11158 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة "الانتشار المقيد للكود" (CDC)، وهو إطار عمل عصبي-رمزي لا يتطلب تدريباً يدمج استيفاء القيود مباشرة في عملية إزالة الضجيج بالانتشار المنفصل لتوجيه توليد الكود نحو برامج صحيحة وظيفياً وآمنة وصحيحة تركيبياً بأقل قدر من الحوسبة التصحيحية.
يعمل CompactAttention على تسريع عملية الملء المسبق المجزأ (chunked prefill) في النماذج اللغوية الكبيرة ذات السياق الطويل من خلال تقديم آلية اختيار "كتلة-اتحاد" لـ KV (Block-Union KV Selection) تقوم بتحويل أقنعة التشتت الكتلي ثنائية الأبعاد (2D block-sparse masks) إلى جداول كتل KV فعالة ومتوافقة مع تقنية GQA، مما يتيح الوصول إلى الذاكرة في مكانها دون الحاجة إلى ضغط صريح مع الحفاظ على دقة تقارب الدقة الكثيفة وتحقيق تسريع يصل إلى 2.72 ضعفًا.
تقدم هذه الورقة البحثية RTI-Bench، وهي أول مجموعة بيانات مهيكلة متاحة للعموم لقرارات حق الحصول على المعلومات في الهند، وتتضمن تسميات للنتائج، واستشهادات بالإعفاءات، ومكونات تعليلية، صُممت لتمكين تحليل وتوقع نتائج الاستئناف الإداري.
تتناول هذه الورقة البحثية عنق الزجاجة الإدراكي في التخطيط البصري للنماذج اللغوية البصرية من خلال تقديم "الاستقراء النمطي"، وهي استراتيجية تعلم عبر الإنترنت تكتشف ذاتياً أنماطاً بصرية قابلة لإعادة الاستخدام لتمكين التخطيط الفعال الخالي من التدريب عبر الاستدلال المباشر بدلاً من الإدراك التكراري المكلف.
تقترح الورقة البحثية MixSD، وهي طريقة بسيطة وخالية من المعلم الخارجي لحقن المعرفة، تقوم بخلط الرموز (tokens) ديناميكيًا من التوقعات الخبيرة والساذجة للنموذج لإنشاء إشراف متوافق مع التوزيع، مما يحقق حفظًا فائقًا مع منع النسيان الكارثي للقدرات سابقة التدريب بشكل فعال مقارنة بالضبط الدقيق الخاضع للإشراف القياسي.
تقترح الورقة البحثية E-PMQ، وهو إطار عمل للكمية ما بعد الدمج بتوجيه من الخبراء يستفيد من أوزان الخبير المصدر ومرتكزات الأوزان المدمجة لفصل انحرافات الكمية والدمج، مما يتيح النشر الفعال لعدة خبراء في الشبكات العصبية المدمجة ذات عدد بتات منخفض.
يُعد DriveSafe إطار عمل مبتكر يعزز تقييم مخاطر المركبات ذاتية القيادة من خلال توليد تعليقات وصفية للمشاهد متعددة الوسائط ومسندة مكانياً لضبط محول خفيف الوزن، مما يحقق أداءً رائدًا في تحديد المخاطر وتقديم مقترحات السلامة على مقياس DRAMA المرجعي.
تقدم الورقة البحثية RTPurbo، وهي طريقة تستفيد من التناثر الجوهري لنماذج اللغات الكبيرة ذات الانتباه الكامل لتحويلها بكفاءة إلى بنيات عالية التناثر بأقل قدر من التدريب، محققةً دقة تقارب الدقة الأصلية وتسريعًا كبيرًا في استنتاج السياق الطويل دون الحاجة إلى تدريب مسبق أصيل مكلف.
تستخدم هذه الدراسة في التصوير العصبي تقنية تخطيط كهربية الدماغ (EEG) لإثبات أن الدماغ البشري يُظهر ديناميكيات عصبية متميزة عند معالجة الهلوسات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، مما يكشف أن الهلوسات التي أُسي تقديرها تفشل في تنشيط مسار التحقق من الحقائق المعرفي العصبي القياسي.
تُثبت هذه الورقة أن الضبط الدقيق لمشفرات المحولات (transformer encoders) من البداية إلى النهاية على صياغة بنود الاختيار من متعدد، لا سيما عند تعزيزها بهدف تعلم متعدد المهام، ينمذج بفعالية صعوبة البند المستقلة عن الاستجابة ويتفوق على مسارات هندسة الميزات التقليدية، خاصة في النظم ذات البيانات المحدودة.