27276 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة "الذاكرة الوكيلية القابلة للتنفيذ" (EAM)، وهي إطار عمل قائم على رسم بياني معرفي مهيكل يستبدل تفاعلات النماذج اللغوية الكبيرة الهشة والمتدرجة بعملية استرجاع وتنفيذ قوية باستخدام البحث في الرسم البياني الموجه بالقيم، مما يحقق أداءً فائقاً وتكاليف أقل وزمن استجابة منخفض في مهام أتمتة واجهة المستخدم الرسومية طويلة الأمد.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل LISA، وهو إطار تحكيم معرفي خالٍ من الإشارات يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة للاستنتاج حول نوايا المركبات وأولوياتها لإدارة التقاطعات ذاتية القيادة، مما يظهر تحسينات كبيرة في تأخير حركة المرور، وطول الطابور، واستهلاك الوقود، وتحقيق النوايا مقارنة بالطرق التقليدية القائمة على الإشارات أو القائمة على الحجز.
تقدم هذه الورقة MASEM، وهي طريقة تعمل على تعظيم اعتلاج التوزيع التجريبي عبر تقدير كثافة أقرب من الجيران وإعادة أخذ العينات لأخذ عينات بكفاءة وقابلية توسع من متعددات الطيات ذات الأعداد غير المعروفة من المكونات المنفصلة، متفوقة بشكل كبير على البدائل الحالية في سرعة التقارب وجودة الخلط.
تقدم هذه الورقة "تحسين بريغمان للسلامة" (Bregman Safety Optimization - BSO)، وهو إطار عمل منهجي أحادي المرحلة يبسط عملية محاذاة سلامة النماذج اللغوية من خلال اختزالها في مشكلة مطابقة نسبة الكثافة، مما يلغي الحاجة إلى مسارات معقدة أو نماذج مساعدة مع تحسين المقايضة بين السلامة والمساعدة بشكل مستمر.
تقدم هذه الورقة البحثية FAMeX، وهو خوارزمية ذكاء اصطناعي قابلة للتفسير قائمة على نظرية المخططات (graph-theoretic) تعتمد على خرائط ارتباط الميزات (Feature Association Maps)، والتي تُظهر أداءً فائقاً في قياس أهمية الميزات للتصنيف مقارنة بالطرق الحالية مثل PFI وSHAP.
تقدم الورقة البحثية -mem، وهي آلية خفيفة الوزن تعزز النماذج اللغوية الكبيرة المجمدة بحالة ذاكرة عبر الإنترنت مدمجة قائمة على قاعدة دلتا (delta-rule) لضغط وإعادة استخدام المعلومات التاريخية بكفاءة، مما يحسن الأداء بشكل كبير في المهام كثيفة الذاكرة دون الحاجة إلى الضبط الدقيق الكامل أو توسيع نافذة السياق.
تُظهر هذه الورقة أن النماذج اللغوية الرائدة الحالية تعاني من "تآكل سياق المصنف" (classifier context rot) بشكل كبير، حيث تتدهور قدرتها على اكتشاف سلوكيات وكلاء البرمجة الخطيرة بشكل حاد في النصوص الطويلة التي تتجاوز 800 ألف رمز، مما يؤدي إلى معدلات خطأ أعلى بكثير مقارنة بالسياقات الأقصر.
تقدم الورقة البحثية نموذج GAP (نموذج المحاذاة الحبيبية)، وهو إطار عمل مبتكر يعالج عدم التطابق في فضاء الميزات في الاستدلال البصري الكامن للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط من خلال محاذاة مخرجات فك التشفير مع تضمينات المدخلات عبر مستويات الميزة والسياق والسعة، مما يحقق أداءً فائقاً في الإدراك والاستدلال على نموذج Qwen2.5-VL 7B.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لوكيل نماذج لغوية كبيرة (LLM) مهيكل يقوم بإجراء تصحيح لاحق لتوقعات إنتاج المحاصيل الزراعية عن طريق ترميز المعرفة المتخصصة لتحسين تنبؤات النماذج الحالية، محققاً انخفاضاً كبيراً في الأخطاء على كل من مجموعات بيانات الفراولة المملوكة ومجموعات بيانات الذرة العامة التابعة لوزارة الزراعة الأمريكية، لا سيالما عند استخدام نموذج Llama 3.1 8B كنموذج للتحسين.
يُعد ProfiliTable إطار عمل متعدد الوكلاء ذاتي التشغيل يستفيد من التوصيف الديناميكي، وتوليد الكود المعزز بالمعرفة، والتغذية الراجعة ذات الحلقة المغلقة لتحويل نوايا المستخدم الغامضة بشكل موثوق إلى مسارات معالجة بيانات جدولية قوية ومتوافقة مع معايير الحوكمة، متفوقاً بذلك على النماذج المرجعية الحالية في السيناريوهات المعقدة متعددة الخطوات.