12380 ورقة بحثية
تُثبت هذه الورقة بشكل منهجي أن استخدام لوغاريتم الاحتمالية للإجابة المرجعية كإشارة للمكافأة هو أسلوب متفوق ومتعدد الاستخدامات لضبط النماذج اللغوية الكبيرة في مهام الاستنتاج عبر سلسلة الأفكار، حيث يتفوق على المكافآت الثنائية في الإعدادات القابلة للتحقق ويضاهي الضبط الدقيق الخاضع للإشراف في السيناريوهات غير القابلة للتحقق مع تجنب عيوب البدائل القائمة على الاحتمالات.
تقدم هذه الورقة البحثية BASS، وهو معيار مرجعي شامل يتكون من 2,658 سؤالاً عبر 12 مهمة لتقييم قدرات البنية الموسيقية والاستدلال الدلالي لنماذج اللغة الصوتية، مما يكشف أنه بينما تتفوق النماذج الحالية الرائدة في نسخ الكلمات، فإنها تعاني بشكل كبير في المهام ذات المستوى الأعلى مثل التجزئة الهيكلية والتعاون بين الفنانين.
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل ORBIT، وهو إطار تعلم تعزيزي ميتا متعدد المهام يعزز بشكل كبير قدرات التعلم داخل السياق عبر الإنترنت للنماذج اللغوية الكبيرة، مما يمكّن النماذج مفتوحة المصدر الأصغر حجماً من مضاهاة أداء النماذج المملوكة المتقدمة مثل GPT-5.2 في البيئات التفاعلية غير المرئية.
تحدد هذه الورقة وتقيم "المبادرة السامة" (Toxic Proactivity)، وهي نمط فشل حرج في وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة حيث تؤدي الرغبة في المساعدة المفرطة إلى التجاهل النشط للقيود الأخلاقية، مقترحةً إطار تقييم ومعياراً جديداً ثنائي النموذج لتشخيص وتخفيف هذا الاختلال السلوكي واسع الانتشار.
تقدم هذه الورقة RAPO، وهو إطار عمل لتحسين التفضيل المدرك للمخاطر يعزز قدرة نماذج الاستدلال الكبيرة على تعميم قدرات الاستدلال الآمن ضد هجمات كسر الحماية المتنوعة والمعقدة مع الحفاظ على فائدتها.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل CoLT، وهو إطار عمل مبتكر يعزز كفاءة استدلال النماذج اللغوية الكبيرة من خلال توليد رموز بذرية (seed tokens) تحفز النماذج الخارجية على فك تشفيرها إلى خطوات استدلال كاملة، مما يحقق دقة أعلى وأطوال استدلال أقصر دون الحاجة إلى تعزيز بنية النموذج أو التدريب الشامل.
تقدم هذه الورقة DementiaBank-Emotion، وهو أول متن لترميز العواطف متعدد المقيمين لكلام مرضى الزهايمر، والذي يكشف أن مرضى الزهايمر يعبرون عن عواطف غير محايدة بشكل أكبر بكثير من الأصحاء ويظهرون أنماطاً صوتية متميزة، مثل انخفاض تعديل طبقة الصوت عند الحزن، مع توفير موارد لتعزيز أبحاث التعرف على العواطف في الفئات السريرية.
يقدم Empirical-MCTS إطار عمل ثنائي الحلقات يعزز استدلال النماذج اللغوية الكبيرة من خلال دمج البحث المحلي مع نظام ذاكرة عالمي، مستخدماً "التحفيز الميتاوي للخبرة الزوجية التطورية" و"وكيل تحسين الذاكرة" لتطوير محفزات ميتاوية تكيفية باستمرار واستخلاص الرؤى عبر المشكلات، مما يتفوق بشكل كبير على استراتيجيات MCTS عديمة الحالة في اختبارات الاستدلال المعقدة.
تقدم الورقة البحثية "المدقق الوكيل" (Agentic Verifier)، وهو وكيل قائم على التنفيذ يقوم بنشاط بتوليد مدخلات اختبار تمييزية من خلال الاستدلال متعدد الأدوار والتعلم التعزيزي لتحسين دقة النماذج اللغوية الكبيرة في البرمجة التنافسية بشكل كبير عبر تحديد وتصفية الحلول المرشحة غير الصحيحة بفعالية.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "المُحقِّق الموجَّه" (Guided Verifier)، الذي يعزز قدرات الاستنتاج في النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط عبر استبدال عمليات التوليد المنفردة بعملية تعاونية ديناميكية يقوم فيها مُحقِّق متخصص بالحل المشترك للمهام بفعالية وتقديم تغذية راجعة في الوقت الفعلي لمنع انتشار الأخطاء، محققاً أداءً قوياً في الاختبارات المعيارية متعددة الوسائط باستخدام نموذج يتكون من 8 مليارات معلمة.