🤖 AI

CrackMeBench: Binary Reverse Engineering for Agents

تقدم هذه الورقة CrackMeBench، وهو معيار مرجعي جديد مصمم لتقييم قدرات وكلاء النماذج اللغوية في إجراء الهندسة العكسية الثنائية بشكل مستقل لاستعادة منطق التحقق وتوليد مدخلات صالحة لتحديات نمط CrackMe التعليمية، مما يظهر مستويات متفاوتة من النجاح عبر النماذج المختلفة في كل من المهام العامة والمولدة.

Isaac David, Arthur Gervais2026-05-12
🤖 machine learning

Fairness vs Performance: Characterizing the Pareto Frontier of Algorithmic Decision Systems

تُوصّف هذه الورقة جبهة باريتو لأنظمة اتخاذ القرار الخوارزمية من خلال إثبات أن المقايضات المثلى بين المنفعة والعدالة الجماعية تتحقق عبر قواعد عتبة حتمية خاصة بكل مجموعة على احتمالات النجاح، وهي نتيجة تظل قائمة عبر مختلف مقاييس العدالة، ودوال المنفعة، ومراحل المعالجة الخوارزمية.

Mieke Wilms, Christoph Heitz2026-05-12
🤖 AI

Measuring Embedding Sensitivity to Authorial Style in French: Comparing Literary Texts with Language Model Rewritings

تتقصى هذه الورقة مدى قدرة تضمينات النماذج اللغوية الفرنسية على التقاط واستبقاء السمات الأسلوبية للمؤلف بعد إعادة الكتابة، مبرهنةً على أن هذه الإشارات تستمر وتُظهر أنماطاً خاصة بكل نموذج، مما يفتح آفاقاً جديدة للكشف عن محاكاة التأليف.

Benjamin Icard, Lila Sainero, Alice Breton, Evangelia Zve, Jean-Gabriel Ganascia2026-05-12
🤖 AI

PRISM: Generation-Time Detection and Mitigation of Secret Leakage in Multi-Agent LLM Pipelines

إنَّ PRISM هو آلية دفاع في الوقت الفعلي لأنظمة النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء، تعمل على الحد من تسريب الأسرار عبر اكتشاف ديناميكيات التوليد المبكرة، مثل انهيار الإنتروبيا وتركيز اللوغيت، للتدخل لكل رمز (token) قبل إعادة بناء المعلومات الحساسة بالكامل، محققاً دقة مثالية وصفر تسريب في اختبار مرجعي هجومي شامل.

Riya Tapwal, Abhishek Kumar, Carsten Maple2026-05-12
🤖 AI

Hierarchical Causal Abduction: A Foundation Framework for Explainable Model Predictive Control

تقدم هذه الورقة البحثية "الاستنباط السببي الهرمي" (HCA)، وهو إطار عمل يدمج الاستدلال القائم على الفيزياء، وأدلة تحسين شروط كوش-كيهن-توكر (KKT)، والاكتشاف السببي الزمني لتوليد تفسيرات دقيقة وقابلة للتفسير البشري لإجراءات التحكم التنبئي بالنماذج غير الخطية، متفوقاً بشكل كبير على الأساليب الحالية مثل LIME عبر تطبيقات متنوعة ذات أهمية بالغة للسلامة.

Ramesh Arvind Naagarajan, Zühal Wagner, Stefan Streif2026-05-12
🤖 AI

Interpretable Coreference Resolution Evaluation Using Explicit Semantics

تقدم هذه الورقة إطار تقييم معزز دلاليًا لحل الإحالة المرجعية، يقوم بدمج التعرف على المفاهيم والكيانات المسماة لتوفير رؤى تشخيصية دقيقة ومحددة بالفئات، مما يكشف عن نقاط الضعف المنهجية في النماذج ويسمح باستراتيجيات تعزيز البيانات المستهدفة التي تحسن الأداء خارج نطاق البيانات الأصلية.

Bruno Gatti, Giuliano Martinelli, Roberto Navigli2026-05-12
🤖 AI

Intrinsic Guardrails: How Semantic Geometry of Personality Interacts with Emergent Misalignment in LLMs

تُثبت هذه الورقة أن الهندسة الدلالية المستقرة لفضاء الشخصية في النماذج اللغوية الكبيرة تحتوي على حواجز حماية جوهرية، مثل متجه شخصية "الشر" ومتجه التكافؤ الدلالي المُستحدث، واللذين يمكن استخراجهما من النماذج المتوافقة ونقلهما دون تدريب مسبق (zero-shot) لكبح عدم التوافق الناشئ في عمليات الضبط الدقيق الفاسدة بفعالية.

Krishak Aneja, Manas Mittal, Anmol Goel, Ponnurangam Kumaraguru, Vamshi Krishna Bonagiri2026-05-12
🤖 AI

Teacher-Aware Evolution of Heuristic Programs from Learned Optimization Policies

تقترح هذه الورقة إطار عمل تطوريًا مدركًا للمعلم يستفيد من سياسات التحسين المتعلمة والمدربة بشكل مستقل كمعلمين سلوكيين لتوجيه الاكتشاف التلقائي للاستدلالات الثابتة والقابلة للتنفيذ للمسائل التوافقية، محققًا أداءً متفوقًا على النماذج اللغوية الكبيرة المرجعية القائمة على الأداء الصرف دون الحاجة إلى الاستدلال العصبي عند التشغيل.

Minyu Chen, Song Qin, Ling-I Wu, Jianxin Xue, Guoqiang Li2026-05-12
🤖 AI

Navigating the Sea of LLM Evaluation: Investigating Bias in Toxicity Benchmarks

تتقصى هذه الورقة التحيزات المتأصلة في معايير قياس السمية الحالية في النماذج اللغوية الكبيرة، كاشفةً أن عوامل مثل نوع المهمة، ونطاق المدخلات، واختيار النموذج تؤثر بشكل كبير على اتساق التقييم، مما يسلط الض/>الضوء على الحاجة الملحة لأطر عمل أكثر قوة لتقييم السلامة.

Regina Gugg, Selina Niederländer, Andreas Stöckl, Martin Flechl2026-05-12
📊 statistics

A Recursive Decomposition Framework for Causal Structure Learning in the Presence of Latent Variables

تقدم هذه الورقة DiCoLa، وهو إطار عمل للتفكيك العودي سليم وكامل نظرياً يوسع منهجية "فرق تسد" في الاكتشاف السببي لتشمل الإعدادات ذات المتغيرات الكامنة، مما يحسن الكفاءة الحسابية بشكل كبير مع الحفاظ على الدقة في كل من السيناريوهات الاصطناعية والواقعية.

Zheng Li, Feng Xie, Shenglan Nie, Xichen Guo, Ruxin Wang, Hao Zhang2026-05-12