أعلنت FLock أن ثلاثة أوراق بحثية من فريقها البحثي قد تم قبولها في ECML PKDD 2026، وهي واحدة من أبرز المؤتمرات الدولية في أوروبا في مجال تعلم الآلة وتعدين البيانات واكتشاف المعرفة. ووفقًا لصحيفة Foresight News، تركز الأوراق على مشكلات مشتركة في التفكير المعقد باستخدام نماذج كبيرة، بما في ذلك اتخاذ الاختصارات، والأخطاء أثناء عملية التفكير، والانحراف التدريجي عن الهدف الأصلي في سلاسل التفكير الطويلة.

تساعد دراسة واحدة النماذج على الحفاظ على خط تفكيرها الأصلي أثناء التفكير الطويل متعدد الخطوات، مما يقلل الانحراف بنسبة 63% ويرفع الدقة المتوسطة بمقدار 7.4 نقاط مئوية عبر نماذج بأحجام مختلفة. أما الدراستان الأخريان فهما تُحسنان عملية التفكير في المشكلات غير المألوفة، وتزيدان كفاءة التصحيح المحلي بعد اكتشاف أخطاء في التفكير.

قالت شركة FLock Research إنها تواصل الأبحاث الأساسية حول تدريب النماذج الكبيرة والاستدلال والموثوقية، بهدف تحسين الدقة والاستقرار وقدرة التعميم في المهام المعقدة.