12380 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة البحثية "إنتروبيا منطقة الثقة" (Trust Region Entropy - TRE)، وهي طريقة استكشاف مبتكرة تقيد تنظيم الإنتروبيا ضمن منطقة ثقة النموذج للحد من مخاطر الذيل التراكمية في النماذج اللغوية الكبيرة، مما يؤدي إلى تفوقها على التقنيات القياسية في مهام الاستدلال الرياضي، والبحث التوافقي، ومحاذاة التفضيلات.
يقترح هذا البرنامج التعليمي إطاراً تحليلياً موحداً لجسّر الفجوة بين الأبحاث المتجزئة حول الاستدلال عبر تخصصات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يوجه باحثي استرجاع المعلومات نحو دمج استراتيجيات استنتاج متنوعة لبناء أنظمة قادرة على التعامل مع القيود المنطقية، والاستدلال متعدد الخطوات، وتوليف الأدلة.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل CoRSA، وهو إطار تدريب فعال من حيث المعلمات يحل صراعات المعرفة ويقلل من انحناء الخسارة لتحسين التعميم والاستقرار وفعالية التحديث بشكل كبير في النماذج اللغوية الكبيرة التي تخضع لعمليات تعديل معرفي متعددة.
تقدم هذه الورقة ReQUESTA، وهو إطار عمل هجين متعدد الوكلاء ينسق بين النماذج اللغوية الكبيرة والمكونات القائمة على القواعد لتوليد أسئلة متعددة الخيارات متنوعة معرفياً ومتفوقة سيكومترياً بشكل منهجي، متفوقاً بذلك على النماذج المرجعية ذات المرة الواحدة (zero-shot) من حيث الصعوبة، والتمييز، والاتساق مع أهداف الاستيعاب القرائي.
تقدم هذه الورقة ID-MoCQA، وهي أول مجموعة بيانات ثنائية اللغة لأسئلة الإجابة متعددة الخطوات واسعة النطاق والمستندة إلى التقاليد الإندونيسية، والمصممة لتقييم وكشف محدودية النماذج اللغوية الكبيرة في أداء الاستدلال الثقافي المعقد بما يتجاوز مجرد استرجاع الحقائق البسيطة.
تقدم هذه الورقة البحثية BranPO، وهو أسلوب تعلم تعزيزي خالٍ من القيمة يحسن وكلاء البحث متعدد الخطوات في الإعدادات طويلة الأمد عبر توظيف أخذ عينات الفروع الديناميكية التباينية لتوليد إشراف على مستوى الخطوة من نهايات المسارات، مما يتغلب على المكافآت الشحيحة وعدم الكفاءة الحسابية مع تحقيق دقة فائقة في اختبارات قياس الإجابة على الأسئلة.
تقدم هذه الورقة منصة CUBO، وهي منصة توليد مدعومة بالاسترجاع (RAG) ذاتية الاحتواء، صُممت للعمل على أجهزة الكمبيوتر المحمولة المخصصة للمستهلكين بذاكرة وصول عشوائي تبلغ 16 جيجابايت، مما يتيح معالجة محلية متوافقة مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) لمجموعات مستندات بحجم 10 جيجابايت مع أداء استرجاع تنافسي.
تقدم الورقة البحثية FullStack-Agent، وهو نظام موحد يتكون من إطار عمل للتطوير متعدد الوكلاء، وطريقة ذاتية التحسين لتوسيع نطاق البيانات، ومعيار قياس شامل، والتي تمكن نماذج اللغات الكبيرة مجتمعة من إنشاء تطبيقات ويب متكاملة (full-stack) بمستوى إنتاجي مع تحسن ملحوظ في الأداء عبر وظائف الواجهة الأمامية، والخلفية، وقواعد البيانات مقارنة بالأساليب الحالية المتطورة.
تقدم هذه الورقة إطار العمل CROSS-ALIGN+، وهو إطار عمل ثلاثي المراحل يعزز الكشف عن الإساءة عبر الميمات من خلال دمج المعرفة الهيكلية لمعالجة العمى الثقافي، وتوظيف مهايئات فعالة في المعلمات لتوضيح الحدود بين السخرية والإساءة، وتوليد تفسيرات متتالية لتحسين القابلية للتفسير، مما يجعله يتفوق على الأساليب الحالية عبر معايير متعددة.
تعالج هذه الورقة الفجوة بين أبحاث العواطف النفسية والحوسبية من خلال تقديم مجموعة بيانات قائمة على لعب الأدوار ومهمة لتحديد آليات التكيف لاستقصاء كيفية عمل العواطف كاستراتيجيات سلوكية في النصوص، مما يكشف عن التحديات والإمكانات المتاحة للنماذج من أجل تحسين التقاط هذه الآليات بشكل أفضل.