🤖 AI

Decomposed Vision-Language Alignment for Fine-Grained Open-Vocabulary Segmentation

تقترح هذه الورقة إطار عمل لمحاذاة الرؤية واللغة المفككة يعزز التجزئة دقيقة التفاصيل ذات المفردات المفتوحة من خلال تحليل المحفزات النصية إلى رموز للمفاهيم ورموز للسمات واستخدام وحدة انتباه متقاطع ذات ميزة بوابة الميزات لفرض الدلالات التركيبية، مما يحسن بشكل كبير من القدرة على التعميم لمجموعات السمات والفئات غير المرئية.

Chenhao Wang, Yingrui Ji, Yu Meng, Yao Zhu2026-05-18
🤖 AI

Imperfect World Models are Exploitable

تقدم هذه الورقة تعريفاً رسمياً لاستغلال النموذج في التعلم التعزيزي، مظهرةً أنه بينما يكون الاستغلال غير قابل للتجنب بشكل عام في مجموعات السياسات الكبيرة، فإن مفهوماً مخففاً للاستغلال يسمح باشتقاق أفق تخطيط آمن.

Logan Mondal Bhamidipaty (University of Edinburgh), Esmeralda S. Whitammer (University of Edinburgh), David Abel (Univer (…)2026-05-18
🤖 AI

Deterministic Event-Graph Substrates as World Models for Counterfactual Reasoning

تقدم هذه الورقة ركائز المخطط البياني للأحداث الحتمية، وهي نموذج عالمي شفاف وغير معلمي يمثل الحالة كسجلات ثلاثية (RDF) مضافة فقط، ويُمكّن من الاستدلال المضاد للواقع بدقة من خلال تفرع السجل، مما يُظهر أداءً فائقاً على كل من الأوراكل الرمزية ونماذج اللغات الكبيرة المعلمية في معايير CLEVRER وtwin-EventLog.

Fabio Rovai2026-05-18
🤖 AI

Learning Bilevel Policies over Symbolic World Models for Long-Horizon Planning

تقدم الورقة البحثية نظام BISON، الذي يجمع بين التعلم بالتقليد العصبي منخفض المستوى والتجريدات الرمزية عالية المستوى لإنشاء سياسات ثنائية المستوى قادرة على حل مهام التخطيط طويلة الأمد ذات الأعداد الكبيرة من الكائنات بكفاءة، متفوقاً بذلك على الأساليب الحالية القائمة على التعلم من الطرف إلى الطرف في قابلية التوسع والكفاءة.

Dillon Z. Chen, Till Hofmann, Toryn Q. Klassen, Sheila A. McIlraith2026-05-18
💬 NLP

Reference-Free Reinforcement Learning Fine-Tuning for MT: A Seq2Seq Perspective

تُثبت هذه الورقة أن تحسين السياسة النسبي للمجموعات (GRPO) باستخدام مكافأة هجينة خالية من المراجع يمكنه ضبط نماذج الترجمة الآلية من نوع مشفر-فك تشفير (NLLB-200) بفعالية عبر 13 لغة متنوعة دون الحاجة إلى بيانات متوازية، محققاً مكاسب أداء كبيرة تظهر بوضوح أكبر في سيناريوهات الموارد المنخفضة حيث يكون أداء الخط المرجعي في أضعف حالاته.

Ernesto Garcia-Estrada, Carlos Escolano, José A. R. Fonallosa2026-05-18
💬 NLP

Ontology for Policing: Conceptual Knowledge Learning for Semantic Understanding and Reasoning in Law Enforcement Reports

تقترح هذه الورقة إطار عمل رمزيًا يحول السرديات غير المهيكلة لإنفاذ القانون إلى حقائق مرتبطة بالأدلة ورسوم بيانية زمنية من خلال دمج التحليل الدلالي، ورسم خرائط الأنطولوجيا، والاستنتاج، مما يظهر دقة عالية في استخراج تفاصيل الحوادث الرئيسية من تقارير جرائم الممتلكات.

Anita Srbinovska, Jansen Orfan, Adrian Martin, Ernest Fokoué2026-05-18
🤖 machine learning

Constrained latent state modeling: A unifying perspective on representation learning under competing constraints

تقترح هذه الورقة نموذج حالة كامنة مقيد (CLSM) كإطار عمل توحيدي يصيغ رسمياً المقايضات الجوهرية بين الخصائص الأساسية مثل الكفاية التنبؤية والحد الأدنى، مما يعيد صياغة تحديات تعلم التمثيل كنتائج لأهداف غير مقيدة بشكل كافٍ، ويقدم دليلاً مبدئياً لتصميم نماذج حالة كامنة قابلة للتفسير ومتينة.

Gwenolé Quellec2026-05-18
💬 NLP

Can Vision Language Models Be Adaptive in Mathematics Education? A Learner Model-based Rubric Study

تقترح هذه الورقة نموذج تقييم (rubric) قائماً على نموذج المتعلم لتقييم قدرة نماذج الرؤية واللغة (VLMs) على التكيف في تعليم الرياضيات بشكل منهجي، كاشفةً أنه على الرغم من وجود فروق قابلة للقياس بين النماذج، إلا أن نماذج الرؤية واللغة الحالية تواجه صعوبة في توليد استجابات تعليمية مخصصة باستمرار، لا سيما عند تزويدها بمعلومات محدودة عن المتعلم.

Jie Gao, Yongan Yu, Junzhu Su, Yiran Lin, Adam K. Dube, Jackie Chi Kit Cheung2026-05-18
🤖 AI

Who Owns This Agent? Tracing AI Agents Back to Their Owners

تقدم هذه الورقة أول بروتوكول عملي لإسناد الوكلاء، مما يمكّن البائعين من تتبع وكلاء الذكاء الاصطناه المستقلين وصولاً إلى حساباتهم الناشرة عبر حقن "كناري" (canaries) قوية في تدفقات التفاعل لا يمكن كبحها دون إضعاف أداء الوكيل.

Ruben Chocron, Doron Jonathan Ben Chayim, Eyal Lenga, Gilad Gressel, Alina Oprea, Yisroel Mirsky2026-05-18
🤖 AI

Learning Sim-Grounded Policies for Bimanual Rope Manipulation from Human Teleoperation Data

تُثبت هذه الورقة أنه بالنسبة لمهام التلاعب بالحبال بكلتا اليدين، فإن السياسات المشروطة بحالات الجسيمات ثلاثية الأبعاد المتوافقة مع الفيزياء تتفوق بشكل كبير على السياسات القائمة على الرؤية والمدربة على نفس البيانات المحدودة من التحكم البشري عن بُعد، مما يسلط الضل على أن نقص التعميم في النهج البصري ينبع من فضاء الملاحظة وليس من بنية السياسة.

Gina Wigginghaus, Tim Missal, Berk Guler, Simon Manschitz, Jan Peters2026-05-18