🤖 AI

Understanding Conversational Patterns in Multi-agent Programming: A Case Study on Fibonacci Game Development

تحلل هذه الورقة بشكل منهجي الأنماط الحوارية بين وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة في دوري المصمم والمبرمج عبر 12 مزيجاً من النماذج في مهمة تطوير لعبة "فيبوناتشي"، حيث تحدد الأبعاد الرئيسية للكفاءة والاتساق والفعالية للكشف عن كيفية تحقيق أزواج نماذج محددة تقارباً مستقراً بينما تعاني أخرى من عدم توافق الأدوار أو الفشل في حل المهمة.

Srijita Basu, Viktor Kjellberg, Simin Sun, Bengt Haraldsson, Md. Abu Ahammed Babu, Wilhelm Meding, Farnaz Fotrousi, Miro (…)2026-05-26
🤖 AI

HyperGuide: Hyperbolic Guidance for Efficient Multi-Step Reasoning in Large Language Models

يعمل HyperGuide على تحسين كفاءة ودقة الاستدلال متعدد الخطوات في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تقطير تقدم الاستدلال في إشارة هندسية زائديّة تستفيد من القدرة الطبيعية لهذا الفضاء على التمييز بين مسارات الحلول والمسارات المسدودة، مما يوجه عملية التوليد خطوة بخطوة دون العبء الحسابي لطرق البحث الشجري.

Yuyu Liu, Haotian Xu, Yanan He, Sarang Rajendra Patil, Mengjia Xu, Tengfei Ma2026-05-26
🤖 AI

Palette: A Modular, Controllable, and Efficient Framework for On-demand Authorized Safety Alignment Relaxation in LLMs

تقدم الورقة البحثية Palette، وهو إطار عمل معياري وفعال يتيح تخفيف قيود الرفض المتعلقة بالسلامة عند الطلب وبشكل مصرح به في مجالات مهنية محددة للنماذج اللغوية الكبيرة دون المساس بالسلامة العامة أو الحاجة إلى إعادة تدريب مكلفة.

Qitao Tan, Xiaoying Song, Arman Akbari, Arash Akbari, Yanzhi Wang, Xiaoming Zhai, Lingzi Hong, Zhen Xiang, Jin Lu, Geng (…)2026-05-26
🤖 machine learning

Knowledge Graph Modulated Deep Learning for Limited-Sample Clinical Data Analysis

تقدم الورقة البحثية إطار عمل "الرسم البياني داخل الرسم البياني" (GiG)، وهو إطار تعلم عميق مُعدل بواسطة الرسم البياني للمعرفة، يمثل المرضى كرسوم بيانية نمطية تدمج هياكل المسارات البيولوجية مع البيانات السريرية، مما أظهر أداءً فائقًا وكفاءة في استخدام العينات مقارنة بالطرق الحالية في مهام التنبؤ السريري ذات العينات المحدودة.

Yuwei Xue, Sakib Mostafa, James Zou, Joseph Liao, Maximilian Diehn, Ash A. Alizadeh, Lei Xing, Md. Tauhidul Islam2026-05-26
🤖 AI

Inference Time Context Sparsity: Illusion or Opportunity?

تجادل هذه الورقة بأن التناثر الشديد للسياق أثناء وقت الاستدلال هو استراتيجية مبدئية وفعالة للغاية للنماذج اللغوية الكبيرة، حيث تثبت من خلال دراسات تجريبية واسعة النطاق عبر 20 نموذجاً أن البنى الحالية قوية تجاه الانتباه المتناثر ويمكنها تحقيق تسريع يصل إلى 10 أضعاف على الأجهزة الحديثة دون المساس بالأداء في المهام المعقدة.

