🤖 Category

cs.AI

25400 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Deterministic Decomposition of Stochastic Generative Dynamics

تقدم هذه الورقة إطار عمل "مطابقة الجسر" (Bridge Matching) الذي يفكك حقل السرعة الحتمي للعمليات التوليدية العشوائية إلى مكونات نقل وأسموزية متميزة، مما يتيح أخذ عينات قابلة للتفسير والتحكم من خلال الضبط المستقل للمساهمة الناجمة عن الانتشار.

Xingyu Song, Yuan Mei, Naoya Takeishi2026-05-12
🤖 AI

PPU-Bench:Real World Benchmark for Personalized Partial Unlearning in Vision Language Models

تقدم هذه الورقة البحثية PPU-Bench، وهو معيار مرجعي واقعي لتقييم عملية "النسيان الجزئي المخصص" في النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط من خلال 24 ألف عينة عبر ثلاثة إعدادات تحديّة، مما يكشف عن قصور كبير في الأساليب الحالية ويدفع نحو اقتراح "التحسين الواعي بالحدود" (BAO) لفرض الحدود الحقائقية داخل الموضوع الواحد بفعالية.

Jiahui Guang, Zexun Zhan, Zhenlin Xu, Cuiyun Gao, Haiyan Wang, Jing Li, Zhaoquan Gu, Yanchun Zhang2026-05-12
🤖 AI

Curvature-Aware Captioning:Leveraging Geodesic Attention for 3D Scene Understanding

تقترح هذه الورقة "التعليق الوصفي المدرك للانحناء" (Curvature-Aware Captioning)، وهو إطار عمل مبتكر يستفيد من آليات الانتباه الجيوديسي غير الإقليدي ضمن الفضاءات المائلة واللورنتزية لحل الصراع بين الدقة الهندسية المحلية والتسلسل الهرمي الدلالي العالمي في التعليق الوصفي للسحب النقطية ثلاثية الأبعاد المتفرقة، محققاً أداءً هو الأفضل حالياً في معايير ScanRefer وNr3D.

Ziyao He, Yingjie Liu, ZhangYangRui, Mingsong Chen, Xuan Tang, Xian Wei2026-05-12
🤖 AI

SimReg: Achieving Higher Performance in the Pretraining via Embedding Similarity Regularization

تقترح الورقة البحثية SimReg، وهي طريقة لتنظيم تشابه التضمين في مرحلة ما قبل التدريب للنماذج اللغوية الكبيرة، تعمل على تقليل التباين داخل الفئة الواحدة وتقليل التشابه بين الفئات لتسريع التقارب بنسبة تزيد عن 30% وتحسين أداء الصفر المعرفي (zero-shot) في المهام اللاحقة بأكثر من 1%.

Yan Sun, Guoxia Wang, Jinle Zeng, JiaBin Yang, Shuai Li, Li Shen, Dacheng Tao, DianHai Yu, Haifeng Wang2026-05-12
🤖 machine learning

Compressed Video Aggregator: Content-driven Module for Efficient Micro-Video Recommendation

تقدم هذه الورقة "مجمّع الفيديو المضغوط" (CVA)، وهو وحدة توصية بالفيديوهات القصيرة خفيفة الوزن تعمل على فصل معلومات الفيديو عن تعلم التفضيلات من خلال تجميع تضمينات نماذج الرؤية الأساسية (VFM) المجمدة واستخدام اختيار الإطارات الرئيسية الموجه بالعنوان لتحقيق تقليل كبير في وقت التدريب والذاكرة مع تحسين أداء التوصية.

Yang Xiao, Huiyuan Chen, Kaiyuan Deng, Chao Jiang, Zinan Ling, Ruimeng Ye, Xiaolong Ma, Bo Hui2026-05-12
🤖 AI

How You Begin is How You Reason: Driving Exploration in RLVR via Prefix-Tuned Priors

تقترح هذه الورقة إطار عمل "الاستكشاف المعزز لتعظيم المعلومات" (IMAX)، الذي يعالج مشكلة انهيار الإنتروبيا في التعلم التعزيزي مع المكافآت القابلة للتحقق (RLVR) من خلال تدريب البوادئ اللينة لإعادة تشكيل الأولويات المسبقة للنموذج واستخدام مكافأة "إنفوماكس" (InfoMax)، مما يؤدي إلى تحسين أداء الاستدلال وتنوع المسارات بشكل كبير عبر مختلف مقاييس النماذج اللغوية الكبيرة.

Yifan Xu, Junren Chen, Yifan Chen2026-05-12
🤖 AI

FRACTAL: SSM with Fractional Recurrent Architecture for Computational Temporal Analysis of Long Sequences

تقدم الورقة البحثية FRACTAL، وهو نموذج فضاء حالة مبتكر يدمج نظرية القياس الكسري في تحديثات الذاكرة التكرارية لحل المقايضة بين الاحتفاظ بالتاريخ غير المحدود واكتشاف التغيرات قصيرة المدى، محققاً أداءً فائقاً في اختبارات التسلسل الطويل مقارنة بالنماذج الحالية مثل S5.

Mengqi Li, Wensheng Lin, Jinshuai Yang, Lixin Li2026-05-12
🤖 AI

The Grounding Gap: How LLMs Anchor the Meaning of Abstract Concepts Differently from Humans

تكشف هذه الورقة أنه بينما تستطيع النماذج اللغوية الكبيرة تحديد أبعاد التجذر عند استجوابها صراحةً، إلا أنها تظهر "فجوة تجذر" كبيرة مقارنة بالبشر من خلال الاعتماد المفرط على الارتباطات اللفظية والفشل في استدعاء مفاهيم الحالات العاطفية والداخلية بشكل طبيعي أثناء التوليد الحر.

Odysseas S. Chlapanis, Orfeas Menis Mastromichalakis, Christos H. Papadimitriou2026-05-12
🤖 AI

Generating Leakage-Free Benchmarks for Robust RAG Evaluation

تقدم هذه الورقة SeedRG، وهي مسار لتوليد معايير قياسية شبه اصطناعية يخفف من حدة تسرب المعرفة وتقادم المعايير في تقييم التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) عن طريق استخراج رسوم بيانية للاستدلال من البيانات البذرية وتوليد أمثلة جديدة مشابهة هيكلياً لا يمكن الإجابة عليها من الذاكرة البارامترية للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM).

Jiayi Liu, Jiaxing Zhang, Bowen Jin, Jennifer Neville2026-05-12
🤖 AI

M3^3: Reframing Training Measures for Discretized Physical Simulations

تقدم الورقة البحثية M3^3 (مقياس مورتون متعدد المقاييس)، وهو إطار عمل قابل للتوسع يعمل على تخفيف الانحياز الناجم عن المقياس في تدريب النماذج البديلة العصبية للمحاكاة الفيزيائية من خلال موازنة الإشراف عبر مقاييس مكانية متعددة، مما يحسن دقة التنبؤ وكفاءة البيانات بشكل كبير في المجالات الفيزيائية المستمرة.

Yuan Mei, Xingyu Song, Xiaowen Song, Naoya Takeishi2026-05-12