cs.LG

Silent Collapse in Recursive Learning Systems

تحدد هذه الورقة ظاهرة "الانهيار الصامت"، وهي ظاهرة تتدهور فيها نماذج التعلم التكراري داخلياً رغم استقرار المقاييس المعيارية، وتقترح إطار عمل (MTR) للكشف عن علامات الإنذار المبكر ومنع الفشل غير القابل للاسترداد دون الحاجة إلى بيانات واقعية مثالية.

One Step to the Side: Why Defenses Against Malicious Finetuning Fail Under Adaptive Adversaries

تُثبت هذه الورقة أن الدفاعات الحالية ضد الضبط الدقيق الخبيث غير فعالة ضد الخصوم المتكيفين لأنها تكتفي بمجرد حجب السلوكيات الضارة بدلاً من القضاء عليها، وتُقدم هجوماً متكيفاً موحداً قادراً على تجاوز جميع آليات الدفاع التي تمت مراجعتها.

Deep Image Segmentation via Discriminant Feature Learning

تقدم هذه الورقة البحثية "التحليل التمييزي العميق" (Deep Discriminant Analysis - DDA)، وهو دالة فقدان قابلة للتفاضل ومستقلة عن البنية، تعمل على تعزيز دقة تقسيم الصور وحدة الحدود من خلال تعظيم التباين بين الفئات صراحةً مع تقليل التباين داخل الفئة، وهو ما تم التحقق منه عبر تحسن الأداء في معيار DIS5K.

An Amortized Efficiency Threshold for Comparing Neural and Heuristic Solvers in Combinatorial Optimization

تقدم هذه الورقة إطار عمل "عتبة الكفاءة المستهلكة" (AET) لإثبات أن الحلول التوليفية العصبية يمكن أن تتفوق على الخوارزميات الاستدلالية القائمة على وحدة المعالجة المركزية من حيث إجمالي كفاءة الطاقة والكربون بمجرد الوصول إلى حجم نشر محدد، مما يدحض النقد القائل بأن تكاليف تدريبها تجعلها بطبيعتها غير فعالة في المحصلة النهائية.

Action-Inspired Generative Models

تقدم هذه الورقة نماذج توليدية مستوحاة من الأفعال (AGMs)، وهي إطار عمل ثنائي الشبكة، خفيف الوزن، وقابل للتشغيل المباشر، يعمل على تعزيز طرق مطابقة الجسور باستخدام جهد قياسي قابل للتعلم لوزن الانتقالات العشوائية ديناميكيًا أثناء التدريب، مما يؤدي إلى تحسين جودة التوليد دون إضافة عبء حسابي أثناء الاستدلال.

Slower Generalization, Faster Memorization: A Sweet Spot in Algorithmic Learning

تُثبت هذه الورقة أنه في مهام المخرجات المهيكلة مثل توليد مصفوفة نيدلمان-ونش، يوجد حجم وسيط للبيانات يحسن سرعة تقارب التحقق، مما يكشف عن تباين حيث تعمل مجموعات البيانات الأكبر على تسريع حفظ التدريب ولكنها، للمفارقة، تبطئ التعميم مقارنة بحجم "النقطة المثالية".

AQKA: Active Quantum Kernel Acquisition Under a Shot Budget

تقدم هذه الورقة البحثية AQKA، وهو إطار عمل جديد للاستحواذ النشط على النواة الكمومية يعمل على تحسين تخصيص عدد الطلبات (shots) تحت قيود الميزانية من خلال اشتقاق نظرية استحواذ مغلقة الصيغة على مستوى الأزواج، وإثبات أداء تصنيف متفوق على الأساليب الحالية المعتمدة على التوزيع الموحد وأخذ العينات الفرعية على كل من المحاكاة وأجهزة IBM الكمومية الحقيقية.

Spontaneous symmetry breaking and Goldstone modes for deep information propagation

NeuroAtlas: Benchmarking Foundation Models for Clinical EEG and Brain-Computer Interfaces

تقدم الورقة البحثية "NeuroAtlas"، وهو أكبر مرجع لبيانات تخطيط كهربية الدماغ (EEG) حتى الآن، والذي يضم 42 مجموعة بيانات و260 ألف ساعة من البيانات، لإثبات أن النماذج التأسيسية الحالية لا تتفوق بعد بشكل ثابت على النماذج المرجعية الخاضعة للإشراف أو نماذج السلاسل الزمنية العامة في التطبيقات السريرية، مما يسلط الضاءة على الحاجة الماسة لمقاييس تقييم سريرية متخصصة بدلاً من درجات تعلم الآلة القياسية.

AnchorRoute: Human Motion Synthesis with Interval-Routed Sparse Contro

يُعد AnchorRoute إطار عمل لتخليق الحركة البشرية يستفيد من المرتكزات المتفرقة (sparse anchors) كدعامة موحدة لتهيئة نموذج انتشار مسبق مجمد (frozen diffusion prior) من أجل توليد عالي الجودة، ومن ثم يقوم بتنقيح المخرجات عبر RouteSolver الذي يسقط التصحيحات على قواعد فترية محددة بالمرتكزات، مما يحقق التزاماً فائقاً بالقيود المكانية المحددة من قبل المستخدم مع الحفاظ على دقة العلاقة بين النص والحركة.