cs.LG ورقة بحثية

RealICU: Do LLM Agents Understand Long-Context ICU Data? A Benchmark Beyond Behavior Imitation

تقدم الورقة البحثية RealICU، وهو معيار مرجعي مشروح ببيانات استرجاعية، يقيم نماذج اللغات الكبيرة على بيانات وحدة العناية المركزة طويلة السياق باستخدام حقائق مرجعية راجعها الأطباء، مما يكشف أن النماذج الحالية تعاني من صعوبات في الموازنة بين الاستدعاء والسلامة وتحيزات الارتكاز رغم تحسن بنيات الذاكرة.

Chengzhi Shen (Cherise), Weixiang Shen (Cherise), Tobias Susetzky (Cherise), Chen (Cherise), Chen (Cherise), Jun Li, Y (…)2026-05-14

🤖 machine learning

Mixed neural posterior estimation for simulators with discrete and continuous parameters

توسع هذه الورقة البحثية نطاق تقدير البعد اللاحق العصبي (Neural Posterior Estimation) للتعامل مع فضاءات المعلمات المختلطة التي تحتوي على أبعاد منفصلة ومتصلة، وذلك عبر تقديم شبكة استدلال مشتركة تعمل على تحليل التوزيع اللاحق إلى مصنف ذاتي الانحدار للمعلمات المنفصلة ونموذج توليدي للمعلمات المتصلة، مع توفير أداة تشخيصية للمعايرة.

Jan Boelts, Cornelius Schröder, Jonas Beck, Jakob H. Macke, Michael Deistler, Daniel Gedon2026-05-14

🤖 machine learning

Dynamical Predictive Modelling of Cardiovascular Disease Progression Post-Myocardial Infarction via ECG-Trained Artificial Intelligence Model

تقترح هذه الورقة نموذجاً تأسيسياً يستفيد من التعلم التبايني ذاتي الإشراف على تخطيطات كهربية للقلب غير مصنفة، مدمجاً مع الضبط الدقيق متعدد المهام الخاضع للإشراف، لتحسين التنبؤ بنتائج ما بعد احتشاء عضلة القلب بشكل كبير في البيئات السريرية التي تعاني من نقص البيانات.

Riccardo Cavarra, Lupo Lovatelli, Shaheim Ogbomo-Harmitt, Shahid Aziz, Adelaide De Vecchi, Andrew King, Oleg Aslanidi2026-05-14

🤖 AI

Learning Local Constraints for Reinforcement-Learned Content Generators

تقترح هذه الورقة طريقة هجينة لتوليد المحتوى تعمل على تقييد حيز الإجراءات لمولد يعتمد على التعلم التعزيزي باستخدام قيود محلية يتم تعلمها بواسطة خوارزمية انهيار الدالة الموجية (Wave Function Collapse)، مما يتيح إنشاء مستويات ألعاب تستوفي متطلبات القابلية للعب العالمية وفي الوقت ذاته تحافظ على أنماط محلية مرضية بصرياً.

Debosmita Bhaumik, Julian Togelius, Georgios N. Yannakakis, Ahmed Khalifa2026-05-14

⚡ electrical engineering

Reframing preprocessing selection as model-internal calibration in near-infrared spectroscopy: A large-scale benchmark of operator-adaptive PLS and Ridge models

تقدم هذه الورقة إطار عمل للمعايرة التكيفية مع المشغل يدمج اختيار المعالجة المسبقة الطيفية مباشرة في نماذج الانحدار الخطي (PLS وRidge) لمطيافية الأشعة تحت الحمراء القريبة، مما يثبت من خلال اختبار معياري واسع النطاق أن هذا النهج يحقق دقة تنبؤية متفوقة أو مماثلة للطرق التقليدية مع تقليل التكاليف الحسابية بشكل كبير، وضمان قابلية التدقيق، والحفاظ على قابلية تفسير النموذج.

Gregory Beurier, Robin Reiter, Camille Noûs, Lauriane Rouan, Denis Cornet2026-05-14

📊 statistics

Deep Learning as Neural Low-Degree Filtering: A Spectral Theory of Hierarchical Feature Learning

تقدم هذه الورقة البحثية "الترشيح العصبي منخفض الدرجة" (Neural LoFi)، وهو إطار طيفي ينمذج تعلم الميزات الهرمي في الشبكات العصبية العميقة كعملية تكرارية لاختيار الارتباطات منخفضة الدرجة، مما يوفر آلية قابلة للتتبع لتفسير كيفية بناء العمق لميزات جديدة وتحسينه لخطوط الأساس القائمة على الميزات العشوائية الكسولة.

Yatin Dandi, Matteo Vilucchio, Luca Arnaboldi, Hugo Tabanelli, Florent Krzakala2026-05-14

📊 statistics

Achieving $\epsilon^{-2}$ Sample Complexity for Single-Loop Actor-Critic under Minimal Assumptions

تضع هذه الورقة أول ضمان لتعقيد العينات بمقدار $\tilde{\mathcal{O}}(\epsilon^{-2})$ لإيجاد سياسة مثالية بمقدار $\epsilon$ في طرق "الممثل-الناقد" (actor-critic) أحادية الحلقة، غير المتوافقة مع السياسة، تحت فرضيات دنيا من خلال تقديم إطار عمل جديد لـ "انجراف ليابونوف المقترن" (coupled Lyapunov drift) يتغلب على تحديات التحديثات المقترنة والمسارات غير المحدودة.

Ishaq Hamza, Zaiwei Chen2026-05-14

💬 NLP

Multi-Objective and Mixed-Reward Reinforcement Learning via Reward-Decorrelated Policy Optimization

تقدم هذه الورقة البحثية "تحسين السياسة غير المرتبط بالمكافأة" (RDPO)، وهي طريقة مبتكرة توظف التنميط الربعي المدرك للمقدار وتبييض ماهالانوبيس لتثبيت تقدير الميزة في التعلم المعزز متعدد المكافآت، مما يؤدي إلى تحسين أداء النموذج في اتباع التعليمات، والكتابة، والمتانة دون المساس بقدرات الاستنتاج أو البرمجة.

Yang Bai, Kaiyuan Liu, Ziyuan Zhuang, Jiahong Zhou, Rongxiang Weng, Xin Chen, Jingang Wang, Xunliang Cai2026-05-14

💬 NLP

Beyond Perplexity: A Geometric and Spectral Study of Low-Rank Pre-Training

تُثبت هذه الورقة أن طرق التدريب المسبق منخفضة الرتبة، على الرغم من تحقيقها لدرجة تشتت (perplexity) في التحقق مماثلة للتدريب كامل الرتبة، تتقارب نحو حلول متميزة هندسياً وطيفياً ذات تمثيلات داخلية وأداء في المهام اللاحقة متباين، مما يستلزم إطار تقييم أوسع يتجاوز مجرد درجة التشتت وحدها.

Namrata Shivagunde, Vijeta Deshpande, Sherin Muckatira, Anna Rumshisky2026-05-14

🧬 biology

Characterizing Universal Object Representations Across Vision Models

تحدد هذه الورقة تمثيلات كائنية عالمية وقابلة للتفسير دلالياً عبر 162 نموذجاً بصرياً متنوعاً، وهي مستقلة عن الاختلافات الهيكلية أو التدريبية ولكنها ترتبط ارتباطاً وثيقاً بالرؤية البيولوجية لدى كل من قرود المكاك والبشر.

Florian P. Mahner, Johannes Roth, Ka Chun Lam, Michael F. Bonner, Francisco Pereira, Martin N. Hebart2026-05-14

→ السابق التالي ←

cs.LG