cs.LG ورقة بحثية

Mechanisms of Misgeneralization in Physical Sequence Modeling

تحدد هذه الورقة وتشرح آلية "التعميم الخاطئ الفيزيائي"، حيث تنتج نماذج التسلسل التوليدية المدربة على عروض توضيحية فيزيائية منقحة مسارات فردية تبدو معقولة ولكنها تنتهك جماعياً التوزيعات الإجمالية المقصودة بسبب انتشار الأخطاء المحلية، وتقترح نواة انحراف البيانات للتنبؤ بهذا الفشل والتخفيف من حدته.

Kento Nishi, Raphael Tang, Karun Kumar, Core Francisco Park, Hidenori Tanaka2026-05-21

🤖 machine learning

Robust Subspace-Constrained Quadratic Models for Low-Dimensional Structure Learning

تقترح هذه الورقة نموذجاً تربيعياً متيناً مقيداً بالمنبسط (SCQM) يوسع إطار عمل (SQMF) للتعامل مع توزيعات ضوضاء متنوعة، بما في ذلك الحالات ذات الذيول الثقيلة والخييفة، وتُقدم خوارزمية فعالة قائمة على التدرج مع بحث خطي تراجعي لتحقيق دقة إعادة بناء ومتانة فائقتين في تعلم البنى منخفضة الأبعاد من البيانات عالية الأبعاد.

Zheng Zhai, Xiaohui Li2026-05-21

🤖 machine learning

AirfoilGen: A valid-by-construction and performance-aware latent diffusion model for airfoil generation

تقدم هذه الورقة البحثية AirfoilGen، وهو نموذج انتشار كامن مبتكر يستفيد من تمثيل المسح الدائري ومشفر قائم على المحولات لتوليد أجنحة طائرات (airfoils) صالحة هندسياً مع تحكم دقيق وصريح في الأداء الديناميكي الهوائي، مدعوماً بمجموعة بيانات جديدة تضم أكثر من 200,000 جناح طائرة.

Zhijie Yang, Min Tang, Qiang Zou2026-05-21

💻 computer science

WildRoadBench: A Wild Aerial Road-Damage Grounding Benchmark for Vision-Language Models and Autonomous Agents

تقدم هذه الورقة WildRoadBench، وهو معيار مرجعي جديد لتقييم قدرات نماذج الرؤية واللغة والوكلاء المستقلين المعتمدين على النماذج اللغوية الكبيرة في تحديد مواقع أضرار الطرق الجوية البرية، مما يكشف أن كلا النهجين يعانيان حالياً من أجل تحقيق أداء موثوق في هذا الإعداد المعقد والواقعي.

Bingnan Liu, Chenhang Cui, Rui Huang, Jiani Luo, Zhirong Shen, Tinghao Wang, Xiande Huang, Lingbei Meng, Fei Shen, An Zh (…)2026-05-21

🤖 machine learning

WaveGraphNet: Physics-Consistent Guided-Wave Damage Localization through Coupled Inverse-Forward Graph Learning

تقدم هذه الورقة WaveGraphNet، وهو إطار تعلم رسومي عكسي-أمامي مقترن يعزز تحديد مواقع الأضرار في الموجات الموجهة في ألواًح البوليمر المعزز بألياف الكربون (CFRP) باستخدام فرع أمامي متسق فيزيائياً لتنظيم عملية التحديد العكسي، مما يحسن التعميم على المناطق الهيكلية غير المرئية في ظل تغطية استشعارية متفرقة.

Vinay Sharma, Aditya Bharade, Olga Fink2026-05-21

🤖 machine learning

Less Data, Faster Training: repeating smaller datasets speeds up learning via sampling biases

تُظهر هذه الورقة أن تكرار مجموعات البيانات الأصغر يمكن أن يسرع التدريب ويوفر الحوسبة مقارنة باستخدام مجموعات بيانات أكبر من خلال استغلال تحيزات أخذ العينات لتمكين نمو طبقي مواتٍ، لا سيما في مهام الاستدلال.

Jingwen Liu, Ezra Edelman, Surbhi Goel, Bingbin Liu2026-05-21

📊 statistics

Corrected Integrated Laplace Approximation for Bayesian Inference in Latent Gaussian Models

تقترح هذه الورقة مخططاً لأخذ العينات بالأهمية لتصحيح الأخطاء الناتجة عن تقريب لابلاس المتكامل في الاستدلال البايزي للنماذج الغاوسية الكامنة، مما يتيح التقارب نحو التوزيع اللاحق الصحيح من خلال تقنيات مثل الهامش الزائف وطريقة مونت كارلو شبه المنتظمة (quasi-Monte Carlo) ضمن إطار التفاضل الآلي.

Jinlin Lai, Charles C. Margossian, Daniel R. Sheldon2026-05-21

💻 computer science

Proximal State Nudging: Reducing Skill Atrophy from AI Assistance

تقدم هذه الورقة خوارزمية "التحفيز الحثي للحالة القريبة" (Proximal State Nudging - PSN)، وهي خوارزمية للاستقلالية المشتركة تعمل على التخفيف من ضمور المهارة عبر توجيه المستخدمين نحو حالات قابلة للتعلم، مما يثبت من خلال كل من المحاكاة والدراسات البشرية أنها تحسن بشكل كبير اكتساب المهارات دون مساعدة مع الحفاظ على أداء عالٍ للمهام وسلامة عالية مقارنة بالطرق الحالية.

Megha Srivastava, Jonathan Ouyang, Eric Zhou, Andrew Silva, Emily Sumner, Dorsa Sadigh, Yuchen Cui, Deepak Gopinath, Guy (…)2026-05-21

🤖 machine learning

Consistently Informative Soft-Label Temperature for Knowledge Distillation

تقترح الورقة البحثية طريقة CIST، وهي طريقة لتقطير المعرفة توظف درجات حرارة تكيفية على مستوى العينة لكل من شبكتي المعلم والطالب لتوليد تسميات ناعمة غنية بالمعلومات بشكل متسق وإعادة وزن هدف التقطير ديناميكيًا، مما يتغلب على قيود نهج درجة الحرارة الثابتة ويحسن الأداء عبر مهام الرؤية واللغة مع عبء حسابي ضئيل للغاية.

Hoang-Chau Luong, Nghia Van Vo, Kaiqi Zhao, Lingwei Chen2026-05-21

💬 NLP

DEL: Digit Entropy Loss for Numerical Learning of Large Language Models

تقدم هذه الورقة "فقدان الإنتروبيا الرقمية" (Digit Entropy Loss - DEL)، وهو هدف تدريب مبتكر يعيد صياغة تحسين الإنتروبيا غير الخاضع للإشراف إلى إطار عمل خاضع للإشراف وخالٍ من المسافة، وذلك لتحسين دقة النماذج اللغوية الكبيرة في التنبؤ بكل من الأعداد الصحيحة والأعداد العشرية عبر مهام الاستدلال الرياضي وتوليد الكود البرمجي.

Zhaohui Zheng, Chenhang He, Shihao Wang, Yuxuan Li, Ming-Ming Cheng, Lei Zhang2026-05-21

→ السابق التالي ←