23057 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة DCC، وهو أول مترجم يعتمد على البيانات لأنظمة المعالجة داخل الذاكرة (PIM) يعمل على تحسين عمليات إعادة ترتيب البيانات ورموز الحوسبة بشكل مشترك للتغلب على عدم توافق الوصول إلى الذاكرة، محققاً تسريعاً كبيراً في نوى تعلم الآلة واستدلال النماذج اللغوية الكبيرة عبر بنيات متنوعة لأنظمة المعالجة داخل الذاكرة (PIM).
تقترح هذه الورقة إطار عمل توأم هجين قائم على الشبكات العصبية الرسومية، يتعلم "نموذج جهل" منخفض التعقيد لتصحيح المحاكاة القائمة على الفيزياء، مما يتيح تعميماً دقيقاً عبر القياسات المكانية المتفرقة والهندسات المتغيرة دون الحاجة إلى بيانات كثيفة.
تقدم هذه الورقة EnFlow، وهو إطار عمل توليدي جديد موجه بالطاقة يدمج توليد الهيئات (conformers) القائم على التدفق مع نمذجة مشهد الطاقة المتعلم لإنتاج هياكل جزيئية متنوعة ودقيقة فيزيائياً ومنخفضة الطاقة بكفاءة، وتحديد الحالات الأرضية في خطوة أو خطوتين فقط من أخذ العينات.
تقترح هذه الورقة البحثية خوارزمية "خلط هسيان التكراري" (IHM)، وهي خوارزمية للخصوصية التفاضلية في الانحدار الخطي تعمل على تحسين طريقة AdaSSP التي تمثل أحدث ما توصل إليه العلم، وذلك عبر إزالة عامل يعتمد على الأبعاد في حدود المنفعة وإثبات الأداء التجريبي المتفوق من خلال تقييم صارم.
تتحدى هذه الورقة الرؤية التقليدية التي تعتبر دقة النموذج هي العقبة الأساسية في التعلم المعزز القائم على النماذج، مبرهنةً بدلاً من ذلك على أن الحد من انحياز المبالغة في التقدير من خلال تجميع دوال القيمة هو المفتاح لتمكين البحث الفعال وتحقيق أداء يضاهي أحدث ما توصل إليه العلم.
تقترح هذه الورقة إطاراً قائماً على نظرية القرار يعمل على تحسين توليد النماذج اللغوية الكبيرة وتقدير عدم اليقين من خلال نمذجة المخرجات في بنية كامنة تعتمد على المهمة لتخليق استجابات مثالية بايزية وقياس المخاطر، مما يؤدي إلى التفوق على طرق فك التشفير القياسية في الفضاء اللغوي.
تقدم هذه الورقة "AgentScore"، وهو إطار عمل لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) يقوم تلقائياً ببناء أنظمة تسجيل سريرية قابلة للنشر وذات أوزان موحدة عبر الجمع بين التوليد الدلالي للقواعد والتحقق القائم على البيانات، محققاً أداءً يضاهي النماذج المرنة مع الالتزام بقيود التفسير وسير العمل الصارمة المطلوبة للاستخدام السريري الروتيني.
تقدم هذه الورقة أول تقريب تبايني مستهلك بالكامل للاستدلال البايزي المعمم، والذي يدرب شبكة عصبية واحدة مشروطة بكل من البيانات ودرجة الحرارة لتمكين أخذ عينات بمرور واحد فعال من التوزيعات البعدية المبردة دون الحاجة إلى إعادة تشغيل أو استدعاءات للمحاكي، محققةً دقة تنافسية مقابل طرق ماركوف مونت كارلو (MCMC) التقليدية عبر معايير متنوعة.
تقدم هذه الورقة TABX، وهو محاكي بيئة معزولة (sandbox) عالي الإنتاجية وقائم على JAX، يتيح بحثاً قابلاً للتوسع والنمذجة ومعززاً عتادياً في مجال التعلم التعزيزي متعدد الوكلاء التعاوني من خلال سيناريوهات معارك قابلة لإعادة التشكيل بدرجة عالية.
تقدم الورقة البحثية Cuttlefish، وهو نموذج لغوي كبير موحد متعدد الوسائط يعزز الاستدلال القائم على البنية ويخفف من الهلوسة عبر توظيف آلية ترقيع مدركة للمقياس (Scaling-Aware Patching) لتكييف مقاييس رموز الاستعلام بناءً على التعقيد الهيكلي، ومهايئ تجذير هندسي (Geometry Grounding Adapter) لحقن إشارات هندسية صريحة في النموذج.