🤖 AI

Do Enterprise Systems Need Learned World Models? The Importance of Context to Infer Dynamics

تجادل هذه الورقة بأنه في الأنظمة المؤسسية القابلة للتهيئة، يجب على الوكلاء إعطاء الأولوية للاكتشاف أثناء وقت التشغيل لمنطق الأعمال النشط بدلاً من الاعتماد فقط على نماذج العالم الهشة والمدربة خارج نطاق التشغيل، مبرهنةً من خلال معيار CascadeBench الجديد أن هذا النهج يحسن المتانة بشكل كبير ضد تحولات النشر.

Jishnu Sethumadhavan Nair, Patrice Bechard, Rishabh Maheshwary, Surajit Dasgupta, Sravan Ramachandran, Aakash Bhagat, Sh (…)2026-05-13
🤖 machine learning

DriftXpress: Faster Drifting Models via Projected RKHS Fields

تُعد DriftXpress صياغة نموذج انجراف متسارع تستخدم حقول RKHS المسقطة لتقريب نواة الانجراف في فضاء ميزات منخفض الرتبة، مما يقلل تكاليف التدريب مع الحفاظ على ميزة الاستدلال ذي الخطوة الواحدة وجودة الصور التي تتميز بها نماذج الانجراف القياسية.

Ali Falahati, Elliot Creager, Gautam Kamath, Shubhankar Mohapatra2026-05-13
📊 statistics

Information-Theoretic Generalization Bounds for Sequential Decision Making

تقدم هذه الورقة إطار عمل لأخذ عينات فائقة متسلسلة يوسع حدود التعميم القائمة على نظرية المعلومات لتشمل مشكلات اتخاذ القرار المتسلسل التكيفي، وذلك عبر فصل ترشيح المتعلم عن توسيع جانب الإثبات، مما يتيح التحكم في فجوات التعميم عبر المعلومات المتبادلة الشرطية المتسلسلة لمهام مثل التعلم عبر الإنترنت والأساليب المعتمدة على العصابات (bandits).

Futoshi Futami, Masahiro Fujisawa2026-05-13
🔬 materials science

Probing Non-Equilibrium Grain Boundary Dynamics with XPCS and Domain-Adaptive Machine Learning

تضع هذه الورقة منهجية مبتكرة تجمع بين مطيافية ارتباط فوتونات الأشعة السينية (XPCS) والتعلم الآلي التكيفي مع النطاق لاستقصاء ديناميكيات حدود الحبيبات غير المتوازنة في السيليكون نانوي البلورات كمياً، حيث نجحت في استخراج المعلمات الحركية الرئيسية من خرائط التقلبات التجريبية المعقدة التي لم يكن من الممكن الوصول إليها سابقاً.

Mouyang Cheng, Bowen Yu, Chu-Liang Fu, Nina Andrejevic, Matthias T. Agne, Riley Hanus, Qiwei Wan, Nathan C. Drucker, Tha (…)2026-05-13
🤖 machine learning

Fair Conformal Classification via Learning Representation-Based Groups

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتصنيف المتوافق العادل يضمن التغطية الشرطية عبر مجموعات فرعية محددة تكيفيًّا من خلال تركيبات سمات غير خطية، مما يعالج بفعالية التحيزات الخوارزمية لإنتاج مجموعات تنبؤ موثوقة وغنية بالمعلومات.

Senrong Xu, Yanke Zhou, Yuhao Tan, Zenan Li, Yuan Yao, Taolue Chen, Feng Xu, Xiaoxing Ma2026-05-13
🤖 machine learning

Overtrained, Not Misaligned

تُثبت هذه الدراسة الشاملة أن عدم الاتساق الناشئ ليس نتيجة حتمية لعملية الضبط الدقيق، بل هو أثر تدريبي ناتج عن الإفراط في التدريب، والذي يمكن التخفيف من حدته بفعالية من خلال الإيقاف المبكر والاختيار الدقيق لمعدل التعلم مع الاحتفاظ بمعظم أداء المهمة.

Joel Schreiber, Ariel Goldstein2026-05-13
🤖 machine learning

Investigating simple target-covariate relationships for Chronos-2 and TabPFN-TS

تقيم هذه الورقة قدرة كل من Chronos-2 وTabPFN-TS على نمذجة علاقات الهدف والمغايرة البسيطة من خلال تجارب منضبطة، مما يكشف أن TabPFN-TS يتفوق على Chronos-2 في التقاط هذه التبعيات، لا سيما لآفاق التنبؤ القصيرة.

Gaspard Berthelier, Mariia Baranova, Andrei-Tiberiu Pantea, Etienne Le Naour, Adrien Petralia, Tahar Nabil, Themis Palpa (…)2026-05-13
💬 NLP

Not How Many, But Which: Parameter Placement in Low-Rank Adaptation

تُظهر هذه الورقة أنه تحت تدريب GRPO، يعد الموضع المحدد للمعلمات القابلة للتدريب في مصفوفة B الخاصة بـ LoRA أمراً حاسماً للأداء، بينما يكفي الموضع العشوائي لتدريب SFT، وتقترح طريقة تسجيل سريعة ومنخفضة التكلفة لتحديد هذه المعلمات الأساسية التي تتركز باستمرار على إسقاطات كتابة مسار المتبقي (residual-stream-writing).

Arijit Sehanobish, Charles Lovering2026-05-13
📊 statistics

Self-Supervised Laplace Approximation for Bayesian Uncertainty Quantification

تقدم هذه الورقة تقريب لابلاتس ذاتي الإشراف (SSLA)، وهو منهج مبتكر خالٍ من أخذ العينات يقيس عدم اليقين التنبؤي البايزي عن طريق إعادة ضبط النماذج على بيانات متنبأ بها ذاتياً، مما يوفر دقة معايرة وكفاءة حوسبية متفوقة مقارنة بتقريبات لابلاتس الكلاسيكية عبر مهام انحدار متنوعة.

Julian Rodemann, Alexander Marquard, Thomas Augustin, Michele Caprio2026-05-13
🤖 machine learning

Intrinsic Vicarious Conditioning for Deep Reinforcement Learning

تقدم هذه الورقة "التكييف البديل الجوهري"، وهو آلية مكافأة جوهرية قائمة على الذاكرة مستوحاة من الأدبيات النفسية، تُمكّن وكلاء التعلم التعزيزي العميق من التعلم من العروض التوضيحية دون الوصول إلى سياساتهم أو وظائف المكافأة الخاصة بهم، مما يسهل التعلم منخفض العينات والتعلم المستمر في البيئات ذات الظروف النهائية الشحيحة أو غير الوصفية.

Rodney A Sanchez, Ferat Sahin, Alex Ororbia, Jamison Heard2026-05-13