💬 Category

cs.CL

11158 ورقة بحثية

💬 NLP

CktFormalizer: Autoformalization of Natural Language into Circuit Representations

إن CktFormalizer هو إطار عمل يستفيد من لغة وصف العتاد (HDL) ذات النوع التابع في لغة Lean 4 لتوجيه النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) نحو توليد أوصاف للعتاد مضمونة من حيث الصحة النحوية، وخالية من العيوب التي تكسر عملية التصنيع (synthesis)، ومحققة للتحقق الوظيفي من خلال براهين مدققة آلياً، مما يحقق قابلية تنفيذ تقترب من المثالية في الواجهة الخلفية ويسمح بالتحسين الآمن والآمن لمقاييس الأداء واستهلاك الطاقة والمساحة (PPA).

Jing Xiong, Qi Han, Chenchen Ding, He Xiao, Zunhai Su, Chaofan Tao, Ngai Wong2026-05-11
💬 NLP

Hybrid TF--IDF Logistic Regression and MLP Neural Baseline for Indonesian Three-Class Sentiment Analysis on Social Media Text

تُثبت هذه الورقة أن نهجاً هجيناً يجمع بين ميزات TF-IDF والبيانات الوصفية مع مصنف الانحدار اللوجستي المتوازن يتفوق على نموذج MLP العصبي المرجعي من حيث النشر العملي لتحليل المشاعر ثلاثي الفئات على مجموعة بيانات صغيرة وغير متوازنة لوسائل التواصل الاجتماعي الإندونيسية.

Allya Nurul Islami Pasha, Eka Fidiya Putri, Luluk Muthoharoh, Ardika Satria, Martin C. T. Manullang2026-05-11
💬 NLP

A Comparative Analysis of Classical Machine Learning and Deep Learning Approaches for Sentiment Classification on IMDb Movie Reviews

تقارن هذه الدراسة بين نهجي تعلم الآلة الكلاسيكي والتعلم العميق لتصنيف المشاعر في مراجعات IMDb، حيث وجدت أن نموذج آلة المتجهات الداعمة القائم على (TF-IDF) يتفوق على نماذج (BiLSTM) بدقة بلغت 0.8530، مما يثبت أن هندسة الميزات الفعالة يمكن أن تجعل الطرق الكلاسيكية متفوقة على التعلم العميق في السيناريوهات محدودة الموارد.

Erma Daniar Safitri, Lia Hana Ichisasmita, Citra Agustin, Luluk Muthoharoh, Ardika Satria, Martin Clinton Tosima Manulla (…)2026-05-11
💬 NLP

OrScale: Orthogonalised Optimization with Layer-Wise Trust-Ratio Scaling

تقدم OrScale آلية لتقليص نسبة الثقة على مستوى الطبقات للتحسين المتعامد، والتي تقيس اتجاه التحديث الفعلي في فضاء المعلمات للتغلب على قيود هجينات Muon الحالية، مما يحقق ضمانات تقارب وأداءً تجريبيًا متفوقًا في كل من مهام تصنيف الصور وتدريب النماذج اللغوية الكبيرة.

Yuxuan Lou, Yang You2026-05-11
💬 NLP

GazeVLM: Active Vision via Internal Attention Control for Multimodal Reasoning

يُعد GazeVLM نموذجاً متعدد الوسائط بـ 4 مليارات معلمة، يعزز الاستدلال عالي الدقة من خلال استيعاب التحكم الميتا-معرفي لتوليد رموز التحديق ديناميكياً، مما يمكّن النموذج من محاكاة الانتباه البؤري النشط ذاتياً وكبح الميزات المرئية غير ذات الصلة دون الاعتماد على أدوات قص خارجية أو نوافذ سياق متضخمة.

Brown Ebouky, Gabriele Carrino, Niccolo Avogaro, Christoph Studer, Andrea Bartezzaghi, Mattia Rigotti2026-05-11
💬 NLP

SCENE: Recognizing Social Norms and Sanctioning in Group Chats

تقدم هذه الورقة البحثية SCENE، وهو معيار مصمم لتقييم قدرة الوكلاء القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة على التعرف على الأعراف الاجتماعية الضمنية والتكيف مع العقوبات الجماعية في الدردشات متعددة الأطراف، مما يكشف أن النماذج المتقدمة مثل Claude Opus 4.7 وGemini 3.1 Pro تتفوق بشكل كبير على النماذج ذات الأوزان المفتوحة في هذه التفاعلات الاجتماعية الديناميكية.

Mateusz Jacniacki, Maksymilian Bilski2026-05-11
💬 NLP

Measuring and Mitigating the Distributional Gap Between Real and Simulated User Behaviors

تقدم هذه الورقة طريقة لقياس الفجوة التوزيعية بين سلوكيات المستخدمين الحقيقية والمحاكية، مما يكشف عن تباينات كبيرة عبر مختلف محاكيات النماذج اللغوية الكبيرة، وتُظهر أن الجمع بين النماذج المتكاملة سلوكيًا يمكن أن يحسن من تقريب تنوع المستخدمين الحقيقيين.

Shuhaib Mehri, Philippe Laban, Sumuk Shashidhar, Marwa Abdulhai, Sergey Levine, Michel Galley, Dilek Hakkani-Tür2026-05-11
💬 NLP

MatryoshkaLoRA: Learning Accurate Hierarchical Low-Rank Representations for LLM Fine-Tuning

تقدم الورقة البحثية MatryoshkaLoRA، وهو إطار تدريب مبتكر يعزز الضبط الدقيق كفء المعلمات من خلال إدراج مصفوفة قياس قطرية ثابتة لتعلم تمثيلات منخفضة الرتبة هرمية ودقيقة، مما يتيح اختيار الرتبة ديناميكيًا مع تحقيق توازنات متفوقة بين الدقة والأداء مقارنة بالطرق الحالية.

Ionut-Vlad Modoranu, Mher Safaryan, Dan Alistarh2026-05-11
💬 NLP

KL for a KL: On-Policy Distillation with Control Variate Baseline

تقترح الورقة البحثية vOPD، وهي طريقة تقطير مستقرة تعتمد على السياسة (On-Policy)، تعمل على تقليل تباين التدريب من خلال الاستفادة من تباين عكسي لـ KL لكل رمز (token) بصيغة مغلقة كمتغير تحكم مرجعي (control variate baseline)، محققةً أداءً يضاهي المراجع المرجعية باهظة التكلفة ذات المفردات الكاملة دون عبء إضافي عند الاستنتاج.

Minjae Oh, Sangjun Song, Gyubin Choi, Yunho Choi, Yohan Jo2026-05-11
💬 NLP

Beyond "I cannot fulfill this request": Alleviating Rigid Rejection in LLMs via Label Enhancement

تقترح هذه الورقة طريقة LANCE، التي توظف الاستدلال التبايني لتعزيز الملصقات من أجل التنبؤ بتوزيعات الرفض دقيقة التفاصيل، مما يمكّن النماذج اللغوية الكبيرة من توليد استجابات آمنة وطبيعية تتجنب الرفض الصارم مع الحفاظ على معايير أمنية عالية.

Ying Zhang, Congyu Qiao, Xin Geng, Ning Xu2026-05-11