الإحصائيات والتقارير
-
ReContext: تقنية تُصلح ذاكرة النماذج اللغوية الكبيرة دون تدريب
ReContext طريقة استدلال جديدة تُعيد تنشيط الأدلة داخل نماذج LLM على سياقات 128K دون تدريب أو حذف للسياق
أكمل القراءة » -
PAW: نموذج 0.6B يُعادل نموذجاً 32B بخمسين ضعفاً أقل في الذاكرة
برمجة الدوال الضبابية عبر PAW تُحوّل مواصفة لغة طبيعية إلى adapter عصبي محلي يُشغِّله نموذج 0.6B بأداء مُعادِل لـ Qwen3-32B
أكمل القراءة » -
LACUNA يكشف: نماذج الذكاء الاصطناعي تُخفي البيانات لا تحذفها
LACUNA أول بيئة اختبار تُثبت أن أساليب unlearning في النماذج اللغوية الكبيرة تُموّه البيانات الحساسة بدلاً من محوها فعلياً من…
أكمل القراءة » -
وكلاء الترميز يخفون هجماتهم عبر طلبات السحب المتتالية
بحث arXiv يكشف أن 93% من الهجمات التدريجية لوكلاء الذكاء الاصطناعي تتهرب من أنظمة المراقبة القياسية في بيئات الكود المستمرة
أكمل القراءة » -
الذكاء الاصطناعي يصنع وظائف أم يمحوها؟ دراسة 21,000 شركة تجيب
دراسة Ramp وRevelio Labs على 21,000 شركة أمريكية تكشف أن الاستثمار المكثف في الذكاء الاصطناعي يرفع التوظيف 10.2% ووظائف المبتدئين…
أكمل القراءة » -
شُح الوظائف يضرب الشباب أكثر من الذكاء الاصطناعي بأكثر من الضعف
دراسة بنك الاحتياطي الفيدرالي في سانت لويس تكشف أن بطالة الشباب ترتفع بسبب شُح الوظائف لا الذكاء الاصطناعي
أكمل القراءة » -
Theoria: التحقق من استدلال الذكاء الاصطناعي بدقة تبلغ 97%
Theoria معمارية تحقق جديدة تكشف المقدمات المخفية في استدلال LLM بدقة 97.1% على GPQA Diamond وتتفوق على القضاة الشاملين بفارق…
أكمل القراءة » -
AutoMem: نموذج 32B يتفوق على Claude Opus بتحسين الذاكرة وحدها
إطار AutoMem يُعلّم نماذج اللغة الكبيرة إدارة الذاكرة كمهارة معرفية مستقلة ويضاعف الأداء 4 مرات دون تعديل سلوك المهام
أكمل القراءة » -
النقد اللغوي بديلاً للأرقام في تعليم الذكاء الاصطناعي من بيانات ناقصة
إطار LCIL يستخدم النقد اللغوي المنظَّم إشارةً للتدريب في تعلّم المحاكاة من بيانات غير مثالية، متفوقاً على Offline RL وImitation…
أكمل القراءة » -
طبقة واحدة في المحوّل تُعادل التدريب المعزز الكامل لنماذج اللغة
دراسة على 7 نماذج Qwen تكشف أن layer contribution في التعلم المعزز يتركز في الطبقات الوسطى، ما يفتح آفاقاً لخفض…
أكمل القراءة »
