🤖 machine learning

Finite-Sample Analysis of Elimination in Active Hypothesis Testing

تقدم هذه الورقة خوارزمية "تتبع-وتوقف" (Track-and-Stop) معززة بالإقصاء لاختبار الفرضيات النشط ذي الثقة الثابتة، والتي تعمل على تقليص البدائل غير الرائدة تدريجياً لتحقيق حدود زمن توقف أكثر إحكاماً في العينات المحدودة، وتوفر مقايضة قابلة للضبط بين سرعة الإقصاء وضمانات الثقة.

Ziyuan Lin, Hoang Ngoc Nguyen, Jie Xu, Ivan Ruchkin2026-05-05
🤖 machine learning

Learning in the Fisher Subspace: A Guided Initialization for LoRA Fine-Tuning

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتهيئة الموجهة بـ "فيشر" (Fisher-guided) لضبط (LoRA) الدقيق، والذي يستفيد من معلومات الانحناء المستحثة من البيانات اللاحقة لاختيار الفضاءات الجزئية للتكيف ذات الصلة بالمهمة، مما يحسن أداء النموذج بشكل كبير مقارنة باستراتيجيات تهيئة الأوزان فقط الحالية.

Zhi-Quan Feng, Ying-Jia Lin, Hung-Yu Kao2026-05-05
💬 NLP

Compared to What? Baselines and Metrics for Counterfactual Prompting

تجادل هذه الورقة بأن تقييمات التلقين بالتحليل المقابل المعيارية غالبًا ما تعزو حساسية النموذج إلى عوامل محددة بسبب فشلها في مراعاة الحساسية العامة للتغيرات في الصيغة السطحية، وتقترح إطارًا قويًا يقارن التدخلات المستهدفة بنماذج مرجعية من إعادة الصياغة للتمييز بين التأثيرات الحقيقية والضجيج العرضي.

Zihao Yang, Mosh Levy, Yoav Goldberg, Byron C. Wallace2026-05-05
🤖 machine learning

GEODE: Angle-Adaptive OOD Detection with Universal Scorer Compatibility

تُعد GEODE طريقةً للكشف عن البيانات خارج النطاق (OOD) تحافظ على الهندسة، حيث تستخدم فقدان معيار تكيفي للزوايا لمحاكاة فوائد معايرة الحدود لتعرض القيم المتطرفة اصطناعياً، مما يحقق أداءً قوياً عبر جميع المقاييس السبعة القياسية دون الحاجة إلى بيانات مساعدة منسقة.

Bruno Abrahao2026-05-05
🤖 machine learning

Deep Variational Inference Symbolic Regression

تقدم هذه الورقة "الاستدلال التبايني العميق للانحدار الرمزي" (DVISR)، وهو امتداد بايزي تبايني لـ "الانحدار الرمزي العميق" يستنتج التوزيعات البعدية لكل من أشجار التعبيرات وثوابتها لتمكين الانحدار الرمزي القابل للتوسع والمدرك لعدم اليقين.

James Butterworth, Gevik Grigorian, Alejandro DiazDelaO2026-05-05
🤖 machine learning

Learning to Race in Minutes: Infoprop Dyna on the Mini Wheelbot

تُثبت هذه الورقة أن إطار عمل Infoprop Dyna يُمكّن روبوت Mini Wheelbot من تعلم السباق عالي السرعة على مسار في العالم الحقيقي خلال 11 دقيقة فقط، مما يلغي الحاجة إلى محاكيات قائمة على الفيزياء وتقنيات التوزيع العشوائي للمجال التي تُتطلب عادةً لعملية النقل من المحاكاة إلى الواقع.

Devdutt Subhasish, Henrik Hose, Sebastian Trimpe2026-05-05
🤖 machine learning

Almost for Free: Crafting Adversarial Examples with Convolutional Image Filters

تقدم هذه الورقة طريقة عالية الكفاءة وقابلة للنقل لصياغة أمثلة خادعة غير مستهدفة من خلال تحسين مرشحات صور تلافيفية بسيطة بحجم 3×3 مستوحاة من كشف الحواف، محققة معدلات نجاح هجومية كبيرة بـخمس مراتب عشرية أقل من النماذج القائمة على النماذج التوليدية.

Alexander Warnecke, Konrad Rieck2026-05-05
🔬 optics

Machine Learning-Augmented Acceleration of Iterative Ptychographic Reconstruction

تقدم هذه الورقة نهجاً معززاً بالتعلم الآلي يعمل على تسريع إعادة البناء التكتيكي (ptychographic reconstruction) التكراري من خلال دمج مؤثر "الأمام السريع" (fast-forward operator) مُتعلم في الحلول القياسية، محققاً اختزالاً في وقت التنفيذ الفعلي (wall-clock time) يتجاوز الضعف مع الحفاظ على الاتساق الفيزيائي وإظهار المتانة على بيانات السينكروترون التجريبية.

Bowen Zheng, Katayun Kamdin, David Shapiro, Alexander Ditter, Dayne Sasaki, Emma Bernard, Roopali Kukreja, Petrus H. Zwa (…)2026-05-05
🤖 machine learning

Extreme Weather Bench: A framework and benchmark for evaluation of high-impact weather

تقدم هذه الورقة Extreme Weather Bench (EWB)، وهي مجموعة معايير جديدة مفتوحة المصدر ومدفوعة من المجتمع، صُممت لتوحيد تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي ونماذج التنبؤ العددي بالطقس مقابل أحداث طقس عالمية متنوعة وعالية التأثير من خلال مجموعة موحدة من دراسات الحالة، والبيانات الرصدية، والمقاييس القائمة على التأثير.

Amy McGovern, Taylor Mandelbaum, Daniel Rothenberg, Nicholas Loveday, Corey Potvin, Montgomery Flora, Linus Magnusson, E (…)2026-05-05
🤖 machine learning

Forager: a lightweight testbed for continual learning with partial observability in RL

تقدم هذه الورقة Forager، وهي بيئة تعلم تعزيزي مستمر خفيفة الوزن، ذات إمكانية ملاحظة جزئية وببصمة ذاكرة ثابتة، صُممت لتسهيل الدراسة المتعمقة لفقدان الوكلاء للمرونة والدور الحاسم لبناء الحالة في التعامل مع تدفقات غير منتهية من المهام الجديدة.

Steven Tang, Xinze Xiong, Anna Hakhverdyan, Andrew Patterson, Jacob Adkins, Jiamin He, Esraa Elelimy, Parham Mohammad Pa (…)2026-05-05