🤖 Category

cs.LG

22423 ورقة بحثية

🤖 machine learning

CEDAR: Controlled and Event-Driven Demand Forecasting via Residual Decomposition

يُعد CEDAR إطار عمل ثنائي المرحلة يعزز التنبؤ بالطلب للتخطيط في التجارة الإلكترونية من خلال الجمع بين "محول متداخل الأفعال" (Action-Interleaved Transformer) لمحاكاة انتقالات الحالة المدفوعة بالسياسات، و"وحدة تصحيح متبقية" (Residual Correction Module) تستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة وإشارات الأحداث لمعالما معالجة أوجه القصور في نماذج السلاسل الزمنية السلبية، مما يتيح إجراء تحليل مضاد للواقع وتحسين تخطيط الميزانية.

Junjie Meng, Ranxu Zhang, Zi-an Zhang, Shujun Liu, Xiaoning Qi, Xiaozhou Xu, Yanyong Zhang, Hui Xiong, Chao Wang2026-08-27
🤖 machine learning

Towards A Unified Information Bottleneck Framework for Time Series Explanations

تقترح هذه الورقة {\modelname}، وهو إطار عمل موحد قائم على مبدأ عنق الزجاجة المعلوماتي (Information Bottleneck) يربط بين التفسيرات العزوية والتفسيرات المضادة للواقع لبيانات السلاسل الزمنية للتغلب على أوجه القصور في الطرق المستقلة الحالية، مثل الافتقار إلى التحقق السببي وعدم الاستقرار، وذلك من خلال تعلم شبكة تحويل معلمية تنتج عزوّات دقيقة وتفسيرات مضادة للواقع مستقرة.

Xu Zheng, Zichuan Liu, Zhuomin Chen, Mayur Akewar, Janki Bhimani, Jason Liu, Mo Sha, Jingchao Ni, Wei Cheng, Dongsheng L (…)2026-08-27
🤖 machine learning

Forecasting Multiple Observables with SCROLL: Score-Trained Uncertainty for Stochastic Dynamics

تقدم الورقة البحثية SCROLL، وهو إطار عمل لعدم اليقين مدرب بالدرجات يقوم بتركيب احتمالات لكل مهمة عبر معتقدات الطبقة الأخيرة ذات التوجيه الحر على عمود فقري مشترك للتنبؤ بكفاءة بمتغيرات متعددة في الأنظمة الديناميكية العشوائية، محققاً أفضل النتائج في المعايرة والدقة على كل من البيانات الاصطناعية والواقعية دون التكلفة الحسابية لضبط المعلمات الفائقة المكثف.

Pavel Prochazka2026-08-27
💬 NLP

SAMpLE: A SystemC-AMS Machine LEarning-based Framework for Virtual Prototyping

تقدم هذه الورقة SAMpLE، وهو إطار عمل مفتوح المصدر لـ SystemC-AMS يعمل على توحيد معايير دمج نماذج تعلم الآلة في النماذج الأولية الافتراضية عبر واجهة تدفق بيانات زمنية (Timed Dataflow) قابلة للتوصيل والتشغيل وتنسيق ONNX، مما يوفر خلفيات تشغيل لكل من التدريب بلغة C++ الأصلية والتنفيذ غير المتصل (offline) لتعزيز قابلية التكرار، وإعادة الاستخدام، والمقارنة في محاكاة الأنظمة المدمجة.

Andrei Mihai Albu, Sara Vinco2026-08-27
🤖 machine learning

When Pruning Meets Interpretability: Preserving Sparse Autoencoder Robustness in LLMs

تُثبت هذه الورقة أن طرق التقليم القائمة على التنشيط مثل Wanda وSparseGPT تحافظ بشكل أفضل على متانة المشفّر التلقائي المتناثر (Sparse Autoencoder) في النماذج اللغوية الكبيرة مقارنة بالتقليم القائم على المقدار من خلال التحكم في طاقة الاضطراب، بينما تكشف أيضاً أن الطبقات الوسطى حساسة بشكل فريد للتقليم وتقترح استراتيجية تخصيص تخلخل على مستوى الطبقات لتحسين كفاءة النموذج.

