23200 ورقة بحثية
تُظهر هذه الورقة أنه بالنسبة للنماذج اللغوية الكبيرة الصغيرة المضبوطة بالتعليمات في المسائل العلمية الصعبة، فإن الاتساق الذاتي عبر التصويت بالأغلبية غالباً ما يقلل من الدقة مقارنة بالاستدلال أحادي العينة لأن الاتفاق العالي بين الإجابات المولدة لا يرتبط بشكل موثوق بالصحة.
تقدم هذه الورقة البحثية "سلسلة التفكير الاجتماعي" (SCoT)، وهي بنية متعددة الوكلاء قائمة على منهجية التشخيص التفريقي الطبي، والتي تتفوق على نماذج الاستدلال أحادية الهيكل ونماذج التوسع المرجعية من خلال استخدام محادثات تداولية متعددة الجولات بين المتخصصين لتحسين استدعاء التشخيص بشكل كبير، لا سيما في الحالات المعقدة.
تقدم هذه الورقة حارس سلامة عصبي-رمزي خفيف الوزن وغير قابل للتدريب، يتم إلحاقه بوكلاء القيادة الذاتية من طرف إلى طرف لفرض قواعد المرور الصريحة عبر استبدال الأوامر غير الآمنة ببدائل آمنة، مما يقلل الاصطدامات بشكل كبير ويحسن معدلات النجاح في اختبارات الحالات النادرة دون المساس بأداء القيادة العام.
تقدم هذه الورقة البحثية SRE-Bench، وهو أول معيار مرجعي واقعي وخالٍ من التلوث لتقييم قدرات الهندسة العكسية الوكيلية على الكود الثنائي، والذي يكشف أن حتى أقوى النماذج اللغوية الكبيرة الرائدة تعاني لمواكبة الأداء البشري بسبب التحديات الفريدة المتمثلة في تحليل الثنائيات غير المرئية والمحمية.
تقدم هذه الورقة SABLE، وهو إطار عمل وكيل (agentic) مفتوح المصدر ومعياري يستخدم التنسيق باللغة الطبيعية والتحسين البايزي للتنقل بكفاءة عبر مساحات التصميم المقيدة اصطناعياً ومتعددة الأهداف في مرحلة تطوير المركبات الواعدة (hit-to-lead) لاكتشاف الأدوية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم الانتقالي الاتحادي الهرمي (HFTL) لشبكات المركبات القائمة على التوأم الرقمي، والذي يعالج عدم تجانس البيانات وندرتها من خلال تجميع المركبات والتعلم الانتقالي، مع دمج آلية لجودة البيانات لضمان دقة النموذج العالمي ضد المركبات الضارة.
يقدم البحث "Semantic Prism"، وهو إطار عمل حتمي لتوليد التقسيم الدلالي يستخدم مولداً ذا خطوة واحدة مستخلصاً من الانتشار ومحاذاة أدلة المولد الهرمية لتقديم صور دلالية بواجهة لونية ثابتة، محققاً دقة هي الأفضل في فئتها، وممكناً مقياساً جديداً لترتيب الأخطاء دون الحاجة إلى عناصر مساعدة (C-IHD) يتفوق بشكل كبير على مقايضات الثقة التقليدية عبر مجموعات بيانات متعددة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل "التحسين التفضيلي للخطوات ذات التصحيح الذاتي" (Self-Fix Step-DPO)، وهو إطار تعزيز تعلم ثنائي المراحل يعزز قدرات التصحيح الذاتي للنماذج اللغوية الكبيرة من خلال تقوية الاستدلال على مستوى الخطوة أولاً عبر التحسين التفضيلي، ثم التدريب صراحةً على التحقق من الأخطاء وتصحيحها، محققاً أداءً فائقاً على النماذج المرجعية الحالية.
تُثبت هذه الورقة أن سلوك الرفض المتوافق مع معايير السلامة في النماذج اللغوية الكبيرة يتركز أساساً ضمن طبقات الـ MLP في منتصف الشبكة بدلاً من كونه خاصية موزعة، مما يكشف أن نقل مجموعات فرعية محددة من هذه الأوزان يمكنه نقل قدرات الرفض بفعالية، مع تسليط الضوء على الطبيعة غير التراكمية والمعتمدة على المعايير المرجعية لعملية محاذاة السلامة.
تقدم الورقة البحثية EnterpriseRAG، وهو معيار شامل يتكون من 983 عينة تم التحقق منها من قبل خبراء عبر ستة مجالات، والذي يكشف عن "فجوة تنسيق" حرجة في أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) في المؤسسات، مظهرًا أنه بينما غالبًا ما تستوفي النماذج اللغوية الكبيرة القيود الفردية، فإن التزامها بالتعليمات الشاملة ينهار بشكل كبير في ظل ظروف الإنتاج الواقعية التي تنطوي على استرجاع مشوش، وفجوات معرفية، وتضاربات واقعية.