23200 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة إطار عمل مبتكر يجمع بين التركيب التفاعلي للتخطيط عالي المستوى ونهج التعلم المعزز لتدريب السياسة منخفضة المستوى على البنى الكامنة لتكوين وحدات تحكم للبيئات المعقدة ذات المستويين، مع توفير ضمانات أداء رسمية دون الحاجة إلى تقطير النموذج.
تقدم هذه الورقة البحثية BD-SAT، وهي مجموعة بيانات لاستخدام الأراضي وغطاء الأرض عالية الدقة مع تعليقات توضيحية لكل بكسل على حدة لمنطقة دكا في بنغلاديش، والتي تم إنشاؤها من خلال عملية صارمة مكونة من ثلاث مراحل لمعالجة ندرة البيانات ووضع نتائج مرجعية لتدريب نماذج التعلم العميق على خمس فئات رئيسية لغطاء الأرض.
يُعد AutoProteinEngine (AutoPE) إطار عمل لوكيل مدفوع بنماذج لغوية كبيرة يُمكّن علماء الأحياء الذين لا يمتلكون خبرة عميقة في التعلم العميق من إجراء تعلم آلي مؤتمت متعدد الوسائط لهندسة البروتين من خلال التعامل مع اختيار النماذج، وتحسين المعلمات الفائقة، واسترجاع البيانات عبر التفاعلات باللغة الطبيعية.
تقدم الورقة البحثية TourSynbio-Search، وهو إطار عمل وكيل مدعوم بنموذج اللغات الكبيرة متعدد الوسائط TourSynbio-7B، والذي يوحد الاستعلام باللغة الطبيعية عبر قواعد بيانات البروتين الرئيسية والأدبيات العلمية لخفض الحواجز التقنية وتسريع أبحاث هندسة البروتين.
تقدم هذه الورقة البحثية Curiosity-Diffuser، وهي طريقة تعزز موثوقية سياسات التقليد الروبوتية باستخدام وحدة تقطير الشبكة العشوائية (RND) لتوجيه نماذج الانتشار الشرطية نحو توليد مسارات ذات فضول أقل، مما يقلل من الهلوسة والتعميم المفرط مع مواءمة السلوكيات بشكل وثيق مع بيانات التدريب.
تُثبت هذه الورقة أن المشاعر المُعبَّر عنها في نصوص المراجعات السابقة تعمل كمؤشر استباقي دقيق للتحسينات المستقبلية في التقييمات المعروضة في أسواق التأجير قصير الأمد في الولايات المتحدة، مما يكشف أن أنظمة التقييم الحالية للمنصات تتجاهل معلومات قيمة محتفظ بها داخل نص المراجعة نفسه.
تقدم هذه الورقة إطار عمل جديداً متعدد الوكلاء يتكون من ثلاث مراحل يجمع بين النماذج اللغوية الكبيرة، والتضمينات الصوتية-الدلالية، والتعلم التبايني لترجمة التورية اللغوية من الإنجليزية إلى الفرنسية بنجاح، محققةً مراكز متقدمة في مسابقة CLEF JOKER 2025 عبر إعطاء الأولوية للإبداع اللغوي على الترجمة الحرفية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل EPOPR، وهو إطار عمل "تنبؤ ثم تحسين" (predict-then-optimize) مدرك لعدم اليقين يجمع بين انحدار الكم الموحد للعدالة (Equity-Conformalized Quantile Regression) والتعلم التعزيزي الانتباهي المكاني-الزماني (Spatial-Temporal Attentional Reinforcement Learning) للموازنة بين كفاءة الاستعادة والعدالة، مما يقلل بفعالية من متوسط فترات انقطاع التيار الكهربائي والتفاوتات بين المجتمعات في عمليات استعادة الطاقة بعد الكوارث.
تقدم هذه الورقة أداة Uppaal Coshy، وهي أداة تلقائية تعمل على تخليق دروع سلامة مدمجة للأنظمة الهجينة من خلال تقريب تقسيمات فضاء الحالة المعقدة عبر عمليات المحاكاة وتوظيف خوارزمية Caap لتمثيل الاستراتيجيات الناتجة بكفاءة كأشجار قرار.
تتقصى هذه الدراسة بشكل منهجي مدى انتشار وخصائص وآثار الحفظ في النماذج اللغوية الكبيرة الطبية، كاشفةً عن أنه أكثر شيوعاً بشكل ملحوظ مما هو عليه في المجالات العامة، وأنه يستمر عبر سيناريوهات التكيف المختلفة مثل التدريب المسبق المستمر والضبط الدقيق على بيانات سريرية من العالم الحقيقي، ويشكل مخاطر حرجة فيما يتعلق بالخصوصية والقدرة على التعميم.