💬 Category

cs.CL

12253 ورقة بحثية

💬 NLP

NAU-QMUL: Utilizing BERT and CLIP for Multi-modal AI-Generated Image Detection

اقترح فريق NAU-QMUL نموذجاً متعدد الوسائط ومتعدد المهام يستفيد من مشفرات BERT وCLIP سابقة التدريب مع دمج عبر الوسائط وتعزيز البيانات باستخدام التسميات المستعارة لتحقيق المركز الخامس في كل من مهام الكشف وتحديد المصدر في مسابقة CT2 للكشف عن الصور المولدة بواسطة الذكاء الاصطناًعي.

Xiaoyu Guo, Arkaitz Zubiaga2026-03-02
💬 NLP

SWE-rebench V2: Language-Agnostic SWE Task Collection at Scale

تقدم الورقة البحثية SWE-rebench V2، وهو مسار آلي محايد لغوياً يولد مجموعة بيانات ضخمة ومتنوعة تضم أكثر من 32,000 مهمة هندسة برمجيات موثقة وأكثر من 120,000 مهمة اصطناعية عبر 20 لغة لمعالجة ندرة بيانات التدريب لوكلاء الهندسة البرمجية القائمة على التعلم التعزيزي.

Ibragim Badertdinov, Maksim Nekrashevich, Anton Shevtsov, Alexander Golubev2026-03-02
💬 NLP

LK Losses: Direct Acceptance Rate Optimization for Speculative Decoding

تقدم هذه الورقة البحثية خسائر LK، وهي هدف تدريب مبتكر يحسن مباشرةً معدل القبول لفك التشفير التخميني في النماذج اللغوية الكبيرة، مما يظهر مكاسب أداء ثابتة مقارنة بالتدريب القائم على تباعد KL القياسي عبر بنيات نماذج ومجالات متنوعة دون إضافة أعباء حسابية إضافية.

Alexander Samarin, Sergei Krutikov, Anton Shevtsov, Sergei Skvortsov, Filipp Fisin, Alexander Golubev2026-03-02
💬 NLP

Ref-Adv: Exploring MLLM Visual Reasoning in Referring Expression Tasks

تقدم هذه الورقة Ref-Adv، وهو معيار مرجعي تحدي مصمم لإزالة الحلول المختصرة وكشف الفجوات الكبيرة في قدرات الاستدلال البصري والربط لدى النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط الحالية.

Qihua Dong, Kuo Yang, Lin Ju, Handong Zhao, Yitian Zhang, Yizhou Wang, Huimin Zeng, Jianglin Lu, Yun Fu2026-03-02
💬 NLP

Task Complexity Matters: An Empirical Study of Reasoning in LLMs for Sentiment Analysis

تتحدى هذه الدراسة التجريبية الافتراض القائل بأن التفكير يعزز أداء النماذج اللغوية الكبيرة بشكل عالمي، وذلك من خلال إثبات أنه في حين يعزز التفكير بشكل كبير التعرف على العواطف المعقدة، فإنه غالباً ما يؤدي إلى تراجع مهام تصنيف المشاعر الأبسط بسبب الإفراط المنهجي في التداول والعبء الحسابي الكبير.

Donghao Huang, Zhaoxia Wang2026-03-02
💬 NLP

A Novel Hierarchical Multi-Agent System for Payments Using LLMs

تقدم هذه الورقة نظام الوكلاء الهرمي للمدفوعات (HMASP)، وهو إطار عمل مبتكر يستفيد من بنية وكلاء قائمة على النماذج اللغوية الكبيرة ذات أربعة مستويات للتغلب على القيود الحالية وتنفيذ سير عمل المدفوعات الآلي من البداية إلى النهاية بنجاح.

Joon Kiat Chua, Donghao Huang, Zhaoxia Wang2026-03-02
💬 NLP

Toward Guarantees for Clinical Reasoning in Vision Language Models via Formal Verification

تقدم هذه الورقة إطار عمل للتحقق العصبي الرمزي يستخدم أدوات حل مسائل التبعية (SMT) وقواعد المعرفة السريرية لإجراء تدقيق رسمي وضمان الاتساق المنطقي لتقارير الأشعة المولدة بواسطة نماذج الرؤية واللغة، مما يحدد بفعالية الهلوسات والإخفاقات الاستنتاجية التي تغفل عنها المقاييس التقليدية.

Vikash Singh, Debargha Ganguly, Haotian Yu, Chengwei Zhou, Prerna Singh, Brandon Lee, Vipin Chaudhary, Gourav Datta2026-03-02
💬 NLP

Task-Centric Acceleration of Small-Language Models

تقدم الورقة البحثية إطار عمل TASC، الذي يعمل على تسريع النماذج اللغوية الصغيرة من خلال توسيع المفردات أثناء الضبط الدقيق (TASC-ft)، وطريقة فك تشفير تخمينية تكيفية مع المهام وخالية من التدريب (TASC-spec) لتحسين كفاءة الاستدلال في مهام التوليد منخفضة التباين دون المساس بالأداء.

Dor Tsur, Sharon Adar, Ran Levy2026-03-02
💬 NLP

MT-PingEval: Evaluating Multi-Turn Collaboration with Private Information Games

تقدم الورقة البحثية MT-PingEval، وهي منهجية قابلة للتوسع تستخدم ألعاب المعلومات الخاصة لإثبات أن النماذج اللغوية الحديثة غالبًا ما تفشل في الاستفادة من التعاون متعدد الأدوار بفعالية مقارنة بالنماذج المرجعية غير التفاعلية، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى نقاط الضعف في التخطيط، وتماسك الخطاب، وإدارة المعلومات.

Jacob Eisenstein, Fantine Huot, Adam Fisch, Jonathan Berant, Mirella Lapata2026-03-02
💬 NLP

Not All Attention is Needed: Parameter and Computation Efficient Transfer Learning for Multi-modal Large Language Models

تقترح هذه الورقة البحثية طريقة "تخطي الانتباه الفعال" (EAS)، وهي طريقة فعالة من حيث المعلمات والحوسبة لتعلم النقل للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط، والتي تحدد وتتخطى وحدات الانتباه متعدد الرؤوس الزائدة عن الحاجة مع استخدام محول "انتشار المعلومات" المبتكر للحفاظ على الأداء العالي وتسريع الاستنتاج بشكل كبير.

Qiong Wu, Weihao Ye, Yiyi Zhou, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji2026-02-27