الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
عندما يلتقي التحكم بالنماذج اللغوية الكبيرة: من الكلمات إلى الديناميات
2026 | المؤلف: Komeil Nosrati وآخرون | المجلة: Engineering Applications of Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه الورقة البحثية العلاقة المتطورة بين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونظرية التحكم، مفاهيمها كاستمرارية ثنائية الاتجاه تعزز كلا المجالين. يحدد المؤلفون دورين رئيسيين لـ LLMs في تقدم أنظمة التحكم: المساعدة المباشرة في تصميم وتوليف المتحكمات، وتحسين سير العمل البحثي بشكل غير مباشر. بالمقابل، يناقشون كيف يمكن لمبادئ التحكم تحسين سلوك LLM، مما يوجهها بعيدًا…
-
مسح حول سلامة LLM: الهجمات، الدفاعات، المحاذاة، المقاييس، والحواجز
2026 | المؤلف: Pratik Jalan وآخرون | المجلة: Machine Learning | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على اعتبارات السلامة والأمان المحيطة بالنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، والتي، على الرغم من قدراتها المثيرة للإعجاب، تشكل مخاطر اجتماعية كبيرة بسبب إمكانية إساءة استخدامها. يصنف المؤلفون خط أنابيب أمان LLM إلى خمسة مكونات أساسية: الهجمات، الدفاعات، توافق السلامة، المقاييس، وآليات الحماية. تشير الهجمات إلى إنشاء مدخلات عدائية مصممة لاستغلال ثغرات…
-
عرض خطوط أنابيب البيانات إلى المعرفة لربط مواقع الإنتاج في المختبر العالمي
2026 | المؤلف: Leon Gorißen وآخرون | المجلة: Machine Learning and Knowledge Extraction | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم الورقة إطارًا للتحول الرقمي للإنتاج من خلال تنفيذ خطوط أنابيب البيانات إلى المعرفة (D2K) والمعرفة إلى البيانات (K2D)، مستفيدة من مفهوم الظلال الرقمية لتعزيز التوائم الرقمية. يسهل هذا النهج دمج وتوضيح البيانات المسارية من روبوتات مختلفة عبر منظمات مختلفة في بحيرة بيانات. كما يمكّن الاستعلام الديناميكي عن هذه البيانات لتدريب نموذج أساس الديناميات العكسية…
-
الآلية النفسية وتنوع نية طلاب تصميم الفن في استخدام الذكاء الاصطناعي: تحليل تجريبي قائم على إطار متكامل
2026 | المؤلف: Chao Jiang وآخرون | المجلة: Frontiers in Psychology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستند هذه الدراسة، التي تعتمد على مسح شمل 630 طالبًا في الجامعات الفنية والتصميم، إلى دراسة الآليات النفسية وتنوع المجموعات التي تؤثر على نوايا الطلاب في استخدام الذكاء الاصطناعي (AI). يبرز التحليل المتمركز حول المتغيرات أن كل من المواقف العامة تجاه الذكاء الاصطناعي والمواقف تجاه استخدامه هي مؤشرات مهمة لنوايا الاستخدام، بينما لم تكن عوامل…
-
HYDRA: نهج مدفوع بالهرمية متعددة المستويات للكشف عن الشذوذ بشكل موثوق في السلاسل الزمنية
2026 | المؤلف: Mingyi Huang وآخرون | المجلة: Proceedings of the ACM on Management of Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم القسم نظرة عامة على HYDRA، وهو نهج جديد متعدد المستويات هرمي وغير خاضع للإشراف لاكتشاف الشذوذ في السلاسل الزمنية. على الرغم من التقدم في الشبكات العصبية، لا تزال طرق التنقيب عن البيانات التقليدية تنافسية ولكن لها قيود ملحوظة، مثل صعوبة الطرق المعتمدة على التباين مع الشذوذ المتكرر وفشل تقنيات التجميع في التقاط الانحرافات الدقيقة.…
