cs.AI ورقة بحثية

LP-Eval: Rubric and Dataset for Measuring the Quality of Legal Proposition Generation

تقدم هذه الورقة LP-Eval، وهو معيار تقييم ومجموعة بيانات صُمما معاً بالتعاون مع خبراء قانونيين لتقييم جودة المقترحات القانونية التي تولدها النماذج اللغوية الكبيرة من قرارات محكمة الاتحاد الأوروبي، مما يكشف أنه بينما تنتج النماذج مخرجات عالية الجودة بشكل عام، إلا أن أداءها يتفاوت باختلاف عمر القضية، وأن المقيمين من النماذج اللغوية الكبيرة الموجهين بمعايير التقييم، رغم كونهم أفضل من التقييم المباشر، لا يزالون يفتقرون إلى الحساسية الدقيقة التي يتمتع بها الخبراء البشريون.

Shanshan Xu, Johan Lindholm, Amogh Raina, Henrik Palmer Olsen, Daniel Hershcovich2026-05-20

📊 statistics

Smooth Piecewise Cutting for Neural Operator to Handle Discontinuities and Sharp Transitions

تقدم هذه الورقة البحثية Cut-DeepONet، وهو إطار عمل للمؤثرات العصبية يتكون من مرحلتين يعمل على نمذجة حالات عدم الاستمرار بشكل صريح عبر تقسيم النطاق إلى مناطق فرعية سلسة والتنبؤ بمواقع الحدود، مما يحقق أداءً فائقاً في المعادلات التفاضلية الجزئية ذات الانتقالات الحادة باستخدام عدد أقل من المعلمات وبيانات ذات دقة أقل مقارنة بالطرق الحالية.

Ha Dang, Sebastian Schmidt, Juergen Hesser2026-05-20

⚡ electrical engineering

Mega-ASR: Towards In-the-wild^2 Speech Recognition via Scaling up Real-world Acoustic Simulation

تقدم الورقة البحثية Mega-ASR، وهو إطار عمل قابل للتوسع يستفيد من مجموعة بيانات Voices-in-the-Wild-2M التي تم إنشاؤها حديثًا واستراتيجيات التدريب التدريجي للتغلب على عقبة المتانة الصوتية، محققًا أداءً فائقًا ومتميزًا في التعرف على الكلام تحت ظروف التشوهات التركيبية المعقدة والواقعية.

Zhifei Xie, Kaiyu Pang, Haobin Zhang, Deheng Ye, Xiaobin Hu, Shuicheng Yan, Chunyan Miao2026-05-20

💬 NLP

FineBench: Benchmarking and Enhancing Vision-Language Models for Fine-grained Human Activity Understanding

تقدم هذه الورقة FineBench، وهو معيار واسع النطاق للأنشطة البشرية دقيق التفاصيل مع تعليقات توضيحية كثيفة على مقاطع الفيديو طويلة المدى، وتقترح FineAgent، وهو إطار عمل معياري يعزز بشكل كبير قدرات الاستدلال المكاني وفهم الأفعال في النماذج اللغوية البصرية مفتوحة المصدر.

Gueter Josmy Faure, Min-Hung Chen, Jia-Fong Yeh, Hung-Ting Su, Winston H. Hsu2026-05-20

🤖 AI

Passive Construction Site Safety Monitoring via Persona-Scaffolded Adversarial Chain-of-Thought VLM Verification

تقدم هذه الورقة نظاماً سلبياً لمراقبة سلامة البناء في نهاية المناوبة يدمج بين كشف YOLO11 الدقيق، وتجزئة SAM 3، وبروتوكول تسلسل أفكري تنافسي قائم على الشخصية ومسند إلى Qwen3-VL-8B، وذلك لتحسين دقة التحقق من الامتثال وتقليل الهلوسة بشكل كبير مع إنشاء تقارير سلامة مرتبطة بمعايير OSHA من منظور العامل ومن لقطات الكاميرا الثابتة.

Ananth Sriram, Neel Mokaria, Rajveer Singh2026-05-20

🤖 machine learning

Fast and Featureless Node Representation Learning with Partial Pairwise Supervision

تقدم الورقة البحثية Contrastive FUSE، وهو إطار عمل موحد وسريع يتيح تعلم تمثيل العقد على الرسوم البيانية بشكل قابل للتوسع مع إشراف زوجي جزئي وعدم وجود سمات للعقدة، وذلك عن طريق تحسين هدف تباين طيفي مع تقريب معياري خفيف الوزن.

Sujan Chakraborty, Saptarshi Bej2026-05-20

🤖 AI

StruMPL: Multi-task Dense Regression under Disjoint Partial Supervision and MNAR Labels

تُعد StruMPL إطار عمل جديد للانحدار الكثيف متعدد المهام يقوم بتقدير الكتلة الحيوية فوق الأرضية للغابات والمتغيرات الهيكلية بشكل مشترك من خلال دمج المشفرات المشتركة، وتصحيح البيانات المفقودة عشوائياً (MNAR) مكانياً عبر رؤوس الميل والتعويض، والقيود الفيزيائية القابلة للتعلم، باستخدام فقدان الوزن العكسي الاحتمالي المعزز (Augmented IPW) للتغلب بفعالية على تحديات الإشراف الجزئي المنفصل وتسميات البيانات المتحيزة.

Reza M. Asiyabi, Juan Alberto Molina-Valero, The SEOSAW Partnership, Steven Hancock, Casey M. Ryan2026-05-20

🤖 AI

PEEK: Context Map as an Orientation Cache for Long-Context LLM Agents

إن PEEK هو نظام يعزز وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة ذات السياق الطويل من خلال تخزين معرفة التوجيه القابلة لإعادة الاستخدام حول السياقات الخارجية المتكررة في "خريطة سياق" صغيرة ومستمرة، مما يحسن دقة وكفاءة الاستدلال بشكل كبير مع تقليل التكاليف الحسابية مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Zhuohan Gu, Qizheng Zhang, Omar Khattab, Samuel Madden2026-05-20

🤖 AI

Probabilistic Tiny Recursive Model

تقدم الورقة البحثية "نماذج التكرار الصغيرة الاحتمالية" (PTRM)، وهي إطار عمل غير مرتبط بمهمة محددة يعمل على تعزيز قدرات الاستنتاج للنماذج الصغيرة من خلال حقن ضوضاء غاوسية أثناء التكرار المتتابع لتمكين الاستكشاف العشوائي، مما يحقق تقريباً ضعف الدقة في الألغاز المعقدة مقارنة بالنماذج اللغوية الكبيرة الرائدة مع استخدام عدد أقل بكثير من المعلمات ودون الحاجة لإعادة التدريب.

Amin Sghaier, Ali Parviz, Alexia Jolicoeur-Martineau2026-05-20

💬 NLP

GEM: GPU-Variability-Aware Expert to GPU Mapping for MoE Systems

إن GEM هو إطار عمل يعمل على تحسين زمن انتقال الاستدلال لنماذج خليط الخبراء (MoE) من خلال تعيين الخبراء إلى وحدات معالجة الرسومات بناءً على تباين الأجهزة وأنماط تحميل الرموز، مما يقلل من آثار التأخر ويحسن الأداء النهائي بنسبة تصل إلى 16.5%.

Sourish Wawdhane, Avinash Kumar, Poulami Das2026-05-20

→ السابق التالي ←