cs.CL ورقة بحثية

ToolOmni: Enabling Open-World Tool Use via Agentic learning with Proactive Retrieval and Grounded Execution

تُعد ToolOmni إطار عمل وكيل موحد يعزز استخدام النماذج اللغوية الكبيرة للأدوات في العالم المفتوح من خلال الجمع بين مجموعة بيانات تفاعل متعدد الدور للبداية الباردة وخوارزمية GRPO متعددة الأهداف والمفككة لتحقيق أداء رائد في كل من الاسترجاع الاستباقي للأدوات والتنفيذ المرتكز على الواقع.

Shouzheng Huang, Meishan Zhang, Baotian Hu, Min Zhang2026-04-16

💬 NLP

Do We Still Need Humans in the Loop? Comparing Human and LLM Annotation in Active Learning for Hostility Detection

بينما يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة المضبوطة وفق التعليمات توليد تسميات توضيحية واسعة النطاق للكشف عن العدائية بتكلفة ضئيلة مقارنة بالوسم البشري مع أداء إجمالي مماثل، إلا أنها تُدخل أنماط خطأ منهجية في الحالات الغامضة تستوجب مراعاة دقيقة لملفات الخطأ الخاصة بكل تطبيق بدلاً من مجرد مقاييس كفاءة التكلفة.

Ahmad Dawar Hakimi, Lea Hirlimann, Isabelle Augenstein, Hinrich Schütze2026-04-16

💬 NLP

CollabCoder: Plan-Code Co-Evolution via Collaborative Decision-Making for Efficient Code Generation

يُعد CollabCoder إطار عمل مبتكرًا للتطور المشترك بين التخطيط والبرمجة، حيث يعزز توليد الكود الآلي من خلال تنفيذ عملية اتخاذ قرار تعاونية ديناميكية بين وحدات التخطيط والبرمجة، محققًا أداءً وكفاءة فائقين في الاختبارات المعيارية المعقدة مقارنةً بأحدث الأساليب الحالية.

Duy Tung Doan, Quang Huy Phung, Dzung Nguyen, Khac-Hoai Nam Bui2026-04-16

💬 NLP

Causal Drawbridges: Characterizing Gradient Blocking of Syntactic Islands in Transformer LMs

تُثبت هذه الورقة أن نماذج اللغة القائمة على المحولات (Transformer) تحاكي أحكام التدرج البشري في الجزر النحوية من خلال التدخلات السببية، مما يكشف أن حظر الاستخراج يتضمن تداخلاً انتقائياً مع آليات الملء والفجوة، ويشير إلى أن أداة الربط "و" يتم تمثيلها بشكل مختلف اعتماداً على ما إذا كانت تظهر في تركيبات قابلة للاستخراج أو غير قابلة للاستخراج.

Sasha Boguraev, Kyle Mahowald2026-04-16

💬 NLP

How Can We Synthesize High-Quality Pretraining Data? A Systematic Study of Prompt Design, Generator Model, and Source Data

تقدم هذه الورقة دراسة منهجية تحدد أن تنسيقات المخرجات المهيكلة واختيار بيانات المصدر أمران حاسمان للتدريب المسبق الاصطناعي عالي الجودة، مما أدى إلى إنشاء **FinePhrase**، وهو مجموعة بيانات بتكلفة منخفضة تضم 486 مليار توكن تتفوق على النماذج المرجعية الحالية مع إثبات أن نماذج التوليد التي تزيد عن 1 مليار معلمة لا تقدم أي فائدة إضافية.

Joel Niklaus, Atsuki Yamaguchi, Michal Štefánik, Guilherme Penedo, Hynek Kydlíček, Elie Bakouch, Lewis Tunstall, Edward (…)2026-04-16

💬 NLP

Leveraging LLM-GNN Integration for Open-World Question Answering over Knowledge Graphs

يقدم هذا البحث نظام GLOW، وهو نظام هجين يدمج شبكة عصبية رسومية مدربة مسبقاً مع نموذج لغوي كبير لتمكين الإجابة على الأسئلة في العالم المفتوح عبر الرسوم البيانية للمعرفة غير المكتملة، إلى جانب معيار GLOW-BENCH، محققاً تحسينات كبيرة في الأداء من خلال الجمع بين الاستدلال الهيكلي للرسم البياني والتفسير الدلالي دون الحاجة إلى الضبط الدقيق.

Hussein Abdallah, Ibrahim Abdelaziz, Panos Kalnis, Essam Mansour2026-04-16

💬 NLP

Adaptive Conformal Prediction for Improving Factuality of Generations by Large Language Models

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتنبؤ المطابق التكيفي يعزز واقعية توليدات النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تمكين المعايرة المعتمدة على المطالبة لتحسين التغطية الشرطية ودعم التنبؤ الانتقائي، مما يؤدي إلى التفوق على النماذج المرجعية غير التكيفية الحالية.

Aleksandr Rubashevskii, Dzianis Piatrashyn, Preslav Nakov, Maxim Panov2026-04-16

🤖 AI

Reward Design for Physical Reasoning in Vision-Language Models

تقدم هذه الورقة دراسة استئصال منهجية تثبت أن تصميم المكافأة في التدريب القائم على GRPO للنماذج اللغوية البصرية يستحث سلوكيات استدلالية خاصة بمجالات معينة، حيث تحقق المكافآت القائمة على الدقة أقوى المكاسب الإجمالية بينما تعزز مكافآت أوزان الانتباه الجديدة الاستدلال المكاني بشكل كبير دون الحاجة إلى تسميات توضيحية مكانية.

Derek Lilienthal, Manisha Mukherjee, Sameera Horawalavithana2026-04-16

🤖 AI

Memory Transfer Learning: How Memories are Transferred Across Domains in Coding Agents

تقدم هذه الورقة "تعلم نقل الذاكرة" (MTL)، وهو نموذج يستفيد من مجمع ذاكرة موحد عبر مجالات برمجة غير متجانسة لتحسين أداء الوكيل بنسبة 3.7% من خلال نقل المعرفة الميتافيزيقية عالية المستوى، مع إثبات أن التجريد أمر بالغ الأهمية لنجاح التعميم عبر المجالات وأن الفعالية تتناسب طردياً مع حجم مجمع الذاكرة.

Kangsan Kim, Minki Kang, Taeil Kim, Yanlai Yang, Mengye Ren, Sung Ju Hwang2026-04-16

💬 NLP

Dual-Enhancement Product Bundling: Bridging Interactive Graph and Large Language Model

تقترح هذه الورقة طريقة حزم منتجات ذات تعزيز مزدوج تربط بين تعلم الرسوم البيانية التفاعلية والنماذج اللغوية الكبيرة من خلال نموذج "الرسم البياني إلى النص" عبر آلية ربط المفاهيم الديناميكية، مما يعالج تحديات البداية الباردة بفعالية ويحقق تحسينات كبيرة في الأداء مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Zhe Huang, Peng Wang, Yan Zheng, Sen Song, Longjun Cai2026-04-16

→ السابق التالي ←