع المصدر بدقة عالية وقابلية للتوسع للأكواد البرمجية المولدة بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من خلال التحديد الفعال للمصادر التدريبية المحتملة ضمن مجموعات بيانات ضخمة تصل إلى المليارات.

Andrea Gurioli, Davide D'Ascenzo, Federico Pennino, Maurizio Gabbrielli, Stefano Zacchiroli2026-05-28