11158 ورقة بحثية
تقدم PhoneWorld مساراً قابلاً للتوسع يقوم تلقائياً بتحويل مسارات واجهة مستخدم الهاتف المحمول الحقيقية إلى بيئات تدريب قابلة للتحكم والتحقق عبر 34 تطبيقاً، مما يحسن بشكل كبير من أداء الوكيل في العديد من الاختبارات المرجعية من خلال نقل التركيز من بناء الاختبارات المرجعية يدوياً إلى الإنتاج الضخم لبيئات استخدام الهاتف.
تحدد هذه الورقة وتعالج عنق الزجاجة في مرحلة ما بعد التدريب، حيث تتحسن نماذج الرؤية واللغة في القدرة على الاستنتاج أكثر من الإدراك، وذلك عبر تقديم إطار تشخيصي يكشف عن أسباب متباينة لهذا التباين في الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم التعزيزي، وتقترح تدخلات مستهدفة مثل إعادة وزن الخسارة الديناميكي والمكافآت المدركة للإدراك لتعزيز الأداء النهائي بشكل كبير.
تقترح الورقة البحثية "التعلم التعزيزي الدلالي المرتكز على المصدر" (SG-SRL)، وهو إطار عمل يستفيد من البيانات أحادية اللغة الوفيرة للغة المصدر لتعزيز توليد اللغة المستهدفة منخفضة الموارد من خلال التعلم التعزيزي الخالي من المراجع مع مكافآت دلالية عابرة للغات، يليه مرحلة استرداد خفيفة لتصحيح الإطناب مع الحفاظ على الدقة الواقعية.
تُعد DynaGraph إطار عمل خفيف الوزن متعدد النماذج يستخدم إعادة التشكيل الطوبولوجي الديناميكي ومهايئات الضبط الدقيق للنماذج الأساسية (PEFT) القائمة على تقسيم الوقت على نموذج أساسي مشترك لتحقيق قدرات استدلال بمستوى 72 مليار معلمة، مع تقليل زمن الاستجابة واستهلاك الرموز (tokens) بشكل كبير، وتجاوز قيود خطوط الإمداد الثابتة والوكلاء الديناميكيين غير المقيدين.
تقدم هذه الورقة \wmw، وهو إطار تقييم ومجموعة بيانات \tracebank التي تدقق نماذج الرؤية واللغة من خلال مطالبتها بتوليد تتبعات انتقال حالة فيزيائية محددة النوع، مما يكشف عن إخفاقات الاستدلال الخفية ويُمكّن من تحسين الاتساق الفيزيائي الذي تغفله المعايير التقليدية التي تكتفي بالإجابات فقط.
تقدم هذه الورقة البحثية "DiffSpot"، وهو معيار قائم على الكود يوضح أن حتى نماذج الرؤية واللغة المتطورة تواجه صعوبة في اكتشاف الفروق البصرية دقيقة التفاصيل في واجهات الويب، حيث تحقق معدلات استدعاء منخفضة حتى في التغييرات البسيطة، وتُظهر أن صعوبة الاكتشاف تتباين بشكل كبير بناءً على خاصية CSS وليس بناءً على مقدار البكسل أو المسافة الدلالية.
تقترح الورقة البحثية DLM-SWAI، وهي طريقة للتحكم أثناء الاستدلال لا تتطلب تدريباً، تعمل على توجيه نماذج اللغة الانتشارية نحو أساليب وخصائص سلامة مرغوبة من خلال تحيز توزيعات الرموز (tokens) باستخدام درجات محسوبة مسبقاً أثناء عملية إزالة الضجيج، مما يحقق تحكماً فعالاً دون إعادة تدريب أو عبء حوسبي كبير.
تقدم الورقة البحثية IndicKLAR، وهو معيار لـ 18 لغة هندية ومتغيراتها المختلطة برمجياً، كاشفةً أن المدخلات المختلطة برمجياً تسد بشكل كبير فجوة اتساق المعرفة عبر اللغات بين الإنجليزية واللغات الأصلية، وغالباً ما تضاهي أداء اللغة الإنجليزية دون تدخل من النموذج.
تقترح هذه الورقة استخدام رسوم بيانية للقواعد المحلية (LGG) لتصنيف ومعالجة التعبيرات الكورية غير الرسمية غير القابلة للتحليل الموجودة في وثائق الويب بفعالية، مما يعزز قدرات أنظمة التعلم الإلكتروني الكورية عالية المستوى.
تقدم هذه الورقة البحثية Opir، وهي عائلة من نماذج الحماية القائمة على المشفرات متعددة المهام والفعالة والمبنية على بنية GLiClass، والتي تحقق أداءً تنافسياً في تصنيف السلامة عبر كشف السمية، ومحاولات الاختراق (jailbreaks)، والمحتوى الضار، مع الحفاظ على بصمة نشر أصغر بكثير من أنظمة الحماية الضخمة الحالية.