🤖 AI
Position: Agentic AI System Is a Foreseeable Pathway to AGI
تجادل هذه الورقة بأن الذكاء الاصطناعي الوكيل، الذي يستخدم تضاريس متعددة الوكلاء معقدة بدلاً من التوسع الأحادي، هو مسار ضروري وأكثر كفاءة لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام.
🤖 Category
cs.AI
25186 ورقة بحثية
🤖 AI
Useful Memories Become Faulty When Continuously Updated by LLMs
تُظهر هذه الورقة أن الدمج المستمر للتجارب العرضية الخام في ذكريات مجردة باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة الحالية غالبًا ما يؤدي إلى تدهور أداء الوكيل من خلال إدخال تعميمات خاطئة، مما يشير إلى أن أنظمة الذاكرة الوكيلية القوية يجب أن تعطي الأولوية للحفاظ على الأدلة الخام وتقنين عملية الدمج بشكل صريح بدلاً من تطبيقها بعد كل تفاعل.
🤖 AI
Protocol-Driven Development: Governing Generated Software Through Invariants and Evidence
تقدم هذه الورقة نموذج "التطوير القائم على البروتوكول" (PDD)، وهو نموذج حوكمة للهندسة البرمجية المؤتمتة يعطي الأولوية للبروتوكولات القابلة للإنفاذ آلياً والتي تحدد الثوابت الهيكلية والسلوكية والتشغيلية على حساب الكود العابر، مما يضمن عدم قبول التنفيذات المولدة إلا من خلال أدلة قابلة للتحقق من الامتثال للبروتوكول بدلاً من الثقة في المولد.
🤖 machine learning
Not Just RLHF: Why Alignment Alone Won't Fix Multi-Agent Sycophancy
تتحدى هذه الورقة الرأي السائد بأن التملق الناتج عن التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) هو السبب الرئيسي في تحول النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء إلى إجابات خاطئة تحت ضغط الأقران، مبرهنةً بدلاً من ذلك على أن النماذج الأساسية سابقة التدريب تظهر نقاط ضعف مماثلة بسبب آلية انتباه محددة في الطبقة الوسطى تعمل على كبح الاستدلال الواضح، مما يدفع للقول بأن فرض المعارضة المنظمة على مستوى خط المعالجة (pipeline-level) هو استراتيجية التخفيف الفعالة بدلاً من الدفاعات على مستوى المطالبة (prompt-level).
⚡ electrical engineering
Amortized Guidance for Image Inpainting with Pretrained Diffusion Models
تقدم هذه الورقة البحثية طريقة "الترميم المستهلك عبر الانتشار" (AID)، وهي منهجية تعمل على تدريب وحدة توجيه صغيرة قابلة لإعادة الاستخدام على نموذج انتشار مسبق التدريب وثابت لتحقيق ترميم صور عالي الجودة وفعال دون الحاجة إلى تحسين لكل حالة على حدة، وذلك من خلال الاستفادة من صياغة غاوسية مبتكرة وخوارزمية "الممثل-الناقد" للربط بين التوجيه الحتمي والأهداف العشوائية القابلة للتعلم.
💬 NLP
Understanding and Accelerating the Training of Masked Diffusion Language Models
تحدد هذه الورقة البحثية انحياز الموضعية في اللغة كسبب رئيسي لبطء التدريب في نماذج الانتشار المقنعة، وتقترح استراتيجية أخذ عينات زمنية على شكل جرس تسرع التدريب بمقدار يصل إلى 4 أضعاف مع الحفاظ على الأداء أو تحسينه عبر مختلف المعايير المرجعية.
🤖 AI
CoGE: Sim-to-Real Online Geometric Estimation for Monocular Colonoscopy
تقدم هذه الورقة CoGE، وهو إطار عمل مبتكر للتقدير الهندسي أحادي العدسة عبر الإنترنت في تنظير القولون، والذي يستفيد من وحدة إشراف مدركة للإضاءة ووحدة إدراك مدركة للهيكل لتحقيق أداء رائد على البيانات الواقعية مع التدريب حصرياً على البيانات المحاكية.
🤖 AI
Revealing the Gap in Human and VLM Scene Perception through Counterfactual Semantic Saliency
تقدم هذه الورقة البحثية "البروز الدلالي المضاد للواقع" (CSS)، وهو إطار عمل للصندوق الأسود يكشف عن فجوة كبيرة بين الإدراك البشري وإدراك نماذج اللغة والرؤية (VLM) للمشاهد، مما يظهر أن النماذج تعتمد بشكل مفرط على حجم الأشياء، ومركزيتها، وبروزها، بينما تقلل من وزن البشر مقارنة بالأسس النفسية الفيزيائية البشرية.
💬 NLP
Context Training with Active Information Seeking
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتدريب السياق بكفاءة في استخدام البيانات، يجمع بين البحث النشط عن المعلومات عبر أدوات البحث مع إجراء تقليم قائم على البحث لتعزيز أداء النماذج اللغوية الكبيرة بشكل كبير عبر مجالات متنوعة، متجاوزاً بذلك قيود التكامل الساذج للأدوات وتحسين السياق ذي الحلقة المغلقة.
🤖 machine learning
Bridging Domain Gaps with Target-Aligned Generation for Offline Reinforcement Learning
تقترح هذه الورقة إطار عمل "توسيع التغطية المتوافقة مع الهدف" (TCE)، وهو إطار يستفيد من نموذج توليدي ثنائي يعتمد على الدرجة لتخليق انتقالات متسقة مع الهدف وتوسيع تغطية الحالة، مما يؤدي بفعالية إلى سد فجوات النطاق في التعلم المعزز غير المتصل عبر النطاقات عندما تكون بيانات الهدف شحيحة.