23845 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة MINT-V2X، وهي مجموعة بيانات شاملة ومحققة تعمل على مزامنة مسارات تنقل المركبات مع معلمات الشبكة اللاسلكية الواقعية لسد الفجوة في البنية التحتية في أبحاث V2X وتمكين الإدارة التنبؤية الفائقة للموارد.
إن EventOD هو إطار عمل متكيف مع الأحداث يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة لاستخلاص ناقلات تحكم دلالية ووحدات معايرة خفيفة الوزن لتوجيه مولد انتشار رسومي مدرب مسبقاً لتقدير الأصل والوجهة، مما يتيح تقديراً دقيقاً لتدفقات الأصل والوجهة في ظل الأحداث المزعزعة دون الحاجة لإعادة التدريب.
تقترح هذه الورقة TRE، وهو مقياس لا يتطلب تدريباً ولا بارامترات ويتم في تشغيل واحد، يكتشف الهلوسة في نماذج اللغات الكبيرة الانتشارية (Diffusion LLMs) عبر تجميع إشارات الإنتروبيا على مستوى الرمز ومستوى خطوة الانتشار، مما يوفر بديلاً عاماً وفعالاً لطرق الكشف الحالية القائمة على التدريب.
تقدم الورقة البحثية CuraWeb، وهو متن لغوي إنجليزي جديد بحجم 2 تريليون رمز (token) تم إنشاؤه من خلال إطار عمل للتحسين المشترك يوازن بين الجودة والوفرة والتنوع للتغلب على قيود التنقية أحادية الهدف، مما يؤدي إلى توزيع بيانات أكثر شمولية يعزز بشكل كبير أداء النماذج اللغوية الكبيرة في المهام القائمة على المعرفة والاستدلال.
تقترح هذه الورقة Obliviate، وهو إطار عمل فعال لعملية "النسيان" (unlearning) يتكون من مرحلتين لأنظمة التوصية، يستخدم مُكيِّف نسيان منخفض الرتبة (Low-Rank Unlearning Adapter) ومعايرة مدركة للمحلية (Locality-Aware Calibration) لإزالة بيانات المستخدم وتأثيرها بتمامٍ عالٍ وتكلفة حوسبية ضئيلة مع الحفاظ على جودة التوصية.
تقدم هذه الورقة AIR-BENCH Live، وهو معيار سلامة ذاتي التطور للنماذج التأسيسية يستخدم مساراً آلياً لدمج اللوائح الحكومية الجديدة باستمرار وتوليد مطالبات هجوم متعددة اللغات، مما يعالج أوجه القصور في المعايير الثابتة في ظل مشهد الذكاء الاصطناعي سريع التغير.
تُظهر هذه الدراسة أن طرق تكييف المهام بعد التدريب، ولا سيما الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، تُحدث انحرافاً سلوكياً وتمثيلياً كبيراً وغير متجانس عبر مجالات محاذاة متعددة، مما يكشف أن التكييف هو تدخل محوري في عملية المحاذاة يتطلب تقييماً متعدد الأبعاد للتخفيف من المخاطر الأمنية والأخلاقية.
تقترح الورقة البحثية DOSA، وهو إطار عمل موجّه بالشجر وذاتي التراجع يقوم بإعادة بناء الأشجار الدلالية على مستوى المستند بشكل تدريجي عبر معالجة المستندات متعددة الصفحات جزءًا بجزء لالتقاط التبعيات طويلة المدى والتخطيطات غير المتجانسة بفعالية، محققًا أداءً هو الأفضل في فئته على معايير تحليل بنية المستندات.
تقدم هذه الورقة مفردات شاملة لأنظمة البحث الآلي متعددة الوكلاء تعمل على توحيد وصف خيارات التصميم عبر ثمانية أبعاد رئيسية، مما يتيح مقارنة أكثر وضوحاً، وقرارات هيكلية قابلة للاختبار، وتمييزاً دقيقاً بين "الذوق" التوليدي والتقييمي.
يُعد Co-Harness إطار عمل يعمل على تحسين مشترك لكل من حمالة وقت التشغيل (runtime harness) الخاصة بوكيل النماذج اللغوية الكبيرة ومعلمات النموذج من خلال عملية تبادلية من صقل الحمالة والضبط الدقيق للنموذج، مما يتيح الاسترداد الذاتي، ومكاسب الكفاءة، واكتشاف الاستراتيجيات بما يتجاوز قيود ما بعد التدريب ذات الحمالة الثابتة.