24055 ورقة بحثية
تقدم MemSkill إطار عمل ذاتي التطور لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة يستبدل عمليات الذاكرة الثابتة والمصممة يدويًا بمهارات قابلة للتعلم والتكيف، وذلك باستخدام نظام مغلق الحلقة من المتحكمات والمنفذين والمصممين لصقل استراتيجيات إدارة الذاكرة ديناميكيًا وتحسين أداء المهام عبر مختلف المعايšات المرجعية.
تقدم الورقة البحثية SPA-Cache، وهو إطار عمل تخزين مؤقت مبتكر لنماذج اللغات الانتشارية (Diffusion Language Models) يستخدم وسيطاً مفردًا منخفض الأبعاد لتحديد التحديثات بكفاءة واستراتيجية تخصيص ميزانية تكيفية للتغلب على القيود غير السببية، محققاً تحسناً في الإنتاجية يصل إلى 8 أضعاف مقارنة بفك التشفير التقليدي وتسريعاً يتراوح بين 2 إلى 4 أضعاف مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل لقياس وتعزيز الإدراك الميتا-معرفي للنماذج اللغوية الكبيرة من خلال توظيف مقياس لعزل القدرة الحقيقية واقتراح استراتيجية التطور للمحاذاة الميتا-معرفية (ESMA)، والتي تحقق تعميماً قوياً عبر ظروف متنوعة مع الكشف عن أن التحسينات تنبع من مجموعة نادرة من المعلمات.
تقدم هذه الورقة البحثية **النماذج الأولية للوكلاء** (Agent Primitives)، وهو إطار عمل يعمل على تفكيك الأنظمة متعددة الوكلاء إلى لبنات بناء كامنة قابلة لإعادة الاستخدام (المراجعة، والتصويت/الاختيار، والتخطيط/التنفيذ) تتواصل عبر ذاكرة التخزين المؤقت للمفاتيح والقيم لتكوين بنيات مخصصة للمهام تلقائياً، مما يحسن الدقة والكفاءة والاستقرار بشكل كبير مقارنة بالأنظمة متعددة الوكلاء القائمة على النصوص التقليدية.
تقدم هذه الورقة CF-HyperGNNExplainer، وهي طريقة تفسير مضاد لشبكات الـ Hypergraph Neural Networks تحدد التغييرات الهيكلية الدنيا، مثل إزالة علاقات الحدوث بين العقد والروابط الفائقة (node-hyperedge incidences) أو حذف الروابط الفائقة، لتغيير تنبؤات النموذج وتقديم رؤى قابلة للتفسير حول التفاعلات من الرتب العليا.
تقترح الورقة البحثية F-GRPO، وهي طريقة للتعلم التعزيزي مدركة للصعوبة تعمل على التخفيف من ميل الخوارزميات القياسية القائمة على المجموعات نحو الإفراط في ملاءمة الحلول الشائعة وإهمال المسارات الصحيحة النادرة عبر تقليل وزن التحديثات عالية النجاح، مما يؤدي إلى تحسين أداء الاستدلال الرياضي بشكل كبير عبر مختلف النماذج المرجعية دون زيادة التكاليف الحسابية.
تقترح هذه الورقة "Contextual Rollout Bandits"، وهو إطار جدولة عصبي موحد يعامل عمليات الـ rollout كأذرع bandit سياقية لاختيار وإعادة استخدام البيانات التاريخية ذات القيمة العالية بشكل تكيفي، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة العينات والأداء في التعلم التعزيزي مع المكافآت القابلة للتحقق (RLVR) للنماذج اللغوية الكبيرة.
تقدم هذه الورقة FLINGO، وهي لغة وأداة تعزز برمجة مجموعات الإجابات المقيدة (CASP) من خلال دمج ميزات أساسية لبرمجة مجموعات الإجابات (ASP) — مثل القيم الافتراضية، والسمات غير المعرفة، والتعيينات غير الحتمية، والتجميعات — ضمن القيود الصحيحة الخطية، جنباً إلى جنب مع آلية ترجمة إلى أدوات حل CASP القياسية.
تقدم هذه الورقة آلية تأجيل استراتيجية وتصمم خوارزميات لأسواق المطابقة ثنائية الجانب ذات المقابلات المحدودة، مبرهنةً على أن عدداً ثابتاً من المقابلات في كل جولة يتيح ندمًا غير مرتبط بالزمن لكل من الوكلاء والشركات، مما يحسن بشكل كبير عن حدود للنماذج التقليدية.
يُعد UniRank إطار عمل يعتمد على نماذج الرؤية واللغة الكبيرة (VLM) يقوم بتقييم المرشحين الهجينين من النصوص والصور بشكل أصيل دون تحويل الأنماط، ويستخدم مسار تكييف نطاق ثنائي المراحل يتضمن الضبط الدقيق للتعليمات والتعلم التعزيزي من التغذية الراجحة البشرية القائم على السلبيات الصعبة لتحقيق أداء رائد في مهام إعادة ترتيب الوسائط المتعددة الخاصة بنطاقات محددة.