24608 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية Cut-DeepONet، وهو إطار عمل للمؤثرات العصبية يتكون من مرحلتين يعمل على نمذجة حالات عدم الاستمرار بشكل صريح عبر تقسيم النطاق إلى مناطق فرعية سلسة والتنبؤ بمواقع الحدود، مما يحقق أداءً فائقاً في المعادلات التفاضلية الجزئية ذات الانتقالات الحادة باستخدام عدد أقل من المعلمات وبيانات ذات دقة أقل مقارنة بالطرق الحالية.
تقدم الورقة البحثية Mega-ASR، وهو إطار عمل قابل للتوسع يستفيد من مجموعة بيانات Voices-in-the-Wild-2M التي تم إنشاؤها حديثًا واستراتيجيات التدريب التدريجي للتغلب على عقبة المتانة الصوتية، محققًا أداءً فائقًا ومتميزًا في التعرف على الكلام تحت ظروف التشوهات التركيبية المعقدة والواقعية.
تقدم هذه الورقة FineBench، وهو معيار واسع النطاق للأنشطة البشرية دقيق التفاصيل مع تعليقات توضيحية كثيفة على مقاطع الفيديو طويلة المدى، وتقترح FineAgent، وهو إطار عمل معياري يعزز بشكل كبير قدرات الاستدلال المكاني وفهم الأفعال في النماذج اللغوية البصرية مفتوحة المصدر.
تقدم هذه الورقة نظاماً سلبياً لمراقبة سلامة البناء في نهاية المناوبة يدمج بين كشف YOLO11 الدقيق، وتجزئة SAM 3، وبروتوكول تسلسل أفكري تنافسي قائم على الشخصية ومسند إلى Qwen3-VL-8B، وذلك لتحسين دقة التحقق من الامتثال وتقليل الهلوسة بشكل كبير مع إنشاء تقارير سلامة مرتبطة بمعايير OSHA من منظور العامل ومن لقطات الكاميرا الثابتة.
تقدم الورقة البحثية Contrastive FUSE، وهو إطار عمل موحد وسريع يتيح تعلم تمثيل العقد على الرسوم البيانية بشكل قابل للتوسع مع إشراف زوجي جزئي وعدم وجود سمات للعقدة، وذلك عن طريق تحسين هدف تباين طيفي مع تقريب معياري خفيف الوزن.
تُعد StruMPL إطار عمل جديد للانحدار الكثيف متعدد المهام يقوم بتقدير الكتلة الحيوية فوق الأرضية للغابات والمتغيرات الهيكلية بشكل مشترك من خلال دمج المشفرات المشتركة، وتصحيح البيانات المفقودة عشوائياً (MNAR) مكانياً عبر رؤوس الميل والتعويض، والقيود الفيزيائية القابلة للتعلم، باستخدام فقدان الوزن العكسي الاحتمالي المعزز (Augmented IPW) للتغلب بفعالية على تحديات الإشراف الجزئي المنفصل وتسميات البيانات المتحيزة.
إن PEEK هو نظام يعزز وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة ذات السياق الطويل من خلال تخزين معرفة التوجيه القابلة لإعادة الاستخدام حول السياقات الخارجية المتكررة في "خريطة سياق" صغيرة ومستمرة، مما يحسن دقة وكفاءة الاستدلال بشكل كبير مع تقليل التكاليف الحسابية مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.
تقدم الورقة البحثية "نماذج التكرار الصغيرة الاحتمالية" (PTRM)، وهي إطار عمل غير مرتبط بمهمة محددة يعمل على تعزيز قدرات الاستنتاج للنماذج الصغيرة من خلال حقن ضوضاء غاوسية أثناء التكرار المتتابع لتمكين الاستكشاف العشوائي، مما يحقق تقريباً ضعف الدقة في الألغاز المعقدة مقارنة بالنماذج اللغوية الكبيرة الرائدة مع استخدام عدد أقل بكثير من المعلمات ودون الحاجة لإعادة التدريب.
إن GEM هو إطار عمل يعمل على تحسين زمن انتقال الاستدلال لنماذج خليط الخبراء (MoE) من خلال تعيين الخبراء إلى وحدات معالجة الرسومات بناءً على تباين الأجهزة وأنماط تحميل الرموز، مما يقلل من آثار التأخر ويحسن الأداء النهائي بنسبة تصل إلى 16.5%.
تقدم هذه الورقة البحثية نظام CPD Online، وهو كاشف غير معتمد على التدريب ومستقل عن النموذج، يحدد المطالبات العدائية القائمة على التحسين الانسيابي من خلال تطبيق كشف نقطة التغيير المتسلسل على تدفقات الإنتروبيا على مستوى الرمز، محققاً دقة فائقة وتحديداً دقيقاً للمواقع مقارنة بالطرق الحالية القائمة على الحيرة، مع تقليل العبء الحسابي لمرشحات السلامة في المراحل اللاحقة.