1362 ورقة بحثية
تدعو ورقة الموقف هذه إلى إعادة تصميم النماذج اللغوية الكبيرة لتكون "ببغاوات عقلانية" تعمل، مسترشدة بمبادئ الصلة والمسؤولية والحرية، كأدوات لتسهيل الجدل البشري والتفكير النقدي بشكل فعال بدلاً من مجرد توليد الاستجابات.
تقدم هذه الورقة CoopReflect، وهو إطار عمل للتعلم متعدد الوكلاء يُمكّن المركبات ذاتية القيادة من التواصل عبر اللغة الطبيعية من أجل قيادة تعاونية أكثر أماناً وكفاءة، وذلك عبر الجمع بين التعلم بالتجربة والخطأ وبين استخلاص المعلومات متعدد الوكلاء للتغلب على قيود التنسيق التي تواجه وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة القياسيين.
تثبت هذه الورقة أن التنسيق ضروري حصرياً للمهام غير الرتيبة، مبرهنةً من خلال نظرية جسر وتحليل واسع النطاق لسير العمل والبيانات المهنية أن جزءاً كبيراً من الإنفاق الحالي على التنسيق التنظيمي غير ضروري لضمان الصحة.
تقترح هذه الورقة إطار عمل "الاكتشاف المعجمي العصبي الرمزي" (NSLD)، حيث تقوم وكلاء تعتمد على النماذج اللغوية الكبيرة بتطوير والتقارب نحو مفردات مشتركة لكيانات بصرية مجهولة من خلال ربط الكلمات "الغريبة" الجديدة باللغة الطبيعية عبر تقارب التضمين الدلالي، مما يتيح التخطيط لما قبل النشر لمهام الاستكشاف الذاتي.
يُعد CRAFT إطار عمل لتدريب ما بعد المعالجة يتكون من مرحلتين لوكلاء البرمجة في المؤسسات، حيث يتعلم سلوكيات التخطيط والتنفيذ القائمة على المخططات (schema-grounded) دون الحاجة إلى حقن المخططات بشكل شامل أثناء وقت التلقين، مما يحسن الأداء التحليلي والاتساق والكفاءة بشكل كبير مع تقليل العبء الإضافي للرموز (token overhead).
تقدم هذه الورقة مفردات شاملة لأنظمة البحث الآلي متعددة الوكلاء تعمل على توحيد وصف خيارات التصميم عبر ثمانية أبعاد رئيسية، مما يتيح مقارنة أكثر وضوحاً، وقرارات هيكلية قابلة للاختبار، وتمييزاً دقيقاً بين "الذوق" التوليدي والتقييمي.
تقترح هذه الورقة نظام ATWZ (منطقة عمل فريق الوكلاء)، وهو طبقة قائمة على نظام الملفات لـ Claude Code تعامل الوكلاء كموظفين بشريين من خلال حفظ حالات عملهم، ومهاراتهم، وتواصلاتهم البينية في ملفات مخصصة، مما يتيح استعادة الحالة بعد الضغط، واستعادة الفريق بسلاسة، وتقليل العبء الإضافي لكتابة الأوامر.
تقترح هذه الورقة نظام "TypoNet"، وهو نظام يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة لترجمة المصنوعات الشبكية تلقائياً إلى نماذج رمزية تم التحقق منها رسمياً، معتبرةً أن قصر دور الذكاء الاصطناعي على مهمة الترجمة هذه والاعتماد على الحلّالين (solvers) في عملية الاستنتاج يعد نهجاً أكثر موثوقية وفعالية من حيث التكلفة من نشر وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين للإدارة الشاملة للشبكة.
تقدم الورقة البحثية نظام Co-E، وهو نظام للإجابة على الأسئلة متعددة القفزات لا يتطلب تدريباً، يستخدم ذاكرة عمل ثنائية الاتجاه متزامنة لدمج وتوفيق السياق النصي مع أدلة الرسم البياني العلاقاتي ديناميكياً، محققاً أداءً منافساً للنماذج الأكبر أو المدربة عبر ستة معايير مرجعية.
تُظهر هذه الدراسة أن مساعدي البرمجة القائمين على الذكاء الاصطناعي يفشلون في توليد كود مصادقة آمن بشكل افتراضي، مما يكشف أن إعادة التوجيه التكراري مع حلقات التدقيق الذاتي —وليس المطالبات أحادية المحاولة— هو ما يمكنه تحقيق البنية الأمنية الشاملة المطلوبة وفقًا لمعايير المعهد الوطني للمعايير والتقنية (NIST).