11158 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة PAVE، وهي بنية معرفية مبتكرة رباعية النماذج تمكن الوكلاء التوليديين من اتخاذ قرارات مهيكلة، وقابلة للتفسير، ومعقولة لانتهاك القواعد بشكل مشروع فقط عندما تقتضي الضرورة القصوى ذلك عبر محفزات الطوارئ، مع الحفاظ على الامتثال للسلطة والنطاق المحدود.
يقدم LambdaPO إطار عمل جديد للتعلم التعزيزي لنماذج اللغة القائمة على الاستدلال، يستبدل خط الأساس لمتوسط المجموعة المتجانس في GRPO بهيكل تفضيل ثنائي ومكافآت الكثافة الدلالية لالتقاط إشارات تحسين دقيقة وتحسين الأداء في المهام المعقدة.
تقدم الورقة البحثية تحسين سياسة الأدلة التباينية (CEPO)، وهي طريقة جديدة للتقطير الذاتي في التعلم المعزز من التغذية الراجعة عبر النماذج اللغوية (RLVR) تستفيد من كل من المخرجات الصحيحة والمرفوضة لتوليد إشارة مكافأة تباينية، مما يحدد بدقة خطوات الاستدلال الحاسمة مع تجنب تسرب المعلومات والتفوق على النماذج المرجعية الحالية مثل GRPO في معايير الاستدلال الرياضي متعدد الوسائط.
تقدم هذه الورقة TokenDrift، وهو هدف تدريب مبتكر يطوع مبادئ الانجراف المستمر لنماذج اللغة ذات الانتشار المنفصل عبر رفع التنبؤات الفئوية إلى سمات الرموز الناعمة من أجل صقل غير متماثل، مما يحسن جودة التوليد بشكل كبير عند خطوات أخذ العينات المنخفضة.
يُعد GoLongRL إطار عمل مفتوح المصدر يعزز التعلم المعزز للسياقات الطويلة من خلال مجموعة بيانات موجهة نحو القدرات تضم 23 ألف عينة متنوعة من التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLVR) وخوارزمية TMN-Reweight المبتكرة لتحسين المهام المتعددة غير المتجانسة، محققاً أداءً يضاهي النماذج الرائدة مغلقة المصدر.
تقدم هذه الورقة LLMEval-Logic، وهو معيار صيني للتحقق من الاستدلال المنطقي تم التحقق منه بدقة، والذي يستخدم التدقيق الخبير، والتحقق الرسمي باستخدام Z3، والتقوية العدائية للكشف عن فجوات أداء كبيرة في النماذج اللغوية الكبيرة الرائدة الحالية.
تقدم الورقة البحثية "optimize_anything"، وهو إطار عمل عالمي للتحسين يعتمد على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) ويحقق نتائج رائدة في ستة مجالات متنوعة — بما في ذلك تصميم بنية الوكلاء، وخفض تكاليف السحابة، وتوليد نوى CUDA — من خلال توحيد البحث القائم على النصوص مع نقل المهام المتعددة والمعلومات الجانبية القابلة للتنفيذ للتفوق على الخوارزميات المتخصصة.
تقدم هذه الورقة البحثية CAIT، وهي مجموعة أدوات مفتوحة المصدر تتميز بمحلل تبعية متخصص، وموسم أجزاء الكلام، وموسم بنى لغوية تم تدريبها على مدونة UD-English-CHILDES لتتفوق على المحللات اللغوية الإنجليزية الحالية في تحليل البنى النحوية ضمن التفاعلات بين الطفل والبالغ في أبحاث اكتساب اللغة.
يُعد TERGAD إطار عمل مبتكرًا للكشف عن الشذوذ في الرسوم البيانية، حيث يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة لترجمة الخصائص الطوبولوجية للعقد إلى سرديات دلالية، والتي يتم دمجها بعد ذلك مع السمات الأصلية عبر مشفر تلقائي ثنائي الفروع ذي بوابة لتحديد حالات الشذوذ الناشئة عن عدم الاتساق بين محتوى العقدة ودورها الهيكلي بشكل فعال.
تتحدى هذه الورقة البحثية المفهوم القائل بأن الكود القابل للتنفيذ يعزز الاستدلال العام بطبيعته، حيث تثبت بدلاً من ذلك أن إشارات الاستدلال المهيكلة ضمن البيانات المختلطة من الكود والنصوص والرياضيات والنصوص هي التي تقود التحسينات في الاستدلال الرياضي، مع تقديم استراتيجية للتخفيف من حدة المقايضات بين المجالات المختلفة.