cs.CL ورقة بحثية

TEMPER: Testing Emotional Perturbation in Quantitative Reasoning

تقدم الورقة البحثية TEMPER، وهو معيار وإطار عمل يوضح أن التأطير العاطفي في مهام الاستدلال الكمي يؤدي بشكل كبير إلى تدهور أداء النماذج اللغوية الكبيرة حتى مع الحفاظ على المحتوى الرقمي، بينما يُظهر أن تحييد هذه اللغة العاطفية يستعيد الدقة بفعالية.

Atahan Dokme, Benjamin Reichman, Larry Heck2026-04-10

💬 NLP

AsyncTLS: Efficient Generative LLM Inference with Asynchronous Two-level Sparse Attention

يُعد AsyncTLS نظام انتباه متناثر هرمي يجمع بين التصفية الكتلية خشنة الحبيبات واختيار الرموز دقيق الحبيبات مع محرك تفريغ غير متزامن لتحقيق دقة بمستوى الانتباه الكامل مع تحسين سرعة العمليات والإنتاجية الشاملة لنماذج اللغة الكبيرة ذات السياق الطويل بشكل كبير.

Yuxuan Hu, Jianchao Tan, Jiaqi Zhang, Wen Zan, Pingwei Sun, Yifan Lu, Yerui Sun, Yuchen Xie, Xunliang Cai, Jing Zhang2026-04-10

💬 NLP

More Capable, Less Cooperative? When LLMs Fail At Zero-Cost Collaboration

تكشف هذه الورقة أن زيادة قدرات النماذج اللغوية الكبيرة لا تضمن السلوك التعاوني في سيناريوهات التكلفة الصفرية، حيث غالبًا ما تفشل حتى النماذج المتقدمة في التعاون دون بروتوكولات أو حوافز صريحة، مما يسلط الض الضوء على الحاجة إلى تصميم تعاوني متعمد في الأنظمة متعددة الوكلاء.

Advait Yadav, Sid Black, Oliver Sourbut2026-04-10

💬 NLP

Loop, Think, & Generalize: Implicit Reasoning in Recurrent-Depth Transformers

تُثبت هذه الورقة أن نماذج المحولات ذات العمق المتكرر تتغلب على قيود التعميم التركيبي واستقراء العمق التي تواجهها النماذج القياسية في مهام الاستدلال الضمني من خلال الاستفادة من الحوسبة التكرارية، والتي تسهل عملية "الاستيعاب المفاجئ" (grokking) المكونة من ثلاث مراحل للتعميم المنهجي وتُمكّن من استدلال أعمق عبر التكرار الموسع أثناء وقت الاستدلال، وإن كان ذلك مقابل مقايضة مع ظاهرة "الإفراط في التفكير".

Harsh Kohli, Srinivasan Parthasarathy, Huan Sun, Yuekun Yao2026-04-10

💬 NLP

Are GUI Agents Focused Enough? Automated Distraction via Semantic-level UI Element Injection

تقدم هذه الورقة البحثية "حقن عناصر واجهة المستخدم على المستوى الدلالي"، وهي طريقة للاختبار الهجومي (red-teaming) تقوم بوضع عناصر واجهة مستخدم غير ضارة فوق الواجهة لتضليل وكلاء واجهة المستخدم الرسومية (GUI agents)، مما يكشف أن عمليات الحقن المحسنة هذه تزيد بشكل كبير من معدلات نجاح الهجوم، وتنتقل عبر النماذج، وتخلق عوامل جذب بصرية مستمرة مقارنة بالضوضاء العشوائية.

Wenkui Yang, Chao Jin, Haisu Zhu, Weilin Luo, Derek Yuen, Kun Shao, Huaibo Huang, Junxian Duan, Jie Cao, Ran He2026-04-10

💬 NLP

Linear Representations of Hierarchical Concepts in Language Models

تُثبت هذه الورقة أن العلاقات الهرمية داخل النماذج اللغوية مُشفرة في تمثيلات خطية محددة النطاق وعالية القابلية للتفسير، يمكن استردادها عبر تحويلات متعلمة وتُظهر تعميماً قوياً عبر السياقات المماثلة والسياقات المتباينة.

Masaki Sakata, Benjamin Heinzerling, Takumi Ito, Sho Yokoi, Kentaro Inui2026-04-10

💬 NLP

Rethinking Data Mixing from the Perspective of Large Language Models

تقترح هذه الورقة DoGraph، وهو إطار عمل جديد لإعادة وزن البيانات يستند إلى تحليل نظري لديناميكيات التدرج وتوزيعات النطاقات، والذي يصيغ جدولة البيانات كمسألة تحسين مقيدة بالرسم البياني لتعزيز قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على التعميم.

Yuanjian Xu, Tianze Sun, Changwei Xu, XinLong Zhao, Jianing Hao, Ran Chen, Yang Liu, Ruijie Xu, Stephen Chen, Guang Zhan (…)2026-04-10

💬 NLP

Kathleen: Oscillator-Based Byte-Level Text Classification Without Tokenization or Attention

كاتلين هي بنية معمارية لتصنيف النصوص عالية الكفاءة وذات معاملات دنيا، تحقق أداءً رائدًا في المعايير القياسية من خلال معالجة بايتات UTF-8 الخام مباشرة في نطاق التردد باستخدام مكونات مبتكرة مثل مصارف المذبذب المتكرر (RecarcantOscillatorBanks) والتوافقيات الطورية (PhaseHarmonics)، مما يلغي الحاجة إلى التجزئة (tokenization)، وآليات الانتباه، وجداول التضمين الضخمة.

George Fountzoulas2026-04-10✓ Author reviewed ⓘ

💬 NLP

A Decomposition Perspective to Long-context Reasoning for LLMs

تقترح هذه الورقة نهجاً قائماً على التفكيك لتعزيز الاستدلال في السياقات الطويلة لدى النماذج اللغوية الكبيرة، وذلك عبر تقسيم المهمة إلى مهارات ذرية أساسية، وتوليف مجموعات بيانات زيفة مستهدفة، وتطبيق التعلم المعزز لتحقيق تحسينات كبيرة في الأداء عبر معايير قياس متعددة.

Yanling Xiao, Huaibing Xie, Guoliang Zhao, Shihan Dou, Shaolei Wang, Yiting Liu, Nantao Zheng, Cheng Zhang, Pluto Zhou (…)2026-04-10

💬 NLP

Rag Performance Prediction for Question Answering

تقدم هذه الورقة نموذجاً تنبؤياً خاضعاً للإشراف ومبتكراً يعمل على نمذجة العلاقات الدلالية بين الأسئلة، والفقرات المسترجعة، والإجابات المولدة بشكل صريح للتنبؤ بفعالية مكاسب الأداء الناتجة عن استخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) في الإجابة على الأسئلة.

Or Dado, David Carmel. Oren Kurland2026-04-10

→ السابق التالي ←