🤖 Category

cs.LG

23927 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Enhancing Adversarial Robustness in Network Intrusion Detection: A Layer-wise Adaptive Regularization Approach

تقدم هذه الورقة إطار عمل LARAR، وهو إطار عمل مبتكر يعزز متانة وقابلية تفسير أنظمة كشف التسلل في الشبكات من خلال دمج تحليل الثغرات على مستوى الطبقات، والتنظيم التكيفي، والمصنفات المساعدة لتحقيق دقة عالية في البيانات السليمة ودفاع فائق ضد مختلف الهجمات العدائية على مجموعة بيانات UNSW-NB15.

Hira Nasir, Eiman Javed, Balawal Shabir, Zunera Jalil, Ahmad Mohsin2026-05-12
🤖 machine learning

Non-Monotonic Latency in Apple MPS Decoding: KV Cache Interactions and Execution Regimes

تكشف هذه الورقة أن خلفية (MPS) الخاصة بشركة أبل تظهر طفرات زمنية غير رتيبة وغير متوقعة أثناء الاستدلال التوليدي (autoregressive inference)، حيث يمكن لأداء فك الترميز أن يتدهور فجأة بمقدار يصل إلى 21 ضعفاً لإعدادات محددة بسبب ديناميكيات تنفيذ الخلفية، مما يتناقض مع التوسع السلس الملحوظ في أنظمة المعالجات المركزية (CPU) وأنظمة (NVIDIA CUDA).

Willy Fitra Hendria2026-05-12
🤖 machine learning

Physics-Informed Neural PDE Solvers via Spatio-Temporal MeanFlow

تقدم هذه الورقة البحثية "Spatio-Temporal MeanFlow"، وهو حل عصبي جديد للمعادلات التفاضلية الجزئية (PDE) مستند إلى الفيزياء، يعمل على توسيع إطار عمل "MeanFlow" ليشمل النطاق الزماني والمكاني عبر استبدال حقل السرعة التوليدي بمؤثر المعادلات التفاضلية الجزئية الفيزيائي، مما يتيح حلولاً فعالة ودقيقة وقابلة للتعميم لكل من المعادلات التفاضلية الجزئية المعتمدة على الزمن والثابتة من خلال قيود تكاملية مستمرة.

Hanru Bai, Yuncheng Zhou, Difan Zou2026-05-12
🤖 machine learning

From Mechanistic to Compositional Interpretability

تقدم هذه الورقة "القابلية للتفسير التركيبية"، وهي إطار عمل من نظرية الفئات يصيغ التفسيرات الميكانيكية كخرائط تركيبية ودلالية تبادلية لتمكين التحقق الموضوعي، والتحسين، والتحسين المنهجي للنماذج نحو تفسيرات أكثر إيجازاً وتوافقاً مع البشر.

Ward Gauderis, Thomas Dooms, Steven T. Holmer, Kola Ayonrinde, Geraint A. Wiggins2026-05-12
🤖 AI

PnP-Corrector: A Universal Correction Framework for Coupled Spatiotemporal Forecasting

تقدم الورقة البحثية إطار عمل PnP-Corrector، وهو إطار عمل عالمي يفصل بين محاكيات الفيزياء مسبقة التدريب وبين وكيل تصحيح مخصص للتخفيف من تضخيم الخطأ المتبادل وتحسين الاستقرار والدقة على المدى الطويل للتنبؤ المكاني والزماني المقترن بشكل كبير.

Hao Wu, Fan Xu, Yuxu Lu, Penghao Zhao, Fan Zhang, Hao Jia, Yuxuan Liang, Ruijian Gou, Qingsong Wen, Xian Wu, Xiaomeng Hu (…)2026-05-12
🤖 AI

Self-ReSET: Learning to Self-Recover from Unsafe Reasoning Trajectories

تقترح الورقة البحثية Self-ReSET، وهو إطار عمل يعتمد كلياً على التعلم التعزيزي يُمكّن نماذج الاستدلال الكبيرة من تعلم التعافي الذاتي جوهرياً من مسارات استدلالها غير الآمنة، مما يعزز بشكل كبير من متانتها ضد هجمات الاختراق العدائية وهجمات تجاوز القيود خارج نطاق التوزيع مع الحفاظ على المنفعة العامة.

Dongcheng Zhang, Yi Zhang, Yuxin Chen, An Zhang, Xiang Wang, Chaochao Lu2026-05-12
🤖 AI

Can We Formally Verify Neural PDE Surrogates? SMT Compilation of Small Fourier Neural Operators

تُثبت هذه الورقة أنه يمكن التحقق من صحة معاملات فوريه العصبية الصغيرة (Fourier Neural Operators) رسمياً لخصائص فيزيائية مثل الإيجابية وحفظ الكتلة عبر تجميع عمليات تمريرها الأمامية الخطية المجزأة في حلول SMT، مما يكشف عن مقايضة واضحة حيث توفر الترميزات الدقيقة ضمانات سليمة ولكنها تعاني من صعوبة في التوسع، بينما توفر الترميزات التقريبية السرعة على حساب القدرة على التصديق.

Ali Baheri, David Millard, Ignacio Laguna Peralta2026-05-12
🤖 machine learning

A Single Deep Preference-Conditioned Policy for Learning Pareto Coverage Sets

تضع هذه الورقة ضمانات نظرية لفرادة واستمرارية الحلول المشروطة بالتفضيلات في عمليات ماركوف لاتخاذ القرار متعددة الأهداف تحت استخدام تكميم "تشيبيتشيف" السلس، وتقترح خوارزمية "تكرار سياسة هبوط المرآة المقعر" (CMDPI)، والتي تم تنفيذها كطريقة "ممثل-ناقد" عميقة، حيث تحقق أداءً رائدًا في تغطية جبهة باريتو والمنفعة المتوقعة عبر مهام متنوعة.

Akihiro Kubo, Kosuke Nakanishi, Shin Ishii2026-05-12
🤖 machine learning

Muon-OGD: Muon-based Spectral Orthogonal Gradient Projection for LLM Continual Learning

تقترح الورقة البحثية Muon-OGD، وهو إطار عمل للتعلم المستمر للنماذج اللغوية الكبيرة يعمل على التخفيف من حدة النسيان الكارثي عبر دمج هندسة المعيار الطيفي بأسلوب Muon مع الإسقاط المتعامد للتدرج، مما يؤدي إلى تحسين التوازن بين الاستقرار واللدونة والتفوق على الأساليب الحالية القائمة على المعيار الإقليدي في اختبارات قياسية متنوعة.

Binghang Lu, Zheyuan Deng, Runyu Zhang, Bing Hu, Yunhan Zhao, Yuan Tian, Changhong Mou, Guang Lin, Xiaomin Li2026-05-12
🤖 machine learning

Outlier detection for patient monitoring and alerting

تقترح هذه الورقة وتتحقق من صحة طريقة للكشف عن القيم المتطرفة تعتمد على البيانات باستخدام السجلات الصحية الإلكترونية لتحديد قرارات إدارة المرضى التي قد تكون خاطئة لدى المرضى بعد جراحات القلب، مما يثبت أن مثل هذه التنبيهات يمكن أن تحقق معدلات إيجابية حقيقية تتراوح بين 25% و66% كما تم التحقق منها بواسطة لجان الخبراء.

Miloš Hauskrecht, Iyad Batal, Michal Valko, Shyam Visweswaran, Gregory F. Cooper, Gilles Clermont2026-05-12