Zhemal Khamidun
انتقاء تحريري يومي لأهم أخبار الذكاء الاصطناعي من أكثر من 50 مصدر.
10107 مقالاً
مُحسِّن جيني يسرّع اختيار مواقع مستشعرات الهباء الجوي في بريطانيا بنسبة 60%
دمج باحثون عملية عصبية في DeepSensor، فانخفض زمن حساب مواقع محطات رصد الهباء الجوي في بريطانيا من 25 إلى 10 دقائق.
Kronecker Product Attention يضغط KV-cache حتى 10 مرات ويلحق بـ MLA في الجودة
مسودة بحثية على arXiv تقترح KPA: تُخزَّن المفاتيح والقيم على هيئة مجاميع من حواصل ضرب كرونيكر. ضغط KV-cache حتى 10x، وجودة بمستوى MHA وGQA وMQA وMLA وTPA.
TimesFM 3.0 تخفض خطأ التنبؤ باستهلاك الطاقة في مبنى جامعي بنسبة 43%
خفّضت TimesFM 3.0 المدرَّبة مسبقًا، دون تدريب محلي إضافي، خطأ MAE في التنبؤ اليومي لمبنى جامعي بنسبة 43% مقارنةً بالخط المرجعي الساذج. وXGBoost قريب منها.
تدريب انحدار كوكس (Cox) على البيانات المبتورة أسرع من خوارزمية EM بأوامر من الحجم
CacheScope يسرّع نماذج الانتشار حتى 3,57x ويخفض LPIPS بنسبة 70%
ارتفاع خطأ الذكاء الاصطناعي في تقدير التوليد الشمسي المخفي من 0.104 إلى 0.185 كيلوواط
CircuitTree يجمع 39 دائرة فونيمية من HuBERT في نظام لتفريغ المقاطع اللفظية بدقة 64,8%
تعليم ResonatorLM قراءة الذاكرة بحسب الرمز الحالي: انخفاض perplexity عند الطول 1024 من 12,81 إلى 3,76
جعل الباحثون طور القراءة في ResonatorLM يعتمد على الرمز الحالي مقابل 0,2% من المعلمات. عند التدريب على 256 والاختبار على 1024 رمزًا انخفضت perplexity من 12,81 إلى…
Kairos: نموذج بايتي لجميع الوسائط يتقارب على 440 بايت
بنى مؤلف Kairos بنية بايتية متعددة الوسائط تجمع بين MoE والانتباه الخطي، واختبر أنها تتدرّب فعلاً: الخسارة نحو 10⁻³ على جملة واحدة من 440 بايت.
COFFEQA يضيف 8,77 نقطة EM إلى التقطير بقليل من الأمثلة على TriviaQA بفضل الأمثلة المضادة للواقع
MADS يعلّم وكلاء المحادثة ألا ينهاروا: 1095 حوارًا، 66% منها بسيناريوهات «سيئة»
فريق U4RASD يحتل المركز الأول في KnowledgeGraphEval-2026: نتيجة micro-F1 بلغت 94,06 في اللغة العربية
منهج AXLE يستحضر خبرة المُعلِّقين قبل وسم خطاب الكراهية: 104 مشاركين و1040 تقييمًا
AutoIndexer يعلّم النموذج اللغوي تصحيح مخرجاته بثلاثة أنواع من التعديلات
يحاكي AutoIndexer سلسلة من التعديلات: يحرّك النموذج المؤشر ويُدرج الرموز ويستبدلها ويحذفها في نص مُولَّد سابقًا، ولا يفقد جودته على المعايير القياسية.
OGPO تعلّم نماذج VLA العودة إلى الهدف بعد الإخفاق دون ضبط إضافي عبر التفاعل المباشر
ينقل مؤلفو OGPO مرحلة ما بعد التدريب في نماذج VLA من نسخ الأفعال إلى بلوغ الحالات المفصلية للمهمة. اختُبر الأسلوب على LIBERO وMetaWorld وLIBERO-ReAct الجديد.