cs.LG ورقة بحثية

Uncertainty-aware Predict-Then-Optimize Framework for Equitable Post-Disaster Power Restoration

تقترح هذه الورقة إطار عمل EPOPR، وهو إطار عمل "تنبؤ ثم تحسين" (predict-then-optimize) مدرك لعدم اليقين يجمع بين انحدار الكم الموحد للعدالة (Equity-Conformalized Quantile Regression) والتعلم التعزيزي الانتباهي المكاني-الزماني (Spatial-Temporal Attentional Reinforcement Learning) للموازنة بين كفاءة الاستعادة والعدالة، مما يقلل بفعالية من متوسط فترات انقطاع التيار الكهربائي والتفاوتات بين المجتمعات في عمليات استعادة الطاقة بعد الكوارث.

Lin Jiang, Dahai Yu, Rongchao Xu, Tian Tang, Guang Wang2026-08-06

🤖 machine learning

HCRide: Harmonizing Passenger Fairness and Driver Preference for Human-Centered Ride-Hailing

تقدم هذه الورقة البحثية HCRide، وهو نظام لطلب سيارات الأجرة متمحور حول الإنسان يستخدم خوارزمية تعلم تعزيزي متعدد الوكلاء مبتكرة تسمى "الممثل المنسجم ثنائي الناقد" (Habic) لتحقيق التناغم بفعالية بين عدالة الركاب وتفضيلات السائقين مع تحسين الكفاءة الإجمالية للنظام في الوقت ذاته.

Lin Jiang, Yu Yang, Guang Wang2026-08-06

🤖 machine learning

Communication-Enhanced Tutoring for Efficient Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning

تقترح هذه الورقة إطار عمل "توجيهي" لتعلم التعزيز متعدد الوكلاء اللامركزي، والذي يعزز كفاءة التدريب والأداء من خلال تمكين الوكلاء من مشاركة المعلومات الكامنة أثناء التدريب قبل تقطير هذه السياسات إلى نظائر لامركزية تعتمد فقط على الملاحظات المحلية وقت التنفيذ.

Maciej Wojtala, Bogusz Stefańczyk, Dominik Bogucki, Łukasz Lepak, Paweł Wawrzyński2026-08-06

🤖 AI

Uppaal Coshy: Automatic Synthesis of Compact Shields for Hybrid Systems

تقدم هذه الورقة أداة Uppaal Coshy، وهي أداة تلقائية تعمل على تخليق دروع سلامة مدمجة للأنظمة الهجينة من خلال تقريب تقسيمات فضاء الحالة المعقدة عبر عمليات المحاكاة وتوظيف خوارزمية Caap لتمثيل الاستراتيجيات الناتجة بكفاءة كأشجار قرار.

Asger Horn Brorholt, Andreas Holck Høeg-Petersen, Peter Gjøl Jensen, Kim Guldstrand Larsen, Marius Mikučionis, Christian (…)2026-08-06

🤖 machine learning

Contrastive Diffusion Alignment: Learning Structured Latents for Controllable Generation

تقدم الورقة البحثية ConDA، وهي طبقة تعلم تبايني قابلة للتركيب والتشغيل (plug-and-play) تعمل على محاذاة كامنات الانتشار سابقة التدريب مع متغيرات مساعدة لإنشاء تمثيل تضمين منخفض الأبعاد وقابل للتفسير، مما يتيح الاستيفاء، والاستكمال، والتحرير التخيلي (counterfactual editing) بسلاسة عبر مختلف الأنظمة الديناميكية.

Ruchi Sandilya, Sumaira Perez, Charles Lynch, Lindsay Victoria, Benjamin Zebley, Derrick Matthew Buchanan, Mahendra T. B (…)2026-08-06

🤖 machine learning

Bi-Level Reinforcement Learning Pathway for Sim-to-Real Optimality

تعالج هذه الورقة فجوة المحاكاة إلى الواقع الناتجة عن عدم التطابق في الأهداف بين نماذج المحاكاة التنبؤية وسياسات أداء المهام، وذلك من خلال اشتقاق حساسية السياسة لمعلمات المحاكاة واقتراح إطار تعلم تعزيزي ثنائي المستوى يعمل مباشرة على تكييف نماذج المحاكاة باستخدام تدرجات الأداء في العالم الحقيقي لتحسين نتائج السياسة في العالم الحقيقي.

Akhil S Anand, Shambhuraj Sawant, Paavo Parmas, Jasper Hoffmann, Dirk Reinhardt, Sebastien Gros2026-08-06

🤖 AI

Neural Diversity Regularizes Hallucinations in Language Models

تقدم هذه الورقة البحثية مفهوم "التنوع العصبي" كمحور قياس ثالث للنماذج اللغوية، مقترحةً طريقة ND-LoRA لتقليل الهلوسة بنسبة تصل إلى 25.6% من خلال التمثيلات المتوازية غير المترابطة وتنظيم "Barlow Twins"، مع وضع حدود رسمية تربط بين انخفاض الارتباط العصبي وارتفاع الموثوقية.

Kushal Chakrabarti, Nirmal Balachundhar2026-08-06

💰 quantitative finance

Reinforcement Learning and Consumption-Savings Behavior

تقترح هذه الورقة نموذجاً للتعلم المعزز مع تقريب الشبكة العصبية لتفسير كيف تقوم آليات التعلم التكيفي، بدلاً من التوقعات العقلانية القياسية، بتوليد الميل الحدي المرتفع للاستهلاك بين الأسر العاطلة عن العمل ذات الأصول المنخفضة والندوب الاستهلاكية المستمرة الملحوظة لدى الأفراد الذين لديهم تجارب بطالة سابقة في آن واحد.

Brandon Kaplowitz2026-08-06

⚛️ lattice

Group-Equivariant Diffusion Models for Lattice Field Theory

تقترح هذه الورقة وتتحقق من صحة نماذج الانتشار القائمة على الدرجة ذات التكافؤ المجموعاتي مع مخطط تدريب معزز للتغلب على التباطؤ الحرج في محاكاة نظرية المجال الشبكي، مما يثبت أداءها المتفوق على الشبكات العامة في أخذ عينات لنظريات $\phi^4$ و ${\rm U}(1)$ ثنائية الأبعاد.

Octavio Vega, Javad Komijani, Aida El-Khadra, Marina Marinkovic2026-08-06

📊 statistics

Convergence and Stability Analysis of Self-Consuming Generative Models with Heterogeneous Human Curation

تحلل هذه الورقة تقارب واستقرار النماذج التوليدية ذاتية الاستهلاك مع التنسيق البشري غير المتجانس عبر توسيع العمل السابق لإثبات السلوك التقاربي عبر أربعة أنظمة باستخدام نظرية بيرون-فروينيبيرش غير الخطية، مما يؤسس لنتائج التقارب في الإعدادات التي تفشل فيها حجج تقلص باناخ التقليدية.

Hongru Zhao, Jinwen Fu, Tuan Pham2026-08-06

→ السابق التالي ←