24509 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة حدوداً دنيا صريحة لمعادلات الحمل والانتشار في ثلاث حالات متميزة، وتتضمن براهين تم إنشاؤها بالكامل دون تدخل بشري بواسطة نظام ذكاء اصطناٍعي متعدد الوكلاء يُدعى QED لإثبات قدرة الذكاء الاصطناعي على إنتاج رياضيات دقيقة.
تقدم الورقة البحثية AVIS، وهو إطار عمل انتشار ذاتي الانحدار يتيح حل المشكلات العكسية للفيديو في الوقت الفعلي من خلال الترميم المتدفق وتحسين اتساق القياس، مما يقلل زمن الاستجابة بشكل كبير ويعزز الإنتاجية مع الحفاظ على جودة فائقة مقارنة بالحلول غير ذاتية الانحدار الموجودة.
فاز فريق جامعة فلوريدا غيتورز بمهمة AmericasNLP 2026 المشتركة للتعليق على الصور الثقافية للغات السكان الأصليين عبر توظيف مسار عمل مكون من مرحلتين يجمع بين نموذج Qwen2.5-VL للتعليق الوسيط باللغة الإسبانية والتعزيز بالاسترجاع باستخدام التلقين متعدد الأمثلة (many-shot prompting) عبر نموذج Gemini 2.5 Flash، محققاً تحسينات في الأداء تتجاوز 120% مقارنة بالنموذج المرجعي عبر لغات بريبري، وغواراني، وأوريزابا ناهواتل.
تقدم هذه الورقة تخزيناً دلالياً زمنياً وتحسينات في سير عمل بروتوكول التحكم في النماذج (MCP) لمعالجة تحديات زمن الاستجابة والصلاحية في عمليات الأصول الصناعية، محققةً تسارعاً ملحوظاً مع تسليط الضوء على حدود التخزين الدلالي التقليدي للاستعلامات الوكيلية الغنية بالمعلمات والحساسة للوقت.
تكشف هذه الورقة أن تجميع الاستدلال، وهو تقنية تحسين قياسية لنشر النماذج اللغوية الكبيرة، يؤدي إلى آثار جانبية عددية يمكن استغلالها خبيثاً لزرع أبواب خلفية خفية تظل خاملة أثناء التنفيذ غير المجمع ولكنها تنجح في اختطاف تنبؤات النموذج عند تجميع النموذج، مما يؤدي إلى تجاوز تقييمات السلامة التقليدية.
تقدم هذه الورقة مهارات الأفعال المحمولة على المحمولات (PACTS)، وهي سياسة بصرية حركية ذات حلقة مغلقة تعمل على نمذجة مسارات الأفعال ونتائج المحمولات الرمزية بشكل مشترك لتمكين التكوين القوي لصفر-الخطوة للمهارات المتعلمة من خلال التخطيط.
تقدم الورقة البحثية Reflector، وهو إطار عمل ثنائي المراحل يعمل على استدخال التأمل الذاتي في عملية توليد النماذج اللغوية الكبيرة عبر الضبط الدقيق الخاضع للإشراف بتوجيه من المعلم والتعلم التعزيزي، محققاً نجاحاً دفاعياً يتجاوز 90% ضد عمليات كسر الحماية غير المباشرة المعقدة مع تعزيز فائدة النموذج وقدرته على التعميم في الوقت ذاته.
تقترح الورقة البحثية Dynamic TMoE، وهو إطار عمل مبتكر للتنبؤ بالسلاسل الزمنية غير المستقرة يقوم بإدارة مجموعات الخبراء غير المتجانسة ديناميكيًا ويستخدم موجه ذاكرة زمنية للتكيف مع تحولات التوزيع، محققًا أداءً هو الأفضل في فئته عبر تسعة معايير مرجعية.
تقدم هذه الورقة خدمات البيانات التصريحية (DDS)، وهي بنية هيكلية تتغلب على إخفاقات التقارب الناتجة عن الاكتشاف الوكيل غير المحدود في أنظمة البيانات غير المتجانسة، وذلك عبر تفكيك فضاء البحث إلى طبقات نمطية محدودة موجهة بنوايا المستخدم التصريحية والتغذية الراجعة التكرارية أثناء وقت التشغيل.
تقدم هذه الورقة البحثية LlamaWeb، وهو خلفية (backend) لـ WebGPU لـ llama.cpp يحقق استنتاجاً للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) بكفاءة في الذاكرة، وقابلية للأداء المتنقل، وتعدد الدقة في المتصفحات من خلال الاستفادة من التخطيط الساكن للذاكرة، ومكتبة نوى (kernel library) قابلة للضبط، ونوى GPU تعتمد على القوالب (templated GPU kernels)، مما يؤدي إلى تقليل استخدام الذاكرة بشكل كبير وزيادة إنتاجية فك التشفير (decode throughput) مقارنة بالأطر البرمجية الحالية عبر مختلف الأجهزة.