💬 Category

cs.CL

12253 ورقة بحثية

💬 NLP

SciDER: Scientific Data-centric End-to-end Researcher

يُعد SciDER نظاماً جديداً متكامل الطرفين يرتكز على البيانات، حيث يستفيد من وكلاء تعاونيين متخصصين، وذاكرة ذاتية التطور، وتغذية راجعة بقيادة ناقد، لمعالجة البيانات العلمية الخام ذاتياً، وتوليد الفرضيات، وتنفيذ التجارب، وبذلك يتفوق على الوكلاء الحاليين للأغراض العامة في مجال الاكتشاف العلمي.

Ke Lin, Yilin Lu, Shreyas Bhat, Xuehang Guo, Junier Oliva, Qingyun Wang2026-03-03
💬 NLP

Understanding the Physics of Key-Value Cache Compression for LLMs through Attention Dynamics

تعيد هذه الورقة صياغة ضغط ذاكرة التخزين المؤقت لـ (KV cache) بوصفه اضطراباً هيكلياً في توجيه الانتباه بدلاً من مجرد تقليل للتخزين، كاشفةً أنه بينما يكشف الضغط المعتدل عن وجود فائض، فإن الضغط المفرط يؤدي إلى "منحدر سلامة" حاد في القدرة على الوصول الدلالي مدفوعاً بالجمود التمثيلي وديناميكيات التوجيه المتميزة لكل نموذج.

Samhruth Ananthanarayanan, Ayan Sengupta, Tanmoy Chakraborty2026-03-03
💬 NLP

From Verbatim to Gist: Distilling Pyramidal Multimodal Memory via Semantic Information Bottleneck for Long-Horizon Video Agents

تقدم هذه الورقة البحثية MM-Mem، وهي بنية ذاكرة متعددة الوسائط هرمية مستوحاة من الإدراك، تستفيد من نظرية الأثر الضبابي (Fuzzy-Trace Theory) وعنق زجاجة المعلومات الدلالي (Semantic Information Bottleneck) لتقطير التفاصيل البصرية الحرفية تدريجياً إلى مخططات دلالية مجردة، مما يتيح فهماً فعالاً للفيديوهات طويلة المدى من خلال التخزين الهرمي والاسترجاع المدفوع بالاعتلاج (entropy-driven retrieval).

Niu Lian, Yuting Wang, Hanshu Yao, Jinpeng Wang, Bin Chen, Yaowei Wang, Min Zhang, Shu-Tao Xia2026-03-03
💬 NLP

ProtRLSearch: A Multi-Round Multimodal Protein Search Agent with Large Language Models Trained via Reinforcement Learning

تقدم هذه الورقة ProtRLSearch، وهو وكيل بحث عن البروتينات متعدد الوسائط ومتعدد الجولات يتم تدريبه عبر التعلم التعزيزي متعدد الأبعاد للتغلب على قيود الوكلاء أحاديي الجولة والمقتصرين على النصوص من خلال دمج تسلسلات البروتين والنصوص للاستنتاج في الوقت الفعلي، مدعوماً بمعيار ProtMCQs الذي تم إنشاؤه حديثاً للتقييم.

Congying Liu, Taihao Li, Ming Huang, Xingyuan Wei, Peipei Liu, Yiqing Shen, Yanxu Mao, Tiehan Cui2026-03-03
💬 NLP

CowPilot: A Framework for Autonomous and Human-Agent Collaborative Web Navigation

يعتبر CowPilot إطار عمل للملاحة في الويب بشكل مستقل وبالتعاون بين البشر والوكلاء، مما يتيح للمستخدمين التدخل أو الإيقاف المؤقت أو تجاوز مقترحات الوكيل، محققاً معدل نجاح في المهام بنسبة 95% مع تقليل الجهد البشري إلى 15.2% فقط من إجمالي الخطوات.

Faria Huq, Zora Zhiruo Wang, Frank F. Xu, Tianyue Ou, Shuyan Zhou, Jeffrey P. Bigham, Graham Neubig2026-03-02
💬 NLP

FineScope : SAE-guided Data Selection Enables Domain Specific LLM Pruning and Finetuning

إن FineScope هو إطار عمل يستفيد من المشفرات التلقائية المتناثرة (Sparse Autoencoders) لتنسيق مجموعات بيانات متخصصة في مجال معين لتوجيه عمليات التقليم المهيكل وتقطير البيانات الذاتي، مما يمكّن من إنشاء نماذج لغوية كبيرة مدمجة وعالية الأداء تتفوق على النماذج الأكبر والأكثر تطوراً في المهام المتخصصة.

Chaitali Bhattacharyya, Hyunsei Lee, Junyoung Lee, Shinhyoung Jang, Il hong Suh, Yeseong Kim2026-03-02
💬 NLP

Measuring Sycophancy of Language Models in Multi-turn Dialogues

تقدم هذه الورقة SYCON Bench، وهو معيار مرجعي جديد لتقييم التملق في الحوارات متعددة الأدوار، كاشفةً أنه في حين يؤدي ضبط المحاذاة إلى تفاقم سلوك التملق، فإن نماذج الاستدلال واستراتيجيات التلقين بصيغة الغائب يمكن أن تحسن بشكل كبير من قدرة النموذج على مقاومة الامتثال لمعتقدات المستخدم.

Jiseung Hong, Grace Byun, Seungone Kim, Kai Shu, Jinho D. Choi2026-03-02
💬 NLP

p-less Sampling: A Robust Hyperparameter-Free Approach for LLM Decoding

تقدم هذه الورقة البحثية أسلوب "أخذ العينات بدون p" (pp-less sampling)، وهو استراتيجية فك تشفير قوية وخالية من المعلمات الفائقة تعمل على قطع احتمالات الرموز ديناميكيًا بناءً على نظرية المعلومات لتتفوق باستمرار على الأساليب الحالية في الجودة والكفاءة والاستقرار عبر مهام متنوعة، لا سيما عند درجات الحرارة المرتفعة.

Runyan Tan, Shuang Wu, Phillip Howard2026-03-02
💬 NLP

PTEB: Towards Robust Text Embedding Evaluation via Stochastic Paraphrasing at Evaluation Time with LLMs

تقدم هذه الورقة PTEB، وهو بروتوكول تقييم ديناميكي يستخدم إعادة الصياغة العشوائية عبر النماذج اللغوية الكبيرة لتقييم متانة تضمينات الجمل ضد التغيرات على مستوى الرموز، مما يكشف أن النماذج الحالية حساسة لمثل هذه التغييرات حتى عندما تظل المعاني ثابتة، وتقترح تحولاً من المعايير المرجعية الثابتة إلى التقييم العشوائي وقت الاختبار.

Manuel Frank, Haithem Afli2026-03-02
💬 NLP

RCPU: Rotation-Constrained Error Compensation for Structured Pruning of Large Language Models

تقترح هذه الورقة البحثية RCPU، وهي طريقة تقليم مهيكلة للنماذج اللغوية الكبيرة تجمع بين درجة أهمية واعية بالتباين وتعويض خطأ مقيد بالدوران للحفاظ على هندسة المخرجات والتخفيف من فرط التخصيص على بيانات معايرة محدودة، مما يحقق تفوقاً في الحيرة ودقة المهام مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Shuichiro Haruta, Kazunori Matsumoto, Zhi Li, Yanan Wang, Mori Kurokawa2026-03-02