cs.LG ورقة بحثية

CompleteRXN: Toward Completing Open Chemical Reaction Databases

تقدم الورقة البحثية CompleteRXN، وهو معيار مرجعي خاضع للإشراف واسع النطاق لإكمال قواعد بيانات التفاعلات الكيميائية المفتوحة عن طريق ربط سجلات USPTO بتفاعلات ميكانيكية منسقة، وتقيم نماذج متنوعة — بما في ذلك نموذج Constrained Reaction Balancer (CRB) عالي الأداء — لتوضيح أنه بينما تحقق الطرق الحالية دقة قوية في التقسيمات المنضبطة، لا تزال هناك تحديات كبيرة في التعامل مع البيانات الواقعية غير المنسقة ذات النقص المتزايد.

Gabriel Vogel, Minouk Noordsij, Evgeny Pidko, Jana M. Weber2026-05-04

📊 statistics

Information-geometric adaptive sampling for graph diffusion

تقدم هذه الورقة إطار عمل للعينات التكيفية القائم على الهندسة المعلوماتية لانتشار الرسوم البيانية، والذي يستخدم مقياس فيشر-راو لاستخلاص درجة تباين الانجراف (DVS)، مما يتيح مسارات عينات مدركة للهندسة تحافظ على سرعة معلوماتية ثابتة لتحسين الدقة الهيكلية والكفاءة في توليد الرسوم البيانية بشكل كبير.

Yuhui Lu, Wenjing Liu, Kun Zhan2026-05-04

🤖 machine learning

Polaris: Coupled Orbital Polar Embeddings for Hierarchical Concept Learning

تقدم الورقة البحثية Polaris، وهو إطار عمل للتمثيل الفائق في الفضاء الكروي القطبي يعمل على فصل المعنى الدلالي عن البنية الهرمية باستخدام الهندسة الزاوية ونصف القطر لتحقيق أداء رائد في توسيع التصنيفات عبر إعدادات متنوعة.

Sahil Mishra, Srinitish Srinivasan, Sourish Dasgupta, Tanmoy Chakraborty2026-05-04

🤖 machine learning

Jailbroken Frontier Models Retain Their Capabilities

تثبت هذه الورقة أنه خلافاً لافتراض وجود "ضريبة كسر الحماية"، فإن النماذج المتطورة الرائدة تحتفظ بقدراتها حتى عند تعرضها لعمليات كسر حماية معقدة، حيث يتناسب تدهور الأداء عكسياً مع قدرة النموذج، ويكون ضئيلاً بالنسبة للنماذج من الفئة الأولى مثل Opus 4.6.

Daniel Zhu, Zihan Wang, Jenny Bao, Jerry Wei2026-05-04

💬 NLP

How Language Models Process Out-of-Distribution Inputs: A Two-Pathway Framework

تكشف هذه الورقة أن طرق كشف البيانات خارج التوزيع (OOD) ذات الصندوق الأبيض الحالية للنماذج اللغوية تعاني من خلط بنيوي بسبب طول التسلسل، وتقترح إطار عمل ثنائي المسار يميز بين الإشارات القائمة على التضمين لتحولات المفردات وبين سمات مسار الحالة الخفية للكشف عن مدخلات النوايا المستترة مثل عمليات الاختراق (jailbreaks).

Hamidreza Saghir2026-05-04

💻 computer science

A Comparative Analysis of Machine Learning Models for Intrusion Detection in Intelligent Transport Systems

تقترح هذه المساهمة إطار عمل هجين لاكتشاف التسلل يعتمد على التعلم الاتحادي والمدرك للثقة، يجمع بين نماذج الغابة العشوائية، وشجرة القرار، وآلات المتجهات الداعمة الخطية عند عقد الحافة مع التجميع من جانب الخادم لتعزيز الأمن وتقليل زمن الاستجابة في أنظمة النقل الذكية.

Zawad Yalmie Sazid, Robert Abbas, Sasa Maric2026-05-04

🤖 machine learning

Caracal: Causal Architecture via Spectral Mixing

تُعد Caracal بنية مبتكرة، محمولة، وقابلة للتوسع تستبدل آلية الانتباه بوحدة فورييه متعددة الرؤوس ذات كفاءة في المعلمات وتقنية قناع سببي في مجال التردد لتحقيق نمذجة تسلسلات طويلة بتعقيد $\mathcal{O}(L \log L)$ دون الاعتماد على تطبيقات خاصة بالأجهزة.

Bingzheng Gan, Tianyi Zhang, Yusu Li, Jing Huang, Wei Shi, Yangkai Ding, Tao Yu2026-05-04

🤖 machine learning

Data Deletion Can Help in Adaptive RL

تُثبت هذه الورقة أن الحذف العشوائي لجزء من بيانات التدريب في التعلم التعزيزي السياقي يحسن من تقدير السياق ومتانة السياسة عبر الوزن الضمني للعينات الحديثة المتوافقة مع التوزيع، وهي ظاهرة مبررة نظرياً من خلال إظهار أن هذا الحذف يقلل من خسارة الاختبار المتوقعة تحت عدم تطابق التوزيع عندما تقع مستويات التنظيم ونسب الإشارة إلى الضجيج ضمن نطاقات محددة.

Param Budhraja, Aditya Gangrade, Alex Olshevsky, Venkatesh Saligrama2026-05-04

🤖 AI

Token Arena: A Continuous Benchmark Unifying Energy and Cognition in AI Inference

تقدم TokenArena معياراً مستمراً يقيم استنتاج الذكاء الاصطناعي على مستوى نقطة النهاية الدقيقة عبر خمسة محاور أساسية، مما يدمج مقاييس الأداء والتكلفة والطاقة للكشف عن تباين كبير في الدقة وزمن الاستجابة والكفاءة تغفله المعايير التقليدية على مستوى النموذج.

Yuxuan Gao, Megan Wang, Yi Ling Yu2026-05-04

🤖 AI

Beyond Visual Fidelity: Benchmarking Super-Resolution Models for Large-Scale Remote Sensing Imagery via Downstream Task Integration

تقدم هذه الورقة GeoSR-Bench، وهو مجموعة بيانات مرجعية مبتكرة لتقييم نماذج الدقة الفائقة للاستشعار عن بعد من خلال ربط تحسين الصور مباشرة بمهام مراقبة الأرض اللاحقة، مما يكشف أن مقاييس الدقة التقليدية غالباً ما تفشل في التنبؤ بأداء المهام الفعلية أو حتى ترتبط بها ارتباطاً عكسياً.

Zhili Li, Kangyang Chai, Zhihao Wang, Xiaowei Jia, Yanhua Li, Gengchen Mai, Sergii Skakun, Dinesh Manocha, Yiqun Xie2026-05-04

→ السابق التالي ←