24533 ورقة بحثية
تقدم الورقة البحثية إطار عمل LARS (الفضاء الفرعي للنشاط منخفض الذاكرة)، وهو تكيف مبتكر يحسن عملية الضبط الدقيق للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) على الأجهزة من خلال تقييد الفضاء الفرعي للنشاط بدلاً من مجرد معلمات النموذج، مما يفصل استهلاك الذاكرة عن طول التسلسل ويقلل بشكل كبير من بصمة الذاكرة مقارنة بطرق الضبط الدقيق الفعال (PEFT) التقليدية مثل LoRA.
تقترح هذه الورقة شبكة عصبية مستوحاة من الفيزياء (PINN) لتقدير حالة نظام القدرة بشكل آمن، تحقق المتانة ضد هجمات حقن البيانات الزائفة (FDIAs) الخفية دون استخدام التدريب الخصومي، وذلك عبر توظيف صيغة لوزن الخسارة الديناميكي تعتمد على عدم اليقين متجانس التباين لموازنة حدود ملاءمة البيانات وبقايا الفيزياء تلقائياً.
تُعد CoFi-PGMA إطار عمل موحداً صُمم لتحسين أنظمة النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوكلاء باستخدام تدرجات السياسة المضادة للواقع لتصحيح "التغذية الراجعة المفلترة"، مثل التوجيه ذي البوابات الانتقائية أو المكافآت المشتركة المحجوبة في البيئات التعاونية.
يقدم AutoCompress تقنية عزل الطبقة الحرجة (CLI)، وهي طريقة ضغط تحافظ بشكل كبير على أداء المحولات عبر الحفاظ على الطبقة 0 عالية الأهمية بأبعادها الكاملة مع ضغط الطبقات المتوسطة من خلال عنق زجاجة مُتعلم.
تقترح هذه الورقة منهجية للتدريب المسبق باستخدام استنساخ السلوك من عروض نموذج الأثر في الحالة المستقرة لتسريع التدريب وتحسين الأداء الأولي لوكلاء التعلم المعزز من نوع "Soft Actor-Critic" للتحكم في تدفق مزارع الرياح.
تقترح هذه الدراسة إطار عمل للتعلم التعزيزي متعدد الوكلاء يستخدم نموذجاً بديلاً لتقدير الأضرار الهيكلية، مما يمكّن وكلاء التحكم في مزارع الرياح من تعظيم إنتاج الطاقة مع الالتزام بقيود محددة لزيادة الأحمال.
تقترح هذه الورقة نموذج تعلم تنافسي حساس للسياق يدمج المؤشرات السوقية الكمية مع تحليل المشاعر المستمد من معالجة اللغات الطبيعية للتنبؤ بديناميكيات أسعار الأسهم والتنقل عبر تقلبات السوق بشكل أكثر فعالية مقارنة بنماذج ARIMA وLSTM التقليدية.
تُظهر هذه الدراسة أنه في حين يمكن لآثار التتبع الرقمي المتوافقة مع التعلم المنظم ذاتياً التنبؤ بفعالية بالطلاب المعرضين لخطر التعثر في مساقات علوم الحاسوب النظرية، فإن تعميم ومعايرة هذه النماذج التنبؤية عبر المؤسسات المختلفة يواجه تحديات كبيرة بسبب تباين معدلات تسرب الطلاب.
تقدم هذه الورقة طريقة لتكييف النماذج اللغوية الكبيرة المدركة للكلام للتنبؤ بالطوابع الزمنية على مستوى الكلمة مباشرةً إلى جانب النصوص باستخدام استراتيجيات تدريب مبتكرة خفيفة الوزن، مما يحسن دقة المحاذاة وأداء التعرف التلقائي على الكلام بشكل عام.
تقدم الورقة البحثية Audio2Tool، وهي مجموعة بيانات ضخمة متعددة المجالات مصممة لتقييم قدرات استدعاء الأدوات لنماذج اللغة الصوتية عبر مستويات متفاوتة من التعقيد اللغوي والبيئات الصوتية الواقعية.