24135 ورقة بحثية
تقدم هذه الورقة عميلاً للتعلم التعزيزي متماثلاً وغير مقيد بالحجم، يقوم بتخليق دوائر كليفورد الكمية المثلى أو القريبة من المثالية بكفاءة للأجهزة ذات الاتصال الشامل (all-to-all)، متفوقاً بذلك على الأدوات الحالية مثل أدوات التخليق في Qiskit، وناجحاً في التوسع من ستة إلى ثلاثين كيوبت.
تثبت هذه الورقة رياضياً أنه في حد درجات الحرارة المنخفضة، تتركز توزيعات الرموز (tokens) في نماذج المحولات العميقة ذات المشفر فقط (encoder-only transformers) بسرعة نحو حالة شبه مستقرة محددة بواسطة مصفوفات الإسقاط الخاصة بالنموذج، مع تحديد معدلات التقارب عبر مسافة واسرستاين (Wasserstein distance) والتحقق منها تجريبياً عددياً عبر إظهار مرحلة نهائية يهيمن عليها الطيف.
تقدم هذه الورقة البحثية DECO، وهي بنية "خليط من الخبراء" (Mixture-of-Experts) متفرقة تحقق أداءً مقارباً للأداء الكثيف مع تفعيل 20% فقط من الخبراء وتسريع في الاستنتاج بمقدار 3.00 أضعاف على الأجهزة الطرفية عبر الاستفادة من التوجيه القائم على ReLU، والتحجيم القابل للتعلم لكل خبير، ودالة تنشيط NormSiLU مبتكرة.
تقدم هذه الورقة تدفقات اللغة المضمنة (ELF)، وهو نموذج مطابقة تدفق في زمن مستمر يعمل بشكل أساسي في فضاء تضمين مستمر قبل الانتقال إلى الرموز المنفصلة، مما يظهر جودة توليد وكفاءة متفوقة مقارنة بنماذج اللغة ذات الانتشار المنفصلة والمستمرة الحالية.
تقدم هذه الورقة البحثية HIVE-COTE 2.0، وهو نموذج تجميع ميتا (meta-ensemble) مُحسّن بشكل كبير لتصنيف السلاسل الزمنية يدمج مصنفات مبتكرة (TDE وDrCIF وArsenal) لتحقيق دقة هي الأفضل في فئتها على كل من مجموعات البيانات أحادية المتغير ومتعددة المتغيرات.
توسع هذه الورقة البحثية معيار الانحدار الخارجي للسلاسل الزمنية (TSER) ليشمل 63 مشكلة، وتثبت أن خوارزميتين جديدتين مقترحتين تعتمدان على الميزات غير الخاضعة للإشراف، وهما FreshPRINCE وDrCIF، تتفوقان بشكل كبير على الأساليب الحالية، بما في ذلك منظم غابة الدوران (Rotation Forest) القياسي.
تحل هذه الورقة مشكلة مفتوحة رئيسية من خلال تقديم خوارزمية ذات زمن حدودي تتعلم مؤثرات هاملتون الكمومية المحلية بدقة من عدد حدودي من نسخ حالات جيبس الخاصة بها عند أي درجة حرارة عكسية ثابتة ، وذلك باستخدام تقريب حدودي مسطح جديد وتحرير مجموع المربعات للتغلب على العوائق الحسابية السابقة.
تقدم هذه الورقة إطار عمل "مقامر المنفعة الخفية" (Hidden Utility Bandit - HUB) وخوارزميات "اختيار المعلم النشط" (Active Teacher Selection - ATS) لمعالجة القصور الناتج عن افتراض وجود معلم بشري واحد في تعلم المكافأة، وذلك من خلال النمذجة الفعالة والاستفادة من تباين المعلمين في العقلانية والخبرة والتكلفة عبر مختلف التطبيقات الواقعية.
تُظهر هذه الدراسة الاسترجاعية لـ 218 مريضاً مصاباً بتعفن الدم في وحدة العناية المركزة أن نموذج الانحدار اللوجستي متعدد المتغيرات الذي يجمع بين البروكالسيتونين، والبيليروبين، ونسبة العدلات إلى اللمفاويات، والصفائح الدموية، وحمض اللاكتيك، ومعدل ترسب الكريات الحمراء، ودرجة غلاسكو للغيبوبة، يحسن بشكل كبير التنبؤ بتجرثم الدم (المساحة تحت المنحنى 0.907) مقارنة بالبروكالسيتونين وحده، مع تأكيد وجود ارتباط قوي بين تجرثم الدم وارتفاع معدلات الوفيات.
تقدم هذه الورقة Hyformer، وهو نموذج قائم على المحولات (transformer) يوحد بين توليد الجزيئات والتنبؤ بخصائصها من خلال آلية انتباه متبادلة وتدريب مسبق مشترك، مما يظهر تحسينات تآزرية في أخذ العينات الشرطية، والتنبؤ خارج النطاق، واكتشاف الببتيدات المضادة للميكروبات المبتكرة.