🤖 Category

cs.AI

27598 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Feature Repulsion and Spectral Lock-in: An Empirical Study of Two-Layer Network Grokking

تؤكد هذه الدراسة التجريبية صحة آلية تنافر الميزات النظرية لتيان (2025) في شبكات الإضافة النمطية، مظهرةً أنه بينما يظل هيكل الإشارة المتوقع لتفاعلات الميزات صامدًا بقوة عبر دالات التنشيط المختلفة، فإن البصمات الطيفية الناتجة في تحديثات المعلمات تعتمد بشكل صارم على مشتق دالة التنشيط، حيث تتيح التنشيطات التربيعية حدوث قفل طيفي من الرتبة الثانية يمكن رصده أثناء عملية "الاستيعاب" (grokking)، وهو ما تفشل تنشيطات "ريلو" (ReLU) في إنتاجه.

Yongzhong Xu2026-05-12
🤖 AI

Benchmarking ResNet Backbones in RT-DETR: Impact of Depth and Regularization under environmental conditions

تُقارن هذه الدراسة أداء نموذج RT-DETR مع مختلف هياكل ResNet الخلفية في ظل ظروف بيئية روبوتية تنافسية، كاشفةً أن النماذج ذات العمق المتوسط مثل ResNet50 وResNet34 توفر التوازن الأمثل بين الدقة والثقة وزمن الاستجابة اعتماداً على ما إذا كان التحدي الرئيسي يكمن في تباين الإضاءة أو تباين الخلفية.

Pamela Barboza, Víctor Castelli, Belén Pereira, Ricardo Grando, Bruna de Vargas, Augusto Calfani2026-05-12
🤖 AI

Intelligent Autonomous Orchestration for Distributed Cloud Resources using Complex-Stability Analysis

تقدم هذه الورقة C-SAS، وهو إطار عمل للتنسيق الذاتي الذكي يستخدم طرقاً تحليلية معقدة مثل مبدأ الحجة ونظرية روشيه لإنشاء مؤشر استقرار في الوقت الفعلي، مما يقلل من تذبذب الأجهزة الافتراضية بنسبة 94% ويحقق كفاءة في الموارد بنسبة 96% في بيئات السحابة الموزعة.

Gopal Krishna Shyam, Priyanka Bharti2026-05-12
🤖 machine learning

HoReN: Normalized Hopfield Retrieval for Large-Scale Sequential Model Editing

تقترح الورقة البحثية HoReN، وهو إطار عمل لتعديل النماذج يتميز بالقابلية للتوسع والحفاظ على المعلمات، ويستخدم دفتر رموز (codebook) مفتاحيًا منفصلًا مع تشابه زاوي وديناميكيات جاذب هوبفيلد المخمد لتحقيق تحديثات معرفية متسلسلة مستقرة وعالية الأداء دون إضعاف النموذج الأصلي.

Yuan Fang, Yi Xie, Xuming Ran2026-05-12
🤖 machine learning

NoiseRater: Meta-Learned Noise Valuation for Diffusion Model Training

يُعد NoiseRater إطار عمل للتعلم الميتافيزيقي يعمل على تحسين كفاءة تدريب نماذج الانتشار وجودة التوليد من خلال تقديم مُقيّم ضجيج بارامتري لتعيين درجات أهمية على مستوى العينة لتمثيلات الضجيج، مما يتيح إعادة الوزن التكيفي وإعطاء الأولوية لعينات الضجيج المعلوماتية.

Fang Wu, Haokai Zhao, Da Xing, Hanqun Cao, Tinson Xu, Yanchao Li, Xiangru Tang, Zehong Wang, Aaron Tu, Kuan Pang, Hanche (…)2026-05-12
🤖 AI

Self-Captioning Multimodal Interaction Tuning: Amplifying Exploitable Redundancies for Robust Vision Language Models

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعليق التلقائي يتضمن بوابة تفاعل متعددة الوسائط لتحويل المعلومات الفريدة لكل نمط إلى معلومات مشتركة زائدة، مما يقلل بشكل كبير من الهلوسة ويعزز متانة النماذج اللغوية البصرية ضد المدخلات الفاسدة.

Yuriel Ryan, Hei Man Ip, Adriel Kuek, Paul Pu Liang, Roy Ka-Wei Lee2026-05-12
🤖 AI

Privacy-Preserving Federated Learning: Integrating Zero-Knowledge Proofs in Scalable Distributed Architectures

تقترح هذه الورقة بنية تعلم اتحادي مبتكرة تدمج براهين المعرفة الصفرية للتحقق تشفيرياً من حسابات العقد ومنع تسمم النموذج، محققةً استبقاءً بنسبة 94.2% في الدقة وقابلية توسع عالية عبر 1,000 عقدة موزعة دون المساس بخصوصية البيانات.

Divya Gupta2026-05-12
🤖 AI

LAGO: Language-Guided Adaptive Object-Region Focus for Zero-Shot Visual-Text Alignment

يُعد LAGO إطار عمل قويًا للمحاذاة البصرية النصية بنمط "التعلم الصفري" (zero-shot)، حيث يعمل على تحسين التعرف الدقيق من خلال إنشاء تهيئة مستقرة متمحورة حول الكائنات أولاً، ثم تطبيق صقل موجه لغويًا يتسم بالتكيف والتحكم في الثقة لتجنب حلقات التنبؤ التي تضخم الأخطاء، مع تجميع الأدلة متعددة المستويات بكفاءة باستخدام عدد أقل من المناطق المرشحة.

Junyi Hu, Qiji Zhou, Lei Zhang, Yue Zhang2026-05-12
🤖 AI

WATCH: Wide-Area Archaeological Site Tracking for Change Detection

تقدم الورقة البحثية WATCH، وهو إطار عمل قابل للتوسع يستفيد من صور الأقمار الصناعية وتضمينات النماذج التأسيسية لتحديد الاضطرابات على مستوى الأشهر بفعالية عبر آلاف المواقع الأثرية، مما يثبت أن الطرق الزمنية غير الخاضعة للإشراف تتفوق على النهج ضعيفة الإشراف في اكتشاف تهديدات التراث الدقيقة.

Girmaw Abebe Tadesse, Titien Bartette, Andrew Hassanali, Allen Kim, Jonathan Chemla, Andrew Zolli, Yves Ubelmann, Caleb (…)2026-05-12
🤖 AI

MULTITEXTEDIT: Benchmarking Cross-Lingual Degradation in Text-in-Image Editing

تقدم الورقة البحثية MULTITEXTEDIT، وهو معيار مرجعي منضبط يمتد عبر 12 لغة ومقياساً جديداً لدقة اللغة، لتوضيح أن أنظمة تحرير النصوص داخل الصور الحالية تعاني من تدهور كبير في دقة اللغات عبر اللغات، لا سيما في دقة الخطوط للغات غير اللاتينية، على الرغم من الحفاظ على البنية البصرية العالمية.

Liwei Cheng, Zirui Song, Shibo Feng, Lunjie Zhou, Yixuan Guan, Dayan Guan2026-05-12