23845 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة PLSemanticsBench لتوضيح أن النماذج اللغوية الكبيرة المعاصرة تعتمد بشكل أساسي على الارتباطات اللفظية المدربة مسبقاً بدلاً من التكييف المنهجي لاستدلالها بناءً على دلالات البرامج الرسمية المقدمة، كما يتضح من تدهور أدائها الحاد عند مواجهة الطفرات الدلالية، والرموز الجديدة، وآثار التنفيذ الطويلة.
يقدم SAC-Opt إطار عمل للتصحيح الموجه تراجعياً يعزز نمذجة التحسين القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة من خلال محاذاة الكود المُنشأ تكرارياً مع دلالات المشكلة الأصلية، مما يحسن بشكل كبير من دقة النموذج ومتانته دون الحاجة إلى تدريب إضافي.
تقدم الورقة البحثية "هيرميس" (Hermes)، وهو أداة مساعدة للوكلاء تدمج بين الاستدلال غير الرسمي والبراهين المثبتة رسميًا في لغة "لين" (Lean) لتحقيق استدلال رياضي أكثر دقة وكفاءة وقابلية للتحقق في النماذج اللغوية الكبيرة مقارنة بالنهج الحالية.
تقترح هذه الورقة البحثية "مزيج الآفاق" (Mixture of Horizons - MoH)، وهي استراتيجية قابلة للتوصيل والتشغيل تعمل على إعادة ترتيب كتل الأفعال إلى مقاطع ذات آفاق متفاوتة لتحسين الاستشراف طويل المدى والدقة قصيرة المدى في آن واحد، مما يتغلب على المقايضة المتأصلة في نماذج الرؤية واللغة والأفعال (Vision-Language-Action models) ويحقق أداءً رائدًا مع قدرات استدلال ديناميكية.
تقدم هذه الورقة البحثية DTop-p، وهي آلية توجيه ديناميكية قابلة للتحكم في التناثر، تتعلم عتبات Top-p بشكل تكيفي وتفرض قيود التناثر العالمية لتتفوق على النماذج المرجعية لـ MoE القائمة على Top-k وTop-p الثابتة مع الحفاظ على الكفاءة الحسابية في مرحلة ما قبل التدريب للنماذج التأسيسية.
تقدم هذه الورقة FEM-Bench، وهو معيار مرجعي مهيكل يعتمد على مهام الميكانيكا الحسابية صُمم لتقييم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة بدقة على توليد كود طريقة العناصر المحدودة صالح علمياً، مما يكشف أن حتى النماذج الأكثر تطوراً تواجه صعوبة في حل هذه المشكلات غير البديهية باستمرار.
تقترح هذه الورقة البحثية I-PERI، وهو خوارزمية اتحادية مبتكرة تتيح الاكتشاف السببي في ظل تدخلات غير معروفة على مستوى العميل من خلال استعادة رسم بياني اتحادي وتوجيه حواف إضافية لتحقيق فئة مكافئة -ماركوف أكثر إحكاماً، مع توفير ضمانات نظرية حول التقارب والخصوصية.
تقدم هذه الورقة نماذج العالم المتكافئة مع التدفق (Flow Equivariant World Models)، وهو إطار عمل يستفيد من التناظرات المعتمدة على الزمن داخل ذاكرة كامنة لتمكين التنبؤ المستقر طويل الأمد في البيئات الديناميكية ذات الملاحظة الجزئية، وذلك عبر ضمان تحول وتغير الذاكرة بشكل متكافئ مع الحركة الذاتية وديناميكيات الأجسام الخارجية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل SKETCH، وهو إطار عمل لشرط النقاط المفتاحية الدلالية يعمل على تحسين التنبؤ بمسار السفن طويل الأمد من خلال تفكيك المهمة إلى تقدير النوايا الملاحية العالمية عبر "النقطة المفتاحية التالية" ونمذجة الحركة المحلية، مما يعزز بشكل كبير الاتساق الاتجاهي ويقلل من الانحراف مقارنة بالطرق الرائدة الحالية.
تقترح الورقة البحثية Gap-K%، وهي طريقة مبتكرة للكشف عن بيانات ما قبل التدريب في النماذج اللغوية الكبيرة، والتي تستفيد من فجوة الاحتمال اللوغاريتمي بين التنبؤ الأول (top-1) والرمز المستهدف، بالاقتران مع استراتيجية النافذة المنزلقة، لتحقيق أداء رائد على مجموعات البيانات المرجعية.