cs.CL

Compositional Steering of Large Language Models with Steering Tokens

تقدم هذه الورقة "رموز التوجيه التركيبية" (compositional steering tokens)، وهي طريقة تدمج سلوكيات اللغة الطبيعية في رموز الإدخال وتتعلم رمز تركيب مخصص لتمكين التوجيه متعدد السلوكيات بفعالية في وضع الصفر (zero-shot)، وهو ما يتفوق على الأساليب القائمة على التنشيط والأساليب القائمة على التعليمات.

Same Claim, Different Judgment: Benchmarking Scenario-Induced Bias in Multilingual Financial Misinformation Detection

تقدم هذه الورقة البحثية MFMDScen، وهو معيار مرجعي شامل متعدد اللغات يقيم الانحيازات السلوكية في 22 نموذجاً من النماذج اللغوية الكبيرة عبر سيناريوهات اقتصادية متنوعة، كاشفةً عن استمرار وجود انحيازات كبيرة في كل من النماذج التجارية والمفتوحة المصدر عند اكتشاف المعلومات المالية المضللة.

Large Language Models Are Bad Dice Players: LLMs Struggle to Generate Random Numbers from Statistical Distributions

تُثبت هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة الحالية تفتقر بشكل جوهحي إلى القدرة على توليد أرقام عشوائية من توزيعات احتمالية محددة، حيث تُظهر إخفاقات إحصائية جسيمة في كل من وضعي أخذ العينات المجمعة والمستقلة، مما يؤدي إلى نقل تحيزات منهجية إلى التطبيقات اللاحقة.

MemBuilder: Reinforcing LLMs for Long-Term Memory Construction via Attributed Dense Rewards

يُعد MemBuilder إطار عمل للتعلم التعزيزي يعمل على تعزيز الاتساق الحواري طويل الأمد في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال معالجة المكافآت الشحيحة وعزو الذاكرة متعدد الأبعاد عبر التوليد الاصطناعي للأسئلة على مستوى الجلسة والوزن المتدرج المدرك للمساهمة، مما يمكّن نموذجاً بـ 4 مليارات معلمة من التفوق على النماذج المرجعية مغلقة المصدر والأكثر تطوراً.

Enabling Stroke-Level Structural Analysis of Hieroglyphic Scripts without Language-Specific Priors

تقدم هذه الورقة HieroSA، وهو إطار عمل قابل للتعميم يُمكّن النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط من استخراج تمثيلات هيكلية قابلة للتفسير على مستوى الضربات (stroke-level) تلقائياً من صور الرموز الهيروغليفية واللوغاريثمية دون الاعتماد على مسبقات لغوية محددة أو بيانات مصممة يدوياً.

Closing the Modality Reasoning Gap for Speech Large Language Models

تقدم الورقة البحثية TARS، وهو إطار عمل للتعلم التعزيزي يستخدم تصميم مكافأة غير متماثل مع إشارات محاذاة التمثيل والسلوك لسد فجوة الاستدلال بين المدخلات الصوتية والنصية بفعالية في نماذج اللغات الكبيرة الصوتية، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته على المعايير المرجعية الصعبة.

Structure-Aware Diversity Pursuit as an AI Safety Strategy against Homogenization

Spec-o3: A Tool-Augmented Vision-Language Agent for Rare Celestial Object Candidate Vetting via Automated Spectral Inspection

تقدم الورقة البحثية Spec-o3، وهو وكيل رؤية ولغة مدعوم بالأدوات يستفيد من استراتيجية تدريب ثنائية المراحل واستدلال سلسلة الأفكار متعدد الوسائط لأتمتة عملية فحص الأجرام السماوية النادرة، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته وقدرة قوية على التعميم عبر المسوحات مع تفوق ملحوظ على النماذج الحالية للتعلم العميق والنماذج المملوكة لجهات أخرى.

Measuring Social Bias in Vision-Language Models with Face-Only Counterfactuals from Real Photos

تقدم هذه الورقة نموذج تقييم مضاد للواقع يعتمد على الوجه فقط، ومجموعة بيانات FOCUS المقابلة، ومعيار REFLECT، وذلك لقياس التحيز الاجتماعي في نماذج الرؤية واللغة بدقة من خلال عزل التأثيرات الديموغرافية عن المربكات البصرية في الصور الواقعية.

Is Agentic RAG worth it? An experimental comparison of RAG approaches

تقيم هذه الورقة تجريبيًا وتقارن بين نماذج استرجاع المعلومات المعزز (Enhanced RAG) والنماذج الوكيلة (Agentic RAG) عبر سيناريوهات متعددة لتقديم إرشادات عملية حول اختيار التصميم الأكثر فعالية بناءً على مقايضات الأداء والتكلفة.