cs.LG ورقة بحثية

Cover meets Robbins while Betting on Bounded Data: $\ln n$ Regret and Almost Sure $\ln\ln n$ Regret

تقدم هذه الورقة استراتيجية مراهنة مختلطة مبتكرة تجمع بين رؤى روبينز وكوفر لتحقيق أداء يجمع بين أفضل الميزتين، حيث تقدم ندمًا شبه مؤكد بمقدار $O(\ln \ln n)$ في المسارات العشوائية مع الحفاظ على ندم قدره $O(\ln n)$ في أسوأ الحالات ضد البيانات الخصمية.

Shubhada Agrawal, Aaditya Ramdas2026-04-23

🤖 machine learning

WildFireVQA: A Large-Scale Radiometric Thermal VQA Benchmark for Aerial Wildfire Monitoring

تقدم هذه الورقة البحثية WildFireVQA، وهو معيار مرجعي مفتوح المصدر واسع النطاق يضم أكثر من 6,000 عينة جوية بالأشعة المرئية والحرارية (RGB-thermal) و207,000 سؤال مصممة لتقييم وتحسين الاستدلال متعدد الوسائط من أجل مراقبة حرائق الغابات التشغيلية باستخدام البيانات الحرارية الإشعاعية.

Mobin Habibpour, Niloufar Alipour Talemi, John Spodnik, Camren J. Khoury, Fatemeh Afghah2026-04-23

🤖 machine learning

Scaling Self-Play with Self-Guidance

تقدم الورقة البحثية خوارزمية "اللعب الذاتي الموجه ذاتياً" (SGS)، وهي خوارزمية مبتكرة تستخدم نموذجاً لغوياً كـ "مرشد" لمنع انهيار "المُخمّن" في عملية اللعب الذاتي للنماذج اللغوية الكبيرة، مما يتيح قدرة فائقة على التوسع ويسمح لنموذج بـ 7 مليارات معلمة بالتفوق على نموذج بـ 671 مليار معلمة في مهام إثبات النظريات باستخدام Lean4.

Luke Bailey, Kaiyue Wen, Kefan Dong, Tatsunori Hashimoto, Tengyu Ma2026-04-23

🤖 machine learning

Vibrotactile Preference Learning: Uncertainty-Aware Preference Learning for Personalized Vibration Feedback

تقدم هذه الورقة نظام تعلم التفضيل الاهتزازي (VPL)، وهو نظام مدرك لعدم اليقين يعمل على تخصيص التغذية الراجعة اللمسية بكفاءة للمستخدمين الأفراد من خلال الاستفضاء بالعمليات الغاوسية واستراتيجية استعلام قائمة على كسب المعلومات لتعلم مساحات التفضيل عبر دراسة مقارنة زوجية منخفضة العبء.

Rongtao Zhang, Xin Zhu, Masoume Pourebadi Khotbehsara, Warren Dao, Erdem Bıyık, Heather Culbertson2026-04-23

🤖 machine learning

Machine Learning for Two-Stage Graph Sparsification for the Travelling Salesman Problem

تقترح هذه الورقة إطار عمل لتبسيط الرسوم البيانية يتكون من مرحلتين، يجمع بين اتحاد خوارزميات البحث عن أقرب $\alpha$ ( $\alpha$ -Nearest) و POPMUSIC مع نموذج تعلم آلي لتقليل كثافة الرسم البياني المرشح بكفاءة مع الحفاظ على تغطية عالية للمسار الأمثل عبر نماذج متنوعة لمسألة البائع المتجول، متفوقة بذلك على الأساليب العصبية الحالية أحادية المرحلة والمقيدة بالمسافات الإقليدية.

Bo-Cheng Lin, Yi Mei, Mengjie Zhang2026-04-23

🤖 machine learning

Mol-Debate: Multi-Agent Debate Improves Structural Reasoning in Molecular Design

يُعد Mol-Debate إطار عمل للمناظرة متعدد الوكلاء يعمل على تحسين التصميم الجزيئي الموجه بالنصوص من خلال توظيف حلقة تكرارية من (التوليد-المناظرة-التحسين) لمواءمة التعليمات باللغة الطبيعية بشكل أفضل مع الهياكل الكيميائية المعقدة، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته في الاختبارات المعيارية الرئيسية.

