cs.CL ورقة بحثية

Anchoring Bias in LLM-as-a-Judge Systems: Prior Scores Compromise Evaluation Independence

تُثبت هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة التي تعمل كحكام تعاني من انحياز كبير بسبب الدرجات السابقة المدرجة في البيانات الوصفية للسياق الخاص بها، مما يتسبب في تحولات نظامية في التقييم وأخطاء في اتخاذ القرار تستمر حتى مع محاولات التخفيف مثل "سلسلة الأفكار" أو التحذيرات، مما يتحدى فرضية استقلالية التقييم في أنظمة "النموذج اللغوي الكبير كحكم".

Ante Kapetanovic, Kemal Altwlkany, Andro Mercep, Tomislav Duricic, Emanuel Lacic2026-08-27

💬 NLP

Loss-Based Active Learning for Neural Abstractive Summarization

تقدم الورقة البحثية LOBSTER، وهو إطار عمل جديد للتعلم النشط القائم على الخسارة (loss-based) لتلخيص النصوص التجريدي العصبي، والذي يختار بكفاءة عينات غير مصنفة غنية بالمعلومات تشبه الأمثلة ذات الخسارة العالية، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته مع تقليل تكاليف التوسيم بشكل كبير وسرعة تصل إلى 665 ضعفاً في اختيار الاستعلامات.

Michail Ioannou, Tatiana Passali, George Michalopoulos, Grigorios Tsoumakas2026-08-27

💬 NLP

One Form to Transfer Them All: Pretraining Multilingual Language Models Beyond Native Orthography

تُثبت هذه الورقة أن التدريب المسبق للنماذج اللغوية متعددة اللغات على النصوص المكتوبة بالأحرف اللاتينية (Romanized text)، بدلاً من الكتابة الأصلية أو الأبجدية الصوتية الدولية (IPA)، يعزز بشكل كبير انتقال المعرفة عبر أنظمة الكتابة المتنوعة، مما يشير إلى أن الرومنة يجب أن تكون خياراً جوهرياً في تصميم التدريب المسبق وليس مجرد تكيف لاحق.

Muge Zhang, Aaron Jencks, Krishna Badikela, Yulia Tsvetkov, Sachin Kumar2026-08-27

💬 NLP

SAMpLE: A SystemC-AMS Machine LEarning-based Framework for Virtual Prototyping

تقدم هذه الورقة SAMpLE، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لـ SystemC-AMS يعمل على توحيد معايير دمج نماذج تعلم الآلة في النماذج الأولية الافتراضية عبر واجهة تدفق بيانات زمنية (Timed Dataflow) قابلة للتوصيل والتشغيل وتنسيق ONNX، مما يوفر خلفيات تشغيل لكل من التدريب بلغة C++ الأصلية والتنفيذ غير المتصل (offline) لتعزيز قابلية التكرار، وإعادة الاستخدام، والمقارنة في محاكاة الأنظمة المدمجة.

Andrei Mihai Albu, Sara Vinco2026-08-27

💬 NLP

Unveiling Spectral Mechanisms in Training-Free LLM Text Detection

تقترح هذه الورقة طريقة للكشف عن النصوص المولدة بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة دون الحاجة للتدريب، وذلك باستخدام التحليل الطيفي لالتقاط "الحيوية التوليدية" من خلال تقلبات احتمالية الرموز (tokens)، موضحةً أنه في حين أن هذا النهج القائم على نطاق التردد يحدد بفعالية الكتابة البشرية الطويلة والمقيدة، فإنه يتطلب مقاييس تكميلية للنصوص القصيرة أو المعدلة.

Haitong Luo, Xuying Meng, Weiyao Zhang, Wenji Zou, Shengfeng Lou, Xuefeng Jiang, Chungang Lin, Yujun Zhang2026-08-27

💬 NLP

Lost but not erased: Finding traces of a forgotten language in neural speech models

تُظهر هذه الدراسة أن آثار لغة ولادة منسية تستمر في النماذج العصبية للكلام المدربة على لغة ثانية، مما يشير إلى أن تأثيرات الفترة الحرجة في اكتساب اللغة تنبع من ترسيخ التمثيلات التأسيسية بدلاً من فقدان النضج في اللدونة.

Peter Plantinga, Charlotte Moore, Peter W. Donhauser, Krista Byers-Heinlein, Denise Klein2026-08-27

💬 NLP

When Personality Meets Quantization: A Layer-wise MBTI Analysis of Quantized LLMs

تقدم هذه الورقة تحليلاً منهجياً لنمط مؤشر مايرز بريجز (MBTI) على مستوى الطبقات للنماذج اللغوية الكبيرة المكممة، كاشفةً أن الشخصية هي عملية ناشئة تعتمد على الطبقة وتتأثر بمستويات التكميم واستراتيجيات فك التشفير، حيث تحافظ النماذج ذات الـ 4 بت بشكل كبير على هياكل الشخصية بينما تخل نماذج الـ 2 بت بالاتساق الدقيق.

Yao Fu, Lijia Huang, Xiaomin Li, Runchao Li, Yu Yin, Kenneth A. Loparo2026-08-27

💬 NLP

AsymSpec: Context-Asymmetric Speculative Decoding for Agentic LLMs

يُعد AsymSpec إطار عمل لفك التشفير الاستنتاجي غير المتماثل يُمكّن المُسود الخفيف من الوصول إلى سياق المدخلات الكامل بينما يعمل المُحقِّق الضخم على رؤية مضغوطة، مما يوازن بفعالية بين سرعة الاستدلال والدقة للنماذج اللغوية الكبيرة الوكيلية عبر تحقيق أداء يقارب السياق الكامل بتكاليف حوسبة أقل بكثير.

Sheng Liang, Yongyue Zhang, Nathanael Brian, Hang Lv, Hao Wang, Chen Zhang, Yong Liu2026-08-27

💬 NLP

A Self-Evolving Multi-Agent Framework Defense against LLM Jailbreak Attacks

تقترح هذه الورقة إطار عمل دفاعي متعدد الوكلاء، ذاتي التطور وخالٍ من المعلمات، يستخدم ذاكرة تفاعل متبادل مستمرة لتجريد محاولات كسر الحماية الناجحة إلى قواعد عامة على مستوى الأساليب، مما يمكّن النماذج اللغوية الكبيرة من التكيف ديناميكيًا مع استراتيجيات الهجوم المتطورة دون المساس بالمنفعة الحميدة أو زيادة الرفض المفرط.

Tongyan Hu, Bryan Hooi2026-08-27

💬 NLP

Trace Integrity for LLM Data Agents: A Vision for Auditable Structured Reasoning in Real-World Systems

تقترح هذه الورقة "سلامة التتبع" (Trace Integrity) كمعيار موثوقية حاسم لوكلاء البيانات القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة، بحجة أن دقة الإجابة وحدها غير كافية لأن الإجابات الصحيحة يمكن أن تنجم عن مسارات استدلال غير صحيحة، وتستعرض عقود تنفيذ مهيكلة ومعدل CAIT لضمان أن المخرجات مدعومة بحسابات قابلة للتدقيق، ومتوافقة مع المخطط، وقابلة للتنفيذ.

Srimonti Dutta, Akshata Kishore Moharir2026-08-27

→ السابق التالي ←