24055 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة G-Substrate، وهو إطار عمل متمحور حول التمثيل يعامل بنية الرسم البياني كركيزة مستمرة عبر الوسائط والمهام غير المتجانسة من خلال مخطط هيكلي موحد وتدريب متداخل قائم على الأدوار، وبذلك يتفوق على طرق التعلم المنعزلة التقليدية من خلال تراكم الانتظامات الهيكلية.
تقدم هذه الورقة البحثية RulePlanner، وهو إطار عمل للتعلم التعزيزي العميق شامل يوحد التعامل مع قواعد تصميم الدوائر المتكاملة ثلاثية الأبعاد المعقدة من خلال تمثيلات مصفوفية مبتكرة، وفضاءات عمل مقيدة، وإشارات مكافأة كمية، مما يلغي الحاجة إلى المعالجة اليدوية الكثيفة للجهد ويثبت فعالية وقابلية نقل قوية على المعايير المرجعية العامة.
تقدم الورقة البحثية Qrita، وهو خوارزمية عالية الأداء وحتمية لأخذ عينات Top-k وTop-p للمفردات الكبيرة، تستخدم تقنيات التقطيع والاختيار القائمة على المحور لتحقيق تحسن في الإنتاجية يصل إلى 1.4 ضعفاً وتقليلاً في الذاكرة بنسبة 50% مقارنة بنواة وحدات معالجة الرسومات الحالية، مما أدى إلى اعتماده كأداة أخذ العينات الافتراضية في vLLM.
يُعد GraphDancer إطار عمل للتدريب اللاحق يتكون من مرحلتين، يستفيد من منهج تعليمي مدرك للرسوم البيانية لتعليم النماذج اللغوية الصغيرة كيفية الاستكشاف والاستدلال بفعالية عبر الرسوم البيانية غير المتجانسة من خلال التداخل بين اللغة الطبيعية واستدعاءات الدوال، محققاً تعميماً قوياً عبر المجالات يتفوق على النماذج المرجعية الأكبر حجماً.
تجادل هذه الورقة بأن الافتقار الحالي إلى المعايير في تقييم الوكلاء القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة، والناجم عن عوامل مربكة مثل تباين الأوامر والبيئات، يستلزم وجود إطار عمل موحد لضمان تقييم عادل وقابل للتكرار وصارم لأداء النماذج.
تقدم هذه الورقة "مولدات الشخصيات" (Persona Generators)، وهو إطار عمل تكراري قائم على تقنية AlphaEvolve يستخدم النماذج اللغوية الكبيرة لتطوير كود برمجي قادر تلقائياً على توليد مجموعات سكانية اصطناعية متنوعة ذات تغطية واسعة للسمات والآراء النادرة، مما يتفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية الحالية في تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي عبر سياقات تعسفية.
تُجمّع هذه الورقة بين المنظورين الهندسي والسببي للكشف عن ديناميكية تعتمد على العمق في النماذج اللغوية الكبيرة ذات فك التشفير فقط، حيث يصاحب الانتقال الحاد من معالجة السياق إلى تكوين التنبؤ إعادة تنظيم هندسي تدريجي، مما يثبت أن البنية الزاوية في الطبقات المتأخرة تشفر التشابه التنبئي بينما تظل المعايلات منفصلة، وبالتالي تؤسس إلى أن التدخل الفعال يتطلب فهم البنية الديناميكية العالمية الناشئة للشبكة بدلاً من الطبقات المعزولة.
تقترح هذه الورقة "البرمجة الميتافيزيقية المحكومة"، وهي تصميم لغوي يعيد تصنيف أداة `eval` غير المقيدة إلى تأثير محكوم يتطلب فحصاً هيكلياً وامتثالاً للسياسات قبل تجسيد الأشكال الرمزية إلى كود قابل للتنفيذ، مما يضمن السلامة والتحكم في السلطة في أنظمة الذكاء الاصطناعي ذاتية التعديل.
تقترح هذه الورقة "التقييم الديناميكي للحدود" (DBE)، وهو إطار عمل مبتكر يستبدل المعايير المرجعية الثابتة بنظام تكيفي متاح عبر واجهة برمجة التطبيقات يستخدم "البحث الموجه بالمهارة عن الحدود" لتحديد وقياس النماذج اللغوية بدقة عند حدود أدائها، مما يوفر تقييماً موحداً وقابلاً للتوسع وغير قابل للتشبع للسلامة والقدرة والموثوقية.
تُعد Xe-Forge عبارة عن خط إنتاج متعدد المراحل مدعوم بنماذج لغوية كبيرة (LLM)، يعمل على أتمتة عمليات نقل وتحسين نوى Triton لوحدات معالجة الرسوميات من Intel عبر الجمع بين قاعدة معرفية منسقة للقيود العتادية ووكيل "سلسلة التحقق والتحسين" (Chain-of-Verification-and-Refinement) لتوليد الكود والتحقق منه وصقله بشكل تكراري، مما يحقق تسريعاً كبيراً مقارنة بـ PyTorch eager دون الحاجة إلى التجربة والخطأ اليدوي.