Sahil Joshi, Prithvi Dixit, Agniva Chowdhury, Anshumali Shrivastava, Joseph E. Gonzalez, Ion Stoica, Kumar Krishna Agraw (…)2026-05-26
🤖 AI

EPPC-OASIS: Ontology-Aware Adaptation and Structured Inference Refinement for Electronic Patient-Provider Communication Mining in Secure Messages

تقدم الورقة البحثية EPPC-OASIS، وهو إطار عمل مدرك للأنطولوجيا يجمع بين محاذاة "واسرشتاين" (Wasserstein alignment) أثناء الضبط الدقيق مع تحسين الاستدلال الهيكلي لتحقيق تحسينات متسقة في الاستخراج التلقائي لسلوكيات التواصل دقيقة التفاصيل من رسائل المرضى والمزودين الآمنة.

Samah Fodeh, Sreeraj Ramachandran, Elyas Irankhah, Muhammad Arif, Afshan Khan, Ganesh Puthiaraju, Linhai Ma, Srivani Tal (…)2026-05-26
💬 NLP

Extracting Training Data from Diffusion Language Models via Infilling

تقدم هذه الورقة البحثية مفهوم "استخراج ملء الفراغات" (infilling extraction) لتوضيح أن نماذج اللغة الانتشارية (diffusion language models) أكثر عرضة بشكل كبير لحفظ بيانات التدريب من النماذج التوليدية ذات الترتيب التلقائي (autoregressive models)، حيث تسمح قدرات إزالة الضجيج ثنائية الاتجاه الخاصة بها للمهاجمين باستخراج ما يصل إلى ثلاثة أضعاف التسلسلات الحرفية، بما في ذلك معلومات الهوية الشخصية المحجوبة، باستخدام أقنعة مشروطة بالحواف.

Yihan Wang, N. Asokan2026-05-26
🤖 AI

A Sober Look at Agentic Misalignment in Automated Workflows

تحدد هذه الورقة عدم الاتساق الوكالي في سير العمل المؤتمت متعدد الوكلاء كناتج عن تحسين الوكلاء لخدمات وسيطة ضمنية تتباعد عن الأهداف البشرية، وتقترح "إسناد الأدلة الوكالية" (AEA)، وهو نموذج اتساق يستفيد من الأدلة الداخلية والخارجية لتصحيح هذه السلوكيات وتحسين موثوقية النظام.

Wenqian Ye, Bo Yuan, Zhichao Xu, Yijun Tian, Yawei Wang, Henry Kautz, Aidong Zhang2026-05-26
🤖 AI

When Does Multi-Agent RL Improve LLM Workflows? Workflow, Scale, and Policy-Sharing Tradeoffs

تستقصي هذه الورقة البحثية كيف يعمل التعلم المعزز من طرف إلى طرف على تحسين سير عمل النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء عبر مختلف المقاييس والمهام، كاشفةً أنه في حين يحقق كل من تدريب السياسة المشترك والمنعزل مكاسب، إلا أنهما يظهران مقايضات متباينة في الاستقرار وأنماط فشل مدفوعة بطوبولوجيا سير العمل وديناميكيات التدرج الخاصة بكل دور، وليس بمجرد مشاركة السياسة وحدها.

Yifan Zeng, Yiran Wu, Yaolun Zhang, Wentian Zhao, Kun Wan, Qingyun Wu, Huazheng Wang2026-05-26
💬 NLP

Teaching Through Analogies: A Modular Pipeline for Educational Analogy Generation

تقدم هذه الورقة البحثية مساراً نموذجياً قائماً على نظرية مطابقة البنية لتوليد التشبيهات التعليمية، يقوم بتفكيك المهمة إلى أربع مراحل، وتثبت من خلال تقييم مكثف لـ 12 نموذجاً من النماذج اللغوية الكبيرة أن ترسيخ المفاهيم الفرعية يحسن جودة الشرح ودقة الاسترجاع بشكل كبير، مع الكشف عن التفاعلات بين المراحل الضرورية لتوليد تشبيهات عالية الجودة.

Mariam Barakat, Ekaterina Kochmar2026-05-26