💬 Category

cs.CL

11158 ورقة بحثية

💬 NLP

On Improving Faithfulness of Podcasts from Documents

تقدم هذه الورقة أول دراسة منهجية للأمانة في توليد البودكاست المرتكز على الوثائق، حيث تقدم إطار تقييم على مستوى الدور وطريقة "الالتقاط والإصلاح" (catch-n-repair) التي تكتشف وتعيد كتابة المحتوى غير المستند إلى الوثائق بفعالية لتحسين الدقة مع الحفاظ على التدفق الحواري.

Soumya Dutta, Tejas Indulal Dhamecha, Pannaga Shivaswamy2026-07-27
💬 NLP

MoE2^2-LoRA: When MoE Models Meet MoE-style Low-Rank Adaptation

تقدم هذه الورقة MoE2^2-LoRA، وهي طريقة جديدة لضبط المعلمات بكفاءة عالية، تجمع بين التخصص الخبير مسبق التدريب والتكيف الخاص بالمهمة من خلال وحدة إسقاط مشروطة بالتوجيه ثنائية القنوات ومجمع خبراء عالمي مشترك، محققةً أداءً رائدًا مع الحفاظ على القدرات العامة في نماذج خليط الخبراء.

Qingyu Yang, Haonan He, Minglei Li, Jingqi Ye, Tao Chen, Lei Bai, Peng Ye2026-07-27
💬 NLP

J-CoT: Chain-of-Thought in J-Space

تقدم هذه الورقة البحثية J-CoT، وهو إطار عمل استدلالي تكراري يحسن من أساليب الاستدلال الكامن الحالية عبر نشر الحالات الوسيطة كمعاملات مفهرسة معجمياً ضمن نظام إحداثيات "فضاء-J"، مما يتيح حساباً فعالاً دون الحاجة إلى مسوغات لفظية كاملة أو تكرار للحالة الخفية كثيفة.

Junde Wu, Jiayuan Zhu, Fengling Liu, Minhao Hu, Jiazhen Pan2026-07-27
💬 NLP

Analysing Self-Harm Representations in Language Models: a Cross-Architecture Study

تحلل هذه الدراسة كيفية تمثيل النماذج اللغوية الكبيرة لمحتوى إيذاء النفس عبر أربع بنيات ومجموعتي بيانات، كاشفةً أن هذه المعلومات تتبلور في الـ 3-7% الأخيرة من طبقات الشبكة، وأن مجسات الكشف الأكثر دقة لا تعتمد بالضرورة على الاتجاهات الأكثر قابلية للفصل خطياً، مع إظهار نموذج Gemma-3-4B لنمط تمثيلي متميز.

Luis Espinosa-Anke, Carla Perez-Almendros2026-07-27
🤖 AI

Zero-Shot Mission-Level Evaluation for Aerial MLLM Agents

تقدم هذه الورقة MissionBench، وهو معيار لتقييم قدرات المهام على مستوى المهمة (zero-shot) للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط في البيئات الجوية ثلاثية الأبعاد، كاشفةً أنه بينما يؤدي التوسع إلى تحسين الأداء، لا تزال النماذج الحالية تتخلف بشكل كبير عن البشر في المهام المتجسدة المعقدة وطويلة الأمد التي تتطلب تخطيطاً متعدد الخطوات واستدلالاً تكيفياً.

Suman Navaratnarajah, Taehyoung Kim, Jona Ruthardt, Ishaan Bhimwal, Ryousuke Yamada, Yannik Blei, Wolfram Burgard, Yuki (…)2026-07-27
💬 NLP

Small Vision-Language Models Know When They Are Wrong But Cannot Say So: A Two-Model Study of Stated versus Internal Confidence Under Realistic Image Degradation

تكشف هذه الدراسة أنه بينما تمتلك نماذج الرؤية واللغة الصغيرة معرفة ذاتية داخلية دقيقة حول أخطائها في ظل ظروف تدهور الصور الواقعية، إلا أنها تفشل في التعبير لفظياً عن هذا اليقين، مما يجعل احتمالية الرمز (token probability) الداخلية إشارةً متفوقة للتأجيل مقارنة بالثقة المعلنة، رغم أن كلتا الإشارتين تصبحان غير موثوقتين في ظل ظروف الإضاءة المنخفضة الشديدة.

M M Asif Ferdous2026-07-27
💬 NLP

Enough is as good as a feast: A Comprehensive Analysis of How Reinforcement Learning Mitigates Task Conflicts in LLMs

تُظهر هذه الورقة أن التعلم التعزيزي (RL) يتفوق بشكل كبير على الضبط الدقيق الخاضع للإشراف في دمج النماذج من خلال التخفيف من حدة تضارب المهام عبر تحديثات متدرجة أصغر، وهدف تحسين تقاربي يقلل من التغييرات المتضاربة في المعلمات، والتحسين المشترك للأمثلة الإيجابية والسلبية لضمان أداء قوي وغير منحاز.

Zixuan Ren, Jinliang Lu, Junhong Wu, Yang Zhao, Dai Dai, Hua Wu, Haifeng Wang, Chengqing Zong2026-07-27
💬 NLP

Developing and Validating the Spanish Version of the Large Language Models Dependency Scale (LLM-D12-SP)

تقدم هذه الدراسة أول تحقق سيكومتري للنسخة الإسبانية من مقياس اعتمادية النماذج اللغوية الكبيرة (LLM-D12-SP)، مما يؤكد بنيته المكونة من عاملين هما الاعتمادية الأدواتية واعتمادية العلاقات، ويثبت موثوقيته وصلاحيته لتقييم الاعتماد النفسي على النماذج اللغوية الكبيرة لدى السكان الناطقين بالإسبانية.

Tran Gia Bao, Mo El-Haj, Sameha Al-Shakhsi, Antonio Garcia-Cabot, Raian Ali, Ala Yankouskaya2026-07-27
🤖 AI

Nanbeige4.2-3B: Unlocking Agentic Capabilities in a Compact Mode

تقدم الورقة البحثية Nanbeige4.2-3B، وهو نموذج وكيل عام مدمج بـ 3 مليارات معلمة تم تدريبه مسبقاً على 28 تريليون رمز باستخدام بنية المحول الحلقي (Looped Transformer) وتدريب متقدم على التعلم المعزز (RL)، والذي يتفوق بشكل كبير على نماذج أكبر مثل Qwen3.5-9B وGemma4-12B عبر مختلف اختبارات الوكلاء مع الحفاظ على قدرات استدلال قوية.

Nanbeige Lab, :, Chen Yang, Chengrui Huang, Fufeng Lan, Hanhui Chen, Hao Zhou, Huatong Song, Jiaqi Cao, Jiaying Zhu, Ji (…)2026-07-27