11158 ورقة بحثية
يُعد GRASP إطار عمل للتحسين الذاتي لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، حيث يقوم بتحديث مكتبة مهارات محدودة بشكل تكراري من خلال قبول مُقيد بناءً على ميزانية تراجع صارمة، مما يعزز الأداء بشكل كبير في المعايير المرجعية السريرية وغير السريرية المنظمة مع منع تدهور السلوكيات المتعلمة سابقاً.
تُثبت هذه الورقة أن المحفزات "الزائفة" غير المرتبطة دلالياً يمكنها توجيه النماذج اللغوية الكبيرة بشكل منهجي إما لتحسين أداء المهام أو لإحداث سلوكيات غير مقصودة، مما يكشف عن شكل جديد من الحساسية للمحفزات يمكن استغلاله عبر البحث في الصندوق الأسود.
تقترح الورقة البحثية Domino، وهو إطار عمل للفك التشفير الاستنتاجي (speculative decoding) يعمل على فصل نمذجة الاعتماد السببي عن المسودة ذات التوليد الذاتي (autoregressive drafting) عبر الجمع بين هيكل خلفي متوازٍ ورأس تنقيح خفيف الوزن ومنهج تدريبي مرتكز على النموذج الأساسي، محققاً تسريعاً في الإنتاجية يصل إلى 5.8 ضعفاً على نماذج Qwen3.
تتحدى هذه الورقة البحثية الحدس القائل بأن السلامة في نماذج اللغات الكبيرة ذات "خليط الخبراء" (Mixture-of-Experts) يتم التحكم فيها عبر توجيه الطلبات الضارة إلى خبراء رفض محددين، حيث تثبت بدلاً من ذلك أن سلوك السلامة يتركز في مجموعة فرعية صغيرة من الخبراء ويمكن استهدافه بفعالية عبر إطار عمل RASET المقترح دون تغيير مسارات التوجيه الجوهرية للنموذج.
تتقصى هذه الورقة ديناميكيات التوجيه متعدد اللغات في نماذج "خليط الخبراء" (Mixture-of-Experts)، حيث تكشف أن التخصص اللغوي يبرز بشكل أساسي في الطبقات النهائية، وتستفيد من هذه الرؤية لاقتراح استراتيجية تكيف فعالة من حيث المعلمات تُحدّث أقل من 2% من المعلمات مع تحقيق أداء متعدد اللغات تنافسي.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "الاستحواذ النشط على المعرفة الواعي بالمستخدم" (UKA)، وهو إطار عمل خالٍ من التدرج يستفيد من تقدير عدم اليقين القائم على "نظرية العقل" للاستحواذ بنشاط على المعرفة الحوارية واختيار الردود، مما يؤدي إلى تحسين جودة حوار الدعم العاطفي والمواءمة مع المستخدم من خلال المعالجة الفعالة للاحتياجات الضعيفة وغير المباشرة للمستخدم.
تقدم هذه الورقة HTAM، وهو إطار عمل هرمي ينظم خبرة التحسين في رسم بياني للانتقال من الخشن إلى الناعم لتوجيه توليد مشغلات وحدة معالجة الرسومات القائم على النماذج اللغوية الكبيرة، مما يؤدي إلى حل عدم تطابق الدقة وتحسين صحة وأداء النواة بشكل كبير.
تكشف هذه الدراسة أن الاضطرابات الطفيفة، حتى تلك المتمثلة في تغيير حرف واحد في الأوامر، يمكن أن تتسبب في جعل النماذج اللغوية الكبيرة الخاصة بالبرمجة تولد كوداً برمجياً عرضة للثغرات، مع كون عيوب معالجة المدخلات أكثر قابلية للتنبؤ من أخطاء القيم الافتراضية الآمنة من خلال الحالات الخفية، مما يوسع نموذج التهديد الأمني ليتجاوز حقن الأوامر ليشمل التباينات العادية في الأوامر.
تقدم هذه الورقة البحثية "Multi-Legal-Bench"، وهو أول معيار تقييم عابر للولايات القضائية لتقييم الاستدلال القانوني عبر ست دول وأربع عائلات لغوية، والذي يكشف أن أداء المهام يتباين بشكل كبير حسب الولاية القضائية وأن توافق مجموعة الملصقات، وليس التقارب اللغوي أو كفاءة الرمز (tokenizer)، هو المتنبئ الرئيسي لنجاح نقل التعلم القليل الأمثلة (few-shot transfer) عبر اللغات.
تقدم هذه الورقة البحثية AfriScience-MT، وهو متن متوازٍ من النصوص العلمية عبر ست لغات أفريقية تم إنشاؤه من خلال الترجمة الخبيرة وتطوير المصطلحات، والذي يُستخدم لتقييم أنظمة الترجمة الآلية وإثبات أن النماذج مغلقة المصدر تتفوق حاليًا على البدائل مفتوحة المصدر في ترجمة المحتوى العلمي لهذه اللغات.