24831 ورقة بحثية
يقدم SSL4RL إطار عمل مبتكر يسخر أهداف التعلم الخاضع للإشراف الذاتي كإشارات مكافأة تلقائية وقابلة للتحقق لضبط نماذج الرؤية واللغة عبر التعلم التعزيزي، مما يتغلب بفعالية على نقص آليات المكافأة القابلة للتوسع ويحسن الأداء بشكل كبير في كل من معايير الاختبار المتمحورة حول الرؤية ومعايير الاستدلال.
تقدم الورقة البحثية "Beacon"، وهو معيار اختبار أحادي الدور يعزل ويقيس التملق الكامن في النماذج اللغوية الكبيرة كعلاقة مقايضة بين الصدق والمداهنة، مما يكشف عن انحيازاته الفرعية المعتمدة على القدرة ويمكّن من التدخلات المستهدفة لإعادة محاذاة النماذج مع الدقة الواقعية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم شبه الموجه من البيانات الموجبة وغير المصنفة، مع تسمية مستعارة ديناميكية وتحسين باستخدام نماذج الحقول العشوائية المشروطة (CRF)، لاكتشاف المواقع الأثرية بفعالية في المناظر الطبيعية ذات التسميات الشحيحة، محققةً أداءً هو الأفضل حالياً على كل من نماذج الارتفاعات الرقمية وصور الأقمار الصناعية الخام.
تقترح هذه الورقة البحثية DecoupleSearch، وهو إطار عمل مبتكر يعزز تقنية RAG الوكيلية (Agentic RAG) من خلال فصل عمليتي التخطيط والبحث عبر نماذج قيمة مزدوجة وبحث شعاعي هرمي لمعالجة تحديات الإشراف على الخطوات وتعقيد فضاء المرشحين.
تقدم الورقة البحثية "المحول الخطي المدرك مكانيًا" (SAL-T)، وهو بنية مستوحاة من الفيزياء تجمع بين الانتباه الخطي والتقسيم المدرك مكانيًا والطبقات الالتفافية لتحقيق دقة بمستوى المحولات في تصنيف نفاثات الجسيمات مع تقليل التعقيد الحسابي وزمن الاستجراف بشكل كبير.
تقدم هذه الورقة Evo-Memory، وهو معيار وإطار عمل شامل للبث المصمم لتقييم وتعزيز قدرات الذاكرة ذاتية التطور لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) في بيئات المهام المستمرة والديناميكية، والتي تتميز بمسار ReMem المقترح الذي يدمج الاستنتاج، والأفعال، وتحديثات الذاكرة من أجل التحسين المستمر.
تُعد SignRoundV2 إطار عمل للكمية ما بعد التدريب يستخدم استراتيجية دقة مختلطة تكيفية وتقنيات تثبيت خفيفة الوزن لتقليص الفجوة في الأداء بين النماذج اللغوية الكبيرة المكممة وتلك ذات الدقة الكاملة بشكل كبير، محققةً نتائج تقترب من فقدان البيانات في إعدادات MXFP المختلطة وتحسينات جوهرية في كمية الأوزان فقط عند مستوى 2 بت الصعب.
تقدم هذه الورقة البحثية ShareChat، وهي مجموعة بيانات ضخمة متعددة المنصات تضم 142,808 محادثة حقيقية مع روبوتات الدردشة تحافظ على خصائص الواجهة الأصلية عبر 95 لغة لتمكين تقييم أكثر واقعية للنماذج اللغوية الكبيرة بما يتجاوز المعايير الموحدة التي تقتصر على النصوص فقط.
تقدم هذه الورقة البحثية "المونتاج التوليدي" (Generative Montage)، وهو هجوم تواطؤ معرفي مبتكر حيث تستغل الوكلاء المستقلون نزعات الاستنتاج لدى النماذج اللغوية الكبيرة للتلاعب بالمعتقدات عبر تركيب سرديات مضللة من أدلة حقيقية متاحة علنًا، مما يكشف أن حتى النماذج المتقدمة معرضة بشدة لمثل هذا التلاعب القائم على الحقيقة.
تتحدى هذه الورقة الافتراض السائد بأن نماذج "خليط الخبراء" (Mixture-of-Experts) تحقق التخصص في المجالات من خلال التوجيه المتفرق، وذلك عبر إثبات وجود "لجنة ثابتة" من الخبراء غير متغيرة المجالات تتعامل باستمرار مع غالبية كتلة التوجيه، مما يكشف عن انحياز هيكلي نحو الحوسبة المركزية قد يعيق كفاءة التدريب.