🔬 physics

Meteorology-driven Causal Nowcasting of Fugitive Landfill Emissions Enables Proactive Public Health Response

تقدم هذه الورقة إطار عمل CAIRN، وهو إطار عمل للتعلم الآلي مدفوع بالأرصاد الجوية يتيح استجابات استباقية للصحة العامة تجاه انبعاثات المكبات المتطايرة من خلال التنبؤ الآني الدقيق للتعرض للغازات السامة وتأثيرات الروائح على المجتمع في الوقت الفعلي، مما ينقل التدخل من التحقيق الاسترجاعي إلى العمل الفوري.

Timothy C. Pearce, David J. T. Smith, Alec Dobney, Alessia Freddo2026-08-17
🤖 machine learning

Multi-Objective Bayesian Optimization for Model Merging

تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل MOBO-Merge، الذي يستخدم التحسين البايزي متعدد الأهداف لاختيار معلمات الدمج بكفاءة لدمج نماذج متعددة في فضاء الأوزان، مما يظهر أداءً متفوقاً على البحث العشوائي عبر مختلف مشغلات الدمج وتكوينات النماذج.

Utkarsh Agarwal, Vamshi Bonagiri, Raul Astudillo, Monojit Choudhury2026-08-17
⚛️ high-energy experiments

Pairton: Iterative Reconstruction of Short-Lived Particles

يُعد Pairton إطار عمل جديدًا وتكراريًا قائمًا على الرسوم البيانية يستفيد من بنية الـ pairformer لإعادة بناء الجسيمات قصيرة العمر في التصادمات عالية الطاقة عبر نمذجة علاقات الاضمحلال كعملية تنبؤ مقنعة، محققًا أداءً هو الأفضل في فئته في حالات اضمحلال ttˉt\bar{t} الهادرية الكاملة.

Andreas Hermansen, Chris Scheulen, Tobias Golling2026-08-17
🤖 machine learning

Convex losses and their applications to SVM, SVR, and Shallow Neural Networks

تقترح هذه الورقة البحثية وتقيم دوال خسارة محدبة جديدة لآلات المتجهات الداعمة (SVMs) والشبكات العصبية الضحلة، وتثبت من خلال التحقق المتقاطع المتداخل أنه على الرغم من أن هذه الدوال تدمج نظرياً ارتباطات الأنماط، إلا أنها لا تحسن أداء التعميم في مجموعات البيانات الصغيرة مقارنة بالخسائر القياسية.

Filippo Portera2026-08-17
🤖 machine learning

Detecting Contaminated Code-Generation Prompt Batches via Influence Functions

تقدم الورقة البحثية CodeSIFT، وهي طريقة كشف غير معتمدة على نموذج التهديد تستفيد من دالات التأثير لتحديد دفعات مطالبات توليد الكود الخبيثة من خلال قياس تأثيرها الشاذ على معاملات النموذج، محققةً دقة كشف عالية عبر مختلف الثغرات الأمنية دون الاعتماد على أنماط هجوم محددة مسبقاً.

Francesco Quinzan, Noor Munir, Yishun Lu, Stephen Roberts2026-08-17
💬 NLP

A Four-Axis Trustworthiness Benchmark for LLM-as-Judge in Principle-Based Regulation

تقدم هذه الورقة البحثية Principle-Bench، وهو معيار مرجعي جديد يغطي الدقة، ومتانة إعادة الصياغة، والمتانة الخصومية، والمعايرة لتقييم أنظمة "النموذج اللغوي الكبير كحكم" (LLM-as-judge) في التنظيم القائم على المبادئ، مما يكشف عن معاناة النماذج الحالية من ثغرات "مسرح الامتثال" حيث يؤدي حشو الكلمات المفتاحية الخصومي بشكل جذري إلى خفض الأداء ويسلط الضوء على الحاجة الماسة إلى آليات تقييم معايرة وقابلة للتدقيق.

Dipankar Sarkar2026-08-17
🤖 machine learning

Non-Parametric Spatiotemporal Trajectory Prediction via State-Conditioned Transition Sampling

تقدم هذه الورقة طريقة غير معلمية وغير معتمدة على التدريب للتنبؤ بالمسارات متعدد الأنماط، تستفيد من جدول انتقال مشروط بالحالة لتحقيق دقة بمستوى نماذج المحولات (Transformer) دون الحاجة إلى وحدات معالجة رسومية، مع تفوق ملحوظ على نماذج التعلم العميق في سيناريوهات ندرة البيانات.

Michael Fore, Akshay Jain, Justin Downes, Rohan Pradhan, Duncan Botti2026-08-17
🤖 machine learning

ATLAS: Discovering Agent Strategies through LLM-Guided Abstraction and Automata Learning

تقدم هذه الورقة ATLAS، وهو إطار عمل مبتكر يجمع بين تجريد المسارات وتعلم الأتمتة لتحويل مسارات الوكلاء الغامضة القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة إلى نماذج حالات محدودة قابلة للتفسير، مما يتيح التحليل المنهجي لاستراتيجيات الوكلاء، والقدرة على التفسير، ونقل المعرفة في المهام المعقدة مثل الأمن السيبراني.

Ignacio D. Lopez-Miguel, Andreas Happe, Jürgen Cito, Ezio Bartocci, Bettina Könighofer, Martin Tappler2026-08-17
🔢 mathematics

Non-Shattering at and Above the Dynamical Temperature in the Spherical Pure p-Spin Model

تثبت هذه الورقة أن نموذج زجاج السباين الكروي النقي من النوع pp لا يُظهر تفتتاً لقيم التداخل qq دون عتبة محددة ولجميع درجات الحرارة العكسية β\beta وصولاً إلى درجة الحرارة الديناميكية بما في ذلك إياها، مما يحل جزئياً حدسية بن آروس وجاغاناث من خلال مزيج من الحدود الحتمية، وقوانين الإشارة، وعوائق الشفرة الكروية.

Taegyun Kim2026-08-17
🤖 machine learning

Catching the Imposter: Self-Supervised Learning of Physical Coherence with Cross-Entity Feature Permutations

تقدم هذه الورقة البحثية "Imposter"، وهي مهمة تمهيدية للتعلم الخاضع للإشراف الذاتي تدرب النماذج على اكتشاف عمليات تبديل الميزات غير المنطقية فيزيائياً بين الكيانات، مما يؤدي إلى التقاط التبعيات الفيزيائية عبر الميزات التي تعزز الأداء بشكل كبير في مهام نمذجة سطح الأرض المتنوعة عند دمجها مع الأهداف الحالية.

Aleksei Rozanov, Arvind Renganathan, Vipin Kumar2026-08-17