12113 ورقة بحثية
تقترح هذه الورقة نموذج الانتشار التكراري الذاتي الانحدار (RAD)، وهو إطار عمل مبتكر يدمج طبقات تكرارية قائمة على الذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTM) في نماذج محولات الانتشار لتمكين الاحتفاظ الفعال بالذاكرة العالمية والحفاظ على التفاصيل المحلية من أجل توليد فيديوهات فائقة الطول وعالية الجودة دون فجوات بين التدريب والاستنتاج.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتعلم العمليات قابل للتوسع يستبدل الحلول العكسية المكلفة حاسوبياً بالمؤثرات العصبية المدربة على ديناميكيات الغشاء الدمعي المحاكية لتمكين التقدير السريع القائم على البيانات لسمك الغشاء الدمعي والأسمولية من خلال التصوير الفلوري.
تقدم هذه الورقة البحثية مقياس "صعوبة النسيان الموجه بالدوائر" (CUD)، وهو مقياس لما قبل عملية النسيان يعتمد على دوائر النموذج لتقدير تحديات نسيان العينات النوعية من خلال الكشف عن أن العينات التي يصعب نسيانها تعتمد على مسارات حوسبة أعمق وأطول مقارنة بالعينات الأسهل.
تقترح هذه الورقة نموذج UniSkip-Mamba، وهو نموذج حالة فضاء (State Space Model) مدرك للتردد يعزز تحديد تزييف المحتوى السمعي البصري الزمني من خلال التركيز انتقائياً على الأنماط التمييزية ذات التردد المنخفض إلى المتوسط مع تصفية الضوضاء عالية التردد، مما يحقق دقة هي الأفضل في فئتها وسرعة استنتاج أكبر بكثير.
يقدم البحث EmoAgent-R1، وهو إطار عمل مبتكر يستفيد من التخصص الديناميكي للوكلاء القائم على التعلم التعزيزي وخوارزمية تحسين السياسة النسبية للمجموعة التقدمية (P-GRPO) لتعزيز التعرف على العواطف متعدد الوسائط من خلال تمكين النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من تكييف استراتيجيات الاستدلال الخاصة بها ديناميكيًا مع مصادر العواطف المعقدة والمتغيرة.
تقترح الورقة البحثية إطار عمل MM-R2، وهو إطار عمل وكيل متعدد الوسائط يعمل على تحسين التوليد المعزز بالاسترجاع من خلال التفكير الصريح في أهداف الاسترجاع وهيكلة فضاء البحث عبر خريطة معرفية (KnowledgeMap)، مدعوماً بمجموعة بيانات مسار جديدة واستراتيجية تدريب لاحق على مرحلتين لتحقيق دقة وقابلية تفسير فائقتين في مجموعات البيانات المرجعية.
يُعد DocHRL إطار عمل للتعلم التعزيزي الهرمي يقوم باختيار سياسة التصنيف الأكثر فعالية من حيث التكلفة لكل مستند ديناميكيًا عبر الموازنة بين تكاليف الاستدلال، والتصنيف الخاطئ، والمراجعة البشرية، محققًا أداءً فائقًا وكفاءة تشغيلية على معيار RVL-CDIP مقارنة بمسارات العمل الثابتة.
يُمكِّن MegaSlide-DiT التكيف بجميع المعلمات لنماذج الانتشار المرئي الضخمة بسعة 105 مليار بارامتر على وحدة معالجة رسوميات واحدة لمحطة عمل عبر ترحيل حالات النموذج المستمرة إلى ذاكرة المضيف واستبدال الانتباه العالمي التربيعي بآلية انتباه انزلاقي ثلاثي الأبعاد مشوه، ذات تعقيد خطي ومتكيف مع الحركة.
تقدم هذه الورقة البحثية TTCov، وهي طريقة لتنقية البيانات مشروطة بالاختبار تقوم ببناء أطلس معرفي من عينات النشر لاختيار بيانات التدريب بتغطية محسنة ومطابقة للتوزيع، مما يعزز أداء القيادة الذاتية دون الحاجة إلى تحديث النموذج في وقت الاستدلال.
تقدم هذه الورقة FogDrive، وهي مجموعة بيانات اصطناعية متعددة الوسائط ومعايرة بدقة، تتميز ببيانات متزامنة من الكاميرا والليدار والرادار عبر أربعة مستويات من الرؤية ودورات ليلية ونهارية، صُممت لسد الفجوات في المعايير المرجعية الحالية وتمكين التقييم القوي لأنظمة الإدراك تحت ظروف ضباب متدرجة.