28208 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية ViSRA، وهو وكيل يعتمد على الفيديو ومتوافق مع البشر ولا يتطلب تدريباً، يستفيد من المعلومات المكانية الصريحة من النماذج الخبيرة لتعزيز قدرات الاستدلال المكاني ثلاثي الأبعاد للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط بشكل كبير دون الحاجة إلى ما بعد التدريب أو تنسيق مجموعات البيانات يدوياً.
تقدم هذه الورقة "مهارات السرب" (Swarm Skills)، وهي مواصفات قابلة للنقل وخوارزمية تطور ذاتي تحول بروتوكولات التنسيق بين الوكلاء المتعددين إلى أصول قابلة للتوزيع وذات قيمة أولية، مما يمكّن فرق الوكلاء من صقل استراتيجياتهم التعاونية بشكل مستقل عبر أطر عمل مختلفة دون إشراف بشري.
تقدم هذه الورقة البحثية C-BPO، وهو إطار تحسين مُعاير بالتفضيلات يعزز تخصيص النماذج اللغوية الكبيرة من خلال الاستفيد من التغذية الراجعة الثنائية للتمييز بين تفضيلات المستخدم الفردية والمعرفة المشتركة، مما يساهم بفعالية في نمذجة الاختلافات بين المستخدمين مع الحفاظ على الفائدة العامة.
تقترح هذه الورقة نموذج ذاكرة موحداً لشبكات الراديو الوصول للشبكة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI-RAN) لجيل السادس (6G)، يستبدل البنى التقليدية المقيدة بالواجهات بنهج متمحور حول الذاكرة، مما يتيح استمرارية معرفية تشارك فيها وكلاء الاستشعار والاستدلال الحالة عبر النطاقات الزمنية للتغلب على الاختناقات الدلالية وتحقيق استقلالية حقيقية للشبكة.
تقدم هذه الورقة أداة لاستنتاج المواصفات لـ Move Prover تعمل على دمج تحليل الشرط الأضعف السليم مع واجهة سطر أوامر برمجية وكيلية (agentic coding CLI) لتوليد وتحسين مواصفات التحقق تلقائياً، مما يقلل بفعالية من العمل الروتيني اليدوي مع التعامل مع الخصائص المعقدة مثل ثوابت الحلقات والثوابت الهيكلية.
تقترح هذه الورقة البحثية "الخياطة الهندسية رباعية الأبعاد" (Geometric 4D Stitching)، وهي إطار عمل فعال يحدد بوضوح المناطق الهندسية المفقودة ويملؤها بغرز رباعية الأبعاد مستندة إلى معالم واقعية لمعالجة التناقضات في طرق التوليد رباعي الأبعاد الحالية، مما يتيح توسيع وتعديل المشاهد بسرعة وجودة عالية على وحدة معالجة رسوميات واحدة.
يقدم البحث نموذج GLiNER2-PII، وهو نموذج متعدد اللغات مدمج تم تدريبه على مجموعة نصوص اصطناعية للكشف بفعالية عن 42 نوعاً من معلومات الهوية الشخصية عبر لغات وتنسيقات متنوعة، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته على مقياس SPY المرجعي.
تُعد PruneTIR إطار عمل في مرحلة الاستدلال يعمل على تعزيز الاستدلال المتكامل مع الأدوات في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال التقليم الديناميكي للمسارات الخاطئة، وإعادة أخذ عينات استدعاءات الأدوات، وتعليق محاولات إعادة التجربة لتحسين الدقة والكفاءة دون تدريب إضافي.
تقدم هذه الورقة البحثية "اللعب الذاتي القائم على الفريق مع التوزين التكيفي المزدوج" (TPAW)، وهو خوارزمية تعلم ذاتي مبتكرة تعزز محاذاة النماذج اللغوية الكبيرة من خلال استخدام إطار عمل فريق تعاوني-تنافسي مع نقاط تفتيش تاريخية وآليات توزين تكيفي مزدوج للتغلب على عدم الاستقرار والقيود التحسينية لأساليب التدريب الذاتي الحالية.
تحذر هذه الورقة الموقفية من أن مؤتمرات الذكاء الاصطناي التنافسية الكبرى تواجه ثغرة نظامية تسمى "التلاعب بالمنظومة عبر الوكلاء" (Agentic Denominator Gaming)، حيث يستخدم الفاعلون الخبثاء وكلاءً آليين لإغراق مجمعات التقديم بأوراق بحثية منخفضة الجودة لرفع معدلات القبول للأعمال المشروعة المستهدفة بشكل مصطنع، مما يستلد إصلاحات هيكلية في السياسات بدلاً من مجرد الاكتفاء بالرصد التقني للتخفيف من حدة احتراق المراجعين وتدهور جودة المراجعة الناتج عن ذلك.