23087 ورقة بحثية
يُعد PatientHub إطار عمل موحداً ونمطياً يعمل على توحيد معايير إنشاء ومحاكاة وتقييم ملفات المرضى القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة لمعالجة التجزئة في هذا المجال، حيث يوفر أدوات للأبحاث القابلة للتكرار، والتقييم العلاجي القابل للتوسع، والتطوير الموسع لطرق محاكاة جديدة.
تقترح هذه الورقة تعلم التجزئة (tokenization) من البداية إلى النهاية باستخدام التعلم التعزيزي مع تقديرات دالة الدرجة (score function) وخصم الوقت لتقليل التباين، مما يثبت أن هذا النهج يتفوق على طرق التمرير المباشر (straight-through methods) السابقة عند مقياس 100 مليون معلمة.
تُثبت هذه الورقة أن الجمع بين التدريب المسبق المستمر وإعادة العرض متعدد اللغات المعزز باللغة الإستونية والمحاذاة اللاحقة خفيفة الوزن يعزز بشكل كبير قدرات اللغة الإستونية في النماذج اللغوية الكبيرة متعددة اللغات مع الحفاظ بفعالية على أدائها في اللغة الإنجليزية ومهارات الاستدلال العامة لديها.
تقدم هذه الورقة نموذج البيانات المشترك لإمكانات الإسكان (HPCDM) لدمج مجموعات البيانات المتباينة من أجل تحليل شامل للإسكان، مستعرضةً تطبيقه العملي من خلال التوأم الرقمي للمدينة ولوحة تحكم تجريبية مع معالجة عوائق الاعتماد لدى أصحاب المصلحة في المناطق الحضرية.
تقترح هذه الورقة إطاراً مفاهيمياً موحداً لنماذج الانتشار المنفصلة يرتكز على بناء فضاء الحالة المنفصلة، مما يوحد الصيغ الحالية، ويوضح مقايضات التصميم، ويوجه اتجاهات الأبحاث المستقبلية.
تقدم هذه الورقة ExPhy، وهو معيار جديد للتنبؤ بمسارات الأجسام المتعددة الذي يقيم صراحةً تعلم الخصائص الفيزيائية (الكتلة، والاحتكاك، والارتداد) جنباً إلى جنب مع التنبؤ بالمسار، مما يثبت من خلال نموذج PhyODE المقترح أن دمج التقدير الصريح للخصائص الفيزيائية يحسن بشكل كبير أداء التنبؤ طويل المدى خارج نطاق التوزيع.
تقدم الورقة البحثية RENDER، وهو معيار مرجعي يوضح أن التنسيق الذي يُعرض به تاريخ المحادثة أمام النموذج اللغوي الكبير (على سبيل المثال، كملخصات، أو سجلات مطبوعة، أو حوار خام) يؤثر بشكل كبير على أداء تقييم الذاكرة، حيث يتفوق غالباً على الحوار الخام القياسي حتى عندما يكون المحتوى والميزانية متطابقين.
تقدم الورقة البحثية إطار عمل REFINE، وهو إطار عمل متعدد الوكلاء يعتمد على الأدلة ويستفيد من التحليل الساكن والنماذج اللغوية الكبيرة لتوليد مرشحي إعادة صياغة لكود جافا أكثر أماناً وفعالية من خلال تقليل عيوب الكود بشكل كبير مع تقليل التغييرات السلوكية غير المقصودة إلى أدنى حد، رغم تأكيدها على أن المراجعة البشرية تظل ضرورية قبل الاعتماد.
تقدم هذه الورقة "rebuild-dossier"، وهي أداة مفتوحة المصدر تفرض عمليات بناء يتم التحقق منها ميكانيكياً، اختباراً تلو الآخر، لضمان أن عمليات إعادة بناء الوكلاء بالذكاء الاصطناعي صحيحة وقابلة للتكرار، مما يثبت أن الفحوصات الآلية أكثر أهمية من مجرد التعليمات البسيطة أو قوة النموذج في منع التلاعب بمجموعات الاختبار وضمان إعادة بناء موثوقة للتطبيقات.
تقدم هذه الورقة البحثية "الإنهاء الحامل للأدلة" (ECT)، وهو إطار عمل مبتكر لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المستخدمة للأدوات، يفرض شهادات نمطية تربط ادعاءات الإجابة بأدلة تتبع صالحة وقابلة لإعادة التشغيل قبل الإتمام، مما يثبت في تجارب منضبطة أنه يحقق صفرًا من عمليات الإتمام غير الآمنة ويقلل بشكل كبير من حالات الإنهاء المبكر غير المدعوم مقارنة بالنهج القائمة على النقد الموجودة حاليًا.