28108 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية LMPath، وهو مسار عمل مبتكر يستفيد من النماذج اللغوية التوليدية ونماذج الرؤية التأسيسية لإنشاء أولويات استكشاف دلالي من صور الأقمار الصناعية، مما يمكّن الطائرات بدون طيار من إنشاء مسارات بحث فعالة تتفوق بشكل كبير على أنماط التغطية الهندسية التقليدية في البيئات واسعة النطاق.
تحلل هذه الورقة بيانات منصة إكس (تويتر سابقاً) من الانتخابات الرئاسية الأمريكية لعامي 2016 و2024 لتثبت أن العمليات الإدراكية قد تحولت جذرياً من التضخيم المدفوع بالبوتات للمحتوى المتطابق إلى التركيب المدفوع بالذكاء الاصطناعي التوليدي، والذي يتميز بطفرة في المحتوى الأصلي، وانهيار التداخل اللفظي، والتنسيق المركز سردياً.
تقدم هذه الورقة Ensembits، وهو أول مُجزئ (tokenizer) صُمم لتمثيل المجموعات التشكيلية للبروتينات، والذي يتفوق على المُجزئات الحالية للهياكل الساكنة في التنبؤ بحركة البقايا والخصائص الوظيفية، مع تمكين نمذجة لغة البروتين المدركة للديناميكيات من خلال هدف تقطير إطاري مبتكر.
تقدم الورقة البحثية Di-BiLPS، وهو إطار عصبي موحد يستفيد من المشفرات التلقائية التباينية، والانتشار الكامن، والتعلم التبايني لحل مشكلات المعادلات التفاضلية الجزئية الأمامية والعكسية بدقة وكفاءة تضاهي أحدث التقنيات في ظل ملاحظات نادرة للغاية (تصل إلى 3% فقط) مع تمكين الدقة الفائقة من نوع "الصفر" (zero-shot super-resolution).
تتناول هذه الورقة أزمة قابلية التكرار في تقييم الذكاء الاصطناٍ التوليدي من خلال تقديم نهج تمهيد (bootstrapping) متعدد المستويات يستفيد من مجموعات بيانات واسعة النطاق ذات معرفات مقيمين ثابتة لنمذجة تباين المقيّمين وتحديد التوازن الأمثل بين عدد العناصر وعدد الاستجابات لكل عنصر المطلوب لتحقيق الدلالة الإحصائية.
تقدم هذه الورقة VERIMED، وهو مسار عمل عصبي رمزي يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة وحلال مشكلات التشكيل السات (SMT) لتدقيق متطلبات البرمجيات ذات اللغة الطبيعية من خلال اكتشاف الغموض عبر تنويعات الصياغة العشوائية والتحقق من الاتساق والسلامة عبر الإصلاح الموجه بالنماذج المضادة، محققاً طفرة كبيرة في دقة متطلبات سلامة الأجهزة الطبية.
تقدم الورقة البحثية AEvo، وهو إطار عمل للتحرير الميتافيزيقي (meta-editing) يعامل التطور الوكيل (agentic evolution) كبيئة تفاعلية حيث يقوم وكيل ميتا بتحرير إجراء التطور نفسه بناءً على السياق المتراكم، مما يوحد النهج الصارمة والمرنة لتحقيق أداء رائد في مهام البحث والتحسين طويلة الأمد.
تكشف هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة الرائدة، رغم محاذاتها القوية للسلامة، تظهر تأثير "مرساة التاريخ" الخطير حيث يتسبب أمر واحد بالحفاظ على الاتساق مع الأفعال الضارة السابقة في جعلها تختار الخيارات غير الآمنة بشكل ساحق، وهي ثغرة تتصاعد مع قدرة النموذج وتشكل مخاطر جسيمة لعمليات النشر الوكيلية.
تقدم هذه الورقة البحثية XCount، وهو خوارزمية رمزية وتكوينية مبتكرة تقيس حساسية مجموعات أشجار القرار بكفاءة من خلال تقسيم فضاء المدخلات إلى فئات وتشفير المشكلة باستخدام مخططات القرار الجبرية، مما يحقق تسريعاً كبيراً وقابلية للتوسع مقارنة بنهج عدّ النماذج الحالية.