cs.CL ورقة بحثية

How Language Models Conflate Logical Validity with Plausibility: A Representational Analysis of Content Effects

تكشف هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة تخلط بين الصلاحية المنطقية والمعقولية الدلالية لأن هذه المفاهيم متوافقة خطياً في تمثيلاتها الداخلية، وتُظهر أن تطبيق نواقل التوجيه لفك الارتباط بينهما يمكن أن يقلل بفعالية من تحيزات المحتوى ويحسن دقة الاستدلال.

Leonardo Bertolazzi, Sandro Pezzelle, Raffaella Bernardi2026-04-21

💬 NLP

Don't Adapt Small Language Models for Tools; Adapt Tool Schemas to the Models

تقدم هذه الورقة PA-Tool، وهي طريقة لا تتطلب تدريبًا تعمل على تحسين دقة استخدام الأدوات في النماذج اللغوية الصغيرة من خلال تكييف مخططات الأدوات لتتطابق مع المعرفة المسبقة للنماذج، مما يقلل أخطاء عدم تطابق المخططات بنسبة تصل إلى 80% دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج.

Jonggeun Lee, Woojung Song, Jongwook Han, Haesung Pyun, Yohan Jo2026-04-21

💬 NLP

Creating ConLangs to Probe the Metalinguistic Grammatical Knowledge of LLMs

تقدم هذه الورقة نظام IASC، وهو نظام وكيل تفاعلي يسخر النماذج اللغوية الكبيرة لبناء لغات اصطناعية، ليعمل كأداة إبداعية وإطار عمل مبتكر لسبر أغوار الفهم الميتا-لغوي للنماذج تجاه المفاهيم اللغوية، ويكشف بشكل خاص أن النماذج اللغوية الكبيرة تتعامل مع الأنماط الصرفية والنحوية الشائعة نمطيًا بفعالية أكبر من تلك النادرة.

Chihiro Taguchi, Richard Sproat2026-04-21

💬 NLP

Parallel Test-Time Scaling for Latent Reasoning Models

تُمكِّن هذه الورقة البحثية التوسع المتوازي في وقت الاختبار لنماذج الاستدلال الكامن من خلال تقديم استراتيجيات أخذ عينات عشوائية مستوحاة من عدم اليقين (إسقاط مونت كارلو والضجيج الغاوسي المضاف) ونموذج مكافأة كامن تبايني متدرو الخطوات لتسهيل التجميع الفعال للمسارات في الفضاءات المتجهة المستمرة.

Runyang You, Yongqi Li, Meng Liu, Wenjie Wang, Liqiang Nie, Wenjie Li2026-04-21

💬 NLP

Test-Time Reasoners Are Strategic Multiple-Choice Test-Takers

تتحدى هذه الورقة الافتراض القائل بأن نجاح النماذج اللغوية الكبيرة في أسئلة الاختيار من متعدد باستخدام خيارات الإجابة فقط هو دائماً اختصار سطحي، حيث تثبت أن الاستدلال أثناء وقت الاختبار غالباً ما يحسن الأداء من خلال استراتيجيات أكثر قوة مثل استنتاج الأسئلة المفقودة بدلاً من الاعتماد على انحيازات البيانات التافهة.

Nishant Balepur, Atrey Desai, Rachel Rudinger2026-04-21

💬 NLP

Logit Arithmetic Elicits Long Reasoning Capabilities Without Training

تقدم الورقة البحثية ThinkLogit، وهي طريقة للفك عند وقت الاستنتاج لا تتطلب تدريباً وتستفيد من حسابات اللوجيت (logit arithmetic) لنقل قدرات التفكير متسلسل السلسلة من نموذج "موجه" صغير إلى نموذج هدف كبير غير قادر على التفكير، مما يحقق مكاسب كبيرة في الأداء عبر معايير الرياضيات والعلوم والبرمجة دون الحاجة إلى تحديثات التدرج أو تكبد أعباء إضافية كبيرة في وقت الاستنتاج.

Yunxiang Zhang, Muhammad Khalifa, Lechen Zhang, Xin Liu, Ayoung Lee, Xinliang Frederick Zhang, Farima Fatahi Bayat, Lu W (…)2026-04-21

💬 NLP

AutoGraph-R1: End-to-End Reinforcement Learning for Knowledge Graph Construction

يُعد AutoGraph-R1 إطار عمل مبتكر يستخدم التعلم المعزز من طرف إلى طرف لتحسين بناء الرسوم البيانية للمعرفة مباشرة من أجل أداء التوليد المعزز بالاسترجاع في المهام اللاحقة، مما يسد الفجوة بين بناء الرسم البياني وفائدة المهمة لتحقيق مكاسب كبيرة في أنظمة الإجابة على الأسئلة.

Hong Ting Tsang, Jiaxin Bai, Haoyu Huang, Qiao Xiao, Tianshi Zheng, Baixuan Xu, Shujie Liu, Yangqiu Song2026-04-21

💬 NLP

Privacy-R1: Privacy-Aware Multi-LLM Agent Collaboration via Reinforcement Learning

تقدم الورقة البحثية Privacy-R1، وهو إطار عمل للتعلم التعزيزي يقوم بتوجيه قطع النصوص ديناميكيًا بين النماذج اللغوية الكبيرة المحلية والبعيدة لتحقيق التوازن الأمثل بين حماية الخصوصية وأداء المهام من خلال التمييز بين المعلومات الحساسة القابلة للاستبدال وتلك المتعلقة بصلب المهمة، محققًا بذلك نتائج رائدة على مجموعة بيانات طبية جديدة عالية الكثافة.

Zheng Hui, Yijiang River Dong, Sanhanat Sivapiromrat, Ehsan Shareghi, Nigel Collier2026-04-21

💬 NLP

ToMMeR -- Efficient Entity Mention Detection from Large Language Models

يُعد ToMMeR نموذجاً خفيف الوزن يُظهر أن اكتشاف الإشارات يبرز بشكل طبيعي من نمذجة اللغة، ويحقق أداءً تنافسياً في التعرف على الكيانات المسماة من خلال استعادة التمثيلات الهيكلية للكيانات بكفاءة من طبقات الترانسفورمر المبكرة وبأقل قدر من المعلمات.

Victor Morand, Nadi Tomeh, Josiane Mothe, Benjamin Piwowarski2026-04-21

⚡ electrical engineering

emg2speech: Synthesizing speech from electromyography using self-supervised speech models

تقدم هذه الورقة واجهة كلامية عصبية عضلية تستفيد من العلاقة الخطية القوية بين تمثيلات الكلام ذاتية الإشراف وإشارات التخطيط الكهربائي للعضلات (EMG) لتخليق الكلام المسموع مباشرة من النطق الصامت، حيث نجحت في استعراض النظام على مشارك يعاني من التصلب الجانبي الضموري (ALS).

Harshavardhana T. Gowda, Daniel C. Comstock, Lee M. Miller2026-04-21

→ السابق التالي ←