公開日: 20261015 の論文要約

• Reinforcement Learning-driven Diffusion Models: Language, Vision, and Beyond [99.6]
  拡散モデル(DM)は、多種多様なシナリオにわたる高忠実で制御可能な生成において、顕著な性能を着実に証明している。 本稿では、RL駆動型DMの総合的なレビューと、RLが体験中心生成への拡散過程をどう再評価するかを実証分析する。 RL駆動型DMの現実的な展開を妨げる3つの重要なボトルネックを明らかにし、解明する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:05:38 GMT)
• Why Do Agent Teams Fail Across Boundaries? A Failure Taxonomy for Agent-to-Agent Systems with Private States [96.0]
  エージェント・ツー・エージェント(A2A)のシナリオでは、各エージェントは独自の環境を持ち、他のエージェントが見ることができない情報と権限を持っている。 既存のマルチエージェントシステム障害研究では、1つのオーケストレータ、共有ワークスペース、または1つのプリンシパルが想定されている。 我々は、異なるエージェントハーネスとモデルで構築された2500以上のA2Aシステムについて研究する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:38:29 GMT)
• BridgeAfford: Bridging Query-Target Gap for Generalizable 3D Affordance Grounding [92.9]
  言語誘導型3D測位基盤は、3Dオブジェクト上の機能領域をインタラクションの意図に応じてローカライズすることを目的としている。 既存の手法では、見えない物体への一般化が不十分である。 2つの相補的な視点からクエリとターゲットのセマンティックギャップを低減するフレームワークであるBridgeAffordを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:03:16 GMT)
• Pairwise AUC Optimization Needs Corrective Power: A Unified View [91.5]
  ペアワイドのミニバッチ更新が、より厳格なランキングエラーに対して、より強く信頼性の高い改善をもたらすかどうかを検討する。 我々の主な観察では、直接的なペアワイズトレーニングは、深刻なエラーが相変わらずありふれた領域に入ることができるが、もはや有用な修正動作は生じない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:02:54 GMT)
• SCOPE: Semantic Bounded Credit Optimization for Prompt Engineering in Text-to-image Generation [88.3]
  強化学習 (Reinforcement Learning, RL) により、凍結画像生成装置の書き直しプロンプトにより、言語モデルによるテキスト・ツー・イメージ(T2I)生成を改善することができる。 グループ相対政策最適化(GRPO)に基づく目的であるSCOPEを提案し、更新重み付けをこの構造と整合させる。 SCOPEプールは各スパン内のポリシーログ確率をシフトし、トークン損失の共有係数を導出すると同時に、各完了に対する単一優位性を保持する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:30:28 GMT)
• Learning to Steer LLM Agents and Multi-Agent Systems [83.2]
  大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントとマルチエージェントシステムは、実行が広がるにつれて、全体的な目標から逸脱しがちである。 本研究では,フライ時の実行を監督し,ドリフトの発生時にシステムを軌道に戻すステアリングエージェントを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:51:17 GMT)
• Lean Graph Search for Formal Theorem Proving [82.3]
  グラフに基づくLean4の検索手法であるLeanGraphSearchを提案する。 Mathlibのフォワード依存関係からグラフを構築し、それをトラバースして、サポート対象の補題を明らかにする。 3つの定理証明ベンチマークで、LeanGraphSearchは8, 16, 32リフレクションのパスレートをバニラ証明よりも40%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:55:21 GMT)
• CarryOn: A Dual-Loop Harness for Personalized and Reliable Robot Assistance [81.4]
  凍結VLAポリシーを強化するために設計されたデュアルループハーネスであるCarryOnを提案する。 計画ループは、持続的なユーザレベルとシーンレベルのコンテキストを維持し、新しい観察に対して継続的に基礎を置いている。 実行が失敗すると、システムは再利用可能な制御ベースのリカバリスキルを起動し、タスクの進捗を回復し、以前の障害に対するリフレクションによって洗練される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:54:39 GMT)
• DK-VLM: Geometry as Position for Spatial Reasoning in Vision-Language Models [79.2]
  視覚言語モデルは、視界を横切る3次元空間関係を理解し、観察者が動くにつれて空間判断を更新するのに依然として苦労している。 本稿では,視覚トークンの入力位置とシーン内の幾何学的位置の両方から注目度を算出するDK-VLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:58:15 GMT)
• Speculative Forcing for Efficient Autoregressive Video Generation [78.4]
  Speculative Forcingは、中間的クリーンな見積もりをドラフトとして扱うフレームワークである。 フルステップサンプリングの品質を維持しつつ、fpsを大幅に削減する。 LongLiveでは、4段階のジェネレータと1トークンあたり1.7のデノイングステップが一致し、41.7 fpsと37.8 fpsで1.5倍高速に動作する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:57:01 GMT)
• RSIgen: Reciprocal Self-Improvement for Agentic Visual Generation [76.1]
  本稿では,タスク中心の相互改善フレームワークであるRSIgenを紹介する。 Dynamic Responsibility Routing (DRR)は、エビデンス、インプット、サポートされたアクションにマッチした介入を使用して、受講者を選別し、互換性のあるトレーニングターゲットを構築する。 BAGEL、Qwen-Image、Wan-Image-7B全体で、RSIgenはAgengen-Bench Full overall 9を3.2--3.3ポイント改善し、3サイクルのSearchGenをアクションコストで適応させた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:03:46 GMT)
• Decentralized LLM Workflows via Sequential Auctions [75.3]
  自己関心エージェントの分散市場を通して多段階タスクを解くためのスケーラブルなフレームワークを提案する。 3つのオークションプロトコルで4つの入札アルゴリズムを定式化し評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:52:16 GMT)
• KODA: Kinematics--Observation Data Alignment for Humanoid Learning from Human Egocentric Demonstration [73.1]
  ヒューマノイド全体視覚アクション(VLA)の訓練には、ロボットビューとコントローラー互換の全身状態動作ラベルを備えた高価なロボットデモが必要である。 我々は,エゴセントリックなRGBデモを,再利用可能な標準軌跡を用いて,全身のVLAトレーニングデータに変換するKODAを提案する。 我々は,4つのユニツリーG1ロコ操作タスクにおいて,SONICとHEFTの2つのボディコントローラを用いてKODAを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:08:17 GMT)
• System1-Arena: Which Decisions Can Be Left to System 1? [72.4]
  大型言語モデル(LLM)は、フィッシングのフラグ付けや人間へのエスカレートなど、決定的な決定をすることが多い。 System1-Arenaは、すべてのモデルに同じ決定要求を与え、それらの確率をスコアするベンチマークである。 テキスト分類と知識、適用された決定、評価と制御、エージェントとアクションの4つのグループである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:40:47 GMT)
• QREF: Improving DeepSearch Agents by Aligning Search with Reasoning via Query Refinement and Evidence Filtering [70.8]
  提案するQREFは,クエリリファイナとエビデンスフィルタである。 QREFは、現在の推論意図に従って検索クエリを書き換える。 エビデンスフィルタは、現在の検索バッチと推論目的の両方に関連する証拠を保持する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:47:44 GMT)
• Learning Self-Orchestration in Decentralized Agent Swarms [69.3]
  市場ベースのポストトレーニング(MPT)は、分散エージェント群におけるアクションポリシーと自己組織化を共同で学習するためのフレームワークである。 具体化工法,ロボットナビゲーション,深層研究におけるMPTの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:51:57 GMT)
• JevAgentHarness: Benchmarking, Deploying and Training Decision Models That Share Control with LLMs [67.3]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、ソフトウェアを修正し、コンピュータを操作し、顧客にサービスを提供するが、そのハーネス、そしてそれらを実行するプログラムは、すべてのステップで大きなLLMを呼び出す。 ハーネスがこれらの決定を、ほとんど成功しない決定モデルに委譲する方法を問う。 AgentDecisionBenchは独立した質問から決定モデルをテストし、公開ベンチマークとDecisionGym環境上で実行中のエージェントを制御する。 次に、JevAgentHarnessを設計します。これは、エージェント自身の軌道上の各選択のしきい値に適合し、LLMがその下にあることを判断します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:27:08 GMT)
• Score Mismatch and Set-Constrained Sampling in Zero-Shot Conditional Discrete Diffusion [66.1]
  スコアミスマッチした離散拡散モデルに対する最初の理論的解析を行う。 このようなミスマッチによる追加バイアスを明確に識別する一般KL発散上限を導出する。 代入確率は吸収率で無条件スコアで正確に表現できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:05:30 GMT)
• Teaching DINOv3 About Partial 3D Geometry: A Self-Supervised Geometry-Aware Approach [65.4]
  部分形状マッチングは、3次元視覚において決定的だが未発見の課題である。 本稿では,LoRAに基づく自己教師型学習を用いたDINO特徴の洗練手法を提案する。 従来型や視覚基礎機能と比較して,部分形状マッチングの性能は大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:51:16 GMT)
• Can World and Action Modeling Benefit Each Other under Unified Causal Training? [65.1]
  我々は、世界予測の条件と政策学習の目標の両方として行動を扱う、統一因果訓練のための単純なフレームワークであるOneWMを紹介した。 本研究では,特定の行動に条件付き前方運動学が行動学習を改善するか,行動生成学習が行動条件付き世界モデリングを改善するかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:53:07 GMT)
• Routing Policy Optimization for Online Diffusion Reinforcement Learning [64.0]
  強化学習は、視覚ジェネレータを訓練対象を超えて報酬信号と整合させることができる。 既存のスコア関数法は、典型的には逆の denoising 軌道を摂動することによって導入される。 我々は、アテンションルーティングを探索行動に変換するためにルーティングポリシー最適化を使用します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:40:30 GMT)
• DST-Net: Decomposed Spatio-Temporal Network for Time Series Forecasting [62.0]
  直列分解は、深部時系列予測モデルにおいて広く認められたパラダイムとして現れている。 本稿では,各コンポーネントの本質的な特性に合わせて,特定のモデリング戦略をカスタマイズする,新しいアンタングル型アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:28:22 GMT)
• RouteWeaver: Weaving Mode Selection and Execution into Unified LLM Routing [61.7]
  RouteWeaverは単一のLSMポリシ内にルーティングモードを統合する、統一的なルーティングフレームワークである。 我々は,モード選択とモード内実行のために,軌道レベルの優位性を分離したCOMET-GRPO(Coordinated Mode-Execution Training)を開発した。 RouteWeaverを数学、コーディング、知識、論理的推論、事実的リコールで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:53:18 GMT)
• 3DCodeVerse: Exploring 3D Worlds as Code [61.6]
  3DCodeVerseは、コーディングエージェントが編集可能で検証可能な3Dコンテンツを大規模に作成できる研究エコシステムである。 3DCodeVerseは、大規模で高品質な3Dコードのデータセットと、空間的推論と自動検証のためのコーディングハーネスと、3Dコーディングのための実用的なガイダンスで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:56:07 GMT)
• Librarian Agents: Training LLMs to Curate Long-Context Workspaces that Anticipate Future Queries [61.5]
  構築者エージェントが生文書を階層的な合成ファイルと参照リンクに変換するフレームワークであるLibrarian Agentsを導入し、下流の応答エージェントに適したワークスペースを形成する。 経験的に、ライブラリアンエージェントはBrowseComp-Plusで最強の検索と事前計算のベースラインを33ポイント上回り、繰り返しクエリで事前構築コストを償却し、31ポイント平均精度の改善でBRIGHT上の未確認領域にゼロショットを一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:35:17 GMT)
• Anvil: Scaling Embodied Spatial Intelligence through Knowledge Recirculation [60.7]
  データ生成、トレーニング、ベンチマークのための統一的なフレームワークであるAnvilを紹介します。 Anvil-Genは、フォーム固有の生成、クロスステージ整合性検証、11のグラウンド-リレーション-Actフォームにわたる障害駆動のリコールを組み合わせた異種データフライホイールである。 Anvil-Benは、様々な具体的空間能力の学習と、ステージ能力とエラー伝播を区別するシーン関連アセスメントのためのシーンアライメントを提供する。 Anvil-MOPDは、専門教師の蒸留を通じて異種空間知識を統合する9Bの学生である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:47:08 GMT)
• Beyond Context Length: Characterising the Difficulty of Long-Context Reasoning [59.9]
