🤖 AI

DiagnosticIQ: A Benchmark for LLM-Based Industrial Maintenance Action Recommendation from Symbolic Rules

تقدم هذه الورقة DiagnosticIQ، وهو معيار يتكون من 6,690 سؤالاً تم التحقق منها من قبل خبراء، صُممت لتقييم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على ترجمة قواعد الصيانة الصناعية الرمزية إلى إجراءات تصحيحية، مما يكشف أنه بينما تقترب النماذج الرائدة من مستوى أداء البشر، إلا أنها تظل هشة تحت تأثير الاضطرابات الهيكلية وتفتقر إلى المعايرة القوية.

Devin Yasith De Silva, Dhaval Patel, Christodoulos Constantinides, Shuxin Lin, Nianjun Zhou, Paul J Adams, Sal Rosato, N (…)2026-05-12
🤖 machine learning

Reasoning-Aware Training for Time Series Forecasting

تقدم الورقة البحثية إطار عمل STRIDE، وهو إطار عمل مبتكر يعزز النماذج التأسيسية للسلاسل الزمنية من خلال تقطير استدلال النماذج اللغوية الكبيرة إلى تمثيلات متصلة (continuous embeddings) كأولوية عابرة للأنماط (cross-modal prior)، مما يسد الفجوة بين الأنماط لتحقيق دقة تنبؤية رائدة مع إضافة استدلال نوعي قابل للتفسير البشري.

Md Atik Ahamed, Mihir Parmar, Palash Goyal, Chun-Liang Li, Qiang Cheng, Tomas Pfister, Jinsung Yoon2026-05-12
🤖 AI

AgentCollabBench: Diagnosing When Good Agents Make Bad Collaborators

تقدم الورقة البحثية AgentCollabBench، وهو معيار تشخيصي يكشف أن إخفاقات الأنظمة متعددة الوكلاء تنبع غالباً من اختناقات التواصل الهيكلية ومخاطر سلوكية محددة مثل تدهور التعليمات وانتقال العدوى بالاعتقاد الخاطئ، مما يثبت أن التعاون الموثوق يعتمد على التصميم المعماري أكثر من اعتماده على توسيع ذكاء النموذج وحده.

Aritra Mazumder, Shubhashis Roy Dipta, Nusrat Jahan Lia, Tanzila Khan, Kainat Raisa Hossain, Nehaa Shri, Shubhrangshu De (…)2026-05-12
🤖 machine learning

Sketch-and-Verify: Structured Inference-Time Scaling via Program Sketching

تقدم الورقة البحثية استراتيجية "الرسم المبدئي والتحقق" (Sketch-and-Verify)، وهي استراتيجية فعالة من حيث التكلفة لتوسيع نطاق الاستدلال في نماذج الأكواد الصغيرة، تتفوق على أخذ العينات المسطحة عبر حصر مسودات خوارزمية متنوعة وملئها بعدة مرشحات، رغم أنها لا تستطيع استبدال أداء مستويات النماذج الأقوى بشكل كامل.

Shan Jiang, Zijian Yi, Chenguang Zhu2026-05-12
🤖 AI

MIND-Skill: Quality-Guaranteed Skill Generation via Multi-Agent Induction and Deduction

تقدم الورقة البحثية MIND-Skill، وهو إطار عمل متعدد الوكلاء يقوم تلقائياً بتوليد مهارات نماذج لغوية كبيرة عالية الجودة وقابلة لإعادة الاستخدام من خلال دورة استقراء واستنتاج مُحسّنة عبر خسائر نصية (إعادة البناء، والنتيجة، والمعايير) لضمان المتانة والقدرة على التعميم في المهام المعقدة.

Yixuan Li, Mingshu Cai, Ziyang Xiao, Wanyuan Wang, Yanchen Deng, Bo An2026-05-12
🤖 AI

Explanation Fairness in Large Language Models: An Empirical Analysis of Disparities in How LLMs Justify Decisions Across Demographic Groups

تقدم هذه الورقة تصنيف عدالة التفسير (EFT) وتقدم أدلة تجريبية على أن النماذج اللغوية الكبيرة تولد بشكل منهجي تفسيرات متفاوتة الجودة والنبرة والتعقيد عبر المجموعات الديموغرافية، مما يكشف أنه في حين يمكن للتلقين أن يخفف من التفاوتات المرتبطة بالقرار، إلا أن عدم المساواة الأسلوبية تظل قائمة بسبب توزيعات ما قبل التدريب.

Gautam Veldanda2026-05-12
🤖 AI

Semantic Voting: Execution-Grounded Consensus for LLM Code Generation

تُثبت هذه الورقة أنه بالنسبة لتوليد الكود بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة في غياب "أوراكل" كامل، فإن أساليب الإجماع القائمة على التنفيذ تتفوق بشكل كبير على التصويت القائم على أنماط المخرجات، حيث تكون جودة مدخلات الاختبار المولدة هي المحرك الأساسي للنجاح وليس قاعدة التجميع المستخدمة تحديداً.

Shan Jiang, Zijian Yi, Chenguang Zhu2026-05-12
🤖 machine learning

Event Fields: Learning Latent Event Structure for Waveform Foundation Models

تقدم هذه الورقة البحثية "حقول الأحداث" (Event Fields)، وهي فئة جديدة من النماذج التأسيسية للموجات تعمل على تحسين تحليل الإشارات الفسيولوجية من خلال الانتقال من التمثيلات التقليدية القائمة على التسلسل إلى إطار عمل ذاتي الإشراف ينمذج السلاسل الزمنية كأحداث كامنة متفاعلة، مما يحقق أداءً وتفوقاً ومتانة وكفاءة في التصنيف عبر مختلف المعايير المرجعية للرعاية الصحية.

Li Na, Yuanyun Zhang, Shi Li2026-05-12
🤖 machine learning

Structure-Centric Graph Foundation Model via Geometric Bases

تقترح هذه الورقة نماذج التأسيس الرسومية المتمحورة حول البنية (SCGFM)، وهي نهج مبتكر يعامل طوبولوجيا الرسم البياني كمصدر أساسي للمعرفة القابلة للنقل من خلال استخدام قواعد هندسية قابلة للتعلم ومحاذاة "غوروموف-واسرشتاين" للتغلب على عدم التجانس الهيكلي وعدم توافق الميزات، مما يحقق تعميماً فائقاً عبر مجالات الرسوم البيانية المتنوعة.

Xiaodong He, Haolan He, Ruiyi Fang, Ming Sun, Zhao Kang2026-05-12
🤖 AI

SkillMaster: Toward Autonomous Skill Mastery in LLM Agents

يُعد SkillMaster إطار عمل تدريبي مبتكر يُمكّن وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة من إنشاء المهارات وصقلها واختيارها بشكل ذاتي من خلال المراجعة القائمة على المسارات، وتقييم المنفعة القائم على السيناريوهات المقابلة للواقع، وخوارزمية تعلم تعزيزي ذات ميزة مزدوجة، مما يحقق تحسينات كبيرة في الأداء وقدرات التحسين الذاتي في المهام المعقدة دون توجيه خارجي.

Min Yang, Jinghua Piao, Xu Xia, Xiaochong Lan, Jiaju Chen, Yongshun Gong, Yong Li2026-05-12