يهدف الاستدلال الحسابي الاستنتاجي لقاعدة البيانات إلى استنتاج وحساب البيانات في قاعدة البيانات من خلال قواعد الاستدلال والعمليات الرياضية.

تهدف طرق محاذاة التفضيلات على مستوى الرمز إلى تقليل مشكلة الهلوسة في النماذج البصرية اللغوية الكبيرة (LVLMs).

يعد قياس وقت الاستدلال طريقة لتحسين أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال زيادة الموارد الحسابية أثناء مرحلة الاستدلال.

يهدف الإدراك البطيء إلى تحقيق إدراك تفصيلي للأشكال الهندسية من خلال تقسيم عملية الإدراك، وذلك لتحسين أداء النماذج متعددة الوسائط الكبيرة في مهام التفكير البصري.

يهدف التفكير التطوري إلى توسيع نطاق استخدام موارد الحوسبة أثناء التفكير بطرق مبتكرة، مما يسمح للنماذج بالتعامل مع المشكلات المعقدة بكفاءة أكبر.

تهدف نماذج العمل الكبيرة إلى تحقيق الانتقال من التفاعل اللغوي إلى تنفيذ العمل في العالم الحقيقي، مما يدفع الذكاء الاصطناعي نحو الذكاء العام الاصطناعي (AGI).

تهدف الإشارات الترددية الدلالية إلى معالجة قيود طرق المجال المكاني التقليدية من خلال التحليل والتعلم الانتقائي في مجال التردد.

يهدف مشروع ASAL إلى استكشاف مساحة المحاكاة في مجال الحياة الاصطناعية بشكل تلقائي باستخدام النماذج الأساسية.

يهدف التعلم التعزيزي غير المتصل بالإنترنت إلى الاستفادة من البيانات غير المتصلة بالإنترنت لتدريب النماذج حتى تتمكن من التكيف بسرعة مع المهام الجديدة أو البيئات الجديدة دون تفاعلات مكثفة عبر الإنترنت.

يركز التعميم خارج التوزيع على تمكين النموذج من الحفاظ على الأداء الجيد والاستقرار عند مواجهة توزيعات بيانات غير معروفة أو غير مرئية.

تظهر نظرية التقريب الشامل أن الشبكة العصبية ذات البنية المعقدة بدرجة كافية يمكنها تقريب أي دالة مستمرة بدقة تعسفية.

الفكرة الأساسية لـ DPO هي التحسين المباشر على بيانات التفضيلات البشرية دون تدريب نموذج مكافأة منفصل أو استخدام التعلم التعزيزي.

تهدف الإرشادات غير المدربة إلى معالجة صعوبة نماذج الانتشار في مجال التوليد الشرطي.

تهدف خريطة الرائحة الأساسية إلى نمذجة العلاقة بين التركيب الكيميائي للرائحة وخصائصها الإدراكية الشمية.

يركز الكشف خارج التوزيع على تحديد عينات البيانات التي لم يتم تغطيتها أثناء مرحلة تدريب النموذج.

يمكن لـ Star Attention تقليل وقت الاستدلال بشكل كبير، مما يقلل متطلبات الذاكرة ووقت الاستدلال بما يصل إلى 11 مرة مع الحفاظ على دقة 95-100%.

يمكن لـ UniSeg3D تنفيذ 6 مهام مختلفة لتجزئة سحابة النقاط ثلاثية الأبعاد ضمن نفس النموذج.

يهدف الفهم والمعالجة الرقمية إلى تقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في المجال العددي بشكل مستقل.

يحرر جوز الهند عملية التفكير من الفضاء اللغوي التقليدي ويسمح للنموذج بالتفكير بشكل مباشر في الفضاء الكامن المستمر.

ينص قانون الكثافة على أن كثافة الطاقة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تزداد بشكل كبير بمرور الوقت.

البحث عن أقرب جار هو مشكلة خوارزمية تتعلق بالعثور على النقطة (أو مجموعة النقاط) في قاعدة بيانات أو مجموعة بيانات أقرب إلى نقطة استعلام معينة.

يشير البحث عن الجيران إلى عملية تحديد الجسيمات المجاورة لكل جسيم (عادةً ذرة) في صندوق المحاكاة.

تحدد حسابات PageRank ذات النقطة الواحدة أهمية العقد من خلال نموذج المشي العشوائي.

يجمع الضبط الدقيق المعزز بين الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز لتحسين قدرة النموذج على توليد إجابات عالية الجودة.