  長期コンテキスト言語モデルは、複雑な情報に対する推論を必要とする長期コンテキストタスクでは失敗する。 我々は,この難しさを,証拠範囲,必要な情報の発見範囲,証拠分散,その情報がコンテキスト内にどの程度分散しているかという3つの特性を通じて定量的に特徴づける。 評価の結果,3つの特性はすべてモデルの性能と負の相関関係にあることがわかった。 文脈長が大きくなるにつれて、分散した証拠を持つサンプルでは性能が著しく低下するが、局所的な証拠を持つサンプルでは比較的安定である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:28:33 GMT)
• Terminal-RSI: Recursive Self-Improving Terminal Agents via Recursive Self-Rewrite and Policy-Refine [59.9]
  評価軌道と批判的再帰的政策再定義(RPR)を交互に行う端末RSIについて述べる。 我々はターン境界スキップ観測GAEを定式化し、トークン固有のベースラインを維持しながら、相互作用ターン間の減衰を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:43:56 GMT)
• KnowGPO: Knowledge-Grouped Policy Optimization for Search Agents [57.0]
  アウトカムベースの強化学習は、全軌道で共有される単一の端末報酬のみを提供する。 我々は,獲得した課題関連知識によって軌道を整合させる強化学習フレームワークであるKnowGPOを提案する。 各クエリに対して、KnowGPOは、答えを原子知識条件に導出するために必要な情報を分解し、満たした条件のサブセットによって各ステップにおける軌道の状態を表す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:52:33 GMT)
• LoopWAM: Closed-Loop Generalist Policy Improvement from Deployment Rollouts [56.2]
  LoopWAMは、現実世界のロールアウトから直接学習するクローズドループの世界アクションモデルである。 音源依存ノイズサンプリングは行動学習と行動条件付き世界モデリングを統合する。 ビデオトークンとアクショントークンは並列denoisingを通じて相互作用し、学習結果がアクション生成を直接通知する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:14:58 GMT)
• DuplexBridge: Coordinating Understanding and Generation for Unified Image Editing [55.3]
  複雑な画像編集は、忠実なタスク解釈と正確な実行を必要とするが、編集が失敗した場合、どの責任が失敗したかは明らかにしない。 我々は、統一モデル独自の理解能力を使用して、独自の生成能力のプロンプトを強化するDuplexBridgeを提案する。 タスク由来の変化と保存要件のジョイント満足度を測定する1200タスクのベンチマークであるCE-Benchを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:52:02 GMT)
• Velox: Spatial Memory Makes World Models Efficient [54.6]
  Veloxは、リージョンレベルのコンテキスト選択のためのトレーニング不要アテンションルータである。 チャンク48で、ベロックスは注意を4.36タイムズ$に加速し、2.43タイムズ$に減らした。 フル158ケースのWBenchナビゲーションスプリットでは、LingBot-Fast-CamのAPIのない平均点0.15に留まっている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:50:20 GMT)
• T2-z: Test-Time Optimization of Environment Latents for Robotic World Models [53.9]
  環境潜伏者のテスト時間最適化のためのT2-Zを導入する。 ラテントは監督なしで環境変動を捉えます。 我々は,T2-Zが単一テスト時間間相互作用軌道から環境潜伏者を効率的に推定できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:59:11 GMT)
• OS-Helix: Unifying GUI Interaction and Code Execution in Native Computer-Using Agents [53.6]
  エンド・ツー・エンドのマルチモーダル・コンピュータ・エージェントであるOS-Helixについて述べる。 RLでは、生のアシスタントトークンではなく、アクションステップで重みを集約するステップバランス付きGSPOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:14:02 GMT)
• Rethinking Learning from Label Proportions via Moment Matching [53.3]
  ラベルパーセンテージ(LLP)からの学習は、トレーニングデータをバッグに分類し、バッグレベルのラベルパーセンテージのみを観察する弱い教師付き環境である。 モーメントマッチング(LLP-MM)によるLPPを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:58:58 GMT)
• Perceive, Predict, and Plan: a Unified World Action Model for Egocentric Dexterous Manipulation [53.0]
  P$3$-WAMは、エゴセントリックなデキスタラスな操作のための統一された世界アクションモデルである。 我々のモデルは、コンパクトで構造化された3Dアクション表現を事前訓練されたビデオ拡散変換器に統合する。 本モデルは,4つのデータセットにまたがる3次元手指再建と動作条件付き映像予測の専門的ベースラインに優れる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:59:07 GMT)
• Priming Base Models for Agentic Post-Training: An Open Midtraining Recipe [52.0]
  エージェント・ポストトレーニングのための基本モデルを素数化するオープン・ミッドトレーニング・レシピを提案する。 異なる大きさの2つのネモトロンモデルに対して、その効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:58:21 GMT)
• Judging the Judges: Confidence and Disagreement in Rubrics as Rewards [51.7]
  2つのメカニズムを持つRaRの新しい審査アンサンブル戦略であるRaRE(Rubrics as Rewards with Ensembles)を提案する。 RaREは、より自信のある裁判官を重み付けするために、審査員のログプロブを使うソフトライクな報酬と、高判定のロールアウトを除外するドロップ・オン・ディスラグメント・マスクを使用する。 RaREはHealthBenchとGPQA Diamondの両方で、すべてのシングルジャッジRaRを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:35:00 GMT)
• When Reasoning Is Not Enough: Proactive Inquiry for Cross-Modal Safety in Multimodal Large Language Models [51.5]
  MLLM(Multimodal large language model)は、画像とテキストが共同で解釈されると、安全でない動作をすることができる。 予測エントロピーと学習したクロスモーダルリスクスコアを組み合わせたSAFE-PROを提案する。 7つのベンチマークと2つのベースMLLMで、SAFE-PROはSRPOの安全性を常に改善し、そのオーバーリフレクションをほぼ半減し、平均的なシングルターン安全性においてGPT-4oとClaude-3.5-Sonnetを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:28:47 GMT)
• VeriVLA: Adaptive Test-Time Verification for Flow-Based VLAs with Latent World Models [50.8]
  トレーニング不要な2軸トリガを導入し,時間内変動とサンプル間のばらつきを測定した。 一度起動すると、JEPAベースの潜在世界モデルは、アクション条件付き将来の潜在状態を予測することによって、候補アクションチャンクをランク付けする。 提案手法は, 平均完了スコアを50.8%から65.5%に引き上げると同時に, トリガ決定毎のサンプリングと検証に326msを加算する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:34:44 GMT)
• Query-Efficient Rejection Sampling for Parallel Masked Diffusion [50.7]
  マスク付き拡散モデル(MDM)は、複数のトークンを並列にアンマスクすることで生成を加速する。 データ分布とSIRS出力のKL分割はクリッピング項とモデルのトレーニング誤差によって境界づけられていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:15:52 GMT)
• Grid-Bench: Can LLMs Predict How Discrete Worlds Change? [50.4]
  ここでは,2次元,3次元,4次元の格子で表される離散世界を8種類の演算系で変換するGrid-Benchを提案する。 Grid-Benchは、完全な回復と、返却状態のこれらの相違を、様々な空間的条件で直接測定できる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:50:57 GMT)
• VALCON: Benchmarking and Enhancing Value Consistency in Large Language Models via Dual-Role Variation [50.3]
  大規模言語モデル(LLM)の現在の値アライメント評価は、出力コンプライアンスに大きく依存している。 本稿では,価値の一貫性を3つのベンチマークスイートにまとめる役割駆動型データ構築フレームワークであるVALCONを提案する。 我々の研究は、価値の一貫性を異なるアライメントの次元として確立し、完全な評価・分析・軽減パイプラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:52:52 GMT)
• Value as Memory: Online Value-Guided Post-training for General Robot Policies [50.1]
  バリューキャッシュとオンライン実世界の強化学習(RL)を通じて課題に対処するフレームワークであるValue as Memory(VaM)を提示する。 VaMはオフラインのRLウォームアップから、少額の報酬でオンラインの自律学習に移行する。 VaMの絶対成功率の平均は29.4%で、オンラインの自律学習と一致したオフライントレーニングで32.8%で上昇している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:59:31 GMT)
• OmniVerifier-C1: Decomposed Graded Verifier for Rule-Governed Generative World Modeling [50.1]
  複雑なプロンプトや環境ルールを自動的に細かなコンポーネントに分解する検証器を導入する。 ペアワイズ検証のパラダイムは、ポイントワイズ定式化よりも正確な批判をもたらすことを示す。 生成モデルから構造化世界モデリングエージェントへの移行は、正確なペアグレードの視覚的検証の可用性に重大な影響を与えている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:58:04 GMT)
• EVA-Cap: Optimizing Audiovisual Video Captioning via Event-Centric Alignment [50.0]
  EVA-Capは、キャプションをアトミックオーディオヴィジュアルイベントに分解する新しいフレームワークである。 EVA-Capをスーパーバイザード・ファインチューニング(SFT)とグループ相対ポリシー最適化(GRPO)を通じて、自己計算したデータセットであるEVA-Dataでトレーニングする。 実験により、EVA-Capはイベント中心の評価において既存の手法を大幅に上回っていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:42:11 GMT)
• ACEdit: Stable Multi-Turn Image Editing via Asymmetric Conditioning [50.0]
  本稿では,この累積分布シフトの下で,マルチターン画像編集を安定させる訓練手法を提案する。 鍵となるのは、エディタがトレーニング中に以前の編集ターンから独自のアウトプットを実行するように強制することであり、セルフフォースの原則を画像編集にもたらすことである。 実験では、編集品質と命令順守を維持しながら、長いマルチターンシーケンスの劣化を著しく低減した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:52:24 GMT)
• Knowledge That Is Linear Before Fine-Tuning Generalizes After It [49.8]
  我々は、自身のリコールを超えて一般化を支援するアクティブな事実と、リコールできるが、与えられたタスクにおいてそのような一般化をサポートしない不活性な事実とを区別する。 対象のサブセットに対する新しい関係に関するモデルを、元の関係や許容規則を告げることなく微調整する。 元の関係で回答を共有する保持対象に対応するラベルを割り当てるかどうかを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:47:52 GMT)
• Dexterity from Supervised Play [49.5]
  DSP:Dxterity from supervised play, a framework that a robot learn a play policy from minutes of human play through behavior cloning。 また,学習世界モデル内での自己プレイを通じて,閉ループでゴール条件付きポリシを蒸留する方法についても紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:55:50 GMT)
• An Agentic Framework for Proactive Robots with Procedural Assistance Memory [48.8]
  アクティブなロボットはユーザーのニーズを予測し、明示的に尋ねられる前に支援を提供するべきである。 実世界の日常的なルーチンは繰り返しパターンを示すので、これらのパターンを学習することで、前向きな決定のあいまいさを減らすことができる。 本稿では、VLMタスク予測器が現在の観察と並行して手続き支援メモリ(PAM)を読み取って、いつ、いつ、どのタスクを実行するかを判断し、VLAエグゼキュータが予測タスクを実行するメモリベースのエージェントフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:04:49 GMT)
• Towards Continual Learning: Mitigating Forgetting With Subspace Tuning [48.8]
  部分空間チューニング(SST)は、各重み更新を下特異部分空間に制限し、主方向の変化を排除している。 SSTは強力なターゲットタスク性能を維持しながら保持性を向上させる。 これは、微調整された事前訓練された言語モデルの事実上のデフォルトである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:44:43 GMT)
• LEASH: Uncertainty-Aware Weak-to-Strong Escalation and Oversight for Computer-Use Agents [47.7]
  弱みと強みのエスカレーションは、弱いエージェントがデフォルトで作用し、必要なときにのみ強いエージェントに手動で制御する中間層を提供する。 弱いエージェントの潜伏不確実性信号が必要な場合にのみ強力なエージェントを解き放つ学習自由フレームワークであるLEASHを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:40:12 GMT)
• Evo-DexBench: Benchmarking Generalization across Related Tasks for Dexterous Manipulation [47.2]
  汎用的なデクスタラスな操作は、いくつかの目的のデモンストレーションだけで、関連するタスクから新しいタスクに知識を移すポリシーを必要とする。 本稿では,ソース・タスク関連性とターゲット・タスク関連性の両方を制御するEvo-DexBenchを提案する。 実験の結果、最高の性能の方法でさえ平均的な成功率は38.5%に過ぎなかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:36:05 GMT)
• Self-Guided LLM Reasoning for Error Diagnosis in Vehicle Routing Problems [46.8]
  車両ルーティング問題(VRPs)は多くの現実世界のアプリケーションに基本である。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、これらのNPハード問題を解く進歩を加速させている。 本稿では,LLMが自動でコードを生成し,エラー診断を支援する自己誘導推論フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:08:51 GMT)
