24883 ورقة بحثية
يقدم MoleCode لغة جزيئية صريحة الرسوم البيانية وخالية من التدريب، تستبدل التمثيلات الخطية الضمنية مثل SMILES بعلاقات هيكلية صريحة، مما يمكّن النماذج اللغوية الكبيرة من التفكير مباشرة في الطوبولوجيا الجزيئية ومعالجتها لتحسين الأداء في المهام الكيميائية المعقدة.
تقترح الورقة البحثية "الذاكرة الوكيلة البصرية" (VAM)، وهي إطار عمل خالٍ من التدريب يعزز فهم الفيديوهات الطويلة عبر الإنترنت من خلال الفهرسة الانتقائية، والتنظيم الهرمي للذاكرة، والاسترجاع الوكيلي، محققةً أداءً هو الأفضل في فئته على اختبارات معيارية مثل OVO-Bench وMM-Lifelong عبر التعامل مع الذاكرة البصرية كركيزة صريحة، وقابلة للفحص، وقابلة للاستعلام.
تقترح هذه الأطروحة إطار عمل نمطي للاستدلال القابل للتوسع في التعامل مع عدم اليقين في الرسوم البيانية للمعرفة، والذي يعالج السمات غير الدقيقة، والثلاثيات الاحتمالية، والمخططات غير المكتملة من خلال تقنيات جبرية ومنطقية وهندسية متخصصة للتوفيق بين الدقة الدلالية والقدرة على المعالجة الحسابية.
تقترح هذه الورقة طريقة جديدة للانحدار الرتيب البعدي (post-hoc isotonic regression) لمعايرة احتمالات البقاء لنماذج "ديب كوكس" (Deep Cox models)، مما يوفر ضمانات نظرية وفائدة عملية محسنة دون المساس بقدرتها التمييزية.
يُعد GRASP نظام استرجاع وكيلّي كفء يعمل على تحسين دقة الإجابة على الأسئلة متعددة الخطوات واستهلاك الرموز (tokens) من خلال تفكيك الاستعلامات المعقدة إلى مهام فرعية ديناميكية والاستفيد من رسم بياني هرمي مبتكر ثلاثي الطبقات يتكون من كيانات وقضايا ومقاطع نصية لضمان التصفح المستهدف والاسترجاع عالي الاستدعاء.
لمعالجة الفجوة المتمثلة في ندرة قيام المعلمين باختبار روبوتات الدردشة الآلية للتدريس قبل نشرها، تقدم هذه الورقة نظام PromptDecipher، الذي يعمل على تبسيط عملية التأليف من خلال السماح للمعلمين بتصحيح استجابات الروبوت غير المرغوب فيها مباشرة في معاينة حية، مما يولد تلقائياً إعادة كتابة مستهدفة للمطالبات ويتحقق منها من خلال مسار ضمان الجودة.
يقدم TTE-Flash منهجية تستبدل استدلال "سلسلة الأفكار" (Chain-of-Thought) الصريح والمكلف حاسوبياً بـ "رموز تفكير" (think tokens) كامنة قابلة للتدريب لتوليد تمثيلات متعددة الوسائط عالية الأداء وقابلة للتفسير بتكلفة استدلال ثابتة، متفوقاً بذلك على نظائره من نماذج "سلسلة الأفكار" الصريحة مع إظهار فوائد قابلة للتوسع من زيادة أعداد الرموز.
يُعد SKG-Eval إطار عمل جديداً وقابلاً للتفسير، يقوم بتقييم أنظمة الحوار متعددة الأدوار عبر بناء رسم بياني معرفي دلالي بشكل تدريجي للكشف عن التناقضات وعدم الاتساق بعيد المدى من خلال تتبع الحالة المهيكل، محققاً بذلك ارتباطاً أعلى مع الأحكام البشرية مقارنة بالمقاييس المسطحة أو تلك التي تعتمد على الدور المنفرد.
تقدم هذه الورقة أداة حوسبة قابلة للتوسع تسخر النماذج اللغوية الكبيرة لتوليد بيانات تدريب لمصنف قائم على نموذج RoBERTa، محققة دقة تصل إلى 89.6% في التمييز بين أفعال الأسلوب وأفعال النتيجة لدعم أبحاث لغوية نمائية واسعة النطاق.
تُعد GraViti نموذج مشفر تلقائي تبايني قائم على المحولات وموجه للرسوم البيانية، حيث يقوم بتمثيل الرسوم البيانية بأكملها إلى متجهات كامنة مدمجة، محققاً أداءً رائدًا في إعادة البناء والتوليد من خلال التخفيف من صرامة عدم التبادلية لتمكين الاستكمال السلس والبحث الموجه بالخصائص، مع تعلم قيود المجال مباشرةً لفك تشفير العينات الصالحة.