💬 NLP

LEXam: Benchmarking Legal Reasoning on 340 Law Exams

تقدم هذه الورقة LEXam، وهو معيار مرجعي شامل يتكون من 7,537 سؤالاً من 340 امتحاناً قانونياً عبر 116 مساقاً، لتقييم وإثبات القيود الحالية للنماذج اللغوية الكبيرة في أداء الاستدلال القانوني متعدد الخطوات والمنظم من خلال إطار عمل مُعتمد يعتمد على النموذج اللغوي الكبير كحَكَم (LLM-as-a-Judge).

Yu Fan, Jingwei Ni, Jakob Merane, Yang Tian, Yoan Hermstrüwer, Yinya Huang, Mubashara Akhtar, Etienne Salimbeni, Florian (…)2026-04-03
💻 computer science

SAKE: Structured Agentic Knowledge Extrapolation for Complex LLM Reasoning via Reinforcement Learning

إن SAKE هو إطار عمل وكيل مدعوم بالتعلم المعزز يُمكّن النماذج اللغوية الكبيرة ذات الأوزان المفتوحة والصغيرة من تحقيق أداء يضاهي أحدث المعاياي في مهام استقراء المعرفة المعقدة، وذلك عبر التداخل الذاتي لأدوات الرسوم البيانية للمعرفة المهيكلة لاستخراج الكيانات، وتصفية المجموعات، والاستدلال الترابطي، مما يتجاوز بذلك النماذج الأكبر حجماً مع تقليل استخدام الرموز (tokens) بشكل كبير.

Jiashu He, Jinxuan Fan, Bowen Jiang, Ignacio Houine, Dan Roth, Alejandro Ribeiro2026-04-03
💻 computer science

A Comparative Study of Competency Question Elicitation Methods from Ontology Requirements

تقدم هذه الورقة تقييماً مقارناً تجريبياً لطرق استنباط أسئلة الكفاءة (CQ)، سواء كانت يدوية أو قائمة على الأنماط أو مدفوعة بالنماذج اللغوية الكبيرة، كاشفةً أنه في حين يمكن للنماذج اللغوية الكبيرة توليد أسئلة كفاءة أولية بفعالية، إلا أن المخرجات الناتجة تتباين بشكل كبير في الجودة وتتطلب عادةً تنقيحاً بشرياً قبل استخدامها في نمذجة الأنطولوجيا.

Reham Alharbi, Valentina Tamma, Terry R. Payne, Jacopo de Berardinis2026-04-03
💻 computer science

Optimus: A Robust Defense Framework for Mitigating Toxicity while Fine-Tuning Conversational AI

تقدم هذه الورقة Optimus، وهو إطار دفاعي قوي يخفف من السمية في الذكاء الاصطناعي الحواري المضبط بدقة عبر الاستفادة من تصنيف السمية الخالي من التدريب وعملية محاذاة ذات استراتيجية مزدوجة، مما يحافظ بفعالية على المنفعة ويتفوق على الأساليب المتطورة حتى في ظل ظروف المصنفات المنحازة والهجمات العدائية.

Aravind Cheruvu, Shravya Kanchi, Sifat Muhammad Abdullah, Nicholas Kong, Daphne Yao, Murtuza Jadliwala, Bimal Viswanath2026-04-03
🤖 machine learning

Fair Representation in Parliamentary Summaries: Measuring and Mitigating Inclusion Bias

تقيم هذه الورقة خمسة نماذج لغوية كبيرة تلخص مناقشات البرلمان الأوروبي، كاشفةً عن تحيزات منهجية ضد المتحدثين بناءً على الترتيب، واللغة، والانتماء السياسي، وتقترح طريقة تلخيص هرمية للتخفيف بفعالية من تحيزات الاستبعاد هذه حيث تفشل استراتيجيات التلقين.

Eoghan Cunningham, James Cross, Derek Greene2026-04-03
💬 NLP

A Dynamic Fusion Model for Consistent Crisis Response

تتناول هذه الورقة الحاجة الماسة للاتساق الأسلوبي في اتصالات الأزمات المؤتمتة من خلال اقتراح مقياس تقييم مبتكر ونموذج توليد قائم على الدمج ثنائي المراحل يحسن جودة الاستجابة وتجانسها بشكل كبير مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Xiaoying Song, Anirban Saha Anik, Eduardo Blanco, Vanessa Frias-Martinez, Lingzi Hong2026-04-03
💬 NLP

Speaking at the Right Level: Literacy-Controlled Counterspeech Generation with RAG-RL

تقترح هذه الورقة إطار عمل "التعلم المقيد" (Controlled-Literacy) الذي يجمع بين التوليد المعزز بالاسترجاع والتعلم التعزيزي لتوليد خطاب مضاد مصمم خصيصاً ضد المعلومات الطبية المضللة، مع التحسين ليتناسب مع مستويات الثقافة الصحية المحددة للجمهور لتعزيز سهولة الوصول والفعالية.

Xiaoying Song, Anirban Saha Anik, Dibakar Barua, Pengcheng Luo, Junhua Ding, Lingzi Hong2026-04-03
💻 computer science

AutiHero: Engaging Parents in Creating Personalized, Multi-path~Social Narratives for Autistic Children

تقدم هذه الورقة AutiHero، وهو نظام ذكاء اصطناعي توليدي يمكّن آباء الأطفال المصابين بالتوحد من إنشاء قصص اجتماعية شخصية متعددة المسارات، مما يثبت من خلال دراسة استمرت أسبوعين أن الأداة تسهل بفعالية سرد القصص التعاوني وتزيد من ثقة الآباء في التوجيه السلوكي.

Jungeun Lee, Kyungah Lee, Inseok Hwang, SoHyun Park, Young-Ho Kim2026-04-03
🤖 machine learning

Quokka: Accelerating Program Verification with LLMs via Invariant Synthesis

تقدم الورقة البحثية Quokka، وهو إطار عمل متمحور حول التقييم يسخر النماذج اللغوية الكبيرة للتحقق المباشر من ثوابت الحلقات وتوليفها لأغراض التحقق من البرامج، مُظهرةً أداءً رائدًا من خلال اختبار معياري شامل يضم 866 حالة وتكوينات مختلفة من النماذج اللغوية الكبيرة.

Anjiang Wei, Tianran Sun, Tarun Suresh, Haoze Wu, Ke Wang, Alex Aiken2026-04-03
💬 NLP

Learning to Reason in Structured In-context Environments with Reinforcement Learning

تقدم هذه الورقة إطار عمل "البيئة المنظمة داخل السياق" (SIE)، الذي يستفيد من البيانات المهيكلة واسعة النطاق لإنشاء بيئات قابلة للتوسع والتحقق والتعميم لتعلم التعزيز، مما يمكّن النماذج اللغوية الكبيرة من تحسين مهارات الاستدلال لديها بشكل كبير في المهام داخل النطاق وخارجه.

Peng Yu, Zeyuan Zhao, Shao Zhang, Luoyi Fu, Xinbing Wang, Ying Wen2026-04-03