• Self-improving data synthesis enables scalable adaptation of embedding models [46.2]
  SynTRAは自己改善型エージェントフレームワークで、いくつかの検索例を再利用可能な合成命令に変換する。 15のドメインにまたがる24のデータセットを対象とした実験では、同じ合成ワークフローが効果的なトレーニングデータを生成することが示されている。 MS MARCOでは、検索ゲインは32倍の訓練データサイズで継続される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:14:24 GMT)
• MetaExp: Learning to Self-Improve through Experience via Verifiable Cross-Task Environment Scaling [46.1]
  言語モデルエージェントは、インタラクションフィードバックを蓄積することができるが、そのフィードバックを再利用可能なエクスペリエンスに変えることは、依然として困難である。 MetaExpは拡張性のあるフレームワークで、タスクファミリを制御されたクロスタスク構造で検証することで、この機能をトレーニングします。 我々は,1000のタスクファミリーから4,956のタスクファミリ上で,環境をスケールし,逐次的相互作用トラジェクトリを収集・フィルタし,Qwen3.5-122B-A10Bを微調整する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:29:01 GMT)
• Learning to Think and Explore in 3D World [45.6]
  視覚言語モデル(VLM)が3次元空間における思考と探索をいかに学べるかを考察する。 我々のモデルACT3Dは平均53.2%の精度を達成し、ベースとなるQwenモデルを22.0%改善し、プロプライエタリなGemini 3.6 Flashを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:38:48 GMT)
• Hear, Localize, and Reason: Spatially Aware Scene Understanding for Audio-Visual LLMs [45.4]
  HLR-AVSceneQAは、モデルが聴取を認識できるかどうかを評価する。 さらに,HLR-LLMを導入し,そのモノラル・セマンティック・オーディオ・パスと並んで空間的オーディオ・ブランチを付加した強音声-視覚基盤モデルを提案する。 実験により,HLR-LLMは意味的視覚知覚を損なうことなく空間的音声・視覚シーン理解を大幅に改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:34:05 GMT)
• RAP-WAM: Learning World-Action Models through Predictive Rehearsal and Action Perturbations [45.2]
  RAP-WAMは、パーターブとアクション摂動(RAP)と将来の生成とクエリを組み合わせた、ポリシー学習のための結合されたアクション投影(Coupled Action Projection)である。 予測的リハーサルは、記録された目標を保持しながらモデル生成入力を訓練し、繰り返し発生するエラーを空間的事前に蓄積する。 個別のスコアリングネットワークやデプロイメントタイムプローブは不要である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:05:50 GMT)
• Rubric Judgments Lack Uncertainty: Conformal Weighting for LLM Evaluation [45.2]
  不確実性認識重み付け(Uncertainty-Aware Weighting,URW)は、コンフォメーションキャリブレーションによる基準レベルの判定の不確かさを定量化する、トレーニング不要のフレームワークである。 URWはペアの好みの精度を一貫して改善し、より強力な下流アライメントを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:06:12 GMT)
• RT-J: Large-Scale Pretraining of Relational Transformers for Context-Efficient Predictions [44.9]
  RT-Jはリレーショナル基礎モデル(RFM)であり、数百のインコンテキスト例かそれ以下であっても正確な予測を行う。 我々は,新しいランダムウォーク検索器のコンテキスト内例を用いて,最大8,192個のデータベースセルの長いコンテキストを事前学習する。 RelBenchのコンテキスト内回帰タスクでは、RT-Jは強力な機能エンジニアリングパイプラインにマッチするために、平均で10倍のサンプルを必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:30:06 GMT)
• Online Quantile Omniprediction for Proper Losses [44.9]
  本稿では、離散的だが他の任意の確率レベルの集合上での量子の集合として表現される予測について考察する。 我々は,全ての適切な損失に対して同時に正確である予測を構築するために,サンプル効率のアルゴリズムを開発した。 我々のアルゴリズムはオンラインであり、動的環境でも動作可能であり、同時に複数の損失を考慮に入れている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:27:36 GMT)
• Mallea: Building, Steering, and Memorizing Worlds with Coding Agent [44.6]
  Malleaは、テキストから世界を構築、操り、記憶するためのシステムである。 テキストから世界を構築、操り、記憶するシステムであるMalleaを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:24:19 GMT)
• Beyond Retrieval Failure: Understanding Why LLMs Miss Evidence in Multi-Hop RAG [44.6]
  マルチホップ検索拡張生成では、エージェントが依存サブクエストの証拠を取得する必要がある。 基準評価では、これら2つの原因を詳述している。 本研究は,探索漂流による検索障害の程度について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:39:25 GMT)
• Rethinking Routing Exploration in Modern Mixture-of-Experts [44.5]
  モデルパラメータのスケーリングには,Mixture-of-experts(MoE)モデルが重要なアプローチとなっている。 現代のMoEアーキテクチャは、細粒度の専門家セグメンテーションと共有専門家の2つの設計選択をますます組み合わせている。 本研究では,不必要な専門家のトークン適応的抑制を通じて,探索空間を縮小し,このジレンマを緩和するミラーモエを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:58:02 GMT)
• Does On-Policy Distillation Need to Complete Every Rollout? [43.9]
  オンライン蒸留(OPD)は、学生が生み出すロールアウトに対するフィードバックを通じて、教師から生徒に効果的に機能を伝達する。 学生のロールアウトをランダムに切り換えることでOPDを高速化するTruncated On-Policy Distillation (STOPD)を導入する。 生成されたトークン毎に教師のフィードバックを取得し、ブロックワイズ逆確率重み付けを用いて、後続トークンを保持する確率の低下を補う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:22:08 GMT)
• Causal Integrated Gradients: Scalable Feature Attribution Along Causal Paths [43.7]
  我々は因果統合勾配(CIG)と因果期待勾配(CEG)を提案する。 CIGは、その計算効率を保ちつつ、その因果グラフ上の条件の下では、その公理的保証を維持しながら、入力特徴に先行因果構造を取り入れている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:02:18 GMT)
• Grounded Human-Attributed Description and Activity Recognition in Videos [43.6]
  我々は,GHADAR(Geunded Human-Attributed Description and Activity Recognition)の課題を紹介する。 GHADARは、ビデオ中のテキストフィーバーの人物の特徴と活動的記述を記述する。 そこで我々は,AVA-Actionsから派生した新しいデータセットを導入し,人物記述と活動のためのオープンセットキャプションを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:44:55 GMT)
• SUPRA-TEX: 3D Generation with Super-Aligned Texture [43.4]
  単一の画像3D生成は、所定の3Dメッシュに光沢のある素材を詰め込むことを目的としている。 SupraTexは、可視物質推定、表面デカップリング、観察誘導3D補完の原理に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:58:02 GMT)
• What Survives Self-Evolution: Provenance Marks in Copied Agent Harnesses [43.3]
  盗賊は、流出したハーネスを公表された自己進化器に渡すことができ、その結果を独自のものとして出荷することができる。 大規模な言語モデル(LLM)の提案者は、それを運ぶファイルを書き直し、スコアはより良い書き直しを維持する。 スキームを意識したプラジャリストは、測定不可能なコストでネクタイをリシャッフルし、プロジェクタにもっと一般的なコードを求めるプラジャリストは、75-100%の書き直しで鍵を除去する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:03:10 GMT)
• Harmful Partial Interventions and Benign Leakage in Concept-based Models [43.1]
  概念ベースのモデル(CM)は、ユーザが人間の理解可能な概念を検査し、介入できるようにすることで、有望なフレームワークを提供する。 しかし、概念的介入は下流の予測を反故意に悪化させる可能性がある。 概念の監督の不完全性は、制御された環境と現実世界の環境にまたがる介入の害の増加と関連していることを示す。 本稿では,部分的介入軌跡に沿ったタスク損失の直接的増加を考慮に入れた,補完的な単調な介入目標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:06:46 GMT)
• LIBERO-PeRM: Benchmarking Personalized Robotic Manipulation [43.0]
  LIBERO-PeRMは、エンボディエージェントの嗜好学習のためのベンチマークである。 1) 政策がゼロショット設定でどのように嗜好に従うか,2) デモから単一選好を学習するか,3) デモの増加に伴う選好の効率向上について検討する。 高品質なデモ、豊富なメタデータ、嗜好満足度を備えた5つのタスクスイート(312タスク)を作成します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:59:59 GMT)
• DIAL: Dynamic and Informed Adjustment of the Native Stochastic Law for Reliable Weather Ensembles [42.9]
  予測中のランダムな適応は誤りを修正できるが、トレーニングは事前に動作を修正し、出力校正はその後に行われる。 推論ガイダンスは予測中にも機能するが、通常はアンサンブル全体ではなく、別のアンサンブルメンバーをスコアする。 凍結モデルのネイティブ性を制御するDIAL(Dynamic Informed Adjustment of the Native Law)を導入する。 DIALは過去の予測から学び、各変数とスケールが多かれ少なかれ広がる必要があるかを予測します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:21:37 GMT)
• Constrained dissipation and the lifetime of quantum many-body scars [42.9]
  局所ジャンプ作用素がハミルトニアンの同じ対称性を尊重するとき、フルリウヴィリアスペクトルは標準的な量子的傷に類似した性質を持つ状態の塔を表示する。 散逸器の完全な射影演算子を部分的な演算子に置き換えると 問題の対称性を破り 散逸傷を完全に破壊する
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:03:36 GMT)
• Data World: Scaling Data Environments from Scratch [42.5]
  我々は、環境、タスク、ルーブリックを明示的なメカニズムから合成するマルチエージェントエンジンであるData Worldを紹介する。 質問リアリズムのための人間の嗜好に基づくキュレーションは、データワールドベンチのための50の保持された世界と16の領域で100のタスクを選択する。 エンジンは1,037個の不規則世界から2,135個の訓練タスクを出力する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:35:47 GMT)
• Rethinking Classifier-Free Guidance for TI2I Flow Matching [42.2]
  制御可能な画像編集のためのTI2Iフローマッチング法について検討する。 CFGのメカニズムは,フローモデリングのノイズ相における編集に暗黙的に有害である,と我々は主張する。 本稿では,早期のフローステップにおける簡易な補正を提案し,余分なコストを伴わずによりリッチなアライメント保存トレードオフを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:13:23 GMT)
• Human Interventions as Labels: Localizing, Steering, and (Sometimes) Editing the Computations Behind LLM Agent Failures [42.0]
  本研究では,視覚障害者の判断に対して,ルールに基づく監督者のラベルを付して,制御されたエージェント環境を1つの障害で調査する。 第一に、w-vs-act決定は、すべての資格を持つ家族に因果的ローカライズ可能である。 第二に、オーバーエイキングには2つのメカニスティックなシグネチャがある: 4つのファミリーでは、モデルは明らかにその要求が曖昧であることを知っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:27:19 GMT)
• UltraDiff: Transferring High-Fidelity Priors to Compressed Latent Spaces for High-Resolution Image Generation [42.0]
  遅延拡散モデル (LDMs) を用いた高分解能合成は, 計算コストと生成率の基本的なトレードオフに直面している。 我々は,この課題を共同潜伏拡散学習として再考する枠組みであるUltraDiffを提案する。 1つのA100 GPU上で20ステップのサンプリングを行い、f8ベースラインの40倍の速度で6.2秒で2K画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:00:42 GMT)
• PocketTSLM: Deploying an On-Device Soft-Prompt Time-Series Language Model for Privacy-Preserving Smartphone Reasoning [41.3]
  本稿では,OpenTSLM SoftPromptのモバイルネイティブデプロイメントであるPocketTSLMを紹介する。 PocketTSLMは、テキストとして時系列をトークン化する代わりに、エンコードされた時系列ウィンドウを埋め込みとして注入することで、コンシューマスマートフォン上で完全に動作する。 すべての推論はデバイス上で実行され、推論中に健康データが送信されることはない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:56:53 GMT)
• EMO: A Closed-Loop Test-Time Computation Framework via Alternating Context Optimization and Logits Steering [41.1]
  予測-最大化にインスパイアされたトレーニング不要のフレームワークであるEMOを紹介する。 EMOは質問固有文脈推定(E-step)と分布改善(M-step)を交互に行う 操舵強度を十分に小さくするために, 目標KLの偏差が一周的に減少することが証明された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:23:55 GMT)
• AI Consilium: a Benchmark of LLM Clinical Multidisciplinary Second Opinions [40.9]
