💬 NLP

Instruction Anchor: Dissecting the Mechanistic Dynamics of Modality Arbitration

تكشف هذه الورقة أن تتابع الأنماط في النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط يخضع لآلية ذات مرحلتين، حيث تقوم الطبقات الضحلة بتجميع الإشارات متعددة الوسائط في رموز تعليمات كذاكرة وسيطة كامنة، بينما تستخدم الطبقات العميقة مجموعة فرعية متفرقة من رؤوس الانتباه لحسم التحكيم بين الأنماط بشكل انتقائي بناءً على قصد المستخدم.

Yu Zhang, Mufan Xu, Xuefeng Bai, Kehai Chen, Pengfei Zhang, Yang Xiang, Min Zhang2026-05-12
🤖 machine learning

Efficient Estimation of Kernel Surrogate Models for Task Attribution

تقدم هذه الورقة نماذج بديلة قائمة على النواة مع إجراء تقدير فعال يعتمد على التدرج لالتقاط التفاعلات غير الخطية للمهام بدقة من أجل عزو المهام بشكل قابل للتوسع، مما يتفوق بشكل كبير على البدائل الخطية ودوال التأثير في الارتباط مع الحقيقة الأرضية وأداء اختيار البيانات اللاحق.

Zhenshuo Zhang, Minxuan Duan, Hongyang R. Zhang2026-05-12
🤖 AI

SE-Bench: Benchmarking Self-Evolution with Knowledge Internalization

تقدم هذه الورقة SE-Bench، وهي بيئة تشخيصية تعمل على تعمية مكتبة NumPy لتقييم التطور الذاتي بدقة من خلال عزل استيعاب المعرفة عن المعرفة المسبقة وتعقيد الاستدلال، مما يكشف أن التدريب بنظام الكتاب المغلق واللعب الذاتي أكثر فعالية من التدريب بنظام الكتاب المفتوح أو التعلم المعزز القياسي في دمج المعرفة الجديدة في أوزان النموذج.

Jiarui Yuan, Tailin Jin, Weize Chen, Zeyuan Liu2026-05-12
💬 NLP

EcoGym: Evaluating LLMs for Long-Horizon Plan-and-Execute in Interactive Economies

تقدم هذه الورقة EcoGym، وهو معيار مفتوح المصدر ومبتكر يتميز بثلاث بيئات اقتصادية تفاعلية متنوعة وطويلة الأمد، صُممت لتقييم التماسك الاستراتيجي وقوة التنفيذ للوكلاء القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة، مما يكشف أن النماذج الحالية تعاني في تحسين التخطيط رفيع المستوى وتنفيذ الإجراءات الفعالة في آن واحد عبر سيناريوهات متباينة.

Xavier Hu, Jinxiang Xia, Shengze Xu, Kangqi Song, Yishuo Yuan, Guibin Zhang, JinCheng Ren, Boyu Feng, Li Lu, Tieyong Zen (…)2026-05-12
🧬 biology

Mind the Gap No More: Achieving Zero-Gap Multimodal Integration via One Tokenizer

تقترح هذه الورقة "المُجزئ الموحد" (One Tokenizer)، وهي بنية متعددة الوسائط أصلية تلغي الفجوة الهندسية بين الأنماط من خلال رسم خرائط لجميع المدخلات في فضاء رموز موحد، مما يتيح قدرة فائقة على الاستنتاج العميق ويتفوق على النهج النمطي التقليدي في مهام الحمض النووي والنصوص.

Yanan Li, Christina Yi Jin, Yuan Jin, Manli Luo, Tie Xu, Shuai Jiao, Wei He, Qing Zhang2026-05-12
🤖 AI

Faithful Autoformalization via Roundtrip Verification and Repair

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتحقق من الرحلة الكاملة يضمن الترجمة الوفية من اللغة الطبيعية إلى اللغة الرسمية عبر الترجمة التكرارية العكسية إلى اللغة الطبيعية، والتحقق من التكافؤ المنطقي، وتطبيق إصلاحات محددة النطاق موجهة بالتشخيص لتصحيح الأخطاء دون الحاجة إلى تعليقات توضيحية للحقيقة الأرضية.

Daneshvar Amrollahi, Jerry Lopez, Clark Barrett2026-05-12
🤖 machine learning

Block-Wise Differentiable Sinkhorn Attention: Tail-Refinement Gradients with a Gap-Aware Dustbin Bridge

تقدم هذه الورقة آلية انتباه "سينكهورن" (Sinkhorn) قابلة للتفاضل على مستوى الكتل للنقل الأمثل المتوازن ذي السياق الطويل على أجهزة TPU، والتي تستخدم بديل صقل ذيل ثابت العمق وموقوف الأساس لتحقيق تدرجات خلفية دقيقة مع تقليل تعقيد الذاكرة، مع توفير ضمانات نظرية للتحيز والانكماش وإظهار تحسن في إعادة البناء وأداء الإنتروبيا المتقاطعة المتناثرة على مجموعات بيانات بروتين Pfam.

Dylan Forde2026-05-12
🤖 machine learning

Reasoning emerges from constrained inference manifolds in large language models

تقترح هذه الورقة أن الاستدلال في النماذج اللغوية الكبيرة هو عملية ديناميكية جوهرية تحكمها قيود هندسية ومعلوماتية، حيث لا ينبثق الأداء الفعال إلا عندما تنظم ديناميكيات الاستدلال الداخلي نفسها ذاتياً في متشعبات منخفضة الأبعاد تحافظ على حجم معلوماتي غير متحلل، مما يتيح إطاراً تشخيصياً جديداً خالياً من التسميات.

Yanbiao Ma, Fei Luo, Linfeng Zhang, Chuangxin Zhao, Mingxuan Wang, Yinan Wu, Zhe Qian, Yang Lu, Long Chen, Zhao Cao, Xia (…)2026-05-12
🤖 machine learning

Feature Rivalry in Sparse Autoencoder Representations: A Mechanistic Study of Uncertainty-Driven Feature Competition in LLMs

تقدم هذه الورقة البحثية مفهوم "التنافس الميزاتي" (feature rivalry) كأزواج من ميزات المشفر التلقائي المتناثر (Sparse Autoencoder) ذات ارتباط سلبي، والتي تعمل كبصمة ميكانيكية لعدم اليقين في نموذج Gemma-2-2B، حيث تُظهر أن المطالبات عالية الإنتروبيا تُحفز تنافساً أقوى عند طبقات محددة، وأن التوجيه عبر محاور التنافس يؤثر سببياً على المخرجات، وأن درجات التنافس يمكنها التنبؤ بصحة الإجابة.

Harshavardhan2026-05-12