12021 ورقة بحثية
يُعد PONTE إطار عمل يعتمد على وجود الإنسان في الحلقة، وهو يعمل على تعزيز موثوقية وتخصيص سرديات الذكاء الاصطناه التفسيري من خلال نمذجة تكيف المستخدم كعملية مغلقة الحلقة تتضمن نمذجة التفضيلات، والتوليد المرتكز على الحقائق، والتحقق المتكرر للتغلب على قيود النهج الموحد للجميع وهلوسات النماذج اللغوية الكبيرة.
تقدم الورقة البحثية NOBLE، وهي بنية تدريب مسبق تعزز بشكل دائم طبقات المحولات الخطية بفروع منخفضة الرتبة قابلة للتعلم وغير خطية (باستخدام تنشيط CosNet تحديداً)، مما يحقق كفاءة تدريب وتسريعاً ملحوظاً عبر نماذج متنوعة مع حد أدنى من التكاليف الإضافية في المعلمات والوقت، رغم أن فوائدها قد تتعرقل بسبب بعض عمليات تعزيز البيانات العشوائية.
يُعد COLD-Steer إطار عمل لا يتطلب تدريباً يقوم بتوجيه النماذج اللغوية الكبيرة عبر تقريب التغييرات التمثيلية لعملية الانحدار الاشتقاقي على أمثلة السياق، محققاً فعالية توجيه تصل إلى 95% بـ 50 ضعف أقل من العينات مقارنة بالطرق الحالية.
تفصّل ورقة فريق KCLarity البحثية المقدمة لـ SemEval-2026 تقييمهم المقارن للنماذج القائمة على المشفر (encoder-based) والنماذج القائمة على فك التشفير ذات القدرة على التعلم من الصفر (zero-shot decoder-only) للكشف عن التهرب السياسي، حيث وجدوا أنه في حين تفوق نموذج RoBERTa-large على مجموعة الاختبار العامة، أظهر نموذج GPT-5.2 قدرة فائقة على التعميم على مجموعة التقييم المخفية.
تقدم هذه الورقة EHRSQL، وهو معيار مرجعي عملي لتحويل النص إلى SQL للسجلات الصحية الإلكترونية مبني من استعلامات حقيقية لموظفي المستشفيات، والذي يتحدى النماذج للتعامل مع الاحتياجات السريرية المتنوعة، والتعبيرات الزمنية المعقدة، والأسئلة غير القابلة للإجابة لسد الفجوة بين الأبحاث والنشر في مجال الرعاية الصحية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل INMS، وهو إطار عمل متعدد الوكلاء غير متزامن يؤسس مجمع ذاكرة محادثة مشترك من خلال التصفية والاسترجاع في الوقت الفعلي، مما يتيح التبادل الديناميكي للمعرفة والتعزيز الذاتي الجماعي لتحسين أداء الوكلاء القائمين على النماذج اللغوية الكبيرة بشكل كبير في السيناريوهات مفتوحة النهايات.
تتناول هذه الورقة التحديات النظرية والعملية المتمثلة في الموازنة بين التشابه والتنوع في استرجاع المتجهات الكثيفة من خلال التعريف الرسمي لمشكلة (VRSD) التي تنتمي لفئة المسائل غير الحتمية متعددة الحدود (NP-complete)، واقتراح خوارزمية استدلالية جديدة خالية من المعلمات تتفوق على الأساليب الحالية مثل (MMR) و(k-DPP).
تقدم هذه الورقة سير عمل شبه مؤتمت باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة والرسوم البيانية للمعرفة لقياس الدقة العلمية لأخبار تغير المناخ، حيث وجدت أنه في حين توفر الأدوات التي تم التحقق منها من قبل الخبراء مؤشرات مفيدة على الصحة، فإن القيود الحالية في اكتمال الرسوم البيانية للمعرفة ونطاق المعالجة تعيق التطبيق الواسع النطاق.
تقدم هذه الورقة CausalPitfalls، وهو معيار مرجعي شامل صُمم لتقييم وكشف أوجه القصور الكبيرة في النماذج اللغوية الكبيرة في التعامل مع عثرات الاستدلال السببي الإحصائي، مثل مفارقة سيمبسون، وذلك من خلال بروتوكولات التلقين المباشرة والمساعدة بالكود.
تقدم هذه الورقة ShIOEnv، وهو بيئة Bash ذاتية الإشراف ومقيدة بالقواعد، تولد 2.1 مليون زوج من المدخلات والمخرجات المرتكزة على النظام لتحسين دقة نمذجة سلوكيات تنفيذ سطر الأوامر المعقدة بشكل كبير مقارنة بالنهج السابقة الخالية من التنفيذ.