11158 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية MIST، وهو معيار للثقة الانتقائية، وتقترح SCOPE، وهي طريقة تدريب تعمل على تحسين النماذج لمقاومة السياق المضلل مع الحفاظ على قدرتها على الاستخدام الصحيح للمعلومات المفيدة أو غير ذات الصلة، مما يعالج قصور مجرد تجاهل جميع الإشارات الخارجية.
تقدم هذه الورقة تحليلاً ثيرموديناميكياً مدعوماً بالتعلم الآلي لمحرك "سيلارد" الكمي باستخدام جسيم واحد، مع مقارنة تكاليف معالجة المعلومات وآليات التشغيل بنظيرتها الكلاسيكية لتوضيح المقايضات الثيرموديناميكية ودور إدراج الحواجز في النظام الكمي.
تتقصى هذه الورقة كيفية سلوك النماذج اللغوية عند "نسيان" المهارات عبر الضبط الدقيق باستخدام تسميات عشوائية، كاشفةً أن تعميم النسيان غير متوقع للغاية ويعتمد على المهمة، حيث يفشل غالباً في الامتداد إلى ما وراء أمثلة تدريبية محددة رغم المخرجات العشوائية ظاهرياً، بينما تظل قدرات المهام الكامنة سليمة كما يتضح من نجاح الاختبار الخطي.
تقدم هذه الورقة MathDebugger، وهو معيار شامل يتكون من 6,000 حالة رياضية تم التحقق منها يدويًا مع تعليقات توضيحية دقيقة للأخطاء، لتقييم وكشف حدود النماذج اللغوية الكبيرة الحالية في اكتشاف وتشخيص الأخطاء في البيانات الرياضية الاصطناعية مع إثبات قيمة معلومات نوع الخطأ الصريحة لتحسين جودة البيانات.
تُثبت هذه الورقة أن المشاعر المُعبَّر عنها في نصوص المراجعات السابقة تعمل كمؤشر استباقي دقيق للتحسينات المستقبلية في التقييمات المعروضة في أسواق التأجير قصير الأمد في الولايات المتحدة، مما يكشف أن أنظمة التقييم الحالية للمنصات تتجاهل معلومات قيمة محتفظ بها داخل نص المراجعة نفسه.
تقدم الورقة البحثية v1، وهي امتداد خفيف الوزن للنماذج اللغوية متعددة الوسائط يتيح الإسناد البصري النشط من خلال آلية دلالية للإشارة والنسخ، مما يسمح للنموذج باسترجاع وإعادة ربط رقع الصور ذات الصلة ديناميكيًا أثناء عملية الاستنتاج للتغلب على قيود الترميز البصري الثابت.
تقدم الورقة البحثية نماذج Eso-LMs، وهي عائلة جديدة من النماذج اللغوية التي تدمج بين نماذج الانتشار المقنعة والنماذج ذات الترتيب الذاتي باستخدام الانتباه السببي لتمكين الحساب الدقيق للاحتمالية وتخزين الذاكرة المخبأة (KV caching)، مما يحقق أداءً رائدًا في الكفاءة والجودة على جبهة باريتو (Pareto frontier) بين السرعة والجودة في التوليد غير المشروط.
تقدم هذه الورقة إطار عمل جديداً متعدد الوكلاء يتكون من ثلاث مراحل يجمع بين النماذج اللغوية الكبيرة، والتضمينات الصوتية-الدلالية، والتعلم التبايني لترجمة التورية اللغوية من الإنجليزية إلى الفرنسية بنجاح، محققةً مراكز متقدمة في مسابقة CLEF JOKER 2025 عبر إعطاء الأولوية للإبداع اللغوي على الترجمة الحرفية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لـ "الإشراف على الانتباه الواعي للمسببات المرضية" يستفيد من مخططات المسببات السريرية المهيكلة لتوجيه آليات الانتباه في النماذج اللغوية الكبيرة، مما يعزز بشكل كبير دقة التشخيص وموثوقيته لحالات البطن الحادة دون تغيير بنية النموذج الأساسي.
تتقصى هذه الدراسة بشكل منهجي مدى انتشار وخصائص وآثار الحفظ في النماذج اللغوية الكبيرة الطبية، كاشفةً عن أنه أكثر شيوعاً بشكل ملحوظ مما هو عليه في المجالات العامة، وأنه يستمر عبر سيناريوهات التكيف المختلفة مثل التدريب المسبق المستمر والضبط الدقيق على بيانات سريرية من العالم الحقيقي، ويشكل مخاطر حرجة فيما يتعلق بالخصوصية والقدرة على التعميم.