11611 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل جديداً لاكتشاف شخصيات النماذج اللغوية الكبيرة عبر نمذجة الاستدلالات الجسرية الضمنية كرسوم بيانية معرفية مهيكلة، مما يثبت أن التماسك الدلالي على مستوى الخطاب يوفر أساساً أكثر قوة واستقراراً لتحديد الشخصية من الإشارات المعجمية أو الأسلوبية السطحية التقليدية.
تقدم هذه الورقة تقنية جديدة لكسر الحماية متعددة الجولات تستغل نموذج "الإكمال الآمن" للنماذج الرائدة من خلال خداعها بنوايا تبدو حميدة لتوليد مخرجات ضارة، مع تحديد ومعالجة فئة ثغرات مكتشفة حديثاً تسمى "كسر الحماية شبه الموازي" (para-jailbreaking).
يُعد BiMol-Diff إطار عمل انتشار موحد يستخدم جدول ضوضاء مدركاً للرموز (token-aware) للتغلب على قيود نماذج الانتشار والنماذج ذات التوليد الذاتي القياسية، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته في كل من توليد الجزيئات المشروط بالنص ووصف الجزيئات من خلال الحفاظ على البنى التحتية ذات المعلومات الهيكلية.
تقدم الورقة البحثية إطار عمل DLM4G، وهو إطار عمل انتشار تشويش تكيفي مدرك للرسوم البيانية يتفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية ذات الترتيب التلقائي والانتشار في دقة التأسيس الواقعي وحساسية التعديل لتوليد التسلسلات من الرسوم البيانية، وذلك من خلال توظيف استراتيجية إزالة تشويش تكيفية مصممة خصيصاً لهياكل الرسوم البيانية.
يقدم البحث إطار عمل IRIS، وهو إطار عمل مبتكر يجمع بين التعلم التعزيزي المتداخل ومنهج تدريجي مرحلي تراكمي ومجموعة بيانات متعددة اللغات جديدة (CL-Math) لتعزيز قدرات الاستدلال الرياضي عبر اللغات بشكل كبير، لا سيما في اللغات الهندية ذات الموارد المنخفضة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للإشراف الضعيف القائم على التلقين باستخدام نموذج Qwen3-VLM مكمّم لتفكيك عملية كشف خطاب الكراهية في الميمات إلى وظائف تسمية قائمة على أسئلة مستهدفة، محققةً بذلك مراتب متقدمة في اللغات الإنجليزية والصينية والهندية لمهمة LT-EDI 2026 المشتركة من خلال المعالجة الفعالة لتحديات خطاب الكراهية متعدد الوسائط، والمتنوع ثقافياً، ومتعدد اللغات.
تحلل هذه الورقة المخاطر الناشئة عن نماذج توليد الصور الرائدة التي تنتج أدلة بصرية اصطناعية تتميز بالواقعية الفوتوغرافية، والنصوص المقروءة، واتساق الهوية، محاججةً بأن هذه القدرات تقوض الثقة المجتمعية في السجلات المرئية وتستلزم إطار تحكم متعدد الطبقات يتضمن تدخلات تقنية وتشفيرية وسياساتية عبر مختلف القطاعات.
تقدم هذه الورقة OS-SPEAR، وهي مجموعة أدوات شاملة مصممة لتقييم وكلاء أنظمة التشغيل (OS agents) بشكل منهجي عبر أبعاد السلامة، والأداء، والكفاءة، والمتانة من خلال مجموعات فرعية متخصصة وتشخيصات مؤتمتة، مما يكشف عن المقايضات والثغرات الحرجة في النماذج الحالية لتوجيه تطوير وكلاء أكثر موثوقية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل MIPIC، وهو إطار تدريب موحد يعزز تعلم تمثيل ماتريوشكا (Matryoshka Representation Learning) من خلال الجمع بين المحاذاة العلاقاتية الداخلية ذاتية التقطير وتسلسل المعلومات التدريجي لإنتاج تضمينات متسقة هيكلياً ومدمجة دلالياً تحافظ على أداء عالٍ عبر مختلف الميزانيات الحسابية وأحجام النماذج.
تقدم هذه الورقة البحثية "استحثاث الأعراض" (Symptom Induction)، وهي طريقة مبتكرة تضغط الأمثلة المصنفة إلى إرشادات قابلة للتفسير لتحسين تصنيف أعراض الاكتئاب دقيقة التفاصيل في النصوص التي ينشئها المستخدمون بشكل كبير، متفوقة بذلك على نهج النماذج اللغوية الكبيرة القياسية ومظهرة قدرة قوية على التعميم على الحالات الصحية النفسية ذات الصلة.