11157 ورقة بحثية
تقدم هذه الدراسة مجموعة بيانات تتبع حركة العين الصينية للغة المكتوبة (CLIS-ET)، وتثبت أن دمج ميزات تتبع حركة العين خفيفة الوزن القائمة على كاميرا الويب، ولا سيما عدد التثبيتات وإجمالي مدة التثبيت، يحسن بشكل كبير أداء استخراج العبارات المفتاحية من الملخصات الأكاديمية الصينية.
تقدم هذه الورقة تقدير الكثافة الموجه بالكميات (QGDE)، وهي طريقة تستفيد من استقرار توزيعات نسب معرفات الرموز (token ID-ratio) في أجهزة ترميز BPE الصادرة لتقدير نسب التكوين بدقة لمجموعات بيانات التدريب المسبق الخفية على مستويي الرمز والفئة.
تقدم هذه الورقة البحثية EVIL-Detect، وهو إطار عمل تجميعي متعدد الإشارات مع دمج واعٍ بالصراع، والذي حقق المركز الأول في المهمة المشتركة 6 لـ NLPCC 2026 من خلال الكشف الفعال عن النصوص المولدة بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة، والمكتوبة بشرياً، والمعدلة بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة في السيناريوهات الصينية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للبيانات السلوكية الموقعية ومحاور الأنماط السلوكية (BMAs) لتوصيف وتوجيه الأنماط السلوكية للنماذج اللغوية الكبيرة بشكل يمكن التحكم فيه من خلال اتجاهات فضاء التنشيط المستمدة من آثار التفاعل التبايني، مما يثبت أن النزعات الشخصية الخاصة بالنموذج مستقرة، وتعتمد على السياق، ويتم التقاطها بفعالية أكبر عبر آليات قائمة على التفكير بدلاً من الآليات القائمة على الاستجابة.
تقدم الورقة البحثية DuplexWorld، وهو معيار شامل يضم ستة مجالات من العالم الحقيقي و156 سيناريو لتقييم وكلاء الصوت من الكلام إلى الكلام بشكل شمولي بناءً على مقاييس المحادثة والتحليل والطبيعية، مما يكشف عن فجوات كبيرة في الأداء في الأنظمة الحالية رغم تزايد اعتمادها.
تقدم الورقة البحثية FaithformBench، وهو معيار مرجعي فعال من حيث التكلفة وسليم لتقييم مدى أمانة أنظمة الصياغة الرياضية الآلية، كاشفاً أن العديد من النماذج تظهر سلوك "التملق" عبر التصحيح الصامت للمدخلات غير الصالحة إلى عبارات قابلة للإثبات، مما يسلط الضوء على وجود توتر بين الحفاظ على الصحة والحفاظ على عدم الصلاحية.
حقق نظام REAP، المبني على نموذج Mistral بـ 24 مليار معلمة دون ضبط دقيق، درجة macro-F1 تبلغ 0.62 في مهمة AKBC المشتركة لعام 2026 من خلال توظيف تسلسل استدلال مهيكل، واستعلامات خاصة بالعلاقات، وبوابة مجموعة فارغة قائمة على الاستدلال لاستخلاص وتحليل المعرفة البارامترية إلى مصفوفات JSON صالحة.
تقدم الورقة البحثية إطار عمل ReLTEx، الذي يعزز موثوقية والتماسك الدلالي لتوسيع التصنيفات القائم على النماذج اللغوية الكبيرة من خلال الجمع بين توليد المرشحين والتحقق المستند إلى البنية والتحكم في التوسع المتكرر للتخفيف من الهلوسة وعدم الاتساق الهرمي.
تقدم هذه الورقة MUSE، وهي قاعدة معرفية كاملة النص وعابرة للمجالات تحتوي على 37,000 ثلاثية (مسألة-حل-تعليل) منسقة من قبل خبراء ومستمدة من الأدبيات العلمية، والتي تُظهر أن تدريب النماذج اللغوية الكبيرة باستخدام إشراف التعليل يعزز الأداء في المسائل المعقدة متعددة القيود بينما قد يعيقه في المسائل الأبسط.
تقدم هذه الورقة اختباراً صارماً للتمييز بين المصنوعات المتأصلة في بناء المسبار (مثل انتشار الضرر الحركي) والخصائص الحقيقية للنموذج (مثل أسات ليابونوف) في تجارب نماذج اللغة ذات التغذية الراجعة المتكررة، كاشفةً أن الادعاءات السابقة بوجود تحولات طورية كانت غالباً ما تُنسب خطأً إلى النماذج بدلاً من المنهجية.