24509 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية Tunable MAGMAX، وهو إطار عمل لدمج النماذج يعتمد على التفضيل من أجل التعلم المستمر، يقوم ببناء ناقلات تفضيل تلقائياً للتحكم في أداء مهام محددة، مما يتيح تكيفاً فعالاً للنماذج المدمجة مع بيئات نشر متنوعة دون الحاجة إلى تحديد يدوي.
تقدم هذه الورقة البحثية USV، وهي مجموعة بيانات واسعة النطاق تضم 224 ألف فيديو قصير من إنشاء المستخدمين، صُممت لتعزيز الفهم الدلالي عالي المستوى للفيديو من خلال إنشاء مهام التعرف على المواضيع واسترجاع الفيديو والنص، مصحوبة بنماذج مرجعية مقترحة ومعايير شاملة.
يقضي إطار عمل DISC على تسرب الملاحظة في عمليات التلاعب المشروطة باللغة من خلال استخدام شبكة فائقة (hypernetwork) لتوليد معلمات سياسة خاصة بالمهمة مباشرة من التعليمات، مما يؤدي إلى فصل هيكلي بين التجذر اللغوي ومعالجة الحالة البصرية، ويحقق أداءً وقدرة على التعميم يتفوقان على النماذج الأساسية المتشابكة والنماذج الضخمة سابقة التدريب.
تقدم هذه الورقة بنية ذاكرة تخزين مؤقت (KV cache) متعددة المستويات تتيح انتباهًا مكممًا بحد خطأ محدد ومعتمد وقت التشغيل، وذلك عبر حساب حدود الخطأ عبر الإنترنت لتفعيل الاختيار التكيفي للدقة والرجوع الحتمي إلى صيغة FP16، مما يضمن الاستعادة إلى مخرجات الانتباه الكثيف الدقيقة مع الحفاظ على ضغط عالٍ لاستنتاج النماذج اللغوية الكبيرة ذات السياق الطويل.
تقدم هذه الورقة البحثية CAdam، وهو إطار عمل لتقدير العزم متكيف مع السياق يعالج "معضلة التكثيف" في تقنية Gaussian Splatting ثلاثية الأبعاد التوليدية من خلال الفصل إحصائياً بين الإشارات الهندسية والضوضاء العشوائية، مما يقلل من العناصر الأولية الزائدة بنسبة تتراوح بين 85% و97% مع الحفاظ على الجودة الإدراكية.
يُعد PlanningBench إطار عمل مبتكر يحول عملية إنشاء بيانات التخطيط من مجموعات ثابتة إلى عملية توليد قابلة للتحكم والتوسع باستخدام تصنيف هيكلي وتخليق مدفوع بالقيود، مما يتيح كلاً من التقييم الصارم لمحدودية النماذج اللغوية الكبيرة الحالية والتدريب الفعال بالتعلم التعزيزي لتعزيز قدرات التخطيط القابلة للتعميم.
تقدم هذه الورقة نظام CUGA، وهو نظام معياري "للسياسة ككود" (policy-as-code) يدمج الحوكمة مباشرة في مسار تنفيذ وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) العامين من خلال خمس نقاط تفتيش هيكلية، مما يتيح عمليات ذاتية القيادة آمنة وقابلة للتدقيق ومتوافقة في بيئات المؤسسات دون الحاجة إلى ضبط دقيق للنماذج.
تقدم الورقة البحثية لغة "Sutra"، وهي لغة برمجة وظيفية بحتة تقوم بتجميع عمليات بنية المتجهات الرمزية (Vector Symbolic Architecture) إلى رسوم بيانية مدمجة من تنسورات "PyTorch"، مما يمكّن البرامج من تحقيق دقة فك تشفير مثالية عبر ركائز تضمين ثابتة ومتنوعة، وإمكانية تدريبها عبر الانتشار العكسي مع بقائها مقروءة بالكامل وقابلة لإعادة التجميع ككود مصدري.
تقدم هذه الورقة "منطق الماضي السببي" (CPL)، وهو منطق زمني على مستوى المصدر مدمج في إطار عمل "ZiZiGen"، والذي يُمكّن وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) الموزعين من إجراء التحقق من صحة وقت التشغيل لتدفق التحكم بناءً على الأحداث المرئية سببيًا بدلاً من السجلات التسلسلية، وذلك باستخدام مراقب ساعة المتجهات لضمان الصحة الدلالية.
تقدم هذه الورقة البحثية DODOCO لتوضيح أن عبء عمليات التوزيع من نوع AlltoAll في نماذج خليط الخبراء (Mixture-of-Experts) ناتج عن اختلالات توجيه جوهرية مرتبطة بالبنية المعمارية وليس بسبب توزيع الخبراء أو الاختبارات المرجعية الصورية، مما يكشف أن تصميم النموذج (على سبيل المثال، MLA/GDN مقابل MHA/Mamba) يحدد توزيع الأحمال بشكل أكثر أهمية من مقياس التوازي أو افتراضات البيانات الاصطناعية.