cs.LG ورقة بحثية

Reinforcement Learning with Discrete Diffusion Policies for Combinatorial Action Spaces

تقدم هذه الورقة إطار عمل جديد للتعلم التعزيزي يستخدم نماذج الانتشار المنفصلة المدربة عبر تقنية "النزول المرآتي للسياسة" (policy mirror descent) لتحقيق أداء مستقر ورائد عالمياً وكفاءة فائقة في استخراج العينات ضمن فضاءات العمل التوافقية المعقدة.

Haitong Ma, Ofir Nabati, Aviv Rosenberg, Bo Dai, Oran Lang, Craig Boutilier, Na Li, Shie Mannor, Lior Shani, Guy Tenneho (…)2026-05-21

🤖 machine learning

Effective Model Pruning: Measure The Redundancy of Model Components

تقدم هذه الورقة البحثية طريقة "تقليم النموذج الفعالة" (EMP)، وهي طريقة تكيفية عالمية تحدد العدد الأمثل للمكونات التي يجب التخلص منها عن طريق حساب حجم العينة الفعال لدرجات الأهمية، مما يوفر حداً أقصى مثبتًا لفقدان الأداء عبر مختلف بنيات الشبكات العصبية.

Yixuan Wang, Dan P. Guralnik, Saiedeh Akbari, Warren E. Dixon2026-05-21

📊 statistics

BALLAST: Bayesian Active Learning with Look-ahead Amendment for Sea-drifter Trajectories under Spatio-Temporal Vector Fields

تقدم الورقة البحثية إطار العمل BALLAST، وهو إطار تعلم نشط بايزي يعمل على تحسين وضع العوامات البحرية اللاغرانجية لاستنتاج حقول المتجهات المحيطية المعتمدة على الزمن من خلال دمج تنبؤات مسار الاستشراف الأمامي وطريقة استدلال لعملية غاوس (Gaussian Process) فعالة ومبتكرة تسمى VaSE.

Rui-Yang Zhang, Lachlan Astfalck, Edward Cripps, David S. Leslie, Henry B. Moss2026-05-21✓ Author reviewed ⓘ

⚛️ quantum physics

Quantum reservoir computing in Jaynes-Cummings models: Nonlinear memory and time-series prediction

تُثبت هذه الورقة أن الحوسبة الخزانية الكمومية القائمة على نموذجي "جايينز-كامينجز" و"جايينز-كامينجز التشتتي" تعمل كمنصة متعددة الاستخدامات وعالية الأداء لمعالجة السلاسل الزمنية، حيث تُظهر قدرة ذاكرة غير خطية فائقة وقدرات تنبؤ فوضوية فعالة من خلال الديناميكيات غير الخطية الجوهرية والملاحظات البوزونية من الرتب العليا.

Sreetama Das, Gian Luca Giorgi, Roberta Zambrini2026-05-21

🤖 machine learning

Efficient numeracy in language models through single-token number embeddings

تقدم هذه الورقة BitTokens، وهي استراتيجية ترميز جديدة تعتمد على الرمز الواحد (single-token) مبنية على تمثيل IEEE 754 للنقطة العائمة الثنائية، تُمكّن النماذج اللغوية من تعلم الخوارزميات الحسابية بشكل مثالي تقريبًا وحل المسائل العددية المعقدة بكفاءة أكبر من الطرق الحالية التي تعتمد على تقسيم الأرقام إلى رموز متعددة أو الأدوات الخارجية.

Linus Kreitner, Paul Hager, Jonathan Mengedoht, Georgios Kaissis, Daniel Rueckert, Martin J. Menten2026-05-21

🤖 machine learning

A Free Lunch in LLM Compression: Revisiting Retraining after Pruning

تُثبت هذه الورقة أن إعادة البناء المحلي —وهي طريقة فعالة حاسبياً تعمل على تكييف مجموعات فرعية صغيرة من المعلمات لتتطابق مع تنشيطات النموذج الكثيفة— تُمكّن من التكيف الفعال لما بعد التقليم للنماذج اللغوية الكبيرة، مما يكشف عن نظام "وجبة مجانية" حيث تحقق المعايير البسيطة والتحلل المرن جودة عالية من الندرة دون الحاجة إلى إعادة تدريب شاملة مكلفة.

Moritz Wagner, Christophe Roux, Max Zimmer, Sebastian Pokutta2026-05-21

🤖 machine learning

Understanding and Improving Communication Performance in Multi-node LLM Inference

تقدم هذه الورقة دراسة أداء لاستنتاج النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) متعددة العقد، والتي تحدد عمليات "all-reduce" كعنق زجاجة رئيسي، وتقدم NVRAR، وهو خوارزمية "all-reduce" هرمية تستخدم NVSHMEM تعمل على تقليل زمن الاستجابة بشكل كبير وتحسين الأداء النهائي للنماذج الكبيرة مثل Llama 3.1 405B مقارنة بتنفيذات NCCL القياسية.

Prajwal Singhania, Siddharth Singh, Lannie Dalton Hough, Akarsh Srivastava, Harshitha Menon, Charles Fredrick Jekel, Abh (…)2026-05-21

📊 statistics

Maxitive Donsker-Varadhan Formulation for Possibilistic Variational Inference

تقدم هذه الورقة صياغة "دونسكر-فارياذان" ذاتية القصوى (maxitive Donsker-Varadhan) لتمكين الاستدلال التبايني الإمكانِي، مما أدى إلى تطوير مُحسِّن CBOpt الذي يُظهر أداءً تنافسياً في مهام تصنيف الصور في ظل ظروف عدم اليقين المعرفي.

Jasraj Singh, Shelvia Wongso, Jeremie Houssineau, Badr-Eddine Chérief-Abdellatif2026-05-21

🤖 machine learning

Verification of Unknown Dynamical Systems via Autoencoder Latent Space

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتحقق الرسمي يجمع بين المشفرات التلقائية المحدبة وتعلم الديناميكيات القائم على النواة لتقليص الأنظمة الديناميكية عالية الأبعاد إلى فضاء كامن منخفض الأبعاد، وبناء تجريد محدود يضمن احتواء سلوكيات النظام الحقيقية لتمكين التحقق القابل للتوسع والصحيح.

Robert Reed, Luca Laurenti, Morteza Lahijanian2026-05-21

📊 statistics

Statistical Guarantees in the Search for Less Discriminatory Algorithms

تتناول هذه الورقة المتطلب القانوني للشركات لإيجاد خوارزميات أقل تمييزاً من خلال صياغة عملية البحث كمسألة توقف أمثل، واقتراح خوارزمية تكيفية توفر ضمانات إحصائية للمصادقة على متى يكون من غير المرجح أن يؤدي إعادة تدريب النموذج بشكل أكبر إلى تحسينات ملموسة في تقليل الأثر المتباين.

Chris Hays, Ben Laufer, Solon Barocas, Manish Raghavan2026-05-21

→ السابق التالي ←