24055 ورقة بحثية
تضع هذه الورقة البحثية أول إطار نظري للتكيف في وقت الاختبار (TTA) من خلال تقديم تعقيد الاسترداد وقابلية تعلم التكيف في وقت الاختبار لتوصيف الحدود الجوهرية، والمقايضات بين القدرة على التكيف والمعلومات، والموثوقية طويلة الأمد لتكييف النماذج مع تدفقات الاختبار غير المستقرة.
تقدم هذه الورقة SpatialBench-Long، وهو معيار مرجعي صارم يتكون من 24 تقييماً عبر مجموعات بيانات متنوعة لبيولوجيا الفضاء، صُممت لاختبار قدرة الوكلاء الذكيين على استخلاص استنتاجات علمية دقيقة من البيانات الخام دون طرق محددة مسبقاً، مما يكشف أن النماذج الرائدة الحالية تحقق نسبة نجاح تبلغ 11.1% فقط في مهام الاستدلال المعقدة وطويلة المدى هذه.
يقدم PromptEmbedder إطار عمل جديداً يعتمد على نموذج لغوي كبير مزدوج (dual-LLM) يعمل على فصل معرفة التضمين عن أوزان النموذج الأساسي من خلال التلقين الناعم (soft prompting)، مما يتيح تكييفاً فعالاً لتضمين النصوص غير مرتبط ببنية معمارية محددة ويحقق أداءً يضاهي تقنية LoRA مع تقليل استهلاك الذاكرة ووقت التدريب بشكل كبير.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "الحكم ثم الحل" (Judge-Then-Solve - JTS)، وهو إطار عمل للتحكم في الاستدلال يدرب النماذج على الالتزام الصريح بقابلية الإجابة قبل توليد الحلول، مما يغلق بفعالية "فجوة الكشف إلى الامتناع" حيث تدرك النماذج عدم كفاية المعلومات ولكنها تفشل في الامتناع عن الإجابة، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين السلامة والكفاءة في المجالات عالية المخاطر.
يُعد MACReD إطار عمل متعدد الوكلاء هرمي يستفيد من الوكلاء المتخصصين ودمج المخططات البيانية متعددة الرؤوس لتحقيق أداء فائق في تحليل مخططات التفاعلات الكيميائية المعقدة عبر الدمج الفعال بين الإدراك البصري والاستدلال المتسق كيميائياً.
تقدم هذه الورقة SMILE-Next، وهي مجموعة بيانات شاملة للضحك في العالم الحقيقي، وتقترح إطار عمل لنموذج لغوي كبير متخصص يتميز بآلية "التعليم الذاتي الخاص بالضحك" (Laughter-specific Self-Instruct) وآلية "خليط من خبراء الضحك" (Mixture-of-Laugh-Experts - MoLE) لتحسين اكتشاف وتصنيف واستدلال إشارات الضحك الاجتماعي المعقدة بشكل كبير.
تتناول هذه الورقة البحثية ضعف أنظمة الوكلاء المتعددين القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة تجاه السلوكيات الخبيثة المنسقة من خلال اقتراح إطار عمل هجوم تعاوني تكيفي وتقديم آلية دفاع "تحليل وتصحيح الموثوقية على مستوى الجملة" (STAR)، والتي تحدد وتصحح المعلومات المضللة بفعالية لاستعادة معدلات نجاح المهام بشكل كبير.
إنَّ CIVIC هو إطار عمل متكامل يحقق كفاءة حقيقية في الأجهزة لنماذج الرؤية واللغة من خلال الحفاظ على مسار بصري مدمج ومتصل عبر جميع مراحل الاستدلال، مما يقلل بشكل كبير من الذاكرة وزمن الاستجابة دون المساس بالدقة.
تقدم الورقة البحثية MIRAGE، وهو مسار هجوم مدرك للسياق يقوم بحقن مطالبات عدائية في المحتوى الذي ينشئه المستخدم داخل لقطات شاشة واجهة مستخدم الهاتف المحمول لخداع وكلاء النماذج اللغوية الرؤية، مما يثبت أن جميع الوكلاء الخمسة الذين تم تقييمهم عرضة لهجمات واقعية لا يمكن تمييزها بصرياً بنسب نجاح تتراوح بين 23% و30%.
يُعد LegalGraphRAG إطار عمل متعدد الوكلاء يعزز الاستدلال القانوني الموثوق من خلال توظيف رسم بياني قانوني هرمي لإدارة المعرفة غير المتجانسة ونظام وكلاء تعاوني (باحث، مدقق، ومُحكّم) لضمان أحكام شفافة وقائمة على الأدلة، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية لتقنية GraphRAG.