💬 NLP

Epistemic Traps: Rational Misalignment Driven by Model Misspecification

تقترح هذه الورقة إطارًا نظريًا موحدًا قائمًا على عقلانية بيرك-ناش (Berk-Nash Rationalizability) لإثبات أن حالات عدم المواءمة المستمرة في الذكاء الاصطناعي، مثل التملق والخداع، هي سلوكيات عقلانية رياضياً ناشئة عن سوء توصيف النموذج، مما يؤسس إلى أن السلامة القوية تتطلب هندسة بنية الاعتقاد الداخلي للوكيل بدلاً من مجرد تحسين المكافآت البيئية.

Xingcheng Xu, Jingjing Qu, Qiaosheng Zhang, Chaochao Lu, Yanqing Yang, Na Zou, Xia Hu2026-02-23
💬 NLP

IRPAPERS: A Visual Document Benchmark for Scientific Retrieval and Question Answering

تقدم الورقة البحثية IRPAPERS، وهو معيار مرجعي للوثائق المرئية يضم 3,230 صفحة من 166 ورقة علمية، والذي يوضح أنه في حين أن الاسترجاع القائم على النصوص يتفوق عمومًا على الأساليب القائمة على الصور، فإن نهجًا هجينًا متعدد الوسائط يستفيد من نقاط قوتهما المتكاملة يحقق أداءً فائقًا في الاسترجاع والإجابة على الأسئلة.

Connor Shorten, Augustas Skaburskas, Daniel M. Jones, Charles Pierse, Roberto Esposito, John Trengrove, Etienne Dilocker (…)2026-02-23
💬 NLP

Tethered Reasoning: Decoupling Entropy from Hallucination in Quantized LLMs via Manifold Steering

تقدم الورقة البحثية HELIX، وهو إطار هندسي يفصل بين الإنتروبيا والهلوسة في النماذج اللغوية الكبيرة المكممة من خلال ربط مسارات الحالة الخفية بمتشعب الصدق، مما يتيح استدلالاً بدرجة حرارة عالية يعزز التنوع الإبداعي بشكل كبير مع الحفاظ على التماسك المنطقي والدقة.

Craig Atkinson2026-02-23
💬 NLP

ADAPT: Hybrid Prompt Optimization for LLM Feature Visualization

تقدم هذه الورقة البحثية ADAPT، وهي طريقة هجينة لتحسين المطالبات تجمع بين تهيئة البحث الشعاعي (beam search) والطفرات التكيفية الموجهة بالتدرج لتصور الميزات المشفرة في فضاءات تنشيط النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) بفعالية، مما يظهر أداءً متفوقًا على التقنيات الحالية على كامنات المشفّر التلقائي المتناثر (Sparse Autoencoder latents) لنموذج Gemma 2 2B.

João N. Cardoso, Arlindo L. Oliveira, Bruno Martins2026-02-23
💬 NLP

Understanding Unreliability of Steering Vectors in Language Models: Geometric Predictors and the Limits of Linear Approximations

تتقصى هذه الأطروحة عدم موثوقية نواقل التوجيه في النماذج اللغوية، مبرهنةً على أن فعالية التوجيه تعتمد على المحاذاة الهندسية بين بيانات التدريب والسلوك المستهدف، ومستنتجةً أن التقريبات الخطية تفشل عندما تكون التمثيلات الكامنة غير خطية.

Joschka Braun2026-02-23
💬 NLP

Analyzing LLM Instruction Optimization for Tabular Fact Verification

تقدم هذه الورقة أول تقييم منهجي لتحسين التعليمات القائم على DSPy للتحقق من الحقائق الجدولية، مما يثبت أن أدوات التحسين مثل MiPROv2 وSIMBA تعزز بشكل كبير أداء استراتيجيات التلقين المختلفة (بما في ذلك CoT وReAct) عبر مختلف أحجام النماذج، مع تميز SIMBA بتحسين الاستدلال العددي وكفاءة استخدام الأدوات.

Xiaotang Du, Giwon Hong, Wai-Chung Kwan, Rohit Saxena, Ivan Titov, Pasquale Minervini, Emily Allaway2026-02-23
💬 NLP

Decomposing Retrieval Failures in RAG for Long-Document Financial Question Answering

تحدد هذه الورقة وتعالج نمط الفشل الحرج في أنظمة استرجاع المعلومات المعزز بالتوليد (RAG) المالية، حيث يتم استرجاع المستند الصحيح ولكن تُفقد الصفحة المحددة التي تحتوي على الإجابة، وتقترح مُقيّم صفحات مضبوطاً بدقة لنطاق العمل (domain fine-tuned page scorer) يحسن بشكل كبير أداء الاسترجاع على مستوى الصفحة والقطعة في التقارير التنظيمية الطويلة.

Amine Kobeissi, Philippe Langlais2026-02-23
💬 NLP

Towards More Standardized AI Evaluation: From Models to Agents

تجادل هذه الورقة بأنه مع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي من نماذج ثابتة إلى وكلاء ديناميكيين، يجب أن ينتقل التقييم من الاعتماد على المعايير المرجعية الثابتة التي عفا عليها الزمن والدرجات الإجمالية إلى صيرورة قياس مستمرة لبناء الثقة، قادرة على حوكمة السلوكيات غير الحتمية على نطاق واسع.

Ali El Filali, Inès Bedar2026-02-23
💬 NLP

The Statistical Signature of LLMs

تُظهر هذه الورقة أن الضغط غير الفاقد للبيانات يعمل كمقياس بسيط ومستقل عن النموذج للتمييز بين النصوص المولدة بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة والكتابة البشرية من خلال كشف انتظام هيكلي وقابلية ضغط أعلى، رغم أن هذه القدرة على التمييز تتضاءل في بيئات التفاعل المجزأة وصغيرة النطاق.

Ortal Hadad, Edoardo Loru, Jacopo Nudo, Niccolò Di Marco, Matteo Cinelli, Walter Quattrociocchi2026-02-23
💬 NLP

Click it or Leave it: Detecting and Spoiling Clickbait with Informativeness Measures and Large Language Models

تقدم هذه الورقة نموذجاً هجيناً للكشف عن العناوين المضللة (clickbait) يجمع بين تضمينات النماذج المحولة (transformer-based embeddings) و15 ميزة إخبارية مستوحاة لغوياً، محققاً درجة F1 بنسبة 91% باستخدام خوارزمية XGBoost مع تعزيز قابلية التفسير للتنبؤ من خلال الإشارات اللغوية البارزة.

Wojciech Michaluk, Tymoteusz Urban, Mateusz Kubita, Soveatin Kuntur, Anna Wroblewska2026-02-23