cs.CL ورقة بحثية

LHAW: Controllable Underspecification for Long-Horizon Tasks

تقدم الورقة البحثية LHAW، وهو مسار اصطناعي معياري يولد بشكل منهجي متغيرات مهام طويلة الأمد غير محددة بدقة وقابلة للتحكم عبر إزالة المعلومات عبر أربعة أبعاد والتحقق من تأثيرها من خلال تجارب وكلاء تجريبية، مما يوفر أول إطار عمل للتقييم الحساس للتكلفة لسلوك توضيح الوكيل في البيئات الغامضة.

George Pu, Michael S. Lee, Udari Madhushani Sehwag, David J. Lee, Bryan Zhu, Yash Maurya, Mohit Raghavendra, Yuan Xue, S (…)2026-03-23

💬 NLP

When Prompt Optimization Becomes Jailbreaking: Adaptive Red-Teaming of Large Language Models

تُظهر هذه الورقة أن إعادة توظيف تقنيات تحسين الأوامر الآلية لتنقيح المدخلات العدائية بشكل تكراري يضعف سلامة النماذج اللغوية الكبيرة بشكل كبير، مما يكشف أن المعايير المرجعية الثابتة تستهين بالمخاطر ويبرز ضرورة الاختبار الأحمر التكيفي من أجل تقييم سلامة قوي.

Zafir Shamsi, Nikhil Chekuru, Zachary Guzman, Shivank Garg2026-03-23

💬 NLP

Enhancing Legal LLMs through Metadata-Enriched RAG Pipelines and Direct Preference Optimization

تقترح هذه الورقة إطار عمل يجمع بين استرجاع المعزز بالبيانات الوصفية الهجين (Metadata-Enriched Hybrid RAG) للتغلب على الحشو اللفظي في استرجاع الوثائق القانونية، والتحسين المباشر للتفضيلات (Direct Preference Optimization) لفرض الرفض الآمن عند عدم كفاية السياق، مما يعزز التأسيد والموثوقية والسلامة للنماذج اللغوية الكبيرة القانونية.

Suyash Maniyar, Deepali Singh, Rohith Reddy2026-03-23

💬 NLP

A comprehensive study of LLM-based argument classification: from Llama through DeepSeek to GPT-5.2

تقدم هذه الورقة تقييماً شاملاً لنماذج اللغات الكبيرة الرائدة، بما في ذلك GPT-5.2 وLlama 4 وDeepSeek، في مهام تصنيف الحجج، مما يثبت أن استراتيجيات التلقين المتقدمة تعزز الأداء بشكل كبير مع الكشف عن أوضاع فشل منهجية في التعامل مع البنى الحجاجية المعقدة.

Marcin Pietroń, Filip Gampel, Jakub Gomułka, Andrzej Tomski, Rafał Olszowski2026-03-23

💬 NLP

LARFT: Closing the Cognition-Action Gap for Length Instruction Following in Large Language Models

تقترح الورقة البحثية إطار عمل LARFT، وهو إطار تدريب يسد الفجوة بين الإدراك والتنفيذ في اتباع تعليمات الطول من خلال دمج التعلم المعزز الموجه للطول مع الوعي الذاتي المتأخر لضبط فهم النموذج الداخلي للطول مع سياسة التوليد الخاصة به، مما يحقق مكاسب أداء كبيرة مع تأثير ضئيل على القدرات العامة.

Wei Zhang, Lintong Du, Yuanhe Zhang, Zhenhong Zhou, Kun Wang, Li Sun, Sen Su2026-03-23

💬 NLP

Constraint-aware Path Planning from Natural Language Instructions Using Large Language Models

تقترح هذه الورقة إطار عمل مرن يسخر النماذج اللغوية الكبيرة لحل مشكلات تخطيط المسارات المقيدة المتنوعة مباشرة من التعليمات باللغة الطبيعية عبر مطابقة المدخلات مع صيغ معروفة أو استنتاج صيغ جديدة ذاتياً، يتبع ذلك عملية تصحيح ذاتي تكرارية لتوليد حلول قابلة للتنفيذ ومثالية.

Dylan Shim, Minghan Wei2026-03-23

💬 NLP

MAPLE: Metadata Augmented Private Language Evolution

تقترح الورقة البحثية إطار عمل MAPLE، وهو إطار عمل مبتكر يعزز التطور اللغوي ذو الخصوصية التفاضلية للنماذج اللغوية الكبيرة التي يمكن الوصول إليها عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) من خلال الاستفيد من البيانات الوصفية الجدولية ذات الخصوصية التفاضلية والتعلم في السياق للتغلب على اختناقات التهيئة، مما يحقق مقايضات فائقة بين الخصوصية والمنفعة، وتقارباً أسرع، وتكاليف أقل لواجهة برمجة التطبيقات مقارنة بالطرق الحالية.

Eli Chien, Yuzheng Hu, Ryan McKenna, Shanshan Wu, Zheng Xu, Peter Kairouz2026-03-23

💬 NLP

Breeze Taigi: Benchmarks and Models for Taiwanese Hokkien Speech Recognition and Synthesis

تقدم هذه الورقة Breeze Taigi، وهو إطار عمل شامل يتميز بمعايير قياسية، ومجموعات بيانات منسقة، ونماذج مفتوحة المصدر تستفيد من البيانات الاصطناعية والموارد المتوازية بين لغتي الماندرين والتايغي لتعزيز التعرف على الكلام وتخليقه للغة هوكين (التايغي) التايوانية بشكل كبير.

Yu-Siang Lan, Chia-Sheng Liu, Yi-Chang Chen, Po-Chun Hsu, Allyson Chiu, Shun-Wen Lin, Da-shan Shiu, Yuan-Fu Liao2026-03-23

💬 NLP

Significance-Gain Pair Encoding for LLMs: A Statistical Alternative to Frequency-Based Subword Merging

تقترح هذه الورقة البحثية "Significance-Gain BPE"، وهي بديل قائم على أسس إحصائية لعملية دمج الكلمات الفرعية التقليدية المعتمدة على التكرار، حيث تستخدم إحصائية z لقياس تماسك الأزواج، مما أظهر تحسينات ملحوظة في مقاييس الحيرة (perplexity) وعدد البتات لكل حرف (bits per character) للنماذج اللغوية على مجموعة بيانات WikiText-103.

Azam Nouri2026-03-23

💬 NLP

The {\alpha}-Law of Observable Belief Revision in Large Language Model Inference

تقدم هذه الورقة "قانون ألفا" ( $\alpha$ -Law)، وهو قانون قياس ضربي يحكم كيفية مراجعة النماذج اللغوية الكبيرة لمعتقداتها أثناء الاستدلال التكراري، مما يثبت أن وجود أسٍ أقل من واحد يضمن الاستقرار التقاربي ويكشف عن سلوكيات تحديث قريبة من السلوك البايزي عبر نماذج ومعايير متنوعة.

Mike Farmer, Abhinav Kochar, Yugyung Lee2026-03-23

→ السابق التالي ←