-
محاكاة كمومية عالمية لـ 50 كيوبت على أول حاسوب فائق النطاق في أوروبا يستفيد من بنية المعالج المتنوع CPU-GPU
2026 | المؤلف: Hans De Raedt وآخرون | المجلة: Future Generation Computer Systems | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث محاكي الكمبيوتر الكمومي الشامل Jülich (JUQCS-50)، وهو تقدم كبير يمكّن من محاكاة كمبيوتر كمومي شامل بـ 50 كيوبت من خلال الاستفادة من قدرات شرائح GH200 الفائقة في الكمبيوتر الفائق JUPITER. تتضمن هذه النسخة الجديدة ثلاثة ابتكارات رئيسية: (1) توسيع الذاكرة القابلة للاستخدام بما يتجاوز قيود GPU من خلال وصلات CPU-GPU عالية النطاق وذاكرة…
-
استكشاف تأثير GenAI على نتائج التعلم في التعليم العالي: تحليل ميتا على ثلاثة مستويات
2026 | المؤلف: Changxin Fan وآخرون | المجلة: Frontiers in Psychology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تستكشف هذه الورقة البحثية تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) على نتائج تعلم الطلاب في التعليم العالي من خلال تحليل ميتا ثلاثي المستويات للدراسات التجريبية. قامت التحليل بتجميع أحجام التأثير من عدد كبير من المشاركين وتصنيف نتائج التعلم باستخدام إطار مجموعة نتائج التعلم الموضوعية (LOTG). تكشف النتائج عن تأثير متوسط بشكل عام لـ GenAI على نتائج…
-
نحو الكشف المبكر القابل للتوسع عن السرطان: تقييم النماذج التنبؤية المعتمدة على السجلات الصحية الإلكترونية مقابل معايير الفحص التقليدية
2026 | المؤلف: Jiheum Park وآخرون | المجلة: npj Precision Oncology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة قيود إرشادات فحص السرطان الحالية، التي تركز بشكل أساسي على عدد محدود من أنواع السرطان وتعتمد على معايير محددة مثل العمر أو تاريخ التدخين لتحديد الأفراد المعرضين لمخاطر عالية. يقترح المؤلفون أن النماذج التنبؤية التي تستخدم السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs) يمكن أن تعزز من تحديد المجموعات المعرضة لمخاطر عالية من خلال كشف…
-
يمكن أن تضبط الهيورستيكيات الانتقائية تلقائيًا فترة التعلم لحل المشكلات الزائفة الثنائية بشكل مثالي
2026 | المؤلف: Benjamin Doerr وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث الهيبر-هيوريستيك التكيفي العشوائي (ARG)، الذي يعدل بشكل مثالي فترة التعلم $\tau$ أثناء تحسين معيار LeadingOnes باستخدام الهيبر-هيوريستيك البحث المحلي العشوائي (RLS). على عكس الهيبر-هيوريستيك التقليدية التي تعتمد فقط على نجاح التكرار السابق، يستخدم ARG قاعدة جديدة ذاتية التكيف 1-o(1) تهدف إلى موازنة نسبة النجاحات إلى الإخفاقات، مما يضمن حدوث الإخفاقات تقريبًا بعد كل…
-
اختيار المتغيرات عبر Knockoffs في إعدادات البيانات المفقودة مع المتنبئين الفئويين
2026 | المؤلف: Silvia Bacci وآخرون | المجلة: Psychometrika | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول قسم ورقة البحث توسيع طريقة النوكوف لاختيار المتنبئين في بيانات التقييم على نطاق واسع التي تتميز بالقيم المفقودة. يقدم المؤلفون مرحلة أولية من الإحلال المتعدد (MI) لمعالجة هذه القيم المفقودة، تليها تطبيق فلتر النوكوف على كل مجموعة بيانات تم إحلالها. تظهر دراسات المحاكاة أن هذه الطريقة تحقق أداءً مرضيًا، متماشية مع الأساليب المتقدمة المعاصرة.…