cs.LG ورقة بحثية

One Pass, Any Order: Position-Invariant Listwise Reranking for LLM-Based Recommendation

تقترح الورقة البحثية InvariRank، وهو إطار عمل معماري يحقق إعادة ترتيب قائمة (listwise reranking) غير معتمد على الموضع لتوصيات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM-based recommendations) من خلال الجمع بين قناع الانتباه المهيكل (structured attention masking) والتأطير الموضعي المشترك تحت تضمينات الموضع الدوارة (Rotary Positional Embeddings)، مما يتيح تسجيل درجات (scoring) مستقر وفعال في تمريرة واحدة دون الحاجة إلى التدريب القائم على التبديل (permutation-based training).

Ethan Bito, Yongli Ren, Estrid He2026-05-01

🤖 machine learning

Green Physics-Informed Machine Learning Models For Structural Health Monitoring

تقيم هذه الورقة الأثر البيئي لنماذج مراقبة الحالة الهيكلية من خلال توضاح كيف يمكن للمنهجيات "الرمادية" القائمة على الفيزياء أن تحقق أداءً استقرائيًا عاليًا بتكاليف حوسبية وانبعاثات كربونية أقل مقارنة بالنماذج "السوداء" القائمة على البيانات فقط.

Daisy R Bradley, Elizabeth J Cross2026-05-01

🤖 machine learning

Can Tabular Foundation Models Guide Exploration in Robot Policy Learning?

تقترح الورقة البحثية TFM-S3، وهي طريقة هجينة فعالة في استهلاك العينات تسخر نموذجاً أساسياً جدولياً مُدرباً مسبقاً لتوجيه الاستكشاف العالمي ضمن فضاء فرعي للسياسة يتم تحديثه ديناميكياً، مما يؤدي إلى تسريع التقارب وتحسين الأداء في التحكم الروبوتي المستمر عالي الأبعاد مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Buqing Ou, Frederike Dümbgen2026-05-01

🔬 materials science

VibroML: an automated toolkit for high-throughput vibrational analysis and dynamic instability remediation of crystalline materials using machine-learned potentials

تُعد VibroML مجموعة أدوات مفتوحة المصدر بلغة بايثون تسخر الجهود الكامنة في النماذج المعتمدة على التعلم الآلي والخوارزميات الجينية لأتمتة معالجة عدم الاستقرار الديناميكي، والتحقق من استقرار درجات الحرارة المحددة، واستكشاف الفضاءات التركيبية بشكل منهجي، مما يحول عملية فحص المواد عالية الإنتاجية من مجرد تحقق من الاستقرار إلى سير عمل شامل لتوليد هياكل بلورية قابلة للتطبيق فيزيائياً.

Rogério Almeida Gouvêa, Gian-Marco Rignanese2026-05-01

⚛️ lattice

Sampling two-dimensional spin systems with transformers

تقدم هذه الورقة عينة عصبية فعالة قائمة على المحولات تولد مجموعات من المغازل وتستخدم احتمالات تقريبية للتغلب على عدم الكفاءة الحسابية، مما يتيح أخذ عينات لأنظمة مغازل "إيسينج" و"إدواردز-أندرسون" ثنائية الأبعاد كبيرة ذات أحجام عينات فعالة محسنة بشكل كبير مقارنة بالطرق السابقة الرائدة.

Piotr Białas, Piotr Korcyl, Tomasz Stebel, Adam Stefański, Dawid Zapolski2026-05-01

🤖 machine learning

Differential Subgroup Discovery: Characterizing Where Two Populations Differ, and Why

تقدم هذه الورقة مفهوم "المجموعات الفرعية التفاضلية" لتحديد المناطق التي تظهر فيها مجموعتان من السكان اختلافات استثنائية في النتائج رغم تشابه الخصائص، وتقترح DiffSub، وهي طريقة قائمة على التدرج تكتشف هذه المجموعات الفرعية القابلة للتفسير للكشف عن الأسباب الهيكلية لهذه التفاوتات عبر مجالات مختلفة.

Sascha Xu, Jilles Vreeken2026-05-01

🔢 mathematics

Why Self-Supervised Encoders Want to Be Normal

تقترح هذه المقالة إطاراً هندسياً ومعلوماتياً قائماً على مبدأ عنق الزجاجة المعلوماتي (Information Bottleneck) الذي يُوصّف التمثيلات المثلى كعنقزة ناعمة (soft clustering) لمتشعب تنبؤي، مما أدى إلى تطوير "التنظيم غاوسي المتماثل" (SIGReg) الموضح كمنظم توزيعي منهجي لكل من التعلم الخاضع للإشراف والتعلم ذاتي الإشراف دون الحاجة إلى حدود تباينية.

Yuval Domb2026-05-01

🤖 machine learning

On the Expressive Power of GNNs to Solve Linear SDPs

تُثبت هذه الورقة أنه بينما تفشل الشبكات العصبية الرسومية القياسية في حل البرامج شبه المحددة الخطية، فإن بنية أكثر تعبيراً قادرة على محاكاة الحلول من الدرجة الأولى تقلل بشكل كبير من خطأ التنبؤ وتسرع عملية التحسين بنسبة تصل إلى 80% عند استخدامها للبدء الساخن للمحللات التقليدية.

Chendi Qian, Christopher Morris2026-05-01

🤖 machine learning

Hyper-Dimensional Fingerprints as Molecular Representations

تقدم هذه الورقة بصمات الأصابع فائقة الأبعاد (HDF)، وهي طريقة لتمثيل الجزيئات لا تتطلب تدريباً وتستخدم العمليات الجبرية على المتجهات عالية الأبعاد للتغلب على فقدان المعلومات الهيكلية للبصمات التقليدية القائمة على التجزئة، مما يحقق أداءً تنبؤياً وكفاءة في العينات متفوقين في مهام التنبؤ بالخصائص وتحسين الجزيئات.

Jonas Teufel, Luca Torresi, André Eberhard, Pascal Friederich2026-05-01

🤖 machine learning

Probabilistic Circuits for Irregular Multivariate Time Series Forecasting

تقدم الورقة البحثية CircuITS، وهي بنية مبتكرة قائمة على الدوائر الاحتمالية توازن بفعالية بين قدرة النموذج التعبيرية والضمانات الهيكلية للتوزيعات المشتركة الصالحة لتحقيق تقدير فائق لعدم اليقين في التنبؤ بالسلاسل الزمنية متعددة المتغيرات غير المنتظمة.

Christian Klötergens, Vijaya Krishna Yalavarthi, Lars Schmidt-Thieme2026-05-01

→ السابق التالي ←