💬 NLP

Explanation Generation for Contradiction Reconciliation with LLMs

تقدم هذه الورقة مهمة توليد التفسيرات التصالحية، حيث يجب على النماذج وضع فرضيات لتفسيرات تجعل العبارات المتناقضة متوافقة، وتقيم 18 نموذجاً لغوياً كبيراً للكشف عن قيودها الحالية في هذا الجانب غير المستكشف من التفكير الشبيه بالبشر.

Jason Chan, Zhixue Zhao, Robert Gaizauskas2026-03-25
💬 NLP

PRISM: A Dual View of LLM Reasoning through Semantic Flow and Latent Computation

يُعد PRISM إطار عمل مبتكر يوحد بين تحليل الانتقالات الدلالية على مستوى الرمز (token) والحسابات الكامنة على مستوى الطبقة لتشخيص أنماط الاستدلال المنهجية في النماذج اللغوية الكبيرة، كاشفاً عن كيفية ظهور حالات الفشل مثل الإفراط في التفكير والالتزام المبكر، وكيف يعيد التوجيه (prompting) تشكيل السلوكيات الحسابية الداخلية بما يتجاوز مجرد مقاييس الدقة.

Ruidi Chang, Jiawei Zhou, Hanjie Chen2026-03-25
💬 NLP

KALAVAI: Predicting When Independent Specialist Fusion Works -- A Quantitative Model for Post-Hoc Cooperative LLM Training

تقدم الورقة البحثية KALAVAI، وهو إطار عمل وبروتوكول كمي يثبت أن النماذج اللغوية الكبيرة المتخصصة في مجالات معينة والتي تم تدريبها بشكل مستقل يمكن دمجها بفعالية لاحقاً عبر توجيه "خليط من الخبراء" خفيف الوزن، مع مكاسب في الأداء يمكن التنبؤ بها بواسطة صيغة قائمة على التباعد وتم التحقق من صحتها عبر مقاييس لغوية ونماذج متعددة.

Ramchand Kumaresan2026-03-25
💬 NLP

DALDALL: Data Augmentation for Lexical and Semantic Diverse in Legal Domain by leveraging LLM-Persona

تقدم الورقة البحثية DALDALL، وهو إطار عمل لتعزيز البيانات قائم على الشخصيات يستفيد من الأدوار القانونية المتخصصة في المجال لتوليد استعلامات اصطناعية عالية الجودة ومتنوعة، مما يؤدي إلى تحسين أداء المسترجعات الكثيفة في مهام استرجاع المعلومات القانونية ذات الموارد المنخفضة.

Janghyeok Choi, Jaewon Lee, Sungzoon Cho2026-03-25
💬 NLP

When AI Shows Its Work, Is It Actually Working? Step-Level Evaluation Reveals Frontier Language Models Frequently Bypass Their Own Reasoning

تقدم هذه الورقة طريقة تقييم على مستوى الخطوات تكشف أن معظم النماذج اللغوية الرائدة تولد خطوات استدلال تزيينية لا تؤثر فعلياً في إجاباتها النهائية، حيث يكون الاعتماد الحقيقي على الاستدلال نادراً، ومرتبطاً بمهام محددة، ومحدداً بأهداف التدريب بدلاً من حجم النموذج.

Abhinaba Basu, Pavan Chakraborty2026-03-25
💬 NLP

RadTimeline: Timeline Summarization for Longitudinal Radiological Lung Findings

تقدم هذه الورقة RadTimeline، وهي مهمة ومجموعة بيانات لتلخيص الخط الزمني المنظم لتقارير الأشعة الصدرية الطولية، والتي تستخدم عملية نموذج لغوي كبير مكونة من ثلاث خطوات لتنظيم النتائج حسب التاريخ والموضوع، مما يثبت أن التوليد الوسيط لأسماء المجموعات أمر بالغ الأهمية لتحقيق أداء تجميع يتساوى مع أداء البشر مع استدعاء عالٍ.

Sitong Zhou, Meliha Yetisgen, Mari Ostendorf2026-03-25
💬 NLP

Analysing LLM Persona Generation and Fairness Interpretation in Polarised Geopolitical Contexts

تحلل هذه الورقة كيفية توليد خمسة نماذج لغوية كبيرة لشخصيات فلسطينية وإسرائيلية عبر سياقات جيوسياسية متنوعة، كاشفةً أنه بينما تحاول النماذج دمج مفاهيم العدالة في استدلالاتها، إلا أنها غالباً ما تكرس الصور النمطية الاجتماعية والاقتصادية وتُظهر تعديلات غير متسقة في مخرجاتها النهائية.

Maida Aizaz, Quang Minh Nguyen2026-03-25
💬 NLP

Avoiding Over-smoothing in Social Media Rumor Detection with Pre-trained Propagation Tree Transformer

لمعالجة قيود التنعيم المفرط والاعتماد طويل المدى للشبكات العصبية الرسومية في كشف الشائعات عبر وسائل التواصل الاجتماعي، تقترح هذه الورقة P2T3، وهي طريقة تعتمد على نموذج Transformer مدرب مسبقاً تقوم بنمذجة سلاسل المحادثة داخل أشجار الانتشار وتحقق أداءً هو الأفضل حالياً عبر العديد من المعايير وسيناريوهات التعلم من أمثلة قليلة.

Chaoqun Cui, Caiyan Jia2026-03-25
💬 NLP

Multilingual KokoroChat: A Multi-LLM Ensemble Translation Method for Creating a Multilingual Counseling Dialogue Dataset

تقدم هذه الورقة "Multilingual KokoroChat"، وهي مجموعة بيانات حوارية استشارية متعددة اللغات عالية الجودة تم إنشاؤها عن طريق ترجمة متن لغوي ياباني إلى اللغتين الإنجليزية والصينية باستخدام طريقة مبتكرة تعتمد على تجميع نماذج لغوية كبيرة متعددة تتفوق في دقة الترجمة على النماذج الفردية الرائدة.

Ryoma Suzuki, Zhiyang Qi, Michimasa Inaba2026-03-25
💬 NLP

Beyond Theoretical Bounds: Empirical Privacy Loss Calibration for Text Rewriting Under Local Differential Privacy

تقدم هذه الورقة TeDA، وهو إطار عمل لاختبار الفرضيات يعمل على معايرة فقدان الخصوصية تجريبياً عبر آليات إعادة كتابة النصوص تحت نموذج الخصوصية التفاضلية المحلية من خلال قياس قابلية تمييز النصوص في فضاءات السطح والتمثيل (embedding spaces)، مما يكشف أن حدود ε\varepsilon الاسمية غالباً ما تفشل في عكس مستويات الخصوصية الفعلية ويوفر أساساً أكثر موثوقية لمقارنة المقايضات بين الخصوصية والمنفعة.

Weijun Li, Arnaud Grivet Sébert, Qiongkai Xu, Annabelle McIver, Mark Dras2026-03-25