11611 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة SurGE، وهو معيار شامل وإطار تقييم مؤتمت صُمم لمعالجة نقص المقاييس الموحدة لتوليد المسوحات العلمية من خلال توفير مجموعة بيانات واسعة النطاق وتقييم أداء النماذج عبر الشمولية، ودقة الاستشهاد، والتنظيم الهيكلي، وجودة المحتوى.
تقترح هذه الورقة إطار عمل مبتكر يحسن الدقة الواقعية للنماذج اللغوية الكبيرة من خلال البناء الديناميكي لرسوم بيانية معرفية مهيكلة وتكريرها أثناء عملية الاستدلال، مما يدمج المعرفة الداخلية للنموذج مع الاسترجاع الخارجي للتغلب على قيود النهج القائمة على النصوص غير المهيكلة.
تقدم الورقة البحثية COCORELI، وهي بنية معيارية تفرض موثوقية التنفيذ من خلال الربط الهيكلي بين اكتشاف المعلومات المفقودة ومنع الإجراء، مما يمنع الوكلاء المستقلين من تنفيذ المهام حتى يتم حل أوجه عدم التحديد من خلال استيضاح مستهدف.
يقدم هذا البحث نظام ALIGNS، وهو نظام قائم على نموذج لغوي كبير تم تدريبه على مقاييس استبيان موثقة لتوليد شبكات نومولوجية شاملة، مما يعالج التحدي القائم منذ فترة طويلة في التحقق من القياس النفسي ويقدم رؤى جديدة حول مفاهيم مثل الضيق العاطفي ومزاج الطفل.
تقترح هذه الورقة DECOR، وهو إطار عمل موحد يعالج عدم التوافق في الأهداف بين التجزئة الدلالية ونمذجة تفاعل المستخدم في أنظمة التوصية التوليدية من خلال تعلم تمثيلات رموز سياقية مفككة تحافظ على الدلالات سابقة التدريب مع التكيف مع الإشارات التعاونية، مما يؤدي إلى التفوق على النماذج المرجعية الحالية.
يُعد RECAP إطار عمل للتدخل في وقت الاستدلال دون الحاجة لإعادة التدريب، وهو يستند إلى نظرية التقييم المعرفي لتعزيز الذكاء العاطفي وشفافية أنظمة الحوار الطبي من خلال تفكيك مدخلات المرضى إلى مراحل استدلال قابلة للتدقيق، مما يحسن بشكل كبير من التوافق مع الأحكام السريرية البشرية عبر مختلف أحجام النماذج.
تقدم هذه الورقة SimulSA، وهي استراتيجية تعزيز ذاتي تمكن النماذج اللغوية الصوتية الضخمة من إجراء ترجمة فورية من الكلام إلى نص عبر دمج كمية صغيرة من البيانات الصوتية المبتورة عشوائياً في عملية الضبط الدقيق غير المتصل بالإنترنت، مما يؤدي إلى تفعيل القدرات الآنية دون الحاجة إلى تعديلات في البنية أو فك التشفير.
تتقصى هذه الورقة تحديات التعميم المتميزة المتمثلة في التركيبية والتكرارية في النماذج اللغوية الكبيرة باستخدام المنطق القياسي كمعيار، كاشفةً أنه بينما تتعامل النماذج اللغوية الكبيرة مع التكرارية بشكل جيد، فإنها تعاني مع التركيبية، وتقترح بنية هجينة عصبية-رمزية تتغلب بفعالية على هذه القيود من خلال الجمع بين الكفاءة العصبية والاكتمال الرمزي.
تقدم الورقة البحثية ، وهو إطار عمل لوكيل ذاكرة يُمكّن الوكلاء القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة من تحسين التخطيط مدى الحياة في البيئات التفاعلية عبر طرح وتخزين أسئلة "كيفية" إجرائية، مُظهرةً أن الإجابات المجردة والمستقلة عن الحالة هي الأكثر فعالية للتعلم.
تُعد TokenTiming طريقة عالمية لفك التشفير الاستدلالي تستفيد من تقنية "تحويل الوقت الديناميكي" (Dynamic Time Warping) لمحاذاة نماذج المسودة والنموذج المستهدف المتباينة في مفرداتها، مما يتيح تسريع استنتاج النماذج اللغوية الكبيرة بكفاءة دون الحاجة إلى إعادة تدريب النماذج.