24509 ورقة بحثية
يُعد Lean Refactor إطار عمل وكيلًا يعتمد على الاسترجاع المعزز، يعمل على تحسين براهين Lean لتحقيق أهداف متعددة — بما في ذلك ضغط الرموز (tokens)، وسرعة التجميع، وتوافق الإصدارات — من خلال الاختيار الديناميكي لاستراتيجيات إعادة الهيكلة المنسقة دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج.
تقدم الورقة البحثية إطار العمل GROW، وهو إطار للتعلم التعزيزي يعمل على تكييف تحسين السياسة النسبية للمجموعة (GRPO) لوكلاء نماذج الرؤية واللغة في العوالم المفتوحة من خلال تفكيك المسارات الكاملة إلى عينات حالة-فعل للتغلب على قيود طول السياق، محققةً أداءً هو الأفضل على الإطلاق في أكثر من 800 مهمة في ماينكرافت.
يُعد CP-MoE إطار عمل جديد للتعلم المستمر يعمل على التخفيف من حدة النسيان الكارثي في النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والنماذج اللغوية البصرية (VLMs) عبر توظيف خبير عابر لتوجيه دمج التحديثات الخاصة بالمهام في الخبراء المستقرين من خلال توجيه يحافظ على الاتساق وتنظيم مستهدف، محققاً بذلك أداءً رائداً مع موازنة نقل المعرفة واستقرار المعلمات.
تقدم هذه الورقة "Kernel Discovery"، وهو إطار عمل تطوري مدفوع بنماذج اللغات الكبيرة يتغلب على قيود التصميم الآلي الحالي للنواة في التحسين البايزي عالي الأبعاد من خلال البحث في فضاء رياضي أوسع دون الاعتماد على الملاحظات الخام، محققاً أداءً فائقاً بمتوسط رتبة قدره 1.2 من أصل 17 في الاختبارات المعيارية.
تقدم هذه الورقة ProcBench، وهو إطار عمل يقيم وكلاء البرمجة القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تحليل عيوب مستوى العمليات والحفاظ على التحكم عبر أنطولوجيا موحدة وبطاقات تسجيل قائمة على المخاطر، مما يوفر رؤى تشخيصية أعمق من الاختبارات المرجعية التقليدية التي تقتصر على النتائج فقط عبر مجموعات بيانات متعددة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم التعزيزي متعدد الوكلاء يقوم بالتدريب المشترك للمركبات ذاتية القيادة مع مشاة يظهرون سمات شخصية خفية، مما يثبت أن هذا النهج يولد سيناريوهات تفاعل أكثر واقعية ويقلل بشكل كبير من معدلات التصادم مقارنة بالنماذج المرجعية القائمة على القواعد والتدريب أحادي الوكيل.
تقدم الورقة البحثية SELFCI، وهو إطار عمل للتقطير الذاتي التكميلي يعالج المقايضة بين الخصوصية والمنفعة في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال التحسين المشترك لأداء المهام وسلامة السياق عبر نهج "حاصل ضرب الخبراء"، متفوقاً بذلك على النماذج المرجعية الحالية دون الحاجة إلى إشراف خارجي مكلف.
يُعد Chronicle نموذجًا مدمجًا من نوع المحولات المعتمدة على فك التشفين فقط (decoder-only transformer) بـ 324 مليون معلمة، تم تدريبه من الصفر على كل من اللغة الطبيعية والسلاسل الزمنية ضمن بنية موحدة، محققًا أداءً تنافسيًا في كلا المجالين وقدرات فائقة في التنبؤ متعدد الوسائط دون الاعتماد على التكيف اللاحق للنماذج اللغوية سابقة التدريب.
تقدم الورقة البحثية M-ORE، وهو محرر تكراري عبر الإنترنت منفصل الأنماط، يتيح تكيفاً مستمراً فعالاً وموثوقاً للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط من خلال الحفاظ على إحصاءات محلية منفصلة للمكونات النصية والبصرية وإجراء تحديثات مستمرة في فضاء فرعي متعامد منخفض الرتبة وثابت لتخفيف الصراع بين الأنماط والتداخل بين عمليات التحرير.
تقدم هذه الورقة إطار عمل التغذية الراجعة للتكامل المساري (TIF-GRPO)، الذي يستفيد من مبادئ نظرية التحكم وركيزة قياس الشذوذ السريري المهيكلة (CABS) لتنظيم المكافآت المدركة للتشريح في نماذج الرؤية واللغة الطبية، مما يؤدي إلى القضاء على الهلوسة التقييمية وتعزيز الدقة السريرية في تحليل التصوير المقطعي المحوسب ثلاثي الأبعاد.