💬 NLP

Beyond Exponential Decay: Rethinking Error Accumulation in Large Language Models

تتحدى هذه الورقة الافتراض السائد حول التدهور الأسي للموثوقية في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال إثبات أن الأخطاء تتركز في "رموز رئيسية" متفرقة، مقترحةً إطار عمل جديدًا يعطي الأولوية للحفظ الاستراتيجي والحوسبة الديناميكية عند نقاط اتخاذ القرار الحرجة لتحقيق تماسك مستدام في السياقات الطويلة دون الحاجة إلى توسع متناسب.

Mikhail L. Arbuzov, Sisong Bei, Ziwei Dong, Dmitri Kalaev, Alexey A. Shvets2026-05-07
💬 NLP

Making Knowledge Accessible: Divergent Readability-Accuracy Strategies of Mistral and QWen in Biomedical Text Simplification

تقارن هذه الورقة تجريبياً بين نموذج Mistral-Small 3 المضبط بالتعليمات ونموذج QWen2.5 المعزز بالاستدلال في تبسيط النصوص الطبية الحيوية، كاشفةً أنه بينما يعمل كلا النموذجين على تحسين سهولة القراءة، يحقق Mistral توازناً فائقاً مع دقة الخطاب على المستوى البشري، في حين يُظهر QWen انفصالاً بين سهولة القراءة والدقة.

P. Bilha Githinji, Aikaterini Melliou, Zeming Liang, Lian Zhang, Peiwu Qin2026-05-07
💬 NLP

DIAL: Direct Iterative Adversarial Learning for Realistic Multi-Turn Dialogue Simulation

تقدم هذه الورقة DIAL، وهو إطار عمل تنافسي يعمل على تحسين واقعية محاكي المستخدم بشكل تكراري من خلال منافسة بين المولد والمميز، مما ينجح في استعادة التنوع اللفظي ونمذجة أوضاع الفشل بدقة في أنظمة الحوار المتعلقة بالصحة النفسية لتمكين التقييم الموثوق وفعال التكلفة قبل النشر.

Ziyi Zhu, Olivier Tieleman, Caitlin A. Stamatis, Luka Smyth, Thomas D. Hull, Daniel R. Cahn, Jinghong Chen, Matteo Malga (…)2026-05-07
💬 NLP

Fragile Knowledge, Robust Instruction-Following: The Width Pruning Dichotomy in Llama-3.2

تكشف هذه الورقة أن التقليم الهيكلي لعرض طبقات GLU-MLP في نماذج Llama-3.2 يخلق مقايضة فريدة حيث يؤدي تقليل نسبة التوسع إلى تدهور المعرفة البارامترية وزيادة كفاءة الطاقة، ومع ذلك فإنه يعزز بشكل متناقض اتباع التعليمات والصدق مع الحفاظ على قدرات الاستدلال متعدد الخطوات.

Pere Martra2026-05-07✓ Author reviewed
💬 NLP

Language Markers of Emotion Flexibility Predict Depression and Anxiety Treatment Outcomes

من خلال تحليل نصوص جلسات العلاج النفسي عن بُعد لمدة 12 أسبوعاً من أكثر من 12,000 مريض، تُظهر هذه الدراسة أن المؤشرات اللغوية الملتقطة سلبياً للجمود العاطفي، ولا سيما هيمنة الحزن والقلق في الشبكات الزمنية، يمكن أن تتنبأ بفعالية بعدم الاستجابة للعلاج وتدهور الأعراض في اضطرابات القلق والاكتئاب.

Benjamin Brindle, George A. Bonanno, Thomas Derrick Hull, Nicolas Charon, Matteo Malgaroli2026-05-07
🤖 machine learning

Single-Position Intervention Fails: Distributed Output Templates Drive In-Context Learning

تُظهر هذه المقالة أن هوية مهمة التعلم في السياق ليست محصورة في طبقات أو رموز (tokens) محددة، كما يوحي الفحص الخطي (linear probing)، بل هي مشفرة سببيًا كقوالب تنسيق مخرجات موزعة عبر رموز الأمثلة، مع وجود نافذة تدخل حرجة تقع عند حوالي 30% من عمق الشبكة.

Bryan Cheng, Jasper Zhang2026-05-07
💬 NLP

Free Energy-Driven Reinforcement Learning with Adaptive Advantage Shaping for Unsupervised Reasoning in LLMs

تقدم الورقة البحثية FREIA، وهو خوارزمية تعلم تعزيزي غير خاضعة للإشراف، تستفيد من المكافأة المدفوعة بالطاقة الحرة وتشكيل الميزة التكيفي للتكيف ديناميكيًا مع قدرات الاستدلال المتطورة، مما يؤدي إلى التفوق على النماذج المرجعية الحالية في مهام مثل الاستدلال الرياضي دون إشراف قائم على الحقيقة الأرضية.

Yiming Huang, Zhenbo Shi, Xin-Cheng Wen, Jichuan Zeng, Cuiyun Gao, Peiyi Han, Chuanyi Liu2026-05-07
💬 NLP

Adapt to Thrive! Adaptive Power-Mean Policy Optimization for Improved LLM Reasoning

تقدم هذه الورقة البحثية "تحسين سياسة المتوسط القدرتي التكيفي" (APMPO)، وهو إطار عمل جديد للتعلم التعزيزي يعزز قدرات الاستنتاج في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال هدف متوسط قدرتي معمم وتقليم تكيفي قائم على التغذية الراجعة، محققاً أداءً فائقاً على النماذج المرجعية المتطورة عبر مهام استنتاجية متعددة.

Yiming Huang, Zhenbo Shi, Shuzheng Gao, Cuiyun Gao, Peiyi Han, Chuanyi Liu2026-05-07
🤖 machine learning

Balanced Aggregation: Understanding and Fixing Aggregation Bias in GRPO

تحدد هذه الورقة وتُعالج انحياز التجميع في التعلم المعزز من نمط GRPO باستخدام المكافآت القابلة للتحقق عبر اقتراح "التجميع المتوازن"، وهي طريقة تقوم بمتوسط تدرجات مستوى الرمز (token-level gradients) للاستجابات الإيجابية والسلبية بشكل منفصل قبل إعادة دمجها، مما يؤدي إلى تحسين استقرار التدريب والأداء عبر اختبارات الاستدلال والبرمجة.

Zhiyuan Zeng, Jiameng Huang, Zhangyue Yin, Jiashuo Liu, Ziniu Li, Bingrui Li, Yuhao Wu, Yining Zheng, Ge Zhang, Wenhao H (…)2026-05-07
🤖 machine learning

HERCULES: Hardware-Efficient, Robust, Continual Learning Neural Architecture Search

تقدم هذه الورقة البحثية HERCULES، وهو إطار عمل وتصنيف جديد للبحث عن البنى العصبية (Neural Architecture Search) يوحد الأهداف الجوهرية المتمثلة في كفاءة الأجهزة، والمتانة، والتعلم المستمر لتوجيه تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للنشر والتعلم مدى الحياة.

Matteo Gambella, Fabrizio Pittorino, Manuel Roveri2026-05-07