🤖 machine learning

From Causal Plausibility to Causal Reliability: Evaluating LLMs as Calibrated Direct Causal-Edge Classifiers

تقيم هذه الورقة البحثية بشكل منهجي اثني عشر نموذجاً من نماذج اللغات الكبيرة بصفتها مصنفات مباشرة للحواف السببية، وتجد أنه بينما تُظهر هذه النماذج قدرة قوية على الاستدعاء، إلا أنها تعاني من الإفراط الملحوظ في التنبؤ، وضعف التمييز بين العلاقات المباشرة وغير المباشرة، والثقة المفرطة الشديدة في الأحكام الخاطئة، مما يشير إلى أنها ملائمة لتكون مصادر للبديهيات السببية الناعمة بدلاً من كونها أدلة مباشرة موثوقة للبنية السببية.

Amit Kumar, Elnur Adl Zarabi, Suranjana Trivedy, Zhiqian Chen, Lei Zhang, Kaiqun Fu, Taoran Ji2026-08-26
💻 computer science

Scaling Reinforcement Learning for Diffusion Models via Velocity Matching

تقدم هذه الورقة البحثية "مطابقة السرعة القائمة على المكافأة" (RVM)، وهي إطار عمل بسيط وفعال حاسوبياً وخالٍ من المسارات، يقوم بتحسين حقل السرعة لنماذج الانتشار مباشرةً لأجل الضبط الدقيق للمكافأة، متفوقاً بذلك على أساليب تدرج السياسة القائمة على الاحتمالية الحالية، مع تقديم منظور موحد للنهج الحديثة وتمكين مكافآت ديناميكية محسنة لتوليد الفيديو.

Jaemoo Choi, Wei Guo, Yuchen Zhu, Arash Vahdat, Molei Tao, Julius Berner, Yongxin Chen2026-08-26
🤖 AI

Automata from Agent Traces: Failure and Next-Step Prediction

تقترح هذه الورقة طريقة لطي مسارات تنفيذ وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة إلى آلات حالات محدودة مدمجة وغير مرتبطة بنموذج معين، تلتقط بفعالية الطوبولوجيا السلوكية المشتركة، مما يتيح تنبؤاً فائقاً بالخطوة التالية وكشفاً مبكراً للفشل لأغراض تدقيق السلامة والمراقبة أثناء التشغيل.

Seonglae Cho, Franklin Cardenoso Fernandez, Umar Mohammed, Zekun Wu, Kleyton Da Costa, Ilham Wicaksono, Adriano Koshiyam (…)2026-08-26
🤖 machine learning

Renormalization Group Flow Matching for Scalable Local Generative Modeling

تقدم هذه الورقة البحثية "مطابقة تدفق مجموعة إعادة التطبيع" (RGFM)، وهو إطار توليدي قابل للتوسع يستفيد من مبادئ مجموعة إعادة التطبيع لتمكين النماذج المحلية من إعادة إنتاج الارتباطات طويلة المدى والتماسك العالمي بدقة وتكلفة حوسبية تقترب من الخطية.

Kanta Masuki, Yuto Ashida2026-08-26
🤖 machine learning

Response Renormalization for Critical Deep Equilibrium Models

تقدم هذه الورقة "إعادة تطبيع الاستجابة" (Response Renormalization)، وهو إطار عمل للمرور الخلفي يعمل على تثبيت التدريب في نماذج التوازن العميق (Deep Equilibrium Models) من خلال التصحيح الانتقائي للتضخيمات المرافقة القريبة من التفرد في الفضاءات الجزئية الحرجة، مما يتيح تحسيناً موثوقاً مع الحفاظ على معلومات التدرج الجوهرية عبر تطبيقات الفيزياء المتعددة المتنوعة.

Jose Luis Lima de Jesus Silva2026-08-26
⚡ electrical engineering

A Hybrid Two-Stage Machine Learning Pipeline for Fault Detection and Classification in Power Transmission Systems

تقترح هذه الورقة مساراً هجيناً لتعلم الآلة يتكون من مرحلتين يفصل بين اكتشاف الشذوذ وتصنيف الأعطال باستخدام استراتيجية دمج "غابة العزل-أو" (Isolation Forest-OR-fusion) وهندسة ميزات التسلسل الصفري، محققةً دقة تتجاوز 95% في اكتشاف وتصنيف أعطال النقل في مجموعات البيانات غير المتوازنة مع التفوق على المعايير الاتحادية الحالية دون الحاجة إلى بنية تحتية لوحدات معالجة الرسومات.

Sahil Manikshete, Atharva Gujarathi, Thanh Long Vu, Akhtar Hussain, Van-Hai Bui2026-08-26
🤖 machine learning

Calibration-Preserving Pruning: Compression as a Reliability Contract

تقدم هذه الورقة البحثية طريقة "التقليم المحافظ على المعايرة" (CPP)، وهي طريقة تعزز ضغط النماذج من خلال دمج بروز تدرج عدم المطابقة لتقليل أحجام مجموعات التنبؤ في التنبؤ المطابق، مع الحفاظ على ضمانات التغطية ذات العينات المحدودة، مما يظهر مكاسب كفاءة كبيرة في مهام التصنيف ذات الملصقات الكبيرة دون المساس بالموثوقية.

Ibne Farabi Shihab, Adria Binte Habib, Anuj Sharma2026-08-26
⚛️ nuclear theory

S-matrix informed neural networks for amplitude analysis

تقدم هذه الورقة الشبكات العصبية المستنيرة بمصفوفة التشتت (SINNs) مقترنة بإجراء مبتكر لاختيار البيانات لإعادة بناء سعات التشتت من بيانات تجريبية غير متسقة مع الالتزام الصارم بالمبادئ الفيزيائية الأولى، وهو ما تم إثباته من خلال تطبيق قوي على تشتت ππ\pi\pi ينتج سعات قابلة لإعادة الاستخدام مع عدم يقين مترابط.

Wyatt A. Smith, Arkaitz Rodas, Marius D. Thomas, César Fernández-Ramírez, Giorgio Foti, Lin Qiu, Adam P. Szczepaniak, Al (…)2026-08-26
🤖 machine learning

Mixture of Channel Experts: Static Sparse Supports with Input-Adaptive Mixing for Pointwise Projections

تقدم هذه الورقة البحثية "خليط خبراء القنوات" (MoCE)، وهي طبقة خلط قنوات متفرقة مهيكلة تستبدل الإسقاطات النقطية الكثيفة عبر توجيه المدخلات من خلال خبراء ذوي دعائم قنوات متفرقة متعلمة وتجميع متكيف مع المدخلات، مما يحقق تخفيضات كبيرة في التكلفة الحسابية وزمن الاستجابة مع مضاهاة أو تجاوز دقة النماذج المرجعية الكثيفة.

Elian Iluk, Gil Ben-Artzi2026-08-26
🤖 machine learning

Restoring Without Forgetting: Continual Learning Across Image Degradations

تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل "الترميم دون نسيان" (RwF)، وهو إطار للتعلم المستمر يستخدم محولات خفيفة الوزن وتوجيهاً غير خاضع للإشراف لتمكين نماذج ترميم الصور من تعلم أنواع جديدة من التدهور بشكل متسلسل دون نسيان كارثي أو الحاجة للوصول إلى البيانات التاريخية، مما يتفوق بشكل كبير على أساليب الضبط الدقيق القياسية.

Alif Ashrafee, Bartosz Krawczyk2026-08-26