22512 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة "tnkm"، وهي مكتبة بايثون مفتوحة المصدر تعتمد على JAX، تتيح بناء وتدريب آلات نووية لشبكات الموتر (tensor network kernel machines) تعبيرية وفعالة حاسوبياً لتحديد الأنظمة غير الخطية من خلال واجهة موحدة تدعم خرائط ميزات، وبنيات، واستراتيجيات تحسين متنوعة.
يُعد AutoIntervene إطار عمل عبر الإنترنت يعزز تعلم التقليد القائم على تقسيم الإجراءات (action-chunking) من خلال المعايرة التلقائية للعتبات لنقل التحكم بشكل انتقائي بين السياسة والمشغل البشري بناءً على الاتساق البصري-الحركي، مما يؤدي إلى تصحيح الانحراف في التنفيذ وتحسين نجاح المهام في عمليات المناولة ثنائية اليد في العالم الحقيقي.
تكشف هذه الورقة أن تكديس مكونات التعلم التعزيزي الحديثة غالبًا ما يؤدي إلى تداخل غير مثمر بسبب التآزرات المعتمدة على المهمة، مما دفع المؤلفين إلى اقتراح ROSER، وهو إطار عمل شامل ينسق بين التمثيل والتحسين وإعادة تشغيل الخبرة لتحقيق مكاسب كبيرة في كفاءة العينات في التحكم المستمر.
تقترح هذه الورقة سير عمل مقيد بالعتاد لجهاز Raspberry Pi 5 يستخدم بيانات LiDAR اصطناعية قائمة على الفيزياء لسد فجوة الواقع وطبقة نقاط حرجة حتمية لضغط السحب النقطية، مما يحقق تصنيفاً للأجسام ثلاثية الأبعاد في الوقت الفعلي بسرعة 50 إطاراً في الثانية وبدقة 88.36% على الأجهزة الطرفية.
تقترح هذه الورقة خوارزمية التدرج العشوائي لتحسين اليقين المكافئ الأمثل (OCE) من خلال الاستفادة من توصيف جديد يربط بين اليقين المكافئ الأمثل ومخاطر العجز القائمة على المنفعة لاستخلاص معدلات تقارب غير تقاربية وحدود متوسط مربع الخطأ لكل من المقدر وتدرجه، مع تطبيقات مثبتة في تحسين المحافظ الاستثمارية والتعلم الآلي.
تقدم هذه الورقة "التنبؤ المطابق عبر الإنترنت مع الاستعلامات" (OCPQ)، وهو إطار عمل مبتكر لتقدير عدم اليقين في تدفقات البيانات غير المستقلة والمتماثلة توزيعياً (non-i.i.d.)، والذي يعمل دون الحاجة إلى تغذية راجعة مباشرة من التنبؤات المنشورة عبر الاستعلام استراتيجياً عن التصنيفات، مما يحقق ندمًا دون خطي وضمانات تغطية عالية مع تقليل تكاليف الاستعلام إلى الحد الأدنى.
تقدم هذه الورقة عملية تقليم تبسط سياسات أشجار القرار المعقدة المستمدة من التعلم التعزيزي إلى هياكل مدمجة وقابلة للتدقيق مع الحفاظ على أداء عالٍ في المهام وتعزيز القابلية للتفسير.
تقدم هذه الورقة تقنية تقطير ذاكرة الوكيل (AMD)، وهي إطار عمل لا يتطلب تدريباً يعمل على تعزيز وكلاء نماذج اللغة الصغيرة من خلال نقل المعرفة الهرمية — التي تشمل استراتيجيات سير العمل، وأمثلة المهام الفرعية، واتفاقيات الوظائف — من وكيل معلم ضخم، مما يؤدي إلى تحسينات كبيرة في الأداء عبر اختبارات قياسية متعددة لاستخدام الأدوات.
تقدم هذه الورقة "مومبا" (Momba)، وهو نهج لتحديث الشبكات في التعلم المعزز متعدد الأهداف يدمج تطبيع الملاحظات، وتطبيع الأوزان، والعوائد التوزيعية مع تنظيم الإنتروبيا لتحسين جودة مجموعة الحلول بشكل كبير دون تغيير الخوارزميات الأساسية.
تقدم هذه الورقة MAUPITI، وهو مستشعر أشعة تحت حمراء ذكي يحافظ على الخصوصية يدمج مصفوفة حرارية بـ 16×16 مع متحكم دقيق من نوع RISC-V لتمكين التعلم المستمر الفعال على الجهاز للتعرف على الإيماءات باستخدام مصنف قائم على النماذج الأولية يعمل ضمن قيود صارمة للذاكرة والطاقة.