23303 ورقة بحثية
تقترح الورقة البحثية Stem، وهي وحدة انتباه متفرقة جديدة قابلة للتشغيل المباشر (plug-and-play)، تعمل على تحسين تدفق المعلومات السببية في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال توظيف اختيار الرموز المعتمد على الموقع ومقياس مدرك للمخرجات لتقليل التعقيد الحسابي وزمن استجابة مرحلة التعبئة المسبقة (pre-filling latency) بشكل كبير مع الحفاظ على دقة فائقة.
تقدم هذه الورقة البحثية MAST، وهو كاشف يعتمد على الشبكات العصبية النبضية (SNN)، يستفيد من المعالجة الفريدة القائمة على الأحداث للبواقي الزمنية والمسارات الدلالية لتحقيق تعميم فائق عبر المولدات في كشف مقاطع الفيديو المُنشأة بواسطة الذكاء الاصطنا， متفوقاً بذلك على الأساليب الحالية في معيار GenVidBench.
تقدم هذه الورقة ElasticTTT، وهو إطار عمل جديد للضبط أثناء وقت الاختبار يحل مشكلة انهيار الأسبقية في تحرير الفيديو من خلال توظيف تنظيم توزيع الهدف، وتوجيه التشكيل التبايني (Contrastive CFG)، وجدول ضوضاء غير متزامن للحفاظ على الأسبقية التوليدية وتحقيق أداء رائد في تحرير الصور بلقطة واحدة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للضمان في وقت التشغيل، ثلاثي المستويات ومعتمد على التحقق، لأسراب الاستطلاع والاستخبارات والاستطلاع (ISR) المدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والتي تكتشف انتهاكات السياسات على مستوى المهمة — مثل انقسام الأهداف المحظورة أو تجاوز الميزانية الجماعية — من خلال تركيب الأحكام الخاصة بكل منصة عبر نسيج مراسلة مقاوم للأخطاء، مما يمنع حالات "الكل آمن" الخاطئة والصامتة الشائعة في أنظمة المراقبة المركزية.
تقترح الورقة البحثية "التعلم التعزيزي بالمكافآت ذاتية التحقق" (RLSVR)، وهو نموذج يحول المهام مفتوحة النهايات إلى بيئات وسيطة قابلة للتحقق — كما هو متمثل في طريقة "SpyRL" المستوحاة من ألعاب الاستنتاج الاجتماعي — لتمكين التحسين الذاتي القابل للتوسع والخالي من الانحياز في النماذج اللغوية الكبيرة بما يتجاوز المجالات التقليدية القابلة للتحقق مثل الرياضيات والبرمجة.
تقترح هذه الورقة بنية طبقية شاملة للذكاء الاصطناعي الوكيل (Agentic AI) تدمج نموذج Ollama للاستنتاج مع OpenClaw للتنسيق لإنشاء وكلاء مستقلين تماماً وقابلين للتوسع، مُثبتةً من خلال التحقق التجريبي أن القدرات الجوهرية مثل الذاكرة المستمرة واتخاذ القرار التكيفي تنبثق من التكامل على مستوى النظام بدلاً من النماذج المستقلة.
تقدم هذه الدراسة معياراً صارماً للمراجعة الزميلة المؤتمتة باستخدام نماذج لغوية كبيرة رائدة لتقييم أنظمة البحث المستقلة، كاشفةً أن إطار عمل FARS يتفوق بشكل كبير على المنافسين في توليد أوراق بحثية علمية عالية الجودة، مع إثبات موثوقية تقييم النماذج اللغوية الكبيرة متعددة النماذج في تقدير جودة الأبحاث.
تقدم هذه الورقة البحثية مفهوم "فخ الشكلانية الوكالية" (Agentic Formalism Trap) و"مؤشر التنافر التقييمي" (Evaluative Dissonance Index) لإثبات أن أنظمة "النماذج اللغوية الكبيرة كحكم" (LLM-as-a-Judge) معرضة بشكل منهجي للخلط بين الشكلانية الإجرائية والحقيقة الدلالية تحت الظروف العدائية، وهو خلل غير مرتبط بنطاق محدد مدفوع بمحفزات تركيبية محددة وتضاريس معمارية تستوجب تنفيذ مرشحات يقظة خاصة بالبنية المعمارية.
تقترح هذه الورقة إطاراً حوسبياً ينمذج الإبداع بوصفه بنيةً تعتمد على المنظور، وذلك عبر توظيف ثلاث شخصيات تقييمية متميزة (شخصية الشكلانية، والشخصية الاجتماعية التاريخية، والشخصية الأيقونية) لتوضيح كيف تشكل وجهات النظر التفسيرية تقييم الجدارة الفنية بشكل منهجي وتكشف عن متجهات التوجه المقابلة في فضاء التمثيل البصري.
تقدم هذه الورقة نظام ConnectED، وهو نظام ذكاء اصطناعي متمحور حول الإنسان مبني على النموذج التعليمي الفيتنامي VietEduQwen، والذي يعمل على تشغيل إطار عمل ADDIE لتبسيط تخطيط الدروس المتوافقة مع المناهج والتعلم التفاعلي، مما يقلل بشكل كبير من وقت تحضير المعلمين مع تحقيق دقة عالية ورضا قوي من المستخدمين.