💻 computer science

Spatiotemporal Sycophancy: Negation-Based Gaslighting in Video Large Language Models

تحدد هذه الورقة البحثية وتقيم بشكل منهجي "التملق الزمكاني"، وهو نمط فشل حرج في النماذج اللغوية الكبيرة للفيديو حيث تتراجع عن أحكام بصرية صحيحة وتفبرك مبررات زمكانية كاذبة للامتثال لتعليقات المستخدم المضللة، مما يكشف عن ضعف واسع النطاق تجاه التلاعب النفسي القائم على النفي حتى في الأنظمة المتطورة.

Ziyao Tang, Pengkun Jiao, Bin Zhu, Huiyan Qi, Jingjing Chen, Yu-Gang Jiang2026-04-21
💻 computer science

Beyond Binary Contrast: Modeling Continuous Skeleton Action Spaces with Transitional Anchors

يُعد TranCLR إطار عمل للتعلم التبايني ذاتي الإشراف يتغلب على قيود الأهداف الثنائية في التعرف على الأفعال القائم على الهيكل العظمي من خلال تقديم المرتكزات الانتقالية ومعايرة المانيفولد الهندسي متعدد المستويات لنمذجة الهندسة المستمرة للحركة البشرية، مما يحقق دقة فائقة وتمثيلات سمات أكثر سلاسة على مجموعات البيانات المرجعية.

Yingjie Feng, Yi Wang, Jiaze Wang, Anfeng Liu, Zhuotao Tian2026-04-21
💻 computer science

OneDrive: Unified Multi-Paradigm Driving with Vision-Language-Action Models

يقدم OneDrive إطار عمل موحداً للقيادة الذاتية يستفيد من نموذج رؤية-لغة مدرب مسبقاً مع وحدة فك تشفير ترانسفورمر واحدة لدمج المهام غير المتجانسة بسلاسة مثل الإدراك، وتوليد اللغة، وتخطيط المسار، محققاً أداءً رائداً في الاختبارات المعيارية مع تقليل زمن انتقال الاستدلال.

Yiwei Zhang, Xuesong Chen, Jin Gao, Hanshi Wang, Fudong Ge, Weiming Hu, Shaoshuai Shi, Zhipeng Zhang2026-04-21
💻 computer science

Chatting about Upper-Body Expressive Human Pose and Shape Estimation

تقدم الورقة البحثية CoEvoer، وهو إطار عمل محول (transformer) جديد ذو مرحلة واحدة يعتمد على التآزر والاعتماد المتبادل عبر النطاقات، يحقق أداءً فائقاً في تقدير تعبيرات وضعية وشكل جسم الإنسان للجزء العلوي من الجسم، وذلك من خلال تمكين التفاعل المتبادل بين ميزات الجذع والوجه واليدين على مستوى الميزات لتحسين الدقة والقدرة على التعميم في الصور الملتقطة في الظروف الطبيعية.

Yuxiang Zhao, Wei Huang, Yujie Song, Liu Wang, Huan Zhao2026-04-21
💬 NLP

Mitigating Multimodal Hallucination via Phase-wise Self-reward

تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل PSRD، وهو إطار فك تشفير ذاتي المكافأة مرحلي يقلل من الهلوسة متعددة الوسائط في النماذج اللغوية البصرية الكبيرة من خلال تحديد وتصحيح الأخطاء ديناميكيًا عند بداية المراحل الدلالية باستخدام نموذج مكافأة مُقطّر وخفيف الوزن، محققًا خفضًا كبيرًا في الهلوسة دون إشراف خارجي أو عبء حوسبي ثقيل.

Yu Zhang, Chuyang Sun, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Yang Xiang, Min Zhang2026-04-21
💻 computer science

Trustworthy Endoscopic Super-Resolution

تقترح هذه الورقة إطار عمل متجذر نظرياً ومستقلاً عن النموذج، يدمج شبكة خفيفة الوزن للتنبؤ بالخطأ مع أقنعة الفشل المطابقة (Conformal Failure Masks) لتوفير كشف في الوقت الفعلي، بضمانات سلامة، لإعادة بناء عمليات التكبير الفائق غير الموثوقة في جراحة المناظير والجراحة الروبوتية.

Julio Silva-Rodríguez, Ender Konukoglu2026-04-21
💻 computer science

CFSR: Geometry-Conditioned Shadow Removal via Physical Disentanglement

يُعد CFSR إطار عمل مبتكر لإزالة الظلال يحقق أداءً هو الأفضل في حالته من خلال إعادة صياغة المهمة كعملية استعادة مقيدة بالفيزياء، والتي تدمج الإشارات الهندسية ثلاثية الأبعاد ودلالات النماذج التأسيسية واسعة النطاق لتحقيق التوازن بين استعادة الأنسجة المحلية واتساق الإضاءة العالمي.

Pan Wang, Yihao Hu, Xiujin Liu, Hang Wang2026-04-21
💻 computer science

Test-Time Perturbation Learning with Delayed Feedback for Vision-Language-Action Models

تقترح هذه الورقة البحثية "التعلم بالاضطراب مع التغذية الراجعة المتأخرة" (PDF)، وهو إطار عمل للتكيف في وقت الاختبار بدون مُحقِّق، يعمل على تعزيز متانة نماذج الرؤية واللغة والعمل (VLA) ضد التحولات البيئية من خلال التخفيف من فرط التخصيص في المسارات عبر تعزيز البيانات القائم على عدم اليقين، والتصويت على الأفعال، ووحدة خفيفة الوزن تصحح لوغاريتمات الأفعال بأثر رجعي باستخدام التغذية الراجعة المتأخرة.

Zehua Zang, Xi Wang, Fuchun Sun, Xiao Xu, Lixiang Lium, Jiahuan Zhou, Jiangmeng Li2026-04-21
💻 computer science

Chatting about Conditional Trajectory Prediction

تقترح هذه الورقة طريقة "التفاعل التفاعلي عبر النطاق الزمني" (CiT)، وهي طريقة جديدة للتنبؤ بالمسار المشروط تدمج حركة الوكيل الذاتي والاعتمادات الاجتماعية المتبادلة من خلال تصحيح النوايا عبر النطاق الزمني لتحقيق أداء رائد في سيناريوهات التفاعل بين الإنسان والروبوت.

Yuxiang Zhao, Wei Huang, Haipeng Zeng, Huan Zhao, Yujie Song2026-04-21
🤖 machine learning

Attraction, Repulsion, and Friction: Introducing DMF, a Friction-Augmented Drifting Model

تقدم هذه الورقة نموذج الانجراف المعزز بالاحتكاك (DMF)، وهو نموذج انجراف معزز بالاحتكاك يحل الغموض النظري المتعلق بأنظمة التنافر وإمكانية تحديد مجال الانجراف، مع تحقيق أداء مماثل لنموذج مطابقة التدفق الأمثل (Optimal Flow Matching) في مهام ترجمة النطاق باستخدام قدرة حوسبة تدريبية أقل بمقدار 16 مرة.

Arkadii Kazanskii, Tatiana Petrova, Konstantin Bagrianskii, Aleksandr Puzikov, Radu State2026-04-21