🤖 Category

cs.LG

22512 ورقة بحثية

📊 statistics

Learning to Detect Cyber Attacks: Neural Anomaly Detection for Cybersecurity with Theoretical Insights

تقترح هذه الورقة طريقة للشبكات العصبية قائمة على أسس نظرية للكشف عن الشذوذ، حيث تتدرب حصرياً على عينات طبيعية باستخدام شذوذ اصطناعي، مما يثبت قدرتها على تعلم حدود المنطقة الطبيعية لتحقيق الحد الأقصى من المخاطر الزائدة (minimax excess risk) والكشف بمتانة عن هجمات سيبرانية متنوعة وغير مرئية دون الحاجة إلى معرفة مسبقة بتوزيعات الشذوذ.

Tian-Yi Zhou, Matthew Lau, Jizhou Chen, Wenke Lee, Xiaoming Huo2026-07-31
💬 NLP

LLM Self-Correction with DeCRIM: Decompose, Critique, and Refine for Enhanced Following of Instructions with Multiple Constraints

تقدم هذه الورقة RealInstruct، وهو معيار لتقييم النماذج اللغوية الكبيرة على التعليمات الواقعية متعددة القيود، وتقترح DeCRIM، وهو مسار تصحيح ذاتي يُمكّن النماذج مفتوحة المصدر من التفوق على GPT-4 من خلال تفكيك التعليمات، ونقد الاستجابات، وتحسين المخرجات.

Thomas Palmeira Ferraz, Kartik Mehta, Yu-Hsiang Lin, Haw-Shiuan Chang, Shereen Oraby, Sijia Liu, Vivek Subramanian, Tagy (…)2026-07-31
🤖 machine learning

Efficient LLMs with AMP: Attention Heads and MLP Pruning

تقدم هذه الورقة البحثية AMP، وهي طريقة تقليم هيكلية مبتكرة تضغط النماذج اللغوية الكبيرة بكفاءة عبر إزالة رؤوس الانتباه وهياكل MLP الأقل أهمية، مما يحقق خفضاً في المعلمات يصل إلى 30% مع حد أدنى من فقدان الأداء وتحسين سرعات الاستدلال عبر عائلات نماذج مختلفة.

Leandro Giusti Mugnaini, Bruno Lopes Yamamoto, Lucas Lauton de Alcantara, Victor Zacarias, Edson Bollis, Lucas Pellicer (…)2026-07-31
🤖 AI

CLAM: Continuous Latent Action Models for Robot Learning from Unlabeled Demonstrations

تقدم هذه الورقة CLAM، وهو إطار عمل يُمكّن الروبوتات من تعلم سياسات تحكم فعالة من تسلسلات ملاحظات غير مصنفة عبر استنتاج أفعال كامنة مستمرة من خلال التنبؤ بالديناميكيات ذاتي الإشراف وتأصيلها ببيانات لعب غير مرتبطة بمهمة محددة، مما يحقق أداءً يضاهي نسخ السلوك باستخدام تسميات الخبراء دون الحاجة إلى عروض توضيحية مكلفة مصنفة الأفعال.

Anthony Liang, Pavel Czempin, Matthew M. Hong, Yutai Zhou, Jingzhen Wang, Erdem Biyik, Stephen Tu2026-07-31
🤖 machine learning

CLIP-Guided Backdoor Defense through Entropy-Based Poisoned Dataset Separation

تقدم الورقة البحثية طريقة الدفاع الموجه بـ CLIP (أو CGD)، وهي طريقة فعالة وقوية تستفيد من نموذج CLIP المتاح للجمهور لتحديد البيانات المسمومة وتحييدها، مما يقلل بشكل فعال من معدلات نجاح الهجوم إلى أقل من 1% مع الحفاظ على دقة عالية للبيانات السليمة عبر مختلف مجموعات البيانات وأنواع الهجمات.

Binyan Xu, Fan Yang, Xilin Dai, Di Tang, Kehuan Zhang2026-07-31
📊 statistics

On the Rate of Convergence of Kolmogorov-Arnold Network Regression Estimators

تثبت هذه الورقة أن شبكات كولموغوروف-أرنولد (KANs) ذات مكونات الـ B-spline تحقق معدلات انحدار مثالية في الحد الأدنى والحد الأقصى (minimax-optimal) ومستقلة عن البعد المحيط، بينما توفر أيضاً قواعد تكيفية لاختيار العقد وتوضح عدم قابلية التحديد لمكوناتها أحادية المتغير.

Wei Liu, Eleni Chatzi, Zhilu Lai2026-07-31
🤖 machine learning

VioPTT: Violin Technique-Aware Transcription from Synthetic Data Augmentation

تقدم هذه الورقة البحثية VioPTT، وهو نموذج تسلسلي خفيف الوزن يقوم بنسخ حدة صوت الكمان وتقنيات العزف بشكل مشترك باستخدام مجموعة بيانات MOSA-VPT الاصطناعية التي صدرت حديثاً، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته وقدرة قوية على التعميم على التسجيلات الواقعية.

Ting-Kang Wang, Yueh-Po Peng, Li Su, Vincent K. M. Cheung2026-07-31
🤖 machine learning

Random Projection Flows for Efficient Manifold Density Estimation

تقدم هذه الورقة تدفقات الإسقاط العشوائي (RPFs)، وهي إطار عمل مبدئي وفعال لتدفقات التطبيع الحقانية (injective normalizing flows) تستفيد من المصفوفات شبه المتعامدة العشوائية لإجراء تقدير لكثافة المتشعب مع تصحيحات حجم ذات صيغة مغلقة، مما يوفر خط أساساً قوياً وقابلاً للتشغيل المباشر (plug-and-play) للنمذجة التوليدية.

Ahmad Ayaz Amin, Baha Uddin Kazi2026-07-31
📊 statistics

Scalable deep fusion of spaceborne lidar and synthetic aperture radar for global forest structural complexity mapping

تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم العميق قابل للتوسع وفعال من حيث المعلمات، يقوم بدمج ملاحظات ليدار (GEDI) المتفرقة مع بيانات رادار الفتحة الاصطناعية (SAR) متعددة الأنماط لتوليد خرائط عالمية دقيقة وعالية الدقة وشاملة للتعقيد الهيكلي للغابات من عام 2015 إلى عام 2022، مما يتيح المراقبة المستمرة للحفاظ على التنوع البيولوجي وإدارة النظم الإيكولوجية.

Tiago de Conto, John Armston, Ralph Dubayah2026-07-31
🤖 machine learning

A Compositional Paradigm for Foundation Models: Towards Smarter Robotic Agents

تقترح هذه الورقة دمج مبادئ التعلم المستمر والتركيبية في النماذج التأسيسية للتغلب على قيودها في التكيف مع السيناريوهات الديناميكية في العالم الحقيقي، مما يتيح تطوير وكلاء روبوتيين أكثر مرونة وكفاءة وذكاءً.

Luigi Quarantiello, Elia Piccoli, Jack Bell, Malio Li, Giacomo Carfì, Eric Nuertey Coleman, Gerlando Gramaglia, Lanpei L (…)2026-07-31