1362 ورقة بحثية
تُظهر هذه الورقة أن النماذج اللغوية الكبيرة تُبدي تحولات غير متسقة وتعتمد على السياق في قرارات تخصيص الموارد الطبية عند تقديم معلومات جديدة عن المريض، مما يسلط الضوء على الحاجة الماسة إلى هندسة سياقية دقيقة ودراسات سلوكية قبل نشر النماذج اللغوية الكبيرة في عمليات اتخاذ القرار الحساسة.
تقترح هذه الورقة "النسيان العكسي"، وهو إطار مفاهيمي ووحدة تحكم في الذاكرة التبادلية ذات الهستيرية تدير المعرفة التي عفا عليها الزمن في وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات المستمرة عبر تنظيم الذاكرة إلى حالات نشطة، وخاملة، ومتقاعدة لمنع النقل السلبي مع تمكين إعادة التنشيط الآمن للمعرفة التي تم كبتها سابقاً عند تكرار الظروف البيئية.
توسع هذه الورقة إطار "الأصيل-الوكيل" لنمذجة تفويض النماذج اللغوية الكبيرة، مبرهنةً على أن العقود الخطية المثلى ذات التبديل التكنولوجي القائم على العتبة توائم بفعالية بين الحوافز بين الأصلاء والوكلاء الذين يختارون بشكل مشترك النماذج ومستويات الجهد، وهو استنتاج تم التحقق من صحته من خلال الاشتقاق النظري والمعايرة التجريبية على معايير MATH وMMLUPro.
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتحكم الإشرافي بالتنبؤ بالنموذج هرمي المستوى يدمج بين التحسين ذي الأفق المتراجع ونظرية التحكم الإشرافي لضمان إدارة آمنة، وغير معرقلة، وموزعة لحركة مرور أنظمة الطائرات بدون طيار (UAS) متعددة الوكلاء، وتُظهر تحديداً فاعليته في التعامل مع مهام الالتقاط والتوصيل في المناطق الحضرية تحت ظروف الطلب المتغير زمنياً.
تقدم الورقة البحثية BayesBeliefAgent، وهو نظام لغوي كبير هرمي يجمع بين تتبع الشريك البايزي وإعادة التخطيط المشروط بالتناقض للتكيف بكفاءة مع تحولات استراتيجيات الزملاء، مما يقلل بشكل كبير من عمليات إعادة التخطيط غير الضرورية وفجوة الاعتقاد-الفعل مقارنة بالطرق الحالية.
تقدم هذه الورقة OneDSE، وهو إطار عمل فعال في استهلاك العينات لاستكشاف فضاء التصميم للمعالجات المركزية والعتاد، والذي يوحد بين التصميم العكسي المشروط بالمقاييس (MIND) وحلقة البحث النشط بمساعدة النماذج البديلة (SAIL) لتحديد التصاميم عالية الجودة بسرعة وبعدد تقييمات أقل بكثير من الطرق الحالية.
تقدم الورقة البحثية "العالِم الصغير" (The Little Scientist)، وهو إطار عمل لوكيل يعتمد على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) يعمل على أتمتة الاكتشاف العلمي من خلال دورة تكرارية لاختبار الفرضيات معززة بـ "وكيل كون" (Kuhn agent) لإحداث تحولات في النماذج الفكرية، حيث نجح في توليد خوارزميات جديدة ذات كفاءة عالية في التنبؤ بلياقة البروتين واكتشاف أنماط الحمض النووي (DNA motifs) باستخدام موارد وحدة المعالجة المركزية (CPU) فقط.
تقترح هذه الورقة "تخوم التذكر والإشارة" كإطار لتحليل كيفية تخصيص الوكلاء المحدودين للموارد المحدودة بشكل أمثل بين الذاكرة الداخلية والتواصل مع الأقران لتقليل فقدان المهام، مفترضةً أن القدرة الأكبر على التنبؤ التاريخي تقلل من الحاجة إلى الإشارات الخارجية، وهي نظرية تدعمها تجارب ألعاب المراجع الأولية.
تُعد KernelArc إطار عمل متعدد الوكلاء يعمل على تحسين نوى وحدات معالجة الرسومات (GPU kernels) ذاتياً من خلال وكلاء متخصصين في الاستراتيجيات يعملون بالتوازي ويتنسقون عبر ذاكرة مشتركة وحواجز حماية حتمية، مما حقق مراكز متقدمة في قائمة SOL-ExecBench لأعباء العمل المتنوعة على وحدات NVIDIA H100 وB200.
تقترح هذه الورقة نهجاً للترميز القائم على الدلالات باستخدام شبكات المشفر-فك التشفير المدفوعة بذاكرة المدى الطويل قصيرة المدى (LSTM) ضمن التحكم التنبئي بالنماذج الموزعة لتقليل عبء الاتصالات بشكل كبير مع الحفاظ على الأداء الموثوق ودقة إعادة البناء في تشكيلات الروبوتات المتنقلة.