🤖 machine learning

Pairwise matrices for sparse autoencoders: single-feature inspection mislabels causal axes

تقدم هذه الورقة بروتوكول مصفوفة زوجي لقابلية تفسير المشفّر التلقائي المتناثر، يكشف كيف يؤدي فحص الميزة المنفردة إلى تصنيف المحاور السببية بشكل خاطئ، مما يثبت أن التلاعب المشترك بالميزات يكشف عن تأثيرات معقدة وغير خطية ونُظم فقدان تماسك متميزة غير مرئية لطرق توجيه الميزة المنفردة القياسية.

Michael A. Riegler, Birk Sebastian Frostelid Torpmann-Hagen2026-05-06
💻 computer science

Geometric Deviation as an Unsupervised Pre-Generation Reliability Signal: Probing LLM Representations for Answerability

تُثبت هذه المقالة أن قياس الانحراف الهندسي للحالات الخفية عن مجموعة مرجعية قابلة للإجابة يوفر إشارة موثوقة وغير خاضعة للإشراف قبل عملية التوليد للكشف عن الاستعلامات غير القابلة للإجابة في المجالات المهيكلة مثل الرياضيات والبرمجة، رغم أن هذا التأثير لا يعمم على المطالبات الواقعية.

Yucheng Du2026-05-06
🤖 machine learning

Moral Sensitivity in LLMs: A Tiered Evaluation of Contextual Bias via Behavioral Profiling and Mechanistic Interpretability

تقدم هذه الورقة مؤشر حساسية أخلاقية متعدد المستويات لتقييم التحيز السياقي في النماذج اللغوية الكبيرة، مما يكشف عن بصمات سلوكية متميزة عبر البنيات المختلفة ويثبت آلياً أن تقطير الاستدلال يمكن أن يؤدي دون قصد إلى إعادة تنشيط دوائر التحيز الإجرامي رغم زيادة القدرة.

Yash Aggarwal, Atmika Gorti, Vinija Jain, Aman Chadha, Krishnaprasad Thirunarayan, Manas Gaur2026-05-06
🤖 machine learning

Beyond Activation Alignment: The Geometry of Neural Sensitivity

تقدم هذه المقالة درجة محاذاة ريمان الطيفية (S-RAS)، وهي إطار عمل مبتكر يعتمد على المعلومات القابلة لفك التشفير محلياً وهندسة فيشر، لتكمل طرق محاذاة التنشيط التقليدية من خلال قياس حساسية الخلايا العصبية للاضطرابات الصغيرة، مما يتيح مقارنات أكثر قوة للتمثيلات العصبية البيولوجية والاصطناعية عبر مختلف المهام ومجموعات البيانات.

Amirhossein Yavari, Farnaz Zamani Esfahlani2026-05-06
🤖 machine learning

Posterior-First Neural PDE Simulation: Inferring Hidden Problem State from a Single Field

تقترح هذه الورقة إطار عمل للمحاكاة العصبية للمعادلات التفاضلية الجزئية يعتمد على مبدأ "اللاحق أولاً"، حيث يستنتج توزيعاً لاحقاً لحالات المشكلة الخفية من مجال مرصود واحد قبل التنبؤ بالديناميكيات المستقبلية، مما يتغلب على انهيار الغموض الذي تعاني منه المتنبئات المباشرة من المجال إلى المستقبل ويحسن دقة التمرير بشكل كبير في مهام PDEBench.

Wenshuo Wang, Fan Zhang2026-05-06
🤖 machine learning

Do LLMs have core beliefs?

تجادل هذه الورقة بأنه على الرغم من تحسن النماذج اللغوية الكبيرة في مهارات المحاجة، إلا أنها تفتقر جوهرياً إلى المعتقدات الجوهرية الشبيهة بالبشر، حيث تفشل في الحفاظ على رؤى عالمية مستقرة عند تعرضها لحوارات استقصائية عبر مجالات متنوعة.

Anna Sokol, Marianna B. Ganapini, Nitesh V. Chawla2026-05-06
🤖 machine learning

A Universal Reproducing Kernel Hilbert Space from Polynomial Alignment and IMQ Distance

تقدم هذه الورقة نواة "يات" (Yat kernel)، وهي دالة كسرية موجبة محددة تجمع بين بسط متعدد الحدود ومقام متعدد المربعات العكسي لتأسيس فضاء هيلبرت لإعادة إنتاج كيرنل مميز وعالمي قادر على إعادة بناء "متعدد المربعات العكسي" (IMQ) بدقة وتوفير حدود تعميم صريحة.

Taha Bouhsine2026-05-06
📊 statistics

Partial Effective Information Decomposition for Synergistic Causality

تقدم هذه الورقة "تفكيك المعلومات الفعالة الجزئي" (PEID)، وهو إطار عمل تدخلي مبتكر يقوم بشكل فريد بتفكيك التأثيرات السببية متعددة المتغيرات إلى مكونات فريدة وتآزرية في ظل تدخلات الحد الأقصى من الإنتروبيا، مما يتيح توصيف السببية التآزرية، والسببية الهابطة، والبنى السببية القابلة للتفسير في الأنظمة المعقدة.

Mingzhe Yang, Shuo Wang, Jiang Zhang2026-05-06
🤖 machine learning

Partially Observed Structural Causal Models

تقدم هذه المساهمة النماذج الهيكلية السببية جزئية الملاحظة (POSCMs)، وهي إطار عمل ممتد يصيغ رسمياً الأنظمة السببية التي تؤثر فيها السياقات الكامنة على كل من هياكل التفاعل والآليات، وتتحقق من نظرية القابلية للتعريف ومنهج تفكيك الوظيفة الحافية من خلال محاكي افتراضي لشبكية العين البشرية مفصل بيوفيزيائياً.

Turan Orujlu, Jordan Matelsky, Martin V. Butz, Charley M. Wu, Konrad P. Kording2026-05-06
🤖 machine learning

RLDX-1 Technical Report

تقدم هذه الورقة البحثية RLDX-1، وهو سياسة روبوتية عامة تعتمد على بنية محول الإجراءات متعدد التدفقات (MSAT) التي تدمج الأنماط غير المتجانسة وتصاميم الأنظمة المتخصصة لتتفوق بشكل كبير على نماذج الرؤية واللغة والإجراء الحالية في مهام التلاعب البشري المعقدة والغنية بالتلامس والديناميكية في العالم الحقيقي.

Dongyoung Kim, Huiwon Jang, Myungkyu Koo, Suhyeok Jang, Taeyoung Kim, Beomjun Kim, Byungjun Yoon, Changsung Jang, Daewon (…)2026-05-06