cs.AI ورقة بحثية

A Non-Destructive Methodological Framework for Modernizing Legacy Clinical Reporting Systems for AI-Driven Pharmacoinformatics: A SAS Case Study

تقدم هذه الورقة إطار عمل منهجياً غير تدميري يعمل على تحديث أنظمة التقارير السريرية القديمة المعتمدة على نظام SAS لتصبح جاهزة للمعلوماتية الدوائية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وذلك عبر تغليف الكود الحالي بطبقة بيانات وصفية (metadata) لتوليد مخرجات قابلة للقراءة آلياً، مما يحقق تكافؤاً عالياً في التحقق من الصحة واختزالاً كبيراً في الكود دون تعديل المصدر الأصلي.

Jaime Yan2026-05-15

📊 statistics

AIS: Adaptive Importance Sampling for Quantized RL

تقدم هذه الورقة البحثية "أخذ العينات بالأهمية التكيفي" (Adaptive Importance Sampling - AIS)، وهو إطار عمل يقوم بتصحيح انحياز تدرج السياسة الناتج ديناميكيًا عن عمليات التدحرج منخفضة الدقة (FP8) في التعلم التعزيزي للنماذج اللغوية الكبيرة، مما يتيح تسريعًا كبيرًا في عملية الاستنتاج مع الحفاظ على استقرار التدريب وأداء مماثل للنماذج المرجعية ذات الدقة الكاملة.

Jiajun Zhou, Wei Shao, Lingchao Zheng, Yuwei Fan, Ngai Wong2026-05-15

📊 statistics

A Regret Perspective on Online Multiple Testing

تقدم هذه الورقة مفهوم "الندم الموزون" (Weighted Regret) لمعالجة التكاليف غير المتماثلة للأخطاء في الاختبارات المتعددة عبر الإنترنت، حيث تثبت أن الإجراءات الحتمية التي تتحكم في معدل الاكتشاف الخاطئ (FDR) تعاني من ندم خطي بسبب استنفاد العتبة، وتقترح "إطار التغليف الميتا لـ OMT المنفصل" (Decoupled-OMT) الذي يستخدم اضطرابات عشوائية منفصلة عن التاريخ لتحقيق ندم دون خطي أمثل رتبوياً مع الحفاظ على السلامة التقاربية الدقيقة.

Qingyang Hao, Kongchang Zhou, Fang Kong, Hongxin Wei2026-05-15

🤖 machine learning

Unsupervised learning of acquisition variability in structural connectomes via hybrid latent space modeling

تقدم هذه الورقة إطار عمل هجين للفضاء الكامن غير خاضع للإشراف مع تلدين بنيوي يفصل بفعالية التباين المرتبط بالاستحواذ عن الإشارات البيولوجية في الاتصالات الهيكلية لتصوير الرنين المغناطيسي لانتشار الألياف (dMRI) واسعة النطاق دون الحاجة إلى ضبط يدوي للسعة.

Gaurav Rudravaram, Lianrui Zuo, Karthik Ramadass, Elyssa McMaster, Jongyeon Yoon, Aravind R. Krishnan, Adam M. Saunders (…)2026-05-15

🤖 machine learning

Towards the Next Frontier of LLMs, Training on Private Data: A Cross-Domain Benchmark for Federated Fine-Tuning

تقترح هذه الورقة البحثية وتقيم إطار عمل للضبط الدقيق الاتحادي باستخدام طرق كفؤة في استخدام المعلمات (LoRA، وQLoRA، وIA3) على بيانات خاصة غير متماثلة التوزيع (non-IID) عبر مجالات الرعاية الصحية والتمويل، مما يثبت تحقيقها لأداء يضاهي التدريب المركزي مع التفوق على التعلم المنعزل، وتقديم حلول موفرة للطاقة لتكييف النماذج اللغوية الكبيرة دون مشاركة البيانات الحساسة.

Daniel M. Jimenez-Gutierrez, Enrique Zuazua, Georgios Kellaris, Joaquin del Rio, Oleksii Sliusarenko, Xabi Uribe-Etxebar (…)2026-05-15

💻 computer science

AgentTrap: Measuring Runtime Trust Failures in Third-Party Agent Skills

تقدم الورقة البحثية AgentTrap، وهو معيار ديناميكي يتكون من 141 مهمة مصممة لتقييم قدرة وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة على مقاومة السلوكيات الخبيثة أثناء وقت التشغيل والمضمنة في مهارات الطرف الثالث، مما يكشف أن النماذج غالباً ما تفشل من خلال معاملة الآثار الجانبية غير الآمنة كأجزاء طبيعية من سير العمل بدلاً من كونها مجرد عمليات اختراق (jailbreaks).

Haomin Zhuang, Hanwen Xing, Yujun Zhou, Yuchen Ma, Yue Huang, Yili Shen, Yufei Han, Xiangliang Zhang2026-05-15

⚛️ high-energy experiments

Collider-Bench: Benchmarking AI Agents with Particle Physics Analysis Reproduction

تقدم هذه الورقة Collider-Bench، وهو معيار مرجعي مبتكر صُمم لتقييم قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين على إعادة إنتاج تحليلات فيزياء الجسيمات المعقدة الخاصة بمصادم الهادونات الكبير باستخدام الموارد العامة، مما يكشف أن وكلاء البرمجة العامين الحاليين لا يزالون يقصرون عن الفيزيائيين البشر في تنفيذ هذه المهام بشكل موثوق.

Darius A. Faroughy, Sofia Palacios Schweitzer, Ian Pang, Siddharth Mishra-Sharma, David Shih2026-05-15

🤖 machine learning

WarmPrior: Straightening Flow-Matching Policies with Temporal Priors

تقدم هذه الورقة "WarmPrior"، وهو مسبق (prior) مرتبط زمنياً مستمد من سجل الأفعال الأخير يحل محل المصدر الغاوسي القياسي في سياسات مطابقة التدفق (flow-matching policies) لإنتاج مسارات احتمالية أكثر استقامة، مما يؤدي باستمرار إلى تحسين معدلات النجاح، وكفاءة العينات، والاستكشاف في مهام المعالجة الروبوتية.

Sinjae Kang, Chanyoung Kim, Kaixin Wang, Li Zhao, Kimin Lee2026-05-15

🤖 machine learning

Towards Resource-Efficient LLMs: End-to-End Energy Accounting of Distillation Pipelines

تقدم هذه الورقة إطاراً شاملاً ومحاسبياً للطاقة من البداية إلى النهاية يكشف عن تكاليف الموارد التي غالباً ما يتم التغاضي عنها لأعباء عمل جانب المعلم في عملية تقطير النماذج اللغوية الكبيرة، مما يتيح إنشاء منحنيات للمفاضلة بين الطاقة والجودة وتقديم إرشادات عملية لاختيار طرق التقطير الفعالة.

Katherine Lambert, Sasha Luccioni2026-05-15

💻 computer science

CineMesh4D: Personalized 4D Whole Heart Reconstruction from Sparse Cine MRI

يُعد CineMesh4D مساراً مبتكراً متكاملاً رباعي الأبعاد يعيد بناء شبكات هندسية مخصصة للقلب بالكامل من صور رنين مغناطيسي سينمائي ثنائي الأبعاد متعددة المشاهد وشحيحة، وذلك عبر الاستفادة من فقدان تصيير قابل للتفاضل وكتلة زمنية مزدوجة السياق للتغلب على تحديات أخذ العينات الشحيحة واقتران الحركة القلبية.

Xiaoyue Liu, Xiaohan Yuan, Mark Y Chan, Ching-Hui Sia, Lei Li2026-05-15

→ السابق التالي ←