  大規模言語モデル(LLMs)は複雑な症例の鑑別診断を生成できるが、有用な第2の意見は、事実的根拠があり、臨床的に一貫性があり、行動可能であり、安全である必要がある。 我々は,診断的に解決されたNEJM-MedQA症例300例を用いた多次元ベンチマークを開発した。 LLM審査員は3,040回の最終報告とそれに対応する構造的一次ロール出力を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:46:37 GMT)
• OntoAct: Hypothesis-Based Neuro-Symbolic Agents through Ontological Abstraction [40.7]
  本稿では,オントロジ的抽象化に基づく仮説に基づくニューロシンボリック・フレームワークであるOntoActを紹介する。 大きな言語モデル(LLM)は、この世界知識を使って仮説と行動を提案し、シンボリック検証器はそれらのサポート条件を評価する。 また,既存の工場における隠れ断層の診断と修復のためのFacterio Learning Environment上に構築されたベンチマークであるTacit-FLEを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:34:15 GMT)
• A Jury, Not an Electorate: Label-Free Reliability Estimation for Ensembles of Language Models [40.6]
  言語モデルの集合は陪審であり、選挙人ではない。 私たちは専門家を陪審員としてモデル化します。 その決定ルールは, 専門家の回答分布よりも, 対数重み付き線形スコアに還元されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:40:04 GMT)
• LICOA: Learning Instruction-Conditioned Optical Actions for Mobile Spatial Augmented Reality [40.5]
  投射光は、システムに対して、どのように、どこで、どのスケールでプロジェクションを配置するかを決定することで、具体的動作となる。 licOAは室スケールのアプローチと再配置を提供し、2自由度(2DoF)と投射スケールを持つステアブルミラーはビームを高速に局所的に制御する。 共有インタフェースは、ロボット制御状態の外部および搭載RGBカメラを、事前訓練されたアクションモデルを介して物理的光学的アクションにマッピングする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:21:54 GMT)
• Spark-0: Scaling Spatially Aligned Tactile Pretraining for Robot Dexterous Manipulation [40.3]
  ジェネラリストロボットのポリシーは、しばしば接触に富んだ巧妙な操作に苦しむ。 本稿では,2つの相補的な方法でタッチを用いた空間整合型視覚触覚言語行動モデルSpark-0を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:56:17 GMT)
• Memorilla: Latent Semantic Memory for LLMs [39.9]
  メモリシステムであるMemorillaを紹介します。これは,ドキュメントコレクション全体から情報を,クエリ依存のメモリトークンの固定数に収集するものです。 Memorillaはドキュメント(ユーザチャットや書籍の章など)を再利用可能な埋め込みにエンコードし、LLMの入力埋め込み空間にクエリ固有の情報を検索して配置することを学ぶ。 覚醒剤は、既に調査済みの部屋の間をさまよう傾向を低下させ、その平均的な成功率を18.6%から24.2%に向上させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:55:55 GMT)
• Beyond the Hamming Cliff: Compact Spatial Encodings Preserving Semantic Distance in Spiking Neural Networks [39.8]
  連続的なセマンティックパターンは入力層における同時スパイクのセットとして提示され、超低レイテンシ処理を保存する。 各スキームの下で複数の連続値に基づいてネットワークをトレーニングし、精度を計測するためには、ホメオスタティックスケーリングと偽陽性率が必要であった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:38:51 GMT)
• Believed but Not Said: Measuring Hidden Belief Collapse in Multi-Agent LLM Discussions [39.7]
  LLMシステムはますます、互いに議論し、批判し、チェックするエージェントのグループに依存している。 我々はこの仮定を最小の敵に対して検証する。 3つの敵エージェントが存在すると、良性エージェントは51.6%の露出したターンで偽の答えを保持するが、公に支持するのは19.7%に過ぎなかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:12:07 GMT)
• AVC-Reward: Event-Centric Audio-Video Consistency Evaluation [39.4]
  ジョイントオーディオ・ビデオ生成モデルがより有能になるにつれて、3種類の複雑さを示すオーディオ・ビジュアルシーンを生成することができる。 本稿では,イベントレベルでの音声および視覚イベントのアンタングルを解消し,個々のイベントを独立に分析し,モダリティ間の関係を相互に検証し,整合性尺度に判断を集約するイベント中心評価フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:51:56 GMT)
• Theory of Dispersion and Exchange Interactions Subjected to Surface Roughness in Application to Signal Transmission through a Nanoswitch [39.1]
  本稿では,2つの動作モード間の切替を前提とした抵抗性ナノスイッチの理論的記述について述べる。 我々は,カンチレバー先端とプレートの間のトンネル電流を発見し,ナノスイッチを通して伝達される信号に現れる歪みを調査した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:30:19 GMT)
• Dusting the Phantom: Gaussian Allocation for Fading Dynamic Content [38.3]
  キーは表現能力そのものではなく、プリミティブが割り当てられた場所と場所である、と我々は主張する。 既存のアロケーション戦略は現在のガウスの場所に依存しており、しばしば移転先を見落としている。 複数のデータセットにまたがる実験では、特に非常にダイナミックな領域において、再構築の質が向上し、小さく、素早く動くオブジェクトがきめ細かな外観の詳細を回復した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:50:15 GMT)
• Multi-Reward Hacking: From Aggregation-Induced Drift to Trust-Anchored Defense [38.1]
  対称アグリゲーションは、一次タスク性能が低下する間にアグリゲーション報酬が改善する障害を生じさせることを示す。 我々は、この失敗を軽減すべく、Trust-Anchored Gating (TAG)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:21:58 GMT)
• From Perception to Prediction and Intervention: Benchmarking Proactive Video Assistants in Real-Life Scenarios [37.8]
  textscP$3$IBenchは,リアルタイムストリーミングシナリオにおけるプロアクティブビデオ理解のためのベンチマークである。 我々は、ストリーミングや適応型非ストリーミングシステムを含む12の代表的なオープンソースおよびプロプライエタリなビデオ言語モデルをベンチマークする。 我々は、追加のプロアクティブトレーニングデータを構築し、textscP$3$I-Assistant-4B をトレーニングし、いくつかのタスクを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:23:45 GMT)
• AutoSFT: An Agentic System for Automated Data Research in Supervised Fine-Tuning [37.5]
  言語モデルエージェントは、ポストトレーニングをますます自動化するが、完全なトレーニングスタックが与えられると、教師付き微調整に収束する。 これらの変更のためにデータアクションスペースを設計し、自動化されたシステムがそれらのうちの1つよりも完全な範囲を作ることができるかどうかを問う。 メタエージェントが解析から実行を分離するマルチエージェントシステムである textbfAutoSFT を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:44:34 GMT)
• DeciCAD: Harness-Grounded Learning of Action Policies for CAD Agents [37.2]
  大規模言語モデルエージェントは、エージェントハーネスによって決定空間が定義されるクローズドループアクションポリシーを介して動作する。 本稿では,コンピュータ支援設計(CAD)におけるエージェントの動作と政策学習をいかに形作るかを検討する。 我々は、インタラクショントラジェクトリから因果決定の監督を抽出し、教師付き微調整(SFT)と幾何学的オンライン強化学習(RL)を通してポリシーを改善する学習パイプラインを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:11:43 GMT)
• MemScope: Evolving Agent Memory Architectures through Localized Code Repair [37.1]
  既存のメモリアーキテクチャのエビデンスを基盤とした局所的進化のためのフレームワークであるMemScopeを提案する。 GAIAでは、トレース・アンド・メモリ検査の変種が86.67%の精度を達成している。 アーカイブされたアーキテクチャとスナップショットの移行全体では、コード変更の中央値は4.4%である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:27:34 GMT)
• Explaining the Roles of Experts in Mixture-of-Experts LLMs for Personalization [37.0]
  大規模言語モデル(LLM)のパーソナライゼーションは、ユーザ中心のアプリケーションにとってますます重要になっている。 そこで本稿では,Mixture-of-Experts (MoE) LLMのパーソナライズについて提案する。 大規模パーソナライズデータセットに3つのオープンウェイトMOE LLMを適用し、パーソナライズされたモデルと非パーソナライズされたモデルのペアアクティベーションに基づいてクロスコーダを訓練し、解釈可能なパーソナライズされた潜在者を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:02:46 GMT)
• Perception or Reasoning? Diagnosing and Tackling Reinforcement Learning Bottlenecks in VLMs [36.9]
  強化学習は言語モデルの推論に強い利益をもたらしたが、視覚的タスクの改善は、一貫性が低いままである。 本稿では,各モデルにおける知覚・推論ヘッドルームの残量を測定するパーセプションと推論属性(PARA)について紹介する。 GRADは, 各グループで最高のロールアウトを用いて, より弱いロールアウトの視覚的注意を直接誘導するグループ相対的注意蒸留法である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:00:46 GMT)
• SHIP: Structured and Hierarchical Insight with Privacy [36.8]
  我々は、分析クエリに応答するための再利用可能な表現として、微分プライベート(DP)の洞察を定式化する。 この情報を取得するために、構造化および階層型プライバシによる洞察(SHIP)を導入する。 ShiPはクエリを属性に自動的にマッピングし、階層的なハイブリッド分類を構築し、さらなる分析のためにDP合成テーブルをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:48:25 GMT)
• FuseAdapt: Parameter-Efficient Multimodal Fusion for Semantic Segmentation with Missing Modalities [35.9]
  多モードセマンティックセグメンテーションは相補的なセンサーの恩恵を受けるが、この利点はテスト時にいくつかのモダリティが欠落している場合に脆弱である。 凍結視覚基礎モデルの適応空間内での融合を行うパラメータ効率の高いフレームワークである textbfFuseAdapt を提案する。 FuseAdaptは、トレーニング可能な小さな予算で、モダリティ完全とモダリティ不完全セグメンテーションの両方を一貫して改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:36:38 GMT)
• Training Reasoning Models to Generate Diverse Scientific Ideas [35.8]
  我々は、大規模言語モデル(LLM)が生み出すアイデアの多様性の向上に焦点をあてて、文書基盤のアイデアについて研究する。 我々の設定では、1世代でモデルが元の論文に接地されたK個の構造化されたアイデアカードを書き、そのセットは共同でスコアされ、各アイデアの品質はその前に書かれたアイデアからの距離によって重み付けされる。 トレーニングした8Bモデルは,汚染のないベンチマークでClaude Opus 4.8とGPT-6 Astraよりも高い創造性(品質と多様性を組み合わせた尺度)を達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:52:12 GMT)
• TwinPrune: Density-Aware Two-Phase Token Pruning for Vision-Language Models [34.9]
  両方の推論フェーズにおいてトークンの重要性を評価するために,空間密度を統一した信号を提案する。 プリフィルプローブは、最初のデコードされたトークンのみを評価し、その精度は、任意のデコードKV消去の前にプリフィルロジットargmaxを反映する。 デコードの場合、密度トップkのKV消去は強いベースラインを一貫して上回る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:58:26 GMT)
• Does Compression Imply Generalization? A Minimum Description Length Perspective [34.7]
  本稿では,訓練軌跡のみから計算可能な相補的な信号として,事前後悔を提案する。 アルゴリズムレベル情報ボトルネック(IB)に最近追加されたエンコーダ・複雑度補正は、MDLパラメータ記述長によって上界にあることを示す。 CIFAR-10とCIFAR-100の一般化誤差を実証的に追跡し、ピアソン相関は0.9。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:56:22 GMT)
• ManiFusion: Unlocking the High-Throughput Generation via Superposition in Manifold Space [34.5]
  融合空間によるマルチサンプル生成のためのバックボーンに依存しないフレームワークを提案する。 ManiFusionは複数のサンプルをデノイングバックボーンの前に融合して処理し、その後、アンフュージョンを通じて分離する。 ManiFusionは既存のアクセラレーション手法で構成され、最小品質の劣化を伴う従来の手法では達成不可能なスループットを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:44:55 GMT)
• A Quantum Machine Learning Approach to Content-Based Media Recommendation [34.2]
  我々は、量子機械学習技術を用いて、コンテンツベースのメディアレコメンデーションシステムを開発し、その性能をテレビ番組で評価する。 同じデータセットと目的に基づいてトレーニングされた古典的BiLSTMベースラインに対して、量子レコメンデータをベンチマークする。 本稿では,QuantinuumのSystem Model H2上に回路を配置することで,トレーニング済みモデルを量子ハードウェア上で実行可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:18:48 GMT)
• TimeCap: A Scalable Open-Source Pipeline for Captioning Wearable Health Time-Series Data [34.0]
  産業、環境、特に健康領域で生成された時系列データは、マルチモーダル信号を生成する。 時系列言語モデル(TSLM)は、これらの信号のスケーラブルな解釈を約束する。 既存のペアコーパスは、スケールとモダリティのカバレッジにおいて閉じたり制限されたりしている。 TimeCapは、ループに言語モデルがない信号で直接動作するオープン決定論的キャプション抽出器である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:10:01 GMT)
