🤖 Category

cs.LG

24717 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Representational Curvature Modulates Behavioral Uncertainty in Large Language Models

تُظهر هذه الورقة أن الانحناء الهندسي لمسار التمثيل الخاص بالنموذج —أي مدى "انحنائه" أثناء المعالجة— يرتبط ارتباطاً مباشراً ويمكن استخدامه لتعديل عدم اليقين التنبؤي (الاعتلاج) للنماذج اللغوية الكبيرة.

Jack King, Evelina Fedorenko, Eghbal A. Hosseini2026-04-28
🤖 machine learning

Hindsight Preference Optimization for Financial Time Series Advisory

تقترح الورقة البحثية "تحسين التفضيل بأثر رجعي" (Hindsight Preference Optimization)، وهي طريقة تستخدم النتائج المالية المرصودة للسماح لنموذج لغوي بترتيب وتوجيه الاستشارات التنبؤية بأثر رجعي عبر "التحسين المباشر للتفضيلات" (DPO)، مما يمكّن نموذجاً صغيراً بحجم 4 مليارات معلمة من التفوق على نموذج معلم أكبر بحجم 235 مليار معلمة في كل من الدقة وجودة الاستشارة.

Yanwei Cui, Guanghui Wang, Xing Zhang, Peiyang He, Ziyuan Li, Bing Zhu, Wei Qiu, Xusheng Wang, Zheng Yu, Anqi Xin2026-04-28
🤖 machine learning

Fix Initial Codes and Iteratively Refine Textual Directions Toward Safe Multi-Turn Code Correction

تقترح الورقة البحثية طريقة "التحسين التكراري للتوجهات النصية" (IRTD)، وهي طريقة مبسطة تحقق أداءً رائدًا في تصحيح الأكواد من خلال التحسين التكراري للتوجهات النصية للأكواد الأولية الثابتة، مما يوفر بديلًا أكثر كفاءة وآمنًا من الناحية النظرية للطرق المعقدة القائمة على البحث مثل "البحث في الغابة المشتتة" (Scattered Forest Search).

Yuto Tanaka, Issei Sato2026-04-28
🤖 machine learning

When to Commit? Towards Variable-Size Self-Contained Blocks for Discrete Diffusion Language Models

تقترح الورقة البحثية كتلًا ذات أحجام متغيرة ومكتفية ذاتيًا (VSB)، وهي طريقة لنماذج اللغة ذات الانتشار المنفصل تقوم باختيار حدود كتل فك التشفير المثلى عبر قياس التباعد بين التنبؤات التي تتم بوجود السياق المستقبلي وبدونه لضمان الاتساق التنبؤي ومنع الالتزام المبكر بالرموز.

Danny Wang, Ruihong Qiu, Zi Huang2026-04-28
🤖 machine learning

TCOD: Exploring Temporal Curriculum in On-Policy Distillation for Multi-turn Autonomous Agents

لمعالجة مشكلة "عدم استقرار KL على مستوى المسار" الناتجة عن الأخطاء التراكمية في تدريب الوكيل متعدد الخطوات، تقترح هذه الورقة إطار عمل **TCOD (التقطير داخل السياسة ذو المنهج التعليمي الزمني)**، وهو إطار يعمل على تثبيت التدريب وتحسين الأداء من خلال زيادة عمق المسار المعرض للنموذج الطالب تدريجيًا عبر جدول زمني تعليمي.

Jiaqi Wang, Wenhao Zhang, Weijie Shi, Yaliang Li, James Cheng2026-04-28
🤖 machine learning

FlashOverlap: Minimizing Tail Latency in Communication Overlap for Distributed LLM Training

تُعد FlashOverlap تقنية مبتكرة لتداخل الاتصال والحوسبة في تدريب النماذج اللغوية الكبيرة الموزعة، حيث تقضي على زمن الاستجãء المتأخر (tail latency) عبر استبدال العمليات الجماعية التقليدية باتصالات الند للند المفككة وجدولة حوسبة مجزأة دقيقة التفاصيل.

Rezaul Karim, Austin Wen, Wang Zongzuo, Weiwei Zhang, Yang Liu, Walid Ahmed2026-04-28
📊 statistics

A Limit Theory of Foundation Models: A Mathematical Approach to Understanding Emergent Intelligence and Scaling Laws

تقترح هذه الورقة إطاراً رياضياً يستخدم نظرية النهاية ونظرية مؤثر ليبشيتز غير الخطي لنمذجة الذكاء الناشئ كـسلوك حدّي لبنية ذات معلمات حدّية، مما يوفر اشتقاقات نظرية لقوانين القياس والشروط الضرورية لنشوء الذكاء.

Jun Shu, Junxiong Jia, Deyu Meng, Zongben Xu2026-04-28
🤖 machine learning

Explaining Temporal Graph Predictions With Shapley Values

تقدم هذه الورقة مفسرين جديدين محايدين للنموذج للشبكات العصبية الرسومية الزمنية (TGNNs) — مفسر "شابلي" على مستوى الحدث ومفسر قائم على "قيمة أوين" على مستوى الميزات — يتفوقان على الأساليب الحالية ويمكنهما تحديد العيوب في تنفيذ النماذج.

Lea-Marie Sussek, Stefan Heindorf2026-04-28
🤖 machine learning

Meta-Ensemble Learning with Diverse Data Splits for Improved Respiratory Sound Classification

تقترح هذه الورقة نهجاً لتعلم المجموعات الفوقية (meta-ensemble learning) يعمل على تحسين أداء وتعميم تصنيف أصوات الجهاز التنفسي من خلال تدريب النماذج الأساسية على تقسيمات بيانات متنوعة ودمج تنبؤاتها عبر نموذج فوقي مُدرب.

June-Woo Kim, Miika Toikkanen, Heejoon Koo, Yoon Tae Kim, Doyoung Kwon, Kyunghoon Kim2026-04-28
🤖 machine learning

Leveraging Human Feedback for Semantically-Relevant Skill Discovery

تقدم الورقة البحثية "اكتشاف المهارات ذات الصلة دلالياً" (SRSD)، وهو نهج يعتمد على وجود الإنسان في الحلقة لتحسين كفاءة وتنوع اكتشاف المهارات غير الخاضع للإشراف في التعلم التعزيزي، وذلك عبر استخدام التسميات الدلالية البشرية لتوجيه تعلم سلوكيات أكثر مغزىً وصلة.

Maxence Hussonnois, Thommen George Karimpanal, Santu Rana2026-04-28