11158 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة نظاماً يعتمد على نماذج لغوية كبيرة يعمل من البداية إلى النهاية لإعادة بناء الحجج من النصوص الطبيعية إلى رسوم بيانية موجهة غير حلقية مجردة، مما يثبت من خلال التقييمات اليدوية والكمية قدرته على استعادة الهياكل الحجاجية بفعالية وتحقيق أداء معقول عبر مجموعات البيانات المرجعية.
تقدم الورقة البحثية TFlow، وهو إطار عمل للنماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء يستبدل التواصل التقليدي القائم على النصوص باضطرابات أوزان عابرة ومنخفضة الرتبة مشتقة من الحالات الخفية للوكلاء المرسلين، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف الرموز (tokens) وزمن الاستجارات مع الحفاظ على دقة تنافسية.
تقدم هذه الورقة نظام WARDEN، وهو نظام ثنائي المراحل ينجح في نسخ وترجمة لغة واردامان المهددة بالانقراض إلى اللغة الإنجليزية باستخدام 6 ساعات فقط من بيانات التدريب عبر توظيف تهيئة نقل الفونيمات من لغة سوندا واستغلال قاموس متخصص مع نموذج لغوي كبير، متفوقاً بذلك على النماذج الموحدة الأكبر حجماً في ظروف الموارد الشحيحة للغاية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد للتنبؤ بمدى فائدة المراجعات متعدد الوسائط يجمع بين شبكة انتباه قائمة (listwise attention network)، وهدف تحسين قائم على القائمة (listwise optimization objective)، ومتنبئ درجات يعتمد على أشجار القرار المعززة بالتدرج (gradient-boosted decision tree score predictor) للتغلب على قيود الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية الكاملة (FCNNs) التقليدية وخسائر المقارنة الثنائية (pairwise losses)، محققاً أداءً هو الأفضل حالياً وتحسيناً في التعميم على مقاييس الأداء واسعة النطاق.
تقدم الورقة البحثية DemaFormer، وهي بنية جديدة قائمة على الـ Transformer تجمع بين إطار عمل للنمذجة القائمة على الطاقة وآلية متوسط متحرك أسي مخمد لتعلم توزيعات استعلام اللحظة بفعالية والتفوق على الأساليب الرائدة في مهام التأسيس اللغوي الزمني.
تقدم هذه الورقة إطار عمل READ، وهو إطار عمل لتعلم النقل كفء في المعلمات يجمع بين مُكيِّف متكرر مبتكر للنمذجة الزمنية وهدف محاذاة جزئي بين الفيديو واللغة ليتفوق بشكل كبير على استراتيجيات الضبط الدقيق الحالية في مهام الفيديو واللغة ذات الموارد المنخفضة.
تقدم الورقة البحثية إطار العمل ICER، وهو إطار عمل "صندوق أسود" يستفيد من إعادة كتابة قائمة على النماذج اللغوية الكبيرة وإعادة تشغيل الخبرة في السياق لتوليد مطالبات هجومية سلسة ومحافظة على المعنى بكفاءة لاختبار الاختراق لنماذج تحويل النص إلى صورة، مما يظهر أداءً متفوقاً وقدرة عالية على الانتقال عبر مختلف آليات السلامة مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.
تقدم هذه الورقة طريقة قائمة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) وقابلة للتفسير، تستخدم التعلم بلقطات قليلة (few-shot learning) لتوليد تسميات قواعد القصة تلقائياً للشعر الملحمي اللاتيني، مما يجسّر الفجوة بين التحليل الحوسبي والبحث الإنساني لتعزيز فهم البنية السردية وتحليل الأسلوب.
تجادل ورقة الموقف هذه بضرورة تحول كشف السمية من معاملة السمية كخاصية جوهرية للنصوص المعزولة إلى قياسها كضرر تواصلي سياقي، وذلك عبر تقديم إطار الإجهاد السياقي (CSF) وأداة تقييم (CSF-Eval) لالتقاط كيفية توليد انتهاكات المعايير المتصورة والسياق الاجتماعي للاضطراب الفعلي بشكل أفضل.
تقترح هذه الورقة طريقة مبتكرة لتوليد بيانات تدريب اصطناعية بجودة الكتب المدرسية من توثيق اللغات لضبط النماذج اللغوية الكبيرة على لغات البرمجة ذات الموارد المنخفضة، مما يثبت أن هذا النهج يحسن الأداء في مهام صيغ إكسل بشكل كبير مقارنة بالجيل المعزز بالاسترجاع القياسي.