11158 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة إطار عمل متعدد الوكلاء ومسار استدلال موجه يستفيدان من التضمينات الصوتية-الدلالية والتقييم التكراري لترجمة التورية اللغوية من الإنجليزية إلى الفرنسية بنجاح، محققةً مراكز متقدمة في مسابقة CLEF JOKER 2025 عبر إعطاء الأولوية للحفاظ على الفكاهة والإبداع اللغوي على المقاييس الدلالية التقليدية.
تقدم الورقة البحثية تقنية "Right Reset"، وهي تقنية سبر تعتمد على إزالة البادئة تستفيد من النماذج اللغوية السببية للكشف عن حدود النصوص عبر قياس الحفاظ على مسارات الحالة الخفية، متفوقة بذلك على النماذج المرجعية التقليدية القائمة على التضمين في استعادة السجلات الأصلية من النصوص المسطحة دون الحاجة إلى تدريب خاص بالمهمة.
تُظهر هذه الورقة أن مكاسب الدقة الملحوظة من المراجعة الذاتية للنماذج اللغوية مدفوعة في كثير من الأحيان باستعادة التنسيق عند حد استخراج الإجابة بدلاً من تحسينات حقيقية في الاستنتاج، وهي ظاهرة تشتد مع حجم النموذج وتجعل معظم ادعاءات التصحيح الذاتي ضئيلة عندما يتم عزلها سببيًا عن عيوب التحليل.
تقدم الورقة البحثية NOLLI، وهو معيار مرجعي مُولَّد إجرائياً ومعاير الصعوبة يتكون من 7,500 مهمة ألغاز باللغتين الإنجليزية والكورية، يكشف أن نماذج اللغة الكورية تؤدي بشكل مماثل للإنجليزية في الترجمات المباشرة ولكنها تواجه فجوات كبيرة في المهام المكثفة المتعلقة بنظام الكتابة بسبب التحديات في التنفيذ متعدد الخطوات على مستوى ما دون المقطع اللفظي، بينما يوضح أيضاً أن حجم المهمة الهيكلي هو مؤشر غير موثوق للصعوبة التجريبية.
تقدم هذه الورقة BinaryPC، وهي آلية انتباه متفرقة تعتمد على البيانات ولا تتطلب تدريباً، تستفيد من المكونات الرئيسية الثنائية لإنشاء أكواد هاش فعالة، مما يحسن بشكل كبير من إنتاجية فك التشفير في النماذج اللغوية الكبيرة ذات السياق الطويل مع الحفاظ على الدقة دون الحاجة إلى تدريب قائم على التدرج.
تقدم هذه الورقة البحثية MESH، وهي طريقة تحسين Sinkhorn موفرة للذاكرة تتضمن تحديثات الزخم الخفي والتحضير المسبق الاختياري للكتل لتمكين التدريب منخفض الذاكرة لنماذج خليط الخبراء (Mixture-of-Experts) بنجاح عبر معالجة عدم الاستقرار الزمني لتدرجات الخبراء الموجهة التي تتسبب في فشل طرق Sinkhorn عديمة الحالة القياسية.
تكشف هذه الدراسة أن لوحات سلامة النماذج اللغوية الكبيرة، التي تعمل عادةً على تحسين الدقة من خلال التصويت بالأغلبية، تصبح عرضة بشكل حرج للضغط الاجتماعي عند تعرضها لإجماع أقران مضلل، مما يؤدي بها إلى تصنيف المحتوى الآمن بالإجماع على أنه غير آمن، بينما تظل غير متأثرة إلى حد كبير بالدفع نحو السلامة.
تقدم الورقة البحثية MERaLiON-GR، وهو نموذج للتعرف على جنس الكلام يستفيد من الضبط الدقيق باستخدام تقنية LoRA لـ MERaLiON-SpeechEncoder-2 ومصنف ECAPA-TDNN متعدد المقاييس لتحقيق أداء رائد في تحديد المتحدثين الذكور والإناث عبر اللغة الإنجليزية وعدة لغات من جنوب شرق آسيا.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل DF-ReAG، وهو إطار عمل جديد للتوليد المعزز بالاسترجاع يعمل على تحسين دقة وكفاءة الاستدلال متعدد الخطوات من خلال اتخاذ قرار تكيفي بشأن ما إذا كان سيجيب مباشرة أو يقوم بتفكيك وتصفية الأسئلة الفرعية ديناميكيًا بناءً على موثوقية الاستدلال الأولي.
تقدم هذه الورقة البحثية DeepInvert، وهو هجوم استرداد تمثيل شبه مُشرف يستغل البنية الدلالية المحفوظة في تمثيلات النماذج اللغوية المموّهة لاستعادة الرموز الأصلية بدقة أعلى بكثير من الطرق السابقة، مما يكشف أن دفاعات التمويه الحالية غالباً ما تفشل في تحقيق التوازن بين حماية الخصوصية وفائدة المهام.