3803 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية هجوم RECUR، وهو هجوم استنزاف موارد جديد يستغل مقياساً جديداً يسمى "الاعتلاج التكراري" (Recursive Entropy) لتحفيز انعكاس مفرط وفائض في نماذج الاستدلال الكبيرة (LRMs) من خلال التساؤل الافتراضي، مما يزيد التكاليف الحسابية بشكل كبير ويقلل من معدل الإنتاجية.
لمعالجة عدم الاستقرار الإحصائي وعدم الشفافية في تقييم النماذج اللغوية الكبيرة المركزية، تقترح هذه الورقة **InfiCoEvalChain**، وهو إطار عمل لامركزي قائم على تقنية البلوكشين يستفيد من عقد حوسبة غير متجانسة وآلية إجماع مدفوعة بالمكافآت لتوفير تقييمات للنماذج أكثر استقراراً وموثوقية وشفافية.
تجادل الورقة البحثية بأن الاعتماد على الذكاء الاصطناي الاحتمالي للكشف عن الثغرات الأمنية في الكود المولد بواسطة الذكاء الاصطناي غير كافٍ، وبدلاً من ذلك، يجب دمج الأمن مباشرة في عملية التوليد — مثل فك التشفير المقيد في النماذج الشبيهة بالانتشار — لتوفير ضمانات أقوى "آمنة من حيث التصميم" دون إثقال كاهل المطورين.
يُعد RIFLE إطار عمل للتعلم الاتحادي قائمًا على التقطير، وهو يتميز بالمتانة ويمكّن أجهزة إنترنت الأشياء محدودة الموارد من تدريب النماذج العميقة عبر استبدال مشاركة التدرجات بنقل المعرفة القائم على الـ logits وآلية تحقق قائمة على تباين كولباك - ليبلر (KL-divergence)، مما يحسن الدقة والأمن وكفاءة التدريب بشكل كبير في ظل ظروف البيانات غير المتماثلة (non-IID).
تقدم الورقة البحثية "الوسيط للنماذج الأولية متعدد الطبقات" (MLPM)، وهو أداة خفيفة الوزن وقابلة للتخصيص للإشراف على المدخلات تستفيد من النماذج الأولية للطبقات المتوسطة لتحقيق أداء سلامة رائد مع عبء إضافي ضئيل، مما يعالج بفعالية تحديات الكفاءة والقدرة على التكيف في نشر النماذج اللغوية الكبيرة.
تقدم الورقة البحثية Meta SecAlign، وهو أول نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر بالكامل يحقق فائدة بمستوى تجاري وأماناً قوياً ضد هجمات حقن الأوامر (prompt injection)، متفوقاً على العديد من النماذج المملوكة مع تمكين البحث المفتوح في سلامة الذكاء الاصطناعي.
يُعد FuSeFL مخططاً للتعلم الاتحادي آمنًا بالكامل وقابلاً للتوسع، حيث يعمل على إلغاء مركزية التدريب عبر أزواج من العملاء باستخدام حساب متعدد الأطراف آمن وخفيف الوزن للقضاء على اختناقات الخادم مع ضمان سرية البيانات والنماذج والتحديثات من طرف إلى طرف ضد مختلف هجمات الاستدلال.
تقدم هذه الورقة البحثية "خصوصية بافر فيش ريني المقطعة" (SRPP)، وهو إطار عمل يتغلب على لعنة الأبعاد وقيود التكوين في نماذج خصوصية بافر فيشش الحالية من خلال استخدام مقاييس قائمة على الإسقاط وآليات "واسرستين المقطعة" لتمكين التعلم الخاص الفعال والقابل للتوسع مع تقليم التدرج وأدوات المحاسبة المتقدمة.
تقدم الورقة البحثية DECEPTICON، وهو معيار مرجعي يثبت أن الأنماط المظلمة تتلاعب بفعالية بالوكلاء البرمجيين للويب لدفعهم نحو نتائج ضارة بمعدلات تتجاوز بكثير قابلية البشر للتأثر، مع عدم كفاية النماذج الأكبر والدفاعات الحالية في مواجهة هذه التصميمات التلاعبية.
تقدم هذه الورقة FirmReBugger، وهو إطار عمل مرجعي شامل يستخدم أوراكل الأخطاء (bug oracles) ومجموعة متنوعة من الأهداف الواقعية (FirmBench) لتقييم أدوات فحص البرمجيات الثابتة المتجانسة (monolithic firmware fuzzers) بشكل عادل ودقيق دون تعديل الملفات الثنائية المستهدفة، مما يثبت فعاليته من خلال دراسة إعادة إنتاج واسعة النطاق لتسعة من الأدوات الحديثة.