26003 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة Efficient-DLM، وهو إطار عمل يحول النماذج التنبؤية ذاتية الانحدار سابقة التدريب إلى نماذج لغوية انتشارية عالية الكفاءة من خلال توظيف نمط انتباه قائم على الكتل وقناع رموز يعتمد على الموضع، مما يحقق دقة وإنتاجية متفوقة مقارنة بالنماذج الرائدة الحالية.
تقدم هذه المساهمة GAVEL، وهو إطار عمل مبتكر يعزز سلامة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) من خلال نمذجة التنشيطات كعناصر معرفية قابلة للتفسير وتطبيق المراقبة القائمة على القواعد لتحقيق كشف دقيق وقابل للتخصيص والتحقق من السلوكيات الضارة دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج.
تقترح هذه الورقة BicKD، وهو إطار عمل جديد لتقطير المعرفة يستخدم فقدًا تباينيًا ثنائي الجانب لمحاذاة أنماط التنبؤ على مستوى العينات ومستوى الفئات في آن واحد مع فرض التعامد الاحتمالي، مما يجعله يتفوق على الأساليب الرائدة في مختلف المعايير المرجعية.
يقدم هذا العمل إطار GRASP، وهو إطار عمل مبتكر لاختيار الميزات يجمع بين تعيين قيمة شابلي (Shapley value) وتنظيم مجموعة- لتحقيق مجموعات ميزات مستقرة، وقابلة للتفسير، وغير مكررة للتنبؤات الطبية، متفوقاً بذلك على الأساليب الحالية مثل LASSO في كل من الدقة واستقرار الميزات.
تتناول هذه الورقة تحدي انزياح التوزيع في الرعاية الصحية من خلال إثبات أن استراتيجيات المعايرة المخصصة تحسن بشكل كبير من تغطية المتنبئات المطابقة لتصنيف نوبات الصرع في تخطيط كهربائية الدماغ، مما يعزز موثوقية التكميم لعدم اليقين في البيئات السريرية عالية المخاطر.
تقدم هذه الورقة البحثية DiME، وهي طريقة فعالة في استهلاك العينات لتقدير دليل النموذج (model evidence) للمسبقات الانتشارية (diffusion priors)، وذلك عبر الاستفادة من العينات المتوسطة من أخذ عينات اللاحقة (posterior sampling)، مما يتيح اختياراً فعالاً للنماذج وتشخيصاً دقيقاً لعدم ملاءمة المسبق (prior misfit) في المسائل العكسية التصويرية سيئة التحديد دون الحاجه إلى تقييمات كثيفة للكثافة أو درجات نظيفة دقيقة.
يُعد MARS نظام جدولة مشتركة فعالاً ومتكيفاً ينسق عالمياً بين موارد GPU وCPU غير المتجانسة لوكلاء نماذج اللغة الكبيرة (LLM) المستقلين عبر فصل عملية القبول عن التنفيذ وتحسين استبقاء الحالة، مما يقلل بشكل كبير من زمن الاستجابة النهائي مع الحفاظ على إنتاجية عالية.
تُثبت هذه الورقة أن تحديد وجود نقاط عالية الكثافة منفصلة أو وديان كثافة في التجميع المستمر المحدد بكثافات متعددة الحدود هو بنفس صعوبة النظرية الوجودية للأعداد الحقيقية، بينما تظل الأسئلة الطوبولوجية ذات الصلة مفتوحة ولكنها لا تقل عن تلك الصعوبة.
تقترح هذه الورقة نظام مراقبة آني، يعتمد على معرفة الطوبولوجيا، يجمع بين صيانة هومولوجيا مورس النمطية ومؤشر الانهيار للكشف عن الانهيار التمثيلي في التضمينات العصبية بشكل مبكر وفعال من خلال التحديثات التدريجية، مما يتيح التدخلات في الوقت المناسب أثناء التدريب.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "تحليل الصور الطبية المتمحور حول الإنسان" (PecMan)، وهو إطار عمل يجمع بين الذكاء الاصطناعي والبشر يعمل على تحسين دقة التشخيص، والعدالة عبر المجموعات السكانية المتنوعة، وتكامل سير العمل في ظل قيود عبء العمل السريري بشكل مشترك للتغلب على عوائق الاعتماد السريري، مدعوماً بمعيار FairHAI الجديد.