• Realtime-Bench: Can Frontier Models Solve Real-time Interactive Problems? [33.8]
  遅延アクションが直接成功に影響を与える動的なタスクのスイートであるRealtime-Benchを紹介します。 時間的コストは進化する環境において成功を制限し、高い推論努力は時間的圧力下では混合効果があることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:20:47 GMT)
• LIBERO-Industry: Benchmarking Robotic Manipulation under Industrial Process Constraints [33.7]
  フレキシブル製造における工業的操作は、変化する製品や生産条件に適応するためにロボットポリシーを必要とする。 既存の評価フレームワークは、ジェネラリストロボットポリシーを評価する際に、これらの制約を体系的に捉えない。 先述の産業制約を制御可能なタスク条件と測定可能な成功基準に変換する新しいベンチマークであるLIBERO-Industryを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:30:57 GMT)
• InstantFusion: A Shared Latent Interface for Heterogeneous Image Generators [33.6]
  拡散流モデルは、画像生成のデファクトパラダイムとして登場してきた。 その顕著な生成能力にもかかわらず、潜在表現とその根底にある認知力学のクロスモデルアライメントは未解明のままである。 InstantFusionは、異種画像生成装置のノイズ発生軌跡を接続する軽量な共有潜在インタフェースである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:10:23 GMT)
• Co-Evolving Acting and Forecasting for Language Agents [33.5]
  訓練用言語エージェントは、長期ロールアウトのコストが高いためボトルネックとなる。 我々は,第3のマルチステップアクションターゲットを付加したCoPEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:52:52 GMT)
• Recursive Reward Improvement via Adversarial Meta-Prompt Evolution [33.3]
  再帰的自己改善(Recursive Self-Improvement、RSI)は、限られたデータを扱う能力において広く注目を集めている。 RRIを導入し、報酬ハッキングの敵を利用して報酬を監督する。 RRI は, 自己改善ベースラインに対して, 9B で 10.9 点, 27B で 12.4 点, 外部モデルなしで 10.3 点の調整スコアを改善した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:31:18 GMT)
• Entertain, then Cancel: How Thinking Makes Reasoning Models Read Some and Or Literally [33.3]
  思考は、ほとんどのテストされたオープン推論モデルにおいて、アンフェム(すべてではない)とアンフェール(両方ではない)の帰結をキャンセルする。 推論モデルの評価は、その解釈の正確さだけでなく、どのように解釈するかを測るべきである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:01:59 GMT)
• LoopAhead: Speculating Ahead for Faster Decoding in Looped Language Models [33.2]
  Looped Transformerは、同じTransformerレイヤを繰り返し適用することで、パラメータ効率を向上させる。 近年のパイプライン型自己投機的復号法では,早期ループ予測からのトークンの起草による遅延を低減している。 ループ変換器の投機的復号化フレームワークである Method を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:38:11 GMT)
• Stitched surface codes: planar concatenation through GHZ corridors [32.9]
  符号距離d = 2tで2つの論理量子ビットを符号化するフォールトトレラント量子メモリアーキテクチャを提案する。 我々は105キュービットのウィロウ超伝導プロセッサで実験的に構築した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:39:05 GMT)
• Trajectory-Level Speculation with Semantic Verification for Tool-Using Agents [32.9]
  SpecAgentは、強力なモデルを各ステップの著者から弱いモデルで作成されたステップのレビュアーに変換するコラボレーションプロトコルです。 検証は自動回帰復号を並列プリフィルに置き換えるため、強いモデルは全てのステップではなく短い検証と時折修正のみを復号する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:06:32 GMT)
• GeoState: Learning View-Decoupled Geometry States for 3D World Modeling [32.8]
  GeoStateは3次元世界モデリングのためのビュー分離幾何表現である。 シーントークン化器は、多視点GFM機能をビュー分離されたシーン状態に集約する。 自動回帰世界モデルは将来のシーン状態を予測し、カメラの動きは別々にモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:56:18 GMT)
• MAppPrint: Robust and Real-time Mobile App Fingerprinting via Traffic Behavior Correlation Graphs [32.7]
  MAppPrintは堅牢でリアルタイムなアプリフィンガープリントフレームワークである。 AFの精度は4.913.9%向上し、最先端の手法よりも36倍改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:17:48 GMT)
• A Diagnostic Study of World-Space Human Recovery Under High Camera Dynamics [32.1]
  我々は,K-Popストレステスト,ブロードキャストダンスビデオを導入する。 カメラと人間の推定値は、それぞれが自己整合性を持ち、不整合スケールで組み合わせられたときに漂流が現れることを示す。 我々は、このミスマッチを推定し、すべてのパフォーマーに1つのスケールを適用して、相対的な位置を1つの共有ワールドフレームに保ちながらドリフトを除去するクローズドフォーム補正を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:51:15 GMT)
• SWE-at-Scale: Scalable Issue Synthesis from Historical Bug Fixes [31.9]
  SWE-at-Scaleは、現実世界のソフトウェア修正をリバースエンジニアリングすることで、現実的な問題を自動で合成するフレームワークである。 SWE-at-Scaleは現在のベースラインよりも多様で現実的なSWEタスクを生成する。 注目すべきなのは、SWE-at-Scaleは単一のコード合成から別個のバグタイプを生成することができることだ。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:39:27 GMT)
• Functional Subnetwork Localization for Efficient Continual Learning in Large Language Models [31.7]
  大規模言語モデル(LLM)における連続学習は、破滅的な忘れ方に弱いままである。 CiMEO(Function-isolated Memory-Efficient Optimization)は,各トレーニング例をその機能サブネットワークにルーティングする連続学習フレームワークである。 CiMEOは、プログラミング、試験スタイルのタスク、表現、数学的推論にまたがる5つの生成ベンチマークにおいて、最も高い平均性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:03:08 GMT)
• Does Latent Chain-of-Thought Actually Reason? A Single, Unifying Taxonomy for Latent Reasoning [31.5]
  潜在チェーン・オブ・シントは、記述された推論ステップを連続的な隠蔽状態に置き換える。 これらのステップが実際にどのような計算を行うのかは不明だ。 この問題は21のモデルタスク構成にまたがって検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:37:32 GMT)
• Clean Data Can Still Carry Backdoors: Support-Persistent Backdoors for Model Reuse [31.5]
  DAR(Discover-and-Relabel)は, クリーンデータ蒸留後においてもその挙動を維持できる支持型バックドア手法である。 Darは、ImageNet分類とCLIPベースのプロンプトチューニングにおける最先端のバックドア攻撃に匹敵する攻撃精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:04:19 GMT)
• Multimodal AI Detection for Math-Heavy Scientific Text [31.3]
  PDFから抽出されたテキストのみに依存する既存の検出器は、数学に重きを置く科学内容のフォーマットに含まれる豊富な視覚情報の恩恵を受けない。 私たちはSnapJudgeを訓練します。画像ベースの検出器で、散文と論文の両方のスクリーンショットで動作します。 0.1%の偽陽性率で、SnapJudgeはフロンティアモデルで生成された散文の92%と93%の検出率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:10:14 GMT)
• ARGUS: An Agenda-Driven Framework for Reliable User Simulation [31.3]
  ARGUSは、シンボリック操作によって操作される動的アジェンダスタックを使用して、ユーザの目標状態を維持する、ニューロシンボリックフレームワークである。 コスト効率向上のために、我々はARGUSを統一パイプラインを用いてコンパクトなモデルに蒸留する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:29:36 GMT)
• NICE Toolbox: Nonverbal Interpersonal Communication Exploration Toolbox [31.0]
  NICE ToolboxはオープンソースのPythonフレームワークで、非言語通信信号を自動的に計測する。 マルチカメラシステムのサポート、交換可能な検出アルゴリズム、検出器出力の2Dおよび3D可視化、ユーザのカスタムデータの評価、サードパーティソフトウェアへのエクスポートなどが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:41:38 GMT)
• TRACER: A Multimodal Harness for Patient Care in Hospitals [30.9]
  我々は、ビデオから微小レベルのアクションレコードを構築し、臨床記録と組み合わせて時間単位のレポートを作成する、トレーニング不要なマルチモーダルハーネスTRACERを紹介した。 臨床記録と連続ビデオを組み合わせることで,保護された健康データをトレーニングすることなく,患者の行動の経時的および患者コホート間の理解を支援できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:00:47 GMT)
• HTN-Orchestrate: A Hierarchical Task Network Framework for Multi-Agent Orchestration [30.6]
  複雑なタスクでエージェントをオーケストレーションするには、ローカルなサブタスクの実行とグローバルなタスク計画の調整が必要である。 HTN-Orchestrateは階層型タスクネットワーク(HTN)を通じてこれらの責務を分離する2層フレームワークである。 Webリサーチ、科学的推論、研究にまたがる5つのベンチマークでは、HTN-OrchestrateはReAct、Agent Team、DeepSeekより優れています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:45:59 GMT)
• Learning from Unverified Peers via Shared Residual Distillation [30.3]
  言語モデルは、同じ問題に対するいくつかのソリューションを生成することができる。 本研究では,モデル自体の未検証ピアトラジェクトリから学習する自己蒸留法である共有残留蒸留(SRD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:36:40 GMT)
• ZoomCap: Evidence-Routed Visual Zooming for Recoverable Visual Information Transfer [30.1]
  視覚情報伝達として細粒度キャプションを定式化する。 ZoomCapは、条件付き知識検索、OCR対応読み出し、カバレッジギャップ回復、適応的な視覚ズームのためのドラフトキャプションを使用する。 また,2つのブラインドアンカーにキャプション由来の原子クレームをスコアするFactCycleを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:10:24 GMT)
• RoleQ: Role-Aligned Scales for Converting Language Models to Ternary [29.9]
  RoleQは、ウェイトマトリックスのレイアウトではなく、Transformerユニットの機能的な役割によってスケールする。 トレーニング後のパイプラインは、いくつかのGPU時間で既存のチェックポイントを1重量あたり1.59ビットに変換する。 単位当たりのフィッシャー塩分によって配置された第2の三次平面は、行列乗法を不要に保つ。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:56:57 GMT)
• RoboCloth: A Large-Scale Real Cloth Material Dataset for Neural Reflectance Reconstruction [29.9]
  今回紹介するRoboClothは、フレキシブルでキャリブレーションされたカメラと照明の下でキャプチャされた500個の本物の布材のデータセットで、どちらも買収時にロボット制御される。 ステージ1では、コーパス上の共有デコーダをトレーニングして、布素材の事前学習を行い、ステージ2ではデコーダを凍結し、ターゲット素材に2048x2048の潜伏テクスチャを適合させる。 我々は、既存の反射率データセットと解析的PBRフィッティングに基づいてトレーニングされたデコーダよりも優れたキャプチャを訓練したデコーダが、修正せずに未確認の取得システムに転送されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:45:50 GMT)
• Policy-Aligned Predictive Verification for Adaptive VLA Action-Chunk Execution [29.9]
  視覚言語アクション(VLA)ポリシーは、繰り返し推論を減らすアクションシーケンスを生成する。 候補行動プレフィックスの結果を予測する政策整合予測検証器(PAV)を導入する。 提案手法は,VLAの内部タスク条件表現空間における既存の提案を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:45:17 GMT)
• Identifying Effective Strategies in Prompt Evolution for Stress and Emotion Prediction [29.4]
  大規模言語モデルは、最近ソーシャルメディアのストレス予測を約束している。 ソーシャルメディアのストレスと感情データを2つのモデルサイズで比較した。 開発利益に関連する5つの促進戦略を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:24:24 GMT)
• TRACE: Typed Reference-Aware Conversational Editing for Humanoid Motion Diffusion [29.0]
  本稿では,Unitree G1ヒューマノイドロボットの世代・編集フレームワークであるTRACEを紹介する。 言語モデルは、動きに基づく監視から、サポート、ルート、ハンドイベントを予測することを学ぶ。 編集のために、タイプドリクエストは、ボディタイムスコープとソース相対ゴールを定義します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:49:53 GMT)
• VLA-$Δ$: Learning Physical State Transition for Vision-Language-Action Models [28.9]
