23845 ورقة بحثية
يُعد Raven نموذج تسلسل خطي الزمن يعمل على تحسين استرجاع السياقات الطويلة عبر توظيف توجيه ذاكرة متفرق ومعتمد على المدخلات لتحديث مجموعة فرعية فقط من فترات الذاكرة الثابتة، مما يوازن بفعالية بين مشكلات التداخل في نماذج فضاء الحالة الكثيفة والقيود الصارمة للإخلاء في آلية الانتباه ذات النافذة المنزلقة.
تعالج هذه الورقة الفجوة في الأدبيات المتعلقة بإخفاقات الأمن السيبراني المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في مؤسسات القطاع العام من خلال اقتراح تصنيف مكون من سبعة مجالات ونموذج إخفاق ثلاثي المسارات لإثبات أن أطر الحوكمة الحالية لا تعالج بشكل كافٍ قضايا حرجة مثل "الذكاء الاصطناعي الخفي" (Shadow AI) وعدم تماثل السرعة، مما يوفر مواصفات تصميم لنموذج نضج جديد للأمن السيبراني الممكن بالذكاء الاصطناي.
تستعرض هذه الورقة الثغرات الأمنية عند الحد الفاصل بين وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين سيبرانيًا وبيئات التقييم الخاصة بهم، حيث تجمع خمس فئات رئيسية من التهديدات وتحلل استراتيجيات الاحتواء من خلال دراسة حالة لحادثة وقعت في يوليو ٢٠٢٦ لإعطاء الأولوية للتقييم المشترك لقدرة الوكيل وأمن البيئة.
تقدم هذه الورقة HANDBOOK.md، وهو معيار مرجعي يتكون من 65 مهمة وكيلية حتمية عبر خمسة مجالات لتقييم ما إذا كان بإمكان وكلاء النماذج اللغوية الالتزام الصارم بوثائق سياسة طويلة وملزمة عبر آفاق ممتدة من استخدام الأدوات، مما يكشف أن حتى النماذج الرائدة تعاني من أجل منع تجاوز السياسات والحفاظ على الامتثال للقواعد، حيث حقق أفضل تكوين نسبة نجاح بلغت 36.2% فقط.
تقترح هذه الورقة إطاراً قائماً على نظرية التحكم لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) المجمدة، حيث تعامل تجميع السياق كمتغير خاضع للتحكم، وذلك باستخدام سياسة خارجية عبر الإنترنت لتحسين مكونات المطالبة ديناميكياً مع توفير ضمانات استقرار رسمية ومعايرة لعدم اليقين.
تقترح هذه الورقة نظام تحكم فعال في العينات وقابل للتدقيق، يعمل على تحسين هيكل وكيل لغوي كبير (LLM) ثابت ومفهوم بشرياً باستخدام التعلم التعزيزي عبر الإنترنت والمكافآت متعددة الأهداف، مما يثبت فعاليته عبر مجالات مهام متنوعة ومزودي نماذج مختلفين مع إصدار الكود والبيانات ووصفة النشر لتطبيقات أوسع نطاقاً.
تقدم الورقة البحثية SKIP، وهي بنية استدلال موحدة توظف التوجيه المتناثر عبر الوسائط وتخصيص ميزانية حوسبة تكيفية لتقليل التكاليف الحسابية وزمن الاستجابة بشكل كبير في الإجابة على الأسئلة متعددة الوسائط كثيفة المعرفة، مع الحفاظ على دقة النماذج الكثيفة أو تجاوزها.
تقدم هذه الورقة بروتوكول دعم قائم على الفيديو وإرشادات مخاطر مرتبطة به لاستخلاص متطلبات الذكاء الاصطناคมفسر بفعالية من الناجين من السكتات الدماغية ومقدمي الرعاية، مما يعالج التحديات المنهجية الفريدة للعمل مع مستخدمين يعانون من اضطرابات التواصل لضمان تصميم أنظمة إعادة تأهيل جديرة بالثقة.
تُثبت هذه الورقة أن نماذج التسلسل المدربة على بيانات التقلب العشوائي تطور آليات داخلية ذات مرحلتين وقابلة للتفسير لترميز حالات التقلب الكامنة والتنبؤ بالعوائد، مما يكشف أن تدهور الأداء تحت ظروف التدريب المشوب بالضجيج ينبع غالباً من عدم توافق القراءة بدلاً من فشل التمثيل.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "تدقيق الذاكرة البصرية السببية" (CVMA) لتوضيح أن آليات الانتباه الحالية في المساعدين متعددي الوسائط تفشل في تحديد أي المعلومات البصرية آمن للنسيان بشكل موثوق، مما يكشف أن النسيان الآمن يعتمد في الواقع على انخفاض الاعتماد البصري المستقبلي أو التعبير اللفظي المحدد بدلاً من درجات الانتباه الحالية المنخفضة.