24235 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة Jordan-RoPE، وهو ترميز موضعي نسبي غير بسيط (non-semisimple) يستفيد من كتل جوردان المعقدة لتوليد سمات تذبذبية-متعددة الحدود لنمذجة التفاعلات الطورية المعدلة بالمسافة، مما يظهر مزايا هيكلية ومكاسب أداء محددة على خطوط الأساس القياسية لـ RoPE وALiBi في سياقات معينة.
تقدم هذه الورقة "المنظم التربيعي الخطي عبر الطبقات" (LLQR)، وهو إطار تحسين قابل للتوسع يعيد صياغة التحديثات القائمة على الهندسة من الدرجة الثانية كمسألة منظم تربيعي خطي لتعلم مسبقات شرطية مهيكلة تحافظ على التفاعلات عبر الطبقات دون قلب مصفوفة الانحناء العالمية، مما يؤدي إلى تحسين ديناميكيات التدريب والأداء النهائي في الشبكات العميقة.
تقدم هذه الورقة "مراقب مخاطر الطرق" (Road Risk Monitor)، وهو نظام أمريكي قابل للنشر لسلامة الطرق يدمج بيانات الحوادث التاريخية، والطقس المباشر، وهندسة الطرق لتوليد توقعات وطنية للحوادث يتم تقديمها عبر واجهات برمجة تطبيقات حية، وبلاطات راستر (raster tiles)، وتطبيق ويب عام.
تُثبت هذه الورقة طرق حل ذات أبعاد منتهية ومثلى عالمياً لمسائل النقل الأمثل غير المتوازن ومسائل التحكم في الكثافة غير المتوازنة التي تتضمن توزيعات غاوسية، وذلك عبر إثبات أن هذه المسائل التباينية ذات الأبعاد اللانهائية تقبل اختزالات دقيقة إلى عمليات تحسين فوق الكتل، والمتوسطات، والتباينات المشتركة، والتي غالباً ما تكون قابلة للحل عبر البرمجة شبه المحددة والتحديثات ذات الصيغة المغلقة.
تقدم هذه الورقة البحثية Entropic RNOT، وهو إطار عمل موحد يجمع بين التنظيم الإنتروبي الجوهري والتعلم العصبي الموزع لحل مشكلات النقل الأمثل على المتشعبات الريمانية بكفاءة، مما يوفر ضمانات تقارب نظرية قوية وأداءً تجريبيًا متفوقًا عبر مختلف الفضاءات المنحنية مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.
تقدم هذه الورقة HUGO-CS، وهي مجموعة بيانات رصدية هجينة الملصقات واسعة النطاق تضم 4,383 تجربة للرش البارد مستمدة من الأدبيات العلمية باستخدام إطار عمل مبتكر يراعي عدم اليقين يجمع بين الاستخراج الآلي بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة والتحسين اليدوي المستهدف للتغلب على ندرة البيانات وتحديات التقييس في تحسين العمليات.
تُثبت هذه الورقة أن نماذج الرؤية واللغة التي يتم نشرها كجهات موثوقة معرضة لـ "غسيل سلطة الذكاء الاصطناعي"، حيث يمكن للاضطرابات العدائية البسيطة، التي يعود تاريخها إلى عقد من الزمن، أن تخدع أنظمة الإنتاج مثل GPT-5.4 وClaude Opus 4.6 لتوليد استجابات واثقة ذات طابع سلطوي ولكنها غير صحيحة واقعياً حول صور متلاعب بها، مما يتيح تعزيز التضليل الإعلامي، والتهرب من الإشراف على المحتوى، والتلاعب بتوصيات المنتجات دون المساس بمواءمة النموذج.
تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات صور جديدة ومتاحة للجمهور، تضم حوالي 34,700 صورة عالية الدقة لأحد عشر نوعاً من حبال ألياف "داينيما" (Dyneema) الاصطناعية التي تعرضت لجهد التعب الدوري، والمصممة لدعم مهام تعلم الآلة لتقدير العمر النافع المتبقي والمراقبة القائمة على الرؤية للحالة.
تحدد هذه المساهمة أن التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) التكراري يعاني من "انهيار المحاذاة" بسبب الاستراتيجيات التي تستغل الثغرات في نموذج المكافأة ضمن حلقة تغذية راجعة، وتقترح "تحسين السياسة الاستشرافية" (FPO) لمنع ذلك عن طريق الاشتقاق التحليلي واستعادة حد التحكم في المعلمات المفقود الذي يأخذ في الاعتبار تأثير الاستراتيجية على التحديثات المستقبلية لنموذج المكافأة.
يُعدُّ QUIVER مُحسِّنًا تطوريًّا يعتمد على النماذج البديلة ومراعاة التكلفة، حيث يوازن تكيفيًّا بين تقييمات الأهداف المكلفة واستعلامات التفضيل غير المتجانسة لتعظيم تحسين جودة القرار لكل وحدة تكلفة، متفوقًا بشكل ملحوظ على النماذج المرجعية أحادية النمط في المسائل متعددة الأهداف الصعبة.