أفادت شركة OpenAI بأن نظام ذكاء اصطناعي داخلي قد أنتج برهاناً يُظهر أن ديناميكيات معادلات نافييه-ستوكس لحركة الموائع يمكن أن تطور تفرداً في زمن محدود. وقد تم اشتقاق الحل بواسطة نظام متعدد الوكلاء يعمل بنموذج أكثر قدرة بشكل كبير من GPT-6 Astra، مما يثبت صحة العبارة "ج" في صياغة جائزة الألفية.
أعلنت أنثروبيك عن مجموعة بحثية جديدة في علوم الحياة مكرسة لاستخدام كلود لتحديد عائلات البروتينات غير الموصوفة واختبار الفرضيات من خلال التجارب المخبرية. وفي النتائج الأولية، اكتشف الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل نظام إنزيم جديد يُسمى النسخ العكسي المرتبط بالمصفوفات (ART) الموجود في العاثيات.
نشرت مايكروسوفت ريسيرش وأصدرت كود RetroChimera كمصدر مفتوح، وهو إطار عمل جديد للتنبؤ بالتخليق العكسي يدمج نموذجين متكاملين لاقتراح مسارات تخليق عالية الجودة. يدمج النظام R-SMILES 2، وهو نموذج من نوع Transformer مُنشأ من الصفر، مع NeuralLoc، وهو نموذج قائم على الشبكات العصبية البيانية (GNN)، باستخدام استراتيجية تجميع مُتعلَّمة لترتيب التنبؤات.
أعلنت جوجل ديب مايند وجوجل ريسيرش عن إطلاق WeatherNext 3، وهو نموذج متقدم للذكاء الاصطناعي العالمي للتنبؤ بالطقس، يولّد توقعات بالساعة بدقة مكانية عالية من خلال التعلم مباشرةً من ملاحظات الأقمار الصناعية في الوقت الفعلي. يوفر هذا التحديث توقعات أكثر حدة بخمس مرات تقريباً من سلفه WeatherNext 2، مما يتيح تنبؤات أكثر تحديداً للأحداث الجوية الحرجة.
يقدم المقال Human2Any، وهي طريقة للنقل من الإنسان إلى الروبوت تستخدم التخطيط التركيبي الواعي بالقيود. لا توجد تفاصيل إضافية أو نص رئيسي مقدم في المصدر.
يقدم باحث إنفيديا ن. هوروكس نماذج أخطاء الكاشف الموسعة (EDEMs) المصممة للتعامل مع البرامج الكمية المتسامحة مع الأخطاء التي تحتوي على دوائر مستقرة وأخطاء بولي عشوائية. تتيح هذه النماذج تحليل الأخطاء بالتأليف تسلسلياً ومتوازياً، مما يعكس بنية التنفيذ الفعلي للدائرة.
أفادت حسابات مرتبطة بـ OpenAI أن جهداً مدعوماً بالذكاء الاصطناعي أنتج نتيجة تتعلق بمشكلة وجود وانتظام معادلات نافييه-ستوكس، وهي واحدة من مسائل جائزة الألفية. وتفيد الادعاء بأن حوالي 10,000 وكيل تعاونوا في المهمة بعد تدريبهم لمدة عام تقريباً باستخدام التعلم التعزيزي متعدد الوكلاء.
طور الباحثون خط أنابيب ما بعد التدريب لنماذج اللغة الكبيرة يمكّنها من تحقيق أداء بحصول على الميدالية الذهبية في البرمجة التنافسية. ومن خلال الجمع بين الضبط الدقيق الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز، واستراتيجية جديدة مدفوعة بالملاحظات تُدعى GenCorrect، يتفوق النظام على أفضل المتسابقين البشر في مجموعة مسائل أولمبياد المعلوماتية 2026.
طورت NVIDIA خطوط أنابيب ما بعد التدريب لنماذجها اللغوية Nemotron-3-Nano-CC وNemotron-3-Ultra-CC لتتفوق في البرمجة التنافسية. ومن خلال الجمع بين تنسيق المشكلات واسع النطاق، وآثار الاستدلال الاصطناعية، والضبط الدقيق الخاضع للإشراف، والتعلم التعزيزي، أنشأ الفريق أنظمة متخصصة قادرة على استدلال خوارزمي عالي المستوى.
طورت NVIDIA خط أنابيب ما بعد التدريب لنماذجها اللغوية Nemotron-3، مما مكنها من تحقيق أداء على مستوى الميدالية الذهبية في الأولمبياد الدولي للمعلوماتية (IOI). يجمع هذا النهج بين تنسيق المشكلات واسع النطاق، وآثار الاستدلال الاصطناعية، والضبط الدقيق الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.
