23067 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة MaMa، وهو خوارزمية قائمة على نظرية الألعاب تستفيد من البحث التنافسي القائم على النماذج اللغوية الكبيرة لتصميم أنظمة متعددة الوكلاء تلقائياً تحافظ على سلامة قوية ضد أسوأ حالات اختراق الوكلاء مع الحفاظ على أداء المهام.
تقدم هذه الورقة البحثية ArcMark، وهو إطار عمل جديد للعلامات المائية متعددة البايتات وخالية من التشويه للنماذج اللغوية الكبيرة، يستفيد من النقل الأمثل ومبادئ ترميز القناة القائمة على نظرية المعلومات لدمج معلومات كبيرة في النص بشكل موثوق دون تغيير توزيع مخرجات النموذج أو جودتها.
تقدم هذه الورقة البحثية StructMemEval، وهو معيار مصمم لتقييم قدرة وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة على تنظيم الذاكرة طويلة المدى في هياكل معقدة بدلاً من مجرد استرجاع الحقائق، مما يكشف أنه بينما يمكن للوكلاء حل مثل هذه المهام من خلال التوجيه الصريح، إلا أنهم غالباً ما يفشلون في إدراك التنظيم الضروري للذاكرة دون توجيه.
تقدم هذه الورقة أول خوارزمية في وقت حدودي للانحدار الخطي المبتور مع مجموعة بقاء مجهولة تحت فرضيات الميزات ذات التوزيع شبه غاوسي، متجاوزةً القيود السابقة التي كانت تتطلب ميزات غاوسية ووقت تشغيل أسي عبر تقديم روتين فرعي مبتكر لتعلم اتحادات الفترات من أمثلة إيجابية فقط.
تُثبت هذه الورقة أن نموذج الطي المشترك Boltz2، الذي يستفيد من التفاعلات بين البروتين واللجين في مرحلة ما قبل التدريب، يُنتج تمثيلات للجزيئات الصغيرة تتفوق وتتكامل مع النماذج القائمة المستقلة عبر مهام متنوعة تشمل التنبؤ بخصائص ADMET، والنمذجة التوليدية، والتحسين الموجه بالبنية.
يُعد BarrierSteer إطار عمل جديداً للاستدلال وقت التشغيل، خالياً من المعلمات، يعزز سلامة النماذج اللغوية الكبيرة عبر تضمين قيود سلامة غير خطية متعلمة كدوال حاجز تحكم (Control Barrier Functions) في الفضاء الكامن، وذلك لتوجيه النموذج بعيداً عن المسارات غير الآمنة مع الحفاظ على فائدة النموذج.
تقترح هذه الورقة DisTrans، وهو إطار عمل مبتكر يستخدم التدريب الخصمي للمجال مع تباين النقل الهيكلي-الدلالي للتغلب على قيود النمذجة داخل المجال وتحقيق تعلم علاقات جزيئية قوي عبر المجالات من خلال محاذاة المعلومات الطوبولوجية ومعلومات المجموعات الوظيفية بين مجالي المصدر والهدف.
تقترح الورقة البحثية RAG4Outcome، وهو إطار عمل متعدد الوسائط معزز بالاسترجاع يدمج مصادر بيانات سريرية متنوعة لتقديم تنبؤات إنذارية قابلة للتفسير وموثوقة لالتهاب العظم والنقي المزمن، مما يعالج أوجه القصور في أنظمة تسجيل النقاط اليدوية التقليدية ونهج التعلم متعدد الوسائط الحالية.
تقترح هذه الورقة شبكة عصبية رسومية ثنائية التجزئة قائمة على الانتباه المتقاطع (CAtt-BiGNN) تعمل على نمذجة الاقتران الجوهري بين عقد الشبكة وعناصرها بشكل مباشر للتنبؤ بدقة وكفاءة بكل من إزاحات العقد وترقق العناصر في عمليات محاكاة تشكيل المواد الصفائحية ذات التشوه الكبير.
تؤيد هذه الورقة استخدام شبكات التماثل العميق (DHNs) كبنية قوية لقواعد البيانات العلاقاتية من خلال إثبات تكافؤها التعبيري الدقيق مع أجزاء محددة من المنطق من الدرجة الأولى ولغة SQL، وإثبات قابلية التقرير لمشكلات التحليل الساكن الرئيسية، والتحقق من أدائها المتفوق من خلال التجارب.