🤖 Category

cs.LG

22423 ورقة بحثية

🤖 machine learning

When Does Frequency Decomposition Benefit Physics-Informed Neural Networks? A Preliminary Ablation Study

تقدم هذه الدراسة الاستئصالية الأولية بنية شبكة عصبية فيزيائية مستوحاة (PINN) ثنائية الفرع ومبوابة طيفياً لإثبات أن التفكيك الترددي يحسن دقة التقريب بشكل كبير للمعادلات التفاضلية الجزئية المعقدة طيفياً ومتعددة المقاييس، ولكنه لا يقدم فائدة تذكر أو أي فائدة للمسائل الأكثر سلاسة وأحادية المقياس، مما يشير إلى ضرورة تطبيق هذا التعقيد البنيوي بشكل انتقائي بناءً على الثراء الطيفي للحل المستهدف.

Shubham Rai2026-08-27
🤖 machine learning

FAMPWQ: Fisher Information-based Adaptive Mixed Precision Weight Quantization for Effective LLM Inference

تقترح الورقة البحثية FAMPWQ، وهي طريقة جديدة لتكميم الأوزان ذات الدقة المختلطة التكيفية القائمة على معلومات فيشر، والتي تستخدم مخصصاً يعتمد على التعلم التعزيزي لتحسين توزيع عرض البت عبر الطبقات، مما يحسن بشكل كبير أداء استدلال النماذج اللغوية الكبيرة ودقتها على الأجهزة محدودة الموارد مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Gongwei Lee, Ji Liu, Juncheng Jia, Ji Wu2026-08-27
🤖 machine learning

CAT-GS: Balanced Multimodal Learning via Calibrated Gating and Fusion Surgery

يُعد CAT-GS متحكماً مبتكراً في التحسين يعمل على تثبيت التدريب متعدد الوسائط من البداية إلى النهاية ويخفف من عدم توازن الوسائط، وعدم استقرار البوابات، وتداخل الاندماج من خلال تقدير الموثوقية المعاير، وسياسات البوابات التكيفية، وجراحة التدرج الخاصة بالاندماج دون تغيير بنيات النماذج.

Mahir Shahriar Tamim, Sharjil Khan, Md. Samiul Alim, Tanvir Ahmed Khan, Shafin Rahman, Nabeel Mohammed2026-08-27
💬 NLP

The Dialect Tax: Dialectal Biases Persist throughout the Language Modeling Pipeline

تُثبت هذه الورقة أن "ضريبة اللهجة" —وهي فجوات الأداء المنهجية بين اللغة الإنجليزية الأمريكية القياسية واللهجات الأخرى في النماذج اللغوية— لا تنتج عن مرحلة واحدة، بل تتراكم طوال مسار النمذجة بأكمله، بدءاً من التجزئة (tokenization) والتدريب المسبق، وصولاً إلى ما بعد التدريب والاستدلال.

Elle2026-08-27
🤖 machine learning

AFDBench: A Reasoning-First AI Scientist for NationalWeather Service Forecast Discussions

تقدم هذه الورقة البحثية AFDBench، وهو معيار جديد وخبير أرصاد جوية يعمل بالذكاء الاصطناعي يستفيد من تحسين السياسة النسبية للمجموعات (GRPO) لتعزيز قدرة النماذج اللغوية الكبيرة بشكل كبير على توليد مناقشات توقعات تابعة لخدمة الأرصاد الجوية الوطنية تكون احترافية ودقيقة عددياً ومخلصة للبيانات، مما يقلل من مخاطر الهلوسة في اتصالات الأرصاد الجوية عالية الخطورة.

Manmeet Singh, Somnath Luitel, Prabhjot Singh, Manraaj Banga, Naveen Sudharsan, Josh Durkee2026-08-27
💻 computer science

Retrieved But Not Reliable: A Survey on Attacks, and Defenses in Retrieval-Augmented Generation

تقدم هذه الدراسة المسحية نظرة عامة موحدة ومدركة لمراحل العمل (pipeline-aware) حول متانة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) من خلال صياغة نماذج التهديد، وتصنيف الهجمات إلى أهداف تتعلق بالدقة والخصوصية والعدالة، ومراجعة الدفاعات الخاصة بكل مرحلة، والمعايير المرجعية، وطرق التفسيرية.

Minh Tran, Cuong Dang, Tuc Nguyen, Khanh-Tung Tran, Minh Huynh Nguyen, Trinh Chau, Kien Le, Do Xuan Long, Jiahao Zhang (…)2026-08-27
🤖 machine learning

Rollout-Decoded Reconstruction for Long-Horizon Prediction in Latent World Models

تقدم هذه الورقة "إعادة البناء بفك تشفير التدحرج" (RDR)، وهو هدف تدريب خالٍ من المعلمات يعمل على مواءمة النماذج العالمية الكامنة مع سلوك الاستدلال الحر الخاص بها لتمديد أوقات التنبؤ طويلة الأمد الصالحة بشكل كبير في الأنظمة الفوضوية دون زيادة تعقيد النموذج.

Rishi Shah, Rishav Shrestha2026-08-27
🔭 astrophysics

EncoTESS: Age-Sensitive Encodings from Raw TESS Light Curves

تقدم الورقة البحثية EncoTESS، وهو نموذج تأسيسي مدمج للسلاسل الزمنية تم تدريبه على منحنيات الضوء لـ TESS، والذي يتعامل بفعالية مع ضوضاء الرصد وأخذ العينات غير المنتظم لتشفير التباين النجمي في فضاء كامن، مما يظهر أداءً فائقاً مقارنة بالمقاييس التقليدية في استنتاج أعمار نجوم K وM الشابة.

Phil R. Van-Lane (David A. Dunlap Department of Astronomy and Astrophysics, University of Toronto, Dunlap Institute for (…)2026-08-27
🤖 machine learning

NVExplain: Explaining Time Series Forecasting with Latent Trajectory Analysis and Structure-Preserving Surrogates

يُعد NVExplain إطار عمل غير مرتبط بنموذج محدد يعمل على تعزيز قابلية تفسير التنبؤ بالسلاسل الزمنية من خلال نمذجة التنبؤات كمسارات كامنة لتوليد تفسيرات متماسكة زمنياً ومحددة بالأفق عبر التدفق الدلالي والبدائل الحافظة للهيكل، محققاً بذلك دقة وموثوقية واستقراراً تنافسياً مع تحسين الكفاءة الحسابية.

Muyan Anna Li, Manikandan Ravikiran, Aditi Gautam2026-08-27
⚡ electrical engineering

Scalable Self-Supervised Learning for Multiphase AC-OPF in Distribution Systems with Topology Reconfiguration

تقدم هذه الورقة إطار عمل Penalty+SLFS، وهو إطار تعلم ذاتي الإشراف قابل للتوسع يتيح حلولاً سريعة وممكنة وقوية لتدفق القدرة المترددة متعدد المراحل في الشبكات التوزيعية الكبيرة والقابلة لإعادة التشكيل من خلال التدريب مباشرة على القيود الفيزيائية دون الحاجة إلى بيانات مصنفة.

Hoang T. Nguyen, Shaohui Liu, Reetam Sen Biswas, Varsha Pendyala, Nurali Virani, Deepjyoti Deka, Priya L. Donti2026-08-27