🤖 Category

cs.LG

22999 ورقة بحثية

💬 NLP

Learning to Translate from Soft to Hard LLM Prompts

تقدم هذه الورقة طريقة تترجم المطالبات اللينة (soft prompts) إلى صياغات لغوية طبيعية، مبرهنةً على أن هذه المطالبات النصية القابلة للتفسير لا تتفوق فقط على النهج الحالية التي لا تعتمد على التدريب، بل تمكّن أيضاً النماذج الصغيرة مفتوحة المصدر من توليد مطالبات قابلة للنقل تتجاوز في أدائها كلاً من المطالبات اللينة الأصلية والتعلم بلقطات قليلة (few-shot learning) عند تطبيقها على النماذج الأكبر ذات الواجهات البرمجية المغلقة.

Pitipat Kongsomjit, Suryansh Goyal, Jacob Whitehill2026-05-28
🤖 machine learning

Trinity: Unifying Class-Agnostic Terrain and Semantic Segmentation for Unstructured Outdoor Environments by Leveraging Synthetic Data

تقدم هذه الورقة البحثية "ترينيتي" (Trinity)، وهي بنية قائمة على المحولات (transformer) توحد بين التجزئة الدلالية الخاصة بالفئات والتجزئة التضاريسية غير المرتبطة بفئات محددة، وذلك باستخدام مجموعة بيانات اصطناعية جديدة (RUGDSynth) ومجموعة بيانات حقيقية مشروحة (EXTerra) لتمكين فهم التضاريس المستقل عن نوع الروبوت في البيئات الخارجية غير المهيكلة.

Marcus G Müller, Wout Boerdijk, Maximilian Durner, Riccardo Giubilato, Abel Gawel, Wolfgang Stürzl, Roland Siegwart, Rud (…)2026-05-28
🤖 machine learning

Hurwitz Quaternion Multiplicative Quantization for KV Cache Compression

تقدم الورقة البحثية طريقة التكميم الضرب لـ "هيرويتز كواترنيون" (HQMQ)، وهي طريقة خالية من المعايرة تعمل على ضغط ذاكرة التخزين المؤقت لـ KV عبر تمثيل كتل مكونة من 4 عناصر كـ "كواترنيونات" مكممة عبر حاصل ضرب مجموعة "هيرويتز" ثابتة وكتب رموز ثانوية عشوائية، مما يحقق دقة تقارب دقة fp16 مع ضغط يصل إلى 5.05 ضعفاً عبر نماذج اللغات الكبيرة الحديثة المتنوعة مع إلغاء الحاجة إلى المعايرة.

Kabir Swain, Sijie Han, Daniel Karl I. Weidele, Mauro Martino, David Cox, Antonio Torralba2026-05-28
💬 NLP

Disentangling Language Roles in Multilingual LLM Task Execution

تقدم هذه الورقة MTM-Bench، وهو معيار مرجعي مضبوط بتصميم متقاطع بالكامل للغات التعليمات والمحتوى والاستجابة، لإثبات أن تدهور الأداء في النماذج اللغوية الكبيرة متعددة اللغات مدفوع بشكل أساسي بالدور المحدد الذي تشغله اللغة — لا سيما لغة الاستجابة — وليس مجرد عدد عدم التطابق بين اللغات.

Qishi Zhan, Minxuan Hu, Seoyeon Jang, Lei Zhao, Ziheng Chen, Man Liang, Xinyue Xiang, Jiaxin Liu, Guansu Wang, Liang He2026-05-28
🤖 machine learning

Transferable Reinforcement Learning via Probabilistic Latent Embeddings and Dynamic Policy Adaptation for Sim-to-Real Deployment

تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد للتعلم التعزيزي يضمن انتقالاً آمناً وفعالاً من المحاكاة إلى الواقع للأنظمة السيبرانية الفيزيائية، وذلك عبر استنتاج تضمينات بيئية كامنة احتمالية وتعديل مستويات مخاطر السياسة ديناميكياً بناءً على دقة تقدير السياق.

Gengyue Han, Yiheng Feng2026-05-28
🤖 machine learning

How the Optimizer Shapes Learned Solutions in Equivariant Neural Networks

تُثبت هذه الورقة أن مُحسِّن "Muon" يتفوق باستمرار على "Adam" في تدريب الشبكات العصبية المتكافئة (equivariant neural networks) من خلال التنقل عبر أسطح خسارة أكثر انتظاماً وإنتاج تمثيلات ذات رتبة أعلى، مما يسلط الضوء على الدور الحاسم وغير المستكشف بعد في تصميم المُحسِّنات لتشكيل الحلول في التعلم العميق الهندسي.

Teodor-Mihai Stupariu, Andrei Manolache2026-05-28
🤖 machine learning

Aligning LLMs with Human Uncertainty: A Beta-Bernoulli Calibrator for LLM Forecasting

تقدم الورقة البحثية مُعاير بيتا-بيرنولي (BBC)، وهو طريقة خفيفة الوزن تستفيد من كل من النتائج الثنائية وتوزيعات التوقعات البشرية لتحويل التقديرات النقطية إلى توقعات احتمالية مُعايرة ذات عدم يقين معرفي موثوق، متفوقة بذلك على أساليب المعايرة والضبط الدقيق الحالية.

Hui Dai, Ryan Teehan, Parsa Torabian, Mengye Ren2026-05-28
📊 statistics

Evolving and Detecting Multi-Turn Deception using Geometric Signatures

تقدم هذه الورقة إطار عمل تطوري متعدد الأهداف لتوليد مطالبات خداعية واقعية متعددة الأدوار، وتثبت أن الميزات الهندسية خفيفة الوزن في فضاء التضمين يمكنها اكتشاف هذا الخداع بفعالية مع معدل استدعاء عالٍ، مما يوفر بديلاً شفافاً لتدريب السلامة الشامل والمكلف.

Surender Suresh Kumar, Mary L. Cummings2026-05-28
📊 statistics

Unsupervised Identification and Removal of Spurious Correlations During Fine-Tuning

تقدم هذه الورقة GRASP، وهي طريقة غير خاضعة للإشراف تحدد الارتباطات الزائفة في النماذج التي تم ضبطها باستخدام تقنية LoRA وتزيل اعتماد النموذج الجديد عليها عبر إسقاط التدرج، مما يؤدي إلى القضاء على عدم الاتساق الناشئ والتحيز السياسي مع الحفاظ على أداء المهام والمعرفة المسبقة.

Ciarán M. Gilligan-Lee, Joseph Egan, Yuchen Zhu, Michael O'Riordan2026-05-28
🤖 machine learning

Heterogeneous Parallelism for Multimodal Large Language Model Training

تقدم هذه الورقة إطار عمل للتوازي غير المتجانس لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط، والذي يتيح تخطيطات توازي تنسور مستقلة لمختلف الوحدات داخل رسم بياني واحد، مما يعالج عدم التوافق في التوسع الخاص بكل وسيط ويحقق زيادة تصل إلى 49.3% في عمليات التنسور العائمة (TFLOPS) لكل وحدة معالجة رسومية من خلال التنفيذ المشترك الأمثل.

Yashaswi Karnati, Kamran Jafari, Akash Mehra, Li Ding, Pranav Prashant Thombre, Ali Roshan Ghias, Shifang Xu, Parth Mann (…)2026-05-28