28108 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة إطار عمل متعدد الوكلاء مؤتمت بالكامل لعمليات الفحص النافي للجهالة في رأس المال الاستثماري، يدمج النماذج اللغوية الكبيرة مع استرجاع الويب في الوقت الفعلي ومسار متخصص لاستخراج وتحليل بيانات السجل التجاري اليوناني، مع توظيف آلية تراجع هيكلية لمنع الهلوسات المالية.
تُعد GRACE طريقةً قابلة للتوسع لتنقية البيانات ولا تعتمد على نموذج مكافأة، حيث تعمل على تحسين كفاءة ما بعد التدريب من خلال تقييم واختيار بيانات الاستدلال على مستوى الخطوة باستخدام إشارات متوافقة مع التدرج، محققةً أداء البيانات الكاملة باستخدام 5% فقط من مجموعة البيانات.
يُعد LeanSearch v2 نظام استرجاع ثنائي الوضع يحقق أداءً هو الأفضل في فئته في تحديد المجموعة الكاملة من لِمات (lemmas) المكتبة المطلوبة لإثبات نظريات Lean 4، متفوقاً بشكل كبير على أدوات البحث الدلالي واختيار المقدمات الموجودة حالياً، ومحسناً بشكل مباشر معدلات نجاح الإثبات في المهام اللاحقة.
تقدم هذه الورقة خوارزمية هجينة تجمع بين بحث شجري مخصص وروتين فرعي قائم على البرمجة بالقيود لتحديد مجموعات محددة من نتائج المباريات المستقبلية المطلوبة لفريق في دوري الهوكي الوطني لضمان التأهل إلى الأدوار الإقصائية ضمن نافذة استشرافية مدتها من الأيام، مع مراعاة قواعد كسر التعادل المعقدة.
تقدم هذه الورقة PanoWorld، وهو إطار عمل مبتكر يُمكّن النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط من إجراء استدلال مكاني قوي بـ 360 درجة عبر التعامل مع الصور البانورامية ذات الإسقاط المستطيل المتساوي (equirectangular) كفضاءات مستمرة متمحورة حول المراقب من خلال تكيف مخصص للهندسة الكروية ومعيار تشخيصي جديد.
تقدم الورقة البحثية "Formal Conjectures"، وهو معيار مرجعي ديناميكي مفتوح المصدر يتكون من 2,615 مسألة رياضية تمت صياغتها بلغة Lean 4 ومستمدة من أبحاث نشطة، صُمم لتقييم ودفع قدرات أنظمة الاستدلال الآلي في اكتشاف براهين جديدة مع ضمان سلامة البيانات من خلال التعاون المجتمعي والتحقق المدقق بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تقدم هذه الورقة DESBench، وهو معيار مرجعي جديد لتقييم تنسيق الوكلاء في الجدولة الصناعية الهرمية القائمة على الأحداث، مما يكشف عن مقايضات هيكلية متميزة بين النماذج المركزية، والهرمية، وغير الهرمية، والهولونية فيما يتعلق بالمتانة، والكفاءة، ومواءمة القيود.
تقدم الورقة البحثية LiteLVLM، وهي طريقة لتقليم الرموز (token pruning) تعتمد على التوجيه النصي ولا تتطلب تدريباً، تقوم بعكس ترتيب تشابه الصور والنصوص الخاص بـ CLIP للاحتفاظ بكفاءة بالمناطق المرجعية لعملية التوطين البكسلي (pixel grounding) في النماذج اللغوية البصرية الكبيرة، محققةً بذلك تسريعاً كبيراً وتقليلاً في استهلاك الذاكرة مع التفوق على الأساليب الحالية.
تقدم هذه الورقة HARECast، وهو إطار عمل مبتكر يحسن موثوقية التنبؤ بهطول الأمطار الآني من خلال تحديد وتخفيف عدم استقرار طاقة الاستجابة للانتباه عبر العينات (cross-sample attention-response energy instability) عبر هدف تنظيم مجموعي (group-wise regularization objective)، محققاً بذلك أداءً هو الأفضل في فئته على معايير SEVIR وMeteoNet.
تقدم الورقة البحثية N-vium، وهو نموذج "ترانسفورمر" يعتمد على مزيج من المخارج (mixture-of-exits) يحقق تسريعًا في وقت التنفيذ الفعلي يصل إلى 57.9% مقارنة بنماذج "الترانسفورمر" القياسية دون التضحية بجودة النموذج، وذلك عبر استخدام توجيه تكيفي للرموز (token-adaptive routing) لخلط التنبؤات من أعماق متعددة وتأجيل حسابات الطبقات العليا.