🤖 AI

Autonomy and Agency in Agentic AI: Architectural Tactics for Regulated Contexts

تقترح هذه الورقة إطار عمل مبدئي لنشر الذكاء الاصطناعي الوكيل في السياقات التنظيمية من خلال تقديم فضاء تصميم ثنائي الأبعاد مقترن من الاستقلالية والوكالة، مدعوم بستة تكتيكات معمارية ومعايير نشر رئيسية لضمان أن تكون المسؤولية والقابلية للتدقيق والقابلية للتراجع متأصلة في تصميم النظام.

Damir Safin, Dian Balta2026-05-13
🤖 AI

Large Language Models as Amortized Pareto-Front Generators for Constrained Bi-Objective Convex Optimization

تقدم الورقة البحثية إطار عمل DIPS، وهو إطار عمل متكامل (end-to-end) يعمل على ضبط النماذج اللغوية الكبيرة لإنتاج جبهات باريتو (Pareto fronts) عالية الجودة وقابلة للتنفيذ مباشرة من الأوصاف النصية لمسائل الأمثلة المحدبة ثنائية الأهداف المقيدة، محققاً أداءً يقارب المثالية مع أوقات استدلال أسرع بكثير مقارنة بالطرق التكرارية التقليدية.

Peipei Xu, SiYuan Ma, Yaohua Liu, Yu Wu, Guanliang Liu, Yang Zhang, Yong Liu2026-05-13
🤖 AI

It's Not the Size: Harness Design Determines Operational Stability in Small Language Models

تُثبت هذه الورقة أنه بالنسبة للنماذج اللغوية الصغيرة (2-3 مليار معلمة)، فإن خط أنابيب هيكلي مكون من 4 مراحل يتفوق بشكل كبير على التلقين الخام أو الأغلفة الدنيا من حيث الاستقرار التشغيلي والنجاح في المهام، بينما يكشف أيضاً أن السقالات غير الكافية يمكن أن تؤدي إلى انهيار في التنسيق الهيكلي في نماذج معينة.

Yong-eun Cho2026-05-13✓ Author reviewed
🤖 AI

Rollout Cards: A Reproducibility Standard for Agent Research

تتناول هذه الورقة تحديات قابلية التكرار في أبحاث الوكلاء من خلال تقديم "بطاقات التدفق" (rollout cards)، وهي تنسيق نشر معياري يحفظ سجلات التدفق الخام ويعلن صراحةً عن قواعد التقارير لضمان تقييم شفاف وقابل للتحقق للأنظمة الوكيلية.

Charlie Masters, Ziyuan Liu, Stefano V. Albrecht2026-05-13✓ Author reviewed
🤖 AI

BoolXLLM: LLM-Assisted Explainability for Boolean Models

تقدم هذه الورقة البحثية BoolXLLM، وهو إطار عمل هجين يدمج النماذج اللغوية الكبيرة في مسار تعلم القواعد البولينية لتعزيز القابلية للتفسير لأصحاب المصلحة غير التقنيين من خلال توجيه اختيار الميزات، والتوصية بعتبات ذات معنى، وترجمة القواعد المنطقية الرسمية إلى تفسيرات باللغة الطبيعية سهلة الوصول مع الحفاظ على أداء تنبؤي تنافسي.

Du Cheng, Serdar Kadioglu, Xin Wang2026-05-13
🤖 AI

Premover: Fast Vision-Language-Action Control by Acting Before Instructions Are Complete

يُعد Premover وحدة برمجية خفيفة الوزن تُسرع التحكم في نماذج الرؤية واللغة والعمل (VLA) من خلال تمكين الروبوتات من البدء في التنفيذ قبل اكتمال تعليمات المستخدم، مما يحقق تقليلاً بنسبة 13.6% في وقت التشغيل الفعلي على معيار LIBERO مع الحفاظ على معدلات نجاح مماثلة للنماذج المرجعية ذات الأوامر الكاملة.

Joonha Park, Jiseung Jeong, Taesik Gong2026-05-13
🤖 AI

Do Enterprise Systems Need Learned World Models? The Importance of Context to Infer Dynamics

تجادل هذه الورقة بأنه في الأنظمة المؤسسية القابلة للتهيئة، يجب على الوكلاء إعطاء الأولوية للاكتشاف أثناء وقت التشغيل لمنطق الأعمال النشط بدلاً من الاعتماد فقط على نماذج العالم الهشة والمدربة خارج نطاق التشغيل، مبرهنةً من خلال معيار CascadeBench الجديد أن هذا النهج يحسن المتانة بشكل كبير ضد تحولات النشر.

Jishnu Sethumadhavan Nair, Patrice Bechard, Rishabh Maheshwary, Surajit Dasgupta, Sravan Ramachandran, Aakash Bhagat, Sh (…)2026-05-13
🤖 machine learning

DriftXpress: Faster Drifting Models via Projected RKHS Fields

تُعد DriftXpress صياغة نموذج انجراف متسارع تستخدم حقول RKHS المسقطة لتقريب نواة الانجراف في فضاء ميزات منخفض الرتبة، مما يقلل تكاليف التدريب مع الحفاظ على ميزة الاستدلال ذي الخطوة الواحدة وجودة الصور التي تتميز بها نماذج الانجراف القياسية.

Ali Falahati, Elliot Creager, Gautam Kamath, Shubhankar Mohapatra2026-05-13
💬 NLP

Mitigating Context-Memory Conflicts in LLMs through Dynamic Cognitive Reconciliation Decoding

تقترح هذه الورقة البحثية "فك التشفير للمصالحة المعرفية الديناميكية" (DCRD)، وهي طريقة ثنائية المراحل تقوم بتحليل خرائط الانتباه للتبديل ديناميكياً بين فك التشفير الجشع وفك التشفير المعتمد على دقة السياق للتخفيف بكفاءة من تضارب المعرفة في النماذج اللغوية الكبيرة، مع تقديم معيار (ConflictKG) للتحقق من أدائها المتفوق على مختلف مجموعات البيانات.

Yigeng Zhou, Wu Li, Yifan Lu, Yequan Wang, Xuebo Liu, Wenya Wang, Jun Yu, Min Zhang, Jing Li2026-05-13
🤖 machine learning

Overtrained, Not Misaligned

تُثبت هذه الدراسة الشاملة أن عدم الاتساق الناشئ ليس نتيجة حتمية لعملية الضبط الدقيق، بل هو أثر تدريبي ناتج عن الإفراط في التدريب، والذي يمكن التخفيف من حدته بفعالية من خلال الإيقاف المبكر والاختيار الدقيق لمعدل التعلم مع الاحتفاظ بمعظم أداء المهمة.

Joel Schreiber, Ariel Goldstein2026-05-13