🤖 machine learning

Beyond Activation Alignment: The Geometry of Neural Sensitivity

تقدم هذه المقالة درجة محاذاة ريمان الطيفية (S-RAS)، وهي إطار عمل مبتكر يعتمد على المعلومات القابلة لفك التشفير محلياً وهندسة فيشر، لتكمل طرق محاذاة التنشيط التقليدية من خلال قياس حساسية الخلايا العصبية للاضطرابات الصغيرة، مما يتيح مقارنات أكثر قوة للتمثيلات العصبية البيولوجية والاصطناعية عبر مختلف المهام ومجموعات البيانات.

Amirhossein Yavari, Farnaz Zamani Esfahlani2026-05-06
🤖 machine learning

Posterior-First Neural PDE Simulation: Inferring Hidden Problem State from a Single Field

تقترح هذه الورقة إطار عمل للمحاكاة العصبية للمعادلات التفاضلية الجزئية يعتمد على مبدأ "اللاحق أولاً"، حيث يستنتج توزيعاً لاحقاً لحالات المشكلة الخفية من مجال مرصود واحد قبل التنبؤ بالديناميكيات المستقبلية، مما يتغلب على انهيار الغموض الذي تعاني منه المتنبئات المباشرة من المجال إلى المستقبل ويحسن دقة التمرير بشكل كبير في مهام PDEBench.

Wenshuo Wang, Fan Zhang2026-05-06
🤖 machine learning

Do LLMs have core beliefs?

تجادل هذه الورقة بأنه على الرغم من تحسن النماذج اللغوية الكبيرة في مهارات المحاجة، إلا أنها تفتقر جوهرياً إلى المعتقدات الجوهرية الشبيهة بالبشر، حيث تفشل في الحفاظ على رؤى عالمية مستقرة عند تعرضها لحوارات استقصائية عبر مجالات متنوعة.

Anna Sokol, Marianna B. Ganapini, Nitesh V. Chawla2026-05-06
🤖 machine learning

A Universal Reproducing Kernel Hilbert Space from Polynomial Alignment and IMQ Distance

تقدم هذه الورقة نواة "يات" (Yat kernel)، وهي دالة كسرية موجبة محددة تجمع بين بسط متعدد الحدود ومقام متعدد المربعات العكسي لتأسيس فضاء هيلبرت لإعادة إنتاج كيرنل مميز وعالمي قادر على إعادة بناء "متعدد المربعات العكسي" (IMQ) بدقة وتوفير حدود تعميم صريحة.

Taha Bouhsine2026-05-06
📊 statistics

Partial Effective Information Decomposition for Synergistic Causality

تقدم هذه الورقة "تفكيك المعلومات الفعالة الجزئي" (PEID)، وهو إطار عمل تدخلي مبتكر يقوم بشكل فريد بتفكيك التأثيرات السببية متعددة المتغيرات إلى مكونات فريدة وتآزرية في ظل تدخلات الحد الأقصى من الإنتروبيا، مما يتيح توصيف السببية التآزرية، والسببية الهابطة، والبنى السببية القابلة للتفسير في الأنظمة المعقدة.

Mingzhe Yang, Shuo Wang, Jiang Zhang2026-05-06
🤖 machine learning

Partially Observed Structural Causal Models

تقدم هذه المساهمة النماذج الهيكلية السببية جزئية الملاحظة (POSCMs)، وهي إطار عمل ممتد يصيغ رسمياً الأنظمة السببية التي تؤثر فيها السياقات الكامنة على كل من هياكل التفاعل والآليات، وتتحقق من نظرية القابلية للتعريف ومنهج تفكيك الوظيفة الحافية من خلال محاكي افتراضي لشبكية العين البشرية مفصل بيوفيزيائياً.

Turan Orujlu, Jordan Matelsky, Martin V. Butz, Charley M. Wu, Konrad P. Kording2026-05-06
🤖 machine learning

RLDX-1 Technical Report

تقدم هذه الورقة البحثية RLDX-1، وهو سياسة روبوتية عامة تعتمد على بنية محول الإجراءات متعدد التدفقات (MSAT) التي تدمج الأنماط غير المتجانسة وتصاميم الأنظمة المتخصصة لتتفوق بشكل كبير على نماذج الرؤية واللغة والإجراء الحالية في مهام التلاعب البشري المعقدة والغنية بالتلامس والديناميكية في العالم الحقيقي.

Dongyoung Kim, Huiwon Jang, Myungkyu Koo, Suhyeok Jang, Taeyoung Kim, Beomjun Kim, Byungjun Yoon, Changsung Jang, Daewon (…)2026-05-06
🧬 biology

Donor-Aware scRNA-seq Benchmarks for IBD Classification

تضع هذه الورقة معياراً مرجعياً مدركاً للمتبرع لتصنيف مرض التهاب الأمعاء (IBD) باستخدام بيانات تسلسل الحمض النووي الريبوزي أحادي الخلية (scRNA-seq)، مما يثبت أن تركيبات أنواع الخلايا الموزعة حسب المقصورات، مقترنة بتضمينات GatedStructuralCFN، تتفوق على مسارات التقسيم العشوائي الساذجة والنماذج الخطية في مناطق معوية محددة، مع ضمان التفسير الهيكلي وتجنب التكرار الزائف.

Jonathan Muhire2026-05-06
📊 statistics

On the Spectral Structure and Objective Equivalence of Orthogonal Multilabel Fisher Discriminants

تقدم هذه الورقة تحليلاً نظرياً موحداً لمميزات فيشر متعددة الملصقات والمتعامدة، حيث تؤسس لخصائص جبرية مثل أبعاد المميز الممتدة والتكافؤ الموضوعي، مع اشتقاق ضمانات إحصائية شبه مثالية للحد الأدنى الأقصى (near-minimax-optimal) في العينات المحدودة لتقدير الفضاء الجزئي تحت ضجيج من نوع "سوب-جوسيان" (sub-Gaussian).

Brian Keith-Norambuena, Juan Bekios-Calfa2026-05-06
🤖 machine learning

Contrastive Regularization for Accent-Robust ASR

تقترح هذه المساهمة استراتيجية تعلم تبايني خاضعة للإشراف (SupCon) خفيفة الوزن لأغراض التنظيم، تعمل على تحسين المتانة تجاه اللهجات في أنظمة التعرف التلقائي على الكلام (ASR) التي تم ضبطها بدقة باستخدام تقنية CTC، وذلك من خلال تعزيز تمثيلات المشفر المدمجة، وتحقيق خفض نسبي في معدل خطأ الكلمات (WER) يصل إلى 29% في معيار L2-ARCTIC دون الحاجة إلى تغييرات هيكلية أو تسميات صريحة للهجات.

Van-Phat Thai, Aradhya Dhruv, Duc-Thinh Pham, Sameer Alam2026-05-06