22512 ورقة بحثية
توسع هذه الورقة النظريات الديناميكية المقتصرة على الانتباه لنماذج المحولات عبر نمذجة الشبكات ذات التغذية الأمامية كمجالات توجيه محلية، مبرهنةً على أن مكوناتها المماسية ضرورية للحركة المتبقية وأداء النموذج، مع تحديد عيوب التبديل كمعيار رئيسي لتحديد جدوى موازاة كتل الانتباه وكتل التغذية الأمامية.
تقترح هذه الورقة نموذج "برادلي-تيري" الرتيب الذي يتعلم بالتناوب معاملات المعدل ودالة ربط عكسية عبر طرق التدرج الفرعي والانحدار الرتيب لمعالجة الخطأ في توصيف النموذج في بيانات المقارنة الزوجية، مما يؤدي إلى تحسين التنبؤ باحتمالية الفوز وأداء تصنيف اللاعبين عبر مجموعات بيانات رياضية اصطناعية وواقعية.
تتقصى هذه الورقة كيف يؤدي دمج سياق مخطط استدعاء الدوال (call graph) في تضمينات الدوال الثنائية إلى تحسين المتانة والإفادة في المهام المعتمدة على السياق مثل الدوال المتعلقة بمساحات الأسماء (namespace)، مع الكشف عن أن هذه التحسينات لا تعمم عالمياً عبر المهام اللاحقة وقد تؤدي حتى إلى إيجاد مقايضة بين الأداء الدلالي والأداء النحوي.
تقترح هذه الورقة البحثية آلية الاستكشاف المشروط بالتعليمات (ICE) مدمجة مع هدف التعلم التعزيزي غير المتماثل والتقطير الذاتي لتعزيز استكشاف النماذج اللغوية الكبيرة ونقل السلوكيات المتنوعة إلى سياسة وقت الاختبار، مما يحقق مكاسب كبيرة في الأداء في مهام الاستدلال الرياضي.
تقدم هذه الورقة مسار عمل للذكاء الاصطناعي موجهًا نحو النشر، يجمع بين هندسة الميزات القائمة على الفيزياء والتجميع المتعلم من التحقق لتحسين دقة التنبؤ بالطاقة الكهروضوئية لليوم التالي بشكل كبير في المواقع ذات البيانات التاريخية المحدودة، متفوقة بذلك على كل من الاستمرارية الذكية ونماذج التعلم الآلي الفردية الأساسية تحت بروتوكولات تقييم صارمة.
تقدم هذه الورقة إطاراً سلوكياً لقياس سلطة اتخاذ القرار بين الإنسان والذكاء الاصطناي، حيث كشف تحليل لـ 1.5 مليون تفاعل أنه بينما يعتمد المستهلكون بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي للحصول على المعلومات والأحكام المالية، إلا أنهم نادراً ما يفوضون إليه التنفيذ المالي الفعلي.
تُظهر هذه الورقة أنه بالنسبة لمهام الاسترجاع باللغة الهولندية، فإن إضافة نماذج التضمين الثابتة إلى نظام هجين يجمع بين BM25 والتضمينات القائمة على المحولات (Qwen) لا تقدم أي قيمة إضافية وغالباً ما تقلل من الفعالية، مما يشير إلى أن بنية استرجاع ثنائية (معجمية-محولات) قوية كافية، وأن درجات معايير التضمين المستقلة لا تضمن الجدوى في الدمج الهجين.
يُعد CoRe-GNN إطار عمل للشبكات العصبية الرسومية القابل للتوسع والذي يوحد بين تقنيتي تخليص الرسوم البيانية (graph coarsening) وCluster-GCN من خلال إجراء تمرير رسائل متوازٍ بين العناقيد وداخلها، مما يحقق التقاط المعلومات بعيدة المدى والقدرة على التمييز لكل عقدة مع الحفاظ على كفاءة الذاكرة للرسوم البيانية واسعة النطاق.
تستعرض هذه الورقة تطور التوائم الرقمية للقلب والأوعية الدموية من النهج الميكانيكية والمدفوعة بالبيانات البحتة إلى الأساليب الهجينة الناشئة التي تدمج القيود الفيزيائية مع التعلم العلاقاتي، مع معالجة التحديات الرئيسية في النمذجة، والتحقق من الصحة، والترجمة السريرية.
تقترح هذه الورقة إطار عمل لتعلم الرسوم البيانية المتداخلة والمدرك للمخاطر، والذي يوازن بين توزيع الأحمال والحفاظ على أنماط مخاطر الذيل الطويل الحرجة من خلال أخذ العينات المقيدة بالميزانية ومحاذاة الاتساق عبر الرسوم البيانية الفرعية، مما يحسن بشكل كبير من كشف مخاطر الائتمان بمقياس المليارات لخدمة "وي شين باي" (Weixin Pay).