cs.LG ورقة بحثية

SAGA: Workflow-Atomic Scheduling for AI Agent Inference on GPU Clusters

تُعد SAGA مجدولاً موزعاً يعمل على تحسين كفاءة سير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المركبة على مجموعات وحدات معالجة الرسومات من خلال الانتقال من الجدولة على مستوى الطلب إلى الجدولة على مستوى البرنامج، مما يحافظ على حالات ذاكرة التخزين المؤقت لمفاتيح القيم (KV cache) الوسيطة ويقلل وقت إكمال المهام بمقدار 1.64 ضعفاً رغم المقايضة في ذروة الإنتاجية.

Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu Ming Yiu2026-05-04

🤖 machine learning

Hierarchical Abstract Tree for Cross-Document Retrieval-Augmented Generation

تقدم هذه الورقة $\Psi$ -RAG، وهو إطار عمل جديد للجيل المعزز بالاسترجاع القائم على الأشجار، يستخدم فهرس شجرة تجريدية هرمية تكيفية ووكيل استرجاع متعدد الحبيبات للتغلب على قيود الطرق الحالية في التعامل مع الأسئلة متعددة القفزات عبر المستندات، محققاً أداءً هو الأفضل في فئته على الاختبارات المرجعية ذات الصلة.

Ziwen Zhao, Menglin Yang2026-05-04

🧬 biology

Beyond Continuity: Simulation-free Reconstruction of Discrete Branching Dynamics from Single-cell Snapshots

تقدم هذه الورقة "جسر شرويدنجر غير المتوازن" (USB)، وهو إطار عمل خالٍ من المحاكاة يتغلب على قيود طرق النقل الأمثل المستمرة الحالية من خلال النمذجة الصارمة لديناميكيات الولادة والوفاة المنفصلة وشبيهة بالقفزات عند دقة الخلية الواحدة لإعادة بناء مسارات السلالات الخلوية من لقطات تدميرية.

Junda Ying, Yuxuan Wang, Bowen Yang, Peijie Zhou, Lei Zhang2026-05-04

🤖 machine learning

Stable-GFlowNet: Toward Diverse and Robust LLM Red-Teaming via Contrastive Trajectory Balance

تقدم هذه الورقة Stable-GFlowNet (S-GFN)، وهو إطار عمل مبتكر يعزز عمليات اختبار الاختراق لنماذج اللغات الكبيرة (LLM red-teaming) من خلال إلغاء تقدير دالة التجزئة (partition function) واستخدام تقنيات القناع المتين واستقرار الطلاقة للتغلب على عدم استقرار التدريب وانهيار النمط، مما يحقق أداءً هجومياً وتنوعاً فائقين.

Minchan Kwon, Sunghyun Baek, Minseo Kim, Jaemyung Yu, Dongyoon Han, Junmo Kim2026-05-04

📊 statistics

Gradient Regularized Newton Boosting Trees with Global Convergence

تقدم هذه الورقة "أشجار تعزيز نيوتن المنظمة بالتدرج" (Gradient Regularized Newton Boosting Trees)، وهي خوارزمية لتعزيز التدرج من الدرجة الثانية (GBDT) متقاربة عالمياً تحقق معدل تقارب قدره $\mathcal{O}(1/k^2)$ لخسائر التحدب العام عبر توسيع "هبوط نيوتن المقيد" (Restricted Newton Descent) باستخدام حد تنظيم $\ell_2$ تكيفي، مما يطابق أداء التعزيز من الدرجة الأولى مع معالجة مشكلات التباعد في خوارزمية "نيوتن تعزيز" التقليدية.

Nikita Zozoulenko, Daniel Falkowski, Thomas Cass, Lukas Gonon2026-05-04

🤖 AI

Jailbreaking Vision-Language Models Through the Visual Modality

تُثبت هذه الورقة البحثية أنه يمكن كسر حماية نماذج الرؤية واللغة بفعالية من خلال أربعة هجمات مبتكرة على النمط البصري، مما يكشف عن فجوة حرجة في التوافق عبر الأنماط حيث تفشل تدريبات السلامة القائمة على النصوص في التعميم على المدخلات البصرية الضارة.

Aharon Azulay, Jan Dubiński, Zhuoyun Li, Atharv Mittal, Yossi Gandelsman2026-05-04

🤖 machine learning

Fairness of Classifiers in the Presence of Constraints between Features

تقترح هذه الورقة تعريف عدالة المصنف من خلال وجود "تفسيرات عادلة" (الأسباب المتمثلة في المضروبات الأولية التي تستبعد السمات المحمية) التي تراعي قيود السمات، وهي تحلل العلاقات والتعقيد الحسابي لثلاثة تعريفات متميزة للعدالة في ظل هذه الظروف.

Martin C. Cooper, Imane Bousdira2026-05-04

🤖 machine learning

Affinity Is Not Enough: Recovering the Free Energy Principle in Mixture-of-Experts

تقترح هذه الورقة أن التوجيه القياسي القائم على الألفة في نماذج "خليط الخبراء" (Mixture-of-Experts) يفشل عند الانتقالات بين المجالات، وتثبت أن دمج الآليات المستوحاة من "مبدأ الطاقة الحرة" — وتحديداً الذاكرة الزمنية، والبوابات الموزونة بالدقة، والتوجيه الاستباقي — يمكن أن يحسن بشكل كبير من دقة اختيار الخبراء والأداء التنبؤي من خلال تمكين النموذج من اكتشاف التحولات التوزيعية والاستعداد لها قبل حدوثها.

Man Yung Wong (Russell)2026-05-04

🤖 AI

BlenderRAG: High-Fidelity 3D Object Generation via Retrieval-Augmented Code Synthesis

يُعد BlenderRAG نظاماً للتوليد المعزز بالاسترجاع يعمل على تحسين دقة واتساق الهندسة في الإنشاء التلقائي للأجسام ثلاثية الأبعاد من اللغة الطبيعية بشكل كبير، وذلك عبر الاستفادة من مجموعة بيانات متعددة الوسائط ومنسقة من الأمثلة التي تم التحقق منها من قبل خبراء لتوجيه النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة دون الحاجة إلى الضبط الدقيق.

Massimo Rondelli, Francesco Pivi, Maurizio Gabbrielli2026-05-04

🤖 machine learning

Class Angular Distortion Index for Dimensionality Reduction

تقدم هذه الورقة مؤشر تشوه الزوايا للفئات (CADI)، وهو مقياس قابل للتفاضل يعتمد على الزوايا الداخلية لتقييم مدى دقة تنظيم العناقيد في إسقاطات تقليل الأبعاد، معالجةً بذلك أوجه القصور في المقاييس الحالية التي تفشل في رصد الترتيبات النسبية للعناقيد أو تفترض أشكالاً كروية.

Kaviru Gunaratne, Stephen Kobourov, Jacob Miller2026-05-04

→ السابق التالي ←