التغذية

476 المواد

نوعا ما
الأخبار4 نوفمبر 2026

تتعرّف النماذج اللغوية الكبيرة الطبية على تحديثات التوصيات، لكنها غالبًا ما تجيب وفقًا للإرشادات القديمة

أظهرت دراسة ChronoEvo التي شملت 1709 تغييرات في التوصيات السريرية أن النموذج الأساسي رصد التحديث في 90,8% من الإجابات، لكنه طبّقه بالكامل في 58,5% فقط، وظلت فجوة قدرها 32,3 نقطة مئوية قائمة لدى 14 نموذجًا. وحتى تعزيز بروز التحديثات لم يحقق زيادة ملحوظة في التطبيق الكامل للقواعد الجديدة ضمن التوصيات السريرية.

تتعرّف النماذج اللغوية الكبيرة الطبية على تحديثات التوصيات، لكنها غالبًا ما تجيب وفقًا للإرشادات القديمة
اقرأ
الأخبار4 نوفمبر 2026

نموذج العالم للوكلاء الذين يستخدمون نماذج لغوية كبيرة مغلقة: التصحيح عند نقاط الخطر

اقتُرحت PAWM بوصفها أداة تنبؤ خارجية لا تكرر المراقبة خطوة بخطوة، بل تتدخل عند احتمال حدوث إخفاق وتُبعد الوكيل عن الإجراء الخاطئ. بعد الضبط الدقيق المُشرف (SFT) على سيناريوهات اصطناعية والتدريب المشترك باستخدام GRPO، حققت الطريقة تحسنًا بنسبة 24.3% في ScienceWorld و7.7% في WebArena-Lite مع Claude Sonnet 4.5.

نموذج العالم للوكلاء الذين يستخدمون نماذج لغوية كبيرة مغلقة: التصحيح عند نقاط الخطر
اقرأ
الأخبار4 نوفمبر 2026

من التقديرات الفردية إلى المجموعات المقبولة: فك الترميز الشامل في ظل قيود DDI

تقارن المقالة بين الاختيار العالمي الدقيق لمجموعة متوافقة من الأدوية، المنفذ باستخدام البرمجة الخطية بالأعداد الصحيحة المختلطة، وعدة أساليب محلية لإزالة تعارضات DDI مع تثبيت تقديرات FLAME على MIMIC-III. في مجموعة الاختبار، يحقق النهج العالمي تحسناً طفيفاً لكنه ثابت في مقياس Jaccard، ويزداد هذا التحسن مع تشديد القيود ليصل إلى +0.0064 مقارنةً بأقوى طريقة محلية أساسية.

من التقديرات الفردية إلى المجموعات المقبولة: فك الترميز الشامل في ظل قيود DDI
اقرأ
الأخبار3 نوفمبر 2026

يؤدي الانتقال إلى السيمبلكس الاحتمالي إلى تقليص فجوة الوسائط في النماذج متعددة الوسائط التباينية

يقترح العمل arXiv:2610.32890 استبدال التضمينات الكروية بسيمبلكس احتمالي، مع إضافة محوّلات softmax خفيفة ومقياس تشابه التباين الكلي (Total Variation). وفي خمسة معايير بحث، تنخفض مسافة ℓ2 بين مراكز الكتل للوسائط بنسبة 97–99%، مع الحفاظ على جودة البحث أو تحسينها.

يؤدي الانتقال إلى السيمبلكس الاحتمالي إلى تقليص فجوة الوسائط في النماذج متعددة الوسائط التباينية
اقرأ
الأخبار3 نوفمبر 2026

كيف يعيد ActionRAG النظر في الأدلة أثناء الانتشار عبر رسم بياني لذاكرة وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)

اقتُرحت بنية لذاكرة بيانية توفّق بعناية بين الكيانات في مرحلة الفهرسة، ثم تعيد تقييم الروابط عند الاستعلام بالاستناد إلى البنية المحلية. وفي MemoryAgentBench، حققت الطريقة متوسط دقة بلغ 55.1، متقدمةً بـ5.4 نقطة مئوية على أقوى خط أساس للاسترجاع، مع تكلفة توليف منخفضة لكل استعلام.

