11611 ورقة بحثية
تُظهر هذه الدراسة المسجلة مسبقاً أن أداء مسبار الطاقة متعدد المسارات (K-way energy probe) بالنسبة لـ "softmax" يعتمد بشكل كبير على تدريب الإنتروبيا المتقاطعة (cross-entropy training)، الذي يستحث معايير لوجيت (logit norms) أكبر بكثير وميزة ترتيب ثابتة المقياس، بدلاً من اعتماده على ديناميكيات الاستدلال ثنائي الاتجاه أو مقدار الحركة الكامنة.
تقدم هذه الورقة البحثية نموذج "المُشفّر التلقائي التبايني لتأليف النصوص القابل للتفسير" (EAVAE)، وهو إطار عمل مبتكر يحقق عزواً قوياً وعاماً للمؤلف وكشفاً للنصوص المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي من خلال الفصل الصريح بين الأسلوب والمحتوى عبر الفصل المعماري ومميز فريد يقوم في آن واحد بالتحقق من أزواج التمثيلات وتوليد تفسيرات باللغة الطبيعية.
تقدم الورقة البحثية CI-Work، وهو معيار يكشف أن وكلاء نماذج اللغات الكبيرة (LLM) للمؤسسات الرائدة ينتهكون سلامة السياق بشكل متكرر عبر تسريب المعلومات الحساسة، وهي مشكلة تزداد سوءًا مع ارتفاع فائدة المهام ولا يمكن حلها بمجرد زيادة حجم النموذج، مما يستلزم تحولًا نحو بنيات تركز على السياق.
تقيم هذه الدراسة التحيز السياسي في تلخيص الأخبار متعددة الوثائق عبر 13 نموذجاً لغوياً كبيراً باستخدام مجموعة بيانات FairNews، مما يكشف أن النماذج متوسطة الحجم غالباً ما تتفوق على النماذج الأكبر في العدالة، وأن إزالة التحيز القائم على التلقين يعتمد بشكل كبير على النموذج، وأن مشاعر الكيانات تظل بعداً مقاوماً بشكل خاص للتدخل.
تكشف هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة تظهر تحيزاً أيديولوجياً منهجياً في الاستدلال الاقتصادي السببي، حيث تُظهر دقة أعلى بكثير وانحرافاً اتجاهياً نحو وجهات النظر الموجهة نحو التدخل (المؤيدة للحكومة) مقارنة بوجات النظر الموجهة نحو السوق عند تقييم التدخلات الاقتصادية المثيرة للجدل.
تقدم هذه الورقة PolyChartQA، وهي مجموعة بيانات متوسطة الحجم من صور الرسوم البيانية المتعددة وأزواج الأسئلة والأجوبة المصممة لاختبار وتقييم أداء النماذج اللغوية متعددة الوسائط في استخلاص الرؤى من التصورات البيانية المعقدة والمتعددة.
تقدم الورقة البحثية CARE، وهو محرك استجابة متوافق مع المستشارين يقوم بضبط النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر بناءً على محادثات أزمات تم التحقق منها من قبل خبراء باللغتين العبرية والعربية لتوليد استجابات داعمة نفسياً في الوقت الفعلي تعزز سير عمل المستشارين وجودة الرعاية في سياقات اللغات ذات الموارد المحدودة.
تقدم هذه الورقة البحثية ReaGeo، وهو إطار عمل متكامل للترميز الجغراوي (geocoding) يسخر النماذج اللغوية الكبيرة لتحويل التنبؤ بالإحداثيات إلى مهمة توليد نصوص معززة بالتفكير المتسلسل (Chain-of-Thought) والتعلم التعزيزي، مما يتغلب على قيود طرق الاسترجاع التقلية متعددة المراحل للتعامل بدقة مع مختلف استعلامات العناوين والمواقع المكانية.
يعمل نظام mcdok الخاص بالمهمة 13 من مسابقة SemEval-2026 على تكييف نهج mdok لكشف النصوص عبر ضبط النماذج اللغوية الكبيرة المتخصصة في الأكواد برمجياً لمعالجة كشف الأكواد المولدة آلياً، ونسبها، وتحديد الأكواد الهجينة بشكل تنافسي، رغم استمرار وجود فجوات كبيرة في الأداء مقارنة بالأنظمة المتصدرة.
يقدم فريق MKJ إطار عمل متكيف لغوياً لمهمة SemEval-2026 Task 9 يجمع استراتيجياً بين النماذج العامة متعددة اللغات، والنماذج المتخصصة لكل لغة، والفرق الهجينة لتحقيق متوسط F1 كلي قدره 0.796 عبر 22 لغة، مما يثبت أن تطويع اختيار النماذج وفقاً للخصائص الكتابية واللغوية يتفوق على البنى الشاملة والتعزيز عابر اللغات.