🤖 Category

cs.AI

23941 ورقة بحثية

⚡ electrical engineering

Hamiltonian-Inspired Attention Mechanism for Scalable RF Transmitter Fingerprinting

تقدم هذه الورقة "هاميلتونيان ترانسفورمر" (Hamiltonian Transformer)، وهي بنية انتباه مستوحاة من الفيزياء تفرض ديناميكيات حافظة للقيم المعيارية وتدمج تضمينات زيادة الطور لتحقيق قابلية توسع ومتانة فائقتين في تحديد ما يصل إلى 150 جهاز إرسال للترددات الراديوية من إشارات I/Q الخام تحت مختلف تحولات التوزيع مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية من الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) والمحولات (Transformer).

Chitraksh Singh, Monisha Dhanraj, Akram Sheriff2026-06-01
💻 computer science

Mental Damage: Caption Poisoning Attacks on Retrieval-Augmented Text-to-Music Generation

تقدم هذه الورقة البحثية "الضرر العقلي" (Mental Damage)، وهو هجوم تسميم تعليقات وصفية ثنائي الطبقات يستهدف تقويض أنظمة تحويل النص إلى موسيقى المعززة بالاسترجاع، وذلك عبر حقن تعليقات وصفية خبيثة في قاعدة بيانات المعرفة لتوجيه الموسيقى المولدة ببراعة نحو قصد المهاجم المستهدف دون تغيير المطالبة الخاصة بالمستخدم أو مكونات النظام.

Yizhu Wen, Shuhao Zhang, Nan Zhang, Long Cheng, Hanqing Guo2026-06-01
🤖 machine learning

Unicorn: Scaling High-Dimensional Time Series Forecasting via Universal Correlation Modeling

يقدم Unicorn شبكة ارتباط عالمية تستفيد من كتاب رموز للنماذج الأولية الكامنة لفصل التبعيات بين القنوات عن هويات قنوات محددة، مما يتيح تدريباً مسبقاً قابلاً للتوسع ونقلاً فعالاً بمهارات قليلة عبر مجموعات بيانات السلاسل الزمنية متنوعة وعالية الأبعاد.

Haochen Yuan, Yichen Song, Yunbo Wang, Xiaokang Yang2026-06-01
🤖 machine learning

LLMs Without Deep Neural Networks: New Architecture, Benefits and Case Study

تقدم هذه الورقة بنية جديدة للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) قائمة على شبكات دالة الأساس الشعاعي (RBF)، والتي تحقق الأمثلة العالمية في تكرار واحد ذي صيغة مغلقة دون الحاجة إلى تدريب الشبكات العصبية العميقة، مما يوفر قدرة أفضل على التفسير والدقة والكفاءة مقارنة بالشبكات العصبية العميقة القياسية.

Vincent Granville2026-06-01
💻 computer science

Social Reasoning in Machines: Investigating Collective Truth-Seeking Dynamics in Large Language Model Debate

تُثبت هذه الورقة أن محاكاة نظرية الحوار الاستدلالي من خلال مناظرات متعددة الوكلاء بين نماذج لغوية كبيرة متنوعة تعزز بشكل كبير أداء البحث عن الحقيقة الجماعي، وتوفر منهجية قياس ديناميكية مبتكرة لتقييم الخصائص الجوهرية للنماذج مثل الهلوسة.

Tom Pecher2026-06-01
💬 NLP

Domain Adaptation and Reasoning Frameworks in Language Models: A Controlled Experiment with Historical Cosmology

تُظهر هذه التجربة المنضبطة أن التكيف مع النطاق في النماذج اللغوية يعيد تشكيل الأطر التفسيرية اللغوية المستخدمة في التوليد بشكل أساسي، حيث تبرز التحولات في الموقف الكوني كأثر ثانوي لهذه التغييرات الهيكلية بدلاً من كونها ناتجة عن تعديل مباشر لمعتقدات النموذج الأساسية.

Francesco De Bernardis2026-06-01
🤖 machine learning

Calibrated Preference Learning: The Case of Label Ranking

تؤسس هذه الورقة رسميًا تسلسلًا هرميًا لمفاهيم المعايرة لترتيب التصنيفات الاحتمالية، وتثبت أن النماذج الحالية تفتقر غالبًا إلى هذه المعايرة، وتُظهر أن المعايرة تعمل كمقياس جودة متميز وذو قيمة لنماذج المكافأة بما يتجاوز الدقة القياسية.

Santo M. A. R. Thies, Viktor Bengs, Timo Kaufmann, Sebastian J. Vollmer, Eyke Hüllermeier2026-06-01
🤖 machine learning

Scalable Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning via State Augmentation and Consensus for Separable Dynamics

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم التعزيزي متعدد الوكلاء، موزعاً وقابلاً للتوسع، يجمع بين تعلم السياسة المعزز بالحالة وبين التوافق بين الجيران حول مضاعفات لاجرانج لفرض قيود الموارد العالمية بكفاءة في الأنظمة ذات الديناميكيات القابلة للفصل، محققاً قابلية توسع خطية وجدوى مضمونة حيث تفشل أساليب التعلم المستقل والأساليب المركزية.

Santiago Amaya-Corredor, Miguel Calvo-Fullana, Anders Jonsson2026-06-01
📊 statistics

Improved Distribution Estimation in ℓ∞\ell_\infty

تقدم هذه الورقة حدوداً محسنة لـ "المينيمكس" (minimax) والاحتمالية العالية لتقدير التوزيعات الاحتمالية المنفصلة تحت معيار ℓ∞\ell_\infty، مما يحل تساؤلات مفتوحة من كونتوروفيتش وباينسكي (2025) عبر تقديم حد مخاطرة تجريبي كامل، وتوصيف التوزيع المتطرف في الحالة الأسوأ، وإظهار نتائج تجريبية مشجعة.

Doron Cohen, Aryeh Kontorovich, Yonatan Livshitz2026-06-01
💬 NLP

Generalistic or Specific Embeddings, Which is Better? An Empirical Study on Search for Clinical Coding in Non-English Languages

تُظهر هذه الدراسة أن نظام استرجاع الترميز السريري ثنائي المراحل، والذي تم ضبطه بدقة باستخدام بيانات اصطناعية متعددة اللغات من إنتاج النماذج اللغوية الكبيرة، يتفوق على النماذج المرجعية المدربة مسبقاً باللغة الإنجليزية في اللغات غير الإنجليزية، مما يقدم وصفة قابلة للتوسع لبناء أنظمة استرجاع طبية متخصصة دون الحاجة إلى تدريب مسبق واسع النطاق في المجال الطبي الحيوي باللغة الأصلية.

David Rey-Blanco, Roberto Cruz2026-06-01