Suchit Gupte, Xueru Zhang, Mohammad Mahdi Khalili2026-08-27
🤖 machine learning

SciMIF: Understanding Multimodal Instruction Following in Scientific Domains

تقدم هذه الورقة SciMIF، وهو معيار مرجعي جديد يتميز بتصنيف شامل ومسار بيانات عالي الدقة لتقييم النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط في التعليمات العلمية المعقدة، مما يكشف عن تفاوتات كبيرة في الأداء عبر التخصصات ويسلط الضوء على القيود الحالية في الالتزام بالقيود دقيقة التفاصيل رغم زيادة حجم النماذج.

Ye Shen, Yuting Zheng, Dun Pei, Zijian Chen, Wenlong Zhang, Qi Jia, Guangtao Zhai2026-08-27
💬 NLP

Lost but not erased: Finding traces of a forgotten language in neural speech models

تُظهر هذه الدراسة أن آثار لغة ولادة منسية تستمر في النماذج العصبية للكلام المدربة على لغة ثانية، مما يشير إلى أن تأثيرات الفترة الحرجة في اكتساب اللغة تنبع من ترسيخ التمثيلات التأسيسية بدلاً من فقدان النضج في اللدونة.

Peter Plantinga, Charlotte Moore, Peter W. Donhauser, Krista Byers-Heinlein, Denise Klein2026-08-27
🤖 machine learning

FRAME: separating sampling variation from representational cause in medical imaging fairness

تقدم هذه الورقة إطار عمل FRAME، وهو إطار عمل مكون من خطوتين يميز بين التباين في أخذ العينات والتحيز التمثيلي الحقيقي في عدالة التصوير الطبي من خلال إنشاء مرجع للنموذج العادل واختبار الفروقات المتبقية، مما يكشف أن جزءاً كبيراً من التفاوتات المبلغ عنها بين المجموعات الفرعية يمكن إرجاعه إلى الضوضاء الإحصائية بدلاً من آليات النموذج.

Mahshad Lotfinia, Daniel Truhn, Andreas Maier, Soroosh Tayebi Arasteh2026-08-27
💬 NLP

R3R^3: Training Robots to Reason in Natural Language via Reinforcement Learning

تقدم الورقة البحثية إطار العمل R3R^3، وهو إطار عمل لما بعد التدريب يعمل على تعزيز نماذج الرؤية واللغة الجاهزة وتحويلها إلى مستنتجات روبوتية قادرة على توليد توجيهات لغوية طبيعية حرة لسياسات التلاعب منخفضة المستوى، مما يؤدي بشكل كبير إلى تحسين الاستكشاف والتعميم في المهام طويلة الأمد من خلال الجمع بين التدريب المتوسط على آثار الخبراء والتعلم التعزيزي القائم على المعايير.

Lehong Wu, Yuxiao Qu, Zheyuan Hu, Ivan Zhang, Limin Wei, Zackory Erickson, Aviral Kumar2026-08-27
🤖 machine learning

TraceML: An Empirical Analysis of Human-Agent Planning in Machine Learning Development

تقدم هذه الورقة TraceML، وهي مجموعة بيانات ومخطط شامل يربط بين مسارات البشر والوكلاء عبر 134 مسابقة لتعلم الآلة، والتي تكشف أن الوكلاء الحاليين يفشلون في مضاهاة الأداء البشري ليس بسبب أخطاء برمجية، بل لأنهم يفتقرون إلى سلوكيات التخطيط الاستراتيجي والاستكشاف التكراري التي يظهرها الخبراء البشريون.

Jiarui Yan, Weiwei Sun, Sijie Li, Wenhan Li, Yiming Yang2026-08-27