🤖 machine learning

LOCKS: Page-Local Compact Key Summaries for Efficient Long-Context Decoding

تُعد LOCKS إضافة جاهزة للاستخدام لـ vLLM تعمل على تسريع فك التشفير للسياقات الطويلة عبر تخصيص ملخص طيفي منخفض الرتبة ومدمج لكل صفحة ذاكرة لتقدير كتلة الانتباه بكفاءة واختيار الصفحات الأكثر صلة فقط، مما يقلل بشكل كبير من زمن الاستجابة واستهلاك الذاكرة مع الحفاظ على دقة تقارب دقة الانتباه الكامل.

Junsung Hwang2026-07-28
💬 NLP

D-Score: A Spectral Hidden-State Signal for Hallucination Detection in Large Language Models

تقدم هذه الورقة البحثية D-Score، وهي طريقة للكشف عن الهلوسة في النماذج اللغوية الكبيرة تقوم بتحليل الهندسة الطيفية لتنشيطات الحالات الخفية خلال تمريرة أمامية واحدة لتحديد أوجه عدم الاتساق بين النص المُولد والمعرفة الداخلية للنموذج، مما يلغي الحاجة إلى مُحقِّقات خارجية أو عمليات توليد متعددة.

Bianca Raimondi, Davide Evangelista, Maurizio Gabbrielli, Elena Loli Piccolomini2026-07-28
💬 NLP

Sparse Autoencoders Encode Both Concepts and Functions: The Downstream Geometry of Feature Effects

تقدم هذه الورقة تحليل هندسة التأثير-الميزة (FEGA) لتوضيح أنه بينما يمكن لميزات المشفّر التلقائي المتناثر أن تكون ذات صلة سببية، إلا أنها نادراً ما تعمل كاتجاهات توجيه مستقرة، حيث تُظهر بدلاً من ذلك أنماطاً هندسية متميزة حيث تنتج الميزات "الشبيهة بالقيمة" تأثيرات مهيكلة، بينما تولد الميزات "الشبيهة بالمؤشر" تغيرات منتشرة ومعتمدة على السياق.

Phu Gia Hoang, Anwoy Chatterjee, Tanmoy Chakraborty, Iryna Gurevych, Subhabrata Dutta2026-07-28
🔬 physics

A corrective agentic hybrid RAG and an operations-grounded evaluation for a scientific facility

تقدم هذه الورقة نظام APS-RAG، وهو نظام هجين لوكيل التوليد المعزز بالاسترجاد (RAG) تم نشره لـ "مصدر الفوتون المتقدم" (Advanced Photon Source)، يدمج مصادر بيانات متنوعة وحلقة تصحيحية لتحسين استرجاع المعرفة التشغيلية بشكل كبير، إلى جانب إصدار مجموعة بيانات APS-Bench وإطار عمل للتقييم لإرساء سير عمل موثوق ومبني إحصائياً للمساعدة بالذكاء الاصطناعي في المرافق العلمية.

Rajat Sainju, Dariusz Jarosz, Hairong Shang, Michael Prince, Ryan M. Aydelott, Mathew J. Cherukara, Yine Sun, Michael D. (…)2026-07-28
🤖 machine learning

Co-Learning for Missing Arbitrary Modalities in Multi-modal Classification

تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم المشترك متعدد الوسائط مصمم للتعامل مع فقدان أي وسائط عشوائية في مهام التصنيف من خلال إعطاء الأولوية للتعاون بين الوسائط على الدمج، مقدمةً نهجين متكاملين يظهران مكاسب ملحوظة في المتانة عبر درجات متفاوتة من غياب الوسائط.

Francisco Mena, Dino Ienco, Roberto Interdonato, Cassio F. Dantas, Simon Besnard2026-07-28
🤖 machine learning

Rethinking Classifier-Free Guidance in On-Policy Diffusion Distillation

تحدد هذه الورقة نمط فشل يُسمى "عدم التماثل في الفرع السالب" (Negative Branch Asymmetry) في عملية تقطير الانتشار داخل السياسة (on-policy diffusion distillation) تحت توجيه خالي من المصنف (classifier-free guidance)، حيث يتسبب مطابقة السرعة الساذجة في أخطاء فرعية متضادة، وتقترح "مطابقة الاتجاه الإيجابي" (Positive-Direction Matching) كهدف مدرك للفرع لتمكين نقل المعرفة القوي.

Bingnan Li, Haozhe Wang, Haozhong Xiong, Fangtai Wu, Jinpeng Yu, Yang Shi, Jiaming Liu, Ruihua Huang2026-07-28
📊 statistics

Generalized Gaussian Temporal Difference Error for Uncertainty-aware Reinforcement Learning

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم التعزيزي مدركاً لعدم اليقين يستبدل افتراض التوزيع الغاوسي التقليدي ذي المتوسط الصفري بتوزيع غاوسي معمّم مشروط بالحالة لنمذجة أخطاء فرق زمني ذات ذيول ثقيلة وتباين متباين بشكل أفضل، مما يؤدي إلى تحسين الأداء عبر مختلف معايير التحكم.

Seyeon Kim, Joonhun Lee, Namhoon Cho, Sungjun Han, Wooseop Hwang2026-07-27
🤖 AI

Analyzing the Ethical Logic of Eight Large Language Models

تحلل هذه الدراسة الاستدلال الأخلاقي لثمانية نماذج لغوية كبيرة بارزة عبر أطر أخلاقية متنوعة، كاشفةً عن تقارب واسع في مبادئ مثل تقليل الضرر والعدالة، مع تسليط الضوء في الوقت ذاته على اختلافات متميزة في أساليب اتخاذ القرار وطرق عرض الذات، مما يشير في النهاية إلى أن فحص التقارير الذاتية للذكاء الاصطناعي يمكن أن يعمق فهمنا للذكاء الاصطناعي وقدرته على تعزيز الأخلاق البشرية.

W. Russell Neuman, Chad Coleman, Manan Shah2026-07-27
🤖 AI

Carpe Diem: Critical Learning Period-Aware Contract-Based Incentives for Federated Learning

تقترح هذه الورقة إطار عمل R3T، وهو إطار حوافز قائم على نظرية العقود ومدرك للوقت، يعالج عدم تماثل المعلومات وفترات التعلم الحرجة في التعلم الاتحادي من خلال مكافأة مساهمات العملاء عالية الجودة ديناميكيًا خلال مراحل التدريب المبكرة، مما يؤدي إلى تحسين دقة النموذج، وسرعة التدريب، وفائدة السحابة بشكل كبير مقارنة بالطرق التقليدية.

Thanh Linh Nguyen, Dinh Thai Hoang, Diep N. Nguyen, Quoc-Viet Pham2026-07-27
🤖 AI

Action Flow Matching for Continual Robot Learning

تقدم هذه الورقة البحثية "مطابقة تدفق الإجراءات" (Action Flow Matching)، وهو إطار عمل توليدي يستفيد من مطابقة التدفق لتنقيح الإجراءات المخطط لها من أجل محاذاة نموذج ديناميكيات الروبوت عبر الإنترنت، مما يتيح تعلمًا مستمرًا فعالًا مع تحسين معدلات نجاح المهام مع تقليل الاعتماد على مخازن إعادة التشغيل والتخفيف من مشكلات مثل النسيان الكارثي.

Alejandro Murillo-Gonzalez, Lantao Liu2026-07-27