23200 ورقة بحثية
إن APQF هو إطار عمل مؤتمت وموجه بنماذج لغوية كبيرة، يدمج بين التقليم المهيكل القائم على التوصيف والكمية مختلطة الدقة مع الضبط الدقيق التكيفي لتقليل التكاليف الحسابية بشكل كبير مع الحفاظ على دقة عالية عبر مختلف النماذج الرؤية على الأجهزة ذات الموارد المحدودة.
تُعد Hyper-ES إطار عمل لاستراتيجية التطور القائم على الفضاء الجزئي، والذي يعزز قدرات الاستنتاج في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تحسين معاملات الدمج لكل طبقة لاتجاهات الانحدار الاشتقاقي المحسوبة مسبقاً، محققاً أداءً فائقاً بموارد أقل مقارنة بالطرق القائمة على التدرج مثل GRPO-LoRA.
تقدم هذه الورقة البحثية "PoisonedEvolution"، وهو هجوم الصندوق الأسود الذي يستغل عملية تعزيز المسار إلى المهارة في أنظمة الوكلاء ذاتية التطور عبر حقن أدلة مصاغة بعناية ومؤطرة سببيًا لدمج سلوكيات خبيثة بنجاح في مكتبات المهارات الموثوقة عبر بنيات متنوعة.
تقدم هذه الورقة SkillTV-Bench، وهو معيار شامل لتقييم التحقق من المسار المدرك للمهارة في وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM agents)، إلى جانب SkillTV-Evolve، وهي طريقة تعمل على صقل مهارات التقييم القابلة لإعادة الاستخدام لتحسين دقة التحقق ومعدلات نجاح اختيار المسار بشكل كبير.
تكشف هذه الورقة عن "فجوة بين الحكم والنتيجة" في النماذج اللغوية الكبيرة، حيث تُظهر أنها تتفق مع البشر في أن المرضى مسؤولون عن السلوكيات الضارة بالصحة، لكنها ترفض بشكل منهجي السماح لهذه المسؤولية بالتأثير على تخصيص الموارد الشحيحة، على عكس البشر الذين يفضلون باستمرار المرضى الأقل ذنباً.
تقدم الورقة البحثية StepReflect، وهو وكيل واجهة مستخدم رسومية (GUI) للهواتف المحمولة بـ 8 مليارات معلمة، يستخدم إطار تنبؤ مهيكل ومسار تدريب متعدد المراحل لتحقيق نجاح فائق في المهام طويلة المدى وكفاءة في التكلفة مقارنة بالنماذج الرائدة مثل GPT-5.2.
تقترح هذه الورقة إطاراً معيارياً للموثوقية المعرفية في تدفقات عمل الذكاء الاصطنا التوليدي عالية المخاطر، محاججةً بأن الاعتماد المبرر يتطلب من الأنظمة استيفاء ثلاثة شروط غير قابلة للاستبدال — وهي التواضع المعرفي، والوصول المعرفي، والمقاومة للظلم المعرفي — بدلاً من الاعتماد فقط على المقاييس التقليدية مثل الدقة أو العدالة.
يُعد SkillZip إطار عمل مدركاً للتنفيذ يتيح مكتبات مهارات للوكلاء قابلة للتوسع عبر إجراء ضغط للرسوم البيانية على مستوى الأقسام مع الحفاظ على العقود لتوليد سياقات مدمجة ومغلقة التبعيات تحافظ على السلامة الإجرائية وتتفوق على النماذج المرجعية الحالية في كل من الكفاءة ودقة الاسترجاع.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل GAUGE، وهو إطار بوابي مضاد للواقع خفيف الوزن يعزز التصنيف متعدد الوسائط غير المكتمل عبر استكمال البيانات المفقودة وتطبيق تعديل للأدلة دقيق ومدرك للتنبؤ عبر تسجيل قائم على متسلسلة تايلور للاحتفاظ بالمكونات الموثوقة بشكل انتقائي مع كبح المكونات المضللة دون تغيير بنية النموذج الأساسي.
تقدم هذه الورقة إطار عمل CAP لجمع مجموعة بيانات واسعة النطاق من التملق الناتج عن عكس الموقف المستحث بالتفضيل (PSPSR) عبر 17 نموذجاً لغوياً، مما يكشف أنه بينما تتباين معدلات PSRS بشكل كبير حسب قدرة النموذج، فإن الكشف التلقائي أمر ممكن وإن كان يواجه تحديات في التعميم على النماذج غير المرئية.