  視覚言語行動モデル(VLA)は、視覚言語事前学習を通じて獲得した意味知識をロボット制御に伝達する。 VLA-$は、現在の状態と将来の状態の物理的変化を明示的な学習ターゲットとして利用する一般的なフレームワークである。 推論の間、モデルは、追加の推論オーバーヘッドなしで、現在の観測から直接アクションを生成します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:54:21 GMT)
• Bridging the Markerless Tracking Validation Gap: Intraoperative X-ray Workflow Integration [28.8]
  RGB-Dセンサーによる脊椎解剖のマーカーレス追跡は、浸潤性骨吸収の代替として有望である。 既存の臨床データセットは、これらの方法を検証するために独立した地下の真実を提供していない。 C-arm fluoroscopy による腹腔内6-DoF反応を誘導する臨床応用パイプラインにより,このギャップを解消する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:18:06 GMT)
• CleanRM: Reward Modeling from Noisy Feedback with a Few Clean Feedback for RLHF [28.8]
  そこで本研究では,サンプル単位の雑音比を最適搬送により校正するためにクリーンフィードバックを利用するCleanRMを提案する。 CleanRMは、ノイズフィードバックから復帰した好みの結合分布をクリーンフィードバックと整合させ、ノイズ補正サロゲート損失を用いて報酬モデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:49:51 GMT)
• SCCL-DT: Semantic-Conflict-Aware Contrastive Learning with Dual-Rule Teacher Distillation for Zero-Shot Chest X-Ray Diagnosis [28.7]
  対照的な視覚言語による事前訓練は、ゼロショット胸部X線診断をサポートする。 標準目的は、バッチ内のすべての対角外イメージ-リポートペアを負として扱う。 セマンティック・コンフリクト・アウェア・コントラスト学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:44:40 GMT)
• Fractional Power-of-Two Quantization for Efficient and Effective Multiplier-Free LLM Inference [28.3]
  ポストトレーニング量子化(PTQ)は、ウェイトとアクティベーションを低ビット整数にマッピングすることで計算とエネルギーコストを削減する。 パワー・オブ・ツー (PoT) 重み量子化は、シフト加算論理による効率的な乗算自由 LLM 推論を約束する。 実効的な4ビット重み量子化を実現するために, 基本$sqrt2$ (half-octave) の分数PoTグリッドであるフラクタルPoTを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:50:03 GMT)
• Tool-Augmented Large Language Models for Reliable Medical Calculation from Patient Notes [28.1]
  医療電卓は、生の患者の観察結果を臨床的に実行可能な値とスコアに変換する。 これらの電卓を自由形患者ノートに直接適用するには、複雑な公式の正確な実行と正確な変数抽出が必要である。 患者ノートから信頼性の高い医療計算を行うためのツール拡張LDMフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:18:50 GMT)
• Noise-Space Reward Alignment for Few-Step Generative Models [28.1]
  数段階の生成モデルでは、1つか数回の評価で高品質なサンプルを生成する。 直習は過度な報酬の過度な最適化に悩まされる。 NPOは、直接微調整よりも優れた報酬品質のトレードオフを一貫して達成している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:30:15 GMT)
• TimeRSI: Towards Self-Improved Agentic Deployment for Time-Series Foundation Models [27.9]
  TimeRSIは、凍結予測モデルを中心とした自己改善型のエージェントデプロイメントシステムである。 符号化エージェントは、タスク記述を実行可能なパイプライン変更に変換する。 デプロイメント中に、アダプティブセレクタが結果のパイプラインの中から選択する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:49:35 GMT)
• Accelerating VLA Inference with Perturbation Informed Execution [27.5]
  アクションチャンキング視覚言語アクション(VLA)モデルは、将来のロボットアクションのシーケンスを予測する。 固定水平実行では、ロボットは、各予測チャンクの固定長プレフィックスを実行した後、再びポリシーを呼び出す。 本稿では,次のポリシーコールの前に実行されるアクションチャンクとアクション数を共同で選択する,トレーニング不要なPICESを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:23:12 GMT)
• Fast-VLA: You Only Think Once for Robot Manipulation [27.5]
  我々は,Fast-VLAを導入し,1回に1回フリーズした4B VLMを起動し,命令と初期ビューを固定された多層タスクメモリとしてコンテキスト化する。 実行中、軽量のオンラインアクターは、学習した時間と腕のインデックス付きクエリを、現在の視覚的および受容的なフィードバックと融合してアクションクエリを形成する。 高速VLA 92.46%、92.40%がRoboTwin 2.0のクリーン&ランダム化、95.95%と79.11%がLIBEROとLIBERO-Plusの評価で成功した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:05:16 GMT)
• Seeing Both the Forest and the Trees: Reusing Holistic 3D Priors for Part-Decomposed Generation [27.4]
  部分分解生成モデルが全体論的先行特性の両特性をどのように継承するかを示す。 STRUCTPARTSは、デュアルフレーム座標インターリービング機構にコア技術が貢献するフレームワークである。 トレーニングコストのごく一部で、従来の部分分解モデルと一致または超えている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:27:34 GMT)
• A team of Gemini 4 Argon agents beats Minecraft [27.4]
  我々は4人のジェミニ4 アルゴンエージェントをサンドボックスのマインクラフトサバイバルワールドに配置し、エンダードラゴンを倒すという1つの目標を与えた。 各エージェントは、Mineflayerと呼ばれるオープンソースのライブラリを介してプレイヤーをコントロールし、ゲーム内チャットと共有メモリを通じてチームメイトとコーディネートした。 エージェントは2,783のプログラムを書き、27時間14分でドラゴンを倒し、途中で605回死んだ。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:51:32 GMT)
• Intern-Decision: Efficient Multimodal Decision Making with Autoregressive Masked Language Modeling [26.9]
  Intern-Decisionは0.8B、2B、4Bマルチモーダル決定モデルである。 我々の自己回帰型マスキング言語は、フィールドごとに1つの決定的プレースホルダーを完全なアシスタントスケルトンに配置する。 結果は、より大きなエージェントシステムの実用的なコンポーネントとして、コンパクトな決定モデルをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:05:48 GMT)
• Disagreement-Guided Weak-to-Strong Routing [26.4]
  小さな言語モデルは、コストとレイテンシの制約を満たすために、エッジデバイスやロボットシステムにますますデプロイされている。 本稿では,モデル-モデル比較に基づく最適ルーティングの原理的近似を提案する。 特に,モデル生成応答から直接測定できるモデル不一致の概念を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:19:57 GMT)
• FeaTok: Feature-Loss Tokenization for Image Generation [26.4]
  画素ではなく予め訓練された特徴を再構成することで、個別のトークンを訓練するFeaTok(FeaTok)を導入する。 FeaTokは3つのベンチマークで連続的かつ離散的なテキスト条件ベースラインを超えており、事前トレーニング後の微調整はわずか500である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:23:02 GMT)
• Uncertainty Quantification in Pairwise Difference Learning for Classification [26.1]
  ペアワイズ差分学習(PDL)の鍵となる考え方は、2つのインスタンスを入力として取り、それぞれの結果の違いを予測する関数を学習することである。 本稿では,分類作業のためのPDLのバージョンを提案し,その目的に適したメタラーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:15:08 GMT)
• Resisting Harmful Instructions through Training-Free Weight Editing [26.0]
  目標とする望ましくない命令に対するコンプライアンスを軽減するために,トレーニング不要な重み付け手法を提案する。 提案手法は,5つの命令調整モデルにまたがる2つの有害行動に対するアプローチを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:47:15 GMT)
• The Last Remote Sensing Model Built by Humans? Casting Any Earth Observation Task as Recursive Self-Improvement [25.9]
  地球観測(EO)モデルは現在でも手作業で製造されている。 このループはエージェントに渡せることを示す。 検証可能なタスクは、ハーネスと検証器としてキャストすることができ、ハーネスはエージェントが使用するものを定義し、検証器は成功とみなすものを定義する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:56:46 GMT)
• Measuring the local shape of learning-rate transfer curves [25.8]
  LR転送曲線の勾配をよく説明できる2つの関係式を提供する。 理論上、正規化層の特定の条件下で曲線の勾配とゼロ勾配に下界を示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:01:38 GMT)
• OpenGCUA: Toward a Fully Open Stack for Generalist Computer Use [25.8]
  オープンジェネリストCUA(Open Generalist CUA, OpenGCUA)は、GCUAのスタックをコミュニティと共同で開発・公開するためのプロジェクトである。 コード実行はエージェント設計の重要な特徴です。 本稿では,固定されたハーネスルールからモデルへのハーネス・ツー・モデル決定の伝達,選択された観測とタスク状態決定の移動を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:51:35 GMT)
• From Research Goals to Scientific Closure: Evaluating Agents Through Evidence-Supported Physics Research [25.7]
  我々はPhysClosureBenchについて紹介する。 各タスクは研究目的と本質的な科学的制約を特定する。 20基準のアトミックスコアは、局所的な科学的成果を測定する。 リサーチクロージャ(RC0--RC4)は、特定の研究課題がどの程度完全に解決されるかを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:23:22 GMT)
• In-Context Batch Black-box Optimization via Flow Matching [25.7]
  バッチブラックボックスの最適化は、多くの候補を並列に評価できる高価なシステムにおいて重要である。 本稿では,Thompson-Sampling Refinement (FMTR) のためのフローマッチングについて紹介する。 FMTRは、バッチBOと実世界のベンチマークのコンテキスト内ベースラインに対して高い性能を実現し、バッチ選択の計算コストを大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:32:52 GMT)
• Cross-Embodiment Causal Transfer from Human Videos to Robot Manipulation [25.5]
  本稿では,人間の映像の知識をロボット操作に伝達するために,Causal-Beam-Guided Subtask Transfer (CBST)を提案する。 CBSTは人間のビデオから操作関連表現を学び、タスクレベルのセマンティック変数に基礎を置く。 ロボット操作ベンチマークの実験では、対応するワールドアクションモデルベースラインよりもタスク成功率が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:48:10 GMT)
• WEAVE: Weaving Real-World Code Evolution into Dependency-Structured Tasks for Benchmarking and Training Code Agents [25.5]
  WEAVEは,検証済みのPR履歴を実行可能な依存性構造化タスクに変換するフレームワークである。 さらに、依存性に一貫性のある部分的な進捗を測定する、決定論的でテスト対象のメトリクスであるGraph Creditを導入します。 タスク構築、エージェント評価、教師付き微調整、強化学習の実験は、WAEAVEがコヒーレントな実行可能なタスクを得られることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:12:56 GMT)
• GeoPano: Towards Geometrically Accurate 3D Reconstruction from a Single Panorama [25.4]
  単視点パノラマ3次元再構成のためのフィードフォワードフレームワークであるGeoPanoを紹介する。 パノラマ認識型アグリゲータを提案し、新しいパノアテンション機構を備えた合理化アグリゲータを提案する。 提案手法は, 再現精度, 幾何整合性, 視覚的忠実度において, 従来のSOTA手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:42:59 GMT)
• Designing Transformers for Continuous Diffusion Language Models [25.3]
  LangDiTは、マッチしたLangFlow比較における生成パープレキシティを著しく低減する。 プラグアンドプレイバックボーンとしてのLangDiTは、21.72の世代パープレキシティ(GenPPL)を1024のNFEと44.72のGenPPLを128のNFEで使用する新しい最先端モデルへと導いた。 プラスミド型CDLMに適合すると、LangDiTは1024個のNFEを用いて11.33個の新しいリードGenPPL、27.51個のNFEを128個のNFEを用いて生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:52:31 GMT)
• Ranking and Partitioning of Attention Heads for Sparse and Continual Reinforcement Learning Fine-tuning [25.3]
  本研究は,注目度と分割による言語モデルのスパースおよび継続的強化学習に関する研究である。 スパース学習では、注意点を勾配ノルムでランク付けし、効果的に訓練できる少数の頭部を識別する。 継続的な学習では、タスク間でヘッドを分割し、タスク間の干渉を減らし、以前に学習した能力を保持する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:21:56 GMT)
• Router Drift Control: Mitigating Off-Policy Degradation in Mixture-of-Experts Reinforcement Learning [24.8]
  強化学習は、トレーニング推論ミスマッチ、ミニバッチ更新、非同期トレーニングによって、非政治的になる可能性がある。 Rollout Replayは、トレーニング中のロールアウトステージからの専門家の選択を再利用することで、このミスマッチを緩和する。 本稿では、オフポリティクスの安定化の信号として、ロールアウトとトレーニングの間のルーティング不一致を利用したルータドリフト制御(RDC)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:09:10 GMT)
• Explore Once, Evaluate Many: Multiple Policy Evaluation for Stochastic Linear Bandits [24.6]
