25770 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية "الزمن المُعاد تمثيله التكيفي" (ART) ومتغير التعلم التعزيزي الخاص به (ART-RL)، وهو منهج مبني على أسس علمية لتحسين جداول الخطوات الزمنية لنماذج الانتشار من خلال تقليل خطأ التجزئة، مما يحسن جودة العينات بشكل كبير عبر مختلف مجموعات البيانات والميزانيات دون تكاليف إضافية عند الاستدلال.
تقترح هذه الورقة البحثية خوارزمية R-GTD، وهي خوارزمية تعلم فرق زمني متدرج مُنظَّم تضمن التقارب نحو حل فريد وتوفر حدود خطأ صريحة حتى عندما تكون مصفوفة التفاعل الميزاتي مفردة، متجاوزةً بذلك قيود الطرق الحالية التي تعتمد على افتراضات عدم الانفراد.
تحدد هذه الورقة عدم الكفاءة الاجتماعية في أسواق نماذج اللغات الكبيرة كخدمة (LLM-as-a-service) حيث يتم تحفيز المزودين على الإفراط في استخدام الحوسبة المكلفة أثناء وقت الاختبار، وتقترح آلية مزاد عكسي من السعر الثاني لمواءمة التسعير مع القيمة الحدية، وهو ما تم التحقق منه من خلال تجارب على عائلات نماذج مختلفة عبر معايير الرياضيات والعلوم.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للمشفر التلقائي المتناثر الخاضع للإشراف، والذي يستفيد من نماذج الميزات غير المقيدة للتغلب على عدم النعومة في عقوبات التقليدية ومواءمة الميزات المتعلمة مع الدلالات البشرية، مما يظهر تعميماً تركيبياً ناجحاً وتحريراً للميزات على مستوى الصور في نموذج Stable Diffusion 3.5.
تقدم الورقة البحثية ESSAM، وهو إطار عمل لضبط المعلمات الكامل بكفاءة في استهلاك الذاكرة يجمع بين استراتيجيات التطور والتعظيم الواعي بالحدة لتحقيق أداء تنافسي في الاستدلال الرياضي على النماذج اللغوية الكبيرة مع تقليل استخدام ذاكرة وحدة معالجة الرسومات بشكل كبير مقارنة بطرق التعلم المعزز التقليدية مثل PPO وGRPO.
تقدم هذه الورقة إطاراً نظرياً يوضح أن ضجيج الدفعات الصغيرة (mini-batch noise) يغير بشكل جوهري الانحياز الضمني لمعلمات الزخم في خوارزمية "آدم" (Adam)، كاشفةً أنه في حين أن التكوين القياسي يكون مثالياً للدفعات الصغيرة، فإن الدفعات الأكبر تتطلب تعديل ليكون أقرب إلى لتجنب التنظيم العكسي (anti-regularization) وتحسين التعميم.
تقدم هذه الورقة إطار عمل INCAMA، وهو إطار عمل مدرك للفيزياء يجمع بين قلب الفضاء الكامن ومشفر Mamba المدرك للتأخير لاستعادة الهياكل السببية العصبية الموجهة من إشارات التصوير العصبي المشوهة، مما يظهر أداءً فائقاً على النماذج المرجعية في كل من عمليات المحاكاة وبيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) الواقعية.
تتناول هذه الورقة مشكلة انهيار الإنتروبيا في التعلم التعزيزي بالمكافآت القابلة للتحقق (RLVR) عبر اقتراح آلية قص ديناميكية مبتكرة تستفيد من منظور الحفاظ على التدرج للتحكم بدقة في إنتروبيا السياسة من خلال استراتيجيات مثبتة تجريبياً، مما يمنع الثقة المفرطة المبكرة ويعزز أداء الاستدلال في النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).
تقدم الورقة البحثية WebClipper، وهو إطار عمل يعمل على تحسين كفاءة وكلاء الويب من خلال نمذجة عمليات البحث كرسوم بيانية للحالات لتقليص الخطوات الزائدة إلى رسوم بيوية موجهة غير حلقية (DAGs) بالحد الأدنى الضروري، مما يقلل جولات استدعاء الأدوات بنسبة 20% تقريبًا مع تحسين الدقة وتقديم مقياس F-AE جديد للموازنة بين الأداء والكفاءة.
تقدم هذه الورقة ScrapeGraphAI-100k، وهي مجموعة بيانات ضخمة من الواقع تتكون من 93,695 حدث استخراج مقيد بالمخطط (schema-constrained) مستمدة من القياس عن بُعد للممارسين، مما يتيح تدريب واختبار النماذج اللغوية الكبيرة على مهام التوليد المهيكل حيث كانت المجموعات السابقة الاصطناعية أو المقتصرة على النصوص غير كافية.