🤖 AI

Decoding Phenotypes: A Framework for Fusing Genomic Language Models and Neuroimaging

تقترح الورقة البحثية GeneFuse، وهو إطار عمل متعدد الوسائط يدمج تضمينات النماذج اللغوية الجينية المدربة مسبقاً مع سمات التصوير العصبي عبر التعديل المشروط بالنمط الجيني والدمج الواعي بعدم اليقين للتفوق على الأساليب الحالية في تحديد التدهور المعرفي المبكر والخرف.

Tianli Tao, Ziyang Wang, Emma Robinson, Rachel Sparks, Le Zhang2026-08-11
🤖 machine learning

Can Webcam Gaze Constrain Mesa-Objectives in Driving Models? An Instrument Precision Analysis

تُظهر هذه الدراسة أن تتبع حركة العين القائم على كاميرا الويب يفشل في تقييد الأهداف الميزية (mesa-objectives) في نماذج القيادة الذاتية لأن الخطأ المكاني للجهاز يتجاوز بشكل كبير حجم معظم المخاطر المكتشفة، مما يجعل الإسناد الدقيق للنظر إلى الكائن مستحيلاً من الناحية الفيزيائية.

Lennox Anderson, Ahmed Boutar, Jonah Mulcrone, Tal Erez2026-08-11
🔬 physics

Do AI Forecast Ensembles Sample the Correct Conditional Distribution?

تُثبت هذه الورقة أن مجموعات التنبؤ بالذكاء الاصطناعي، وتحديداً نماذج الانتشار لارتفاع منسوب مياه السواحل، يمكنها تحقيق مهارة هامشية إيجابية بينما تفشل في التقاط التوزيع المكاني المشترك للنتائج بشكل صحيح — وهو قصور هيكلي غير مرئي عبر درجات الطاقة القياسية ولكن يمكن كشفه عبر درجات الفاريوجرام وإعادة إنتاجه بواسطة النماذج الخطية المرجعية.

Lucas J. Howard, Elizabeth A. Barnes2026-08-11
🤖 machine learning

Math-Vision Diagrams: A Comprehensive Benchmark for Evaluating LLM Mathematical Diagram Generation Capabilities

تقدم هذه الورقة "مخططات Math-Vision"، وهي أول معيار شامل مصمم لتقييم قدرات النماذج اللغوية الكبيرة في توليد مخططات دقيقة رياضياً من المطالبات النصية عبر توحيد نماذج تحويل النص إلى كود وتحويل النص إلى صورة، مما يكشف عن قيود حالية كبيرة في هذه المهارة الحيوية.

Harish Kashyap, Kiran Byadarhaly, Sriram Chakaravarthy, Sanyukta Tuti, Aryan Mistry2026-08-11
🤖 machine learning

Mind the Hook: Source-Level Auditing of Privacy Defenses in Retrieval-Augmented Generation

تقترح هذه الورقة منهجية تدقيق المسار النشط التي تتبع دفاعات الخصوصية إلى خطافات مسار المصدر المحددة الخاصة بها، مما يكشف أنه في حين تقوم دفاعات أسلوب الخصوصية التفاضلية (DP) بتعديل درجات الاسترجاع دون حماية النص المُولد بشكل فعال، فإن دفاعات (LPRAG) الشاملة تمنع تسريب البيانات بنجاح من خلال التدخل في مرحلة التوليد.

Yanhang Li, Zhichao Fan, Zexin Zhuang2026-08-11
🤖 machine learning

PreGress: Ranking-Native Pre-training and Prompting for Graph Node Ranking

يُعد PreGress إطار عمل مبتكر يقدم أهداف تدريب مسبق متأصلة في عملية التصنيف ووحدات تحفيز خفيفة الوزن لتمكين تصنيف العقد بكفاءة وقابلية للنقل وجودة عالية عبر مهام متنوعة دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج بالكامل.

Lujie Ban, Jiasheng shi, Yingli Zhou, Kaiwen Xue, Daiyin Wang, Xubin Li, Shuanghua Li, Chenhao Ma2026-08-11
🤖 machine learning

HOPPER: Learnable Hop Extraction for Linearized Graph Sequence Models

تقدم الورقة البحثية HOPPER، وهو إطار عمل قابل للتعلم من البداية إلى النهاية يعزز نماذج تسلسل الرسوم البيانية الخطية عبر استخراج متكيف لتسلسلات القفزات الواعية بالميزات والبنية للتغلب على قيود معاملات الرسوم البيانية الثابتة في تعلم تمثيل الرسوم البيانية بعيدة المدى.

Isuru Herath, Arin Gopakumar, Sharan Sahu2026-08-11
⚡ electrical engineering

Diagnosing as Cardiologists Do: ECG Agents with Doctor-Grounded Priors for Clinical Reasoning Across Diseases and Populations

تقدم الورقة البحثية LuminaECG، وهو إطار عمل ذو بنية سريرية يعزز تشخيص تخطيط كهربائية القلب عن طريق تصوير الإشارات كبدائيات بصرية قائمة على الشبكات مع حدود موجية صريحة، مما يمكّن نموذج رؤية ولغة خفيف الوزن من تحقيق استدلال بمستوى الخبراء وتعميم عبر المجموعات السكانية من خلال مواءمة الأدلة الموجية القابلة للقياس مع الأولويات المستندة إلى معرفة الأطباء.

Hongxiang Gao, He-yang Xu, Yuwen Li, Minghui Zhao, Zhipeng Cai, Xingyao Wang, Chenxi Yang, Jianqing Li, Chengyu Liu2026-08-11
🤖 machine learning

F2STNet: Fair and Federated Spectral-Temporal Modeling for Graph Forecasting

تقدم هذه الورقة F2^2STNet، وهو إطار عمل تنبؤي اتحادي للبيانات ذات البنية الرسومية يدمج ميزات الرسوم البيانية الطيفية، ومشفرًا زمنيًا خفيف الوزن يعتمد على فضاء الحالة، وآلية تجميع تراعي العدالة لتحقيق تنبؤات مكانية زمانية دقيقة ومنصفة في البيئات اللامركزية وغير المتجانسة.

Jiayi Zhang, Jinfeng Xu, Hewei Wang, Siyuan Cen, Haidong Huang, Yiyao Zhan, Zheyu Chen, Jinjiang You, Ai Jian, Edith C. (…)2026-08-11
🤖 machine learning

Contrastive Mask Fidelity: Reference-Free Auditing of Ground-Truth Masks in Remote Sensing Semantic Segmentation

تقدم هذه الورقة مقياس "دقة القناع التبايني" (CMF)، وهو مقياس خالي من التدريب وخالٍ من المراجع، يقوم بمراجعة أقنعة الحقيقة الأرضية في التجزئة الدلالية للاستشعار عن بعد عبر تقييم توافقها مباشرة مع أدلة الصورة، مما يكشف عن تشوهات التوسيم المنهجية ويُمكّن من تحسين النقل عبر المجالات من خلال التحكيم القائم على البيانات.

Shuaishuai Cao, Shuwei Peng, Meng Tang, Min Huang, Youjin Wang, Jie Chen, Jing Ouyang, Zhiwei Zhai2026-08-11