27306 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة البحثية طريقة PEAR، وهي طريقة تعلم موجهة نحو القرار (Decision-Focused Learning) تتسم بالكفاءة الحسابية، حيث تستنتج تدرجات الندم ذات الصيغة المغلقة عن طريق إسقاط أخطاء التنبؤ على الفضاء المماسي للقيود النشطة، مما يتجنب عملية تمايز الحل (solver differentiation) المكلفة مع تحقيق جودة قرار ومتانة فائقين.
تقدم هذه الورقة بنية "ترانسفورمر" مستوحاة من الفيزياء تدمج المعرفة بالمجال لتحقيق تنبؤات حرارية دقيقة وقابلة للتعميم عبر مختلف المباني السكنية والمناخات دون الحاجة إلى معايرة خاصة بكل مبنى، مما يظهر قدرة واعدة على نقل التعلم الصفري (zero-shot transferability) على مجموعة بيانات CityLearn.
تقترح هذه الورقة MU-SHOT-Fi، وهو إطار عمل للتكيف غير الخاضع للإشراف مع النطاق دون الحاجة للوصول إلى المصدر، يستفيد من التنبؤ بالمجموعات غير المعتمد على الترتيب، وتعظيم المعلومات الموزون بالإشغال، والتعلم الذاتي المكاني لتمكين التعرف القوي على أنشطة مستخدمي الواي فاي المتعددين عبر بيئات متنوعة دون الحاجة إلى بيانات مستهدفة مصنفة.
تقدم هذه الورقة إطارًا موحدًا لتحليل تمثيلات المفاهيم العصبية على محوري الاحتواء وفك التشابك، كاشفةً أن اختيار طريقة التقدير يؤثر بشكل كبير على هذه الخصائص، ومسلطةً الض الضوء على تحديات محددة في تعميم طرق محو المفاهيم وعزل معلومات المتحدث في نماذج الكلام.
تقدم هذه الورقة تحليلاً نظرياً دقيقاً لتعلم المقاييس متعدد الوسائط من خلال إنشاء علاقات هرمية لفئات الدوال واستخلاص حدود جديدة لخطأ التعميم تُظهر كيف يؤدي دمج ميزات الوسائط دقيقة التفاصيل إلى تقليل تعقيد فضاء الفرضيات وتحسين أداء النموذج.
تتقصى هذه الورقة تحديات تنفيذ الإسناد الائتماني المقابل للواقع (CCA) في النماذج التوليدية ذاتية الانحدار، حيث تُظهر أن الإسناد الائتماني المقابل للواقع يفشل في التكوين ذاتي الانحدار، وأن تعديل النماذج الحالية لتلبية متطلباته يتطلب تعقيد استعلام يتناسب أسياً مع طول المخرجات.
تقدم هذه الورقة EstGraph، وهي مجموعة بيانات مرجعية واسعة النطاق وأربع مهام تقدير تعتمد على أخذ عينات السير العشوائي لتقييم قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على استنتاج خصائص الرسوم البيانية الضخمة ضمن قيود طول السياق.
تقدم الورقة البحثية ProMORNA، وهو إطار عمل للتعلم التعزيزي متعدد الأهداف يقوم بتوليد نسخ mRNA كاملة الطول من تسلسلات بروتينية مستهدفة عبر تحسين الاستقرار، وكفاءة الترجمة، والسلامة المناعية، مما يظهر أداءً فائقاً على النماذج المرجعية في أهداف غير مرئية مثل لوسيفرين اليراعة.
تقترح هذه الورقة إطاراً موحداً يربط بين التعلم العميق الهندسي والتحليل العددي الصارم لمحاكاة ديناميكا الموائع الحسابية (CFD) من خلال تقديم التنبؤ متعدد العقد، والتصحيح الزمني عبر الانتباه المتقاطع، وتضمينات الموضع الدورانية ثلاثية الأبعاد للتغلب على قيود الاستقرار والدقة للنماذج البديلة القائمة على تعلم الآلة في الشبكات غير المنتظمة.
تقترح هذه الورقة وتعاير نموذج "هول-ساندبايل" (Hall-Sandpile) على شبكات إنتاج حقيقية لتوضيح كيف يؤدي الإجهاد المستعرض الناجم عن الصدمات الاقتصادية إلى تحفيز الهشاشة الهيكلية وديناميكيات الانهيار المتتالي، كاشفةً عن أربعة أنظمة استقرار متميزة مع تفنيد وجود حالة حرجة ذاتية التنظيم عالمية في الاقتصاد العالمي.