🤖 Category

cs.LG

23700 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Towards Customized Multimodal Role-Play

تقدم هذه الورقة البحثية "لعب الأدوار متعدد الوسائط المخصص" (CMRP) كمهمة جديدة، وتقترح "UniCharacter"، وهو إطار تدريب ثنائي المراحل، يستخدم مجموعة بيانات "RoleScape-20" والتعلم بلقطات قليلة، لتمكين النماذج الموحدة من تخصيص شخصية وتدفق حوار والهوية البصرية للشخصية باستمرار عبر وسائط النصوص والصور.

Chao Tang, Jianzong Wu, Qingyu Shi, Ye Tian, Aixi Zhang, Hao Jiang, Jiangning Zhang, Yunhai Tong2026-05-12
🤖 machine learning

Reasoning emerges from constrained inference manifolds in large language models

تقترح هذه الورقة أن الاستدلال في النماذج اللغوية الكبيرة هو عملية ديناميكية جوهرية تحكمها قيود هندسية ومعلوماتية، حيث لا ينبثق الأداء الفعال إلا عندما تنظم ديناميكيات الاستدلال الداخلي نفسها ذاتياً في متشعبات منخفضة الأبعاد تحافظ على حجم معلوماتي غير متحلل، مما يتيح إطاراً تشخيصياً جديداً خالياً من التسميات.

Yanbiao Ma, Fei Luo, Linfeng Zhang, Chuangxin Zhao, Mingxuan Wang, Yinan Wu, Zhe Qian, Yang Lu, Long Chen, Zhao Cao, Xia (…)2026-05-12
🤖 machine learning

HoReN: Normalized Hopfield Retrieval for Large-Scale Sequential Model Editing

تقترح الورقة البحثية HoReN، وهو إطار عمل لتعديل النماذج يتميز بالقابلية للتوسع والحفاظ على المعلمات، ويستخدم دفتر رموز (codebook) مفتاحيًا منفصلًا مع تشابه زاوي وديناميكيات جاذب هوبفيلد المخمد لتحقيق تحديثات معرفية متسلسلة مستقرة وعالية الأداء دون إضعاف النموذج الأصلي.

Yuan Fang, Yi Xie, Xuming Ran2026-05-12
🤖 machine learning

NoiseRater: Meta-Learned Noise Valuation for Diffusion Model Training

يُعد NoiseRater إطار عمل للتعلم الميتافيزيقي يعمل على تحسين كفاءة تدريب نماذج الانتشار وجودة التوليد من خلال تقديم مُقيّم ضجيج بارامتري لتعيين درجات أهمية على مستوى العينة لتمثيلات الضجيج، مما يتيح إعادة الوزن التكيفي وإعطاء الأولوية لعينات الضجيج المعلوماتية.

Fang Wu, Haokai Zhao, Da Xing, Hanqun Cao, Tinson Xu, Yanchao Li, Xiangru Tang, Zehong Wang, Aaron Tu, Kuan Pang, Hanche (…)2026-05-12
🤖 AI

Self-Captioning Multimodal Interaction Tuning: Amplifying Exploitable Redundancies for Robust Vision Language Models

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعليق التلقائي يتضمن بوابة تفاعل متعددة الوسائط لتحويل المعلومات الفريدة لكل نمط إلى معلومات مشتركة زائدة، مما يقلل بشكل كبير من الهلوسة ويعزز متانة النماذج اللغوية البصرية ضد المدخلات الفاسدة.

Yuriel Ryan, Hei Man Ip, Adriel Kuek, Paul Pu Liang, Roy Ka-Wei Lee2026-05-12
🤖 machine learning

Feature Rivalry in Sparse Autoencoder Representations: A Mechanistic Study of Uncertainty-Driven Feature Competition in LLMs

تقدم هذه الورقة البحثية مفهوم "التنافس الميزاتي" (feature rivalry) كأزواج من ميزات المشفر التلقائي المتناثر (Sparse Autoencoder) ذات ارتباط سلبي، والتي تعمل كبصمة ميكانيكية لعدم اليقين في نموذج Gemma-2-2B، حيث تُظهر أن المطالبات عالية الإنتروبيا تُحفز تنافساً أقوى عند طبقات محددة، وأن التوجيه عبر محاور التنافس يؤثر سببياً على المخرجات، وأن درجات التنافس يمكنها التنبؤ بصحة الإجابة.

Harshavardhan2026-05-12
🤖 AI

Understanding Asynchronous Inference Methods for Vision-Language-Action Models

تقدم هذه الورقة مقارنة منهجية لأربع طرق استدلال غير متزامنة لنماذج الرؤية واللغة والعمل (Vision-Language-Action) تحت ظروف خاضعة للتحكم، كاشفةً أن التصحيح المتبقي خفيف الوزن (A2C2) يتفوق على غيره في معايير Kinetix وLIBERO، بينما يوفر محاكاة تأخير وقت التدريب (TT-RTC) الحل الأكثر متانة وبدون عبء إضافي.

Ayoub Agouzoul2026-05-12
🤖 machine learning

Quantitative Sobolev Approximation Bounds for Neural Operators with Empirical Validation on Burgers Equation

تضع هذه الورقة إطاراً نظرياً يثبت أن المشغلات العصبية يمكنها تقريب التعيينات غير الخطية بين فضاءات سوبوليف بشكل موحد مع حدود صريحة للتعقيد والخطأ، وتتحقق من صحة هذه التنبؤات تجريبياً على معادلة بورغرز من خلال إثبات أن مشغلات فوريه العصبية تحقق تقريبات عالية الدقة تحافظ على المشتقات متبعةً قوانين القياس المستمدة.

Nicole Hao2026-05-12
🤖 machine learning

Communication Dynamics Neural Networks: FFT-Diagonalized Layers for Improved Hessian Conditioning at Reduced Parameter Count

تقدم هذه الورقة طبقات "ديناميكيات التواصل" (Communication Dynamics - CD) الخطية، وهي بنية شبكة عصبية دورية كتلية تستفيد من قطر فوريه (Fourier diagonalization) لتحقيق رقم شرط هسيان (Hessian condition number) مثالي تقريباً ومعدل إسقاط (dropout rate) مستند إلى أسس نظرية، مما يتيح تقليلاً في المعلمات بمقدار 3.8 ضعفاً مع أدنى فقد في الدقة مقارنة بالنماذج المرجعية الكثيفة.

Lurong Pan2026-05-12