23200 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية NL2SHACL-Bench، وهي مجموعة معايير مرجعية مبتكرة مصممة لتقييم ترجمة متطلبات اللغة الطبيعية إلى أشكال SHACL، والتي كشفت أنه بينما تستطيع النماذج اللغوية الكبيرة الحالية توليد صيغ SHACL صحيحة نحوياً، إلا أنها لا تزال تواجه صعوبة في إنتاج قيود مكافئة دلالياً للأنماط المنطقية والهيكلية المعقدة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل قائماً على نظرية الألعاب التعاونية لتشكيل التحالفات الديناميكية وتسعير الاتصالات في أنظمة الذكاء الاصطناك الوكيلية القائمة على المهارات، والتي تستخدم تفعيل القيمة الهامشية وتقدير قيمة شابلي لتحسين اختيار الوكلاء وروابط الاتصال، محققةً منفعة تقارب المثالية مع خفض التكاليف بشكل كبير، مع توفير ضمانات تقريب نظرية تحت شروط محددة من التناقصية.
تقدم الورقة البحثية MetaSpace، وهو إطار عمل جديد للاختبار التحولي (metamorphic testing) يقيم تلقائياً الإدراك المكاني للوكلاء المتجسدين عبر ترميز القوانين المنطقية والفيزيائية كقواعد قابلة للتنفيذ للكشف عن الإخفاقات، مما يكشف أن الوكلاء الحاليين الذين يمثلون أحدث ما توصل إليه العلم يقل أداؤهم بشكل كبير مقارنة بالمعايير البشرية.
تقترح الورقة نظرية النموذج البنائي الفائق (UCMT)، وهي إطار عمل يستبدل الإرضاء المثالي بالبقاء الخصمي المحدود، حيث يتم التحقق من صحة البنى الجزئية المحدودة من خلال لعبة بين خصم يوجه تحديات قانونية وبناء يقدم إصلاحات، ويتم التصديق عليها في النهاية بواسطة قاضٍ رمزي.
تقدم الورقة البحثية MOSAIC، وهو إطار عمل تطوري تنافسي قائم على الشبكة يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة لتطوير الخوارزميات الاستدلالية المتخصصة ونماذج المشكلات التمييزية في آن واحد ضمن أرشيف "الجودة والتنوع" (Quality-Diversity)، وبذلك يتغلب على قيود التغذية الراجعة القياسية والبيانات الثابتة لإنتاج محافظ استدلالية قوية ومتكاملة تتفوق على أحدث أساليب التصميم الآلي.
يقدم DarwinX إطار عمل يعتمد على الانتقاء الطبيعي القائم على المجموعات، يعمل على تطوير أدوات التحكم في وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة عبر عقد "الحفظ والتوسيع" وإعادة التركيب، محققاً مكاسب أداء كبيرة وقابلة للتعميم عبر معايير متنوعة دون تراجع في المهام الحالية أو الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج.
تقدم هذه الورقة LayoutDSL، وهو إطار عمل جديد يعتمد على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) يقوم بتوليد تخطيطات للمشاهد الداخلية من خلال تعلم سياسة ضمن فضاء إجراءات لغة محددة النطاق (DSL) مهيكلة، مستفيداً من مجموعة بيانات جديدة والتعلم التعزيزي للتغلب على قيود التنبؤ المباشر بالإحداثيات وتحسين المعقولية المكانية والمنطقية التصميمية بشكل كبير.
تقدم الورقة البحثية BRACE، وهي طريقة مبتكرة لتسريع الاستدلال لنماذج محولات الانتشار (Diffusion Transformers)، والتي تستبدل الاستكمال متعدد الحدود القائم على المشتقات غير المستقر بنهج تنبؤ عقلاني بايري سنترك (barycentric rational) مستقر عددياً باستخدام أوزان تشيبيشيف للتعامل بفعالية مع عدم انتظام الميزات الحادة مع الحفاظ على جودة توليد عالية.
تُثبت هذه الورقة أنه في ظروف المحاكاة إلى الواقع (Sim2Real) لتتبع ثلاثي الأبعاد باستخدام كاميرات متعددة تعتمد على نظام RGB فقط، فإن مسار العمل القائم على الهندسة أولاً والذي يستفيد من الاتساق الهندسي عبر الرؤى يتفوق بشكل كبير على مناهج "اللدار المزيّف" (pseudo-LiDAR) التي تعتمد على تقدير العمق أحادي الكاميرا، والتي تفشل بسبب عدم الاتساق غير القابل للإصلاح في المقياس عبر الرؤى المختلفة.
تقدم هذه الورقة نظاماً وكيلياً لتوصيات الطعام يراعي الطقس والموقع، يستفيد من المعرفة العالمية الثقافية والطهوية الكامنة في النماذج اللغوية الكبيرة لتوليد مقترحات طعام حساسة للمنطقة ومناسبة للطقس من خلال الاستدلال باللغة الطبيعية، مما يتجنب مشكلات الهشاشة وقابلية التوسع التي تعاني منها النهج التقليدية القائمة على القواعد أو التدريب المتخصص.