💬 NLP

Characterizing Memorization in Diffusion Language Models: Generalized Extraction and Sampling Effects

تقدم هذه الورقة إطاراً نظرياً وتجريبياً يوضح أنه في حين يمكن لنماذج اللغة الانتشارية (DLMs) حفظ بيانات التدريب مع زيادة احتمالية ذلك بالتوازي مع دقة أخذ العينات، إلا أنها تظهر تسريباً أقل بكثير لمعلومات الهوية الشخصية مقارنة بالنماذج ذات التوليد الذاتي (autoregressive models) في ظل تقييمات مشروطة ببادئات متوافقة.

Xiaoyu Luo, Wenrui Yu, Qiongxiu Li, Johannes Bjerva2026-03-04
💬 NLP

RO-N3WS: Enhancing Generalization in Low-Resource ASR with Diverse Romanian Speech Benchmarks

تقدم هذه الورقة RO-N3WS، وهو معيار مرجعي متنوع للغة الرومانية مدته 126 ساعة مصمم لتعزيز التعميم في التعرف الآلي على الكلام في ظل الموارد المحدودة، مما يثبت أن الضبط الدقيق المحدود على هذه المجموعة من البيانات يحسن معدلات الخطأ في الكلمات بشكل كبير مقارنة بالنماذج المرجعية ذات القدرة الصفرية.

Alexandra Diaconu, Mădălina Vînaga, Bogdan Alexe2026-03-04
💬 NLP

CoDAR: Continuous Diffusion Language Models are More Powerful Than You Think

تقدم الورقة البحثية CoDAR، وهو إطار عمل ثنائي المراحل يتغلب على عقبة تقريب الرموز (token rounding) في نماذج اللغة الانتشارية المستمرة من خلال الجمع بين الانتشار في فضاء التضمين المستمر وفك تشفير تلقائي السلسلة السياقي، محققاً بذلك جودة توليد تنافس النماذج الانتشارية المنفصلة القوية مع تقديم آلية بسيطة للموازنة بين الطلاقة والتنوع.

Junzhe Shen, Jieru Zhao, Ziwei He, Zhouhan Lin2026-03-04
💬 NLP

Through the Lens of Contrast: Self-Improving Visual Reasoning in VLMs

تقترح هذه الورقة VC-STaR، وهو إطار عمل جديد للتحسين الذاتي يستفيد من الأزواج التباينية البصرية للتخفيف من الهلوسة في المبررات التي تولدها النماذج، مما أدى إلى إنتاج مجموعة بيانات VisCoR-55K التي تعزز بشكل كبير قدرات الاستنتاج البصري للنماذج اللغوية الرؤية.

Zhiyu Pan, Yizheng Wu, Jiashen Hua, Junyi Feng, Shaotian Yan, Bing Deng, Zhiguo Cao, Jieping Ye2026-03-04
💬 NLP

ExpGuard: LLM Content Moderation in Specialized Domains

تقدم هذه الورقة البحثية نموذج ExpGuard، وهو نموذج حماية متخصص ومجموعة بياناته المنسقة (ExpGuardMix) المصممة لتعزيز الإشراف على المحتوى في المجالات المالية والطبية والقانونية، مما يظهر مرونة فائقة ضد الهجمات العدائية الخاصة بهذه المجالات مقارنة بالنماذج الحالية المتطورة.

Minseok Choi, Dongjin Kim, Seungbin Yang, Subin Kim, Youngjun Kwak, Juyoung Oh, Jaegul Choo, Jungmin Son2026-03-04
💬 NLP

GPUTOK: GPU Accelerated Byte Level BPE Tokenization

تقدم الورقة البحثية GPUTOK، وهو مُجزئ (tokenizer) من نوع BPE على مستوى البايت معزز بوحدة معالجة الرسومات، يطابق دقة المعالج المركزي مع تحقيق أداء أسرع بمقدار يصل إلى 7.6 ضعفاً مقارنة بالمكتبات الحالية للمدخلات ذات السياق الطويل، مما يعالج مشكلة عنق الزجاجة في عملية التجزئة في النماذج اللغوية الكبيرة.

Venu Gopal Kadamba, Kanishkha Jaisankar2026-03-04
💬 NLP

Real-Time Generation of Game Video Commentary with Multimodal LLMs: Pause-Aware Decoding Approaches

تقترح هذه الورقة استراتيجيتين لفك التشفير تدركان فترات التوقف ولا تتطلبان ضبطاً دقيقاً للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط لتوليد تعليق مباشر على فيديوهات الألعاب، مما يثبت أن نهجاً جديداً يعتمد على الفترات الديناميكية يتفوق على طرق الفترات الثابتة في المواءمة بين المحتوى والتوقيت مع النطق البشري.

Anum Afzal, Yuki Saito, Hiroya Takamura, Katsuhito Sudoh, Shinnosuke Takamichi, Graham Neubig, Florian Matthes, Tatsuya (…)2026-03-04
💬 NLP

Evaluating Cross-Modal Reasoning Ability and Problem Characteristics with Multimodal Item Response Theory

تقدم هذه الورقة البحثية M3IRT، وهو إطار عمل لنظرية الاستجابة للمفردة متعدد الوسائط يقوم بتفكيك قدرة النموذج وصعوبة المفردة إلى مكونات تعتمد على الصور فقط، والنصوص فقط، والمكونات عابرة الوسائط، وذلك لتصفية الأسئلة التي تعتمد على المسارات المختصرة، مما يتيح تقييماً أكثر موثوقية وفعالية من حيث التكلفة للاستدلال الحقيقي عابر الوسائط في النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط.

Shunki Uebayashi, Kento Masui, Kyohei Atarashi, Han Bao, Hisashi Kashima, Naoto Inoue, Mayu Otani, Koh Takeuchi2026-03-04
💬 NLP

ITLC at SemEval-2026 Task 11: Normalization and Deterministic Parsing for Formal Reasoning in LLMs

يقترح فريق ITLC طريقة مبتكرة لمهمة SemEval-2026 Task 11 تعمل على تخفيف تحيزات المحتوى في الاستدلال متعدد اللغات من خلال تحويل القياسات المنطقية إلى أشكال منطقية معيارية وتطبيق الإعراب الحتمي، محققاً بذلك مراكز ضمن الخمسة الأوائل في جميع المهام الفرعية دون الاعتماد على الضبط الدقيق المعقد.

Wicaksono Leksono Muhamad, Joanito Agili Lopo, Tack Hwa Wong, Muhammad Ravi Shulthan Habibi, Samuel Cahyawijaya2026-03-04
💬 NLP

HateMirage: An Explainable Multi-Dimensional Dataset for Decoding Faux Hate and Subtle Online Abuse

تقدم هذه الورقة HateMirage، وهي مجموعة بيانات جديدة متعددة الأبعاد تضم 4,530 تعليقاً من "الكراهية الزائفة" المشروحة والمستمدة من معلومات مضللة تم تفنيدها، والمصممة لتعزيز أبحاث الذكاء الاصطناً القابل للتفسير من خلال رصد التفاعل الدقيق بين السرديات المشوهة، والنوايا الضارة، والأثر الاجتماعي.

Sai Kartheek Reddy Kasu, Shankar Biradar, Sunil Saumya, Md. Shad Akhtar2026-03-04