cs.LG ورقة بحثية

Physics-Based Flow Matching for Full-Field Prediction of Silicon Photonic Devices

تقدم هذه الورقة البحثية PIC-Flow، وهو بديل عصبي توليدي يستفيد من مطابقة التدفق الشرطي والتدريب المقيد بالفيزياء للتنبؤ السريع بتوزيعات المجالات الكهرومغناطيسية كاملة الحقل لأجهزة الفتونيات السيليكونية، مما يوفر بديلاً فعالاً حاسوبياً لمحاكاة FDTD التقليدية لاستكشاف فضاء التصميم.

Joseph Quaratiello, Anthony Rizzo2026-05-11

🤖 machine learning

Target-Aware Data Augmentation for SAT Prediction

تعالج هذه الورقة مشكلة عنق الزجاجة المتمثلة في التوسيم المكلف القائم على الحلول (solver-based labeling) في التنبؤ بمسائل الـ SAT القائم على التعلم، وذلك عبر تقديم إطار عمل لتوليد البيانات خالٍ من الحلول ومعتمد على الهدف ينتج نماذج اصطناعية متوافقة، وشبكة عصبية رسومية متخصصة مدركة للبرمجة الخطية، مما يتيح بشكل جماعي التعلم القابل للتوسع والفعال في المسائل ذات الصعوبة الحسابية (NP-hard).

Eshed Gal, Uri Ascher, Eldad Haber2026-05-11

🤖 machine learning

MAGIQ: A Post-Quantum Multi-Agentic AI Governance System with Provable Security

تقدم هذه الورقة MAGIQ، وهو إطار عمل مبتكر يضمن تفاعلات آمنة وخاضعة للمساءلة ومتوافقة مع السياسات في أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء، وذلك عبر الاستفادة من بروتوكولات تشفير ما بعد الكم الموثقة أمنياً لمواجهة التهديدات الكمومية الناشئة وتحديات الحوكمة.

Sepideh Avizeh, Tushin Mallick, Alina Oprea, Cristina Nita-Rotaru, Reihaneh Safavi-Naini2026-05-11

🤖 machine learning

Learned Lyapunov Shielding for Adaptive Control

تقترح هذه الورقة إطار عمل لدرع ليابونوف مُتعلم يعزز متحكم "سلوتين-لي" التكيفي بدالة ليابونوف تربيعية مهيكلة، وسياسة "ساك-أكتور-كريتيك" ناعمة متبقية، وشبكة عصبية مستوحاة من الفيزياء لضمان ترشيح سلامة ذي صيغة مغلقة واستقرار أسي مع تحسين أداء التتبع بشكل كبير في أنظمة "أويلر-لاغرانج" ذات الديناميكيات غير المُمذجة.

Giansalvo Cirrincione, Adriano Fagiolini2026-05-11

📊 statistics

Bias and Uncertainty in LLM-as-a-Judge Estimation

تحدد هذه الورقة تحيزات منهجية ومخاطر تتعلق بالموثوقية في تقييمات "النماذج اللغوية الكبيرة كحكم" (LLM-as-a-Judge)، لا سيما عند استخدام المعايرة المشتركة لمقارنة النماذج، وتقترح مقاييس تشخيصية ( $J$ و $\Delta J$ ) إلى جانب إرشادات للتقرير للكشف عن أوضاع الفشل مثل أخطاء عكس الإشارة.

James Fiedler2026-05-11

🤖 machine learning

ProtoSSL: Interpretable Prototype Learning from Unlabeled Time-Series Data

يُعد ProtoSSL إطار عمل مبتكرًا يتعلم نماذج أولية قابلة للتفسير وقائمة على الإسقاط من بيانات السلاسل الزمنية غير المصنفة عبر اكتشاف الأنماط ذاتية الإشراف، والتي يمكن بعد ذلك محاذاتها بكفاءة مع المهام اللاحقة لتحقيق كفاءة فائقة في استخدام الملصقات وتفسيرات مفضلة بشريًا مقارنة بالنماذج المرجعية الخاضعة للإشراف.

Steven Song, Sahil Sethi, Brett Beaulieu-Jones, Robert L. Grossman2026-05-11

🤖 machine learning

Adaptive Memory Decay for Log-Linear Attention

تقترح هذه الورقة البحثية "الاضمحلال الذاكراتي التكيفي" (Adaptive Memory Decay)، وهي طريقة تستبدل معامل الاضمحلال الثابت في آلية الانتباه اللوغاريتمي الخطي بآلية قابلة للتعلم وتعتمد على المدخلات عبر شبكة عصبية بسيطة متعددة الطبقات (MLP)، مما يعزز أداء الذاكرة طويلة المدى والمرونة مع الحفاظ على التعقيد الحسابي اللوغاريتمي الخطي للنموذج.

Yaxita Amin, Helen Zichen Li, Mengfan Zhang, Samet Ayhan2026-05-11

🤖 machine learning

Rollback-Free Stable Brick Structures Generation

تقدم هذه الورقة نموذجاً للتعلم المعزز يتيح التوليد الفعال، والخالي من عمليات التراجع، لهياكل الطوب المستقرة فيزيائياً من خلال استيعاب المبادئ الفيزيائية المسبقة أثناء التدريب، مما يلغي الحاجة إلى التصحيحات البطيئة القائمة على المحاكاة في وقت الاختبار.

Chenhui Xu, Ziyue Bai, Fuxun Yu, Heng Huang, Jinjun Xiong2026-05-11

🤖 AI

Multi-Objective Constraint Inference using Inverse reinforcement learning

تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل استنتاج القيود متعدد الأهداف (MOCI)، وهو إطار عمل مبتكر يستخرج بفعالية القيود المشتركة والتفضيلات الفردية من عروض الخبراء المتباينة ذات الأهداف المتعارضة، متفوقاً على النماذج المرجعية الحالية في دقة التنبؤ مع الحفاظ على الكفاءة الحسابية.

Syed Ihtesham Hussain Shah, Floris den Hengst, Aneta Lisowska, Annette ten Teije2026-05-11

🤖 machine learning

Kurtosis-Guided Denoising Score Matching for Tabular Anomaly Detection

تقدم هذه الورقة البحثية K-DSM، وهي طريقة لمطابقة درجات الضجيج منزاحة بـ "التبلد" (kurtosis) تعمل على تغيير مقياس الضجيج لكل ميزة بشكل تكيفي لتحقيق أفضل النتائج في اكتشاف الشذوذ في البيانات الجدولية في كل من الإعدادات شبه الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف بالكامل، دون الحاجة إلى تدريب معقد متعدد المقاييس أو ضبط مكثف للمعلمات الفائقة.

Victor Livernoche, Jie Zan, Reihaneh Rabbany2026-05-11

→ السابق التالي ←