🤖 Category

cs.LG

22512 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Multi-Agent Debate and Visual Information Extraction for SeePhys Pro: A 1st-Place Technical Report from ICML 2026 AI4Math Track 3 Challenge

يفصل هذا التقرير التقني حلاً حائزاً على المركز الأول في تحدي ICML 2026 AI4Math SeePhys Pro، والذي حقق طفرة كبيرة في الدقة من 0.643 إلى 0.802 عبر توظيف إطار عمل ثنائي المراحل يجمع بين استخراج المعلومات المرئية لسد الفجوة بين الأنماط ونظام مناظرة متعدد الوكلاء يركز على الاختيار الموثوق للإجابات.

Jiseok Kwak, Suhyeon Jo, Taewoo Kim, Yeongmin Kim, Byeonghu Na, Il-chul Moon2026-07-27
🤖 machine learning

On the Convergence of Stochastic Low-Rank Adaptation

تُحسّن هذه الورقة تحليل التقارب لتقنية التكيف منخفض الرتبة (LoRA) الحتمية إلى O(ϵ−4)\mathcal{O}(\epsilon^{-4}) وتقترح متغيرين عشوائيين، هما LoRA-NSGDM وLoRA-STORM، واللذان يحققان تعقيدات أوراكل تبلغ O(ϵ−8)\mathcal{O}(\epsilon^{-8}) وO(ϵ−6)\mathcal{O}(\epsilon^{-6}) على التوالي لإيجاد نقاط ϵ\epsilon-الاستقرار.

Ru Wang, Chengchang Liu, John C. S. Lui2026-07-27
🤖 machine learning

Cross-Domain Off-Policy Evaluation and Learning for Contextual Bandits

تقترح هذه الورقة إطار عمل جديدًا لتقييم وتعلم السياسات خارج السياسة عبر المجالات، يستفيد من مجموعات البيانات التاريخية من كل من المجالات المستهدفة والمصدرية للتغلب على التحديات الحرجة مثل ندرة البيانات، وسياسات التسجيل الحتمية، والإجراءات الجديدة، مما يتيح تقييم وتحسين السياسات بفعالية في السيناريوهات التي تفشل فيها الطرق الحالية بسبب التباين العالي أو الاستكشاف المحدود.

Yuta Natsubori, Masataka Ushiku, Yuta Saito2026-07-27
💬 NLP

Small Vision-Language Models Know When They Are Wrong But Cannot Say So: A Two-Model Study of Stated versus Internal Confidence Under Realistic Image Degradation

تكشف هذه الدراسة أنه بينما تمتلك نماذج الرؤية واللغة الصغيرة معرفة ذاتية داخلية دقيقة حول أخطائها في ظل ظروف تدهور الصور الواقعية، إلا أنها تفشل في التعبير لفظياً عن هذا اليقين، مما يجعل احتمالية الرمز (token probability) الداخلية إشارةً متفوقة للتأجيل مقارنة بالثقة المعلنة، رغم أن كلتا الإشارتين تصبحان غير موثوقتين في ظل ظروف الإضاءة المنخفضة الشديدة.

M M Asif Ferdous2026-07-27
🤖 machine learning

Rethinking Multi-Branch and Cross-Backbone Fusion for Vehicle Re-Identification in the Foundation-Model Era

تتحدى هذه الورقة البحثية الحكمة التقليدية التي تفيد بأن البنى متعددة الفروع ومتعددة الهياكل العظمية ضرورية لتحديد هوية المركبات في عصر النماذج التأسيسية، حيث تثبت من خلال دراسة تجريبية أن هيكلاً عظمياً واحداً من نوع ConvNeXt تم ضبطه بدقة، والمدمج مع إعادة الترتيب في مرحلة الاسترجاع، يتفوق على استراتيجيات الدمج المعقدة مع تحقيق نتائج هي الأفضل في فئتها على معايير VeRi-Wild.

Yu Wang, Hongyu Yang2026-07-27
🤖 machine learning

A Leakage-Free Stacked Ensemble Method for Multiclass Classification

تقدم هذه الورقة LFS-FRAME، وهو إطار عمل تجميعي متراكم خالٍ من التسرب يجمع بين شبكات كولموغوروف-أرنولد وXGBoost مع استراتيجية صارمة خارج النطاق (out-of-fold) لتحقيق تصنيف متعدد الفئات قوي وقابل للتعميم من خلال الدمج الفعال بين الأنماط الوظيفية وحدود القرار القائمة على القواعد.

S. P. Sharmila, Aruna Tiwari2026-07-27
🤖 AI

Reasoning Denoiser: Denoising Reasoning Traces for Hallucination Detection in Large Reasoning Models

تقدم هذه الورقة REDE، وهو إطار تعلم مبتكر يعزز اكتشاف الهلوسة في نماذج الاستدلال الكبيرة من خلال تحديد وتصفية الخطوات غير ذات الصلة والمتكررة تلقائيًا من آثار الاستدلال باستخدام انتباه الإجابة النهائية كإشارة إشرافية.

Junlin Fang, Do Nguyen-Thanh, Xiaogang Xu, Zhen Fang, Sean Du2026-07-27
🤖 machine learning

TriGlue: a Biology-Inspired Generative Model for Generating Molecular Glue-Induced Ternary Complex

تقدم هذه الورقة TriGlue، وهو إطار عمل توليدي مستوحى من البيولوجيا يعالج التحدي الحسابي المتمثل في تصميم مُحللات الغراء الجزيئي عبر تفكيك المشكلة إلى تقدير الواجهة وتوليد معقد ثلاثي مشروط بالواجهة للتنبؤ بالتفاعلات بين البروتينات وتوليد غراء جزيئي جديد في آن واحد.

Yuliang Yan, Shuo Yan, Haochun Tang, Yiqin Sun, Enyan Dai2026-07-27
🤖 machine learning

Bowel Obstruction Detection and Localization on Abdominal CT with Deep Learning

تقدم هذه الورقة إطار عمل جديد للتعلم العميق يحقق دقة عالية في كل من اكتشاف انسدادات الأمعاء وتحديد مناطق الانتقال الخاصة بها بدقة في الأشعة المقطعية للبطن، مع دمج طريقة تصنيف قابلة للتفسير بطبيعتها لتحديد نقطة الانتقال المشتبه بها داخل الشريحة.

Moritz Vandenhirtz, Andrea Agostini, Dana Belde, Mélanie Roschewitz, Ismaiel Chikh Bakri, Tilo Niemann, André Euler, Jul (…)2026-07-27
📊 statistics

From Score Approximation to Distribution Approximation in Score-Based Diffusion Models

تؤسس هذه الورقة البحثية صلة كمية دقيقة بين تقريب دالة الدرجة (score function) وتوليد التوزيع في نماذج الانتشار القائمة على الدرجة، وذلك من خلال إثبات أن التقريب الدقيق للشبكة العصبية لدالة الدرجة يضمن وجود تباعد "كولباك-ليبلر" (Kullback-Leibler divergence) صغير بين التوزيعات المولدة والمستهدفة، مع تحديد خطأ التقريب صراحةً عبر خطأ تقريب الدرجة، وجدول الضجيج، وعدم تطابق التوزيع القبلي النهائي.

Lan V. Truong2026-07-27