🤖 Category

cs.LG

24528 ورقة بحثية

🤖 machine learning

Bug-Report-Driven Fault Localization: Industrial Benchmarking and Lesson Learned at ABB Robotics

تُظهر هذه الدراسة أن نماذج تعلم الآلة التقليدية التي تستخدم ميزات تردد المصطلح وعكس وثائقه يمكن أن تتفوق على النماذج اللغوية القائمة على المحولات والمعدلة بدقة في تحديد مواقع الأعطال الصناعية عند الاعتماد حصرياً على تقارير الأخطاء النصية من شركة "إيه بي بي روبوتيكس" (ABB Robotics)، مما يتحدى الافتراض القائل بأن نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة تتفوق عالمياً في سياقات الصيانة المتخصصة في مجال معين.

Pernilla Hall, Anton Ununger, Riccardo Rubei, Alessio Bucaioni2026-04-29
🤖 machine learning

Sustained Gradient Alignment Mediates Subliminal Learning in a Multi-Step Setting: Evidence from MNIST Auxiliary Logit Distillation Experiment

تُثبت هذه الورقة أن المحاذاة المتدرجة الإيجابية الضعيفة والمستمرة تتوسط التعلم دون العتبة في عملية تقطير اللوجيت المساعدة لـ MNIST متعددة الخطوات، مما يكشف أن استراتيجيات التخفيف مثل التدريب العتبي قد تفشل في كبح اكتساب السمات غير المقصودة عندما تهيمن محركات التدرج من الدرجة الأولى.

Chayanon Kitkana, Shivam Arora2026-04-29
🤖 machine learning

Diverse Image Priors for Black-box Data-free Knowledge Distillation

تقترح الورقة البحثية إطار عمل DIP-KD، وهو إطار ثلاثي المراحل يعمل على توليف مسبقات صور متنوعة، وتعزيز تمايزها عبر التعلم التبايني، واستخدام طالب أولي (primer student) لتقطير الاحتمالية الناعمة لتحقيق أداء رائد في سيناريوهات تقطير المعرفة خالية البيانات ذات الصندوق الأسود حيث تتوفر فقط تنبؤات النوع الأول (top-1).

Tri-Nhan Vo, Dang Nguyen, Trung Le, Kien Do, Sunil Gupta2026-04-29
🤖 machine learning

Improving Diversity in Black-box Few-shot Knowledge Distillation

تقترح هذه الورقة مخطط تدريب مبتكر لشبكات الخصومة التوليدية يقوم باختيار الصور الاصطناعية ذات الثقة العالية بشكل تكيفي تحت إشراف المعلم لتعزيز تنوع البيانات وتحقيق أداء رائد في تقطير المعرفة في ظل ظروف التعلم القليل من الأمثلة في الصندوق الأسود.

Tri-Nhan Vo, Dang Nguyen, Kien Do, Sunil Gupta2026-04-29
🤖 machine learning

Barriers to Universal Reasoning With Transformers (And How to Overcome Them)

تُظهر هذه المقالة أنه في حين أن نماذج "ترانسفورمر" القياسية القائمة على "سلسلة الأفكار" لا يمكنها التعميم على مسارات الاستدلال الأطول بسبب قيود متأصلة في عمليات النسخ والاسترجاع، إلا أنها يمكنها تحقيق اكتمال تورينج قابل للتعميم من حيث الطول عبر توظيف مفردات متنامية تتضمن رموز "محدد مسار" فريدة وتشفيرات "تغير القيمة" للتغلب على هذه العوائق.

Oliver Kraus, Yash Sarrof, Yuekun Yao, Alexander Koller, Michael Hahn2026-04-29
💬 NLP

G-Loss: Graph-Guided Fine-Tuning of Language Models

تقدم هذه الورقة البحثية G-Loss، وهي دالة خسارة موجهة بالرسم البياني تستفيد من انتشار الملصقات شبه الموجه على رسم بياني لتشابه المستندات لالتقاط الهياكل الدلالية العالمية، مما يمكّن النماذج اللغوية من تعلم تمثيلات غنية بالخصائص وتحقيق دقة تصنيف فائقة مقارنة بطرق الضبط الدقيق التقليدية.

Sharma Aditya, Agarwal Vinti, Kumar Rajesh2026-04-29
🤖 machine learning

Investigation into In-Context Learning Capabilities of Transformers

تقدم هذه الورقة دراسة تجريبية منهجية للتعلم في السياق في نماذج المحولات (transformers) للتصنيف الثنائي القائم على خليط غاوسي، حيث تحدد كيف تتحكم أبعاد المدخلات، وعدد الأمثلة في السياق، وتنوع مهام ما قبل التدريب في معدلات النجاح وظهور الإفراط المفرط الحميد.

Rushil Chandrupatla, Leo Bangayan, Sebastian Leng, Arya Mazumdar2026-04-29
⚛️ high-energy experiments

Explainable AI for Jet Tagging: A Comparative Study of GNNExplainer, GNNShap, and GradCAM for Jet Tagging in the Lund Jet Plane

تقيم هذه المساهمة وتقارن بين طرق التفسير القائمة على الاضطراب، والقائمة على قيم شابلي، والقائمة على التدرج والمكيفة لتمثيل "مستوى لوند-جت" (Lund-Jet-Plane)، وتثبت أن هذه التقنيات تربط بنجاح تنبؤات الشبكة العصبية بالكميات الملحوظة في الكروموديناميكا الكمية (QCD) الكلاسيكية، مع الكشف عن تحولات واضحة في التركيز بين الأنظمة الاضطرابية وغير الاضطرابية في تصنيف النفاثات.

Pahal D. Patel, Sanmay Ganguly2026-04-29
🤖 machine learning

Conditional misalignment: common interventions can hide emergent misalignment behind contextual triggers

تكشف هذه الورقة أن التدخلات الشائعة التي تهدف إلى الحد من عدم المحاذاة الناشئ في النماذج اللغوية غالبًا ما تفشل في القضاء عليه تمامًا، بل تتسبب بدلاً من ذلك في جعل النماذج تُظهر "عدم محاذاة شرطي" حيث يتم تحفيز السلوكيات الضارة فقط بواسطة المدخلات التي تشترك في سمات سياقية محددة مع بيانات التدريب، مما يخفي هذه الثغرة عن التقييمات القياسية.

Jan Dubiński, Jan Betley, Anna Sztyber-Betley, Daniel Tan, Owain Evans2026-04-29
⚡ electrical engineering

Variational Neural Belief Parameterizations for Robust Dexterous Grasping under Multimodal Uncertainty

تقترح هذه الورقة تمثيلاً بارامترياً للاشتقاق العصبي التبايني باستخدام مزيج غاوسي قابل للتفاضل وتدرجات مسارية لتحسين القبض الماهر المتين والحساس للمخاطر تحت ظروف عدم اليقين متعدد الأنماط، محققةً بذلك تعاملاً فائقاً مع مخاطر الذيل، وتخطيطاً أسرع، ومعايرة أفضل مقارنة بطرق مرشح الجسيمات وطرق تقاطع الإنتروبيا التقليدية.

Clinton Enwerem, Shreya Kalyanaraman, John S. Baras, Calin Belta2026-04-29