cs.LG ورقة بحثية

Laplace-PSN-IRT: Uncertainty Quantification for Neural Item Response Theory Models of LLM Benchmarks

تقدم هذه الورقة Laplace-PSN-IRT، وهي طريقة بايزية لاحقة (post-hoc) تعزز نماذج نظرية الاستجابة للمفردات العصبية بتقدير كمي مُعاير لعدم اليقين، كاشفةً أن العديد من تصنيفات معايير النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) غير متمايزة إحصائياً، ومثبتةً أن معلومات فيشر المتوقعة من التوزيع البعدي توفر اختياراً أكثر استقراراً ودقة للمفردات مقارنة بالتقديرات النقطية التقليدية.

Juan Francisco, Mandujano Reyes2026-07-29

🤖 machine learning

Bridging Compute- and Data-Optimal Pretraining

تقدم هذه الورقة قوانين توسع الحوسبة-البيانات (CD)، وهي إطار عمل موحد ينمذج العوائد المتناقصة للبيانات المشتقة من خلال دالة فعالية الرموز (token-effectiveness) لسد الفجوة بين أنظمة التدريب المسبق المثلى للحوسبة وتلك المثلى للبيانات، كاشفةً أن التخصيص الكلاسيكي الأمثل للحوسبة هو دون المستوى الأمثل في معظم الإعدادات العملية.

Tian Qin, Kimia Hamidieh, David Alvarez-Melis2026-07-29

⚛️ lattice

Normalizing Flows to Reconstruct Pseudo-PDFs

تقدم هذه الورقة إطار عمل مبتكر يجمع بين مسبقات العمليات الغاوسية والشبكات العصبية القابلة للعكس لإعادة بناء دالات توزيع البارتونات (PDFs) من بيانات عناصر المصفوفة الاصطناعية، مما يحافظ بفعالية على القيود الفيزيائية وخصائص الاستقراء مع تعلم توزيع خلفي متسق مع بيانات زمن "يويفي" المحدودة.

Yamil Cahuana Medrano, Kostas Orginos2026-07-29

🤖 machine learning

AMRD: Adaptive Multi-Teacher Relational Distillation for Lightweight Speech Emotion Recognition

تقترح الورقة البحثية إطار عمل "التقطير العلاقي متعدد المعلمين التكيفي" (AMRD)، وهو إطار مبتكر يعزز التعرف على عواطف الكلام خفيف الوزن على الأجهزة الطرفية عبر التوزين الديناميكي للمعلمين الموثوقين بواسطة آلة دعم متجه الفئة الواحدة (one-class SVM) والحفاظ على الهياكل العلاقية بين العينات من خلال محاذاة مصفوفة التشابه، مما يؤدي إلى التفوق على النماذج المرجعية لتقطير المعلم الواحد القائمة حالياً.

Yuqi Li, Yi-Cheng Lin, Xianglong Wang, Kuo Yang, Xiaoqin Feng, Yixuan Wang, Huiran Duan, Yingli Tian2026-07-29

💬 NLP

CLBench-V: Evaluating Multimodal Context Learning from Grounding to Knowledge Acquisition

تقدم هذه الورقة CLBench-V، وهو معيار شامل مصمم لتقييم تعلم السياق متعدد الوسائط عبر ثلاثة أبعاد رئيسية —التجذر، وتطبيق المعلومات الجديدة، واكتساب المعرفة— كاشفةً أن النماذج الحالية الرائدة لا تزال تعاني بشكل كبير في هذه المهام رغم التقدم في القدرات متعددة الوسائط.

Lai Wei, Chengqi Li, Jiapeng Li, Ruina Hu, Yue Wang, Weiran Huang2026-07-29

🤖 machine learning

Retraction-Free Optimization over the Stiefel Manifold for the LoRA Fine-Tuning

تقترح هذه الورقة خوارزمية تحسين خالية من التراجع وخالية من معلمات الجزاء مع ضمانات التقارب العالمي لمنوع ستيفل (Stiefel manifold)، وتطبقها لتطوير Manifold-LoRA، وهي طريقة ضبط دقيق متسارعة هندسياً للنماذج اللغوية الكبيرة تحقق تدريباً فعالاً وأداءً قوياً في المهام اللاحقة.

Yuan Zhang, Jiang Hu, Zhijian Lai, Lin Lin, Zaiwen Wen2026-07-29

🤖 machine learning

Guiding Posterior Exploration with Optimizer-Derived Geometry

تقترح هذه الورقة استراتيجية أخذ عينات مسبقة التكييف خالية من التكلفة تستفيد من تقديرات الانحناء من المحسنات التكيفية مثل AdamW لتوجيه الاستكشاف البعدي، مما يلغي الحاجة إلى مراحل حرق طويلة مع الحفاظ على الأداء التنبؤي وتقدير عدم اليقين في الشبكات العصبية البايزية أو تحسينهما.

Moritz Schlager, Emanuel Sommer, Thomas Möllenhoff, David Rügamer2026-07-29

🤖 machine learning

Explainable AI for Chronic Kidney Disease Prediction Using Simulated Federated Learning

تُظهر هذه الدراسة أن إطار عمل التعلم الاتحادي الذي يدمج مصنف التصويت (VotingClassifier)، وتحسين المعلمات الفائقة، وتقنيات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، يحقق دقة بنسبة 99% في التنبؤ بمرض الكلى المزمن، مما يقدم نهجاً موثوقاً يحافظ على الخصوصية للتشخيص المبكر.

Md Zahid Hasan Ontor, Md Al Amin, Anik Dev Nath, Bikash Kumar Paul2026-07-29

🤖 machine learning

Raven: High-Recall Sequence Modeling with Sparse Memory Routing

يُعد Raven نموذج تسلسل خطي الزمن يعمل على تحسين استرجاع السياقات الطويلة عبر توظيف توجيه ذاكرة متفرق ومعتمد على المدخلات لتحديث مجموعة فرعية فقط من فترات الذاكرة الثابتة، مما يوازن بفعالية بين مشكلات التداخل في نماذج فضاء الحالة الكثيفة والقيود الصارمة للإخلاء في آلية الانتباه ذات النافذة المنزلقة.

Arshia Afzal, Aviv Bick, Eric P. Xing, Volkan Cevher, Albert Gu2026-07-29

🤖 machine learning

Sharpness-aware Model Merging with Salience Recovery for LLM-based Cross-Domain Sequential Recommendation

تقترح هذه الورقة البحثية SharpRec، وهو إطار عمل مبتكر للتوصية التسلسلية عبر المجالات القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، والذي يعالج تضارب المعرفة وتشبع الأداء في دمج النماذج من خلال المحاذاة الهندسية الواعية بالحدة وتنشيط بروز التفضيلات ليتفوق بشكل كبير على النماذج المرجعية الحالية ذات الحالة الفنية المتطورة.

Huwei Ji, Jiajie Su, Yuyuan Li, Xiaohua Feng, Chaochao Chen2026-07-29

→ السابق التالي ←