كيف يعيد ActionRAG النظر في الأدلة أثناء الانتشار عبر رسم بياني لذاكرة وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)
اقرأ
الأخبار2 نوفمبر 2026

دعمت خمس عشرة شركة MDK Tether لأتمتة التعدين

تولّى مصنعو المعدات ومجمّعات التعدين والمشغّلون تطوير عمليات التكامل مع مجموعة Tether المفتوحة لتوحيد مراقبة المعدات وإدارتها؛ ويعمل وكيل الذكاء الاصطناعي QVAC بالفعل على هذا الأساس. ولم تُنشر حتى الآن تأكيدات مستقلة على خفض تكاليف الكهرباء أو زيادة الكفاءة.

دعمت خمس عشرة شركة MDK Tether لأتمتة التعدين
اقرأ
الأخبار1 نوفمبر 2026

التطوير المُدار لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة في الاستثمار المستقل: بنية متعددة الوكلاء مع طبقة حماية غير قابلة للتغيير

تصف المقالة Steward، وهو نظام يضم تسعة وكلاء من نماذج اللغة الكبيرة، لكل منهم دور محدد، حيث تخضع قرارات المحفظة لمراجعة مدير المخاطر، ولا يُسمح بتغيير المطالبات إلا من خلال آلية تحكم قابلة للعكس وإعادة تشغيل البيانات المسجّلة. والخلاصة الرئيسية هي أن النواة غير القابلة للتغيير وإجراءات التدقيق تتيحان تطوير الوكلاء من دون منحهم السيطرة على قواعد المخاطر وتنفيذ الأوامر.

التطوير المُدار لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة في الاستثمار المستقل: بنية متعددة الوكلاء مع طبقة حماية غير قابلة للتغيير
اقرأ
الأخبار31 أكتوبر 2026

TeachBack: الضبط ثنائي الجانب للتفضيلات يعلّم نموذج المرشد استكشاف المسألة بدلًا من تكرار الإجابة المرجعية

تُطرح طريقة TeachBack، التي تطوّر لدى المعلّم، أثناء التقطير الذاتي على سياسته الخاصة، استراتيجيةً لإعادة حل المسألة بدلًا من الاعتماد على حلّ مرجعي مميّز. وقد أظهرت الطريقة تحسّنًا مستدامًا في أداء الطالب مقارنةً بأساليب OPSD المعروفة، وذلك في مسائل الاستدلال الرياضي والمنطقي.

TeachBack: الضبط ثنائي الجانب للتفضيلات يعلّم نموذج المرشد استكشاف المسألة بدلًا من تكرار الإجابة المرجعية
اقرأ
الأخبار30 أكتوبر 2026

طريقة GoldiMask لضبط نماذج اللغة الانتشارية: اختيار السياق وترجيح الأهداف

يقدّم العمل GoldiMask، وهو نهج للضبط الدقيق الخاضع للإشراف لنماذج اللغة القائمة على الانتشار المتقطع، يختار الرموز المرئية عبر تعظيم تقريبي لدالة شبه معيارية، ويُسنِد أوزانًا إلى الأهداف المتبقية وفقًا لفائدتها التدريبية. وتُظهر التجارب على عدة نماذج ومجموعات بيانات تحسنًا في متوسط الدقة، ومكاسب في مهام الاستدلال المنطقي والبرمجة، فضلًا عن الحاجة إلى تكرارات أقل لفك الترميز المتوازي على GSM8K وMATH-500 مع جودة مماثلة تقريبًا.

طريقة GoldiMask لضبط نماذج اللغة الانتشارية: اختيار السياق وترجيح الأهداف
اقرأ