11750 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة JailAgent، وهو إطار عمل جديد للاختبار الأحمر يتجاوز تعديل مطالبات المستخدم لمهاجمة وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة عبر الاختطاف الضمني لمسارات استدلالهم وتشديد القيود من خلال استخراج المحفزات، والتلاعب بالاستدلال، والتحكم في استرجاع الذاكرة.
يُعد AutoSOTA نظام بحث آلي متعدد الوكلاء ومتكامل من البداية إلى النهاية، نجح في إعادة إنتاج وتحسين نماذج الذكاء الاصطناٍعي ذات الأداء الأفضل (SOTA) المستمدة من أوراق بحثية رفيعة المستوى تجريبياً، حيث اكتشف 105 نماذج جديدة من فئة SOTA من خلال عملية ثلاثية المراحل تشمل إعداد الموارد، وتقييم التجارب، والتفكير القائم على التأمل.
تقدم الورقة البحثية FastDiSS، وهو إطار تدريب مبتكر لنماذج اللغة الانتشارية من نوع (sequence-to-sequence)، والذي يستخدم التكييف الذاتي المضطرب والوعي بالضجيج على مستوى الرمز (token-level) للتغلب على فجوات التقريب في أخذ العينات خلال خطوات قليلة، محققاً سرعة استنتاج تصل إلى 400 ضعف مع الحفاظ على جودة توليد تنافسية.
تقدم هذه الورقة YoNER، وهي مجموعة بيانات جديدة عالية الجودة لتعرّف الكيانات المسماة متعددة المجالات للغة اليوروبا تضم 5,000 جملة عبر خمسة مجالات متنوعة، إلى جانب إطلاق النموذج اللغوي OyoBERT ومعيار مرجعي شامل يوضح تحديات التعميم عبر المجالات وتفوق النماذج المتمحورة حول أفريقيا لهذه المهمة.
تقدم الورقة البحثية LVSpec، وهو إطار عمل لفك التشفير الاستنباطي (speculative decoding) خالٍ من التدريب لنماذج الفيديو اللغوية الكبيرة (Video-LLMs)، يستفيد من التوجيه البصري-الدلالي وتحمل إزاحة الموضع للتغلب على قيود المطابقة التامة الصارمة، محققاً تسارعاً في الاستنتاج يصل إلى 2.94 ضعفاً مع الحفاظ على أكثر من 99.8% من أداء النموذج.
تُوصّف هذه الورقة البحثية استدلال "سلسلة الأفكار" في النماذج اللغوية الكبيرة باعتباره مسارات مهيكلة عبر فضاء التمثيل، كاشفةً عن تباعد الحلول الصحيحة والخاطئة بشكل منهجي في المراحل المتأخرة، مما يتيح التنبؤ بالدقة والتوجيه القائم على المسار من أجل التصحيح أثناء الاستدلال.
تحلل هذه الدراسة تفاعلات استمرت لمدة 10 أسابيع بين متعلمين صينيين للغة الإنجليزية كلغة أجنبية في الصف التاسع وروبوت دردشة صوتي يعتمد على الذكاء الاصطناٍ التوليدي، حيث كشفت أن الجلسات ذات التقدم العالي تتميز بالأسئلة التي يبادر بها المتعلم والتغذية الراجعة التصحيحية القائمة على التلميح في الوقت المناسب، مما يقدم إطاراً مستنداً إلى المبادئ التربوية لتصميم روبوتات الدردشة التعليمية التكيفية لتعلم اللغة الثانية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد للضبط الدقيق يجمع بين معايرة رمز التوجيه (Steering Token Calibration) وهدف تحسين هجين يعتمد على تباعد كيه إل (KL-divergence) ونظرية كانمان-تفيرسكي (Kahneman-Tversky)، وذلك للتحكم بفعالية في توزيعات مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة ومواءمتها عبر جولات متعددة، مما يعالج أوجه القصور في الأساليب الحالية المتعلقة بتوليد محتوى ممثل إحصائياً فيما يخص سمات مثل النوع الاجتماعي، والعرق، والمشاعر.
يعمل نظام BADAS-2.0 على تطوير التنبؤ بالتصادم من خلال تقديم معيار قياسي واسع النطاق طويل الذيل للسيناريوهات النادرة الحرجة للسلامة، وتمكين النشر عند الحواف في الوقت الفعلي عبر تقطير المعرفة الفعال، وتوفير تنبؤات قابلة للتفسير عبر خرائط حرارية للاهتمام المرتكز على الكائنات والاستدلال القائم على الرؤية واللغة.
تقدم الورقة البحثية GenomeQA، وهو معيار مرجعي شامل يضم 5,200 عينة موزعة على ست عائلات من المهام لتقييم وتشخيص قدرات النماذج اللغوية الكبيرة العامة في فهم تسلسلات الجينوم الخام، مما يكشف عن قدرتها على الاستفادة من الإشارات المحلية مع تسليط الضوء على أوجه القصور في الاستنتاج المعقد متعدد الخطوات.