🤖 Category

cs.LG

22512 ورقة بحثية

🤖 machine learning

When Unlearning Fails: Reliable Data Deletion under Post-Training in Agent Networks

تقدم هذه الورقة البحثية MUTE، وهي طريقة للحذف الموثوق للبيانات في شبكات الوكلاء الاتحادية ذاتية التحسين، والتي تخفف بفعالية من "صدى التأثير" المستمر للبيانات المنسية من خلال تقدير التأثير اللاحق، وحجر المسارات المحتجزة عالية المخاطر، وتدقيق السلوك لمنع تجدد التأثير مع الحفاظ على فائدة المهمة.

Zihao Ding, Jun Huang, Liang Dong2026-08-03
🤖 machine learning

Hypergradient-based Bilevel Reinforcement Learning with Improved Sample Complexity

تقترح هذه الورقة خوارزمية تعلم تعزيزي ثنائي المستوى تعتمد على التدرج الفائق (hypergradient) وتخلو من مصفوفة هيسيان (Hessian-free)، تستفيد من مثالية سياسات بولتزمان لتحقيق تعقيد عينة يبلغ O~(ϵ−2)\tilde{O}(\epsilon^{-2}) وتعقيد تكرار يبلغ O(ϵ−1)O(\epsilon^{-1})، وهي مستويات رائدة في مجالها، دون اشتراط شرط بولياك-لوجاستفيتش (Polyak-Lojasiewicz) على دالة الهدف في المستوى الخارجي.

Naman Saxena, Mudit Gaur, Vaneet Aggarwal2026-08-03
💬 NLP

TextCloak: Thwarting Unauthorized LLM Exploitation via RL-Driven Unlearnable Text

يُعد TextCloak إطار عمل مدفوعاً بالتعلم المعزز (RL) يحمي البيانات النصية من الاستغلال غير المصرح به من قبل النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) عبر استخدام سياسة توليدية مُحسّنة بواسطة خوارزمية GRPO-UE لإنشاء أمثلة غير قابلة للتعلم تعمل على إضعاف أداء الضبط الدقيق للنماذج مع الحفاظ على الأمانة الدلالية والطبيعية اللغوية.

Chengshuai Zhao, Pingchuan Ma, Dawei Li, Bohan Jiang, Zhiyuan Yu, Zhen Tan, Huan Liu2026-08-03
📊 statistics

Conditioning Tree-Based Diffusions and Flows for Probabilistic Tabular Regression

يقدم البحث إطار عمل DiffGBM، الذي يعمل على تحسين خيارات التصميم لنماذج الانتشار القائمة على الأشجار لمهام الانحدار الجدولي بشكل صريح — مثل مسار التشويه ووصفة جانب النتيجة (score-side recipe) — مبرهناً أن ضبط هذه المحاور على سطح LightGBM مشترك يتفوق باستمرار على الإعدادات الافتراضية القياسية المستوحاة من الشبكات العصبية عبر مختلف معايير الاختبار.

Silas Koemen2026-08-03
🤖 machine learning

Learning to Predict Performance-induced Emotion Differences in Classical Piano Music

تقترح هذه الدراسة إطار انحدار نسبي يُسمى "Delta-VA" للتنبؤ بالاختلافات العاطفية الناجمة عن الأداء في موسيقى البيانو الكلاسيكية من خلال عزل الميزات الخاصة بالأداء عن العناصر التأليفية، مما يظهر اتساقاً اتجاهياً عالياً في التنبؤ بانحرافات التكافؤ والاستثارة مع ملاحظة ميل نحو التقليل من تقدير حجم التأثيرات التعبيرية.

Joann Ching, Gerhard Widmer2026-08-03
🤖 machine learning

Open-Source LLM-Driven Formal Verification: A Multi-Agent Pipeline for RTL Repair

تقدم هذه الورقة دراسة جدوى لخط معالجة مفتوح المصدر متعدد الوكلاء، يستفيد من النماذج اللغوية الكبيرة المقترنة بأدوات التحقق الرسمي (Yosys وSymbiYosys وZ3) لإصلاح تصميمات RTL بشكل تكراري من خلال صقل التوجيه بالنماذج المضادة، مما يظهر نجاحاً في إصلاح الأخطاء في دراسة حالة لوحدة حساب ومنطق (ALU) مع توصيف أنماط فشل محددة ومحدودية الأدوات.

Ha Trung Tran2026-08-03
🤖 machine learning

LayoutBench: Performance Benchmarking of Cloud Storage Layouts for Multimedia Data

تقدم هذه الورقة LayoutBench، وهو أول معيار لتقييم كيفية تأثير تخطيطات التخزين السحابي المختلفة (الكائنات الفردية، وأرشيفات tar، وملفات Parquet) بشكل منهجي على أداء الاسترجاع والتكلفة للبيانات متعددة الوسائط، مما يكشف أنه في حين توفر أرشيفات tar فوائد زمن الاستج rendah للاستعلامات الصغيرة، فإن ملفات Parquet تتفوق في عمليات الاسترجاع واسعة النطاق رغم تكبدها تكاليف نقل بيانات ومتطلبات ذاكرة أعلى بكثير.

Debopam Sanyal, Hongjie Chen, Alexey Tumanov, Joshua Kimball2026-08-03
🤖 AI

To Add Is Machine, To Delete Is Human: Measuring and Mitigating Deletion Avoidance in LLM Code Editing

تحدد هذه الورقة وتُكمّم انحياز "تجنب الحذف" المنهجي في النماذج اللغوية الكبيرة الرائدة، والذي يتسبب في احتفاظها بالتعليمات البرمجية بدلاً من إزالتها أثناء التعديل، مما يثبت أن هذا السلوك يقلل بشكل كبير من قابلية صيانة الكود ويمكن التخفيف من حدته من خلال التدريب اللاحق المستهدف.

Amir M. Ebrahimi, Mohammed Mehedi Hasan, Aaditya Bhatia, Gopi Krishnan Rajbahadur, Ahmed E. Hassan2026-08-03
🤖 machine learning

Gated Q-learning: Add Off-Policy Bias to Taste

يعالج التعلم بـ Q المبوّب (Gated Q-learning) المقايضة طويلة الأمد بين انحياز السياسة الخارجية وطول تعيين الائتمان في التعلم التعزيزي من خلال تقديم آلية بوابية مبتكرة تدمج بسلاسة بين طرفي نقيض لـ Q(λ\lambda) عند واتكينز وبينج، مما يتيح تعلمًا أسرع بانحياز محكوم دون الاعتماد على أخذ العينات بالأهمية.

Brett Daley2026-08-03
🤖 machine learning

Latent Lie-Poisson Neural Networks (LLPNNs): Discovering the motion of Lie-Poisson systems through observable data and latent dynamics

تقدم هذه الورقة البحثية الشبكات العصبية لـ "لي-بواسون" الكامنة (LLPNNs)، وهي إطار عمل يحافظ على البنية ويتعلم ديناميكيات "لي-بواسون" مباشرة من البيانات المرصودة عبر الاستفادة من المكونات الهندسية مثل فك التشفير الهاملتوني، وثوابت "نوثر"، وتحديثات زمرة "لي" لتحقيق تنبؤات دقيقة طويلة المدى حتى بالنسبة للأنظمة المتدهورة حيث تكون المتغيرات الكامنة غير قابلة للرصد.

Vakhtang Putkaradze2026-08-03