cs.LG ورقة بحثية

Separation capacity of linear reservoirs with random connectivity matrix

تؤسس هذه الورقة إطاراً رياضياً صارماً يحدد خصائص سعة الفصل للخزانات الخطية العشوائية من خلال الخصائص الطيفية لـ "مصفوفة عزم معممة"، مبرهنةً على أنه في حين تواجه الخزانات المتماثلة تدهوراً متأصلاً في الفصل مع المدخلات الأطول، فإن الخزانات ذات مدخلات الاتصال المستقلة والمتماثلة التوزيع تحقق فصلاً مثالياً تقاربياً تحت مقياس $N^{-1/2}$ الكلاسيكي، مما يوفر أساساً نظرياً لخيارات التصميم الشائعة ويربط بين ملفات الفصل المتوازنة وأداء التعلم في المراحل اللاحقة.

Youness Boutaib2026-08-17

🤖 machine learning

A Probabilistic Framework for Learnable Optimization Algorithms

تقترح هذه الورقة إطاراً للتعلم الإحصائي يعمل على نمذجة خوارزميات التحسين كعمليات قابلة للتعلم عبر توزيعات المسائل، مما يتيح تحليل الأداء على مستوى المجموعات، وتعلم الخوارزميات القائم على البيانات، وضمانات التعميم من منظور "باك-بيزيان" (PAC-Bayesian) عبر تضاريس تحسين متنوعة.

Peter Ochs, Michael Sucker2026-08-17

🤖 machine learning

OTIS: Learning High-Quality Time Series Features With Tiny Encoders

يُعد OTIS مشفرًا جديدًا للسلاسل الزمنية، متناهي الصغر بـ 7.1 مليون معلمة، يحقق أداءً رائدًا عبر 162 مهمة من خلال توظيف مُجزئ رموز مدرك للمجال، واستراتيجية قناع مزدوجة، وهدف مدرك للبنية، مما يتيح استخراج ميزات عالية الجودة على الأنظمة محدودة الموارد دون التكاليف الحسابية للنماذج واسعة النطاق.

Özgün Turgut, Philip Müller, Martin J. Menten, Daniel Rueckert2026-08-17

🤖 machine learning

AI Models Still Lag Behind Traditional Numerical Models in Predicting Sudden-Turning Typhoons

تتحدى هذه الدراسة الادعاء بأن نماذج الطقس القائمة على الذكاء الاصطناğı تتفوق في التنبؤ بالظواهر المتطرفة من خلال إثبات أنه بينما يتفوق نموذج "بانغو ويذر" (Pangu-Weather) عمومًا على النماذج العددية التقليدية في تتبع الأعاصلات المدارية، إلا أنه لا يزال يتخلف عن الركب في التنبؤ بدقة بمسارات الأعاصير المدارية النادرة والمفاجئة التحول.

Daosheng Xu, Zebin Lu, Jeremy Cheuk-Hin Leung, Dingchi Zhao, Yi Li, Yang Shi, Bin Chen, Gaozhen Nie, Naigeng Wu, Xiangju (…)2026-08-17

🤖 machine learning

Responsiveness Verification: Will Predictions Change? How Much? How Often?

تقدم هذه الورقة إطار عمل وخوارزميات لقياس "الاستجابة" —وهي احتمالية تغير مخرجات نموذج تعلم الآلة عند تعديل مدخلاته عبر التفاعلات، أو الضجيج، أو التلاعب— مما يوفر ضمانات إحصائية لتعزيز السلامة والموثوقية عبر مجالات مثل التنبؤ بالعودة للإجرام، والإشراف على المحتوى، واختبار نماذج اللغات الكبيرة.

Harry Cheon, Meredith Stewart, Bogdan Kulynych, Tsui-Wei Weng, Berk Ustun2026-08-17

🤖 machine learning

SALSA-V: Shortcut-Augmented Long-form Synchronized Audio from Videos

يُعد SALSA-V نموذجاً متعدد الوسائط لتوليد الصوت من الفيديو يستفيد من هدف الانتشار المقنع وخسارة الاختصار المبتكرة لتخليق صوت عالي الدقة ومتزامن للغاية لمقاطع فيديو طويلة صامتة في ثماني خطوات فقط، متفوقاً بشكل كبير على الأساليب الحالية الرائدة في كل من المحاذاة والكفاءة.

Amir Dellali, Luca A. Lanzendörfer, Florian Grötschla, Roger Wattenhofer2026-08-17

🤖 machine learning

Semantic Differentiation for Tackling Challenges in Watermarking Low-Entropy Constrained Generation Outputs

تقدم هذه الورقة البحثية SeqMark، وهي خوارزمية وسم على مستوى التسلسل تستخدم التمايز الدلالي للتغلب على قيود أساليب مستوى الرمز (token-level) ومشكلة "انهيار المنطقة"، مما يؤدي إلى تحسين دقة كشف العلامة المائية بشكل كبير مع الحفاظ على جودة مخرجات عالية في مهام التوليد المقيدة بإنتروبيا منخفضة.

Nghia T. Le, Alan Ritter, Kartik Goyal2026-08-17

🤖 AI

PEFT-MuTS: A Multivariate Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Remaining Useful Life Prediction based on Cross-domain Time Series Representation Model

تقدم هذه الورقة البحثية PEFT-MuTS، وهو إطار عمل للضبط الدقيق كفء في المعلمات يستفيد من نماذج السلاسل الزمنية المدربة مسبقاً عبر المجالات وآلية دمج متعددة المتغيرات مبتكرة لتحقيق تنبؤ دقيق بالعمر النافع المتبقي باستخدام أقل من 1% من بيانات المعدات المستهدفة، مما يتغلب بفعالية على قيود ندرة البيانات في سيناريوهات التعلم من عينات قليلة.

En Fu, Yanyan Hu, Zengwang Jin, Kaixiang Peng2026-08-17

🤖 machine learning

The Expressive Limits of Diagonal SSMs for State-Tracking

تثبت هذه الورقة أن القدرة التعبيرية لنماذج فضاء الحالة (SSMs) ذات القيم المركبة والقطرية المكونة من $k$ طبقة لتتبع الحالة تقتصر بدقة على الزمر القابلة للحل ذات السلسلة تحت المجموعية بطول $k$ ، مما يكشف عن حاجز نظري جوهري للزمر غير الآبلية وفجوة تجريبية بين القدرة التعبيرية وقابلية التعلم.

Mehran Shakerinava, Behnoush Khavari, Siamak Ravanbakhsh, Sarath Chandar2026-08-17

🤖 machine learning

Don't Claim Benchmark-Oriented Optimization Improves General Coding Capability -- Diverse Evaluation Is Required

تجادل هذه الورقة بأن تحسين النماذج اللغوية الكبيرة من أجل معايير برمجية ضيقة مثل SWE-bench يفشل في تحسين قدرات البرمجة العامة أو الانتقال إلى مهام أخرى، مما يستوجب التحول نحو أساليب تقييم متنوعة وشاملة وصيانة مستمرة للمعايير لضمان التقييم الموثوق.

Egor Shibaev, Vera Kudrevskaia, Timur Galimzyanov, Mikhail Evtikhiev, Ana Terna, Rastislav Rabatin, Timur Kudashev, Timo (…)2026-08-17

→ السابق التالي ←