🤖 machine learning

Reasoning-Aware Training for Time Series Forecasting

تقدم الورقة البحثية إطار عمل STRIDE، وهو إطار عمل مبتكر يعزز النماذج التأسيسية للسلاسل الزمنية من خلال تقطير استدلال النماذج اللغوية الكبيرة إلى تمثيلات متصلة (continuous embeddings) كأولوية عابرة للأنماط (cross-modal prior)، مما يسد الفجوة بين الأنماط لتحقيق دقة تنبؤية رائدة مع إضافة استدلال نوعي قابل للتفسير البشري.

Md Atik Ahamed, Mihir Parmar, Palash Goyal, Chun-Liang Li, Qiang Cheng, Tomas Pfister, Jinsung Yoon2026-05-12
⚡ electrical engineering

Large Language Models over Networks: Collaborative Intelligence under Resource Constraints

تقترح هذه الورقة نموذجاً للذكاء التعاوني حيث تعمل نماذج لغوية كبيرة متعددة موزعة عبر الأجهزة والسحابة معاً من خلال التعاون الرأسي والأفقي لتقديم استجابات عالية الجودة في ظل قيود موارد متنوعة، مع معالجة استراتيجيات التدريب والتحديات البحثية المفتوحة أيضاً.

Liangqi Yuan, Wenzhi Fang, Shiqiang Wang, H. Vincent Poor, Christopher G. Brinton2026-05-12
🤖 machine learning

PAAC: Privacy-Aware Agentic Device-Cloud Collaboration

يُعد PAAC إطار عمل وكيلٍ واعٍ بالخصوصية يعمل على مواءمة تفكيك المخطط والمنفذ مع الحد الفاصل بين الجهاز والسحابة، وذلك باستخدام رموز نائبة نمطية وسجل حتمي لتحسين الدقة بشكل كبير مع تقليل تسرب البيانات بشكل جذري مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية المتطورة.

Liangqi Yuan, Wenzhi Fang, Shiqiang Wang, Christopher G. Brinton2026-05-12
🤖 AI

AgentCollabBench: Diagnosing When Good Agents Make Bad Collaborators

تقدم الورقة البحثية AgentCollabBench، وهو معيار تشخيصي يكشف أن إخفاقات الأنظمة متعددة الوكلاء تنبع غالباً من اختناقات التواصل الهيكلية ومخاطر سلوكية محددة مثل تدهور التعليمات وانتقال العدوى بالاعتقاد الخاطئ، مما يثبت أن التعاون الموثوق يعتمد على التصميم المعماري أكثر من اعتماده على توسيع ذكاء النموذج وحده.

Aritra Mazumder, Shubhashis Roy Dipta, Nusrat Jahan Lia, Tanzila Khan, Kainat Raisa Hossain, Nehaa Shri, Shubhrangshu De (…)2026-05-12
🧬 biology

FLUX: Geometry-Aware Longitudinal Flow Matching with Mixture of Experts

يُعدُّ FLUX إطار عمل لمطابقة التدفق الطولي المدرك للهندسة، والذي يستخدم بنية "خليط من الخبراء" لنمذجة ديناميكيات النقل المستمر بشكل مشترك واكتشاف تحولات الأنظمة الكامنة من لقطات بيولوجية غير مقترنة عبر تعلم مقياس يعتمد على البيانات لتوجيه تفكيك حقل السرعة المتناثر.

Josue Ortega Caro, Yongxu Zhang, Hannah M Batchelor, Sizhuang He, Jessica Cardin, Shreya Saxena2026-05-12
🤖 machine learning

Sketch-and-Verify: Structured Inference-Time Scaling via Program Sketching

تقدم الورقة البحثية استراتيجية "الرسم المبدئي والتحقق" (Sketch-and-Verify)، وهي استراتيجية فعالة من حيث التكلفة لتوسيع نطاق الاستدلال في نماذج الأكواد الصغيرة، تتفوق على أخذ العينات المسطحة عبر حصر مسودات خوارزمية متنوعة وملئها بعدة مرشحات، رغم أنها لا تستطيع استبدال أداء مستويات النماذج الأقوى بشكل كامل.

Shan Jiang, Zijian Yi, Chenguang Zhu2026-05-12
🤖 machine learning

PHIDA: Persistence-Guided Node-to-Cluster Mapping for Online Clustering

تقدم هذه الورقة PHIDA، وهي طريقة تجميع عبر الإنترنت تعزز نظرية الرنين التكيفي من خلال دمج نظرية الرنين التكيفي ذات المسافة العكسية مع رسم خرائط العقد إلى المجموعات الموجه بالاستمرارية لتحسين الاستقرار والأداء في البيئات المستقرة وغير المستقرة.

Naoki Masuyama, Yusuke Nojima, Stefan Wermter, Yuichiro Toda, Hisao Ishibuchi, Chu Kiong Loo2026-05-12
🤖 AI

Semantic Voting: Execution-Grounded Consensus for LLM Code Generation

تُثبت هذه الورقة أنه بالنسبة لتوليد الكود بواسطة النماذج اللغوية الكبيرة في غياب "أوراكل" كامل، فإن أساليب الإجماع القائمة على التنفيذ تتفوق بشكل كبير على التصويت القائم على أنماط المخرجات، حيث تكون جودة مدخلات الاختبار المولدة هي المحرك الأساسي للنجاح وليس قاعدة التجميع المستخدمة تحديداً.

Shan Jiang, Zijian Yi, Chenguang Zhu2026-05-12
🤖 machine learning

Event Fields: Learning Latent Event Structure for Waveform Foundation Models

تقدم هذه الورقة البحثية "حقول الأحداث" (Event Fields)، وهي فئة جديدة من النماذج التأسيسية للموجات تعمل على تحسين تحليل الإشارات الفسيولوجية من خلال الانتقال من التمثيلات التقليدية القائمة على التسلسل إلى إطار عمل ذاتي الإشراف ينمذج السلاسل الزمنية كأحداث كامنة متفاعلة، مما يحقق أداءً وتفوقاً ومتانة وكفاءة في التصنيف عبر مختلف المعايير المرجعية للرعاية الصحية.

Li Na, Yuanyun Zhang, Shi Li2026-05-12
🤖 machine learning

Structure-Centric Graph Foundation Model via Geometric Bases

تقترح هذه الورقة نماذج التأسيس الرسومية المتمحورة حول البنية (SCGFM)، وهي نهج مبتكر يعامل طوبولوجيا الرسم البياني كمصدر أساسي للمعرفة القابلة للنقل من خلال استخدام قواعد هندسية قابلة للتعلم ومحاذاة "غوروموف-واسرشتاين" للتغلب على عدم التجانس الهيكلي وعدم توافق الميزات، مما يحقق تعميماً فائقاً عبر مجالات الرسوم البيانية المتنوعة.

Xiaodong He, Haolan He, Ruiyi Fang, Ming Sun, Zhao Kang2026-05-12