12049 ورقة بحثية
لمعالجة أوجه القصور في المعايير المرجعية الثابتة وتلوث البيانات عند تقييم قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف المعرفة، تقدم هذه الورقة DBench-Bio، وهو معيار مرجعي ديناميكي، مؤتمت بالكامل، ويُحدث شهرياً، يغطي 12 مجالاً فرعياً في الطب الحيوي، ويقيم بصرامة قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على استخلاص معرفة بيولوجية جديدة.
تقترح الورقة البحثية IntPro، وهو وكيل وسيط يعزز فهم النوايا القائم على السياق من خلال الاستفيد من الاستدلال المشروط بالاسترجاع من مكتبة تاريخ نوايا فردية، والتي تم تدريبها عبر الضبط الدقيق الخاضع للإشراف وGRPO متعدد الأدوار للتكيف بفعالية مع الأنماط الخاصة بالمستخدم عبر سيناريوهات متنوعة.
تقدم هذه الورقة البحثية التوجيه التكيفي المتسلسل (SAS)، وهو إطار عمل فعال من حيث المعلمات للضبط أثناء الاستنتاج، يعمل على تعامد متجهات التوجيه لتمكين التعديل القابل للتحكم والتفسير والمتزامن لسمات شخصية متعددة في النماذج اللغوية الكبيرة دون الحاجة إلى إعادة التدريب.
تقدم هذه الورقة StructLens، وهو إطار عمل مبتكر يستخدم أشجار الامتداد القصوى المستمدة من تمثيلات تدفق المتبقي لتحليل العلاقات الهيكلية العالمية بين الطبقات في النماذج اللغوية، مما يكشف عن أنماط تشابه متميزة تتفوق على المقاييس التقليدية في مهام مثل تقليم الطبقات.
تُثبت هذه الورقة أن نموذج لغة أصغر (Gemini-2.5-Flash) يمكنه تلقائياً توليد أطر برمجية أو سياسات كاملة من خلال التحسين التكراري، مما يمنع الأفعال غير القانونية بفعالية ويتفوق على نماذج أكبر بكثير عبر مختلف ألعاب TextArena مع توفير كفاءة أكبر في التكلفة.
تُقيّم هذه الورقة تجريبياً متانة 13 نموذجاً من النماذج اللغوية الكبيرة ضد خمسة أنواع مهيكلة من اضطرابات "سلسلة الأفك" (Chain-of-Thought)، كاشفةً أنه في حين أن توسيع نطاق النماذج يقلل بشكل كبير من الأخطاء الرياضية، إلا أنه يقدم حماية محدودة ضد أخطاء تحويل الوحدات، وأن أنماط الضعف تتباين بشكل غير متجانس عبر أنواع الفساد المختلفة.
تقدم هذه الورقة CompMath-MCQ، وهي مجموعة بيانات مرجعية جديدة مكونة من 1,500 سؤال من نوع الاختيار من متعدد أعدها خبراء وتغطي الرياضيات الحسابية بمستوى الدراسات العليا، صُممت لتقييم وكشف القيود الحالية للنماذج اللغوية الكبيرة في الاستدلال الرياضي المتقدم بشكل صارم.
تُثبت هذه الورقة أن قدرات محددة في النماذج اللغوية الكبيرة تتركز بشكل كبير في مجموعات فرعية متفرقة من رؤوس الانتباه، مقدمةً منهجية قائمة على الاستشعار المضغوط لتحديد هذه المكونات بكفاءة، وكاشفةً عن مبدأ تنظيمي معياري له تداعيات كبيرة على قابلية تفسير النماذج، وتحريرها، وسلامتها.
تقترح هذه الورقة إطار عمل آمن لاتخاذ القرار لترتيب النماذج اللغوية الكبيرة، يستخدم نموذج "برادلي-تيري-لوس" السياقي لبناء مجموعات ثقة صالحة إحصائياً للترتيبات المعتمدة على المطالبات، مما يعالج قيود التقديرات النقطية من خلال قياس عدم اليقين والتمييز بين فروق الأداء ذات المعنى والضجيج.
تقدم هذه الورقة "أراباي" (Arapai)، وهي بنية برمجية لروبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي يعتمد مبدأ العمل دون اتصال بالإنترنت أولاً، مما يتيح تعلماً مخصصاً ومتوافقاً مع المناهج الدراسية على الأجهزة ذات المواصفات المنخفضة والتي تعتمد على المعالج فقط دون الحاجة للاتصال بالإنترنت، وبالتالي معالجة التفاوتات الرقمية وتعزيز المرونة التعليمية في البيئات محدودة الموارد.