cs.CL ورقة بحثية

Causality Guided Representation Learning for Cross-Style Hate Speech Detection

تقترح الورقة البحثية إطار عمل CADET، وهو إطار لتعلم التمثيل السببي يعمل على نمذجة توليد خطاب الكراهية من خلال رسم بياني سببي لفصل العوامل الكامنة والتحكم في المتغيرات المربكة، مما يتيح كشفًا قويًا لكل من خطاب الكراهض الصريح والضمني عبر مختلف الأساليب والمنصات.

Chengshuai Zhao, Shu Wan, Paras Sheth, Karan Patwa, K. Selçuk Candan, Huan Liu2026-02-04

💬 NLP

SAIL-RL: Guiding MLLMs in When and How to Think via Dual-Reward RL Tuning

يُعد SAIL-RL إطار عمل للتعلم التعزيزي ثنائي المكافأة يعمل على تعزيز النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط من خلال تعليمها تكيفياً متى تنخرط في التفكير العميق مقابل الإجابة المباشرة، مما يؤدي إلى تحسين دقة الاستنتاج، وتقليل الهلوسة، وتحقيق أداء تنافسي ضد النماذج التجارية رفيعة المستوى.

Fangxun Shu, Yongjie Ye, Yue Liao, Zijian Kang, Weijie Yin, Jiacong Wang, Xiao Liang, Shuicheng Yan, Chao Feng2026-02-04

💬 NLP

Natural Language Actor-Critic: Scalable Off-Policy Learning in Language Space

تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية "الممثل-الناقد باللغة الطبيعية" (NLAC)، وهي خوارزمية تعلم خارج السياسة قابلة للتوسع تستخدم ناقداً يعتمد على نموذج لغوي كبير توليدي لتقديم ملاحظات باللغة الطبيعية بدلاً من المكافآت القياسية، مما يؤدي إلى تحسين استقرار التدريب وكفاءة العينات لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة في المهام المعقدة وطويلة الأمد.

Joey Hong, Kang Liu, Zhan Ling, Jiecao Chen, Sergey Levine2026-02-04

💬 NLP

Encoder-Free Knowledge-Graph Reasoning with LLMs via Hyperdimensional Path Retrieval

يقدم PathHD إطار عمل للاستدلال عبر الرسوم البيانية للمعرفة خالٍ من المشفرات، يستفيد من الحوسبة فائقة الأبعاد لاسترجاع المسارات بكفاءة ومن استدعاء واحد فقط للنماذج اللغوية الكبيرة للتحكيم، محققاً دقة تنافسية مع تقليل زمن الاستجابة واستهلاك الذاكرة بشكل كبير وتحسين القابلية للتفسير مقارنة بالنماذج العصبية التقليدية.

Yezi Liu, William Youngwoo Chung, Hanning Chen, Calvin Yeung, Mohsen Imani2026-02-04

💬 NLP

Confucius Code Agent: Scalable Agent Scaffolding for Real-World Codebases

يُعد وكيل كود كونفوشيوس (CCA) وكيل هندسة برمجيات قابل للتوسع مبني على حزمة أدوات تطوير برمجيات كونفوشيوس (Confucius SDK)، والتي تدمج إدارة متقدمة للسياق، والتعلم المستمر، ووكيلًا ميتاويًا للتحسين الآلي لتحقيق أداء رائد في مهام البرمجة الواقعية مثل SWE-Bench-Pro.

Sherman Wong, Zhenting Qi, Zhaodong Wang, Nathan Hu, Samuel Lin, Jun Ge, Erwin Gao, Wenlin Chen, Yilun Du, Minlan Yu, Yi (…)2026-02-04

💬 NLP

Self-attention vector output similarities reveal how machines pay attention

تقدم هذه الدراسة طريقة مبتكرة لتقدير آليات الانتباه الذاتي من خلال تحليل تشابهات المتجهات، مما يكشف أن رؤوس الانتباه تتخصص في سمات لغوية متميزة وتتطور من التقاط التبعيات طويلة المدى في الطبقات المبكرة إلى التركيز على العلاقات قصيرة المدى على مستوى الجملة في الطبقات الأعمق.

Tal Halevi, Yarden Tzach, Ronit D. Gross, Shalom Rosner, Ido Kanter2026-02-04

💬 NLP

KVzap: Fast, Adaptive, and Faithful KV Cache Pruning

تُعد KVzap طريقة سريعة وتكيفية مع المدخلات لتقليم ذاكرة التخزين المؤقت لـ KV، حيث تحقق ضغطاً فائقاً مع فقدان ضئيل جداً في الدقة عبر مختلف النماذج اللغوية الكبيرة والمهام، مما يعالج عقبة الاستدلال الحرجة الناتجة عن تزايد أطوال السياق.

Simon Jegou, Maximilian Jeblick2026-02-04

💬 NLP

PluriHarms: Benchmarking the Full Spectrum of Human Judgments on AI Harm

تقدم هذه الورقة PluriHarms، وهو معيار مرجعي مبتكر صُمم للتجاوز وراء تقييمات السلامة الثنائية من خلال التحليل المنهجي للطيف الكامل للأحكام البشرية حول ضرر الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل خاص على أبعاد شدة الضرر والاختلاف بين المقيّمين لتمكين تطوير أنظمة سلامة ذكاء اصطناعي أكثر تعددية وتخصيصاً.

Jing-Jing Li, Joel Mire, Eve Fleisig, Valentina Pyatkin, Anne Collins, Maarten Sap, Sydney Levine2026-02-04

💬 NLP

Reuse your FLOPs: Scaling RL on Hard Problems by Conditioning on Very Off-Policy Prefixes

يعالج PrefixRL عدم كفاءة التعلم التعزيزي في مسائل الاستدلال الصعبة من خلال التكيّف مع بادئات خارج السياسة (off-policy prefixes) لمسارات ناجحة لاستقرار التدريب وتعزيز كفاءة العينات، محققاً تقارباً أسرع وأداءً فائقاً مقارنة بالنماذج المرجعية القياسية مع تمكين حلقة تحسين ذاتي من خلال أخذ عينات الرفض.

Amrith Setlur, Zijian Wang, Andrew Cohen, Paria Rashidinejad, Sang Michael Xie2026-02-04

💬 NLP

Linear representations in language models can change dramatically over a conversation

تُثبت هذه الورقة أن التمثيلات الخطية للمفاهيم عالية المستوى في النماذج اللغوية يمكن أن تتغير بشكل جذري ويعتمد على المحتوى خلال مسار المحادثة مع تكيف النموذج مع دوره الحواري، مما يتحدى موثوقية أساليب التفسير وتقنيات التوجيه الثابتة.

Andrew Kyle Lampinen, Yuxuan Li, Eghbal Hosseini, Sangnie Bhardwaj, Murray Shanahan2026-02-04

→ السابق التالي ←