Wengyu Zhang, Xiao-Yong Wei, Qing Li2026-04-23

📊 statistics

Rethinking Intrinsic Dimension Estimation in Neural Representations

تتحدى هذه الورقة البحثية صحة المقدرات الشائعة للبعد الجوهري في تحليل التمثيلات العصبية من خلال إثبات وجود تباين حرج بين النظرية والممارسة، كاشفةً أن هذه الأساليب تفشل في تتبع الأبعاد الحقيقية الكامنة وتكتفي بدلاً من ذلك بعكس عوامل مربكة أخرى.

Rickmer Schulte, David Rügamer2026-04-23

🤖 machine learning

Generative Augmentation of Imbalanced Flight Records for Flight Diversion Prediction: A Multi-objective Optimisation Framework

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتحسين متعدد الأهداف مع بحث آلي عن المعلمات الفائقة لتعزيز التنبؤ بتحويل مسار الرحلات الجوية من خلال توليد بيانات اصطناعية عالية الجودة باستخدام نماذج توليدية عميقة، مما يحسن دقة التنبؤ بشكل كبير مقارنة بالتدريب على البيانات الحقيقية وحدها.

Karim Aly, Alexei Sharpanskykh, Jacco Hoekstra2026-04-23

🤖 machine learning

Synthetic Flight Data Generation Using Generative Models

تُظهر هذه الدراسة أن النماذج التوليدية، وتحديداً المشفر التلقائي التبايني الجدولي (TVAE) ونسخة كوبولا الغاوسية (GC)، يمكنها توليد بيانات طيران اصطناعية عالية الجودة تحافظ على الخصائص الإحصائية وتتيح النمذجة التنبؤية لتأخير الرحلات الجوية بدقة تضاهي البيانات الواقعية، مما يقدم حلاً قابلاً للتوسع لتحديات ندرة البيانات والسرية في أبحاث الطيران.

Karim Aly, Alexei Sharpanskykh2026-04-23

📊 statistics

Online Survival Analysis: A Bandit Approach under Cox PH Model

تقدم هذه الورقة إطار عمل جديد للتعلم عبر الإنترنت يدمج نموذج كوكس للمخاطر النسبية مع خوارزميات "المند متعدد الأذرع" لمعالجة تحديات مثل الدخول المتدرج، والتغذية الراجعة المتأخرة، والرقابة اليمنى، مما يتيح التحسين المتسلسل لسياسات العلاج مع ضمانات نظرية للندم وأداء مُثبت على بيانات السرطان.

Yang Xu, Wenbin Lu, Rui Song2026-04-23

→ السابق التالي ←

cs.LG

Cover meets Robbins while Betting on Bounded Data: ln⁡n\ln nlnn Regret and Almost Sure ln⁡ln⁡n\ln\ln nlnlnn Regret

WildFireVQA: A Large-Scale Radiometric Thermal VQA Benchmark for Aerial Wildfire Monitoring

Scaling Self-Play with Self-Guidance

Vibrotactile Preference Learning: Uncertainty-Aware Preference Learning for Personalized Vibration Feedback

Machine Learning for Two-Stage Graph Sparsification for the Travelling Salesman Problem

Mol-Debate: Multi-Agent Debate Improves Structural Reasoning in Molecular Design

Rethinking Intrinsic Dimension Estimation in Neural Representations

Generative Augmentation of Imbalanced Flight Records for Flight Diversion Prediction: A Multi-objective Optimisation Framework

Synthetic Flight Data Generation Using Generative Models

Online Survival Analysis: A Bandit Approach under Cox PH Model

Cover meets Robbins while Betting on Bounded Data: $\ln n$ Regret and Almost Sure $\ln\ln n$ Regret