🤖 machine learning

Explanatory Engagement Under Rare Anomalous Failure: Asymptotic Rarity in Model Behavior (or: The Asymptotic AI)

تُظهر هذه الدراسة أن الانخراط التفسيري للنماذج اللغوية الكبيرة في ظل حالات الفشل الشاذة والنادرة لا يتبع نمطاً عالمياً، بل يعتمد بشكل حاسم على بنية الاستحثاث، حيث يُظهر فرض التفسيرات الفورية اتجاهاً من الارتفاع ثم الاستقرار، بينما تكشف الظروف غير المستحثة عن سلوكيات مراقبة ذاتية متميزة ومحددة لكل نموذج.

Sam Mao2026-08-14
🤖 machine learning

Branch and Bound for Relational Verification of Neural Networks

تقدم هذه الورقة SaBRe، وهو إطار عمل يعتمد على تقنية "التقويض والحد" (branch-and-bound) للتحقق من الشبكات العصبية العلاقاتية، والذي يعمل على تحسين الكفاءة والقابلية للتوسع من خلال تقسيم الخلايا العصبية العلاقاتية بناءً على استراتيجية اختيار ذات صيغة مزدوجة، متفوقاً بذلك على النماذج المرجعية الحالية عبر اختبارات معيارية متعددة.

Kota Fukuda, Zhenya Zhang, Guanqin Zhang, Jianjun Zhao2026-08-14
🤖 machine learning

MergeOver: Post-Training Token Merging for Recursive Vision Transformers

تُعد MergeOver طريقة ما بعد التدريب تدمج تقنية "دمج الرموز" (Token Merging) في نماذج المحولات الرؤيوية ذات الأوزان المشتركة بشكل متكرر لتقليل استخدام الذاكرة وزمن الاستجابة بشكل كبير على الأجهزة الطرفية مع الحفاظ على دقة عالية، وكل ذلك دون الحاجة إلى إعادة تدريب مكلفة.

Junseo Kim, Uraz Odyurt, Amirreza Yousefzadeh2026-08-14
🤖 machine learning

TRAPSBench: Vision-Language Models Encode but Fail to Express Epistemic Restraint

تقدم هذه الورقة TRAPSBench ومقياس PECS لتوضيح أنه بينما تمتلك النماذج اللغوية البصرية القدرة الداخلية على اكتشاف متى تكون الأدلة المرئية غير كافية لاتخاذ قرار، إلا أنها تفشل باستمرار في التعبير عن هذا الكبح المعرفي، مما يكشف عن وجود عنق زجاجة حرج في توليد مخرجاتها بدلاً من إدراكها.

Fnu Pramono, John Cai, Sourabh Kulkarni2026-08-14
🤖 machine learning

Beyond Simulated Benchmarks: Evaluating Motion Representations for Fall Detection Under Real-World Data Scarcity

تقيم هذه الورقة بشكل منهجي تمثيلات الحركة للكشف عن السقوط عبر الأجهزة القابلة للارتداء في ظل ندرة البيانات في العالم الحقيقي، كاشفةً أنه بينما تتفوق النماذج المعقدة على البيانات المحاكات، فإن التمثيلات الرمزية خفيفة الوزن المعززة بالواصفات الفيزيائية تقدم متانة وحساسية فائقتين عند مواجهة القيود الشديدة للبيانات والتحولات في النطاق.

Timilehin B. Aderinola, Ilaria D'Ascanio, Luca Palmerini, Lorenzo Chiari, Jochen Klenk, Clemens Becker, Brian Caulfield (…)2026-08-14
📊 statistics

Sinkhorn Linearization and the Spectral Proxy: Unifying the Statistical and Algorithmic Theory of Feature-Parameterized Inverse Optimal Transport via a Single Spectral Sandwich

تؤسس هذه الورقة نظرية إحصائية وخوارزمية موحدة للنقل الأمثل العكسي المعتمد على المعالم من خلال تقديم خطية سينكهورن ووكيلها الطيفي، اللذين يثبتان معاً قابلية التحديد العالمية وتقارب هبوط التدرج الرتيب تحت شروط طيفية محددة، مع توصيف سلوك المقدر في ظل عدم ملاءمة النموذج.

Han Dong, Jiaming Li, Yongqiang Gong, Ruixi Li, Yin Liu2026-08-14
🤖 machine learning

Capability Sheaves for Compositional Agent-Harness Repair: Controlled Quotients and a Real-Repository Stress Test

تقترح هذه الورقة إطار عمل "حزمة القدرات" (capability sheaf) لتشخيص وإصلاح أطر عمل الوكلاء (agent harnesses) باستخدام الأساليب الكوهمولوجية، مظهرةً أنه في حين ينجح هذا النهج في ضمان الثبات تجاه ممثلي الحالة القديمة في التجارب المنضبطة، فإنه يفشل في تقديم ميزة ذات دلالة إحصائية مقارنة بالنماذج المرجعية غير الكوهمولوجية في اختبار جهد واقعي من نوع SWE-bench.

Saveliy Batruin2026-08-14
📊 statistics

Foundations of Independent Component Analysis

تقدم هذه الورقة أساساً رياضياً متكاملاً لتحليل المكونات المستقلة الخطي (ICA) من خلال تطوير نظرية الدالة المميزة، وإرساء نتائج قابلية التحديد تحت افتراضات متباينة لتوزيعات المصادر، وتقديم خوارزمية التدرج المتدرج المتساوٍ عبر الإنترنت لاستعادة المصادر.

Patrick Forré2026-08-14
🤖 machine learning

Virtual Temperature Sensors in Power Transformers Using Neural Ordinary Differential Equations

تقترح هذه الورقة إطار عمل للمعادلات التفاضلية العادية العصبية (Neural ODE) المدركة للفيزياء، والذي يدمج معادلات انتقال الحرارة المبسطة للتنبؤ بدقة ومتانة بالسلوك الحراري لمختلف المحولات الكهربائية باستخدام بيانات السلاسل الزمنية الواقعية، متجاوزاً بذلك القيود الحسابية للطرق العددية التقليدية وعدم الاتساق الفيزيائي للنماذج القائمة كلياً على البيانات.

Berk Hadzhamolla, Alexander Johannes Stasik, Signe Riemer-Sørensen2026-08-14
🤖 machine learning

How Do VLMs Behave When Blind or Misled? Behavioral Evaluation of VLMs on Scientific Figures

تقدم هذه الورقة SciFigBench، وهو معيار شامل وإطار عمل "الممانعة-المقاومة-الحث" (A-R-I) لتقييم الموثوقية السلوكية لنماذج الرؤية واللغة تحت ظروف عدم اليقين في فهم الأشكال العلمية، مما يكشف أن دقة الإدراك والاستدلال العالية لا تضمن قدرة النموذج على الإقرار بنقص الأدلة أو مقاومة السياق المضلل.

Paul Osemudiame Oamen, Owusu-Banahene Osei, Ananya Mukherjee, Christian Greisinger, Steffen Eger, Pius Onobhayedo, Wei Z (…)2026-08-14