🤖 AI

PruneTIR: Inference-Time Tool Call Pruning for Effective yet Efficient Tool-Integrated Reasoning

تُعد PruneTIR إطار عمل في مرحلة الاستدلال يعمل على تعزيز الاستدلال المتكامل مع الأدوات في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال التقليم الديناميكي للمسارات الخاطئة، وإعادة أخذ عينات استدعاءات الأدوات، وتعليق محاولات إعادة التجربة لتحسين الدقة والكفاءة دون تدريب إضافي.

Luan Zhang, Dandan Song, Zhijing Wu, Zhengyu Chen, Chen Zhang, Yuhang Tian, Huipeng Ma, Chenhao Li, Changzhi Zhou, Xudon (…)2026-05-12
🤖 machine learning

G-Zero: Self-Play for Open-Ended Generation from Zero Data

إن G-Zero هو إطار عمل تطوري مشترك وخالٍ من المتحقق (verifier-free)، يتيح التحسين الذاتي مفتوح النهاية للنماذج اللغوية الكبيرة عبر استخدام مكافأة "تلميح-δ\delta" (Hint-δ\delta) جوهرية لتدريب نموذج "المقترح" (Proposer) على توليد استعلامات وتلميحات تحدّية، والتي يتعلم منها نموذج "المولد" (Generator) عبر خوارزمية التفضيل المباشر (DPO)، مما يتجاوز قيود الحكام الخارجيين.

Chengsong Huang, Haolin Liu, Tong Zheng, Runpeng Dai, Langlin Huang, Jinyuan Li, Zongxia Li, Zhepei Wei, Yu Meng, Jiaxin (…)2026-05-12
🤖 machine learning

The Truth Lies Somewhere in the Middle (of the Generated Tokens)

تُثبت هذه الورقة أن التجميع المتوسط عبر الرموز المولدة تلقائياً يؤدي إلى تمثيلات دلالية متفوقة مقارنة بحالات الرموز الفردية، مما يكشف أن المعلومات موزعة عبر عملية التوليد بدلاً من كونها ممركزة في موضع واحد.

Sophie L. Wang, Phillip Isola, Brian Cheung2026-05-12
🤖 AI

GLiNER2-PII: A Multilingual Model for Personally Identifiable Information Extraction

يقدم البحث نموذج GLiNER2-PII، وهو نموذج متعدد اللغات مدمج تم تدريبه على مجموعة نصوص اصطناعية للكشف بفعالية عن 42 نوعاً من معلومات الهوية الشخصية عبر لغات وتنسيقات متنوعة، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته على مقياس SPY المرجعي.

Urchade Zaratiana, Ash Lewis, George Hurn-Maloney2026-05-12
🤖 AI

Personalizing LLMs with Binary Feedback: A Preference-Corrected Optimization Framework

تقدم هذه الورقة البحثية C-BPO، وهو إطار تحسين مُعاير بالتفضيلات يعزز تخصيص النماذج اللغوية الكبيرة من خلال الاستفيد من التغذية الراجعة الثنائية للتمييز بين تفضيلات المستخدم الفردية والمعرفة المشتركة، مما يساهم بفعالية في نمذجة الاختلافات بين المستخدمين مع الحفاظ على الفائدة العامة.

Xilai Ma, Liye Zhao, Weijun Yao, Haibing Di, Wenya Wang, Jing Li2026-05-12
🤖 AI

Swarm Skills: A Portable, Self-Evolving Multi-Agent System Specification for Coordination Engineering

تقدم هذه الورقة "مهارات السرب" (Swarm Skills)، وهي مواصفات قابلة للنقل وخوارزمية تطور ذاتي تحول بروتوكولات التنسيق بين الوكلاء المتعددين إلى أصول قابلة للتوزيع وذات قيمة أولية، مما يمكّن فرق الوكلاء من صقل استراتيجياتهم التعاونية بشكل مستقل عبر أطر عمل مختلفة دون إشراف بشري.

Xinyu Zhang, Zhicheng Dou, Deyang Li, Jianjun Tao, Shuo Cheng, Ruifeng Shi, Fangchao Liu, Enrui Hu, Yangkai Ding, Hongbo (…)2026-05-12
🤖 machine learning

GLiNER-Relex: A Unified Framework for Joint Named Entity Recognition and Relation Extraction

يُعد GLiNER-Relex إطار عمل موحداً ومفتوح المصدر يوسع بنية GLiNER للقيام بالتعرف المشترك على الكيانات واستخراج العلاقات في نموذج واحد، مما يتيح استدلالاً فعالاً بصفر من الأمثلة لأنواع الكيانات والعلاقات التعسفية مع أداء تنافسي عبر معايير قياسية متعددة.

Ihor Stepanov, Oleksandr Lukashov, Mykhailo Shtopko, Vivek Kalyanarangan2026-05-12
🤖 AI

When Reviews Disagree: Fine-Grained Contradiction Analysis in Scientific Peer Reviews

تقدم هذه الورقة البحثية RevCI، وهو معيار مرجعي جديد يتضمن تعليقات توضيحية على مستوى الأدلة وتسميات لشدة التدرج لتناقضات مراجعة الأقران العلمية، إلى جانب IMPACT، وهو إطار عمل متعدد الوكلاء، ونموذجه المقطر TIDE، والتي تتفوق جميعها على النماذج المرجعية الحالية في تحديد وتقييم شدة الخلافات بين المراجعين.

Sandeep Kumar, Yash Kamdar, Abid Hossain, Bharti Kumari, Tanik Saikh, Asif Ekbal2026-05-12
🤖 AI

LegalCiteBench: Evaluating Citation Reliability in Legal Language Models

تقدم هذه الورقة LegalCiteBench، وهو معيار مرجعي شامل يوضح أن النماذج اللغوية الكبيرة الحالية تعاني بشكل كبير في مهام الاستشهاد القانوني بنظام الكتاب المفتوح، حيث تولد بشكل متكرر مراجع تبدو منطقية ولكنها غير صحيحة بمعدلات تضليل عالية رغم التحسينات في حجم النماذج أو التدريب المسبق المتخصص في المجال.

Sijia Chen, Hang Yin, Shunfan Zhou2026-05-12
⚡ electrical engineering

How Should LLMs Listen While Speaking? A Study of User-Stream Routing in Full-Duplex Spoken Dialogue

تتقصى هذه الورقة استراتيجيات توجيه تدفق المستخدم في أنظمة الحوار المنطوقة كاملة الازدواج، كاشفةً أنه في حين يوفر دمج القنوات تجذيراً دلالياً فائقاً للإجابة على الأسئلة، فإن توجيه الانتباه المتقاطع يوفر متانة أكبر ضد فساد السياق أثناء مقاطعات المستخدم، مما يرسخ بنية التوجيه كعلاقة مقايضة حرجة بين التكامل والاستقرار.

Hui Lu, Xueyuan Chen, Huimeng Wang, Shuhai Peng, Shiyin Kang, Xixin Wu, Zhiyong Wu2026-05-12