cs.LG

Self-Supervised Bootstrapping of Action-Predictive Embodied Reasoning

تقدم الورقة البحثية R&B-EnCoRe، وهو إطار عمل للتعلم الذاتي غير الخاضع للإشراف، يقوم بتعزيز الاستدلال المجسد من خلال اعتباره متغيرًا كامنًا لاستخلاص استراتيجيات التنبؤ بالأفعال من المعرفة ذات النطاق الواسع المتاحة على الإنترنت، مما يحسن بشكل كبير أداء عمليات المناولة، والملاحة، والقيادة عبر مختلف نماذج الـ VLA دون الاعتماد على قوالب جامدة أو مكافآت خارجية.

AMS-HD: Hyperdimensional Computing for Real-Time and Energy-Efficient Acute Mountain Sickness Detection

تقدم هذه الورقة AMS-HD، وهو إطار عمل جديد للحوسبة فائقة الأبعاد يتيح الكشف عن داء المرتفعات الحاد في الوقت الفعلي، وبكفاءة في استهلاك الطاقة، وبتحسين مخصص للأجهزة على الأجهزة القابلة للارتداء ومصفوفات البوابات المنطقية القابلة للبرمجة (FPGAs)، محققاً دقة تنافسية مع تقليل استهلاك الطاقة واستخدام الموارد بشكل كبير مقارنة بطرق التعلم الآلي التقليدية.

Joint Enhancement and Classification using Coupled Diffusion Models of Signals and Logits

تقترح هذه الورقة إطار عمل جديداً غير مرتبط بنطاق محدد، يعمل على تعزيز الإشارات وتصنيفها بشكل مشترك باستخدام نماذج انتشار مقترنة تعمل على كل من الإشارات المدخلة ولوجيتات المصنف (classifier logits)، مما يتيح توجيهاً متبادلاً لتحقيق متانة فائقة في البيئات الصاخبة دون الحاجة لإعادة تدريب المصنف.

Helpful to a Fault: Measuring Illicit Assistance in Multi-Turn, Multilingual LLM Agents

تقدم هذه الورقة STING، وهو إطار عمل ومنهجية تحليل آليين لاختبار الاختراق (red-teaming) لتقييم مدى عرضة وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) متعددة الأدوار ومتعددة اللغات للمساعدة غير المشروعة، كاشفةً أن التخطيط العدائي خطوة بخطوة يزيد بشكل كبير من نجاح الهجوم مقارنة بالطرق أحادية الدور، مع تحدي الافتراضات المتعلقة بالتفاوت في الموارد اللغوية فيما يخص الضعف أمام كسر الحماية (jailbreak).

Synthesis and Verification of Transformer Programs (Technical Report)

تقدم هذه الورقة تقنيات خوارزمية جديدة للتحقق والتعلم التلقائي لبرامج C-RASP —وهي بنى لغوية تجسد قدرة التعبير في نماذج المحولات (transformer)— من خلال الاستفيد من الروابط مع فحص النماذج باستخدام Lustre والبحث المحلي، مما يتيح تطبيقات في تحسين برامج المحولات والتعلم المقيد.

The Diffusion Duality, Chapter II: $Ψ$-Samplers

تقدم هذه الورقة عائلة من أخذ العينات بأسلوب "المتنبئ-المصحح" (Predictor-Corrector) للانتشار المنفصل التي تتغلب على هضبة الأداء الخاصة بأخذ العينات السلفي لتحسين جودة التوليد مع زيادة الخطوات، بينما تقترح أيضاً منهجاً تدريبياً فعالاً من حيث الذاكرة يتحدى المفهوم القائل بأن الانتشار المقنع هو المستقبل الأفضل لنمذجة اللغة.

Learning spatially adaptive sparsity level maps for arbitrary convolutional dictionaries

Automatic Generation of High-Performance RL Environments

تقدم هذه الورقة منهجية ذات حلقة مغلقة تولد تلقائياً بيئات تعلم تعزيزي عالية الأداء بتكلفة حوسبة ضئيلة عبر استخدام مطالبات عامة، وتحقق هرمي، وإصلاح تكراري لضمان التكافؤ عبر تدفقات عمل متنوعة، بما في ذلك الترجمة المباشرة، والتحقق من تكافؤ الأداء، وإنشاء بيئات جديدة.

Helping Customers in Distress: An LLM-powered Agent that Converses, Probes, and Routes

تقدم هذه الورقة وكيل فرز مدعومًا بنماذج اللغات الكبيرة (LLM) يستخدم محادثات متعددة الأدوار وتوائم رقمية اصطناعية للتقييم لتحسين دقة وكفاءة توجيه عملاء البنوك الذين يواجهون حالات احتيال أو نزاعات إلى فرق متخصصة، محققًا زيادة بنسبة 30.6% في دقة التصنيف.

MCQ Difficulty Prediction via Modeling Learner Heterogeneity Using Data-Driven Cognitive Profiling

تقترح هذه الورقة إطار عمل قائماً على الشخصية يستفيد من تحليل الفئات الكامنة لتحديد شخصيات سلوكية للطلاب وتهيئة نموذج لغوي كبير لمحاكاة أنماط استجابة متنوعة، مما يحسن بشكل كبير التنبؤ بصعوبة أسئلة الاختيار من متعدد مقارنة بالطرق التي تفترض توزيعات قدرة أحادية المنوال.