cs.LG ورقة بحثية

LiveMem: Maintaining Memory State Continuity in Long-Running LLM Inference

تقدم الورقة البحثية LiveMem، وهي طريقة ذاكرة جوهرية للنماذج اللغوية الكبيرة ذات الانتباه الكامل مسبقة التدريب، تحافظ على حالة ذاكرة مستمرة وداعمة ومستقلة عن نافذة السياق النشطة، مما يتيح استمرارية الحالة والاحتفاظ بالمعلومات على المدى الطويل في سيناريوهات الاستدلال طويلة الأمد حيث لا تعود الأدلة التاريخية موجودة في السياق المباشر.

Zhichen Liu, Ruihan Sun, Hengjie Yang, Zipeng Wu, Zhaohan Chen, Xiaofan Zhang, Yang Xu2026-08-04

🤖 machine learning

Analytic Planning under Uncertainty with Moment Closure

تقترح هذه الورقة إطارًا مبدئيًا للتعلم المعزز التحليلي القائم على النماذج، والذي يستخدم مبدأ التوافق بين نماذج الانتقال الغاوسية ودوال القيمة ذات القواعد الشعاعية لاستخلاص عمليات تحديث "بيلمان" (Bellman backups) ذات صيغ مغلقة، مما يتيح تخطيطًا فعالًا في ظل عدم اليقين دون الاعتماد على هياكل سياسات تقييدية أو أخذ عينات عشوائية.

Shishir Sharma, Doina Precup2026-08-04

🤖 machine learning

Uncertainty Is Not Enough: Value-of-Information Routing for Mixtures of LoRA Experts

تقدم هذه الورقة VI-MoLE، وهو إطار عمل توجيه مبتكر لمزيج من خبراء LoRA يستبدل البوابات القائمة على عدم اليقين البسيط بتخصيص قيمة المعلومات المعتمدة لتوزيع ميزانيات المحولات ديناميكيًا بناءً على تقليل المخاطر الهامشية المثبت، وذلك عبر التمييز بين الغموض غير القابل للاسترداد والمخاطر القابلة للحوسبة مع توفير ضمانات رسمية على صحة الشهادة وأمثلية التخصيص.

Tom Saliencro, Rohan Desai, Priya Nair, Maya Lindqvist, Daniel Whitmore2026-08-04

🤖 machine learning

Optimal Unambiguous DNFs and Alon-Saks-Seymour

تبني هذه الورقة صيغ "دي مورغان" الطبيعية (DNFs) غير غامضة ذات خصائص تعقيد محددة لإثبات نظرية رفع "أداة" (gadget lifting theorem) ذات حجم ثابت، والتي تؤدي إلى دحض أمثل لتخمين "آلون-ساكس-سيمور" وتحسن الحدود الدنيا للتواصل لمسألة "الكلِيك مقابل المجموعة المستقلة" (Clique versus Independent Set)، مع إرساء فواصل مثلى في تعقيد الاستعلام وحدود دنيا جديدة في نظرية التعلم.

Chirag Pabbaraju2026-08-04

🤖 machine learning

Structured Memory for Edge Language Models: Persistent Context and Corpus Retrieval via O(1) SSM State Injection

تقدم هذه الورقة PRECOG وSMC، وهو نظام توليد معزز بالاسترجاع لنماذج فضاء الحالة (State-Space Models) يقوم بترميز مجموعات الوثائق مسبقاً إلى حالات خفية ثابتة الحجم لتحقيق حقن سياقي بسرعة $O(1)$ ، مما يتيح نماذج لغوية حافة تفاعلية مع تسريع هائل مقارنة بنماذج Transformer التقليدية المستخدمة في الـ RAG.

Anusha Madan Gopal, Aras Pirbadian, Kristofor D. Carlson, M Anthony Lewis, Jonathan Tapson2026-08-04

🤖 machine learning

Smooth Reparameterizations of Functions on Simplicial Product Spaces: Applications to Probabilistic Tensor Decomposition and Functional Data Registration

تقدم هذه الورقة إعادة تمثيل سلسة ومحدبة تماماً لفضاءات متشعبات الضرب (product simplex spaces) تحول مسائل التحسين المقيدة إلى مسائل متنوعات غير مقيدة، مما يتيح خوارزمية التدرج المنحني ريماني (Riemannian Gradient Descent) التي تتفوق على طريقة التدرج المسقط (Projected Gradient Descent) في تطبيقات مثل تفكيك الموترات الاحتمالية وتسجيل البيانات الوظيفية.

Shashwat Kumar, Arafat Rahman, Anuj Srivastava, P. -A. Absil2026-08-04

🤖 machine learning

CoWAM: Coordination Contracts for Selective Policy Intervention with WAMs

يقدم CoWAM طبقة تدخل انتقائية للروبوتات ثنائية اليد تستخدم عقود تنسيق لتعديل سياسات نموذج عمل العالم (WAM) بأمان فقط عندما يتم استيفاء معايير محددة للتزامن، والأدوار، والتصادم، مما يحسن معدلات نجاح التنسيق بشكل كبير مع الحفاظ على خطر ضئيل للغاية للتدخلات الضارة.

Shuaijun Liu, Qifu Wen, Shuyang Hao, Qi Luo, Chenglong Zhang, Feiyang You, Chengyu Wu, Ningxin Su2026-08-04

🤖 machine learning

GradCuit: Credit-Assigned Gradient Flow Enables Robust and Interpretable Test-Time Latent Reasoning

يقدم GradCuit إطار عمل جديداً للاستدلال أثناء وقت الاختبار يعمل على تحسين الحالات الكامنة الوسيطة داخل طبقات المحولات (Transformer) باستخدام تدفق التدرج المباشر من النتائج النهائية، محققاً دقة ومتانة وقابلية تفسير فائقة مقارنة بالطرق الحالية من خلال تمكين النماذج من تكييف عمليات الاستدلال الداخلية الخاصة بها بدلاً من مجرد إعادة توليد المخرجات.

Zhaoxin Yu, Qi Shen, Hengli Li, Zhaowei Zhang, Song-Chun Zhu, Chi Zhang, Zilong Zheng2026-08-04

🤖 machine learning

Tensor Data Scattering and the Impossibility of Slicing Theorem

تؤسس هذه الورقة إطاراً نظرياً لتمثيل الموتر المتناثر وتشتت البيانات في التعلم العميق، حيث تقدم نظرية رئيسية حول استحالة التقطيع، وصيغة لقياس التناثر لتقييم كفاءة التخزين والتوازي، وتنفيذاً مرجعياً بلغة بايثون.

Wuming Pan2026-08-03

⚡ electrical engineering

Inter-Beat Interval Estimation with Tiramisu Model: A Novel Approach with Reduced Error

تقترح هذه الورقة البحثية نهجاً جديداً للتعلم العميق باستخدام نموذج مشفر تلقائي من نوع "تيراميسو" (Tiramisu) لإزالة الضجيج بفعالية من إشارات تخطيط كهرباء القلب المتأثرة بالحركة، مما يتيح تقديراً دقيقاً للغاية للفترات الفاصلة بين النبضات بمتوسط جذر متوسط مربع خطأ (RMSE) يبلغ 13 مللي ثانية حتى عند نسب إشارة إلى ضجيج منخفضة تصل إلى -30 ديسيبل، متفوقة بذلك على التقنيات الحالية الرائدة.

Asiful Arefeen, Ali Akbari, Seyed Iman Mirzadeh, Roozbeh Jafari, Behrooz A. Shirazi, Hassan Ghasemzadeh2026-08-03

→ السابق التالي ←