🤖 Category

cs.LG

24017 ورقة بحثية

🤖 machine learning

FORGE: Fragment-Oriented Ranking and Generation for Context-Aware Molecular Optimization

يُعد FORGE إطار عمل ثنائي المراحل يعيد صياغة تحسين الجزيئات كعملية تعديل محلي مدركة للسياق من خلال ترتيب وتوليد استبدالات الشظايا باستخدام بيانات مستخرجة تلقائياً، متفوقاً بذلك على الأساليب الحالية القائمة على اللغة والرسوم البيانية مع تجنب الهلوسة ومحدودية التوسع المرتبطة بالتدريب باللغة الطبيعية.

Qingchuan Zhang, He Cao, Hao Li, Yanjun Shao, Zhiyuan Liu, Shihang Wang, Shufang Xie, Shenghua Gao, Xinwu Ye2026-05-12
🤖 machine learning

When Does Non-Uniform Replay Matter in Reinforcement Learning?

تحدد هذه الورقة حجم إعادة التشغيل، والحداثة المتوقعة، وإنتروبيا أخذ العينات كعوامل رئيسية تحكم فعالية إعادة التشغيل غير المنتظم في التعلم المعزز خارج السياسة، مما يثبت أن استراتيجية "التقليم الهندسي" (Truncated Geometric) البسيطة تحسن كفاءة العينة بشكل كبير في أنظمة الحجم المنخفض بينما تظل تنافسية في أنظمة الحجم المرتفع.

Michal Korniak, Mikołaj Czarnecki, Yarden As, Piotr Miłoś, Pieter Abbeel, Michal Nauman2026-05-12
🤖 machine learning

MARGIN: Margin-Aware Regularized Geometry for Imbalanced Vulnerability Detection

تقترح الورقة البحثية إطار عمل MARGIN، وهو إطار عمل قائم على المقاييس يعالج عدم التوازن في التكرار والصعوبة في اكتشاف الثغرات البرمجية من خلال الاستفادة من تعلم مقياس الهامش التكيفي ونمذجة النموذج الأولي الكروي الفائق لتصحيح التشوهات الهندسية في فضاء التضمين، مما يحقق أداء تصنيف متفوقاً ومتانة في مجموعات البيانات غير المتوازنة.

Yuteng Zhang, Huifang Ma, Jiahui Wei, Qingqing Li, Yafei Yang2026-05-12
🤖 machine learning

Building Korean linguistic resource for NLU data generation of banking app CS dialog system

تقدم هذه الورقة بناء مجموعة البيانات المالية المشروحة (FIAD)، وهي مورد لغوي كوري مستمد من مراجعات تطبيقات الخدمات المصرفية ورسوم بيانية للقواعد المحلية (Local Grammar Graphs)، والتي تُستخدم لتوليد بيانات تدريب مشروحة تعمل على تحسين أداء نماذج فهم اللغة الطبيعية (NLU) المختلفة في أنظمة الحوار لخدمة العملاء المصرفيين بشكل كبير.

Jeongwoo Yoon, On-yu Park, Changhoe Hwang, Gwanghoon Yoo, Eric Laporte, Jeesun Nam2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

DP-LAC: Lightweight Adaptive Clipping for Differentially Private Federated Fine-tuning of Language Models

تقدم الورقة البحثية DP-LAC، وهي طريقة خفيفة الوزن للضبط الدقيق للنماذج اللغوية في التعلم الاتحادي مع الحفاظ على الخصوصية التفاضلية، والتي تقوم بتقدير وتكييف عتبة القص بكفاءة دون تكاليف خصوصية إضافية أو ضبط للمعلمات الفائقة، محققةً تحسناً بنسبة 6.6% في الدقة مقارنة بالنهج القائمة.

Haaris Mehmood, Jie Xu, Karthikeyan Saravanan, Rogier Van Dalen, Mete Ozay2026-05-12✓ Author reviewed ⓘ
🤖 machine learning

Predictive Radiomics for Evaluation of Cancer Immune SignaturE in Glioblastoma: the PRECISE-GBM study

تُظهر دراسة PRECISE-GBM أن النماذج الراديوجينومية المستمدة من سمات التصوير بالرنين المغناطيسي يمكنها، بطريقة غير جراحية وبدقة، التنبؤ بالبصمات المناعية للأنواع الفرعية للخلايا البلعمية في الورم الأرومي الدبقي من نوع IDH-wildtype، مما يقدم أداة محتملة لتصنيف المرضى في تجارب العلاج المناعي.

Prajwal Ghimire, Junjie Li, Liu Yaou, Marc Modat, Thomas Booth2026-05-12
🤖 machine learning

DeepLog: A Software Framework for Modular Neurosymbolic AI

إن DeepLog هو إطار عمل ذكاء اصطناعي عصبي رمزي معياري مبني على PyTorch يوحد نماذج متنوعة من المنطق والتعلم العميق عن طريق تجميع المواصفات عالية المستوى تلقائياً في دوائر حسابية محسنة، مما يخفض الحاجز أمام الممارسين ويوفر خلفية مشتركة لتطوير استراتيجيات تكامل جديدة.

Robin Manhaeve, Stefano Colamonaco, Vincent Derkinderen, Rik Adriaensen, Lucas Van Praet, Luc De Raedt, Giuseppe Marra2026-05-12
🔢 mathematics

BROS: Bias-Corrected Randomized Subspaces for Memory-Efficient Single-Loop Bilevel Optimization

تقدم هذه الورقة البحثية BROS، وهي طريقة تحسين ثنائية المستوى عشوائية أحادية الحلقة وفعالة في استهلاك الذاكرة، تستخدم الفضاءات الفرعية العشوائية وتصحيح مسبار رادماخر (Rademacher bi-probe) لتحقيق نفس معدل التقارب O(ε−2)\mathcal O(\varepsilon^{-2}) الخاص بالطرق الدقيقة مع تقليل ذروة استخدام الذاكرة بشكل كبير.

Hengrui Zhang, Boao Kong, Engao Zhang, Kun Yuan2026-05-12
📊 statistics

Characterizing the Generalization Error of Random Feature Regression with Arbitrary Data-Augmentation

تقدم هذه الورقة توصيفاً تقاربياً دقيقاً لخطأ التعميم في انحدار الميزات العشوائية تحت تعزيز البيانات التعسفي في النظام النسبي، حيث تعبر عن خطأ الاختبار حصرياً بدلالة الكميات السكانية وإحصائيات مخطط التعزيز، حتى في ظل عدم مطابقة النموذج ومع وجود طبقات خفية مجمدة أو عشوائية.

Lucas Morisset, Alain Durmus, Adrien Hardy2026-05-12
🤖 AI

Qwen Goes Brrr: Off-the-Shelf RAG for Ukrainian Multi-Domain Document Understanding

تقدم هذه الورقة مسار استرجاع معزز عالي الأداء لمهمة فهم المستندات متعددة المجالات باللغة الأوكرانية، والذي يستفيد من التجزئة السياقية، والاسترجاع الكثيف المدرك للسؤال، وإعادة التصنيف المشروط بخيارات الإجابة لتحقيق أعلى درجات في لوحة المتصدرين عبر إعطاء الأولوية للحفاظ على بنية المستند والوعي بفضاء الإجابة على حساب الاستدلالات المعقدة.

Anton Bazdyrev, Ivan Bashtovyi, Ivan Havlytskyi, Oleksandr Kharytonov, Artur Khodakovskyi2026-05-12