💬 NLP

DR Tulu: Reinforcement Learning with Evolving Rubrics for Deep Research

تقدم الورقة البحثية نموذج DR Tulu، وهو نموذج بحث عميق مفتوح المصدر تم تدريبه عبر التعلم التعزيزي باستخدام معايير التقييم المتطورة (RLER) التي تطور معايير التقييم بالتزامن مع السياسة، مما يمكّنه من التفوق على الوكلاء المفتوحين الحاليين ومنافسة الأنظمة المملوكة في مهام البحث طويلة المدى مع كونه أكثر فعالية من حيث التكلفة بشكل كبير.

Rulin Shao, Akari Asai, Shannon Zejiang Shen, Hamish Ivison, Varsha Kishore, Jingming Zhuo, Xinran Zhao, Molly Park, Sam (…)2026-05-18
🤖 machine learning

A Differentiable Measure of Algebraic Complexity: Provably Exact Discovery of Group Structures

تقدم هذه الورقة HyperCube، وهو أسلوب تحليل تينسور ذي قيم مؤثرة قابل للتفاضل يوفر أول مقياس دقيق ومثبت جبرياً للتعقيد الجبري لاكتشاف البنى الزمرية من البيانات عبر إثبات أن تقليل دالة الهدف الخاصة به يفرض ضمناً خاصيتي التجميع والوحدوية، مما يحل حدسية "هوه" لعام 2025 ويُمكّن من الاكتشاف القائم على التدرج للقواعد الجبرية المنفصلة دون بحث توافقي.

Dongsung Huh, Lior Horesh, Halyun Jeong2026-05-18
⚡ electrical engineering

Two-Dimensional Quantization for Geometry-Aware Audio Coding

تقدم هذه الورقة البحثية نظام التكميم ثنائي الأبعاد (Q2D2)، وهو مخطط مبتكر يقوم بإسقاط أزواج الميزات على شبكات ثنائية الأبعاد مهيكلة للتغلب على القيود الهندسية لطرق التكميم التقليدية، مما يحقق كفاءة فائقة في ضغط الصوت وجودة إعادة بناء هي الأفضل في فئتها عبر مجالات الكلام والصوت والموسيقى.

Tal Shuster, Eliya Nachmani2026-05-18
🤖 machine learning

Graph-Regularized Sparse Autoencoders for LLM Safety Steering

تقدم هذه الورقة البحثية "المشفرات التلقائية المتناثرة المنظمة بالرسم البياني" (GSAE)، وهي طريقة جديدة لتعلم القواميس تعمل على تنعيم ناقلات فك التشفير عبر رسم بياني للتنشيط المشترك للنيورونات لتحسين توجيه سلامة النماذج اللغوية الكبيرة بشكل كبير، وذلك عبر زيادة الرفض للطلبات الضارة مع الحفاظ على الأداء في المهام الحميدة عبر نماذج متعددة وسيناريوهات هجوم مختلفة.

Jehyeok Yeon, Federico Cinus, Yifan Wu, Luca Luceri2026-05-18
⚛️ high-energy theory

Conformal Defects in Neural Network Field Theories

تقدم هذه الورقة صياغة لبناء عيوب متوافقة شكلياً ضمن نظريات حقول الشبكات العصبية (NN-FTs)، وتوضح تطبيقها في نموذجين تجريبيين للحقول القياسية، وتستنتج تفسيراً قائماً على الشبكات العصبية لمتسلسلة حاصل ضرب مؤثرات العيوب في دالات الارتباط ثنائية النقاط.

Pietro Capuozzo, Brandon Robinson, Benjamin Suzzoni2026-05-18
📊 statistics

Drawback of Enforcing Equivariance and its Compensation via the Lens of Expressive Power

تُظهر هذه الورقة أنه في حين أن فرض التكافؤ (equivariance) في شبكات ReLU ذات الطبقتين يمكن أن يقلل من قدرتها التعبيرية، إلا أن هذا القصور يمكن تعويضه بزيادة حجم النموذج، مما يؤدي للمفارقة إلى تقليل أبعاد فضاء الفرضيات وتحسين القدرة على التعميم.

Yuzhu Chen, Tian Qin, Xinmei Tian, Fengxiang He, Dacheng Tao2026-05-18
🤖 machine learning

LASER: Language Model Regression for Semi-Structured Workflow Resource and Runtime Estimation

يُعد LASER إطار عمل مبتكرًا يقوم بضبط النماذج اللغوية الكبيرة على تكوينات سير عمل شبه مهيكلة متسلسلة للتنبؤ بدقة باستهلاك الموارد ووقت التشغيل، متفوقًا بذلك على النماذج المرجعية التقليدية لتعلم الآلة والخبراء البشريين من خلال الاستفادة من ترميز التدوين العلمي، وفك التشفير المقيد، وآليات الانتباه الكامل.

Yuxuan Yin, Shengke Zhou, Yunjie Zhang, Ajay Mohindra, Boxun Xu, Peng Li2026-05-18
📊 statistics

Missing-Data-Induced Phase Transitions in Spectral PLS for Multimodal Learning

تحلل هذه الورقة أداء طريقة المربعات الصغرى الجزئية (PLS) على البيانات متعددة الأنماط عالية الأبعاد ذات المدخلات المفقودة، كاشفةً عن انتقال طوري حاد حيث يصبح استرداد البنى الكامنة المشتركة ممكناً فقط عندما تتجاوز قوة الإشارة عتبة حرجة يتم تخفيفها بمربع الجذر للاحتمال الاحتفاظ بالبيانات.

Anders Gjølbye, Ida Kargaard, Emma Kargaard, Lina Skerath, Lars Kai Hansen2026-05-18
🤖 machine learning

Beyond Objective-Based Improvement: Stationarity-Aware Expected Improvement for Bayesian Optimization

تقدم هذه الورقة البحثية "التحسين المتوقع عبر معيار معيار تدرج النظم" (EI-GN)، وهي دالة استحواذ جديدة للتحسين البايزي تعزز كفاءة البحث من خلال دمج شروط السكون من الدرجة الأولى في معيار التحسين، مما يعالج أوجه القصور في "التحسين المتوقع" التقليدي في المناطق التي تتلاشى فيها إشارات تحسن قيمة الهدف.

Joshua Hang Sai Ip, Georgios Makrygiorgos, Ali Mesbah2026-05-18
📊 statistics

Sampling-Free Privacy Accounting for Matrix Mechanisms under Random Allocation

تقدم هذه الورقة إطار عمل للمحاسبة على الخصوصية خالٍ من أخذ العينات، يعتمد على تباعد ريني (Rényi divergence) والتركيب الشرطي لتوفير ضمانات خصوصية فعالة وحتمية وأكثر إحكاماً لآليات المصفوفات ذات الخصوصية التفاضلية تحت التخصيص العشوائي، مما يعالج أوجه القصور في النهج الحالية القائمة على أخذ العينات.

Jan Schuchardt, Nikita Kalinin2026-05-18