🤖 AI

Calibration of Vehicular Traffic Simulation Models by Local Optimization

تقدم هذه الورقة تقنية معايرة جديدة وعامة ولامركزية قائمة على المحاكاة العشوائية، تستخدم فقط بيانات تعداد حركة المرور لتحقيق أداء يقارب الزمن الحقيقي وتحسن بشكل كبير دقة نماذج حركة المرور واسعة النطاق، كما هو موضح من خلال تحقيق زيادة بنسبة 16% عن الأساليب المتطورة في دراسة حالة لمدينة بروكسل.

Davide Andrea Guastella, Alejandro Morales-Hernàndez, Bruno Cornelis, Gianluca Bontempi2026-08-18
🤖 AI

Evidence of conceptual mastery in the application of rules by Large Language Models

تستخدم هذه الورقة أساليب نفسية وتجارب مقارنة لإثبات أن النماذج اللغوية الكبيرة تظهر تمكناً مفاهيمياً في تطبيق القواعد، كما يتضح من قدرتها على محاكة أنماط متنوعة من اتخاذ القرار البشري والاستجابات المعتمدة على السياق تجاه ضغط الوقت.

José Luiz Nunes, Guilherme FCF Almeida, Brian Flanagan2026-08-18
🤖 AI

A Consensus Privacy Metrics Framework for Synthetic Data

من خلال عملية إجماع الخبراء، تضع هذه الورقة إطاراً لتقييم خصوصية البيانات الاصطناعية يثني عن استخدام مقاييس التشابه للكشف عن الهوية، ويؤكد على أهمية قياس الكشف عن العضوية والسمات، ويقدم توصيات محددة وفرصاً بحثية لدعم الامتثال التشريعي والاعتماد الواسع النطاق.

Lisa Pilgram, Fida K. Dankar, Jorg Drechsler, Mark Elliot, Josep Domingo-Ferrer, Paul Francis, Murat Kantarcioglu, Lingl (…)2026-08-18
🤖 AI

LlamaRec-LKG-RAG: A Single-Pass, Learnable Knowledge Graph-RAG Framework for LLM-Based Ranking

يُعد LlamaRec-LKG-RAG إطار عمل جديداً قابلاً للتدريب من البداية إلى النهاية، يعمل على تعزيز ترتيب التوصيات القائم على النماذج اللغوية الكبيرة عبر دمج الرسوم البيانية المعرفية الفرعية المخصصة في عملية استدلال ذات تمريرة واحدة، مما يسمح بالاستفادة من الهياكل العلاقاتية للتفوق على مناهج توليد المحتوى المعزز (RAG) القائمة على التشابه الموجودة حالياً في مجموعات البيانات القياسية.

Vahid Azizi, Fatemeh Koochaki2026-08-18
🤖 AI

From Prompts to Constructs: A Dual-Validity Framework for Large Language Model Research in Psychology

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتحقق المزدوج لأبحاث النماذج اللغوية الكبيرة في علم النفس، والذي يعمل على توسيع نطاق المتطلبات الاستدلالية من مجرد الموثوقية البسيطة إلى صدق البناء والاستدلال السببي الصارم، مما يمنع ظهور "أشباح القياس" عبر ضمان عدم تطبيق الأدوات البشرية على الذكاء الاصطناه دون التحقق من قابليتها للتفسير ومسوغاتها العلمية.

Zhicheng Lin2026-08-18
⚡ electrical engineering

CultureMERT: Continual Pre-Training for Cross-Cultural Music Representation Learning

تقدم هذه الورقة نموذج CultureMERT-95M، وهو نموذج موسيقي تأسيسي متكيف متعدد الثقافات تم تدريبه عبر استراتيجية تدريب مسبق مستمر مبتكرة من مرحلتين على تقاليد متنوعة غير غربية، مما يحسن بشكل كبير أداء الوسم التلقائي عبر الثقافات مع الحفاظ على الكفاءة في المعايير الغربية وتقديم بديل قابل للتطبيق من خلال الحسابات المهام (task arithmetic).

Angelos-Nikolaos Kanatas, Charilaos Papaioannou, Alexandros Potamianos2026-08-18
💬 NLP

A validity-guided workflow for robust large language model research in psychology

تقترح هذه الورقة سير عمل مكوناً من ست مراحل وموجهاً بالصلاحية، يدمج بين القياس النفسي والاستدلال السببي لمعالجة عدم الموثوقية الشديدة في القياس في أبحاث النماذج اللغوية الكبيرة، مما يضمن أن تكون النتائج في علم نفس الذكاء الاصطناعي قوية وشفافة ومتميزة عن الآثار الإحصائية.

Zhicheng Lin2026-08-18
🤖 machine learning

ProteoKnight: Convolution-based Phage Virion Protein Classification and Uncertainty Analysis

تقدم الورقة البحثية ProteoKnight، وهي طريقة ترميز قائمة على الصور مبتكرة تعمل على تكييف خوارزمية DNA-Walk لمتواليات البروتين لتحقيق دقة تنافسية في تصنيف بروتينات الفيروسات الآكلة للبكتيريا (Phage Virion Proteins) باستخدام شبكات عصبية تلافيفية سابقة التدريب، مع تقييم عدم اليقين في التنبؤ عبر تقنية إسقاط مونت كارلو (Monte Carlo Dropout).

Samiha Afaf Neha, Md. Ishrak Khan, Abir Ahammed Bhuiyan2026-08-18
🤖 AI

CulTrace: Tracing Internal Cultural Reasoning in Large Language Models

تقدم الورقة البحثية CulTrace، وهي طريقة للتفسير الآلي تكشف أن النماذج اللغوية الكبيرة تعالج الاستدلال الثقافي من خلال مسار متسق ثلاثي المراحل يتكون من الانخراط في المجال، وحل المعضلات الثقافية، واختيار الإجابة، بينما تكشف أيضاً عن اختلالات حيث تواجه النماذج صعوبة مع الثقافات الأقل تمثيلاً.

Haeun Yu, Arnav Arora Seogyeong Jeong, Nadav Borenstein, Siddhesh Pawar, Jisu Shin, Jiho Jin, Junho Myung, Alice Oh, Isa (…)2026-08-18
🤖 AI

Focusing by Contrastive Attention: Enhancing VLMs' Visual Reasoning

تقترح الورقة البحثية طريقة CARVE، وهي طريقة لا تتطلب تدريباً تعمل على تعزيز الاستنتاج البصري لنماذج الرؤية واللغة عبر الاستفادة من التباين بين خرائط الانتباه العامة والخاصة بالمهمة لتصفية الضوضاء البصرية وصقل التركيز، مما يحقق مكاسب كبيرة في الأداء دون تدريب إضافي أو أدوات خارجية.

Yuyao Ge, Shenghua Liu, Yiwei Wang, Lingrui Mei, Baolong Bi, Xuanshan Zhou, Jiayu Yao, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng2026-08-18