🤖 machine learning

Split CNN Inference on Networked Microcontrollers

تقدم هذه الورقة نظام استنتاج مجزأ دقيق التفاصيل للمتحكمات الدقيقة الشبكية يتغلب على قيود الذاكرة من خلال تقسيم نماذج الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) على مستوى النواة والعصبون عبر أجهزة متعددة، مما يتيح تنفيذ نماذج كانت غير ممكنة لولا ذلك مع الحفاظ على زمن استجابة عملي.

Junyu Lu, Shashwath Suresh, Hao Liu, Qi Hong, Qing Wang2026-05-12
🤖 machine learning

Skill-R1: Agent Skill Evolution via Reinforcement Learning

يُعد Skill-R1 إطار عمل للتعلم التعزيزي يعمل على تحسين مهارات اللغة الطبيعية القابلة لإعادة الاستخدام عبر مولد خفيف الوزن تم تدريبه باستخدام هدف ثنائي المستوى، مما يتيح تحسيناً فعالاً من حيث التكلفة ومستقلاً عن النموذج للنماذج اللغوية الكبيرة الوكيلية في المهام المعقدة دون تحديث النموذج الأساسي المجمد.

Yash Vishe, Rohan Surana, Xunyi Jiang, Zihan Huang, Xintong Li, Nikki Lijing Kuang, Tong Yu, Ryan A. Rossi, Jingbo Shang (…)2026-05-12
🤖 machine learning

Near-Optimal Last-Iterate Convergence for Zero-Sum Games with Bandit Feedback and Opponent Actions

تُثبت هذه الورقة أنه في الألعاب ذات المواجهة الصفرية بين لاعبين مع تغذية راجعة من نوع "بانديت" (bandit feedback) حيث يراقب اللاعبون أيضاً أفعال الخصم، يمكن لخوارزمية فعالة أن تحقق تقارباً شبه مثالي لآخر تكرار بمعدل t1/2t^{-1/2} باحتمالية عالية، متجاوزةً بذلك القيود السابقة التي حصرت التقارب في معدلات أبطأ عندما كانت التغذية الراجعة تقتصر فقط على الخسارة.

Soumita Hait, Ping Li, Haipeng Luo, Mengxiao Zhang2026-05-12
⚡ electrical engineering

Kinetic-Optimal Scheduling with Moment Correction for Metric-Induced Discrete Flow Matching in Zero-Shot Text-to-Speech

تقدم هذه الورقة نظام GibbsTTS، وهو نظام تحويل النص إلى كلام بنمط (zero-shot) يعزز مطابقة التدفق المتقطع المستحث بالمعايير من خلال الجمع بين مجدول حركي أمثل لا يتطلب تدريباً وتصحيحاً لحظياً لعدد محدد من الخطوات لتحقيق طبيعية أعلى وتشابه في صوت المتحدث مقارنة بالنماذج المرجعية الحالية.

Dong Yang, Yiyi Cai, Haoyu Zhang, Yuki Saito, Hiroshi Saruwatari2026-05-12
🤖 machine learning

D2ACE: Multi-Label Batch Selection Guided by Dual Dynamics and Adaptive Correlation Enhancement

تقترح الورقة البحثية D2ACE، وهي طريقة مبتكرة لاختيار الدفعات متعددة التسميات، تعمل على تحسين كفاءة التدريب والأداء التنبؤي من خلال دمج الديناميكيات المزدوجة (أخذ العينات المرحلي والوزن الديناميكي للتسميات) مع تعزيز الارتباط التكيفي لالتقاط تطور التدريب والاعتمادات المحلية للتسميات بشكل أفضل.

Bin Liu, Haoyu Peng, Zhijia Wei, Jiajing Zhang, Grigorios Tsoumakas2026-05-12
📊 statistics

GravityGraphSAGE: Link Prediction in Directed Attributed Graphs

تقدم الورقة البحثية نموذج Gravity-GraphSAGE (GG-SAGE)، وهو نموذج جديد يعتمد على GraphSAGE ويتميز بمفكك شفرة مستوحى من الجاذبية، يعالج بفعالية التحدي غير المستكشف في التنبؤ بالروابط في الرسوم البيانية الموجهة والموصوفة، وذلك من خلال تفوقه على التقنيات الرائدة عبر مجموعات متعددة من البيانات المرجعية والواقعية.

Riccardo Porcedda, Francesca Chiaromonte, Fabrizio Lillo, Andrea Vandin2026-05-12
📊 statistics

Inverse Design for Conditional Distribution Matching

تقدم هذه الورقة مطابقة التوزيع الشرطي (CDM)، وهي فئة جديدة لمشكلات التصميم العكسي تهدف لإيجاد مدخلات تستحث توزيعاً شرطياً مستهدفاً محدداً بدلاً من نقطة واحدة، وتقترح خوارزمية MLGD-F، وهي خوارزمية للاستدلال في وقت التشغيل لا تتطلب تدريباً وتجمع بين نموذج انتشار مُدرب مسبقاً وعينة شرطية سريعة لحل هذه المشكلة بكفاءة.

Ori Meidler, Shaul Tolkovsky, Or Zuk2026-05-12
📊 statistics

Optimal Regret for Single Index Bandits

تحل هذه الورقة المشكلة المفتوحة المتعلقة بالندم الأمثل لنطاقات المؤشر الواحد العامة من خلال اقتراح خوارزمية ZoomSIB-UCB\texttt{ZoomSIB-UCB} ثنائية المرحلة تحقق حداً ضيقاً للندم يبلغ O~(T2/3)\tilde{\mathcal{O}}(T^{2/3})، مما يحسن بشكل كبير عن نتيجة O~(T3/4)\tilde{\mathcal{O}}(T^{3/4}) السابقة ويطابق حداً أدنى مينيماكس تم إنشاؤه حديثاً.

Devdan Dey, Sujoy Bhore, Avishek Ghosh2026-05-12
🤖 machine learning

RAwR: Role-Aware Rewiring via Approximate Equitable Partition

تقدم هذه الورقة RAwR، وهو إطار عمل لإعادة صياغة الروابط في الرسوم البيانية يتميز بالكفاءة الحسابية، والذي يستفيد من التقسيمات المتساوية التقريبية لتسريع انتشار الإشارات بعيدة المدى وتقليل المقاومة الفعالة، محققاً بذلك أداءً رائداً في مهام تصنيف العقد عبر مجموعات بيانات متنوعة.

Riccardo Porcedda, Giuseppe Squillace, Bastian Epping, Andrea Vandin, Michael Schaub, Mirco Tribastone, Francesca Chiaro (…)2026-05-12
🤖 machine learning

Positional LSH: Binary Block Matrix Approximation for Attention with Linear Biases

تؤسس هذه الورقة صلة رسمية بين الانحياز الموضعي والهاش الحساس للموضع من خلال إثبات أن آلية انتباه ALiBi يمكن تقريبها باحتمالية عالية بواسطة أقنعة ثنائية قطرية كتلية عشوائية، مما يتيح حساباً فعالاً بزمن يقارب الخطية لانتباه السياق الطويل مع توحيد الانحيازات الموضعية، والأقنعة، والتمثيلات في إطار نظري واحد.

Daniel Wolfson, Tal Wagner2026-05-12