💬 Category

cs.CL

12021 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Reinforcement Learning with Conditional Expectation Reward

تقترح هذه الورقة "مكافأة التوقع الشرطي" (CER)، وهي طريقة جديدة للتعلم التعزيزي تستخدم النموذج اللغوي الكبير نفسه كمدقق ضمني لتوفير إشارات مكافأة ناعمة ومتدرجة، مما يتغلب على قيود التحقق القائم على القواعد ويُمكّن من تدريب الاستدلال الفعال عبر كل من مجالات الرياضيات والمجالات العامة للإجابات الحرة.

Changyi Xiao, Caijun Xu, Yixin Cao2026-03-12
💬 NLP

Making Bielik LLM Reason (Better): A Field Report

تحدد هذه الورقة برنامجاً بحثياً يركز على تقييم وتعزيز قدرات الاستدلال لنموذج اللغة البولندي الضخم Bielik من خلال الاختبار المعياري، والتحليل المقارن، والتخطيط الاستراتيجي لضمان تنافسيته في مشهد الذكاء الاصطناعي المتطور.

Adam Trybus, Bartosz Bartnicki, Remigiusz Kinas2026-03-12
💬 NLP

EvoSchema: Towards Text-to-SQL Robustness Against Schema Evolution

تقدم هذه الورقة البحثية EvoSchema، وهو معيار شامل يتميز بتصنيف جديد لعشرة أنواع من اضطرابات المخطط لتقييم وتعزيز متانة نماذج (text-to-SQL) ضد تطور مخططات قواعد البيانات في العالم الحقيقي، مما يكشف أن التغييرات على مستوى الجداول تؤثر بشكل كبير على الأداء ويثبت أن التدريب على تصميمات مخططات متنوعة يحسن من مرونة النموذج.

Tianshu Zhang, Kun Qian, Siddhartha Sahai, Yuan Tian, Shaddy Garg, Huan Sun, Yunyao Li2026-03-12
💬 NLP

Prism-Δ\Delta: Differential Subspace Steering for Prompt Highlighting in Large Language Models

تُعدُّ Δ\Delta-PRISM طريقةً مبتكرةً لتسليط الضوء على المطالبات، حيث تعمل على توجيه النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تفكيك مصفوفات التغاير المشترك لعزل الإشارات التمييزية وإزالة الأنماط المشتركة، محققةً أداءً فائقاً عبر معايير متعددة ومهام السياق الطويل مع الحفاظ على تكلفة حوسبية منخفضة.

Yuyao Ge, Shenghua Liu, Yiwei Wang, Tianyu Liu, Baolong Bi, Lingrui Mei, Jiayu Yao, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng2026-03-12
💬 NLP

Word Recovery in Large Language Models Enables Character-Level Tokenization Robustness

تكشف هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة تحافظ على المتانة تجاه التجزئة على مستوى الحروف من خلال آلية "استعادة الكلمة"، حيث تعيد الحالات الخفية بناء الهويات الكلمية المعيارية عبر انتباه داخلي حرج بين الحروف التي تنتمي إلى الرمز نفسه.

Zhipeng Yang, Shu Yang, Lijie Hu, Di Wang2026-03-12
💬 NLP

Large Language Models as Annotators for Machine Translation Quality Estimation

تقترح هذه الورقة استخدام نموذج GPT-4o لتوليد تعليقات توضيحية مبسطة بأسلوب MQM عبر مطالبة متخصصة (PPbMQM) لتدريب نموذج COMET، مما يحقق أداءً تنافسياً في تقدير جودة الترجمة الآلية مع التخفيف من تكاليف الاستدلال المرتفعة الناتلة عن التطبيق المباشر للنماذج اللغوية الكبيرة.

Sidi Wang, Sophie Arnoult, Amir Kamran2026-03-12
💬 NLP

LuxBorrow: From Pompier to Pompjee, Tracing Borrowing in Luxembourgish

تقدم هذه الورقة LuxBorrow، وهو تحليل شامل قائم على المتون للأخبار باللغة اللوكسمبورغية من عام 1999 إلى عام 2025 يكشف عن خلط لغوي متعدد اللغات واسع الانتشار يهيمن عليه الاستعارة من اللغة الفرنسية والتكيفات الصرفية، داعياً إلى التحول من مقاييس الخلط اللغوي على مستوى الوثيقة إلى تقييم الاقتراض على مستوى الرمز (token).

Nina Hosseini-Kivanani, Fred Philippy2026-03-12
💬 NLP

PivotAttack: Rethinking the Search Trajectory in Hard-Label Text Attacks via Pivot Words

يقدم PivotAttack إطار عمل "من الداخل إلى الخارج" كفؤاً من حيث الاستعلام لهجمات النصوص ذات الملصقات الصعبة، والذي يستفيد من خوارزميات "المتعدد الأذرع" (Multi-Armed Bandit) لتحديد "مجموعات محورية" استراتيجية من الرموز المترابطة، مما يجعله يتفوق على الأساليب الحالية الرائدة في كل من معدل نجاح الهجوم وكفاءة الاستعلام عبر نماذج متنوعة.

Yuzhi Liang, Shiliang Xiao, Jingsong Wei, Qiliang Lin, Xia Li2026-03-12
💬 NLP

From Images to Words: Efficient Cross-Modal Knowledge Distillation to Language Models from Black-box Teachers

تقدم الورقة البحثية ARMADA، وهو إطار عمل فعال لتقطير المعرفة عبر الوسائط ينقل المعرفة من نماذج الرؤية واللغة الضخمة التي قد تكون "صندوقاً أسود" إلى النماذج اللغوية فقط دون الحاجة إلى تدريب مسبق للمعلم أو وصول داخلي، مما يحسن الأداء بشكل كبير عبر مختلف مهام اللغة الطبيعية.

Ayan Sengupta, Shantanu Dixit, Md Shad Akhtar, Tanmoy Chakraborty2026-03-12
💬 NLP

GLM-OCR Technical Report

يُعد GLM-OCR نموذجاً متعدد الوسائط مدمجاً بـ 0.9 مليار معلمة، يستفيد من آلية التنبؤ متعدد الرموز ومسار عمل ثنائي المراحل لتحقيق كفاءة وأداء رائدين في مهام فهم المستندات في العالم الحقيقي، مما يجعله مناسباً لكل من عمليات النشر على الأجهزة الطرفية والنشر واسع النط scales.

Shuaiqi Duan, Yadong Xue, Weihan Wang, Zhe Su, Huan Liu, Sheng Yang, Guobing Gan, Guo Wang, Zihan Wang, Shengdong Yan, D (…)2026-03-12