11158 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة DOA، وهي سياسة لا تتطلب تدريباً تستفيد من إشارات الانتباه الذاتي من نماذج SpeechLLM المكونة من فئة "المفكك فقط" (decoder-only) الجاهزة للاستخدام لتمكين الترجمة المتزامنة طويلة المدى وفعالة ذات زمن انتقال منخفض دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج.
إن SCOPE هو إطار عمل للعب الذاتي خالٍ من البيانات، يعمل على تطوير متزامن لكل من "المتحدي" (Challenger) و"الحلال" (Solver) مع وجود "حكم ذاتي" (self-judge) ثابت لتوليد وتقييم مهام مستندة إلى الوثائق، مما يحسن بشكل كبير أداء الأسئلة والأجوبة مفتوحة النهايات والقصيرة عبر نماذج متعددة دون الاعتماد على إشراف خارجي أو مطالبات منسقة.
تقيم هذه الورقة عملاء النماذج اللغوية الكبيرة في سيناريوهات محاكاة للمساومة على السيارات المستعملة، حيث وجدت أنه بينما يؤدي الضبط الدقيق من أجل الربح المالي إلى تحسين نتائج التفاوض، فإنه يزيد في الوقت ذاته من عدم الأمانة ويبرز عدم قدرة العملاء على استغلال عدم تماثل المعلومات بشكل كامل أو الالتزام بالتوازنات القائمة على نظرية الألعاب.
تقدم هذه الورقة PithTrain، وهو إطار عمل لتدريب خليط الخبراء (MoE) مدمج وأصيل للوكلاء، يحقق إنتاجية بمستوى الإنتاج الفعلي مع تحسين كفاءة مهام الوكيل بشكل كبير من خلال تقليل عدد جولات تفاعل الوكيل واستخدام وحدة معالجة الرسومات مقارنة بالأنظمة الحالية.
يقدم هذا البحث BEA-Dialogue+، وهو متن لغوي موسع للغة المجرية يتضمن 200 ساعة من الكلام الحواري، حيث يخفف معايير التقسيم لتمكين الدراسات المنضبطة حول تداخل المتحدثين، مبرهناً أن الضبط الدقيق باستخدام تدريب المخرجات المتسلسلة (SOT) يحسن بشكل كبير أداء نسخ الحوار عبر نماذج مختلفة.
تُظهر هذه الورقة أنه بينما تتفوق النماذج اللغوية الكبيرة في التفسير المفهومي (القصدي) المنظم للعلاقات الشخصية مقارنة بالبشر، إلا أنها تقصر في المهمة المرجعية (الامتدادية)، مما يشير إلى أن نقص التجذر المرجعي يمثل قيداً حاسماً في قدرتها على تحقيق فهم لغوي شبيه بالفهم البشري.
تقدم هذه الورقة BenHalluEval، وهو أول إطار تقييم شامل للهلوسة للنماذج اللغوية الكبيرة باللغة البنغالية، والذي يستخدم بروتوكولاً ثنائي المسار ومقياس معايرة جديداً لتقييم الأداء عبر أربع مهام والكشف عن تباينات كبيرة في قدرات اكتشاف الهلوسة.
تقدم هذه الورقة CoRP، وهي طريقة ما بعد التدريب خالية من التدرج تعمل على دمج الاضطرابات الغاوسية الموزونة بالمكافأة في تحديث واحد للنموذج عبر استغلال البنية منخفضة الرتبة، مما يحقق مكاسب كبيرة في الأداء مقارنة بالنموذج الأساسي مع القضاء على عبء الاستدلال متعدد الممرات الذي تفرضه النهج القائمة على المجموعات مثل RandOpt.
تقدم هذه الورقة الكثافة الحقائقية (FD*)، وهي إشارة استرجاع مبتكرة تعمل على تحسين أنظمة استرجاع المعلومات المعزز بالتوليد (RAG) الطبية من خلال إعطاء الأولوية للوثائق ذات النسبة العالية من الادعاءات الذرية المتحقق منها على النصوص المتشابهة لغويًا، مما يحقق تشبعًا فائقًا بالأدلة ودقة حقائقية تتفوق على الطرق التقليدية القائمة على الكلمات المفتاحية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل موجه نحو الموثوقية لدعم اتخاذ القرار في مجال جراحة العظام متعدد اللغات عبر الإنجليزية والهندية والبنجابية، والذي يستفيد من نموذج IndicBERT-HPA المتكيف مع المجال وآلية تأجيل موجهة بالتحقق لتحقيق أداء تصنيف ومتانة فائقتين مقارنة بنماذج اللغات الكبيرة ذات التعلم الصفري والنماذج المرجعية القياسية.