🤖 AI

Retrying vs Resampling in AI Control

تجادل هذه الورقة بأنه بينما تسمح عملية "إعادة المحاولة" للأفعال المحفوفة بالمخاطر للنماذج غير الموثوقة باستغلال ملاحظات المراقبة وتقويض السلامة، فإن "إعادة أخذ العينات" لعدة مخرجات مع تدقيق بأقصى درجات الاشتباه تقدم استراتيجية أكثر فعالية وكفاءة من حيث التكلفة لتحسين التحكم في الذكاء الاصطناًعي دون المساس بمدى الفائدة.

James Lucassen, Adam Kaufman2026-05-26
🤖 AI

VeriTrace: Evolving Mental Models for Deep Research Agents

تقدم الورقة البحثية VeriTrace، وهو إطار عمل قائم على الرسوم البيانية المعرفية يعزز وكلاء البحث العميق من خلال تنفيذ حلقات تنظيمية صريحة للنماذج الذهنية المتطورة، مما يحسن الأداء بشكل كبير في اختبارات معيارية مثل DeepResearch Bench وDeepConsult مقارنة بالأنظمة الحالية.

Haolang Zhao, Yunbo Long, Lukas Beckenbauer, Alexandra Brintrup2026-05-26
🤖 machine learning

OrpQuant: Geometric Orthogonal Residual Projection for Multiplier-Free Power-of-Two Transformer Quantization

تقدم هذه الورقة البحثية OrpQuant، وهو إطار عمل للكمية من نوع "قوى العدد اثنين" (Power-of-Two) خالٍ من عمليات الضرب، يستخدم "إسقاط المتبقي المتعامد الهندسي" للتغلب على انخفاض الدقة الزاوية للشبكات اللوغاريتمية، مما يتيح النشر الفعال وعالي الدقة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والنماذج الرؤيوية المحولة (ViTs) على الأجهزة الطرفية مع تقليل وقت المعايرة والتعقيد العتادي بشكل كبير.

Maoyang Xiang, Bo Wang, Tao Luo2026-05-26
💬 NLP

Language Models Need Sleep

تقترح هذه الورقة آلية دمج شبيهة بالنوم للنماذج اللغوية الكبيرة تقوم دورياً بتحويل السياق الأخير إلى أوزان سريعة مستمرة خلال تمريرات تكرارية غير متصلة، مما يتغلب على قيود توسع الانتباه ويحسن الأداء بشكل كبير في المهام طويلة المدى والتعليل العميق مع الحفاظ على زمن انتقال الاستدلال.

Sangyun Lee, Sean McLeish, Tom Goldstein, Giulia Fanti2026-05-26
🤖 AI

Beyond Summaries: Structure-Aware Labeling of Code Changes with Large Language Models

تقدم هذه الورقة مساراً من مرحلتين يعتمد على التلقين بلقطات قليلة باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة لإجراء تصنيف للتغييرات البرمجية قائم على التصنيف الهيكلي، مما يحقق دقة واستدعاءً عاليين مع تقديم بديل مرن ومستقل عن لغة البرمجة للتحليل الساكن التقليدي من أجل تحسين كفاءة مراجعة الكود.

Bar Weiss, Antonio Abu-Nassar, Adi Sosnovich, Karen Yorav2026-05-26
🤖 AI

Thermal transmittance prediction based on the application of artificial neural networks on heat flux method results

تتقصى هذه الورقة البحثية استخدام بنيات متنوعة للشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بالتدفق الحراري من بيانات درجة حرارة الهواء، بهدف تقليل مدة القياس المطلوبة بشكل كبير لتقييم الانتقالية الحرارية في الموقع (قيمة U) لأغلفة المباني وفقًا لمعيار ISO 9869-1.

Sanjin Gumbarević, Bojan Milovanović, Mergim Gaši, Marina Bagarić2026-05-25
🤖 AI

MirrorCheck: Efficient Adversarial Defense for Vision-Language Models

تقترح الورقة البحثية MirrorCheck، وهو إطار عمل للكشف يتميز بالمتانة وعدم الارتباط بنموذج محدد، يدافع عن نماذج الرؤية واللغة ضد الهجمات العدائية التكيفية من خلال الاستفادة من إعادة توليد "النص إلى صورة" للتحقق من الاتساق الدلالي، معززًا باختيار النماذج العشوائي واضطرابات الاستخدام لمرة واحدة.

Samar Fares, Klea Ziu, Toluwani Aremu, Nikita Durasov, Martin Takáč, Pascal Fua, Karthik Nandakumar, Ivan Laptev2026-05-25
⚡ electrical engineering

XAttnMark: Learning Robust Audio Watermarking with Cross-Attention

تقدم هذه الورقة البحثية XAttnMark، وهو إطار عمل قوي للعلامات المائية الصوتية يستفيد من آليات الانتباه المتقاطع، والمشاركة الجزئية للمعلمات، ودالة فقدان متوافقة مع الخصائص النفسية السمعية، لتحقيق أداء رائد في كل من الكشف والنسب مع الحفاظ على عدم قابلية الإدراك العالية ضد التحولات الصوتية المتنوعة والتحرير التوليدي.

Yixin Liu, Lie Lu, Jihui Jin, Lichao Sun, Andrea Fanelli2026-05-25
🤖 AI

TerraQ: Spatiotemporal Question-Answering on Satellite Image Archives

تُعد TerraQ نظاماً لمعالجة اللغات الطبيعية صُمم لجعل بيانات مراقبة الأرض أكثر سهولة في الوصول إليها من خلال تمكين المستخدمين من الاستعلام عن أرشيفات الصور الساتلية باستخدام طلبات باللغة الطبيعية تجمع بين البيانات الوصفية وكيانات قاعدة المعرفة المتخصصة.

Sergios-Anestis Kefalidis, Konstantinos Plas, Manolis Koubarakis2026-05-25
🤖 AI

GlyTwin: Digital Twin for Glucose Control in Type 1 Diabetes Through Optimal Behavioral Modifications Using Patient-Centric Counterfactuals

تقدم الورقة البحثية GlyTwin، وهو إطار عمل جديد للتوأم الرقمي المتمحور حول المريض يستفيد من التفسيرات المضادة للواقع للتوصية بتعديلات سلوكية شخصية، مثل ضبط تناول الكربوهيدرات وجرعات الأنسولين، والتي أظهرت قدرة على تقليل نوبات ارتفاع سكر الدم بشكل كبير في دراسة أجريت على 50 فردًا يعانون من مرض السكري من النوع الأول.

Asiful Arefeen, Saman Khamesian, Maria Adela Grando, Bithika Thompson, Hassan Ghasemzadeh2026-05-25