11158 ورقة بحثية
تقيم هذه الدراسة التكرارية الشاملة تقنية التخفيف أثناء وقت الاستدلال "DExperts"، لتجد أنه في حين تحقق سلامة شبه مثالية ضد السمية الصريحة، إلا أنها تظل هشة أمام خطاب الكراهية الضمني وتتسبب في عقوبة زمن استجابة باهظة تصل إلى عشرة أضعاف، مما يسلط الضوء على فجوات حرجة في المتانة والكفاءة من أجل نشر سلامة الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.
تقدم هذه الورقة Mini-JEPAs، وهي مجموعة من النماذج التأسيسية المتخصصة وخفيفة الوزن التي تتفوق، عند توجيهها بواسطة وكيل توجيه، على نموذج مكاني جيولوجي واحد واسع النطاق في مهام الذكاء الهيدرولوجي، مع توفير إمكانية وصول أكبر وكفاءة حوسبية أعلى.
تُثبت هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة ترمز هياكل دلالية معقدة من خلال ربط تمثيلات الكيانات عبر مبدأ هندسي بسيط حيث تكون أنواع العلاقات والوجود قابلة لفك التشفير خطياً عبر المسافة والاتجاه في فضاء التضمين، مع ظهور هذه القدرة في الطبقات الوسطى، وتعميمها على مفاهيم جديدة، وارتباطها بأداء النموذج.
تقدم الورقة البحثية ROK-FORTRESS، وهي معيار تقييم ثنائي اللغة يستخدم "مصفوفة إعادة الصياغة الإبداعية" (transcreation matrix) لتوضيح أن تقييمات الأمن القومي والسلامة العامة للنماذج اللغوية الكبيرة يجب أن تأخذ في الاعتبار التفاعلات المعقدة بين اللغة والسياق الجيوسياسي، حيث تفشل مناهج الترجمة فقط في استيعاب كيفية تأثير اللغة الكورية والارتباط بالواقع بشكل فريد على سلوكيات سلامة النماذج ومعدلات الرفض المفرط.
تقدم هذه الورقة البحثية إطار "الاسترجاع الموجه بالتطلع" (PGR)، وهو إطار عمل مبتكر يعزز التخصيص طويل الأمد في أنظمة الحوار عبر استخدام خطوات مستقبلية محاكات كمسابير استرجاع للكشف عن ذكريات المستخدم ذات الصلة التي تغفل عنها الطرق القياسية القائمة على التشابه، محققاً تحسناً ملحوظاً في دقة الاستدعاء وجودة الاستجابة في معيار "MemoryQuest" الجديد.
تقدم هذه الورقة QOuLiPo، وهو إطار عمل يقوم بخرائط النصوص الكلاسيكية إلى معالجات الذرات المحايدة عبر تمثيلات رسومية لتحديد مقياس الصلابة الهيكلية، وتوليد نصوص هندسية كمعايير مرجعية قابلة للتوسع، وإثبات التنفيذ عالي الدقة على أجهزة Pasqal FRESNEL.
تُعد GradShield طريقة تصفية مبدئية تحمي النماذج اللغوية الكبيرة أثناء الضبط الدقيق من خلال حساب درجة الضرر الضمني للضبط الدقيق لتحديد وإزالة البيانات الضارة، مما يحافظ على التوافق مع معايير السلامة مع معدل نجاح هجوم أقل من 6% مع الحفاظ على أداء المنفعة.
تقدم هذه الورقة PreFT، وهو نهج ضبط دقيق يعتمد على مرحلة التعبئة المسبقة فقط (prefill-only) يقوم بالتخلص من المهايئات (adapters) بعد معالجة رموز الإدخال لتحسين إنتاجية الخدمة متعددة المستخدمين بشكل كبير مع حد أدنى من التأثير على أداء النموذج، مما يوفر مقايضة فائقة بين الدقة والإنتاجية مقارنة بطرق الضبط الدقيق التقليدية الموفرة للمعلمات.
تعيد هذه الورقة صياغة التلقين بالترتيب الزوجي (PRP) كمسألة تعلم نشط لتطوير إطار عمل لإعادة الترتيب مقاوم للضجيج، مما يحسن كفاءة ترتيب أفضل K ويخفف من انحياز الموضع باستخدام أوراكل ذي اتجاه عشوائي أحادي الاستدعاء.
تقدم هذه الورقة نموذجين للتنبؤ بصعوبة المفردات تم تطويرهما لمهمة BEA 2026 Sakura المشتركة: نموذج لغوي كبير (LLM) عالي الدقة يعمل كصندوق أسود حقق نتائج رائدة، ونموذج قابل للتفسير يقدم رؤى حول عوامل مثل التهجئة وبناء الاختبار مع التفوق على المشفرات المرجعية.