25739 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة دراسة منهجية لهندسة الأوامر البرمجية (prompt engineering) للاستدلال الرياضي الصوري في مسابقة SAIR Equational Theories، كاشفةً عن "سقف الأمر الواحد" حيث تستقر الدقة عند حوالي 60-79% بسبب عدم قابلية التقرير الرياضي والقيود الخاصة بالنماذج، رغم تحقيق تحسن قدره 19.5 نقطة مئوية عن الخط المرجعي باستخدام أمر محسن بحجم 2,252 بايت.
تُثبت هذه الورقة أن النية الضارة في النماذج اللغوية الكبيرة هي سمة يمكن استردادها هندسياً وفك تشفيرها خطياً، وهي موجودة عبر بنيات وهياكل مواءمة متنوعة، بما في ذلك النماذج التي تم تجريدها (abliterated models)، والتي يمكن اكتشافها بدقة عالية باستخدام استراتيجيات سبر محددة، بينما تكشف أن مقاييس الكشف مثل AUROC قد تبالغ في تقدير السلامة التشغيلية.
تقدم هذه الورقة "المفسر اللغوي العصبي" (NLI)، وهو إطار عمل لتخليق البرامج قائم على التدرج، يتعلم ذاتياً لغة برمجة رمزية الشكل ومنفصلة، ويستخدم التنفيذ القابل للتفاضل مع استرخاء "Gumbel-Softmax" لتحقيق تدريب شامل من الطرف إلى الطرف وتكيف فعال في وقت الاختبار، مما يسد الفجوة بين التعميم التركيبي للطرق الرمزية وقابلية التوسع للشبكات العصبية.
تقدم الورقة البحثية إطار العمل التعاوني للتحسين البايزي السياقي (CCBO)، وهو إطار عمل موحد يُمكّن عدة عملاء من تحسين التصاميم بشكل مشترك عبر سياقات متنوعة من خلال التعاون عبر الإنترنت والتهيئة دون اتصال بالإنترنت، محققاً كفاءة تعلم فائقة وضمانات ندم دون خطي حتى في البيئات غير المتجانسة.
تقدم هذه الورقة أول دراسة لضبط دقيق لنماذج الاستدلال الصغيرة ذات الـ 7 مليارات بارامتر في مجال نظرية المجال الكمي، وذلك باستخدام مسار مبتكر لتوليد البيانات لإنشاء بيانات تدريب اصطناعية ومكيفة بشرياً، وتقيم فعالية التعلم المعزز والضبط الدقيق الخاضع للإشراف في تعزيز الاستدلال المتخصص في هذا المجال مع تحليل تطور أخطاء الاستدلال.
تقدم هذه الورقة البحثية TabGRAA، وهو إطار عمل مبتكر للتحسين الذاتي يقوم بمحاذاة النماذج اللغوية للبيانات الجدولية بشكل تكراري باستخدام إشارات جودة مؤتمتة لتقسيم البيانات الاصطناعية إلى مجموعات عالية الجودة ومنخفضة الجودة، مما يعزز دقة التوليد، والمنفعة، والخصوصية دون الحاجة إلى تصميم مكافأة يدوية أو التعرض لبيانات حقيقية إضافية.
تقدم هذه الورقة إطاراً للكشف عن الشذوذ الميكانيكي غير المرتبط بنمط معين، يعيد صياغة المشكلة كعزو وظيفي باستخدام دوال التأثير لتحديد الآليات الداخلية الشاذة، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته في اكتشاف الأبواب الخلفية، والأمثلة العدائية، وعينات التوزيع الخارج عن النطاق عبر نماذج الرؤية واللغة.
تقدم هذه الورقة طريقة انحدار مولد عالية الرتبة لتقييم السياسة في الزمن المستمر، تستخدم انتقالات متعددة الخطوات ومطابقة العزوم لتحقيق دقة من الدرجة الثانية، متفوقة بذلك على نماذج بيلمان التقليدية من الدرجة الأولى مع توفير إطار نظري لتحديد أنظمة تردد اتخاذ القرار التي تتحقق فيها هذه المكاسب.
تقدم هذه الورقة نموذجاً للتعلم العميق خفيف الوزن وغير قائم على الشبكات، يقوم باستكمال تركيزات الجسيمات الدقيقة (PM2.5) عند مستوى السطح باستخدام محطات رصد وكالة حماية البيئة (EPA) المتباعدة وبيانات بيئية مساعدة، لتمكين تنبؤات دقيقة لجودة الهواء في الوقت الفعلي تقريباً لأي موقع مكاني من أجل تحسين اتخاذ القرارات المتعلقة بالصحة العامة.
تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل DSR، وهو إطار عمل عصبي-رمزي يعمل على تحسين الصياغة الآلية من خلال تفكيك العبارات الرياضية إلى أشجار عاملة مهيكلة لإصلاح الأخطاء بدقة، محققاً نتائج رائدة في اختبار PRIME المرجعي المقترح حديثاً.