25416 ورقة بحثية
يُعد HyperEyes وكيل بحث متوازي متعدد الوسائط تم تدريبه عبر إطار تعزيز كفاءة ثنائي الحبيبات يدمج التأسيس البصري والاسترجاع في إجراءات متزامنة، محققاً دقة فائقة وتكاليف استدلال منخفضة بشكل كبير مقارنة بالوكلاء المتسلسلين الحاليين.
تحدد هذه الورقة ظاهرة "الوادي غير الطبيعي للنص" حيث تُظهر النماذج اللغوية الكبيرة تدهوراً غير رتيب في الأداء في مهام استرجاع المعلومات مع زيادة فساد حدود الكلمات، وهو انخفاض على شكل حرف U ناتج عن انتقال مضطرب بين أنماط المعالجة غير الفعالة على مستوى الكلمة والمستوى الحرفي.
تقترح هذه الورقة بنية نموذج عالم "ثلاثي في واحد" تدمج آلة بولتزمان عميقة لتعلم تمثيلات الاعتقاد المجمدة مع مهايئات خاصة بالمهام لتحقيق تقييم الاتساق القائم على الطاقة، والتنبؤ بالنتائج، والاستدلال المضاد للواقع في آن واحد، مما يظهر أداءً فائقاً في استعادة آثار العلاج غير المتجانسة ومعاقبة المسارات المضادة للواقع غير المعقولة مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.
حقق فريق PSK@EEUCA 2026 المركز الرابع في تحدي كشف السمية في لعبة World of Tanks عبر دمج نموذج Llama 3.1 8B مع ضبط دقيق باستخدام تقنية LoRA وتعزيز البيانات الاصطناعية بنسبة 5% للوصول إلى درجة F1-macro بلغت 0.6234، بينما حدد أيضاً "فخ التحقق" الحرج حيث يفشل الأداء العالي في مجموعة التحقق في التعميم على مجموعة الاختبار.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "المحلل الوسيط" (proxy-analyzer) الذي يكتشف الهلوسة في النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تحليل التنشيطات الداخلية لنماذج ذات أوزان مفتوحة صغيرة ومستضافة محلياً، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته عبر بنيات محللة متنوعة مع إثبات أن حجم النموذج الأكبر لا يرتبط بالضرورة بدقة كشف أفضل.
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل HMACE، وهو إطار تطوري تعاوني متعدد الوكلاء غير المتجانسين يعيد صياغة البحث الاستدلالي كمسألة تصميم تنظيمي للتغلب على قيود الأساليب القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة أحادية الهيكل، محققاً توازناً فائق الجودة بين الكفاءة والفاعلية في حل مشكلات الأمثلة التوافقية ذات التعقيد غير الحتمي (NP-hard) من خلال أدوار الوكلاء المتخصصة والاستكشاف الموجه بالذاكرة.
تقدم الورقة البحثية CASCADE، وهي طريقة استرخاء مدركة للسياق تستفيد من التبادل الدلالي وأنماط التقارب في الحالات الخفية للنموذج المستهدف لتسريع فك تشفير الصور التخميني بشكل كبير بما يصل إلى 3.6 ضعفاً دون المساس بجودة الصورة أو الحاجة إلى تدريب إضافي.
تقدم هذه الورقة "التعلم المعزز المتبادل"، وهو إطار عمل يُمكّن النماذج اللغوية غير المتجانسة من تبادل الخبرات النوعية بشكل متزامن عبر طبقة ركيزة مشتركة وطبقة محاذاة للمجزئ، مما يثبت أن نقل النجاح على مستوى النتائج يقدم أفضل توازن بين الاستقرار والدعم مقارنة باستراتيجيات المشاركة على مستوى البيانات أو مستوى القيمة.
تقدم هذه الورقة ChemCost، وهو معيار مرجعي صارم لتقييم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على تقدير تكاليف التفاعلات الكيميائية من خلال تحديد الهويات، واسترجاع عروض أسعار الموردين، وإجراء العمليات الحسابية، مما يكشف أن حتى الوكلاء المتقدمين يعانون في هذه المهمة بسبب هشاشة التحليل، وعدم فعالية دمج الأدلة، وضعف القدرة على تحمل الضجيج.
تقدم هذه الورقة "فرق طاقة عنصر المورد" (REED)، وهو بدائي تجميع غير متماسك للتعلم الاتحادي عبر الهواء، يلغي الحاجة إلى معلومات حالة القناة اللحظية من خلال رسم التحديثات الموقعة على عناصر مورد متعامدة، مما يحقق تجميعًا غير متحيز مع معدلات تقارب مثبتة وأداء قوي في ظل عدم تجانس البيانات.