23200 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية إطار عمل OASE، الذي يعزز تكيف وكيل النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) في البيئات متعددة الوكلاء الديناميكية عبر استخدام لقطات تاريخية للخصوم لتثبيت المقارنات الزوجية، وبالتالي اعتماد مراجعات المهارات التي ثبت تحقيقها لمكاسب في العوائد فقط لتجنب التحديثات التي أصبحت عتيقة.
تقدم الورقة البحثية EduZone، وهو إطار تقييم شامل يقيم بشكل منهجي سلامة النماذج اللغوية الكبيرة في التعليم من الروضة وحتى الصف الثاني عشر عبر توليد تفاعلات عدائية محددة السياق عبر سيناريوهات متنوعة، مما يكشف عن ثغرات كبيرة تجاه المخاطر الخاصة بالتعليم والتي تفشل ضوابط السلامة الحالية في معالجتها.
يقدم CompanionBench معياراً مرجعياً ثنائي اللغة جديداً، مرتكزاً على النظرية ومستنداً إلى الواقع، يقيم الرفقاء العاطفيين القائمين على الذكاء الاصطناعي من خلال سيناريوهات تفاعلية ومحاكي مستخدم مُدرب، كاشفاً أن الوكلاء الحاليين غالباً ما يعطون الأولوية للدفء السطحي على حساب الدعم العلاقاتي الجوهري، ومبرزاً نقاط ضعف كبيرة في قدرات مثل تنظيم العواطف والتحدي المتزن.
تقدم هذه الورقة TextNCA، وهو خلية عصبية خلوية هرمية (hierarchical Neural Cellular Automaton) لنمذجة اللغة، لتثبت أن جدول الانتباه المتدرج من الضيق إلى الواسع هو المحرك الرئيسي للأداء، بينما توفر التكرارات والمكونات المعمارية المحددة فوائد أصغر ومحدودة.
تقترح هذه الورقة البحثية نموذج TBSG-Net، وهو أول نموذج لاسترجاع لحظات الفيديو بدون اقتراح (proposal-free) يعتمد على الرسوم البيانية للمشاهد الديناميكية، والذي يتغلب على قيود النهج الاستاتيكية من خلال نمذجة الديناميكيات الزمنية صراحةً وتشفير مدد العلاقات عبر هيكل رسم بياني مشهدي ثنائي التجزئة زمنياً مبتكر لتحقيق تحديد دقيق فائق للمواقع.
تقترح هذه الورقة طريقة موجهة هندسياً لتخصيص عرض شبكة التغذية الأمامية (FFN) ديناميكياً عبر طبقات المحولات بناءً على مقاييس هندسية مثل تشوه "غرووموف-واسرشتاين" والتماثل المستمر، مما يثبت أن مثل هذه الجداول الزمنية القائمة على البيانات تقلل بشكل كبير من فقدان التحقق مقارنة بتخصيصات العرض الموحدة أو المصممة يدوياً.
تقترح هذه الورقة البحثية آلية الاستكشاف المشروط بالتعليمات (ICE) مدمجة مع هدف التعلم التعزيزي غير المتماثل والتقطير الذاتي لتعزيز استكشاف النماذج اللغوية الكبيرة ونقل السلوكيات المتنوعة إلى سياسة وقت الاختبار، مما يحقق مكاسب كبيرة في الأداء في مهام الاستدلال الرياضي.
تقدم هذه الورقة مسار عمل للذكاء الاصطناعي موجهًا نحو النشر، يجمع بين هندسة الميزات القائمة على الفيزياء والتجميع المتعلم من التحقق لتحسين دقة التنبؤ بالطاقة الكهروضوئية لليوم التالي بشكل كبير في المواقع ذات البيانات التاريخية المحدودة، متفوقة بذلك على كل من الاستمرارية الذكية ونماذج التعلم الآلي الفردية الأساسية تحت بروتوكولات تقييم صارمة.
تقدم الورقة البحثية إطار عمل "الجلب ثم الاستكشاف" (Fetch-then-Explore)، وهو إطار عمل لوكيل بحث يفصل بين عملية اختيار الصفحات واستخراج الأدلة من خلال الحفاظ على مساحة عمل لنظام ملفات مستمر، مما يمكّن الوكلاء من إعادة زيارة واستخراج المعلومات من الصفحات التي تم جلبها مسبقاً عند الطلب، وهو ما يحسن الدقة بشكل كبير في اختبارات البحث المعقدة مقارنة بالواجهات العابرة التقليدية.
يُعد UniqueSplat نموذجاً مبتكراً لتقنية "Gaussian Splatting" ثلاثية الأبعاد تعمل بنظام التغذية الأمامية وتعتمد على منظور الرؤية، حيث يستخدم شبكة فائقة (hyperNetwork) ثنائية الفروع لتعديل الـ "Gaussians" ديناميكياً بناءً على مناظر مستهدفة محددة، مما يحقق جودة تعميم وإعادة بناء متفوقة مقارنة بالطرق الحالية التي تعتمد على "Gaussians" ثابتة.