🤖 AI

EvoEmo: Towards Evolved Emotional Policies for Adversarial LLM Agents in Multi-Turn Price Negotiation

تقدم الورقة البحثية EvoEmo، وهو إطار عمل للتعلم التعزيزي التطوري يعمل على تحسين سياسات التعبير العاطفي الديناميكي لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) في مفاوضات الأسعار متعددة الأدوار، مما يثبت أن الاستراتيجيات العاطفية التكيفية تتفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية السلبية أو ذات المشاعر الثابتة من حيث معدل النجاح، والكفاءة، وتوفير المشتري.

Yunbo Long, Liming Xu, Lukas Beckenbauer, Yuhan Liu, Alexandra Brintrup2026-05-27
🤖 AI

Scalable GANs with Transformers

تقدم هذه الورقة البحثية GAT، وهي شبكة خصامية توليدية قابلة للتوسع تجمع بين البنيات القائمة على المحولات والتدريب في الفضاء الكامن وتقنيات الاستقرار المستهدفة لتحقيق توليد صور فعال وذو كفاءة عالية يحقق أداءً رائدًا عبر نطاق واسع من سعات النماذج.

Sangeek Hyun, MinKyu Lee, Jae-Pil Heo2026-05-27
💬 NLP

When LLMs Benchmark Themselves: Deconstructing Self-Bias in Automated Evaluation

تكشف هذه الورقة أن المعايير المرجعية المؤتمتة التي يتم إنشاؤها وتقييمها بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة تعاني من انحياز ذاتي جوهري، حيث تفضل النماذج مخرجاتها بشكل منهجي بسبب نزعات أسلوبية تراكمية في كل من إنشاء مجموعة الاختبار والتقييم، مما يؤدي غالباً إلى تصنيفها لنفسها بشكل غير صحيح على أنها متفوقة على أقرانها.

Wenda Xu, Sweta Agrawal, Vilém Zouhar, Markus Freitag, Daniel Deutsch2026-05-27
💬 NLP

HiSpec: Hierarchical Speculative Decoding for LLMs

تُعد HiSpec إطار عمل للفك التخميني عالي الإنتاجية يستفيد من نماذج الخروج المبكر لعمليات التحقق الوسيطة منخفضة التكلفة، ويعيد استخدام الحالات الحسابية عبر نماذج المسودة والتحقق والهدف لتسريع استنتاج النماذج اللغوية الكبيرة بشكل كبير دون المساس بالدقة.

Avinash Kumar, Sujay Sanghavi, Poulami Das2026-05-27
💬 NLP

Plan Then Action:High-Level Planning Guidance Reinforcement Learning for LLM Reasoning

تقترح الورقة البحثية إطار عمل PTA-GRPO، وهو إطار عمل ثنائي المراحل يجمع بين الضبط الدقيق الخاضع للإشراف لتوفير توجيه التخطيط رفيع المستوى وبين التعلم المعزز المدرك للتوجيه لتعزيز قدرات الاستدلال العالمي للنماذج اللغوية الكبيرة بشكل كبير عبر مختلف الاختبارات المرجعية الرياضية والعلمية.

Zhihao Dou, Qinjian Zhao, Zhongwei Wan, Dinggen Zhang, Weida Wang, Towsif Raiyan, Benteng Chen, Qingtao Pan, Yang Ouyang (…)2026-05-27
🤖 AI

Inference-Time Search Using Side Information for Diffusion-Based Image Reconstruction

تقترح هذه الورقة إطار عمل جديداً لا يتطلب تدريباً، يعزز إعادة بناء الصور القائمة على الانتشار لمختلف المسائل العكسية من خلال دمج معلومات جانبية متنوعة عبر البحث أثناء الاستدلال، مما يحسن الأداء باستمرار عبر العديد من الحلّال والمهام.

Mahdi Farahbakhsh, Vishnu Teja Kunde, Dileep Kalathil, Krishna Narayanan, Jean-Francois Chamberland2026-05-27
🤖 machine learning

Monte Carlo Permutation Search

تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية "البحث عن التبديل بطريقة مونت كارلو" (MCPS)، وهي خوارزمية MCTS عامة الغرض تتفوق على خوارزمية GRAVE في ألعاب مثل Hex وGo من خلال دمج إحصائيات اللعب على مستوى المسار في حد الاستكشاف واشتقاق صيغة وزن جديدة تلغي الحاجة إلى معلم التحييز الخاص بخوارزمية GRAVE.

Tristan Cazenave2026-05-27
💬 NLP

EconCausal: A Context-Aware Economic Reasoning Benchmark for Large Language Models

تقدم هذه الورقة EconCausal، وهو معيار مرجعي واسع النطاق يضم أكثر من 10,000 ثلاثية سببية مشروحة سياقياً مستمدة من دراسات اقتصادية رفيعة المستوى، والتي تكشف أنه في حين تستطيع النماذج اللغوية الكبيرة التعامل مع السياقات الثابتة، إلا أنها تواجه صعوبة كبيرة في مراجعة الأحكام السببية عندما تتغير الظروف البيئية أو عند مواجهة أدلة مضللة.

Donggyu Lee, Hyeok Yun, Meeyoung Cha, Sungwon Park, Sangyoon Park, Jihee Kim2026-05-27
🤖 machine learning

ParsVoice: A Large-Scale Multi-Speaker Persian Speech Corpus for Text-to-Speech Synthesis

تقدم الورقة البحثية ParsVoice، وهو متن صوتي فارسي متاح للعموم يضم 2,200 ساعة من الكلام لمتحدثين متعددين تم إنشاؤه عبر مسار قابل للتوسع من الكتب الصوتية، مما يوسع بشكل كبير موارد تحويل النص إلى كلام باللغة الفارسية المفتوحة ويظهر أداءً عالي الجودة في التوليف عند استخدامه لضبط نموذج XTTS.

Mohammad Javad Ranjbar Kalahroodi, Heshaam Faili, Azadeh Shakery2026-05-27
🔢 mathematics

Securing Multi-Agent Systems Against Corruptions via Node Contribution Backpropagation

تقترح هذه الورقة نموذج دفاع ديناميكي يُسمى "الانتشار العكسي لمساهمة العقدة" (Node Contribution Backpropagation)، والذي يعمل على نمذجة اتصالات الأنظمة متعددة الوكلاء كرسم بياني موجه غير حلقي وموقع لحساب مساهمات الوكلاء الفردية عبر الانتشار العكسي، مما يتيح التحديد الدقيق للوكلاء الضارين وعزلهم لتأمين المهام التعاونية ضد عمليات الفساد العدائية.

Chengcan Wu, Zhixin Zhang, Mingqian Xu, Zeming Wei, Meng Sun2026-05-27