cs.LG ورقة بحثية

TabSHAP

تقدم هذه الورقة TabSHAP، وهو إطار عمل للتفسير غير المرتبط بنموذج محدد يعمل على قياس التأثير التوزيعي للميزات الفردية في المصنفات الجدولية القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تكييف تقدير أسلوب شابلي باستخدام تباعد جينسن-شانون على مستوى المفتاح والقيمة المتسلسلة، مما يحقق موثوقية أعلى من الطرق التقريبية الخطية الحالية.

Aryan Chaudhary, Prateek Agarwal, Tejasvi Alladi2026-04-24

💬 NLP

Cross-Session Threats in AI Agents: Benchmark, Evaluation, and Algorithms

تقدم هذه الورقة CSTM-Bench، وهي مجموعة بيانات وإطار تقييم للكشف عن تهديدات وكلاء الذكاء الاصطنا de عبر الجلسات التي تتهرب من الحواجز الوقائية عديمة الذاكرة، مما يثبت أن قارئات النواة (Coreset Readers) ذات الذاكرة المحدودة تتفوق على كل من النهج المقيد بالجلسة والنهج القائم على السجلات الكاملة، مع اقتراح مقياس جديد يوازن بين استدعاء الكشف واستقرار الخدمة.

Ari Azarafrooz2026-04-24

💬 NLP

Slot Machines: How LLMs Keep Track of Multiple Entities

تتقصى هذه الورقة كيفية تمثيل النماذج اللغوية الكبيرة لكيانات متعددة من خلال تحديد فجوات (slots) متميزة للكيان "الحالي" و"السابق" في تنشيطات الرموز (token activations)، كاشفةً أنه بينما تستطيع النماذج فك تشفير المعلومات من كليهما، فإنها تستخدم فجوة الكيان السابق بشكل انتقائي للاستدلال العلاقاتي بينما تعتمد على فجوة الكيان الحالي للاسترجاع الحقائقي، وهو قصور يكشف عن فجوة بين المعلومات المتاحة والاستخدام الفعلي في سيناريوهات الربط المعقدة.

Paul C. Bogdan, Jack Lindsey2026-04-24

💬 NLP

Adaptive Instruction Composition for Automated LLM Red-Teaming

تقدم هذه الورقة البحثية "تكوين التعليمات التكيفي" (Adaptive Instruction Composition)، وهو إطار عمل مبتكر يستخدم "مقام المراهنة السياقي" (contextual bandit) القائم على التعلم المعزز لدمج الاستعلامات والتكتيكات الضارة المستمدة من الحشد ديناميكيًا، مما يؤدي إلى توليد عمليات كسر حماية لنماذج اللغات الكبيرة (LLM jailbreaks) متنوعة وعالية الفعالية تتفوق على كل من الأساليب العشوائية وأساليب الاختبار الأحمر التكيفي الحالية.

Jesse Zymet, Andy Luo, Swapnil Shinde, Sahil Wadhwa, Emily Chen2026-04-24

🤖 machine learning

Graph Neural Network-Informed Predictive Flows for Faster Ford-Fulkerson and PAC-Learnability

تقترح هذه الورقة إطار عمل معزز بالتعلم يدمج شبكة عصبية رسومية لتمرير الرسائل للتنبؤ باحتمالات أهمية الحواف، مما يوجه خوارزمية فورد-فولكرون معدلة لتسريع حساب التدفق الأقصى وتجزئة الصور مع الحفاظ على المثالية.

Eleanor Wiesler, Trace Baxley2026-04-24

🤖 machine learning

Toward Efficient Membership Inference Attacks against Federated Large Language Models: A Projection Residual Approach

تقدم هذه الورقة ProjRes، وهو هجوم استدلال عضوي سلبي جديد وعالي الكفاءة يستفيد من بقايا الإسقاط (projection residuals) لتمثيلات التضمين الخفية لتقويض نماذج اللغات الكبيرة الاتحادية بشكل فعال، محققاً دقة تقارب الكمال حتى ضد دفاعات الخصوصية التفاضلية القوية.

Guilin Deng, Silong Chen, Yuchuan Luo, Yi Liu, Songlei Wang, Zhiping Cai, Lin Liu, Xiaohua Jia, Shaojing Fu2026-04-24

📊 statistics

Refining Covariance Matrix Estimation in Stochastic Gradient Descent Through Bias Reduction

تقترح هذه الورقة مُقدِّر تباين (covariance estimator) جديداً، غير منحاز، وكاملاً عبر الإنترنت (fully online) للاشتقاق المتدرج العشوائي، والذي يلغي الحاجة إلى المشتقات من الدرجة الثانية التي يصعب الوصول إليها، مع تحقيق معدل تقارب متفوق قدره $n^{(\alpha-1)/2} \sqrt{\log n}$ مقارنة بالبدائل الأخرى التي لا تعتمد على مصفوفة هيسيان (Hessian-free).

Ziyang Wei, Wanrong Zhu, Jingyang Lyu, Wei Biao Wu2026-04-24

🤖 machine learning

Sparse Forcing: Native Trainable Sparse Attention for Real-time Autoregressive Diffusion Video Generation

تقدم هذه الورقة البحثية "Sparse Forcing"، وهي آلية انتباه متناثرة أصلية قابلة للتدريب مقترنة بنواة وحدة معالجة رسومات فعالة (PBSA)، والتي تستفيد من ملاحظة أن عمليات التوليد التكراري لانتشار النماذج (autoregressive diffusion rollouts) تتركز على كتل بارزة مستمرة لتحسين جودة توليد الفيديو طويل المدى وتقليل زمن تأخير فك التشفير واستهلاك الذاكرة بشكل كبير في آن واحد.

Boxun Xu, Yuming Du, Zichang Liu, Siyu Yang, Ziyang Jiang, Siqi Yan, Rajasi Saha, Albert Pumarola, Wenchen Wang, Peng Li2026-04-24

🔬 physics

Assessing Emulator Design and Training for Modal Aerosol Microphysics Parameterizations in E3SMv2

تقيم هذه الورقة بشكل منهجي تصميم وتدريب نماذج المحاكاة لتعلم الآلة العلمي لوحدة MAM4 للفيزياء الدقيقة للهباء الجوي في E3SMv2، مما يثبت أن التدرج الفعال، ومراقبة التقارب، والتعقيد المتوسط للشبكة هي أمور حاسمة لإعادة إنتاج تغيرات تركيز الهباء الجوي بدقة تحت ظروف خالية من السحب.

Shady E. Ahmed, Hui Wan, Saad Qadeer, Panos Stinis, Kezhen Chong, Mohammad Taufiq Hassan Mozumder, Kai Zhang, Ann S. Alm (…)2026-04-24

🤖 machine learning

Learning Dynamic Representations and Policies from Multimodal Clinical Time-Series with Informative Missingness

تقترح هذه الورقة إطار عمل مبتكر لتعلم تمثيلات ديناميكية للمرضى من السلاسل الزمنية السريرية متعددة الأنماط، والتي تستفيد صراحةً من المعلوماتية الناتجة عن البيانات المفقودة من خلال مشفر متعدد الأنماط وترشيح بايزي، مما يظهر أداءً محسناً في تعلم سياسة العلاج غير المتصلة وتوقع الوفاة على مجموعات بيانات وحدات العناية المركزة واسعة النطاق.

Zihan Liang, Ziwen Pan, Ruoxuan Xiong2026-04-24

→ السابق التالي ←