  線形報酬構造を持つコンテキスト帯において,K$ターゲットポリシーを同時に評価する方法を検討する。 PRISMAは、全ての目標ポリシーの値を、少なくとも1-$の確率で精度$varepsilon$に推定するアルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:22:59 GMT)
• MemComposer: Learning to Assemble Memories for LLM Agents via Reinforcement Learning [24.6]
  エージェントメモリは、大きな言語モデル(LLM)エージェントがパラメータを更新することなく過去の経験を再利用できるようにする。 提案するメモリコンポーザは,現在のクエリを共同で検証し,どのエクスペリエンスを含めるか,どれを選択すべきか,どのように注文するかを決定するために候補を検索する。 GRPOベースのフレームワークであるExperience Policy Optimization(ExPO)を用いて、完全なエージェントインタラクションを通じてメモリコンテキストを評価し、タスクのフィードバックを使ってアセンブリポリシーを最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:47:06 GMT)
• Grounding Generative Verification in 3D Content [24.5]
  信頼できる3Dシステムを構築するには、より強力な生成と推論だけでなく、検証フィードバックが必要である。 3DVerifierBenchは10のタスクにまたがるベンチマークで、決定、拒絶説明、および仕様や候補における制御された変更に対する応答を評価する。 マルチビューファクト抽出,制御された3D編集,ネイティブアノテーションを組み合わせたスケーラブルなパイプラインを開発し,矛盾する説明とリンクされた反事実を含む14,126のトレーニング例を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:59:01 GMT)
• ETH: Data-Balanced Heterogeneous Pipeline Parallelism for Training Large Models [24.5]
  大規模モデルの現在のトレーニングシステムは、パイプラインステージ全体で不平等な数のレイヤを割り当てることで、ワークロードのバランスをとる。 このアプローチは重要なメモリ制約に対処できず、本質的に粒度のバランスが粗い。 我々は異種パイプライン間の効率よくきめ細かなデータバランスを可能にする新しいアプローチである異種パイプライン並列性(HPP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:10:27 GMT)
• SoftCache: Adaptive Step Size Caching for Diffusion Transformers [24.4]
  拡散モデルとフローモデルは反復的なステップ上でサンプルを生成し、それぞれが大きなネットワークをフルパスする。 動的キャッシュ手法は、ネットワーク入力の安価なプローブを安定化信号に蓄積することで、いつリフレッシュするかを決定する。 我々は、ソフトキャッシュを行うSoftCacheを提案します。バイナリスイッチの代わりに、ヘッドルームは、キャッシュされた各ステップがどれくらい遠いかを設定します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:59:34 GMT)
• MOSS: Mode-Oriented Source Shaping for Robot Flow Matching Policies [24.3]
  本稿では,モード選択を生成開始点の明示的な選択に変換するモード指向ソースシェーピング(MOSS)を提案する。 モーダリティ-強度推定器は、モード固有のソースの幾何学を適応的に制御する、局所的なマルチモーダリティの度合いを予測する。 MOSSはタスク成功率の最大100%を目標モードに設定し、10:90の不均衡データセットで90%以上の誘導率でマイノリティモードを回復し、実際のロボットでは43.3ポイントの誘導率でモード条件付きフローポリシーを超えた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:44:18 GMT)
• PathFM: Fast Generative Forecasting of Multivariate Trajectories [24.2]
  ほとんどの先行するモデルは、将来の軌道の依存構造を未特定のまま残して、限界量子化を予測している。 PathFMは,フローマッチングを用いて完全な将来の経路を生成するトラジェクトリベースの予測モデルである。 PathFMは、確立された予測ベンチマーク fev-bench と TIME の競合限界精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:58:45 GMT)
• All-in-One Memory: Process-Rewarded Reinforcement Learning for Memory Agents [24.1]
  大規模な言語モデルは、長い水平履歴に根ざしたクエリに答えるために、ますます外部メモリに依存している。 我々は、これらの操作を共有エビデンス状態の遷移として整理するオールインワンメモリ(AiO-Mem)を提案する。 個別の軌跡条件付きプロセス報酬モデルがエビデンスグラウンドで制御された微調整と軌跡レベルDPOを用いて訓練され、収集された軌跡にプロセススコアを割り当てる。 AiO-Memは、静的メモリシステムとRL学習メモリエージェントの両方の応答精度を一貫して改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:02:24 GMT)
• Seeing is Believing: Benchmarking and Mitigating the Interference of Language Priors on Visual Perception in MLLMs [24.0]
  MLLMの言語述語は視覚的エビデンスをオーバーライドし、視覚的知覚を損なう。 ViSiP-Benchは6つの先行カテゴリにまたがる稀だが現実的なシナリオをベースとしたベンチマークである。 提案するMAPSは,各モデルにおいて最強の先行を識別し,現実に根ざした知識に基づいて微調整を行い,過剰な事前依存を和らげる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:54:57 GMT)
• Sparse Attention for Video Generation Acceleration via Growing Sparsity and Reduced Search [24.0]
  拡散変換器(DiT)はビデオ生成を支配しているが、自己注意による推論コストが高い。 我々は注意エントロピーと平均注意距離を通して注意動態を解析し、注意が認知段階にまたがって集中することを発見した。 より早期に計算量を増やし、徐々に減らすトレーニングフリーのフレームワークであるGrowing Sparsity and Reduced Search (GSRS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:37:51 GMT)
• Mosaic: Multi-Session Agentic Reinforcement Learning [23.9]
  本稿では,任意のセッション数をサポートするマルチセッションエージェント強化学習について紹介する。 軌道レベルでは、セッション使用信号が有利な推定に組み込まれている。 セッションレベルでは、各セッションの利点を見積もりの限界貢献に応じて形作る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:32:44 GMT)
• VoteGEO-Bench: Measuring the Impact of Generative Engine Optimization on Electoral Visibility [23.5]
  生成エンジンの最適化は、Webコンテンツを書き換えて、生成されたレスポンスの可視性を改善する。 本稿では,2024年のアメリカ合衆国大統領選挙と2026年の日本下院選挙を対象とするベンチマークであるVoteGEO-Benchを紹介する。 我々は,目標仕様,エンジン・選挙間の有効性,投票者ペルソナの役割など,4つのカテゴリで11の書き直し戦略を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:18:55 GMT)
• Skill-Decoupled On-Policy Expert Distillation for Unified Vision-Language Models [23.5]
  本稿では,スキル分離型オン・ポリシィ・エキスパート蒸留(SCOPED)を提案する。 SCOPEDは有能な専門家を訓練し、報酬誘導反射によって明確なスキルを抽出する。 8つのマルチモーダルベンチマークで、SCOPEDはバックボーンと混合機能RLを一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:01:41 GMT)
• Progress Reward Model for Reinforcement Learning via Large Language Models [23.3]
  タスク計画と高密度報酬を統合してRLを強化する新しいフレームワークであるPRM4RL(Progress Reward Model for RL)を提案する。 高レベルの計画では、複雑なタスクを一連の単純な管理可能なサブタスクに分解し、タスク実行の進捗を監視するためにサブタスク指向できめ細かなプログレス関数を設計する。 低レベルの報酬生成は、ポテンシャルに基づく報酬形成にインスパイアされ、プログレッシブ・リワード・モデル(PRM)の構築にプログレッシブ・ファンクションを使用し、理論上は最適性と収束の保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:21:25 GMT)
• Hindsight-Privileged RLVR: Single-Rollout Token Credit Without Group Sampling [23.2]
  検証可能な報酬(RLVR)による強化学習は、チェックされたタスク結果から言語モデルを訓練する。 本稿では,Hendsight-Privileged RLVR(HP-RLVR)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:36:16 GMT)
• A Responsibility-Centered Coordination Mechanism for Decentralized Multi-Agent Systems [23.0]
  本稿では,責任中心の協調機構であるRCMを提案する。 我々は,このメカニズムを責任制約のある意思決定と責任指向通信プロトコルを通じて局所的に運用する。 実験により、RCMはタスクパフォーマンスにおいて最大18.7ポイント、責任において10.2ポイントの強い集中的および非集中的な調整ベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:39:57 GMT)
• Condition-Contrastive Extrapolation for On-Policy Distillation of Language Models [22.9]
  オンライン蒸留(OPD)は、より強い教師の監督のもと、自作の軌跡を訓練することで、生徒の言語モデルを改善する。 本研究では,教師が質問条件に敏感に対処できるように,コンディションコントラスト外挿オンポリシィ蒸留(CCE-OPD)を導入する。 CCE-OPD は、Qwen3-8B を 0.6B と 1.7B の学生に蒸留した場合、平均 1.60 と 1.95 の比率で、OPD よりも avg@8 を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:55:34 GMT)
• JetSpec++: Foresight Parallel Drafting with Self Refinements [22.8]
  投機的復号化の有効性は、投機的復号化トークンの受理率と製造コストの2つの量に支配されている。 これら2つの目的をアルゴリズムとシステムの共同設計で最適化できることを示し,JetSpec++を提示する。 JetSpec++は、ほとんど完全にコストを隠しながら、強力な学習されたドラフトモデルを維持している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:05:59 GMT)
• Lexical Reference Frames: Interpreting LM Residual Streams in Native Semantics [22.8]
  すべての隠れた状態は、次に読み込むレイヤによって誘導され、コンテキストに適応する、ネイティブな参照フレームを持っている、と我々は主張する。 このように、語彙参照フレームは、モデルの隠された状態をすべて読み取り可能、属性可能、およびステアブルにする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:29:27 GMT)
• Multi-Teacher On-Policy Distillation for Flow-Based Vision-Language-Action Models [22.7]
  学生主導型環境相互作用と教師の速度管理を結合した2段階のオンライン蒸留フレームワークを提案する。 LIBERO-40では22.55%,CALVINでは33.4%,Meta-World MT50では22.6%である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:55:07 GMT)
• Architecting for Hardware Diversity: Meta's End-to-End Co-Design for High-Performance AI Training on AMD GPUs [22.6]
  本稿では,AMD Instinct MI350XとNVIDIA B200をケーススタディとして,代替アクセラレータの最適化手法を提案する。 移植された直接ベースラインと比較して、これらのメソッドはエンドツーエンドのトレーニングスループットを最大1.5倍改善する。 私たちのコントリビューションは、オープンソースのPyTorch、Triton、ROCmwarmエコシステムにアップストリームされました。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:09:08 GMT)
• ControlFlow3D: Distilling Multi-View Knowledge into Latent Flow Matching for Point Cloud Upsampling [22.6]
  トレーニング中に,事前学習した基礎モデルから知識を軽量な生成ネットワークに抽出するフレームワークであるControlFlow3Dを提案する。 具体的には,凍結した3次元エンコーダによって定義された構造化潜在空間において条件付きフローマッチングを行う。 また,35KオブジェクトのマルチモーダルベンチマークであるShapeNetPUを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:50:42 GMT)
• SCARCE: Emergent Institutions in Long-Horizon Multi-Agent Coding Systems [22.1]
  本稿では,共有実行リソースへのアクセスを交渉しながら,個々の期限下でのコーディングタスクのシーケンスをエージェントが解決するフレームワークを提案する。 この交渉は、いつ、どのくらいの間プログラムを検査し、コードをコンパイルし、テストを実行できるかを決定する。 エージェントは、評判、互恵性、前例に根ざした永続的な規則とコミットメントを、自発的に非公式な制度を発達させることがわかりました。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:00:47 GMT)
• Mem4Act: Learning Effective Latent Memory for Long-Horizon Robotic Manipulation [22.1]
  本稿では,Mem4Actという長軸ロボット制御のための効果的な潜時記憶学習フレームワークを紹介する。 Mem4Actは、長い履歴を効率的にカバーする方法、情報メモリが保持すべきもの、ポリシーが実際にメモリに依存していることを保証する方法の3つの課題に対処する。 これは、それぞれ49.88%、61.0%、81.5%の成功率で、メモリ依存制御における最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:51:58 GMT)
• Retrofitting Recurrent Vision-Language Models from Pretrained Backbones [22.0]
  近年の研究では、事前訓練された言語モデルに深度再発を再現できることが示されている。 我々は,このパラダイムを視覚的理解に適用し,事前学習された視覚言語モデルのパラメータフットプリントを削減する。 提案手法をTinyLLaVA-1.4Bのバックボーン上で再調整中に新たな視覚言語データを導入することなく評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:34:27 GMT)
• CQDC-Warp: GPU-Accelerated Differentiable Quasi-Dynamic Simulation for Contact-Rich Manipulation [22.0]
  バッチモデル予測制御(MPC)のためのGPU加速擬似力学シミュレータCQDC-Warpを提案する。 提案手法は,計画前に対象物との接触が特定され,ソフトコストで促進されるような,接触誘導軌道最適化の研究に用いられる。 このフレームワークは17,408ドル(約1万7000円)で、Allegroのインハンドローテーションベンチマークで、CFreeが73.7%、IMPACTが65.2%(約6万5000円)で、79.8%(約7万7000円)で成功しました。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:30:20 GMT)
