🤖 Category

cs.LG

22512 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Beyond L2L_2: Generalizing Abductive Latent Explanations to Diverse Prototype-Based Architectures

تعمم هذه الورقة إطار التفسيرات الكامنة الاستنباطية (ALE) إلى ما وراء الفضاءات الإقليدية لدعم بنيات النماذج القائمة على النماذج الأولية غير الإقليدية المتنوعة، مما يتيح تفسيرات رسمية دقيقة ومقارنات قابلة للتفسير عبر البنيات للنماذج الحديثة والأكثر تطوراً.

Jules Soria, Alban Grastien, Romain Xu-Darme, Julien Girard-Satabin, Zakaria Chihani, Daniela Cancila2026-08-18
🤖 machine learning

GEO-Flag: Detecting and Measuring GEO-Optimized Web Content

تقدم هذه الورقة GEO-Flag، وهو إطار عمل شامل يتميز بمعيار GEOFlagBench وطريقة التدريب المقترن بالتدخل (Intervention-Paired Training) للكشف بفعالية عن تحسين محركات البحث التوليدية (GEO) وتدقيقها وقياس مدى انتشارها في الأنظمة البيئية للبحث في العالم الحقيقي.

Junjie Chu, Ye Leng, Mingjie Li, Yun Shen, Xinyue Shen, Yang Zhang2026-08-18
🤖 machine learning

Proteus: Incremental Memory Activation for Long-Context Sequence Modeling

تقدم الورقة البحثية "Proteus"، وهو نموذج جديد للتنشيط التدريجي للذاكرة يعمل على توسيع سعة الذاكرة الفعالة بشكل تصاعدي للتخفيف من تداخل الرموز المبكر وتحسين القدرة على الاستبقاء، مما يظهر مكاسب أداء ثابتة عبر مختلف النماذج الرائدة ذات السياق الطويل.

Reza Bayat, Ali Behrouz, Vahab Mirrokni, Aaron Courville2026-08-18
💰 quantitative finance

zLend: A Dual-Scope Cash-Flow Reconstruction Framework for On-Chain Credit Underwriting

تقدم هذه الورقة zLend، وهو إطار عمل مستخدم فعلياً لتقييم الجدارة الائتمانية على السلسلة (on-chain)، يقوم بإعادة بناء سجلات التدفق النقدي للمحافظ من خلال تحليل ثنائي النطاق لتحويلات العملات المستقرة وإجمالي التحويلات القابلة للاستبدال لتوليد إشارات متميزة للسيولة والقدرة على السداد، مما يتيح تقييم المخاطر دون الحاجة إلى التحقق التقليدي من الدخل.

Girish G N, Ashutosh Sahoo, Akshay SP, Gurukiran S, Dhanashekar Kandaswamy2026-08-18
🤖 machine learning

Data-Efficient and Interpretable Classification of Circulating Tumor Cell Phenotypes in Microfluidic Devices via Deep Learning

تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم العميق يتسم بكفاءة البيانات وقابلية التفسير، يستخدم استراتيجية تعزيز فرعية مستهدفة وتصوراً قائماً على التدرج لتصنيف الأنماط الظاهرية للخلايا الورمية المنتشرة بدقة من بيانات المسارات الموائع الدقيقة، مما يتغلب على ندرة البيانات ويكشف عن الآليات الفيزيائية الحيوية المشفرة بواسطة هندسة الجهاز.

Serena Su, Yifan Wang, Senwei Liang2026-08-18
📊 statistics

Spectral Gaps of Hit-and-Run and Coordinate Hit-and-Run

تضع هذه الورقة حدوداً جديدة للفجوة الطيفية لخوارزميات "الضرب والهروب" (Hit-and-Run) و"الضرب والهروب بالإحداثيات" (Coordinate Hit-and-Run) على الأجسام المحدبة عبر ربط معدلات تقاربها بثوابت بوانكاريه من خلال الثنائية والمتباينات المتساوية في القياس الوظيفي، مما يؤدي إلى تحسين تقديرات زمن الخلط السابقة وحل مسألة مفتوحة تتعلق بالاعتماد على درجة الدفء الأولية.

Yunbum Kook, Santosh S. Vempala2026-08-18
🤖 machine learning

Improving the matrix multiplication exponent with modern optimization and AlphaEvolve

تحسن هذه الورقة الحد العلوي لأس ضرب المصفوفات ω\omega إلى أقل من 2.371177 من خلال إعادة صياغة مشكلة الأمثلة الأساسية وتعزيز عملية الحل باستخدام تقنيات تعلم الآلة الحديثة وAlphaEvolve.

Emilien Dupont, Marvin Eisenberger, Borislav Kozlovskii, Abbas Mehrabian, Francisco J. R. Ruiz, Abigail See, Renfei Zhou (…)2026-08-18
🤖 machine learning

Q-based Variational Inverse Reinforcement Learning

تقدم هذه الورقة تعلّم التعزيز العكسي التبايني القائم على قيم Q (Q-based Variational Inverse Reinforcement Learning)، وهو منهج بايزي مبتكر يتعلم توزيعاً لاحقاً للمكافآت عبر تحسين توزيع تبايني لقيم Q، مما يحقق تقديراً قابلاً للتوسع لعدم اليقين وتدريباً ناجحاً من ملاحظات البكسلات الخام عبر بيئات متنوعة.

Ondrej Bajgar, Peter Tisnikar, Alessandro Abate, Konstantinos Gatsis, Maike Osborne2026-08-18
🤖 machine learning

Exposition on over-squashing problem on GNNs: Current Methods, Benchmarks and Challenges

تقدم هذه الورقة عرضاً شاملاً لمشكلة "الضغط الزائد" (over-squashing) في الشبكات العصبية الرسومية من خلال تلخيص صياغاتها، وتصنيف نهج التخفيف منها، وتحليل علاقتها بالقدرة التعبيرية والتمويه الزائد (over-smoothing)، ومراجعة المعايير التجريبية، وتحديد التحديات المفتوحة أمام الأبحاث المستقبلية.

Dai Shi, Andi Han, Lequan Lin, Yi Guo, Junbin Gao2026-08-17
🤖 machine learning

MLCC: A Congestion Control Technique to Accelerate ML Training

تقدم الورقة البحثية تقنية MLCC، وهي تقنية تحكم في الازدحام موزعة بالكامل تعمل على تسريع تدريب الشبكات العصبية العميقة (DNN) في مجموعات وحدات معالجة الرسومات المشتركة من خلال مواءمة معدلات نقل الشبكة مع فترات الحوسبة لتحقيق تداخل التدفق، مما يقلل بشكل كبير من حدة التنافس ويحسن أوقات إنجاز المهام.

Anton A. Zabreyko, Sanjoli Narang, Sudarsanan Rajasekaran, Manya Ghobadi2026-08-17