🤖 machine learning

Decoupling Spatio-Temporal Adapter for Fine-Grained Badminton Action Localization

تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات المعيار Fine-Badminton وتقترح محول فك الارتباط الزماني المكاني (DSTA) الموفر للمعلمات، والذي يحقق أداءً رائدًا في تحديد حركات كرة الريشة دقيقة التفاصيل من خلال تفكيك الحركة إلى فروع زمنية ومكانية متوازية لالتقاط الديناميكيات الدقيقة.

Tianyu Wang (School of Economics and Management, Beihang University, Beijing 100191, China), Junjie Wu (School of Econom (…)2026-05-25
📊 statistics

Instance-Optimal Estimation with Multiple LLM Judges on a Budget

تتناول هذه الورقة مشكلة التقييم منخفض التكلفة للنماذج اللغوية الكبيرة عبر صياغة تقدير متعدد القضاة متباين التباين ومحدود الميزانية، مقترحةً خوارزمية تكيفية (EST-IVWE) تحقق تقديراً للمجموعات يكون مثالياً لكل حالة من خلال الاستفادة من تقديرات التباين المتحيزة تفاؤلياً، مع إثبات حد أدنى محلي متطابق لـ "مينيمكس" لإثبات مثالية الخوارزمية نظرياً.

Junghyun Lee, Sanghwa Kim, Yassir Jedra, Alexandre Proutière, Se-Young Yun2026-05-25
🤖 machine learning

Score-Based One-step MeanFlow Policy Optimization

تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية "تحسين سياسة تدفق المتوسط أحادي الخطوة القائم على الدرجة" (SOM)، وهي خوارزمية "ممثل-ناقد" تتيح توليد سياسة بكفاءة في خطوة واحدة في التعلم التعزيزي عبر الإنترنت من خلال بناء حقل سرعة مستهدف مباشرة من دالة (Q)، مما يحقق أداءً رائدًا مع تقليل العبء الحسابي بشكل كبير مقارنة بطرق الانتشار ومطابقة التدفق التقليدية متعددة الخطوات.

Kyungyoon Kim, Donghyeon Ki, Hee-Jun Ahn, Byung-Jun Lee2026-05-25
🤖 machine learning

Curriculum reinforcement learning with measurable task representation learning

تقترح هذه الورقة نهجاً جديداً للتوليد التلقائي للمناهج في التعلم التعزيزي، يستخدم مشفرًا تلقائيًا تباينيًا لتعلم تمثيل مهام كامن ذي تشابه قابل للقياس، مما يتيح بناء منهج فعال في مهام الملاحة المعقدة وغير الإقليدية حيث تفشل طرق الاستيفاء التقليدية.

Yongyan Wen, Siyuan Li, Mingjian Fu, Yiqin Yang, Xun Wang, Peng Liu2026-05-25
🔢 mathematics

Selective Ambulance Dispatch Under Contextual Travel-Time Uncertainty

تقترح هذه الورقة IDEAL، وهو إطار عمل انتقائي للإرسال المزدوج يستفيد من شبكة تمثيل ثنائية المستوى ذات إشراف ضعيف لتعلم عدم اليقين في أوقات السفر الخاصة بالسياق، ويقوم بإرسال سيارة إسعاف ثانية ديناميكيًا فقط عندما تتجاوز الفجوة التفاؤلية بين المسارين الأساسي والثانوي عتبة معينة، مما يؤدي إلى تحسين المقايضة بين وقت الاستجابة واستغلال موارد الأسطول لحالات السكتة القلبية خارج المستشفى.

Zikun Lin, Daniel Zhuoyu Long, Viet Anh Nguyen2026-05-25
🤖 machine learning

Convex Compositional Reasoning Models

تقدم هذه الورقة "تقليل طاقة التركيب المحدب" (CCEM)، وهو إطار عمل يتغلب على عقبة عدم التحدب في الاستدلال التركيبي من خلال استخدام الشبكات العصبية المحدبة للمدخلات والارخاءات المحدبة لتمكين التحسين الحتمي والنقل صفري الاستباق إلى نماذج أكبر للمشكلات.

Meir Roketlishvili, Semyon Semenov, Maksim Bobrin, Viktor Kovalchuk, Albert Baichorov, Abduragim Shtanchaev, Fakhri Karr (…)2026-05-25
🤖 machine learning

Parametric Prior Mapping Framework for Non-stationary Probabilistic Time Series Forecasting

تقدم الورقة البحثية "الرسم الخرائطي للمسبقات البارامترية" (Parametric Prior Mapping - PPM)، وهو إطار عمل مبتكر يعزز التنبؤ بالسلاسل الزمنية متعددة المتغيرات الاحتمالية غير المستقرة عبر حقن مسبقات هيكلية بارامترية ديناميكية في نموذج توليدي، مما يحقق توازناً فائقاً بين الدقة، ومعايرة عدم اليقين، والكفاءة الحسابية مقارنة بالأساليب الحالية.

Jinglin Li, Jun Tan, QI Fang, Ning Gui2026-05-25
⚛️ quantum physics

Hybrid Quantum-Classical Corrective Diffusion Modeling for Meteorological Downscaling

تقترح هذه الورقة نموذج انتشار تصحيحي هجين (كمي-كلاسيكي) يدمج دوائر كمية تباينية في عنق زجاجة بنية UNet لتحسين التدرج الهابط الاحتمالي للأرصاد الجوية، مما يظهر دقة معززة وخصائص فيزيائية محفوظة في البيانات ضمن التوزيع، مع تسليط الضوء على القيود الحالية في التعميم على السيناريوهات خارج التوزيع وقابلية التوسع على الأجهزة الحقيقية.

Rui Wang, Edoardo Pasetto, Amer Delilbasic, Morris Riedel, Kristel Michielsen, Gabriele Cavallaro2026-05-25
🤖 machine learning

Sample-wise Targeted Adversarial Attacks on Test-time Adaptation

تقدم هذه الورقة هجوماً عدائياً مستهدفاً وخفياً على مستوى العينة ضد التكيف في وقت الاختبار (TTA)، يستخدم استراتيجية محاذاة تدرج واعية بالأولوية قائمة على التعلم الميتافيزيقي لتصنيف المدخلات التي تم تحفيزها فقط بشكل خاطئ مع الحفاظ على توزيع التسميات العالمي للإفلات من الكشف.

Phuc Duc Nguyen, Quang Duc Nguyen2026-05-25
🤖 AI

When Planning Fails Despite Correct Execution: On Epistemic Calibration for LLM-Based Multi-Agent Systems

تقدم هذه الورقة "سير عمل الوكيل المعاير للتخطيط المعرفي" (EPC-AW) لمعالجة سوء المعايرة المعرفية في الأنظمة متعددة الوكلاء القائمة على النماذج اللغوية الكبيرة — حيث يسيء الوكلاء تقدير جدوى المعرفة رغم التنفيذ الصحيح — وذلك عبر توظيف اختيار الخطط المتسقة معلوماتياً والتحسين الديناميكي للحالة لتحسين نجاح النظام بمتوسط قدره 9.75%.

Zehao Wang, Shilong Jin, Zhao Cao, Lanjun Wang2026-05-25