23700 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة "أخذ عينات الإجماع" (Consensus Sampling)، وهو خوارزمية "الصندوق الأسود" غير مرتبطة بهيكلية محددة، تعمل على تجميع توزيعات متعددة للذكاء الاصطناٍ التوليدي لتحقيق ضمانات سلامة تنافس المجموعة الفرعية الأكثر أماناً من النماذج، مع الامتناع عن إخراج النتائج عند عدم وجود اتفاق كافٍ، مما يقلل من المخاطر غير القابلة للكشف والتأثيرات العدائية.
تقدم الورقة البحثية MapFormer، وهي بنية جديدة قائمة على الـ Transformer تستخدم تضمينات موضعية تعتمد على المدخلات مشتقة من مولدات جبر Lie لتعلم خرائط معرفية غير خاضعة للإشراف، مما يحقق تعميماً فائقاً خارج نطاق التوزيع وقابلية توسع عبر مهام معرفية متنوعة مقارنة بنماذج الذكاء الاصطناًعي الحالية.
تقدم الورقة البحثية TAB-DRW، وهو مخطط علامة مائية فعال وقوي لما بعد التحرير يقوم بدمج الإشارات في النطاق الترددي للبيانات الجدولية الاصطناعية لضمان التتبع ومقاومة الهجمات مع الحفاظ على دقة البيانات ودعم أنواع الميزات المختلطة.
تقارن هذه الورقة بين منهجين رئيسيين لمتغيرات الوكيل المستخدمة في التحديد السببي —وهما أساليب معادلة الجسر وأساليب تفكيك المصفوفة— من خلال تحليل القيود والافتراضات الكامنة في النماذج لتوضيح نطاق قابلية التطبيق لكل منهما.
تقدم هذه الورقة شبكة عصبية تلافيفية هجينة بين الكم والتقليدي تدمج دوائر كمية تباينية تعتمد على ترميز السعة والزاوية لدمج الميزات الكمية والتقليدية، مما يظهر تحسينات ذات دلالة إحصائية في دقة تصنيف أورام الثدي على مجموعة بيانات BreastMNIST مقارنة بمرجع كلاسيكي مطابق في عدد المعلمات.
تقدم هذه الورقة صياغةً للتقليص المعتمد على الإسقاط لديناميكيات لانجفان ناقصة التخميد، تدمج بين تحليل التفكيك الديناميكي الموسع للمولد (gEDMD) والتدخل الديناميكي الحراري للحفاظ بدقة على الخصائص الديناميكية الحرارية والحركية للأنظمة المعقدة متعددة المقاييس عبر حالات ديناميكية حرارية مختلفة.
تقترح هذه الورقة استراتيجية تهيئة جديدة مشتقة نظرياً للشبكات العصبية الجيبية مثل SIREN، تعمل على التحكم في قياس التدرج وتباين ما قبل التنشيط لمنع ظهور الترددات غير الملائمة، مما يحسن بشكل كبير من ديناميكيات التدريب وأداء التعميم عبر مهام ملاءمة الدوال، وإعادة بناء الصور، والمهام القائمة على الفيزياء.
تكشف هذه الورقة أن طرق توليد البيانات الجدولية القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة معرضة لتسريبات الخصوصية من خلال الأنماط الرقمية المحفوظة، وتقدم هجوماً للتحقق من العضوية بنظام الصندوق الأسود يسمى LevAtt لكشف هذه المخاطر، وتقترح استراتيجية جديدة لأخذ العينات عبر اضطراب الأرقام للتخفيف من التسريب بفعالية مع الحفاظ على فائدة البيانات.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "سقف اللدونة" (Plasticity-Ceiling Framework) لتوضيح أن مسار التدريب المتسلسل المتمثل في الضبط الدقيق الموجه (SFT) يليه التعلم المعزز (RL)، والذي يبدأ عند مرحلة الاستقرار أو الإفراط الطفيف في التخصيص لـ SFT باستخدام بيانات واسعة النطاق، يتفوق على الأساليب المتزامنة ويفند فرضية "الأقل هو الأكثر" لتعظيم قدرات الاستدلال الرياضي في النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs).
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتوأم الرقمي التكيفي للهندسة المدنية يستخدم التعلم البايزي عبر الإنترنت ضمن الشبكات البايزية الديناميكية لتحديث نماذج انتقال الحالة باستمرار، مما يتيح اتخاذ قرارات تنبؤية دقيقة وقوية وفعالة من حيث التكلفة لمراقبة الحالة الإنشائية وتخطيط الصيانة.