11797 ورقة بحثية
طُوِّر في مختبر أرغون الوطني، يُعد AISAC بيئة تشغيل متعددة الوكلاء، شفافة ونمطية، تفرض ضمانات هيكلية لدلالات الأدوار، والتنسيق الميزاني، والوصول المتوافق إلى الذاكرة، والشفافية القائمة على التتبع لدعم الاستدلال العلمي القائم على الأدلة عبر مجالات متنوعة مثل أبحاث الاحتراق والمواد.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل OEMA، وهو إطار تعاون متعدد الوكلاء معزز بالأنطولوجيا، يحقق أداءً رائدًا في التعرف على الكيانات السريرية بأسلوب التعلم الصفري من خلال دمج مُصنف ذاتي، ومُميز يعتمد على SNOMED CT، ومتنبئ مدرك لنوع الكيان للتغلب على قيود النماذج التقلية الخاضعة للإشراف والنهج الحالية القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة.
تقدم هذه الورقة HEAD-QA v2، وهي مجموعة بيانات موسعة متعددة اللغات تضم أكثر من 12,000 سؤال من أسئلة امتحانات الرعاية الصحية باللغة الإسبانية، وتوضح أن نتائج القياس المرجعي مدفوعة بشكل أساسي بحجم النموذج وقدرات الاستنتاج الجوهرية بدلاً من استراتيجيات الاستدلال المعقدة.
تقدم هذه الورقة البحثية "فهرسة الهرم الدلالي" (SPI)، وهو إطار عمل جديد لفهرسة المتجهات متعدد الدقة يعمل على تكييف دقة الاسترجاع ديناميكيًا مع استعلامات المستخدم، محققًا تحسينات كبيرة في سرعة البحث، وكفاءة الذاكرة، ودقة الإجابة على الأسئلة لأنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) مع الحفاظ على التوافق مع الأنظمة الخلفية لقواعد بيانات المتجهات الحالية.
تقدم هذه الورقة ترجمة إستونية مكيفة ثقافياً لمعيار WinoGrande، مبرهنةً على أن مجموعات البيانات المترجمة بشرياً تقدم تقييمات أكثر موثوقية لاستدلال النماذج اللغوية الكبيرة من تلك المترجمة آلياً، مع تسليط الض الضوء على الفعالية المحدودة لهندسة الأوامر في التغلب على تحديات الترجمة.
يقدم VideoARM نموذج استدلال وكيل مع ذاكرة متعددة الوسائط هرمية تتيح تحليلاً تكيفياً للفيديو من المستوى العام إلى المستوى الدقيق في الوقت الفعلي، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته في فهم مقاطع الفيديو طويلة المدى مع تقليل استهلاك الرموز (tokens) بشكل كبير مقارنة بالأساليب الحالية.
تقدم الورقة البحثية RadImageNet-VQA، وهي مجموعة بيانات ضخمة منسقة من قبل خبراء تضم 750 ألف صورة للأشعة المقطعية والرنين المغناطيسي مع 7.5 مليون زوج من الأسئلة والأجوبة المصممة للنهوض بمجال الإجابة البصرية على الأسئلة الإشعاعية مع إثبات متانتها ضد الاختصارات اللغوية والقيود الحالية للنماذج الحديثة في تحديد الأمراض الدقيقة.
تُعرّف هذه الورقة وتُحدد كمياً ضجيج التنبؤ وضجيج البيانات في تقييمات النماذج اللغوية الكبيرة، وتقترح طريقة الأزواج لجميع الثنائيات تكشف عن أنماط الضجيج القابلة للتنبؤ وتُثبت أن المتوسط لتقليل ضجيج التنبؤ يعزز بشكل كبير القدرة الإحصائية لمقارنات النماذج.
تقدم هذه الورقة إطار عمل تم التحقق منه بشرياً يكشف أن النماذج اللغوية الكبيرة تظهر عدم توافقاً كبيراً بين الاستدلال والاستنتاج في النصوص غير اللاتينية مقارنة بالنصوص اللاتينية، على الرغم من دقة الأداء العالية في المهام، مما يكشف عن نقاط ضعف حرجة في ممارسات التقييم متعددة اللغات الحالية.
تقدم هذه الورقة AppellateGen، وهو معيار يتكون من 7,351 زوجًا من القضايا لتوليد أحكام قانونية من الدرجة الثانية، وتقترح نظامًا متعدد الوكلاء يعتمد على إجراءات تشغيل قياسية قضائية (SLMAS) لمعالجة التعقيدات الجدلية للمراجعة الاستئنافية، كاشفةً أنه في حين يعمل النظام على تحسين الاتساق المنطقي، إلا أن النماذج اللغوية الكبيرة الحالية لا تزال تعاني من التحديات المتأصلة في الاستدلال الاستئنافي.