cs.LG ورقة بحثية

Automated Computational Energy Minimization of ML Algorithms using Constrained Bayesian Optimization

تُثبت هذه الورقة أن التحسين البايزي المقيد يمكنه تقليل استهلاك الطاقة أثناء تدريب نماذج تعلم الآلة بفعالية مع ضمان بقاء الأداء التنبؤي فوق عتبة محددة.

Pallavi Mitra, Felix Biessmann2026-08-20

📊 statistics

Iterative Flow Matching: Path Correction and Gradual Refinement for Enhanced Generative Modeling

تحدد هذه الورقة أسباب الهلوسة في توليد الصور القائم على مطابقة التدفق، وتقترح عملية تحسين تكرارية شاملة لتعزيز متانة النماذج التوليدية وأدائها.

Eldad Haber, Shadab Ahamed, Md. Shahriar Rahim Siddiqui, Niloufar Zakariaei, Moshe Eliasof2026-08-20

💬 NLP

Using Machine Learning to Detect Fraudulent SMSs in Chichewa

تقدم هذه الورقة أول مجموعة بيانات لرسائل الاحتيال النصية بلغة التشيشواوا، وتثبت أن نماذج تعلم الآلة تحقق دقة عالية على النصوص الأصلية ولكنها تعاني من انخفاض في الأداء عند تدريبها على بيانات مترجمة آلياً، مما يؤكد الحاجة الماسة لمجموعات بيانات ومعالجة خاصة باللغة في كشف الاحتيال متعدد اللغات.

Amelia Taylor, Amoss Robert2026-08-20

💻 computer science

Contrasting Cost-Agnostic and Cost-Sensitive Losses under Limited Model Capacity via $\mathcal H$ -consistency

تُثبت هذه الورقة نظرياً أنه في ظل سعة نموذج محدودة، فإن تحسين دالة خسارة حساسة للتكلفة يؤدي مباشرة إلى أداء أفضل بشكل صارم من المعالجة اللاحقة لنموذج تم تدريبه باستخدام هدف غير حساس للتكلفة، مما يفسر الفوائد التجريبية لدمج مهام القرار النهائية في عملية التدريب.

Jessica Finocchiaro, Sanket Shah, Milind Tambe2026-08-20

📊 statistics

DeGLIF for Label Noise Robust Node Classification using GNNs

تقترح هذه الورقة البحثية تقنية DeGLIF، وهي تقنية لإزالة الضجيج تستفيد من دالات التأثير بنهج "ترك واحد واستبعاد البقية" (leave-one-out) على الشبكات العصبية الرسومية لتحديد وإعادة تسمية العقد المشوبة بالضجيج بمتانة دون الحاجة إلى معرفة مسبقة بنموذج الضجيج أو مستواه، مما يحقق دقة فائقة في تصنيف العقد مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Pintu Kumar, Nandyala Hemachandra2026-08-20

📊 statistics

Deep Unfolding Network for Nonlinear Multi-Frequency Electrical Impedance Tomography

تقترح هذه الورقة شبكة فك تشابك عميقة تدمج الشبكات العصبية الرسومية في إطار عمل "غاوس-نيوتن" التقريبي المنظم تكرارياً لتعزيز التصوير المقطعي بالمقاومة الكهربائية غير الخطي متعدد الترددات، وذلك عبر الحفاظ على هياكل المشبك والتقاط الارتباطات بين الترددات لتقدير موصلية الأنسجة بدقة.

Giovanni S. Alberti, Damiana Lazzaro, Serena Morigi, Luca Ratti, Matteo Santacesaria2026-08-20

💻 computer science

Eyes on the Image: Gaze Supervised Multimodal Learning for Chest X-ray Diagnosis and Report Generation

تقدم هذه الورقة إطار عمل متعدد الوسائط يتكون من مرحلتين، يستفيد من بيانات نظرات أطباء الأشعة لتحسين دقة التشخيص والتفسير المكاني لتقارير صور الأشعة السينية للصدر بشكل كبير، وذلك عبر محاذاة انتباه النموذج مع التثبيتات السريرية وتوليد نتائج خاصة بكل منطقة.

Tanjim Islam Riju, Shuchismita Anwar, Saman Sarker Joy, Farig Sadeque, Swakkhar Shatabda2026-08-20

💬 NLP

Jailbreaking in the Haystack

تقدم الورقة البحثية NINJA، وهي طريقة لكسر الحماية (jailbreaking) منخفضة الموارد وقابلة للنقل تستغل الحساسية الموضعية للنماذج اللغوية ذات السياق الطويل لتجاوز فلاتر السلامة عبر إلحاق محتوى حميد بأهداف ضارة، مما يثبت أن التوزيع الاستراتيجي ضمن السياقات الممتدة يزيد بشكل كبير من معدلات نجاح الهجوم عبر مختلف النماذج المتطورة.

Rishi Rajesh Shah, Chen Henry Wu, Shashwat Saxena, Ziqian Zhong, Alexander Robey, Aditi Raghunathan2026-08-20

🤖 AI

FiLoRA: Focus-and-Ignore LoRA for Controllable Feature Reliance

تُعد FiLoRA إطار عمل كفء من حيث المعلمات ومُوجَّه بالتعليمات، يُمكِّن من التعديل القابل للتحكم في الاعتماد على الميزات في النماذج التأسيسية متعددة الوسائط عبر استخدام تعليمات باللغة الطبيعية لتضخيم أو كبح مسارات ميزات داخلية محددة بشكل انتقائي دون تغيير دلالات المهمة الأساسية.

Hyunsuk Chung, Soyeon Caren Han, Seungyeon Ji, Jinwoo Kim, Eun-Jung Holden, Kyungreem Han2026-08-20

🤖 AI

Mask2Real-WM: Segmentation Masks as a Sim-to-Real Bridge for Controllable Dexterous World Models

يُعد Mask2Real-WM نموذج عالم مكون من مرحلتين مشروط بالأفعال للمناولة الماهرة، حيث يعمل على جسر الفجوة بين المحاكاة والواقع عبر فصل التنبؤ بالديناميكيات في فضاء التجزئة عن التصوير الواقعي، مما يتيح تحكماً دقيقاً لكل مفصل من خلال التدريب المسبق الاصطناعي واسع النطاق والضبط الدقيق الأدنى في العالم الحقيقي.

Riccardo O. Feingold, Davide Liconti, Chenyu Yang, Robert K. Katzschmann2026-08-20

→ السابق التالي ←

cs.LG

Automated Computational Energy Minimization of ML Algorithms using Constrained Bayesian Optimization

Iterative Flow Matching: Path Correction and Gradual Refinement for Enhanced Generative Modeling

Using Machine Learning to Detect Fraudulent SMSs in Chichewa

Contrasting Cost-Agnostic and Cost-Sensitive Losses under Limited Model Capacity via H\mathcal HH-consistency

DeGLIF for Label Noise Robust Node Classification using GNNs

Deep Unfolding Network for Nonlinear Multi-Frequency Electrical Impedance Tomography

Eyes on the Image: Gaze Supervised Multimodal Learning for Chest X-ray Diagnosis and Report Generation

Jailbreaking in the Haystack

FiLoRA: Focus-and-Ignore LoRA for Controllable Feature Reliance

Mask2Real-WM: Segmentation Masks as a Sim-to-Real Bridge for Controllable Dexterous World Models

Contrasting Cost-Agnostic and Cost-Sensitive Losses under Limited Model Capacity via $\mathcal H$ -consistency