🤖 Category

cs.LG

24017 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Minimal Filling Architectures of Polynomial Neural Networks: Counterexamples, Frontier Search, and Defects

تُفند هذه الورقة فرضية الأحادية الدنيا للشبكات العصبية متعددة الحدود من خلال تقديم مثال مضاد تم اكتشافه عبر البحث الحدودي وتم التحقق منه بواسطة حدود الأبعاد العودية، والذي يتميز بشكل ملحوظ بوجود بنيات فرعية ذات عيوب كبيرة على خلاف الملاحظات السابقة.

Kevin Dao, Jose Israel Rodriguez2026-05-12
🤖 AI

SmartEval: A Benchmark for Evaluating LLM-Generated Smart Contracts from Natural Language Specifications

تقدم هذه الورقة SmartEval، وهو معيار شامل يتميز بمتن يضم 9,000 عقد Solidity من إنشاء النماذج اللغوية الكبيرة، ومعيار تقييم خماسي الأبعاد، ومسار عمل تم التحقق من صحته يكشف عن أنماط فشل مميزة بينما يوضح أن العقود التي أنشأتها النماذج اللغوية الكبيرة يمكن أن تتفوق على التنفيذات الحقيقية في الالتزام الوظيفي.

Abhinav Goel, Agostino Capponi, Alfio Gliozzo, Chaitya Shah2026-05-12
🤖 AI

Adaptive DNN Partitioning and Offloading in Heterogeneous Edge-Cloud Continuum

تقترح هذه الورقة وتتحقق من صحة إطار عمل لتقسيم وتفريغ الشبكات العصبية العميقة (DNN) بشكل تكيفي عبر متصل حافة-سحابة غير متجانس يتكيف ديناميكياً مع ظروف وقت التشغيل، مما يظهر انخفاضات كبيرة في استهلاك الطاقة وزمن الاستجابة مقارنة بالنماذج المرجعية الثابتة على منصة اختبار فيزيائية.

Akuen Akoi Deng, Eimantas Butkus, Alfreds Lapkovskis, Praveen Kumar Donta2026-05-12
🤖 machine learning

Scratchpad Patching: Decoupling Compute from Patch Size in Byte-Level Language Models

تقدم هذه الورقة تقنية "رقعة دفتر الملاحظات" (Scratchpad Patching - SP)، وهي تقنية تفصل بين الحوسبة وحجم الرقعة في النماذج اللغوية ذات المستوى البايتي عبر إدراج دفاتر ملاحظات عابرة ديناميكيًا للتخفيف من تأخر الرقعة، مما يتيح رقعًا أكبر لتقليل تكاليف ذاكرة التخزين المؤقت لـ (KV-cache) والحوسبة دون التضحية بجودة النمذجة.

Lin Zheng, Vasilisa Bashlovkina, Timothy Dozat, Dan Garrette, Laura Rimell, Joshua Maynez2026-05-12
🤖 machine learning

Overcoming Catastrophic Forgetting in Visual Continual Learning with Reinforcement Fine-Tuning

تقدم هذه الورقة البحثية "تحسين السياسة المدرك للاحتفاظ" (RaPO)، وهي طريقة جديدة للضبط الدقيق بالتعزيز تخفف من حدة النسيان الكارثي في التعلم البصري المستمر من خلال معالجة عدم الإدراك بانحراف المسار عبر تشكيل مكافأة الاحتفاظ وتطبيع الميزة عبر المهام، مما يحقق أداءً فائقاً مقارنة بالنهج القائمة.

Meng Lou, Hanzhong Guo, Linwei Chen, Yizhou Yu2026-05-12
🤖 machine learning

Make Each Token Count: Towards Improving Long-Context Performance with KV Cache Eviction

تقدم هذه الورقة طريقة عالمية لاستبعاد ذاكرة التخزين المؤقت لـ KV تعتمد على الاحتفاظ، والتي تتعلم كيفية التخلص بشكل انتقائي من الرموز غير ذات الصلة لتقليل استخدام الذاكرة مع تحسين أداء الاستنتاج للسياقات الطويلة من خلال التخفيف من تخفيف الانتباه، متجاوزةً بذلك استنتاج الذاكرة الكاملة عبر مختلف المعايضات.

Ngoc Bui, Hieu Trung Nguyen, Arman Cohan, Rex Ying2026-05-12
🤖 AI

Workspace Optimization: How to Train Your Agent

تقدم هذه الورقة البحثية "تحسين مساحة العمل"، وهو نموذج تدريبي يعمل على تطوير الركيزة الخارجية المهيكلة للوكيل بدلاً من أوزانه، وتثبت فعاليته من خلال DreamTeam، وهو نظام متعدد الوكلاء يحقق نتيجة قياسية جديدة تبلغ 38.4% على معيار ARC-AGI-3 مع استخدام عدد أقل من الإجراءات.

Elad Sarafian, Gal Kaplun, Ron Banner, Daniel Soudry, Boris Ginsburg2026-05-12
📊 statistics

Metropolis-Adjusted Diffusion Models

تقدم هذه الورقة مصححات "لانجفان" المعدلة بطريقة "متروبوليس" لنماذج الانتشار التي تستخدم احتمالات قبول قائمة على الدرجة (score-based)، وخوارزمية "مصنع برنولي" مبتكرة للقضاء على انحياز أخذ العينات، مما يؤدي إلى تحسين جودة العينات بشكل كبير وتقليل درجات مسافة "فريشيه إنسيبشن" (Fréchet Inception Distance).

Kevin H. Lam, Tyler Farghly, Christopher Williams, Jun Yang, Yee Whye Teh, Arnaud Doucet2026-05-12
🤖 machine learning

FreeMOCA: Memory-Free Continual Learning for Malicious Code Analysis

يُعد FreeMOCA إطار عمل للتعلم المستمر يتميز بكفاءة الذاكرة والحوسبة لتحليل الكود الخبيث، حيث يعمل على التخفيف من النسيان الكارثي عبر الاستفادة من الاستيفاء التكيفي للطبقات بين القيم المثلى للمهام المتتالية، محققاً دقة واستبقاءً فائقين في معايير اختبارات برمجيات ويندوز وأندرويد الضارة واسعة النطاق دون الحاجة إلى مخازن إعادة التشغيل.

Zahra Asadi, Haeseung Jeon, Sohyun Han, Md Mahmuduzzaman Kamol, Se Eun Oh, Mohammad Saidur Rahman2026-05-12
🤖 machine learning

Quantum Circuit Simulation of Compartmental Drug Dynamics: Leveraging Variational Algorithms for Nonlinear Mixed-Effects Population Pharmacokinetics

تقدم هذه الورقة إطار عمل هجينًا كميًا-كلاسيكيًا يعيد صياغة الحركية الدوائية السكانية المعتمدة على المقصورات كنظام كمي مفتوح باستخدام PennyLane، مما يثبت أن خوارزمية SAEM المعززة كميًا تحقق تقاربًا أسرع وملاءمة إحصائية متفوقة على بيانات المرحلة الأولى السريرية مقارنة بالطرق الكلاسيكية.

Isshaan Singh, Nandan Patel2026-05-12