25283 ورقة بحثية
تقترح الورقة البحثية إطار عمل TRACE، وهو إطار لتعيين الائتمان المدرك للدور في التعلم المعزز القائم على كسر الحماية متعدد الجولات، والذي يعالج أوجه القصور في الإشراف الخشن على مستوى المسار من خلال تقدير المساهمات على مستوى الدور وتعيين عقوبات مستهدفة، مما يؤدي إلى تحسين معدلات نجاح الهجوم بشكل كبير وتمكين محاذاة الدفاع متعدد الجولات بشكل أكثر فعالية.
تقدم هذه الورقة بنية مضاعف قابل لإعادة التشكيل أثناء وقت التشغيل مدمجة في نواة RISC-V تتيح مقايضات دقيقة بين الطاقة والدقة لاستنتاج الشبكات العصبية، مما يحقق تخفيضات كبيرة في القدرة والطاقة في كل من الأنماط الدقيقة والتقريبية مع الحفاظ على أداء حوسبي عالٍ.
تقدم الورقة البحثية cuRegOT، وهو حل عالي الأداء معزز بوحدات معالجة الرسومات للنقل الأمثل ذي التنظيم الإنتروبي، والذي يتغلب على قيود الطرق الحالية من خلال تحسينات خوارزمية وهيكلية مبتكرة، محققاً تسريعاً كبيراً وضمانات تقارب صارمة عبر نماذج اختبار متنوعة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "مطابقة الجسر" (Bridge Matching) الذي يفكك حقل السرعة الحتمي للعمليات التوليدية العشوائية إلى مكونات نقل وأسموزية متميزة، مما يتيح أخذ عينات قابلة للتفسير والتحكم من خلال الضبط المستقل للمساهمة الناجمة عن الانتشار.
تقدم هذه الورقة البحثية PPU-Bench، وهو معيار مرجعي واقعي لتقييم عملية "النسيان الجزئي المخصص" في النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط من خلال 24 ألف عينة عبر ثلاثة إعدادات تحديّة، مما يكشف عن قصور كبير في الأساليب الحالية ويدفع نحو اقتراح "التحسين الواعي بالحدود" (BAO) لفرض الحدود الحقائقية داخل الموضوع الواحد بفعالية.
تقترح هذه الورقة "التعليق الوصفي المدرك للانحناء" (Curvature-Aware Captioning)، وهو إطار عمل مبتكر يستفيد من آليات الانتباه الجيوديسي غير الإقليدي ضمن الفضاءات المائلة واللورنتزية لحل الصراع بين الدقة الهندسية المحلية والتسلسل الهرمي الدلالي العالمي في التعليق الوصفي للسحب النقطية ثلاثية الأبعاد المتفرقة، محققاً أداءً هو الأفضل حالياً في معايير ScanRefer وNr3D.
تقترح الورقة البحثية SimReg، وهي طريقة لتنظيم تشابه التضمين في مرحلة ما قبل التدريب للنماذج اللغوية الكبيرة، تعمل على تقليل التباين داخل الفئة الواحدة وتقليل التشابه بين الفئات لتسريع التقارب بنسبة تزيد عن 30% وتحسين أداء الصفر المعرفي (zero-shot) في المهام اللاحقة بأكثر من 1%.
تقدم هذه الورقة "مجمّع الفيديو المضغوط" (CVA)، وهو وحدة توصية بالفيديوهات القصيرة خفيفة الوزن تعمل على فصل معلومات الفيديو عن تعلم التفضيلات من خلال تجميع تضمينات نماذج الرؤية الأساسية (VFM) المجمدة واستخدام اختيار الإطارات الرئيسية الموجه بالعنوان لتحقيق تقليل كبير في وقت التدريب والذاكرة مع تحسين أداء التوصية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل "الاستكشاف المعزز لتعظيم المعلومات" (IMAX)، الذي يعالج مشكلة انهيار الإنتروبيا في التعلم التعزيزي مع المكافآت القابلة للتحقق (RLVR) من خلال تدريب البوادئ اللينة لإعادة تشكيل الأولويات المسبقة للنموذج واستخدام مكافأة "إنفوماكس" (InfoMax)، مما يؤدي إلى تحسين أداء الاستدلال وتنوع المسارات بشكل كبير عبر مختلف مقاييس النماذج اللغوية الكبيرة.
تقدم الورقة البحثية FRACTAL، وهو نموذج فضاء حالة مبتكر يدمج نظرية القياس الكسري في تحديثات الذاكرة التكرارية لحل المقايضة بين الاحتفاظ بالتاريخ غير المحدود واكتشاف التغيرات قصيرة المدى، محققاً أداءً فائقاً في اختبارات التسلسل الطويل مقارنة بالنماذج الحالية مثل S5.