23553 ورقة بحثية
تجادل هذه الورقة بأن تحقيق العدالة في كشف السمية يتطلب إطاراً متعدد المحاور يدمج بين التصنيف، والمعايرة، والامتناع، مبرهنةً على أن تدخلات التدريب وآليات السلامة اللاحقة للتدريب مترابطتان، وأن الأساليب الحالية غالباً ما تضحي بالأداء الإجمالي مقابل تفاوتات في المجموعات الفرعية الخفية أو تُدخل أشكالاً جديدة من عدم العدالة من خلال سوء المعايرة والامتناع المنحاز.
تقيم هذه الدراسة التكرارية الشاملة تقنية التخفيف أثناء وقت الاستدلال "DExperts"، لتجد أنه في حين تحقق سلامة شبه مثالية ضد السمية الصريحة، إلا أنها تظل هشة أمام خطاب الكراهية الضمني وتتسبب في عقوبة زمن استجابة باهظة تصل إلى عشرة أضعاف، مما يسلط الضوء على فجوات حرجة في المتانة والكفاءة من أجل نشر سلامة الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.
تقترح هذه الورقة بنية متتالية من طبقتين (حافة-سحابة) تستخدم نموذج MobileNetV3-small خفيف الوزن للفرز المحلي ونموذج RETFound-DINOv2 قوي لتصنيف الشدة القائم على السحابة، مما نجح في تقليل استخدام السحابة بنسبة 50% تقريبًا لفحص اعتلال الشبكية السكري في المناطق الريفية مع الحفاظ على دقة تشخيصية مماثلة لخط الأساس المعتمد على السحابة فقط.
يُعد ProtoMedAgent إطار عمل متعدد الوسائط ومراعٍ للخصوصية، يعمل على تعزيز التفسير السريري والتوثيق من خلال استبدال طرق استرجاع المعلومات المعزز (RAG) المعرضة للأخطاء بسير عمل وكيل عصبي-رمزي، يفرض قيوداً رياضية على توليد النماذج اللغوية الكبيرة لمنع الهلوسة مع ضمان مجهولية البيانات من خلال معايير -anonymity و -diversity.
تقدم هذه الورقة Mini-JEPAs، وهي مجموعة من النماذج التأسيسية المتخصصة وخفيفة الوزن التي تتفوق، عند توجيهها بواسطة وكيل توجيه، على نموذج مكاني جيولوجي واحد واسع النطاق في مهام الذكاء الهيدرولوجي، مع توفير إمكانية وصول أكبر وكفاءة حوسبية أعلى.
تقدم الورقة البحثية "bde"، وهي حزمة بايثون سهلة الاستخدام مبنية على JAX تنفذ مجموعات "مايكروكانونيكال لانجفان" (MILE) لتوفير مجموعات عميقة بايزية متوافقة مع scikit-learn من أجل التدريب الفعال، وأخذ العينات، وتقدير عدم اليقين في مهام الانحدار والتصنيف للبيانات الجدولية.
تقترح هذه الورقة حزاماً فوق معرفي يستفيد من إشارات المراقبة الذاتية الكامنة في النماذج اللغوية الكبيرة (الشعور بالمعرفة والحكم على التعلم) للتحكم ديناميكياً في الاستدلال أثناء وقت الاختبار، مما يحسن الأداء بشكل كبير عبر معايير النصوص والبرمجيات والوسائط المتعددة دون الحاجة إلى ضبط دقيق للنموذج.
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتخفيف المحلي على مرحلتين للمطابقة العشوائية عبر الإنترنت، والذي يُمكّن الأنظمة اللامركزية من تحقيق أداء مطابقة عالمي قريب من الأمثل في ظل ميزانيات اتصال محلية صارمة، وذلك عبر استخدام استراتيجية اختيار قائمة على الحل الكسري تضمن فعاليتها من خلال انتشار الحل.
تقدم الورقة البحثية ASH، وهو نظام وكيل ذاتي التحسين يتعلم سياسات تجسدية من فيديوهات الإنترنت غير المصنفة عبر الاستفادة من نموذج ديناميكيات عكسي لاستخراج الإشراف من إخفاقاته الخاصة، مما يمكنه من التعامل بنجاح مع المهام طويلة المدى في ألعاب معقدة مثل بوكيمون وزيلدا حيث تفشل النماذج المرجعية الحالية.
تقدم هذه الورقة PreFT، وهو نهج ضبط دقيق يعتمد على مرحلة التعبئة المسبقة فقط (prefill-only) يقوم بالتخلص من المهايئات (adapters) بعد معالجة رموز الإدخال لتحسين إنتاجية الخدمة متعددة المستخدمين بشكل كبير مع حد أدنى من التأثير على أداء النموذج، مما يوفر مقايضة فائقة بين الدقة والإنتاجية مقارنة بطرق الضبط الدقيق التقليدية الموفرة للمعلمات.