22512 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة مسار عمل يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة لتجميع الميزات تلقائياً في عقد فائقة لأغراض تتبع الدوائر، مما يثبت أن هذا الأتمتة تحقق مستوى من القابلية للتفسير يضاهي المستوى البشري وتستعيد بفعالية خطوات الاستدلال الوسيطة في المهام متعددة الخطوات.
تقدم هذه الورقة سير عملً موجهاً بالتحقق يعزز قابلية نقل المحولات الرمزية مسبقة التدريب (ODEFormer) إلى الأنظمة الفيزيائية عالية الأبعاد من خلال استخدام معايير ديناميكية ومعايير القابلية للقبول الفيزيائي لاختيار المعادلات الدقيقة، مما ينجح في اكتشاف نماذج مختزلة قابلة للتفسير لظواهر مثل انفصال الدوامات دون الاعتماد على مكتبات خاصة بالنظام أو هياكل محددة مسبقاً.
تعمم هذه الورقة البحثية "التطبيع الجيوديزي" (Geodesic Normalization) من خلال إثبات أن جميع خرائط الارتداد (retraction maps) لتدفقات البقايا الكروية تختزل إلى معلمة قياسية واحدة تتحكم في زاوية الدوران، مما يؤدي إلى عائلة "-SpheretNorm" المقترحة التي تتفوق على الأساليب الحالية في نموذج nanoGPT عبر تحديد أن الخريطة الأسية (exponential map) ليست سوى حالة حدية وليست الخيار الأمثل.
تقدم هذه الورقة البحثية DenialRAG، وهو هجوم تسميم جديد لنظام استرجاع المعلومات المعزز بالتوليد (RAG) أحادي المستند، يقوم صراحةً بتسمية الإجابة الصحيحة وتفنيدها داخل نص مسترجع لتوجيه النماذج اللغوية الكبيرة نحو إجابات خاطئة يختارها المهاجم، مما يثبت أن فعاليته تعتمد بشكل كبير على النموذج وأن الدفاعات الحالية لا توفر سوى حماية جزئية وغير موحدة.
تقدم هذه الورقة البحثية TraceCompiler، وهو نظام موجه بالمهارات يقوم باستخراج مسارات وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) الصاخبة لتجميعها في تدفقات عمل قابلة للتنفيذ وحتمية إلى حد كبير، وذلك من خلال الاستدلال الصارم للارتباطات بين الأدوات عبر أدلة قابلة للتدقيق، مما يقلل بشكل كبير من استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) أثناء وقت التشغيل مع الحفاظ على دقة عالية في استرداد الارتباطات.
تشخص هذه الورقة وتصلح "إصابة واجهة" محددة في نموذج لغوي بحجم 0.6 مليار تم تحويله إلى انتباه خطي، حيث يتنبأ النموذج بشكل أعمى بتسميات الخيارات (مثل "A") بدلاً من المحتوى، وذلك باستخدام تشخيص قائم على التبديل وعملية تقطير KL مستهدفة في مرحلة الإكمال لاستعادة دقة الاختيار من متعدد مع الحفاظ على الكفاءة على الأجهزة الاستهلاكية.
تقترح هذه الورقة البحثية OptR، وهي طريقة تدوير مدركة للمخرجات تعمل على تقليل أخطاء مخرجات الانتباه بعد الإسقاط من خلال تصحيحات متعامدة لكل رأس وإعادة تمثيل المفاتيح، مما يحسن بشكل كبير أداء تكميم ذاكرة التخزين المؤقت لـ KV بدقة INT2 للنماذج اللغوية الكبيرة مع الحفاظ على عبء تشغيلي ضئيل أثناء الاستدلال.
تقدم الورقة البحثية Crayotter، وهو وكيل تحرير فيديو بحجم 9 مليارات معلمة تم تدريبه عبر الانتشار العكسي للتفضيلات النسبية للمجموعات (GRPB)، والذي يحول التغذية الراجعة الذاتية لتحرير طويل المدى إلى مقارنات ترتيبية لإعادة توزيع الائتمان بفعالية عبر الأجزاء الدلالية، متفوقاً بذلك على الأنظمة المملوكة في اختبارات معيارية مثل AgenticVBench.
تقترح هذه الورقة إطار عمل قائماً على التوزيع لتقييم استقرار طرق الإسناد من خلال قياس قابلية الفصل لدرجات الإسناد المرتبة وتحديد موثوقية ترتيب الميزات، مما يقدم معياراً تكميلياً لمقارنة متانة المفسرات المختلفة.
تُعدُّ ORCHead طريقةً مبتكرةً لتصحيح المتبقي عبر مقياس التنشيط، حيث تقوم بضغط رؤوس مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة باستخدام جوهر منخفض الرتبة مُكمَّم ومتبقيات INT4 مجموعية، مما يحقق اختزالاً كبيراً في التخزين (3.7–3.9 ضعفاً) مع الحفاظ على تشتت قريب من غير منقوص وتأثير ضئيل على معدل الإنتاجية.