يقدم المؤلفون الاستدلال الفوقي الوكيلي، وهو أداة وقت استنتاج تُهيئ خيارات التنفيذ للمهام طويلة المدى. يُدير المتحكم العملية من خلال تجميع التقدم وإرسال العمل بناءً على حساب تشغيل مدمج بدلاً من السجل الكامل.
يقدم المؤلفون نظام RareDx، الذي يربط بين الاستخدام الخاضع للرقابة للأدلة وتحسين السياسة المستندة إلى رسم بياني للمعرفة لمعالجة مشكلة الاستدلال ذي الذيل الطويل في تشخيص الأمراض النادرة. يجمع خط التدريب بين ما بعد التدريب Top-10 وRareDx-KGPO، الذي يسقط التوقعات في رسم بياني قياسي للأمراض ويكامل الأهمية المصنفة المدققة، وقرب علم التصنيف، والتشابه الطبي الحيوي، واتساق النمط الظاهري.
يقدم الباحثون إطار عمل TokenProbe الذي يعالج استهلاك الرموز العالي في استدلال سلسلة التفكير (Chain-of-Thought) من خلال الاستفادة من القيمة غير المتجانسة للرموز داخل تسلسل. تستخدم الطريقة الاحتمال اللوغاريتمي المعياري لتمييز الرموز الهيكلية الأساسية عن الحشو الزائد، مما يسمح بالضغط الانتقائي.
يقدم الباحثون TokenProbe، وهو إطار عمل يعالج الاستهلاك العالي للرموز في استدلال Chain-of-Thought من خلال استغلال القيمة غير المتجانسة للرموز داخل مسارات الاستدلال. يميز الأسلوب بين الرموز الأساسية الحاملة للمحتوى الحاسم والحشو الزائد باستخدام إشارات الاحتمال اللوغاريتمي المعياري.
يقدم الباحثون تشخيص إمكانية الإجابة البصري مع المبررات (VAD-R)، وهو معيار جديد صُمّم لتقييم قدرة نماذج الرؤية واللغة على الامتناع عن الإجابة عن الأسئلة التي لا يمكن الإجابة عليها دون الاعتماد على إشارات مختصرة. تكشف الدراسة أنه بينما يمكن للحالات المخفية التمييز بين إمكانية الإجابة، تفشل النماذج الحالية في ترجمة ذلك إلى قرارات صريحة.
يقترح الباحثون منهج "تسليط الضوء ثم التلخيص" (H2S)، وهو نموذج يعتمد على الضغط ثم الاستدلال، يحدد الأدلة ذات الصلة بالسؤال ودمجها في ملخص مدمج قبل توليد الإجابة. يبني الفريق مجموعة بيانات H2S-Dataset بـ 6,647 مثالاً ويقدم H2S-RL لتقديم مكافآت على مستوى العملية لاختيار الأدلة.
يقترح الباحثون نهج Highlight-Then-Summarize (H2S)، وهو نموذج ضغط ثم استدلال يحدد الأدلة ذات الصلة بالسؤال ودمجها في ملخص مدمج قبل توليد الإجابة. لدعم هذا النهج، أنشأ الفريق مجموعة H2S-Dataset بـ 6,647 مثالاً من 11 عائلة معايير وأدخل H2S-RL لمكافآت على مستوى العملية.
نشر هنغ تران، وهو طالب ماجستير في جامعة تكنولوجيا المعلومات (VNU-HCM)، الكود والبيانات الخاصة ببحثه بعنوان "فخ القص: وضع فشل صامت في مشفرات الصور العصبية المفرطة في التخصيص". يسلط العمل الضوء على كيفية قدرة المشفرات المفرطة في التخصيص مثل Cool-chic وC3 على إنتاج صور ذات ألوان مسطحة مع تدرجات تشويه تساوي صفراً لأنواع محددة من المحتوى.
يجمع مشروع مفتوح المصدر جديد يُسمى Biological JEJA بين تعلم التمثيلات على نمط JEPA والقيود البيولوجية لنمذجة كيفية تقدم الأمراض بمرور الوقت. تم اختبار النهج على بيانات ADNI الحقيقية من 2347 مريضًا ومقارنته بعدة نماذج أخرى.
يناقش طالب جامعي على منتديات Hugging Face تطبيق مفاهيم من ورقة VAPO على نموذج Qwen 2.5 Omni 3B لمعالجة مشاكل الهلوسة أثناء نسخ الصوت مع سياق الشرائح.