💻 computer science

RL-RIG: A Generative Spatial Reasoner via Intrinsic Reflection

تقترح الورقة البحثية RL-RIG، وهو إطار عمل للتعلم المعزز يدمج نموذج "التوليد-التأمل-التعديل" مع Reflection-GRPO لتعزيز الاستدلال المكاني والسلامة الهيكلية لنماذج توليد الصور بشكل كبير، متفوقاً على النهج الحالية الرائدة بنسبة تصل إلى 11% في دقة التحكم المكاني.

Tianyu Wang, Zhiyuan Ma, Qian Wang, Xinyi Zhang, Xinwei Long, Bowen Zhou2026-05-11
🤖 AI

SteelDefectX: A Multi-Form Vision-Language Dataset and Benchmark for Steel Surface Defect Analysis

تقدم الورقة البحثية SteelDefectX، وهي مجموعة بيانات ومعيار شامل للرؤية واللغة يتميز بتعليقات نصية متعددة الأشكال لـ 7,778 صورة لعيوب أسطح الفولاذ، مما يتيح تقييماً منهجياً للمحاذاة الدلالية والتعميم في نماذج الرؤية واللغة الصناعية مع الكشف عن المقايضات بين السمات المهيكلة والأوصاف اللغوية الطبيعية.

Shuxian Zhao, Jie Gui, Baosheng Yu, Dacheng Tao2026-05-11
🤖 machine learning

Metric Unreliability in Multimodal Machine Unlearning: A Systematic Analysis and Principled Unified Score

تقدم هذه الورقة أول تحليل منهجي يكشف عن تضاربات كبيرة بين المقاييس القياسية لتقييم نسيان الآلة في النماذج البصرية اللغوية، وتقترح درجة جودة موحدة (UQS) مبدئية مستمدة من الارتباطات المثالية لتوفير تصنيفات مستقرة وموثوقة.

Abdullah Ahmad Khan, Hamid Laga, Ferdous Sohel2026-05-11
🤖 AI

Render, Don't Decode: Weight-Space World Models with Latent Structural Disentanglement

يقدم NOVA إطار عمل جديد لنمذجة العالم يمثل حالات النظام كأوزان لتمثيلات عصبية ضمنية قائمة على الإحداثيات، مما يتيح رندرة فعالة خالية من فك التشفير ودقة فائقة صفرية الاستباق مع تحقيق فصل غير خاضع للإشراف بين بنية المشهد والحركة من أجل التنبؤ بالفيديو القابل للتحكم.

Roussel Desmond Nzoyem, Mauro Comi2026-05-11
🤖 machine learning

A Hierarchical Ensemble Pipeline for Anomaly Detection in ESA Satellite Telemetry

تقدم هذه الورقة مسار تجميع هرمي يجمع بين استخراج الميزات القائم على الـ shapelet والميزات الإحصائية مع النمذجة متعددة المستويات للكشف بفعالية عن الشذوذ الدقيق في بيانات التتبع متعددة المتغيرات لأقمار وكالة الفضاء الأوروبية (ESA) الاصطناعية، مما يظهر قدرة قوية على التعميم على معيار ESA-ADB.

Lorenzo Riccardo Allegrini, Geremia Pompei2026-05-11
⚡ electrical engineering

Multimodal synthesis of MRI and tabular data with diffusion in a joint latent space via cross-attention

تقدم هذه الورقة نموذج انتشار كامن متعدد الوسائط مبتكر يستخدم الانتباه المتقاطع والمشفرات التلقائية التباينية لتوليد أحجام رنين مغناطيسي وبيانات سريرية جدولية متماسكة بشكل مشترك ضمن مساحة كامنة مشتركة، مما يظهر قدرات توليد عالية الدقة على مجموعة بيانات الكوهورت الوطنية الألمانية ويؤسس لإثبات مفهوم لإنشاء توائم رقمية اصطناعية في مجال الرعاية الصحية.

Daniel Mensing, Jan Kapar, Jochen G. Hirsch, Matthias Günther, Horst Hahn, Marvin N. Wright2026-05-11
🤖 AI

Visual Text Compression as Measure Transport

تقدم هذه الورقة إطار عمل لنقل القياس لضغط النصوص المرئية، والذي يحدد كمية فقدان المعلومات ذات الصلة بالمهمة من خلال تكالفي الدقة والتغطية، مما يتيح آلية توجيه خالية من الملصقات واستراتيجية بؤرية تكيفية تعمل على تحسين الأداء في المهام اللاحقة بشكل كبير مع تقليل استخدام الرموز.

Lv Tang, Tianyi Zheng, Yang Liu, Bo Li, Xingyu Li2026-05-11
🤖 AI

Weblica: Scalable and Reproducible Training Environments for Visual Web Agents

تقدم الورقة البحثية "ويبليكا" (Weblica)، وهو إطار عمل يستفيد من التخزين المؤقت على مستوى بروتوكول HTTP والتركيب القائم على النماذج اللغوية الكبيرة لإنشاء بيئات ويب قابلة للتوسع وقابلة لإعادة الإنتاج، مما مكن من تدريب نموذج "ويبليكا-8B" الذي يتفوق على النماذج مفتوحة الأوزان الحالية في مهام الملاحة البصرية عبر الويب.

Oğuzhan Fatih Kar, Roman Bachmann, Yuanzheng Gong, Anders Boesen Lindbo Larsen, Afshin Dehghan2026-05-11
🤖 machine learning

LookWhen? Fast Video Recognition by Learning When, Where, and What to Compute

تُعد LookWhen إطار عمل فعال لتمييز الفيديو يستخدم مُنتقيًا ضحلاً لتحديد ومعالجة الرموز الأكثر إفادة فقط، مما يحقق مقايضات فائقة بين الدقة والحوسبة مقارنة بالنماذج الحالية من خلال تعلم متى وأين وماذا تحسب.

Ali Salamatian, Anthony Fuller, Pritam Sarkar, James R. Green, Leonid Sigal, Evan Shelhamer2026-05-11
🤖 machine learning

A Unified Measure-Theoretic View of Diffusion, Score-Based, and Flow Matching Generative Models

تقدم هذه الورقة إطاراً موحداً قائماً على نظرية القياس يكشف أن نماذج الانتشار، والنماذج التوليدية القائمة على الدرجة (score-based)، ومطابقة التدفق (flow matching) هي حالات لتعلم حقول متجهة تعتمد على الزمن لنقل توزيع مرجعي إلى توزيع بيانات، مما يوضح بنيتها الرياضية المشتركة، والمقايضات العملية، والروابط النظرية بينها.

Aditya Ranganath, Mukesh Singhal2026-05-11