25186 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة PanoWorld، وهو إطار عمل مبتكر يُمكّن النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط من إجراء استدلال مكاني قوي بـ 360 درجة عبر التعامل مع الصور البانورامية ذات الإسقاط المستطيل المتساوي (equirectangular) كفضاءات مستمرة متمحورة حول المراقب من خلال تكيف مخصص للهندسة الكروية ومعيار تشخيصي جديد.
تقدم الورقة البحثية "Formal Conjectures"، وهو معيار مرجعي ديناميكي مفتوح المصدر يتكون من 2,615 مسألة رياضية تمت صياغتها بلغة Lean 4 ومستمدة من أبحاث نشطة، صُمم لتقييم ودفع قدرات أنظمة الاستدلال الآلي في اكتشاف براهين جديدة مع ضمان سلامة البيانات من خلال التعاون المجتمعي والتحقق المدقق بواسطة الذكاء الاصطناعي.
تقدم هذه الورقة DESBench، وهو معيار مرجعي جديد لتقييم تنسيق الوكلاء في الجدولة الصناعية الهرمية القائمة على الأحداث، مما يكشف عن مقايضات هيكلية متميزة بين النماذج المركزية، والهرمية، وغير الهرمية، والهولونية فيما يتعلق بالمتانة، والكفاءة، ومواءمة القيود.
تقدم الورقة البحثية LiteLVLM، وهي طريقة لتقليم الرموز (token pruning) تعتمد على التوجيه النصي ولا تتطلب تدريباً، تقوم بعكس ترتيب تشابه الصور والنصوص الخاص بـ CLIP للاحتفاظ بكفاءة بالمناطق المرجعية لعملية التوطين البكسلي (pixel grounding) في النماذج اللغوية البصرية الكبيرة، محققةً بذلك تسريعاً كبيراً وتقليلاً في استهلاك الذاكرة مع التفوق على الأساليب الحالية.
تقدم هذه الورقة HARECast، وهو إطار عمل مبتكر يحسن موثوقية التنبؤ بهطول الأمطار الآني من خلال تحديد وتخفيف عدم استقرار طاقة الاستجابة للانتباه عبر العينات (cross-sample attention-response energy instability) عبر هدف تنظيم مجموعي (group-wise regularization objective)، محققاً بذلك أداءً هو الأفضل في فئته على معايير SEVIR وMeteoNet.
تقدم الورقة البحثية N-vium، وهو نموذج "ترانسفورمر" يعتمد على مزيج من المخارج (mixture-of-exits) يحقق تسريعًا في وقت التنفيذ الفعلي يصل إلى 57.9% مقارنة بنماذج "الترانسفورمر" القياسية دون التضحية بجودة النموذج، وذلك عبر استخدام توجيه تكيفي للرموز (token-adaptive routing) لخلط التنبؤات من أعماق متعددة وتأجيل حسابات الطبقات العليا.
يُعد McCast إطار عمل لتصحيح الانزياح الكامن الموجه بالذاكرة، والذي يستخدم بنك ذاكرة لتصحيح الانزياح لمعايرة التنبؤات ذاتية الانحدار بشكل نشط، مما يحسن بشكل كبير من التماسك الزمني والموثوقية للتنبؤ بالهطول المطري قصير المدى طويل الأمد مقارنة بالطرق الحالية الرائدة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للذكاء الاصطناحي الوكيل يجمع بين النماذج اللغوية الكبيرة واستدلال سلسلة الأفكار لصياغة وحل مشكلة توجيه الطائرات بدون طيار وجدولة مهام الحوسبة الحافية المتنقلة المقترنة في التصنيع السحابي، وذلك باستخدام نهج التعلم التعزيزي العميق الهرمي الذي يحقق معدلات تقارب المثالية في جمع المنتجات والالتزام بالمواعيد النهائية.
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل CTO، وهو إطار عمل مبتكر يعزز ترجمة الأكواد البرمجية من خلال دمج التغذية الراجعة للمترجم الموجهة نحو بناء الجملة مع مكافأة دلالية قوية مستمدة من المصدر عبر التعلم التبايني ضمن سياق تحسين التفضيل المباشر، مما يتغلب على قيود الطرق الحالية في ضمان كل من الصحة النحوية والاتساق الدلالي.
تقدم الورقة البحثية إطار عمل ترجمة المتشعب الكامن المدمج (CLMT)، وهو إطار عالي الكفاءة في استخدام المعلمات (0.09 مليار) يستخدم نموذج ترجمة منفصل ثنائي المرحلة مع تكميم متجه متبقي هرمي لسد الفجوات بين الأنماط والترددات في الإشارات الفسيولوجية، محققاً أداءً رائدًا في التوليف عبر الأنماط ودقة التراكب العالية بما يتناسب مع النشر على الأجهزة الطرفية.