💬 NLP

TopBench: A Benchmark for Implicit Prediction and Reasoning over Tabular Question Answering

تقدم هذه الورقة TopBench، وهو معيار مرجعي جديد مصمم لتقييم النماذج اللغوية الكبيرة في الاستدلال التنبؤي الضمني على البيانات الجدولية، مما يكشف أن النماذج الحالية تعاني في التعرف على القصد وغالباً ما تلجأ إلى عمليات البحث البسيطة بدلاً من استنتاج الإجابات غير الملحوظة من الأنماط التاريخية.

An-Yang Ji, Jun-Peng Jiang, De-Chuan Zhan, Han-Jia Ye2026-05-01
🤖 machine learning

FiLMMeD: Feature-wise Linear Modulation for Cross-Problem Multi-Depot Vehicle Routing

تقترح الورقة البحثية FiLMMed، وهو نموذج عصبي موحد ومبتكر يستفيد من التعديل الخطي المعتمد على السمات، وتحسين التفضيل، والتعلم المنهجي، لحل 24 نوعاً متنوعاً من متغيرات مسألة توجيه المركبات متعددة المستودعات بفعالية، متفوقاً بذلك على النماذج المرجعية الحالية الأحدث في هذا المجال.

Arthur Corrêa, Paulo Nascimento, Samuel Moniz2026-05-01
🤖 machine learning

Do Sparse Autoencoders Capture Concept Manifolds?

تضع هذه الورقة إطاراً نظرياً يوضح أن المشفّرات التلقائية المتفرقة (Sparse Autoencoders) يمكنها التقاط متشعبات المفاهيم (concept manifolds) إما عالمياً أو محلياً، ولكنها غالباً ما تفشل في القيام بذلك بفعالية بسبب نظام "التخفيف" (dilution regime) الذي يجزئ هذه البنى، مما يدفع نحو تحول في أبحاث القابلية للتفسير من الاتجاهات المعزولة إلى مجموعات متماسكة من الميزات.

Usha Bhalla, Thomas Fel, Can Rager, Sheridan Feucht, Tal Haklay, Daniel Wurgaft, Siddharth Boppana, Matthew Kowal, Vasud (…)2026-05-01
🤖 machine learning

Beyond Gaussian Bottlenecks: Topologically Aligned Encoding of Vision-Transformer Feature Spaces

تقترح الورقة البحثية إطار عمل S2^2VAE، وهو إطار تعلم كامن يعتمد على الهندسة أولاً، يستخدم توزيعات القوة الكروية (Power Spherical) ضمن محول مرئي مرتكز على الهندسة (Visual Geometry Grounded Transformer) للتفوق على عنق الزجاجة الغاوسي التقليدي في الحفاظ على الهندسة ثلاثية الأبعاد وديناميكيات الكاميرا تحت ضغط عالي.

Andrew Bond, Ilkin Umut Melanlioglu, Erkut Erdem, Aykut Erdem2026-05-01
🤖 machine learning

Efficient Multivector Retrieval with Token-Aware Clustering and Hierarchical Indexing

تقدم هذه الورقة البحثية TACHIOM، وهو نظام استرجاع متعدد المتجهات يستفيد من التجميع المدرك للرموز (token-aware clustering) والفهرسة الهرمية للتغلب على قيود قابلية التوسع وتحيز الرموز في خوارزمية k-means القياسية، محققاً تسريعاً كبيراً في كل من عمليات التجميع والاسترجاع مع الحفاظ على فعالية عالية.

Silvio Martinico, Franco Maria Nardini, Cosimo Rulli, Rossano Venturini2026-05-01
🤖 machine learning

Global Optimality for Constrained Exploration via Penalty Regularization

تقدم هذه الورقة "عقوبة تدرج السياسة" (PGP)، وهي طريقة في فضاء السياسة ذات حلقة واحدة تفرض قيوداً محدبة عامة على مقياس الإشغال عبر تنظيم العقوبة التربيعية لتحقيق تقارب عالمي لآخر تكرار وحلول شبه مثالية وشبه قابلة للتنفيذ لتعظيم الإنتروبيا المقيدة في التعلم المعزز، متجاوزةً بذلك حدود النهج السابقة التي تضمن فقط الندم الضعيف أو المتوسطات الإرغودية.

Florian Wolf, Ilyas Fatkhullin, Niao He2026-05-01
🤖 machine learning

Explainable Load Forecasting with Covariate-Informed Time Series Foundation Models

تقترح هذه الورقة إطار عمل تفسيري يعتمد على تقنية SHAP وقابل للتوسع لنماذج التأسيس للسلاسل الزمنية، مما يثبت قدرتها على تحقيق دقة تنافسية في التنبؤ بالأحمال لليوم التالي مع الحفاظ على الشفافية والقابلية للتفسير المتوافق مع المجال والمطلوب للبنية التحتية الحيوية للطاقة.

Matthias Hertel, Alexandra Nikoltchovska, Sebastian Pütz, Ralf Mikut, Benjamin Schäfer, Veit Hagenmeyer2026-05-01
🤖 machine learning

FlexiTac: A Low-Cost, Open-Source, Scalable Tactile Sensing Solution for Robotic Systems

يقدم هذا العمل نظام FlexiTac، وهو نظام استشعار لمسي مقاوم للضغط منخفض التكلفة ومفتوح المصدر وقابل للتوسع، يتميز بحصائر استشعار مرنة وإلكترونيات تقييم مدمجة تتيح الحصول على البيانات في الوقت الفعلي وتدعم مسارات تعلم لمسي متقدمة لمختلف المنصات الروبوتية.

Binghao Huang, Yunzhu Li2026-05-01
🔬 condensed matter

Mapping the Phase Diagram of the Vicsek Model with Machine Learning

تستخدم هذه الدراسة تقنيات تعلم الآلة، وتحديداً تجميع الوسائل "K-Means" وتصنيف الشبكة العصبية، لرسم المخطط الطوري ثلاثي الأبعاد لنموذج فيكسيك (Vicsek) للتحرك الجماعي، حيث نجحت في تحديد أطوار الترتيب، والاضطراب، والتعايش المتميزة بدقة بلغت 92%، مع استكمال حدود الأطوار العالمية من بيانات محاكاة متفرقة.

Grace T. Bai, Brandon B. Le2026-05-01
🤖 machine learning

PhyCo: Learning Controllable Physical Priors for Generative Motion

إن PhyCo هو إطار عمل يوسع نماذج انتشار الفيديو بحركات قابلة للتحكم ومتسقة فيزيائياً من خلال مجموعة بيانات محاكاة ضخمة، والضبط الدقيق الخاضع للإشراف الفيزيائي باستخدام ControlNet، وتحسين المكافأة الموجه بواسطة نماذج اللغة والرؤية (VLM) لتوليد سلوكيات فيزيائية واقعية دون الحاجة إلى أجهزة محاكاة أو إعادة بناء هندسي أثناء الاستنتاج.

Sriram Narayanan, Ziyu Jiang, Srinivasa Narasimhan, Manmohan Chandraker2026-05-01