NLP والتعلم الآلي
معالجة اللغة الطبيعية، التعلم الآلي والتعلم العميق.
6 published articles
أبحاث الذكاء الاصطناعي
لماذا يهيمن GPT-5.5 على معيار يختبر كيف يحسن الوكلاء أنفسهم
يعزل EvoPolicyGym قدرة حرجة ولكنها غير مدروسة بشكل كافٍ: قدرة الوكيل على تحسين سياسة قابلة للتنفيذ من خلال تعديلات متكررة مقيدة بردود الفعل. يكشف المعيار أن GPT-5.5 هو أقوى أداء عبر 16 بيئة، ويوفر تشخيصات على مستوى المسار تكشف كيف تخصص الوكلاء المختلفون الميزانية ويحولون ردود الفعل إلى معلمات مضبوطة.
2026-07-11
إدارة الذاكرة
السر وراء سرعة Bing: كيف تفوق mimalloc على مقايضة تخصيص الذاكرة بـ 12,000 سطر
يستخدم مُخَصِّص mimalloc من Microsoft Research آلاف القوائم الحرة لكل صفحة وتقنية ذكية لسرقة الصفحات لتحقيق التزامن العالي وانخفاض هدر الذاكرة، كما توضح مجموعة RiSE في مدونة تقنية جديدة.
2026-07-10
تاريخ معالجة اللغة الطبيعية
المعيار الذي جعل نماذج اللغة تتحدث: كيف غيّر معيار GLUE لعام 2018 مسار الذكاء الاصطناعي للأبد
معيار GLUE، الذي أُطلق في عام 2018، غيّر معالجة اللغة الطبيعية من خلال توفير مقياس موحد لفهم اللغة. لا يزال إرثه حيًا في كل معيار حديث لنماذج اللغات الكبيرة، من SuperGLUE إلى أحدث التقييمات على غرار الساحة التي تحدد سباق الذكاء الاصطناعي اليوم.
2026-07-08
أطر الوكيل
أداة IBM مفتوحة المصدر CUGA تتجاوز التعقيدات وتذهب مباشرة إلى التعليمات البرمجية
يعكس إطار عمل CUGA مفتوح المصدر من IBM نموذج تطوير الوكيل التقليدي رأسًا على عقب من خلال التعامل مع التنسيق وإدارة الحالة والتخطيط. يتبقى على المطورين فقط كتابة قائمة أدوات وتعليمات برمجية. توضح أكثر من عشرين تطبيقًا بملف واحد هذا النهج، من موصٍّ بأفلام إلى نظام لتوليد العملاء المتوقعين متعدد الوكلاء، وكلها قابلة للنشر في الإنتاج المُحكم دون الحاجة إلى إعادة كتابة.
2026-07-07
أبحاث التعلم الآلي
Fast-LeWM: التنبؤ بالبادئة الموازية للأفعال يقلل من تكاليف تخطيط النماذج الكامنة للعالم
يقدم الباحثون Fast-LeWM، وهو نموذج عالمي كامن يسرع التخطيط البصري من خلال التنبؤ بالحالات المستقبلية من بادئات الأفعال بالتوازي. يقلل النهج من التكاليف الحسابية وتراكم الأخطاء، متجاوزًا النماذج السابقة للتحول أحادي الخطوة.
2026-07-07
أبحاث التعلم التعزيزي
OPID يمنح وكلاء اللغة إشارة مكافأة كثيفة بما يكفي للتخلي عن الذاكرة الخارجية
يستخلص OPID إشرافًا هرميًا للمهارات من المسارات المكتملة ضمن السياسة الحالية، مما يوفر توجيهًا كثيفًا على مستوى الرمز لتدريب وكيل اللغة دون ذاكرة خارجية. تظهر التجارب على ALFWorld وWebShop وSearch-based QA أداءً محسنًا وكفاءة في العينات مقارنة بتعلم التعزيز القائم على النتائج فقط وطرق تقطير المهارات الحالية.
2026-07-06