24235 ورقة بحثية
تقدم هذه المساهمة "التعلم المرتكز" (Anchored Learning)، وهو إطار عمل يخفف من حدة النسيان الكارثي في الضبط الدقيق الخاضع للإشراف للنماذج اللغوية الكبيرة عبر توظيف مرساة متحركة تتطور ديناميكياً للتحكم في انزياح التوزيع، مما يحقق مكاسب في الأداء تقترب من المستوى الأمثل مع تقليل تدهور القدرات بشكل كبير مقارنة بالطرق القياسية.
تقدم هذه الورقة البحثية "تحسين تفضيل ناش للانتشار" (Diff.-NPO)، وهو إطار عمل قائم على نظرية الألعاب يُمكّن نماذج الانتشار من تحقيق محاذاة فائقة بين النص والصورة من خلال تشجيع اللعب الذاتي ضد نفسها، مما يتغلب على قيود طرق التفضيل التقليدية القائمة على نموذج برادلي-تيري.
تقدم الورقة البحثية Quadrature-TreeSHAP، وهي طريقة مستقرة عددياً ومستقلة عن العمق، تعيد صياغة Path-Dependent TreeSHAP باستخدام تكامل غاوس-ليجندر (Gauss-Legendre quadrature) لحساب قيم شابلي (Shapley values) والتفاعلات عالية الرتب بكفاءة مع تحقيق تسريع كبير في كل من وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU).
يقدم SpecPL إطار عمل جديد لتعلم التلقين، يقوم بفك ارتباط الحبيبية الطيفية عبر إشراف الحبيبية المضادة للواقع لسد عدم التماثل في الأنماط في نماذج الرؤية واللغة، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته في 11 معياراً من خلال تنشيط النماذج المرجعية الموجهة نحو النصوص عبر التوجيه البصري.
يُعد FL-Sailer إطار عمل جديد للتعلم الاتحادي يتغلب على الأبعاد فائقة العلو، والندرة، والتباين في بيانات تسلسل الوصول إلى الكروماتين (ATAC-seq) أحادية الخلية من خلال أخذ عينات درجات الرافعة التكيفية وبنية مشفر تلقائي متغير (VAE) ثابتة، مما يتيح تحليلاً جينومياً فوق جيني تعاونياً يحافظ على الخصوصية، وقابلاً للتوسع، ومتفوقاً عبر المؤسسات.
حقق نظام فريق RaguTeam الفائز في المهمة 8 لعام 2026 SemEval، والذي يستخدم مجموعة غير متجانسة من سبعة نماذج لغوية كبيرة يتم تنسيقها بواسطة حَكَم من طراز GPT-4o-mini لاختيار الاستجابة الأفضل، المركز الأول من خلال التفوق بشكل كبير على أقوى خط أساس مع تقديم نموذج Meno-Lite-0.1 منخفض التكلفة وانتقاد قيود التوسيم الخاصة بالمهمة.
تثبت هذه الورقة أن توزيع القدرة يعمل كإطار نظري موحد يربط بين أخذ العينات، والتعلم المعزز بالتحفيز الذاتي، والتقطير الذاتي، مما يؤدي إلى تطوير التقطير الذاتي للقدرة — وهو أسلوب غير متصل (offline) منخفض التكلفة يضاهي أو يتجاوز أداء أخذ عينات القدرة في مهام الاستدلال.
تقترح هذه الورقة نهجاً قائماً على الأحداث للتنبؤ بمخاطر أمراض الكروم ضمن نافذة زمنية تتراوح من 3 إلى 7 أيام، وذلك من خلال إعادة صياغة المهمة للكشف عن الانتقالات إلى فترات الخطر بدلاً من الوجود اليومي، مما يثبت أن هذه الصياغة تلتقط المؤشرات البيئية المسبقة بشكل أفضل وتدعم التحذيرات المبكرة القابلة للتنفيذ مقارنة بطرق التصنيف اليومي التقليدية.
تقدم هذه المقالة تقييماً دقيقاً للنماذج اللغوية الكبيرة الرائدة ذات الأصل الصوتي على مقياس "Massive Sound Embedding Benchmark" (MSEB)، وتوضح أنه على الرغم من استمرار فجوة نوعية كبيرة، فإن الخيار المعماري الأمثل بين الأنظمة الأصلية والأنظمة المتتالية يعتمد على مقايضات محددة تتعلق بزمن الاستجابة، والتكلفة، وعمق الاستدلال.
تقدم هذه الورقة SQSD، وهي طريقة تقيس مخاطر السلامة على مستوى العينات في عملية الضبط الدقيق للنماذج اللغوية الكبيرة من خلال تحليل كيفية قيام العينات الحميدة الفردية بشكل تراكمي بدفع انحراف المعلمات نحو اتجاهات محاذية للخطر، مما يتيح تحديد بيانات التدريب عالية المخاطر عبر مختلف النماذج والبنيات.