🤖 machine learning

CiteRadar: A Citation Intelligence Platform for Researcher Profiling and Geographic Visualization

تُعد CiteRadar أداة مفتوحة المصدر تعمل عبر سطر الأوامر، تُمكّن الباحثين من تحليل تأثير الاستشهاد الخاص بهم وتصور النطاق الجغرافي من خلال دمج خمسة مصادر بيانات غير متجانسة عبر مسار معالجة قوي يتميز بإصلاحات متخصصة لنمذجة بيانات "Google Scholar"، وفك التباس أسماء المؤلفين، وإثراء بيانات المواقع من "OpenAlex" لإنتاج مخرجات مهيكلة وخرائط عالمية تفاعلية.

Chenxu Niu, Yiming Sun2026-04-29
⚡ electrical engineering

Spark Policy Toolkit: Semantic Contracts and Scalable Execution for Policy Learning in Spark

تعالج مجموعة أدوات سياسة سبارك (Spark Policy Toolkit) مشكلتي القابلية للتوسع والهشاشة في خطوط أنابيب تعلم السياسات المخصصة في سبارك من خلال تقديم بدائيات محكومة دلالياً وخالية من المحرك لعمليات الاستدلال المتجهي والبحث المنقسم، والتي تضمن الحفاظ على مخرجات السياسة والإنتاجية العالية عبر مقاييس الميزات الضخمة.

Zeyu Bai2026-04-29
🧬 biology

Learning biophysical models of gene regulation with probability flow matching

تقدم هذه الورقة البحثية "مطابقة تدفق الاحتمالية" (Probability Flow Matching - PFM)، وهي إطار عمل قابل للتوسع يتعلم عمليات عشوائية متسقة بيوفيزيائياً من بيانات الخلية الواحدة ذات الدقة الزمنية لنمذجة ديناميكيات التنظيم الجيني، وانتقالات السلالات، والاستجابات الخلوية بدقة، مع التغلب على قيود التفسير والتعميم التي تعاني منها الطرق الحالية.

Suryanarayana Maddu, Victor Chardès, Michael J. Shelley2026-04-29
🤖 machine learning

Feasible-First Exploration for Constrained ML Deployment Optimization in Crash-Prone Hierarchical Search Spaces

تقترح هذه الورقة البحثية طريقة "تخمير الميزانية الحرارية" (TBA)، وهي طريقة استكشاف تعتمد مبدأ "الجدوى أولاً" تجمع بين الإنهاء المبكر للتجارب واستبعاد الفضاءات الجزئية مع مُقدِّرات "تري ستراكتشرد بارزن" (Tree-structured Parzen Estimators) ذات البداية الدافئة، وذلك لتحسين عمليات نشر تعلم الآلة المقيدة بكفاءة في فضاءات البحث الهرمية المعرضة للانهيار، وهو ما تم التحقق منه عبر معيار "ديبلويبينش" (DeployBench) الجديد عبر أهداف معالجة رسومية (GPU) متنوعة.

Christian Lysenstøen2026-04-29
🤖 machine learning

Zero Shot Coordination for Sparse Reward Tasks with Diverse Reward Shapings

تتناول هذه الورقة تحدي التنسيق في حالة "الصفر من التدريب المسبق" (Zero-Shot Coordination) في بيئة التعلم المعزز متعدد الوكلاء ذات المكافآت الشحيحة، وذلك عبر اقتراح طريقة تدريب تجميعية تعتمد على تشكيل مكافآت عشوائي، مما يحسن بشكل كبير من تعاون الوكلاء مع شركاء يستخدمون استراتيجيات مختلفة لتشكيل المكافآت في بيئة "أوفر كوكد" (Overcooked).

Keenan Powell, Peihong Yu, Pratap Tokekar2026-04-29
🤖 machine learning

Knowledge Distillation Must Account for What It Loses

تجادل هذه الورقة الموقفية بأن تقطير المعرفة لا ينبغي تقييمه فقط من خلال أداء المهام المستبق، بل من خلال الحفاظ على قدرات المعلم الحرجة مثل السلامة واليقين، مقترحةً إطار عمل جديدًا لـ "التقطير المسؤول" يبلغ صراحةً عما يُفقد أثناء عملية الضغط.

Wenshuo Wang2026-04-29
🤖 machine learning

Evaluation without Generation: Non-Generative Assessment of Harmful Model Specialization with Applications to CSAM

تقدم هذه الورقة "الاستقصاء الغاوسي" (Gaussian probing)، وهو أسلوب تقييم غير توليدي يقيم التخصص الضار للنماذج، مثل المحتوى المتعلق بالاستغلال الجنسي للأطفال (CSAM)، من خلال تحليل اضطرابات التمثيل الداخلي في مهايئات "LoRA"، مما يتيح تدقيقاً قابلاً للتوسع ومتوافقاً قانونياً في الحالات التي يُحظر فيها التوليد القائم على المخرجات التقليدية.

Vinith M. Suriyakumar, Ayush Sekhari, Lena Stempfle, Robertson Wang, Michael Simpson, Rebecca Portnoff, Marzyeh Ghassemi (…)2026-04-29
💬 NLP

Frictive Policy Optimization for LLMs: Epistemic Intervention, Risk-Sensitive Control, and Reflective Alignment

تقدم هذه الورقة "تحسين السياسة الاحتكاكية" (FPO)، وهو إطار عمل مبتكر يعيد صياغة محاذاة النماذج اللغوية الكبيرة كمسألة تحكم معرفي حساسة للمخاطر، حيث تتعلم الوكلاء كيفية النشر الاستراتيجي للتدخلات مثل الاستيضاح والرفض لإدارة عدم اليقين والمخاطر المعيارية، بدلاً من مجرد التحسين من أجل مكافآت المهام الفورية.

James Pustejovsky, Nikhil Krishnaswamy2026-04-29
⚛️ quantum physics

Quantum Dynamics via Score Matching on Bohmian Trajectories

تقترح هذه الورقة طريقة مبتكرة لحل معادلة شرودنغر المعتمدة على الزمن من خلال نمذجة مسارات بوم (Bohmian trajectories) كتدفق معياري ذاتي الاتساق، حيث تتعلم شبكة عصبية دالة الدرجة (score function) لاستعادة الديناميكا الكمومية للدوال الموجية عديمة العقد.

Lei Wang2026-04-29
🤖 machine learning

Gradient-Direction Sensitivity Reveals Linear-Centroid Coupling Hidden by Optimizer Trajectories

تُثبت هذه الورقة أن تحليل تدرجات الخسارة بدلاً من تحديثات المُحسِّن يكشف عن اقتران قوي، كان مخفياً في السابق، بين الحساسية لاتجاه التدرج وميزات فرضية المركز الخطي، مما يُظهر أن تقييد تحديثات الانتباه في فضاءات فرعية منخفضة الرتبة يُسرع عملية "الاستيعاب المفاجئ" (grokking)، بينما تكون التحديثات الطبيعية كاملة الرتبة فائضة الرتبة بشكل كبير.

Yongzhong Xu2026-04-29