🤖 machine learning

ELF: Embedded Language Flows

تقدم هذه الورقة تدفقات اللغة المضمنة (ELF)، وهو نموذج مطابقة تدفق في زمن مستمر يعمل بشكل أساسي في فضاء تضمين مستمر قبل الانتقال إلى الرموز المنفصلة، مما يظهر جودة توليد وكفاءة متفوقة مقارنة بنماذج اللغة ذات الانتشار المنفصلة والمستمرة الحالية.

Keya Hu, Linlu Qiu, Yiyang Lu, Hanhong Zhao, Tianhong Li, Yoon Kim, Jacob Andreas, Kaiming He2026-05-12
💬 NLP

Bayesian Attention Mechanism: A Probabilistic Framework for Positional Encoding and Context Length Extrapolation

تقدم هذه الورقة آلية الانتباه البايزي (BAM)، وهي إطار عمل احتمالي يوحد طرق الترميز الموضعي الحالية ويقترح توزيع غاوسي معمم (Generalized Gaussian prior) لتحقيق أداء فائق في تعميم السياق الطويل، مما يتيح استرجاع المعلومات بدقة عند 500 ضعف طول سياق التدريب مع حد أدنى من الزيادة في عدد المعلمات.

Arthur S. Bianchessi, Yasmin C. Aguirre, Rodrigo C. Barros, Lucas S. Kupssinskü2026-05-11
💬 NLP

From Standalone LLMs to Integrated Intelligence: A Survey of Compound Al Systems

تُعرّف هذه الدراسة المسحية "أنظمة الذكاء الاصطناعي المركبة" بوصفها نموذجاً ناشئاً يدمج النماذج اللغوية الكبيرة مع مكونات خارجية مثل أدوات الاسترجاع والوكلاء، مقترحةً تصنيفاً موحداً وتحليلاً للنماذج التأسيسية مثل تقنية "التوليد المعزز بالاسترجاع" (RAG) ووكلاء النماذج اللغوية الكبيرة لمعالة التجزئة الحالية وتوجيه الأبحاث المستقبلية في مجال الذكاء الاصطناعي على مستوى الأنظمة.

Jiayi Chen, Junyi Ye, Guiling Wang2026-05-11
💬 NLP

VIDEE: Visual and Interactive Decomposition, Execution, and Evaluation of Text Analytics with Intelligent Agents

تقدم هذه الورقة نظام VIDEE، وهو نظام تعاوني بين الإنسان والوكيل يُمكّن المحللين المبتدئين من إجراء تحليلات نصية متقدمة من خلال سير عمل يتكون من ثلاث مراحل هي التفكيك، والتنفيذ، والتقييم، مما يثبت فعاليته وسهولة استخدامه عبر مستويات متفاوتة من الخبرة.

Sam Yu-Te Lee, Chenyang Ji, Shicheng Wen, Lifu Huang, Dongyu Liu, Kwan-Liu Ma2026-05-11
💬 NLP

MaPPO: Maximum a Posteriori Preference Optimization with Prior Knowledge

تقدم الورقة البحثية MaPPO، وهي طريقة لتحسين التفضيلات تعمم النهج الحالية مثل DPO من خلال دمج معرفة المكافأة المسبقة في هدف "الاحتمال الأقصى اللاحق" (Maximum a Posteriori)، مما يحسن محاذاة النماذج اللغوية الكبيرة عبر مختلف المعايير دون إضافة معلمات فائقة أو التضحية بالكفاءة.

Guangchen Lan, Sipeng Zhang, Tianle Wang, Yuwei Zhang, Daoan Zhang, Xinpeng Wei, Xiaoman Pan, Hongming Zhang, Dong-Jun H (…)2026-05-11
💬 NLP

Human-like fleeting memory improves language learning but impairs reading time prediction in transformer language models

تُظهر هذه الدراسة أن دمج الذاكرة العابرة الشبيهة بالذاكرة البشرية في نماذج المحولات اللغوية يعزز قدراتها على تعلم اللغة، ولكنه يضعف بشكل غير متوقع قدرتها على التنبؤ بأوقات القراءة البشرية، مما يشير إلى أن قيود الذاكرة تفيد اكتساب الشبكة العصبية للغة دون أن تؤدي بالضرورة إلى تحسين التنبؤ السلوكي.

Abishek Thamma, Micha Heilbron2026-05-11
💬 NLP

Are LLM Agents Behaviorally Coherent? Latent Profiles for Social Simulation

تتحدى هذه الورقة صحة استخدام وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة كبدائل للمشاركين البشريين في الأبحاث من خلال إثبات أنه، على الرغم من توليدهم لاستجابات مشابهة للبشر، إلا أنهم يفتقرون إلى الاتساق السلوكي الجوهري عبر الإعدادات التجريبية المختلفة والمطلوب لتمثيل السلوك البشري الحقيقي بدقة.

James Mooney, Josef Woldense, Zheng Robert Jia, Shirley Anugrah Hayati, My Ha Nguyen, Vipul Raheja, Dongyeop Kang2026-05-11
💬 NLP

User eXperience Perception Insights Dataset (UXPID): Synthetic User Feedback from Public Industrial Forums

تقدم هذه الورقة UXPID، وهي مجموعة بيانات اصطناعية مكونة من 7,130 فرعًا من ملاحظات المستخدمين مجهولة المصدر من منتديات صناعية، تم وسمها بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة لدعم الأبحاث في تحليل تجربة المستخدم، واستخراج المتطلبات، ومعالجة الملاحظات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مع معالجة قيود الخصوصية والترخيص.

Mikhail Kulyabin, Jan Joosten, Choro Ulan uulu, Nuno Miguel Martins Pacheco, Fabian Ries, Filippos Petridis, Jan Bosch (…)2026-05-11
💬 NLP

Skip-It? Theoretical Conditions for Layer Skipping in Vision-Language Models

تقترح هذه الورقة إطاراً موحداً ذا أساس نظري يحدد شروط التكرار القابلة للتحقق تجريبياً لتمكين تخطي الطبقات بشكل منهجي في نماذج الرؤية واللغة، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة الاستدلال دون التضحية بالأداء.

Max Hartman, Vidhata Jayaraman, Moulik Choraria, Akhil Bhimaraju, Lav R. Varshney2026-05-11
💬 NLP

MemSearcher: Training LLMs to Reason, Search and Manage Memory via End-to-End Reinforcement Learning

يُعد MemSearcher إطار عمل لوكيل يعتمد على النماذج اللغوية الكبيرة، يستخدم آلية ذاكرة مدمجة وخوارزمية تدريب GRPO متعددة السياقات ومبتكرة لتحقيق تعلم تعزيزي فعال وشامل من البداية إلى النهاية لمهام البحث متعددة الجولات، متفوقاً بذلك على النماذج المرجعية التقليدية القائمة على دمج السجل التاريخي مع الحفاظ على استقرار أطوال السياق.

Qianhao Yuan, Jie Lou, Zichao Li, Jiawei Chen, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Le Sun, Debing Zhang, Xianpei Han2026-05-11