11158 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية SELECT-LLM، وهو إطار عمل مبتكر يستفيد من كسب المعلومات المتوقع المستمد من تشابه مخرجات النماذج الثنائية للاختيار النشط لمجموعة دنيا من الاستعلامات لغرض التوسيم، مما يقلل تكاليف التقييم بشكل كبير مع تحديد أفضل نموذج لغوي كبير لمهمة معينة بفعالية دون الحاجة إلى الوصول إلى أوزان النموذج.
تستخدم هذه الدراسة أساليب الـ n-gram والـ transformer على مجموعة بيانات ضخمة من موقع Reddit لتوضيح أن الأفراد عبر تسع مجموعات ذاتية الإبلاغ عن الصحة النفسية يظهرون انتشاراً أعلى للتشوهات المعرفية مقارنة بمجموعة ضابطة، مما يكشف عن ملفات تشوه متشابهة إلى حد كبير مع مستويات شدة متفاوتة عبر الحالات المختلفة.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل HSIR، الذي يعزز نماذج الاستدلال الكبيرة من خلال معالجة عدم توازن البيانات والإفراط في التفكير عبر استراتيجية أخذ عينات تعتمد على "التحقق ثم الخروج" ودرجة "التنوع الجوهري"، مما يؤدي إلى تحسين كل من أداء الاستدلال وكفاءة الاستنتاج بشكل كبير.
تُظهر هذه الدراسة أن نموذج لغة صغيراً (Qwen3 4B) تم نشره محلياً ويحافظ على الخصوصية، يمكنه استخراج السمات السريرية بدقة وتوليد ملخصات طولية عالية الجودة من سجلات مرضى الفقاع الواسعة، مما قد يتفوق على الخبراء البشريين في الكفاءة والموثوقية مع الحفاظ على أمن البيانات.
تحدد هذه الورقة عدم توافق الأنماط أثناء التدريب كسبب جذري للانحياز اللغوي في النماذج اللغوية البصرية الضخمة، وتقترح طريقتين فعالتين وخاليتين من البيانات للتخفيف من حدته، وهما تنظيم الانحياز اللغوي (LBR) وعقاب الانحياز اللغوي (LBP)، لتقليل الهلوسة بشكل كبير وتحسين التوافق متعدد الوسائط.
تقدم هذه الورقة البحثية TRACE، وهي مجموعة بيانات اصطناعية قائمة على التصنيف وتضم 2,999 مثالاً صُممت للتغلب على قيود قانون (HIPAA) من خلال تمكين تدريب نماذج الذكاء الاصطناዊ لمهام تحليل السلوك التطبيقي مثل توليد برامج التدريس والتفسير السلوكي متعدد الجلسات.
تقدم هذه الورقة BonaFide، وهو معيار مرجعي جديد يتضمن تسميات للأمانة (faithfulness) ذات حقائق أرضية، لإثبات أن المقاييس الحالية لتقييم استدلال سلسلة الأفكار (Chain-of-Thought) غير فعالة إلى حد كبير، حيث تظهر أداءً يقترب من مستوى الصدفة وتفشل في قياس ما إذا كانت مسارات النماذج تعكس حقاً حساباتها الداخلية بشكل موثوق.
يقدم AgentIR ركيزة استرجاع متتالية متكيفة مع عبء العمل للذاكرة الحوارية طويلة المدى، والتي تتخطى ديناميكياً عملية الاسترجاع الكثيف المكلفة بناءً على عتبات الثقة وتستخدم فهرساً مقسماً زمنياً لتحقيق زمن انتقال يقل عن 10 مللي ثانية وتسريعاً يصل إلى 132 ضعفاً مع الحفاظ على دقة الاسترجاع أو تحسينها عبر مختلف المعايسات.
تعيد هذه الورقة تعريف الفكاهة في أبحاث الذكاء الاصطناعي باعتبارها تفاعلاً اجتماعياً يعتمد على السياق، وذلك من خلال تطوير استراتيجية صياغة مطورة للنماذج اللغوية الكبيرة لتوليد تفسيرات فكاهية عالية الجودة، مما يؤدي إلى إنشاء مجموعة بيانات قابلة للتوسع لتركيب البيانات وتعزيز فهم الفكاهة كسلوك اجتماعي.
تُثبت هذه الورقة أن الضبط الدقيق لنموذج لغوي حصرياً على رسم بياني معرفي عالي الجودة مستمد من كتاب مرجعي واحد في علم الأعصاب، مع تعزيزه بالتدريب على الأسئلة والأجوبة متعددة القفزات والتعلم التعزيزي، يُمكّن من تحقيق استدلال بمستوى الخبراء يتجاوز النماذج اللغوية الكبيرة في الدقة مع استخدام عدد أقل بمراحل من المعلمات.