الأبحاث في مجلة: Proceedings of the VLDB Endowment
-
RetroInfer: محرك تخزين متجهات لاستنتاج LLM طويل السياق القابل للتوسع
2026 | المؤلف: Yaoqi Chen وآخرون | المجلة: Proceedings of the VLDB Endowment | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحديات التي تواجه نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع توسيع نوافذ السياق الخاصة بها، وخاصة القيود في سرعة الاستدلال بسبب زيادة متطلبات ذاكرة GPU وعرض النطاق الترددي. ينمو ذاكرة المفتاح والقيمة (KV) التي تخزن تمثيلات الرموز بشكل خطي مع طول السياق وتتطلب مسحًا خطيًا تكراريًا لحساب الانتباه. لتعزيز استدلال السياق الطويل،…
-
أبكوس: مُحسِّن قائم على التكلفة لأنظمة المشغل الدلالي
2026 | المؤلف: Matthew Russo وآخرون | المجلة: Proceedings of the VLDB Endowment | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث Abacus، وهو مُحسّن مبتكر يعتمد على التكلفة مصمم لأنظمة المشغلين الدلاليين المستخدمة في معالجة مجموعات كبيرة من الوثائق غير المنظمة. يتناول Abacus التحديات المرتبطة بتحسين تنفيذ المشغلين الدلاليين—مثل الخرائط، والفلاتر، والانضمامات—من خلال التركيز على تعزيز الجودة، والتكلفة، والكمون مع الالتزام بالقيود المحتملة. يستخدم المُحسّن مزيجًا من أمثلة التحقق الدنيا، والمعتقدات السابقة حول…
-
TFB: نحو تقييم شامل وعادل لطرق التنبؤ بالسلاسل الزمنية
2024 | المؤلف: Xiangfei Qiu وآخرون | المجلة: Proceedings of the VLDB Endowment | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم البحث TFB، وهو معيار آلي لأساليب التنبؤ بالسلاسل الزمنية (TSF)، مصمم لتعزيز المقارنة التجريبية وتقييم تقنيات التنبؤ عبر مجالات متنوعة مثل المرور والطاقة والصحة والاقتصاد. يعالج TFB العيوب الحرجة في المعايير الحالية، بما في ذلك تغطية نطاق البيانات المحدودة، والتحيز ضد أساليب التنبؤ التقليدية، وعدم الاتساق في خطوط تقييم الأداء. من خلال دمج مجموعات…
