cs.LG ورقة بحثية

Algorithm and Hardware Co-Design for Efficient Complex-Valued Uncertainty Estimation

تقدم هذه الورقة أول شبكات عصبية مركبة بايزية تعتمد على تقنية الإسقاط (dropout) لتقدير عدم اليقين، مقترنة بطريقة بحث مؤتمتة لتكوينات الطبقات المثلى وإطار عمل لإنشاء مسرعات FPGA فعالة ومنخفضة الطاقة تتفوق بشكل كبير على تطبيقات وحدات معالجة الرسومات (GPU) الحالية.

Zehuan Zhang, Mark Chen, He Li, Wayne Luk2026-04-23

🧬 biology

scpFormer: A Foundation Model for Unified Representation and Integration of the Single-Cell Proteomics

تقدم الورقة البحثية scpFormer، وهو نموذج تأسيسي قائم على المحولات (transformer) تم تدريبه مسبقاً على أكثر من 390 مليون خلية بروتينية وحيدة الخلية، والذي يستخدم نهجاً مستمراً ومثبتاً بالتسلسل لتوحيد بيانات لوحات الأجسام المضادة المجزأة في فضاء دلالي مشترك، مما يتيح تكاملاً قوياً للدفعات، وتجميعاً غير خاضع للإشراف، وتوسعاً في اللوحات في السيليكو (in silico)، ورؤى قابلة للنقل لعلم الأورام الدقيق.

Qifeng Zhou, Lei Yu, Yuzhi Guo, Yuwei Miao, Hehuan Ma, Wenliang Zhong, Lin Xu, Junzhou Huang2026-04-23

🤖 machine learning

Multi-Objective Reinforcement Learning for Generating Covalent Inhibitor Candidates

تقدم هذه الورقة البحثية مساراً للتعلم التعزيزي متعدد الأهداف ينجح في توليد مرشحات مبتكرة لمثبطات تساهمية لـ EGFR وacetylcholinesterase، مما أدى بفعالية إلى إعادة اكتشاف أدوية معروفة واقتراح نماذج "رؤوس حربية" (warhead motifs) جديدة تلقائياً غير موجودة في بيانات التدريب.

Renee Gil2026-04-23

🤖 machine learning

Separable Pathways for Causal Reasoning: How Architectural Scaffolding Enables Hypothesis-Space Restructuring in LLM Agents

تُثبت هذه الورقة أن تزويد وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة ببنية تركيبية من الرسوم البيانية للسياق والسلوكيات الديناميكية يُمكّنهم من إعادة هيكلة فضاءات الفرضيات الخاصة بهم أثناء الاكتشاف السببي، حيث تقود الرسوم البيانية للسياق دقة الاستدلال بشكل أساسي، بينما تضمن السلوكيات الديناميكية الأهلية عبر اكتشاف تغيرات الأنظمة.

John Alderete, Sebastian Benthal, Connie Xu, John Xing2026-04-23

🤖 machine learning

On the Quantization Robustness of Diffusion Language Models in Coding Benchmarks

تُظهر هذه الورقة أن النماذج اللغوية القائمة على الانتشار تُبدي متانة فائقة في التكميم مقارنة بنظيراتها ذات التوليد الذاتي، مما يشير إلى أنها تقدم مزايا كبيرة للنشر الفعال في مهام البرمجة.

Aarav Gupta, Gururaj Deshpande, Chandreyi Chakraborty2026-04-23

🤖 machine learning

Energy-Based Open-Set Active Learning for Object Classification

تقترح هذه الورقة إطار عمل جديداً قائماً على الطاقة ومكوناً من مرحلتين للتعلم النشط للمجموعات المفتوحة، يعمل بفعالية على تصفية الفئات غير المعروفة واختيار العينات المعروفة ذات المعلومات الغنية، مما يحقق كفاءة فائقة في التوسيم وأداءً متميزاً في التصنيف على معايير تصنيف الأجسام ثنائية وثلاثية الأبعاد مقارنة بالطرق الحالية.

Zongyao Lyu, William J. Beksi2026-04-23

💬 NLP

SkillLearnBench: Benchmarking Continual Learning Methods for Agent Skill Generation on Real-World Tasks

تقدم هذه الورقة البحثية SkillLearnBench، وهو أول معيار لتقييم أساليب التعلم المستمر في التوليد التلقائي للمهارات لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLM agents)، كاشفةً أنه بينما تُحسن هذه الأساليب الأداء في المهام المنظمة، لا يوجد نهج واحد يهيمن باستمرار عبر جميع السيناريوهات أو يتوسع بشكل موثوق مع النماذج الأقوى.

Shanshan Zhong, Yi Lu, Jingjie Ning, Yibing Wan, Lihan Feng, Yuyi Ao, Leonardo F. R. Ribeiro, Markus Dreyer, Sean Ammira (…)2026-04-23

🤖 machine learning

Differentiable Conformal Training for LLM Reasoning Factuality

تقدم هذه الورقة البحثية "الواقعية المتماسكة القابلة للتفاضل" (DCF)، وهي استرخاء قابل للتفاضل بالكامل لطريقة "الواقعية المتماسكة" غير القابلة للتفاضل، مما يتيح تعلم مقيمات محسنة لعمليات الاستدلال متعددة الخطوات في النماذج اللغوية الكبيرة، محققةً تحسناً يصل إلى 141% في الاحتفاظ بالادعاءات مع الحفاظ على ضمانات الموثوقية الإحصائية ضد الهلوسة.

Nathan Hittesdorf, Marco Salzetta, Lu Cheng2026-04-23

🤖 machine learning

Learning to Solve the Quadratic Assignment Problem with Warm-Started MCMC Finetuning

تقترح هذه الورقة إطار عمل PLMA، وهو إطار تعلم تبادلي مبتكر يجمع بين نموذج طاقة يعتمد على الانتباه عبر الرسوم البيانية القابل للتوسع وإجراء ضبط دقيق فعال لـ MCMC يبدأ بتهيئة أولية، وذلك لتحقيق أداء رائد ومتانة في حل مسألة التعيين التربيعي (QAP) ذات التعقيد الحسابي (NP-hard) عبر مختلف المعايير المرجعية.

Yicheng Pan, Ruisong Zhou, Haijun Zou, Tianyou Li, Zaiwen Wen2026-04-23

🤖 machine learning

Meta Additive Model: Interpretable Sparse Learning With Auto Weighting

تقترح الورقة البحثية نموذج الإضافة الميتاوي (MAM)، وهو إطار تحسين ثنائي المستوى يتعلم تلقائياً أوزان العينات القائمة على البيانات عبر شبكة عصبية اصطناعية متعددة الطبقات (MLP) تم تعلمها ميتوياً لتعزيز المتانة، والقابلية للتفسير، والأداء للنماذج الإضافية المتفرقة تحت ظروف الضجيج المعقدة مثل القيم المتطرفة والبيانات غير المتوازنة.

Xuelin Zhang, Xinyue Liu, Lingjuan Wu, Hong Chen2026-04-23

→ السابق التالي ←