cs.LG ورقة بحثية

Code-Guided Reasoning for Small Language Models: Evaluating Executable MCQA Scaffolds

تقدم هذه الورقة "الاستدلال الموجه بالكود" (CGR)، وهو بروتوكول ومورد للتقييم يثبت أن السقالات البرمجية القابلة للتنفيذ تحسن بشكل كبير أداء النماذج اللغوية الصغيرة في مهام الأسئلة والأجوبة متعددة الخيارات، محققةً زيادة في الدقة قدرها 28.10 نقطة مئوية مقارنة بالإجابة المباشرة مع توفير بيانات تتبع شاملة لتحليل النتائج.

Prateek Biswas, Dhaval Patel, Vedant Khandelwal, Shuxin Lin, Amit Sheth2026-05-20

🤖 machine learning

Lossless Anti-Distillation Sampling

تقترح هذه الورقة البحثية نظام "أخذ العينات لتقويض التقطير دون فقدان الجودة" (LADS)، وهو مخطط مبتكر يولد استجابات باستخدام بذور خاصة تعتمد على الاستعلام للحفاظ على الجودة المثالية للمستخدمين الطيبين، بينما يُدخل عمدًا عشوائية مترابطة عبر حسابات متعددة لتقليل أداء النماذج التي يتم تدريبها عبر عملية التقطير.

Zibo Diao, Jingchu Gai, Xinyue Ai, Zhang Zhang, Zhenyu He, Di He2026-05-20

🤖 machine learning

In-Context Learning Operates as Concept Subspace Learning

تقترح هذه الورقة البحثية وتتحقق من صحة إطار عمل "فضاء المفهوم الجزئي" (concept subspace) للتعلم في السياق، حيث تُثبت أن الأمثلة التوضيحية المهيكلة تستحث التنبؤات بشكل أساسي من خلال فضاءات تنشيط منخفضة الأبعاد ومتوافقة مع المهمة، بدلاً من التمثيلات المحيطة عالية الأبعاد، كما يتضح من التجارب التي تُظهر أن التلاعب بهذه الفضاءات الجزئية المحددة يستعيد أداء المهمة بفعالية مع تجاهل بقية تنشيطات النموذج.

Wei Tang, Xinyan Jiang, Fakhri Karray, Lijie Hu2026-05-20

🤖 machine learning

Precision Tracked Transformer via Kalman Filtering, Kriging and Process Noise

تقدم هذه الورقة البحثية "محول الترشيح البايزي" (BFT)، وهو إطار عمل مبني على أسس منهجية يعيد تفسير مكونات المحول (Transformer) كعمليات ترشيح كالمان (Kalman filtering) وعمليات كريجينج (kriging) لنمذجة عدم اليقين بشكل صريح، مما يحسن الأداء بشكل كبير في سيناريوهات البداية الباردة في التوصية المتسلسلة ويعزز المتانة ضد البيانات الضوضائية في النماذج اللغوية الكبيرة.

Bo Long, Deepak Agarwal, Jelena Markovic-Voronov, Yi Wang, Liuqing Li2026-05-20

🤖 machine learning

Automated Big Data Quality Assessment using Knowledge Graph Embeddings

تقترح هذه الورقة إطار عمل جديداً ومؤتمتاً لتقييم جودة البيانات الضخمة يستفيد من تضمينات الرسوم البيانية المعرفية للتنبؤ بقواعد وأبعاد الجودة المدركة للسياق، مما يؤدي إلى توليد خطط تقييم مخصصة وموزونة تتغلب على قيود طرق المطابقة الصارمة التقليدية.

Hadi Fadlallah, Rima Kilany, Mitri Haber, Ali Jaber2026-05-20

🤖 machine learning

StampFormer: A Physics-Guided Material-Geometry-Coupled Multimodal Model for Rapid Prediction of Physical Fields in Sheet Metal Stamping

يقدم البحث StampFormer، وهو إطار عمل للتعلم العميق متعدد الوسائط بتوجيه فيزيائي يدمج هندسة المكونات وخصائص الإجهاد والانفعال للمواد للتنبؤ السريع بالمجالات الفيزيائية عالية الدقة في تشكيل الصفائح المعدنية بتكلفة زمنية وأخطاء أقل بكثير مقارنة بتحليل العناصر المحدودة التقليدي.

Jiajie Luo, Mohamed Mohamed, Osama Hassan, Haosu Zhou, Yingxue Zhao, Haoran Li, Xinrun Li, Zhutao Shao, Yang Long, Nan L (…)2026-05-20

🤖 machine learning

Spectral Gradient Surgery for Domain-Generalizable Dataset Distillation

تقدم هذه الورقة البحثية "جراحة التدرج الطيفي" (Spectral Gradient Surgery - SGS)، وهي طريقة مبتكرة لتقطير مجموعات البيانات القابلة للتعميم عبر المجالات (DGDD)، تعمل على فك الارتباط بين المعلومات المميزة للفئات والمعلومات الخاصة بكل مجال في مجموعات البيانات الاصطناعية من خلال الاستفادة من التحليل الطيفي للتدرجات الخاصة بكل مجال، مما يحسن بشكل كبير من القدرة على التعميم خارج نطاق التوزيع.

Minyoung Oh, Najeong Chae, Jae-Young Sim2026-05-20

⚡ electrical engineering

VCR: Learning Valid Contextual Representation for Incomplete Wearable Signals

تقترح الورقة البحثية إطار عمل VCR، وهو إطار عمل ذاتي الإشراف يستفيد من التجزئة المتعامدة لفصل الدلالات المشتركة عن البقايا الخاصة بكل نمط، مما يتيح مراقبة صحية قوية من إشارات الأجهزة القابلة للارتداء غير المكتملة عبر إعادة بناء المكونات المشتركة القابلة للاستنتاج فقط لمنع الهلوسة.

Yuxuan Weng, Wenhan Luo, Qijia Shao2026-05-20

🤖 machine learning

Lying Is Just a Phase: The Hidden Alignment Transition in Language Model Scaling

تحدد هذه الورقة "انتقال محاذاة" خفيًا في النماذج اللغوية حيث يتحول الاستنتاج والصدق من كونهما متضادين إلى كونهما متعاونين بعد تجاوز مقياس حرج، وهو تغير طوري يمكن التنبؤ به والتلاعب به من خلال التعديلات الهيكلية، وتقنيات تنقية البيانات، ووصفات التدريب دون الحاجة إلى الوصول إلى المكونات الداخلية للنموذج.

Adil Amin2026-05-20

🤖 machine learning

The Growing Pains of Frontier Models: When Leaderboards Stop Separating and What to Measure Next

تقترح هذه الورقة إطاراً تشخيصياً يفكك أداء النماذج الرائدة إلى اتجاهات اقتران سكاني وبواقي لكل إصدار للكشف عن كيفية تفاعل قدرات البرمجة والاستدلال، وتباينها حسب المختبر، وتطورها بمرور الوقت، مما يوفر في النهاية خطة استراتيجية لاختيار المعايير الأكثر إفادة في المرحلة المقبلة مع تشبع لوحات الصدارة الحالية.

Adil Amin2026-05-20

→ السابق التالي ←