cs.AI ورقة بحثية

GENIUS: An Agentic AI Framework for Autonomous Design and Execution of Simulation Protocols

تقدم الورقة البحثية GENIUS، وهو إطار عمل للذكاء الاصطناعي الوكيل يدمج رسمًا بيانيًا معرفيًا لبرنامج Quantum ESPRESSO مع تسلسل هرمي للنماذج اللغوية الكبيرة متعدد المستويات واسترداد الأخطاء القائم على الحالة المحدودة، لتوليد بروتوكولات محاكاة نظرية الكثافة الوظيفية (DFT) والتحقق منها وإصلاحها ذاتيًا، مما يساهم في دمقرطة اكتشاف المواد من خلال تحقيق معدلات نجاح عالية مع تقليل التكاليف والهلوسة بشكل كبير مقارنة بنهج النماذج اللغوية الكبيرة القياسية.

Mohammad Soleymanibrojeni, Roland Aydin, Diego Guedes-Sobrinho, Alexandre C. Dias, Maurício J. Piotrowski, Wolfgang Wenz (…)2026-05-25

💬 NLP

Fine-Tuning Causal LLMs for Text Classification: Embedding-Based vs. Instruction-Based Approaches

تُثبت هذه الورقة أنه بالنسبة لتصنيف النصوص أحادي التسمية ومحدود الموارد، فإن الضبط الدقيق للنماذج اللغوية الكبيرة السببية باستخدام رأس تصنيف على تضمينات الرمز النهائي يعد أكثر كفاءة في المعلمات من الضبط الدقيق للتعليمات، مع تحقيق أداء مماثل أو متفوق على كل من النماذج اللغوية الكبيرة المضبوطة بالتعليمات ونماذج BERT المتخصصة في مجال معين.

Amirhossein Yousefiramandi, Ciaran Cooney2026-05-25✓ Author reviewed ⓘ

🤖 AI

Bridging Data and Physics: A Graph Neural Network-Based Hybrid Twin Framework

تقترح هذه الورقة إطار عمل توأم هجين قائم على الشبكات العصبية الرسومية، يتعلم "نموذج جهل" منخفض التعقيد لتصحيح المحاكاة القائمة على الفيزياء، مما يتيح تعميماً دقيقاً عبر القياسات المكانية المتفرقة والهندسات المتغيرة دون الحاجة إلى بيانات كثيفة.

M. Gorpinich, B. Moya, S. Rodriguez, F. Meraghni, Y. Jaafra, A. Briot, M. Henner, R. Leon, F. Chinesta2026-05-25

🤖 AI

V-VLAPS: Value-Guided Planning for Vision-Language-Action Models

تقدم الورقة البحثية V-VLAPS، وهو إطار عمل للتخطيط الموجه بالقيمة يعزز نماذج الرؤية واللغة والعمل (VLA) برأس قيمة خفيف الوزن يتم تدريبه على مسارات (rollouts) غير متصلة بالإنترنت للتنبؤ بعوائد مونت كارلو، مما يحسن معدلات نجاح المهام الروبوتية طويلة المدى من خلال توجيه البحث الشجري نحو الفروع ذات القيمة الأعلى، لا سيما عند استخدام ميزانيات بحث أكبر.

Ke Ren, Ali Salamatian, Kieran Pattison, Cyrus Neary2026-05-25

🤖 AI

Deja Vu in Plots: Leveraging Cross-Session Evidence with Retrieval-Augmented LLMs for Live Streaming Risk Assessment

تقترح هذه الورقة البحثية إطار عمل CS-VAR، وهو إطار للكشف المعزز بالاسترجاع يستفيد من نموذج لغوي كبير لنقل رؤى السلوك عبر الجلسات إلى كاشف خفيف الوزن يعمل في الوقت الفعلي، مما يحقق أداءً هو الأفضل في فئته في تحديد المخاطر المعقدة والمتكررة في البث المباشر.

Yiran Qiao, Xiang Ao, Jing Chen, Yang Liu, Qiwei Zhong, Qing He2026-05-25

🤖 AI

The Surprising Difficulty of Search in Model-Based Reinforcement Learning

تتحدى هذه الورقة الرؤية التقليدية التي تعتبر دقة النموذج هي العقبة الأساسية في التعلم المعزز القائم على النماذج، مبرهنةً بدلاً من ذلك على أن الحد من انحياز المبالغة في التقدير من خلال تجميع دوال القيمة هو المفتاح لتمكين البحث الفعال وتحقيق أداء يضاهي أحدث ما توصل إليه العلم.

Wei-Di Chang, Mikael Henaff, Brandon Amos, Gregory Dudek, Scott Fujimoto2026-05-25

💬 NLP

GradingAttack: Exposing Security Vulnerabilities in LLM Based Educational Grading Agents

تقدم هذه الورقة GradingAttack، وهو إطار عمل هجومي دقيق يوضح كيف يمكن للتلاعبات على مستوى الرموز (tokens) ومستوى المطالبات (prompts) أن تضعف بشكل فعال وخفي أمن وكلاء التصحيح التعليمي القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة، مما يسلط الضوء على الحاجة الملحة لدفاعات قوية في أنظمة التقييم الآلي.

Xueyi Li, Zhuoneng Zhou, Zitao Liu, Yongdong Wu2026-05-25

🤖 AI

TABX: A High-Throughput Sandbox Battle Simulator for Multi-Agent Reinforcement Learning

تقدم هذه الورقة TABX، وهو محاكي بيئة معزولة (sandbox) عالي الإنتاجية وقائم على JAX، يتيح بحثاً قابلاً للتوسع والنمذجة ومعززاً عتادياً في مجال التعلم التعزيزي متعدد الوكلاء التعاوني من خلال سيناريوهات معارك قابلة لإعادة التشكيل بدرجة عالية.

Hayeong Lee, JunHyeok Oh, Byung-Jun Lee2026-05-25

🤖 AI

Scaling-Aware Adapter for Structure-Grounded LLM Reasoning

تقدم الورقة البحثية Cuttlefish، وهو نموذج لغوي كبير موحد متعدد الوسائط يعزز الاستدلال القائم على البنية ويخفف من الهلوسة عبر توظيف آلية ترقيع مدركة للمقياس (Scaling-Aware Patching) لتكييف مقاييس رموز الاستعلام بناءً على التعقيد الهيكلي، ومهايئ تجذير هندسي (Geometry Grounding Adapter) لحقن إشارات هندسية صريحة في النموذج.

Zihao Jing, Qiuhao Zeng, Ruiyi Fang, Yan Yi Li, Yan Sun, Boyu Wang, Pingzhao Hu2026-05-25

🤖 AI

ArcMark: Distortion-Free Multi-Byte LLM Watermark via Optimal Transport

تقدم هذه الورقة البحثية ArcMark، وهو إطار عمل جديد للعلامات المائية متعددة البايتات وخالية من التشويه للنماذج اللغوية الكبيرة، يستفيد من النقل الأمثل ومبادئ ترميز القناة القائمة على نظرية المعلومات لدمج معلومات كبيرة في النص بشكل موثوق دون تغيير توزيع مخرجات النموذج أو جودتها.

Atefeh Gilani, Sajani Vithana, Carol Xuan Long, Oliver Kosut, Lalitha Sankar, Flavio P. Calmon2026-05-25

→ السابق التالي ←