💬 NLP

Tokengeist: Multi-Turn Attribution Tracing in Agentic Conversations

تقدم هذه الورقة Tokengeist، وهو إطار عمل قابل للتوسع يعالج أوجه القصور في أساليب الإسناد أحادية الممر في المحادثات متعددة الأدوار من خلال تتبع التبعيات على مستوى الرموز (tokens) بشكل متكرر عبر أدوار المحادثة، محققاً دقة أعلى بكثير في استعادة رسوم المصدر البيانية المعقدة مقارنة بالأسالቢያب الحالية.

Jessica Tang, Shraddha Barke, Sharad Agarwal2026-07-28
💬 NLP

Revitalizing Public Urban Places through Cultural and Political Memory: A Technological Approach with LLMs and Augmented Reality

تقترح هذه الورقة منهجية تكنولوجية تدمج بين النماذج اللغوية الكبيرة، والواقع المعزز (تحديداً جهاز Apple Vision Pro)، والتوائم الرقمية لإحياء المساحات الحضرية العامة من خلال التصور الديناميكي للذاكرة الثقافية والسياسية، مما يعزز صلة أعمق بين الهوية والمكان والتراث التاريخي.

Lara Vartziotis, Tina Vartziotis, Valentin Keckeisen, Frank Beutenmueller, Martin Obstbaum, Sotirios Kotsopoulos, Kostas (…)2026-07-28
💬 NLP

Learning When to Reason for Text-to-SQL via SFT and DPO

تقترح الورقة البحثية AutoThinkSQL، وهو إطار عمل يدمج بين الضبط الدقيق الخاضع للإشراف وتحسين التفضيل المباشر لتمكين نماذج (Text-to-SQL) من اتخاذ قرار ديناميكي بشأن متى يتم استدعاء استدلال "سلسلة الأفكار" بناءً على تعقيد الاستعلام، مما يحقق دقة أعلى في اختبارات القياس مثل Spider وBIRD مع تقليل تكلفة الاستدلال بشكل كبير مقارنة بنهج الاستدلال القسري.

Soohyuk Jang, Jiheum Yeom, Nohil Park, Sang Hun Kim, Yoonyoung Choi, Kiwook Bae, Sungroh Yoon2026-07-28
💬 NLP

Masked Distillation: Internalizing the Chain-of-Thought in Language Models

تقدم هذه الورقة البحثية "التقطير المقنع" (masked distillation)، وهو إطار عمل يعمل على استيعاب قدرات الاستنتاج من النماذج الاستدلالية الضخمة داخل بارامترات نموذج طالب عبر تدريبه على التنبؤ فقط بـ "رموز الحل" (solution tokens) مع تلقي تغذية راجعة مشروطة بـ "سلسلة أفكار" (Chain-of-Thought) النموذج المعلم، مما يتيح توليد الإجابات المباشرة ويقلل زمن انتقال الاستدلال دون التضحية بالدقة.

Durgesh Kalwar, Vardhan Palod, Subbarao Kambhampati2026-07-28
💬 NLP

CRAFT: Learn the Schema, Execute the Plan

يُعد CRAFT إطار عمل لتدريب ما بعد المعالجة يتكون من مرحلتين لوكلاء البرمجة في المؤسسات، حيث يتعلم سلوكيات التخطيط والتنفيذ القائمة على المخططات (schema-grounded) دون الحاجة إلى حقن المخططات بشكل شامل أثناء وقت التلقين، مما يحسن الأداء التحليلي والاتساق والكفاءة بشكل كبير مع تقليل العبء الإضافي للرموز (token overhead).

Aakash Kolekar, Sahika Genc, Shahriar Shariat, Bunyamin Sisman, Tibor Mezi, Barbara Poblete, Shree Vandana Kachroo, Calv (…)2026-07-28
💬 NLP

You Talkin to Me?: A Network Analysis of Gendered Speaker-Addressee Patterns in Film Screenplays

تستخدم هذه الورقة تحليل الشبكات في سيناريوهات الأفلام لتوضيح أن التحيز الجنساني في السينما لا يعمل من خلال وقت التحدث فحسب، بل من خلال البنية الهيكلية للمحادثة، حيث يهيمن الشخصيات الذكورية على كل من التحدث والحديث إليهم، بينما تخلق التفاعلات بين الجنسين روابط ثنائية أكثر إحكاماً مقارنة بالتبادلات الأكثر تشتتاً بين أفراد الجنس الواحد.

Samin Khan, Camilla Griffiths, Shrikanth Narayanan, Dan Jurafsky, Sabyasachee Baruah2026-07-28
💬 NLP

How LLM Task-Adaptation Reshapes Alignment: A Multi-dimensional Study of Behavioral and Representational Drift

تُظهر هذه الدراسة أن طرق تكييف المهام بعد التدريب، ولا سيما الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، تُحدث انحرافاً سلوكياً وتمثيلياً كبيراً وغير متجانس عبر مجالات محاذاة متعددة، مما يكشف أن التكييف هو تدخل محوري في عملية المحاذاة يتطلب تقييماً متعدد الأبعاد للتخفيف من المخاطر الأمنية والأخلاقية.

James Elcock, William F. Shen, Xinchi Qiu, Nicholas D. Lane2026-07-28
💬 NLP

Co-Harness: Co-Evolving Harnesses and Model Weights for LLM Agents

يُعد Co-Harness إطار عمل يعمل على تحسين مشترك لكل من حمالة وقت التشغيل (runtime harness) الخاصة بوكيل النماذج اللغوية الكبيرة ومعلمات النموذج من خلال عملية تبادلية من صقل الحمالة والضبط الدقيق للنموذج، مما يتيح الاسترداد الذاتي، ومكاسب الكفاءة، واكتشاف الاستراتيجيات بما يتجاوز قيود ما بعد التدريب ذات الحمالة الثابتة.

Zhengyu Chen, Teng Xiao, Huaisheng Zhu, Yige Yuan, Luan Zhang, Jingang Wang2026-07-28
🤖 machine learning

CausalGate: Causal Importance Distillation for Transformer Module Pruning

يُعد CausalGate إطار عمل موجَّهًا بالتدخل، يقوم باستخلاص درجات الأهمية السببية المستمدة من قياس التأثير الدلالي لتصفير الطبقات الفرعية للمحول (transformer) وتحويلها إلى بوابات قياسية ثابتة لتمكين تقليم الوحدات بكفاءة وبدون عبء إضافي، مما يجعله يتفوق على أساليب الاستدلال التكيفي القائمة على الارتباط الحالية.

Kiran Nair, Smriti Regmi, Rodrigue Rizk2026-07-28