23087 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة بروتوكول تقييم وتدريب مبتكر يأخذ في الاعتبار طبيعة الفقدان الهيكلي القائم على الكتل المتأصلة في بيانات الأجهزة القابلة للارتداء، مما يثبت أن مطابقة النماذج مع أنماط الفقدان الواقعية يحسن الأداء بشكل كبير ويكشف أنه لا توجد طريقة استكمال واحدة تهيمن على جميع السمات الفسيولوجية وشدة الفجوات.
تقترح هذه الورقة إطاراً للتنبؤ الاحتمالي عبر الإنترنت موجهاً بالسلوك، يستخدم تمثيلاً سلوكياً ثنائي المقياس الزمني وتغذية راجعة متأخرة لالتقاط الأنماط المستمرة الخاصة بكل محطة والتغيرات السلوكية الأخيرة بفعالية، مما يحسن بشكل كبير من دقة وموثوقية تنبؤات حمل شحن المركبات الكهربائية في ظل ظروف التشغيل المتطورة.
تقدم هذه الورقة مساراً مفتوح المصدر وقابلاً للتوسع للنماذج السببية الهيكلية الهرمية، يدمج التحديد الرمزي عبر pyAgrum مع تفكيك جديد قائم على أشجار الإعراب المجردة (AST) للتقدير العددي المتوازي، مما يثبت من خلال مجموعة بيانات Project STAR أن تجاهل الهياكل الهرمية يؤدي إلى استدلال سببي معيب، وأن التنفيذ العملي القوي يتطلب صرامة رمزية وعددية معاً.
تقترح هذه الورقة "المحاذاة العصبية الرمزية" (Neurosymbolic Alignment)، وهي إطار عمل في مرحلة التدريب يدمج نموذج لغوي كبير سريري بـ 7 مليارات معلمة مع رسم بياني معرفي فسيولوجي لتحسين مقاييس السلامة بشكل كبير وتقليل التوصيات الضارة مقارنة بطرق المحاذاة القياسية والنماذج الأكبر حجماً.
تقدم هذه الورقة بروتوكولات نقل مدركة للحالة تم تصميمها عبر البحث التطوري الموجه بنماذج اللغات الكبيرة، والتي تعزز بشكل كبير أداء الاكتشاف الجماعي من خلال توجيه المعلومات ديناميكيًا بناءً على حالات الوكلاء والجماعة، متفوقة بذلك على النهج التقليدية القائمة على الشبكات ومظهرةً قدرة قوية على التعميم.
تقدم هذه الورقة إطار عمل COCI، وهو إطار عمل قائم على الذكاء الاصطناعي يستخدم النماذج اللغوية الكبيرة والخرائط الدلالية لاستخراج بيانات وصفية مهيكلة من طلبات تقديم الأوراق البحثية غير المهيكلة، وبالتالي دمج الأدبيات الرمادية في الرسوم البيانية للمعرفة العلمية الراسخة من أجل التحليل المنهجي.
تقدم الورقة البحثية EviDx، وهو إطار عمل للتشخيص النشط المدرك للأدلة يستخدم وكلاء نماذج لغوية كبيرة (LLMs) مدعومين بهياكل تدعيمية وحامل تشغيل لإدارة عملية الحصول الديناميكي على الأدلة السريرية وإدارة عدم اليقين التشخيصي، مما يؤدي إلى تحسين كل من الأداء التشخيصي واستقرار العملية مقارنة بنماذج التنبؤ الثابتة.
تقدم الورقة البحثية SMITH، وهو إطار عمل للتعلم التعزيزي يعمل على تحسين إنشاء الأدوات واستخدامها بشكل مشترك ضمن سياسة واحدة باستخدام مكافآت متعددة المحاور، مما يمكّن نموذجاً بحجم 4 مليارات معلمة من التفوق على النماذج المرجعية الأكبر حجماً وتحسين الاستدلال المعزز بالأدوات بشكل كبير عبر مهام متنوعة دون الحاجة إلى بيانات تدريب بصرية أو جدولية.
تقدم هذه الورقة بيئة برمجة أدبية تدمج الكود القابل للتنفيذ، واللغة الطبيعية، والبيانات المهيكلة من خلال بنية "رسم بياني للأسماء" (name-graph)، مما يعمل على تحسين السياق للنماذج اللغوية الكبيرة وتزويد الوكلاء الآليين بأدوات مدركة للرموز تضاهي بيئات التطوير المتكاملة البشرية.
تقدم هذه الورقة Borg، وهو إطار عمل مدفوع بالوكلاء يستخدم رسماً بيانياً ديناميكياً قابلاً للتركيب ووكيل برمجة لتطوير محاكي موحد لخدمة النماذج اللغوية الكبيرة تلقائياً، مما يقلل بشكل كبير من وقت التطوير ويحسن دقة الإنتاجية مقارنة بالأدوات الحالية.