🧬 biology

Generative diffusion models for spatiotemporal influenza forecasting

تقدم الورقة البحثية Influpaint، وهو نموذج انتشار توليدي يصيغ التنبؤ بالإنفلونزا كمهمة ترميم مكاني زماني (spatiotemporal inpainting) لالتقاط ديناميكيات الأوبئة المعقدة وعدم اليقين متعدد الأنماط بفعالية، محققاً دقة تنافسية في كل من تحديات CDC FluSight الاسترجاعية والآنية.

Joseph Lemaitre, Justin Lessler2026-04-29
🤖 machine learning

Rethinking Layer Redundancy in Large Language Models: Calibration Objectives and Search for Depth Pruning

تجادل هذه الورقة بأن تكرار الطبقات في النماذج اللغوية الكبيرة ليس خاصية هيكلية متأصلة، بل هو تابع وظيفي لهدف المعايرة، مما يثبت أن اختيار الهدف له تأثير أكبر على نتائج تقليم العمق من خوارزمية البحث المستخدمة تحديداً.

Minkyu Kim, Vincent-Daniel Yun, Youngrae Kim, Youngjin Heo, Suin Cho, Seong-hun Kim, Woosang Lim, Gaeul Kwon2026-04-29
🤖 machine learning

Nemotron 3 Nano Omni: Efficient and Open Multimodal Intelligence

يُعدّ Nemotron 3 Nano Omni نموذجاً جديداً مفتوح المصدر متعدد الوسائط يدعم أصلياً مدخلات الصوت والنص والصورة والفيديو، ويقدم دقة محسنة وقدرات وكيلة واستدلالاً فعالاً من خلال هيكل أساسي مكون من 30 مليار معلمة و3 مليارات معلمة نشطة وتقنيات لتقليل الرموز، مع إصدار نقاط تفتيش وبرمجيات لدعم المزيد من الأبحاث.

NVIDIA, :, Amala Sanjay Deshmukh, Kateryna Chumachenko, Tuomas Rintamaki, Matthieu Le, Tyler Poon, Danial Mohseni Taher (…)2026-04-29
🤖 machine learning

Compute Aligned Training: Optimizing for Test Time Inference

تقدم هذه الورقة "التدريب المتوافق مع الحوسبة" (Compute Aligned Training)، وهو إطار عمل مبتكر يعمل على مواءمة أهداف التدريب للنماذج اللغوية الكبيرة مع استراتيجيات الاستدلال في وقت الاختبار عبر اشتقاق دوال خسارة جديدة، مما يؤدي إلى تحسين توسع الأداء بشكل كبير مقارنة بأساليب الضبط الدقيق الموجه للتعليمات (SFT) والتعلم المعزز (RL) القياسية.

Adam Ousherovitch, Ambuj Tewari2026-04-29
🤖 machine learning

PolyKV: A Shared Asymmetrically-Compressed KV Cache Pool for Multi-Agent LLM Inference

يُعد PolyKV نظاماً مبتكراً يُمكّن وكلاء استدلال نماذج اللغات الكبيرة (LLM) المتعددين والمتزامنين من مشاركة مجمع ذاكرة تخزين مؤقت (KV cache) واحد مضغوط بشكل غير متماثل —باستخدام تكميم int8 للمفاتيح (Keys) وتكميم 3-بت قائم على تحويل فورييه السريع (FWHT) للقيم (Values)— محققاً خفضاً في الذاكرة يصل إلى 97.7% مع تدهور طفيف في الارتباك (perplexity) مع الحفاظ على جودة مخرجات عالية عبر مختلف أحجام النماذج وأطوال السياق.

Ishan Patel, Ishan Joshi2026-04-29
🤖 machine learning

Laplace-Bridged Randomized Smoothing for Fast Certified Robustness

تقدم هذه الورقة البحثية تقنية "التنعيم المترابط بـ لابلاس" (LBS)، وهي إعادة صياغة تحليلية لتقنية "التنعيم العشوائي" تلغي الحاجة إلى التدريب المعزز بالضجيج وتخفض تكاليف التصديق بشكل جذري، مما يتيح متانة موثقة رسمياً وسريعة على الأجهزة الطرفية محدودة الموارد.

Miao Lin, MD Saifur Rahman Mazumder, Feng Yu, Daniel Takabi, Rui Ning2026-04-29
🤖 machine learning

Null Measurability at the Symmetrization Interface in VC Learning

تُبين هذه الورقة أن شرط قابلية القياس من نوع بوريل (Borel measurability) لـ "القيم العليا للفجوة الشبحية" (ghost-gap suprema) في إثبات التناظر القياسي لتعلم VC هو أقوى مما هو ضروري، حيث تُظهر بدلاً من ذلك أن الأحداث السيئة ذات الصلة هي أحداث تحليلية (analytic) وبالتالي فهي قابلة للقياس في إتمام أي مقياس بوريل منتهي، وهي نتيجة تمت صياغتها رسمياً في لغة Lean 4 بما يضعف فرضيات قابلية القياس اللازمة لإثبات قابلية التعلم بنظام PAC.

Dhruv Gupta2026-04-29
🤖 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