11158 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية CroCo، وهي طريقة تثبت أن الضبط التفضيلي التبايني عبر اللغات باستخدام استجابات مولدة ذاتياً ونموذج مكافأة مدرب باللغة الإنجليزية يحسن بفعالية أداء النماذج اللغوية الكبيرة متعددة اللغات عبر مهام متنوعة دون الحاجة إلى تعليقات تفضيلية خاصة بكل لغة، شريطة استخدام بيانات السياسة المباشرة (on-policy data).
يقدم QAM-W طريقة تكميم كتاب رموز ثنائي الأبعاد مشترك لأوزان النماذج اللغوية الكبيرة تستخدم دوران هادامارد والتحجيم الواعي للتنشيط للحفاظ على هياكل الإحداثيات الزوجية، محققاً تقاربًا مع مستويات إرباك (perplexity) تنسيق BF16 عند حوالي 5.5 بت لكل وزن، مع التفوق على الترميز القطبي ومضاهاة جودة SmoothQuant بعدد أقل بكثير من بتات الأوزان.
تقدم الورقة البحثية "ScientistOne"، وهو نظام بحثي ذاتي التشغيل مبني على إطار عمل "سلسلة الأدلة" (Chain-of-Evidence) الذي يضمن القابلية للتحقق من خلال البناء، مما يلغي الاستشهادات المهلوسة ويحقق درجة تحقق مثالية ومواءمة فائقة بين المنهجية والبرمجية، مع مضاهاة أو تجاوز أداء الخبراء البشريين عبر مهام بحثية رائدة متنوعة.
تقدم هذه الدراسة تصميم وتقييم أولي لنظام "The Daily Dose"، وهو نظام مدعوم بنماذج اللغات الكبيرة (LLM) مدمج في سير عمل علاج الأورام بالإشعاع، يقوم تلقائياً بإنشاء ملخصات للمرضى وتحديد التجارب السريرية، مما أظهر رضا عالياً لدى الأطباء، وموثوقية ممتازة، وتوفيراً ملحوظاً في الوقت الملحوظ في استطلاع ذي منهج مختلط شمل 55 مستجيباً.
تقترح الورقة البحثية RICE-PO، وهو إطار عمل لتحسين السياسات خالٍ من الناقد (critic-free) يقوم بتحويل تفاعلات الاسترجاع إلى إشارات تعلم محلية باستخدام الأفعال القابلة للتنفيذ ذات عدم اليقين العالي كمرتكزات لتعيين الائتمان لخطوات الاستدلال الكامنة، مما يؤدي إلى تحسين تدريب وكلاء الاستدلال التفاعلي على معايير مثل BRIGHT وBEIR.
تقترح هذه الورقة "انتباه البوابة الطاقية" (Energy-Gated Attention) و"ترميز مورليه الموضعي" (Morlet Positional Encoding) كتحيزات استقرائية متكاملة، والتي تؤدي عند دمجها إلى تحسينات في الأداء تتجاوز المجموع الحسابي للنماذج القياسية عبر تعلم بوابات بروز الرموز وتوطين التأثير الموضعي تكيفياً عبر المقاييس، رغم أن النتائج تعتمد حالياً على تجارب صغيرة النطاق تتطلب مزيداً من التحقق واسع النطاق.
تعيد هذه الورقة صياغة عملية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) باعتبارها عملية تحسين داخل السياق، وذلك من خلال إثبات أن طبقات الانتباه الذاتي الخطية يمكنها تنفيذ خطوات الانحدار الاشتقاقي على هدف استرجاع موحد، مما يؤدي إلى طريقة خفيفة الوزن وتعتمد على التمرير الأمامي فقط تعمل على تعزيز نماذج الـ RAG المجمدة عبر التنبؤ بالتحديثات المشروطة بالسياق لاستخدام الأدلة دون الحاجة إلى تكيف اشتقاقي في وقت الاختبار.
تقدم هذه الورقة إطار تقييم بوزن سيكومتري يعطي الأولوية لمنظورات المقيّمين التوحديين للكشف عن كيفية قيام النماذج اللغوية الكبيرة، وبشكل متكرر، بتصنيف اللغة المستعادة خطأً على أنها متحيزة ضد ذوي الإعاقة والاعتماد على مطابقة الكلمات المفتاحية السطحية بدلاً من الفروق السياقية الدقيقة عند تقييم التحيز ضد التوحد.
تقدم هذه الورقة إطار عمل لنماذج لغوية كبيرة قائمة على المعرفة، يقدم تغذية راجعة تكيفية في الوقت المناسب بناءً على منطق الاستدلال لدى الطلاب، مما نجح في تحسين الأداء بنسبة تزيد عن 80% في مساق جامعي واسع النطاق من خلال تصحيح المفاهيم الخاطئة بفعالية عبر حوار تكراري.
تُثبت هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة ترمز تجريدات صياغية-نحوية مثل حدود الطور في "البرنامج الأدنى" والتماسك —وهي مفاهيم غير مرئية لـ "التبعية العالمية"— من خلال الكشف عن أن السبر الهيكلي يرصد تدرجات عدد الأطوار وعدم تماثل العلامات في محفزات حركة أسئلة الاستفهام (wh-movement) التي لا يستطيع السبر القائم على "التبعية العالمية" معيارياً التقاطها.