23200 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية Robo-Dopamine 2.0، وهو نموذج مكافأة عملية يعتمد على التاريخ وواعٍ بالخروج عن التوزيع (OOD-aware)، يستفيد من التنبؤ الزوجي، وفضاءات التقدم الموقعة، ومنهج "القفزة الموقعة" (Signed-Hop) للتغلب على قيود المكافآت المتفرقة والتقييم البصري الثابت، مما يؤدي إلى تحسين متانة ومعدلات نجاح نماذج الرؤية واللغة والعمل (VLA) في مهام التلاعب الروبوتي بشكل كبير.
تقدم هذه الورقة البحثية THESIS-MoE، وهي طريقة تعمل على تحديد موقع التملق (sycophancy) ضمن دوائر فرعية حوسبية محددة في نماذج خليط الخبراء (Mixture-of-Experts)، وتطبق تدخلات شرطية قابلة للتدريب لتوجيه النموذج انتقائياً بعيداً عن الموافقة المستندة إلى المعتقد مع الحفاظ على قدرات المعرفة والاستدلال العامة.
تقترح هذه الدراسة إطار عمل ELM-SIRMMM، وهو نموذج وبائي وسلوكي هجين يدمج الإشارات النفسية لنموذج احتمالية التوسع في هيكل مكون من ست حجرات لمحاكاة وتوقع الانتشار الديناميكي للمعلومات المضللة الصحية على وسائل التواصل الاجتماعي عبر مجموعات بيانات متنوعة بدقة أكبر.
تُثبت هذه الورقة أن إضافة طبقة خطية واحدة ذات تهيئة صفرية إلى نموذج أساسي لتحويل النص إلى صوت وفيديو تُمكّن من استنساخ الصوت بدقة عالية مع تشابه متفوق في نبرة المتحدث مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية لتحويل النص إلى كلام، بينما تسمح أيضاً بتسريع عملية الاستنتاج بمقدار 30 ضعفاً عن طريق فصل توليد الصوت عن مسار الفيديو.
تقدم هذه الورقة البحثية "التحسين المتكرر عبر التكييف بالتغذية الراجعة" (RRFC)، وهو إطار عمل معياري يعزز مولدات الصور من صورة إلى صورة الحالية من خلال تمكين التصحيح الذاتي التكراري عبر حلقات التغذية الراجعة، مما يظهر تحسينات كبيرة في دقة إعادة البناء والحفاظ على الهوية عبر مختلف بنيات النماذج والمهام.
يُعد HyMem إطار عمل لإدارة السياق الهرمي يعمل على تحسين أداء وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) في المهام طويلة المدى من خلال عزل التخطيط رفيع المستوى عن آثار التنفيذ واستخدام ملخصات مهيكلة للحفاظ على التركيز والدقة، محققاً بذلك نتائج رائدة في اختبارات GAIA وBrowsecomp-plus.
تقيم هذه الورقة طرق الذكاء الاصطناٍعي القابل للتفسير القائم على المفاهيم (CXAI)، وتحديداً CRP وCRAFT، على الشبكات العصبية العميقة المدربة على التصنيف متعدد الملصقات باستخدام مجموعة بيانات MS-COCO، كاشفةً أن هذه التقنيات تحدد بفعالية نقاط ضعف تعلم النموذج، وتوضح كيف يقلل تميز المفاهيم من الارتباك، وتكشف عن الانحيازات الناجمة عن مجموعة البيانات.
تقدم هذه الورقة PROPAGIA، وهي مدونة جنائية للدعاية الفرنسية المولدة بواسطة الذكاء الاصطناًعي من حملة Storm-1516 لعام 2025، والتي تكشف عن علامات لغوية مميزة للتلاعب، وتفضح تعليمات الأوامر (prompts) المسربة، وتنسب المحتوى إلى مسار عمل يتضمن نماذج من عائلتي Llama 3 وMistral.
تُعد TinyCast نموذجاً للتنبؤ فائق الخفة، وخالياً من آلية الانتباه، ويعمل بتقنية "التعلم من دون بيانات مسبقة" (zero-shot) بـ 146,505 معلماً فقط، حيث يحقق دقة احتمالية رائدة عبر حساب الدورية صراحةً بواسطة كاشف طيفي ذي صفر من المعالم، مما يتيح نشراً فعالاً وشاملاً في الأجهزة المدمجة دون الحاجة لملاءمة لكل إشارة على حدة.
تقدم هذه الورقة البحثية ProtoCP، وهو إطار عمل للتنبؤ المطابق للكشف عن الاحتيال على مستوى الحواف في الرسوم البيانية الزمنية، والذي يستفيد من النماذج الأولية المتعلمة وانتشار الدرجات الزمنية للتغلب على عدم كفاءة المعايرة الناتجة عن هيمنة الجيران الحميدين وعدم توازن الفئات، مما يحقق التغطية المستهدفة بمجموعات تنبؤ أصغر بكثير من الأساليب المرجعية المتطورة.