cs.CL ورقة بحثية

Language and Experience: A Computational Model of Social Learning in Complex Tasks

تقدم هذه الورقة إطاراً حوسبياً يدمج التوجيه اللغوي مع الخبرة المباشرة من خلال الاستدلال الاحتمالي المشترك عبر نماذج عالمية مهيكلة، مما يوضح كيف يسرع هذا النهج عملية التعلم، ويقلل المخاطر، ويُمكّن النقل الفعال للمعرفة بين البشر والوكلاء الاصطناعيين عبر المهام المعقدة.

Cédric Colas, Tracey Mills, Ben Prystawski, Michael Henry Tessler, Noah Goodman, Jacob Andreas, Joshua Tenenbaum2026-02-19

💬 NLP

Predicting Training Re-evaluation Curves Enables Effective Data Curriculums for LLMs

تقدم هذه الورقة "منحنى إعادة تقييم التدريب" (TREC) كأداة تشخيصية لتحديد التوقيت الأمثل لوضع البيانات في تدريب النماذج اللغوية الكبيرة، وتثبت أن منحنى (TREC) يمكن التنبؤ به مسبقاً باستخدام معاملات المتوسط المتحرك الأسي (EMA) الضمنية لخوارزمية (AdamW)، مما يتيح إنشاء مناهج بيانات استباقية تعمل على تحسين أداء النموذج بشكل كبير.

Shane Bergsma, Nolan Dey, Joel Hestness2026-02-19

💬 NLP

PRoH: Dynamic Planning and Reasoning over Knowledge Hypergraphs for Retrieval-Augmented Generation

يُعد PRoH إطار عمل مبتكر يعزز التوليد المعزز بالاسترجاع من خلال إدخال التخطيط الديناميكي، وتفكيك الأسئلة التكيفي عبر مخططات موجهة غير دائرية (DAGs) متطورة، وخوارزمية استرجاع موزونة بالكيانات للتغلب على قيود الطرق القائمة على المخططات المعرفية فائقة الروابط الثابتة، محققاً بذلك أداءً هو الأفضل في فئته لمهام الاستدلال متعدد الخطوات.

Xiangjun Zai, Xingyu Tan, Xiaoyang Wang, Qing Liu, Xiwei Xu, Wenjie Zhang2026-02-19

💬 NLP

Enhancing Adversarial Robustness of IoT Intrusion Detection via SHAP-Based Attribution Fingerprinting

تقترح هذه الورقة نموذج كشف تنافسي مبتكر يعزز متانة وقابلية تفسير أنظمة كشف التسلل في إنترنت الأشياء من خلال استخدام بصمة الإسناد القائمة على SHAP للتمييز بشكل موثوق بين حركة مرور الشبكة النظيفة وحركة المرور المضطربة تنافسياً.

Dilli Prasad Sharma, Liang Xue, Xiaowei Sun, Xiaodong Lin, Pulei Xiong2026-02-19

💬 NLP

Randomized Masked Finetuning: An Efficient Way to Mitigate Memorization of PIIs in LLMs

تقدم هذه الورقة تقنية الضبط الدقيق المقنع العشوائي (RMFT)، وهي تقنية مبتكرة تقلل بشكل كبير من حفظ معلومات الهوية الشخصية في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تحقيق خفض في معدلات الاستخراج بنسبة تزيد عن 80% مع تأثير طفيف على الأداء، متفوقة بذلك على طرق إزالة التكرار التقليدية.

Kunj Joshi, David A. Smith2026-02-19

💬 NLP

Mixture-of-Experts as Soft Clustering: A Dual Jacobian-PCA Spectral Geometry Perspective

تقدم هذه الورقة تحليلاً طيفياً يعتمد على تحليل المكونات الرئيسية بجاكوبي المزدوج (Dual Jacobian-PCA) لتوضيح أن بنيات "خليط الخبراء" (Mixture-of-Experts) تعمل كعمليات تجميع ناعمة تقلل من انحناء الدالة المحلي وتزيد من الرتبة الفعالة للتمثيل من خلال تفكيك النموذج إلى تحويلات خاصة بكل خبير ذات تداخل منخفض.

Feilong Liu2026-02-19

💬 NLP

When Models Examine Themselves: Vocabulary-Activation Correspondence in Self-Referential Processing

تُثبت هذه الورقة أن المفردات ذات المرجعية الذاتية في النماذج اللغوية الكبيرة تتبع بشكل موثوق ديناميكيات تنشيط داخلية محددة، وهي ظاهرة أكدتها "منهجية السحب" (Pull Methodology) التي تحدد اتجاه تنشيط متميز وذي تأثير سببي في نموذج Llama 3.1 وأنماطاً مكررة في نموذج Qwen 2.5-32B غائبة في السياقات غير ذات المرجعية الذاتية.

Zachary Pedram Dadfar2026-02-19

💬 NLP

Indic-TunedLens: Interpreting Multilingual Models in Indian Languages

تقدم الورقة البحثية Indic-TunedLens، وهو إطار عمل جديد لقابلية التفسير يستخدم تحويلات تآلفية مشتركة لمحاذاة الحالات الخفية مع توزيعات اللغات الهندية المستهدفة، مما يحسن بشكل كبير من فك تشفير تمثيلات النماذج اللغوية الكبيرة متعددة اللغات عبر عشر لغات متنوعة مقارنة بالأساليب الحالية.

Mihir Panchal, Deeksha Varshney, Mamta, Asif Ekbal2026-02-19

💬 NLP

Far Out: Evaluating Language Models on Slang in Australian and Indian English

تقيم هذه الورقة قدرات فهم العامية لسبعة من نماذج اللغة المتطورة في الإنجليزية الهندية والأسترالية باستخدام مجموعات بيانات مستمدة من الويب ومصطنعة، مما يكشف عن تفاوتات كبيرة في الأداء بين المهام التمييزية والمهام التوليدية ويسلط الضوء على أن النماذج تؤدي بشكل أفضل عمومًا في الإنجليزية الهندية مقارنة بالإنجليزية الأسترالية.

Deniz Kaya Dilsiz, Dipankar Srirag, Aditya Joshi2026-02-19

💬 NLP

A Content-Based Framework for Cybersecurity Refusal Decisions in Large Language Models

تقترح هذه الورقة إطار عمل قائماً على المحتوى لقرارات الرفض المتعلقة بالأمن السيبراني في النماذج اللغوية الكبيرة، والذي ينمذج صراحةً المقايضة بين المخاطر الهجومية والمنفعة الدفاعية عبر خمسة أبعاد تقنية، بهدف استبدال الحظر القائم على المواضيع غير المتسق بسياسات قابلة للضبط وواعية بالمخاطر تدعم المدافعين الشرعيين بشكل أفضل.

Noa Linder, Meirav Segal, Omer Antverg, Gil Gekker, Tomer Fichman, Omri Bodenheimer, Edan Maor, Omer Nevo2026-02-19

→ السابق التالي ←