23200 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة نماذج الانجراف من الدرجة الثانية، التي تعزز ديناميكيات الانجراف بمتغيرات سرعة اصطناعية لتحقيق تسارع شبيه بتسارع نيستروف في فضاء فورييه، مما يتغلب على بطء تقارب الهياكل دقيقة النطاق في نماذج الانجراف من الدرجة الأولى مع الحفاظ على الاستدلال في خطوة واحدة.
يُعد REIN إطار عمل للمواءمة يعمل على تعزيز موثوقية نماذج الاستدلال الكبيرة من خلال تدريبها على إجراء تأمل ذاتي صريح والامتناع عن الإجابة عندما تكون المعرفة غير كافية، مما يقلل بشكل كبير من الهلوسة مع الحفاظ على تغطية ودقة عاليتين دون الحاجة إلى أدوات خارجية أو استدلال متعدد الجولات.
تعزل هذه الورقة وتُحلل تجريبيًا ثلاثة أنماط من الفشل —التمثيل، والاختيار، والاستدلال— في أنظمة فهم المستندات الغنية بصريًا متعددة الصفحات، كاشفةً أنه بينما تُعد الرؤية ضرورية، فإن أجهزة الاستدلال الحالية تواجه صعوبة في دمج الأدلة عبر الصفحات حتى عندما تكون مُزودة بها بالكامل، مما يقدم توجيهات مستهدفة لتصميم الأنظمة في ظل ميزانيات حوسبة ثابتة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "التنفيذ العشوائي العصبي الرمزي الموجه" (DNSSE)، وهو إطار اختبار هجين يجمع بين التنبؤ بالجدولة الموجه بنماذج اللغات الكبيرة (LLM) وبين حل القيود الرمزية والطفرات العشوائية للتحقق بفعالية من برامج الذكاء الاصطناعي المتوازية والموزعة، محققاً تغطية للفروع وكشفاً لأخطاء التزامن أعلى بكثير من النماذج المرجعية الحالية.
تقدم هذه الورقة البحثية KGCache، وهو نظام تخزين مؤقت في الذاكرة يعمل على تسريع الإجابة على أسئلة الرسوم البيانية للمعرفة من خلال تخزين وإعادة استخدام بيانات الجوار أحادي القفزة للقضاء على استعلامات الرسم البياني المتكررة، محققاً تسريعاً يصل إلى 1.91 ضعفاً في الاسترجاع و1.06 ضعفاً في أداء النظام الكامل عبر المعايير القياسية.
تقدم الورقة البحثية NeSy-Spatial، وهو إطار عمل عصبي-رمزي يعزز الاستدلال المكاني من خلال تجريد تفاعلات الأدوات إلى مهارات قابلة لإعادة الاستخدام والتطور الذاتي، والتي يتم تركيبها وتكريرها بشكل تكيفي عبر عملية مغلقة من التنفيذ وتحليل المسار.
تقدم الورقة البحثية SCOUT، وهو إطار عمل لوكيل ذاتي الفحص وواعٍ بالاسترداد يستخدم سياسة استكشاف-استغلال تكيفية وطريقة تدريب UPS-GRPO لتحقيق أداء رائد في الاستنتاج عبر فيديوهات المنظور الشخصي فائقة الطول من خلال التخفيف من انتشار الأخطاء وتحسين تخصيص الاعتمادات في سيناريوهات استخدام الأدوات متعددة الخطوات.
تُعد EasyBalance استراتيجية موازنة أحمال عبر الطبقات للاستدلال الموزع لنموذج خليط الخبراء (MoE)، والتي تعمل على تخفيف حدة خمول وحدة معالجة الرسومات الناتج عن توزيعات التوجيه غير المتماثلة من خلال جدولة وتأجيل أعباء العمل عبر الطبقات بشكل جشع دون الحاجة إلى تكرار الخبراء أو ترحيلهم أو إجراء تعديلات على تعيين الخبير للجهاز.
تقدم هذه الورقة إطار تقييم يحاكي نمط الامتحانات، يكشف أن نماذج الاستدلال الحالية تفشل في تخصيص ميزانية حوسبة وقت الاختبار المشتركة بشكل استراتيجي عبر أسئلة متعددة، بل تتصرف كحلّالات تسلسلية جشعة تعطي الأولوية لترتيب العرض على حساب صعوبة السؤال أو قيمته.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء بنظام الحلقة المغلقة القائم على التحقق، والذي يدمج مُحقِّقًا خارجيًا قائمًا على الفيزياء مع آلية إصلاح ثنائية العقد لتحويل انتهاكات الكود إلى قيود قابلة للتنفيذ، مما يحقق زيادة كبيرة في الامتثال للكود وسلامة التصميم الإنشائي مع تقليل استهلاك المواد.