cs.LG ورقة بحثية

Investigating reservoir computing for branch predictionin pipelined processors using emerging CMOS memristor devices

تقدم هذه الورقة إطار عمل جديد للحوسبة الخزانية القائم على الممرستور للتنبؤ بالتفرع في معالجات RISC-V ذات خطوط الأنابيب، حيث أظهرت دقة تنبؤ عالية من خلال المحاكاة ولكنها كشفت عن تباطؤ كبير بمقدار 15 ضعفاً في سرعة التكيف مقارنة بمتنبئات TAGE الحديثة.

Harvey Samuel George Johnson, Sendy Phang2026-07-30

🤖 machine learning

Cost-Sensitive Conformal Prediction and Human-in-the-Loop Abstention for Imbalanced High-Stakes Decision Support: A Multi-Domain Benchmark

تقدم هذه الورقة معياراً شاملاً متعدد المجالات يثبت أن الجمع بين التنبؤ التوافقي المشروط بالفئة (Mondrian) والامتناع المتحكم في التكلفة يحل بفعالية مشكلة نقص التغطية الشديد للفئات الأقلية النادرة ويقلل من تكاليف القرار المتوقعة في أنظمة دعم القرار عالية المخاطر وغير المتوازنة.

Manpreet Singh, Akshatha Srikantha, Shyamal Lakhanpal2026-07-30

🤖 machine learning

From Classification to Regression: Using a Fruitfly to Solve Equations

مدفوعاً بالآليات الحسية لذبابة الفاكهة، تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد للانحدار يستبدل النماذج العالمية المعقدة بمكتبة من الأنماط المحلية، مما يتيح تنبؤات فعالة وقابلة للتحكم للأنظمة الديناميكية غير الخطية والتعلم المستند إلى الفيزياء من خلال إعادة البناء الموزون القائم على التشابه.

Shady E. Ahmed, Panos Stinis2026-07-30

🤖 machine learning

Do You Really Need to Pretrain Q-Functions for Online RL Fine-Tuning?

تتحدى هذه الورقة الحكمة التقليدية المتمثلة في التدريب المسبق لدوال Q من أجل الضبط الدقيق للتعلم التعزيزي عبر الإنترنت، وذلك من خلال الكشف عن أن التدريب المسبق الساذج غالباً ما يفشل بسبب عدم تطابق الهدف، وتقترح بدلاً من ذلك طريقة "التهيئة عبر تجمع السياسات" (IPE)، التي تستفيد من مخرقات السياسات المتنوعة لتحقيق أداء أفضل بكثير من كل من التهيئة العشوائية والتدريب المسبق التقليدي.

Perry Dong, Ron Polonsky, Dorsa Sadigh, Chelsea Fin2026-07-30

🤖 machine learning

Functional Autoencoder for Smoothing and Representation Learning

تقترح هذه الورقة مشفرًا تلقائيًا لشبكة عصبية متخصصة يعالج مباشرة البيانات الوظيفية الملحوظة بشكل منفصل من خلال طبقات إسقاط واستعادة مخصصة لتعلم التمثيلات غير الخطية، مما يظهر أداءً فائقًا في التمهيد والتنبؤ والتصنيف مقارنة بكل من تحليل المكونات الرئيسية الوظيفية والمشفرات التلقائية التقليدية.

Sidi Wu, Cédric Beaulac, Jiguo Cao2026-07-29

🤖 machine learning

FFNet: MetaMixer-based Efficient Convolutional Mixer Design

تقترح هذه الورقة البحثية FFNet، وهي عائلة فعالة من الشبكات الالتفافية التي تستبدل الانتباه الذاتي بـ "مُخلط رموز مُحوّل إلى FFN" (FFNified token mixer) للحفاظ على إطار عمل الاستعلام والمفتاح والقيمة مع استخدام التلافيف ذات النواة الكبيرة وتنشيط GELU، مما يثبت أن هذا التصميم المبسط يتفوق على الأساليب المتخصصة عبر مختلف مهام الرؤية الحاسوبية.

Seokju Yun, Dongheon Lee, Youngmin Ro2026-07-29

🤖 machine learning

Local Attention Mechanism: Boosting the Transformer Architecture for Long-Sequence Time Series Forecasting

تقدم هذه الورقة آلية الانتباه المحلي (LAM)، وهي خوارزمية انتباه فعالة بتعقيد زمني قدره O(n log n) مصممة خصيصاً لاستمرارية السلاسل الزمنية، والتي تتفوق عند دمجها في نماذج المحولات (Transformers) على النماذج الرائدة في التنبؤ طويل الأمد، كما تقترح مجموعة بيانات جديدة لمعالجة فجوات التقييم.

Ignacio Aguilera-Martos, Andrés Herrera-Poyatos, Julián Luengo, Francisco Herrera2026-07-29

🤖 machine learning

A context-adaptive policy framework for robust and reactive robotic manipulation via uncertainty-aware imitation learning

تقترح هذه الورقة إطار عمل للسياسات المتكيفة مع السياق يدمج بين التعلم بالتقليد المعتمد على المعلمات وبين خليط الخبراء المدرك لعدم اليقين لتوليد استراتيجيات مناولة روبوتية قوية وتفاعلية قادرة على التكيف مع الظروف البيئية المتغيرة.

Tim R. Winter, Leonard Klüpfel, Ashok M. Sundaram, Werner Friedl, Maximo A. Roa, Freek Stulp, João Silvério2026-07-29

🤖 machine learning

TabTreeFormer: Tabular Data Generation Using Hybrid Tree-Transformer

تقدم هذه الورقة البحثية TabTreeFormer، وهي بنية محولة هجينة تدمج الانحيازات الاستقرائية القائمة على الأشجار ومجزئ رموز مدركاً للتعقيد لتوليد بيانات جدولية عالية الدقة بكفاءة، متفوقة بذلك على النماذج الحالية عبر مقاييس المنفعة، والدقة، والخصوصية.

Jiayu Li, Bingyin Zhao, Zilong Zhao, Uzair Javaid, Kevin Yee, Biplab Sikdar2026-07-29

💬 NLP

Humanity's Last Exam

لمعالجة تشبع المعايções الحالية حيث تحقق النماذج اللغوية الكبيرة دقة تتجاوز 90%، قدم المؤلفون "امتحان البشرية الأخير" (HLE)، وهو معيار عالمي متعدد الوسائط يتكون من 2,500 سؤال بمستوى الخبراء عبر موضوعات متنوعة، يكشف عن فجوات قدرات كبيرة في النماذج الحديثة، وقد أُطلق للجمهور لتوجيه الأبحاث والسياسات المستقبلية.

Long Phan, Alice Gatti, Ziwen Han, Nathaniel Li, Josephina Hu, Hugh Zhang, Chen Bo Calvin Zhang, Mohamed Shaaban, John L (…)2026-07-29

→ السابق التالي ←