🤖 machine learning

DynaBridge: Dynamic Summary-Guided Cross-Task Multimodal Fusion for DASS-Structured Mental Health Assessment

تقدم الورقة البحثية DynaBridge، وهو إطار عمل متعدد المهام ديناميكي يعتمد على التلخيص الموجه عبر المهام، يدمج الإشارات الصوتية والبصرية والنصية مع ملخصات واعية بـ DASS مُولدة بواسطة نماذج لغوية كبيرة (LLM) مجمدة للتنبؤ بتوزيعات العناصر الترتيبية ومستويات المخاطر، محققاً أداءً هو الأفضل في حالته (state-of-the-art) على معيار AdoDAS لتقييم الاكتئاب والقلق والتوتر.

Shiyu Teng, Haichen Yu, Jiaqing Liu, Hao Sun, Yu Song, Shurong Chai, Ruibo Hou, Lanfen Lin, Yen-Wei Chen2026-07-29
🤖 machine learning

Rashomon Alignment

تقدم هذه الورقة "محاذاة راشومون" (Rashomon Alignment - RA)، وهي مقياس هندسي جديد يقيم التشابه الوظيفي بين نماذج تعلم الآلة عبر كامل فضاء المدخلات بدلاً من الاقتصار على البيانات المرصودة فقط، مما يوفر منظوراً تكميلياً للطرق التوزيعية لتطبيقات مثل اختيار النماذج وقابلية التفسير.

Moisés Santos, Peter van der Putten, Bernhard Pfahringer, Carlos Soares2026-07-29
🤖 machine learning

Detecting CSAM Text-to-Image LoRAs From Weights

تقترح هذه الورقة طريقة جديدة، خالية من الاستدلال، للكشف عن نماذج "LoRA" المدربة على توليد مواد الاعتداء الجنسي على الأطفال (CSAM) عبر تحليل المتجهات المنفردة في الزاوية العليا اليسرى لتحديثات أوزانها، مما يوفر بديلاً قوياً وآمناً لفحص البيانات الوصفية أو توليد مخرجات ضارة.

David Demitri Africa, Cate Heine, Nadine Staes-Polet, Kimberly Mai2026-07-29
🤖 machine learning

WALoMA: A Multitask Wireless Foundation Model via Adaptive Low-Rank Masked Autoencoders

تقدم هذه الورقة البحثية نموذج WALoMA، وهو نموذج لاسلكي أساسي متعدد المهام يستفيد من المشفرات التلقائية المقنعة ذات الرتبة المنخفضة التكيفية لتعلم تمثيلات قابلة للنقل من بيانات القنوات غير المصنفة، محققاً أداءً فائقاً عبر خمس مهام متنوعة للطبقة الفيزيائية مع تقليل استخدام المعلمات بشكل كبير والاعتماد الأدنى على مجموعات البيانات المصنفة مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Madi Makin, Asmaa Abdallah, Abdulkadir Celik, Ahmed M. Eltawil2026-07-29
⚡ electrical engineering

DRIFT: Direct-Recursive Intervention-Conditioned Forecasting of ICU Physiological Trajectories

تقدم الورقة البحثية إطار عمل DRIFT، وهو إطار تنبؤ هجين يجمع بين النماذج المباشرة والمتكررة المشروطة بالعمل، لتحسين التنبؤ بمسارات المؤشرات الفسيولوجية في وحدة العناية المركزة، مما أظهر انخفاضاً في متوسط الخطأ المطلق لضغط الشريان الوسطي مقارنة بالنماذج المرجعية، لا سيما عندما تتباعد تسلسلات العلاج عن الخطط الأولية.

Weixin Liu, Juming Xiong, Congning Ni, Yanfan Zhu, Xingtao Lin, Bradley A. Malin, Zhijun Yin2026-07-29
🤖 machine learning

A2TTA: Anchored-and-Agile Test-Time Adaptation for Evolving Traffic Sensor Networks

تقترح هذه الورقة البحثية إطار عمل A2TTA، وهو إطار "التكيف عند وقت الاختبار المرتكز والمرن" (Anchored-and-Agile Test-Time Adaptation) الذي يعالج تحديات شبكات مستشعرات المرور المتطورة عبر تحويل توسع الطوبولوجيا إلى مشكلة معايرة للمخرجات، وفصل التحولات الزمنية إلى تصحيح عالمي مستمر وتخصص سياقي مرن، مما يحسن أداء التنبؤ بشكل كبير في البيئات الديناميكية.

Du Yin, Xiachong Lin, Yue Tan, Jinliang Deng, Estrid He, Hao Xue, Flora D. Salim2026-07-29
🤖 machine learning

MODUS: Decoder-Only Any-to-Any Modeling of Diverse Modalities

تقدم هذه الورقة "مودوس" (Modus)، وهو نموذج متعدد الوسائط من نوع "المفكك فقط" (decoder-only) يعمل من أي وسيط إلى أي وسيط، حيث يعامل جميع الوسائط بشكل متماثل دون مكونات خاصة بمهام معينة، مما يتيح توليداً مرناً عبر الوسائط ويحقق أداءً تنافسياً عبر مختلف المعايير المرجعية.

Mingqiao Ye, Zhaochong An, Zhitong Gao, Xian Liu, François Fleuret, Chuan Li, Amir Zadeh, Serge Belongie, Afshin Dehghan (…)2026-07-29
🤖 machine learning

Reinforcement Learning for Code Optimization

تقدم هذه الورقة DMC-Optim، وهو إطار عمل ثلاثي المراحل يتغلب على عدم الاستقرار الناتج عن تطبيق التعلم المعزز على تحسين الكود من خلال معايرة بيئات التنفيذ، وتركيب مكافآت الصحة والسرعة، وتكييف خوارزميات التدريب، مما يؤدي إلى تحسين توليد كود أسرع بشكل كبير مع الحفاظ على الصحة.

Pierre Chambon, Kunhao Zheng, Juliette Decugis, Benoit Sagot, Gabriel Synnaeve2026-07-29
🤖 machine learning

Generator-Aligned Representation Interfaces for Diagnostic Soft Equivariance

تقدم هذه الورقة واجهات التمثيل المتوافقة مع المولد (GARI)، وهي مبدأ تصميم محمول يُمكّن النماذج الأساسية للتسلسلات العامة من تحقيق تباين ناعم ذي صلة بالمهام وتعميم قوي عبر مختلف أنماط البيانات من خلال كشف مولدات التحويل عبر رؤى متوافقة، دون الحاجة إلى إعادة تصميم هيكلي خاص بمجموعة معينة.

Weitao Li, Gong Cheng2026-07-29
🤖 machine learning

Parallel Decoding Distillation for Fast Image and Video Generation

تقدم هذه الورقة البحثية تقنية "التقطير لفك التشفير المتوازي" (Parallel Decoding Distillation - PDD)، وهي طريقة تعتمد على المسار، تتسم بالقابلية للتوسع والتبسيط، وتعمل على تسريع توليد الصور والفيديو من خلال التنبؤ بخطوات إزالة الضجيج المتعددة في كل عملية تقييم للشبكة، محققةً أداءً هو الأفضل في فئتها بـ 4 إلى 8 عمليات تقييم فقط، مع تحسين تنوع الفيديو بشكل ملحوظ مقارنة بتقنيات التقطير الحالية.

Neta Shaul, Chao Liu, Arash Vahdat, Julius Berner2026-07-29