cs.AI ورقة بحثية

Scaling few-shot spoken word classification with generative meta-continual learning

تُثبت هذه الورقة أن خوارزمية التعلم المستمر التوليدي (GeMCL) تُمكّن مصنف الكلمات المنطوقة من تعلم 1,000 فئة بالتتابع بخمسة أمثلة فقط لكل منها، محققةً أداءً يضاهي النماذج المرجعية الضبطت بالكامل أو المجمدة، مع التكيف بسرعة أكبر بـ 2,000 مرة وببيانات ووقت تدريب أقل بكثير.

Louise Beyers, Batsirayi Mupamhi Ziki, Ruan van der Merwe2026-05-14

🤖 AI

Counterfactual Reasoning for Causal Responsibility Attribution in Probabilistic Multi-Agent Systems

تقترح هذه الورقة إطاراً رسمياً لعزو المسؤولية السببية في الأنظمة الاحتمالية متعددة الوكلاء من خلال نمذجتها كألعاب عشوائية متزامنة، وتقديم مقياس مضاد للواقع استرجاعي يتم قياسه عبر قيمة شابلي، وتوضيح كيفية حساب استراتيجيات توازن ناش المستقرة التي توازن بين المسؤولية والمكافآت المتوقعة.

Chunyan Mu, Muhammad Najib2026-05-14

🤖 machine learning

Spectral Flattening Is All Muon Needs: How Orthogonalization Controls Learning Rate and Convergence

تقدم هذه الورقة تفسيراً هندسياً مبدئياً لاستقرار وتقارب مُحسّن "Muon" المتفوق، وذلك من خلال إثبات أن آلية التعامد الخاصة به تحقق تسطيحاً طيفياً، مما ينقل قيد الاستقرار من أكبر قيمة مفردة للتدرج إلى متوسط القيمة المفردة للتدرج ويحسن عامل التقارب الفعال تحت نموذج انحناء مفكك بنظام كرونيكر.

Tien-Phat Nguyen, Truong Nguyen, Minh-Phuc Truong, Tuc Nguyen, James Bailey, Trung Le2026-05-14

💬 NLP

Does language matter for spoken word classification? A multilingual generative meta-learning approach

تُظهر هذه الورقة أن تطبيق التعلم الميتا-مستمر التوليدي على تصنيف الكلمات المنطوقة متعدد اللغات يكشف أن إجمالي ساعات بيانات التدريب الفريدة تعد مؤشراً أقوى على الأداء من عدد اللغات المدرجة، مع إظهار النماذج متعددة اللغات لنتائج أفضل بقليل فقط من نظيراتها أحادية اللغة.

Batsirayi Mupamhi Ziki, Louise Beyers, Ruan van der Merwe2026-05-14

🤖 AI

Watermarking Should Be Treated as a Monitoring Primitive

تجادل هذه الورقة بأن العلامات المائية يجب أن تُعامل كأداة مراقبة بدلاً من كونها مجرد أداة كشف لكل عينة على حدة، موضحةً أن قدرات المراقبة الداخلية والخارجية تبرز حتماً من خلال تجميع الإشارات والأنماط الإحصائية، مما يكشف عن توتر جوهري بين إسناد الملكية والخصوصية.

Toluwani Aremu, Nils Lukas, Jie Zhang2026-05-14

🤖 machine learning

Margin-calibrated Classifier Guidance for Property-driven Synthesis Planning

تقدم هذه الورقة البحثية "ترتيب إكمال التسلسل" (SCR)، وهي طريقة توجيه مصنف تعتمد على معايرة الهامش، تعمل على تعزيز تخطيط التخليق الكيميائي متعدد الخطوات بشكل كبير من خلال تمكين النماذج ذات التوليد الذاتي المدربة مسبقاً من تلبية قيود تفاعل محددة وأهداف خصائص معينة بفعالية، مما يؤدي إلى تحسين معدلات الحل بشكل جذري وسد فجوة التنوع بين النهجين القائمين على القوالب والنهجين الخاليين من القوالب.

Najwa Laabid, Vikas Garg2026-05-14

🤖 AI

A Multi-Agent Orchestration Framework for Venture Capital Due Diligence

تقدم هذه الورقة إطار عمل متعدد الوكلاء مؤتمت بالكامل لعمليات الفحص النافي للجهالة في رأس المال الاستثماري، يدمج النماذج اللغوية الكبيرة مع استرجاع الويب في الوقت الفعلي ومسار متخصص لاستخراج وتحليل بيانات السجل التجاري اليوناني، مع توظيف آلية تراجع هيكلية لمنع الهلوسات المالية.

Grigorios Alexandrou, Katerina Pramatari2026-05-14

🤖 AI

GRACE: Gradient-aligned Reasoning Data Curation for Efficient Post-training

تُعد GRACE طريقةً قابلة للتوسع لتنقية البيانات ولا تعتمد على نموذج مكافأة، حيث تعمل على تحسين كفاءة ما بعد التدريب من خلال تقييم واختيار بيانات الاستدلال على مستوى الخطوة باستخدام إشارات متوافقة مع التدرج، محققةً أداء البيانات الكاملة باستخدام 5% فقط من مجموعة البيانات.

Junjie Li, Ziao Wang, NingXuan Ma, Jianghong Ma, Xiaofeng Zhang2026-05-14

🤖 AI

LeanSearch v2: Global Premise Retrieval for Lean 4 Theorem Proving

يُعد LeanSearch v2 نظام استرجاع ثنائي الوضع يحقق أداءً هو الأفضل في فئته في تحديد المجموعة الكاملة من لِمات (lemmas) المكتبة المطلوبة لإثبات نظريات Lean 4، متفوقاً بشكل كبير على أدوات البحث الدلالي واختيار المقدمات الموجودة حالياً، ومحسناً بشكل مباشر معدلات نجاح الإثبات في المهام اللاحقة.

Guoxiong Gao, Zeming Sun, Jiedong Jiang, Yutong Wang, Jingda Xu, Peihao Wu, Bryan Dai, Bin Dong2026-05-14

🤖 AI

A Constraint Programming Approach for $n$ -Day Lookahead Playoff Clinching

تقدم هذه الورقة خوارزمية هجينة تجمع بين بحث شجري مخصص وروتين فرعي قائم على البرمجة بالقيود لتحديد مجموعات محددة من نتائج المباريات المستقبلية المطلوبة لفريق في دوري الهوكي الوطني لضمان التأهل إلى الأدوار الإقصائية ضمن نافذة استشرافية مدتها $n$ من الأيام، مع مراعاة قواعد كسر التعادل المعقدة.

Gili Rosenberg, Kyle E. C. Booth, J. Kyle Brubaker, Ruben S. Andrist2026-05-14

→ السابق التالي ←

cs.AI

Scaling few-shot spoken word classification with generative meta-continual learning

Counterfactual Reasoning for Causal Responsibility Attribution in Probabilistic Multi-Agent Systems

Spectral Flattening Is All Muon Needs: How Orthogonalization Controls Learning Rate and Convergence

Does language matter for spoken word classification? A multilingual generative meta-learning approach

Watermarking Should Be Treated as a Monitoring Primitive

Margin-calibrated Classifier Guidance for Property-driven Synthesis Planning

A Multi-Agent Orchestration Framework for Venture Capital Due Diligence

GRACE: Gradient-aligned Reasoning Data Curation for Efficient Post-training

LeanSearch v2: Global Premise Retrieval for Lean 4 Theorem Proving

A Constraint Programming Approach for nnn-Day Lookahead Playoff Clinching

A Constraint Programming Approach for $n$ -Day Lookahead Playoff Clinching