25254 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة EcoGym، وهو معيار مفتوح المصدر ومبتكر يتميز بثلاث بيئات اقتصادية تفاعلية متنوعة وطويلة الأمد، صُممت لتقييم التماسك الاستراتيجي وقوة التنفيذ للوكلاء القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة، مما يكشف أن النماذج الحالية تعاني في تحسين التخطيط رفيع المستوى وتنفيذ الإجراءات الفعالة في آن واحد عبر سيناريوهات متباينة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل FORGE، الذي يستفيد من البرمجة الموجهة بالجوانب والتحقق الرسمي القائم على Datalog لفرض سياسات أمنية بضمانات صارمة عبر الأنظمة الوكيلة، معالجةً بذلك حدود الامتثال القائم على المطالبات باللغة الطبيعية في البيئات متعددة الوكلاء.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتحقق من الرحلة الكاملة يضمن الترجمة الوفية من اللغة الطبيعية إلى اللغة الرسمية عبر الترجمة التكرارية العكسية إلى اللغة الطبيعية، والتحقق من التكافؤ المنطقي، وتطبيق إصلاحات محددة النطاق موجهة بالتشخيص لتصحيح الأخطاء دون الحاجة إلى تعليقات توضيحية للحقيقة الأرضية.
تقترح هذه الورقة إطار تنفيذ تكيفي لنماذج "العمل العالمي" (World Action Models) يستخدم مُتحققًا خفيف الوزن من "انتباه السببية الديناميكية المستقبلية الأمامية" (Future Forward Dynamics Causal Attention) لضبط أحجام كتل الأفعال ديناميكيًا بناءً على الاتساق بين التنبؤ والواقع، مما يحسن بشكل كبير من كفاءة ومعدل نجاح مهام التلاعب الروبوتي.
تقدم الورقة البحثية \textsc{ReasonSTL}، وهو إطار عمل مدعوم بالأدوات يعمل على تكييف النماذج اللغوية مفتوحة المصدر المحلية عبر التعلم القائم على مكافأة العمليات لترجمة متطلبات اللغة الطبيعية بدقة وخصوصية إلى صيغ المنطق الزمني الإشاري (STL)، مما يوفر بديلاً فعالاً من حيث التكلفة للمواصفات اليدوية وواجهات برمجة التطبيقات التجارية.
تقيم هذه الورقة أكثر خمسة تطبيقات رفيقة تعمل بالذكاء الاصطناعي شعبية في أسواق الاتحاد الأوروبي والمملكة المتحدة، كاشفةً أنها تستخدم بشكل عالمي أنماط تصميم تلاعبية، ومستويات عالية من التجسيد، وميزات إباحية أو قائمة على الألعاب لتعزيز الربحية والتفاعل، مما يستدعي تقديم توصيات تنظيمية ملموسة لحماية المستهلكين من الضرر النفسي المحتمل.
تقدم الورقة البحثية MedThink، وهو إطار عمل للتقطير الموجه من المعلم على مرحلتين، والذي يعزز بشكل كبير دقة التشخيص وقدرات الاستنتاج للنماذج اللغوية الصغيرة في البيئات السريرية محدودة الموارد من خلال تحسين سلاسل الاستنتاج الخاصة بها بشكل تكراري عبر حقن المعرفة بالمجال وتصحيح الأخطاء.
تقترح هذه الورقة شبكة عصبية رسومية بلورية كسرية تجمع بين تحليل البيئة الذرية المحلية عبر آليات انتباه الرسم البياني والبيانات التركيبية العالمية للتنبؤ بدقة بطاقة السبائك عالية الاعتلاج، محققةً دقة بمستوى المبادئ الأولية على مجموعة بيانات تضم أكثر من 1,000 بنية مع الإقرار بالقيود الحالية المتعلقة بخلايا البلورات الكبيرة.
يقدم BaLoRA امتداداً بايزياً لتقنية التكيف منخفض الرتبة (LoRA) يستخدم بارامترية تكيفية مع المدخلات لتعزيز دقة التنبؤ وتوفير تقديرات معايرة جيداً لعدم اليقين في آن واحد، مما يقلص بفعالية فجوة الأداء مع الضبط الدقيق الكامل مع تمكين تقدير موثوق للأخطاء في التطبيقات الحرجة.