يهدف الاستدلال الحسابي الاستنتاجي لقاعدة البيانات إلى استنتاج وحساب البيانات في قاعدة البيانات من خلال قواعد الاستدلال والعمليات الرياضية.

تهدف طرق محاذاة التفضيلات على مستوى الرمز إلى تقليل مشكلة الهلوسة في النماذج البصرية اللغوية الكبيرة (LVLMs).

يعد قياس وقت الاستدلال طريقة لتحسين أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال زيادة الموارد الحسابية أثناء مرحلة الاستدلال.

يهدف الإدراك البطيء إلى تحقيق إدراك تفصيلي للأشكال الهندسية من خلال تقسيم عملية الإدراك، وذلك لتحسين أداء النماذج متعددة الوسائط الكبيرة في مهام التفكير البصري.

يهدف التفكير التطوري إلى توسيع نطاق استخدام موارد الحوسبة أثناء التفكير بطرق مبتكرة، مما يسمح للنماذج بالتعامل مع المشكلات المعقدة بكفاءة أكبر.

تهدف نماذج العمل الكبيرة إلى تحقيق الانتقال من التفاعل اللغوي إلى تنفيذ العمل في العالم الحقيقي، مما يدفع الذكاء الاصطناعي نحو الذكاء العام الاصطناعي (AGI).

تهدف الإشارات الترددية الدلالية إلى معالجة قيود طرق المجال المكاني التقليدية من خلال التحليل والتعلم الانتقائي في مجال التردد.

يهدف مشروع ASAL إلى استكشاف مساحة المحاكاة في مجال الحياة الاصطناعية بشكل تلقائي باستخدام النماذج الأساسية.

يهدف التعلم التعزيزي غير المتصل بالإنترنت إلى الاستفادة من البيانات غير المتصلة بالإنترنت لتدريب النماذج حتى تتمكن من التكيف بسرعة مع المهام الجديدة أو البيئات الجديدة دون تفاعلات مكثفة عبر الإنترنت.

يركز التعميم خارج التوزيع على تمكين النموذج من الحفاظ على الأداء الجيد والاستقرار عند مواجهة توزيعات بيانات غير معروفة أو غير مرئية.

تظهر نظرية التقريب الشامل أن الشبكة العصبية ذات البنية المعقدة بدرجة كافية يمكنها تقريب أي دالة مستمرة بدقة تعسفية.

الفكرة الأساسية لـ DPO هي التحسين المباشر على بيانات التفضيلات البشرية دون تدريب نموذج مكافأة منفصل أو استخدام التعلم التعزيزي.

تهدف الإرشادات غير المدربة إلى معالجة صعوبة نماذج الانتشار في مجال التوليد الشرطي.

تهدف خريطة الرائحة الأساسية إلى نمذجة العلاقة بين التركيب الكيميائي للرائحة وخصائصها الإدراكية الشمية.

يركز الكشف خارج التوزيع على تحديد عينات البيانات التي لم يتم تغطيتها أثناء مرحلة تدريب النموذج.

يمكن لـ Star Attention تقليل وقت الاستدلال بشكل كبير، مما يقلل متطلبات الذاكرة ووقت الاستدلال بما يصل إلى 11 مرة مع الحفاظ على دقة 95-100%.

يمكن لـ UniSeg3D تنفيذ 6 مهام مختلفة لتجزئة سحابة النقاط ثلاثية الأبعاد ضمن نفس النموذج.

يهدف الفهم والمعالجة الرقمية إلى تقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في المجال العددي بشكل مستقل.

يحرر جوز الهند عملية التفكير من الفضاء اللغوي التقليدي ويسمح للنموذج بالتفكير بشكل مباشر في الفضاء الكامن المستمر.

ينص قانون الكثافة على أن كثافة الطاقة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تزداد بشكل كبير بمرور الوقت.

البحث عن أقرب جار هو مشكلة خوارزمية تتعلق بالعثور على النقطة (أو مجموعة النقاط) في قاعدة بيانات أو مجموعة بيانات أقرب إلى نقطة استعلام معينة.

يشير البحث عن الجيران إلى عملية تحديد الجسيمات المجاورة لكل جسيم (عادةً ذرة) في صندوق المحاكاة.

تحدد حسابات PageRank ذات النقطة الواحدة أهمية العقد من خلال نموذج المشي العشوائي.

يجمع الضبط الدقيق المعزز بين الضبط الدقيق الخاضع للإشراف والتعلم المعزز لتحسين قدرة النموذج على توليد إجابات عالية الجودة.