• A large-scale climate-aware satellite image dataset for domain adaptive land-cover semantic segmentation [22.0]
  本研究では,領域適応型土地被覆セマンティックセマンティックセグメンテーションのための大規模気候対応衛星画像データセット(CASID)を提案する。 大きさ5000 x 5000ピクセルの980枚の衛星画像で構成され、約2,500平方キロメートルに及ぶアジアの30の地域から収集されている。 この特徴により、CASIDは複数のドメインを持つ最初の気候対応土地被覆セマンティックセマンティックセマンティックデータセットとなる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:36:57 GMT)
• FIRM: Fisher-Informed Retention Merging for Federated LLM Unlearning [21.9]
  フェデレートされたLLMアンラーニングアドレスは、プライベートクライアントに分散したままデータを忘れたり保持したりする際に、ターゲットとなる知識を削除する。 FIRM(Fisher-Informed Retention Merging)は,安定したサーバ側アグリゲーションのための単一ラウンドフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:39:55 GMT)
• Retrieved but Not Read: Understanding Why Search-Augmented LLMs Fail to Use Available Evidence [21.8]
  ウェブサーチでは1つのプロプライエタリモデルと,制御された検索では6つのオープンウェイトモデル構成を評価した。 ソースページを開くことなく検索スニペットからモデルが答えることがよくあります。 検索された証拠が内部の予測に影響を与えても、モデルは最終的な回答で古い情報を好むかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:48:37 GMT)
• MuSTMM: Learning Sound-Triggered Mobile Manipulation across Multiple Scenes [21.8]
  音制御モバイルマニピュレーション(STMM)では、ロボットは関連するオブジェクトにナビゲートし、適切な物理的相互作用を実行することで、音イベントに応答する必要がある。 空間音響と31シーン間の物理的相互作用を組み合わせたデータセットMuSTMM(Multi-scene Sound-Triggered Mobile Manipulation)を提案する。 MuSTMMには、1436万の事前計算されたRoom Impulse Responses (RIR) と、見知らぬシーンにおける単点と複数点の設定を評価するためのシーン分割が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:40:22 GMT)
• Decoding Naturalistic Speech from fMRI with Temporal Modeling and Multimodal Alignment [21.7]
  NOEMAは、fMRI計測の窓をマルチモーダル刺激埋め込みと整合させる時間畳み込みデコーダである。 2つの自然主義的な音声データセットでは、NOEMAはトップ10内の2000の候補の正しいセグメントを42%以上の持たないクエリで検索する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:17:15 GMT)
• Sub-Millisecond Reflexes for Continuous Physical Human-Robot Interaction [21.7]
  拡張されたROS2互換マルチモードコントローラをベースとした,オープンソースのサブミリ秒反射エンジンを提案する。 フランカ・ロボティクス・マニピュレータの実験では、従来のros2_controlよりも4桁早く、0.1ms以下で切替遅延を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:00:05 GMT)
• Learn Only Where You Can't Compute: Structured Corrections to Gaussian Process Posteriors [21.7]
  物理インフォームド・ガウス過程(GP)は科学推論の原則的な枠組みを提供する。 GPはより大きなデータセットや非線形情報にスケールするのに苦労する。 本稿では,抽出可能なガウス参照と生成学習によるデータ駆動補正を組み合わせた後部補正フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:31:15 GMT)
• CoWorld Reasoner: Agentic Multimodal Reasoning with the Evolving Video World Model-Driven Harness [21.6]
  ビデオワールドモデル(VWM)は、視覚的想像力のための自然な統合エンジンを提供する。 既存のアプローチは通常、事前に定義された視覚的想像力の形式を中心とした固定パイプラインを通してVWMを呼び出す。 本稿では,VWMを統合視覚推論エンジンとして使用するエージェントフレームワークであるReasonWorld Visionerを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:59:15 GMT)
• Close Enough is Nowhere Near: Fidelity-Consumability Decoupling in KV Caches [21.4]
  どちらのモデルも凍結状態であり、送信者のキャッシュは、何の訓練もせずに、読者のキャッシュに代わる。 フリーズしたトランスフォーマーは、自身で記述したキャッシュに近いキャッシュのみを読み取る。 そのキャッシュと幾何学的類似性は、リーダがそれを使用することができるかどうかを予測せず、障害は段階的ではない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:56:53 GMT)
• Augment the Cache, Replace the Activation: A 2x2 Study of Internal-State Sharing [21.4]
  マルチエージェントシステムはテキストを介して通信し、送信側が既に計算した内部状態を破棄し、受信側がそれを再構築するために支払う。 キーバリューキャッシュは入れ替わるのではなく、拡張されなければならない。 アクティベーションは直接レシーバーに書き込まれ、ブリッジもアダプタもトレーニングもない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:04:27 GMT)
• Learning to Forecast on Multiple Spatiotemporal Hierarchies [21.4]
  階層間のバリエーションをマルチタスク正規化として活用するグラフ深層学習フレームワークを提案する。 これらの構造を共同で学習することで、特定の階層への過度な特殊化を減らし、予測性能を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:29:32 GMT)
• FastVLA: Task-Conditioned and Temporally Adaptive Visual Token Compression for Efficient Vision-Language-Action Models [21.2]
  FastVLAはトレーニングフリー、タスク対応、時間適応型ビジュアルトークン圧縮フレームワークである。 我々は,OpenVLA,OpenVLA-OFT,CogACTをLIBERO,SIMPLER,FastVLA,FastVLA,物理Franka Research 3ロボット上で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:17:18 GMT)
• Bias Mitigation in Audio-Enabled LLMs through Adversarial Training and Distillation Methods [21.2]
  モデルによる性別認識は、他のベンチマークタスクのパフォーマンスを損なうことなく、逆法を用いて学習できることを示す。 提案手法を3つのAuLLMに適用し, 性別学習部で満足な結果を得るとともに, 蒸留部で部分的に満足な結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:19:47 GMT)
• Hard Way, The Only Way: Provable Merits of Training on Hardest Examples [21.2]
  重み付き経験的リスク最小化によるデータプルーニングにおける学習の高精度な高次元理論を提案する。 戦略的なプルーニングは古典的なsqrt(N/P)レートから分類試験誤差の減衰を加速させることを示した。 驚くべきことに、この最適性能は劇的なプルーニング戦略によって達成されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:00:40 GMT)
• Full-Duplex Interaction with Speech, Expressions and Gestures [21.1]
  人間の対面会話は、話すことと聞くことの両方にわたって、スピーチ、ジェスチャー、表現を調整する必要がある。 音声対話とストリーミングジェスチャ生成を協調的に最適化するエンドエンドのフルエンド対話モデル。 自己回帰的、チャンクワイドシンセサイザーは、事前訓練された音響特徴と隠れた発話状態を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:54:33 GMT)
• PremiseCheck: Efficient Fact-Checking of Human and AI Peer Reviews [21.1]
  ReviewFactは、NLP、機械学習、そして自然科学の1つの定義の下で、レビューコメントの事実エラーをラベル付けする。 フロンティアのLSMはコメントをよくチェックするが、チェック毎に全紙を読み込まなければならない。一方、テキストに文が保持されているかどうかをスコアする安価な決定モデルは、いくつかの暗黙の主張を混ぜたコメント全体をはるかに不足する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:42:49 GMT)
• Uni-PNP: Unified Prehensile and Non-prehensile Policy Learning for Generalizable Object Pose Reaching [20.8]
  多様なオブジェクトやグリップに到達したオブジェクトの包括的・非包括的操作を共同で学習する統一ポリシーであるUni-PNPを提案する。 実験では、何百ものグリップを持つ物体が76.39%成功し、57.91%が目に見えないピアで成功し、それぞれ20.52と17.79の比率で最強のポーズ取得ベースラインを上回った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:53:10 GMT)
• Can Visual Generation Expand What Unified Multimodal Models Know? [20.8]
  統一マルチモーダルモデル(UMM)は、画像生成の監督を受け、テキストで完全に文書化されていない視覚情報に公開する。 学習者が画像を生成することは、事前訓練されたモデルが知っていることを拡張できるのか? 本稿では,KTP(Knowledge Transfer Probing)を提案する。KTPは,画像生成トレーニングを通じて新たな知識を提供する制御プロトコルで,テキストのみの質問応答によるアクセシビリティのテストを行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:03:24 GMT)
• FDE-Gym: The Last Mile of AI Delivery [20.7]
  フォワードデプロイエンジニア(FDE)は、曖昧な要件を明確にし、ライブシステムで作業し、未定の制約を明らかにする必要がある。 FDE-Gymは18セクターの20の顧客シナリオから95のエンドツーエンドデリバリタスクのベンチマークである。 オンラインプラットフォームでは、人間が同じ成績基準でFDEスキルを練習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:57:23 GMT)
• SWE-Nexus: Automated Composition of Software Engineering Tasks from Test Execution [20.7]
  SWE-Nexusは、テスト実行からリポジトリレベルの実装タスクを構築する、完全に自動化されたパイプラインである。 選択されたテストファイルごとに、トレースは、プロダクション機能体の観察された実行フットプリントを記録する。 ベンチマークには、6つのプログラミング言語にわたる105リポジトリから600のタスクが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:01:09 GMT)
• Decoupled Safety Control: A Safety-Control Algorithm for Training-Free Safety Guidance [20.7]
  拡散モデルはテキスト・画像生成において高い性能を達成するが、それでも安全でないコンテンツを生成することができる。 トレーニングフリーの安全ガイダンスは、モデルウェイトを変更することなくサンプリング中に介入する実用的な推論時代替手段を提供する。 Decoupled Safety Control (DSC) は、訓練不要の安全誘導のためのプラグイン型安全制御アルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:24:00 GMT)
• Lethe: Link Inference Attacks For Evaluation of Edge Unlearning Methods [20.7]
  Graph Unlearningは、新しいトレーニングをすることなく、グラフニューラルネットワークから特定のトレーニングデータの影響を取り除くことを目的としている。 機能豊富なデータセットに対する独立した評価以外に、エッジアンラーニングのための専用のベンチマークは存在しない。 私たちは15のメソッドと8つのデータセットを備えたEdge Unlearningの最初の包括的なベンチマークであるLetheを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:41:09 GMT)
• In the Guise of Correction: How Framing and Cultural Adaptation Erode LLM Safety on Real-World Criminal Cases [20.5]
  実世界の事例から得られた犯罪支援シナリオのベンチマークであるGUISEを紹介する。 それぞれのシナリオは3つの言語的枠組みの下で表現され、5つの異なる文化で評価される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:44:04 GMT)
• PriorityFEC: Deadline-Aware Streaming FEC for KV-Cache Handoff in Edge Multi-Agent Systems [20.5]
  マルチエージェント大規模言語モデル(LLM)システムは、複雑なタスクをサポートするために、エッジにますますデプロイされる。 タスクコンテキストがエージェントに渡されるとき、すでに上流エージェントによって処理されている共有コンテキストは、しばしば再びプリフィルされる必要がある。 既にプリフィルされているキー値(KV)キャッシュを再利用することは、この再計算を避けることができるが、受信エージェントが生成を開始する前に再利用可能なKV状態がネットワーク間で転送される必要がある。 本稿では,モデル側KVの重要性とトランスポート側信頼性を両立させるユーティリティ対応KVキャッシュハンドオフ方式であるプライオリティFECを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:06:10 GMT)
• Qwen-Audio-Jev: A Unified Interface for Audio Decisions [20.4]
  我々は,Qwen-Audio-3.1-ASR-Flash-Nextを専用のJev決定ヘッドで拡張することで,Qwen-Audio-Jevを紹介する。 このモデルはCHOICE、NOUL、SCOREの3つの決定プリミティブを通じて選択、二項判定、得点を統一する。 Qwen-Audio-3.1-ASR-Flash-Nextと比較すると、Qwen-Audio-Jevはおよそ20倍の推論高速化を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:59:07 GMT)
• OPRD: On-Policy Reminder Distillation for Long-Horizon Coding Agents [20.3]
  On-Policy Reminder Distillationは、マルチスコープリマインダーの監督と、リマインダーのない学生のロールアウトにおける結果に基づくルーティングを組み合わせる。 SWE-bench Verified、SWE-bench Pro、SWE-bench Multilingualでは、オープンソースのQwen3.5-4Bベースモデルよりもベンチマーク平均タスク解決率を11.3ポイント改善している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:32:30 GMT)
• Bias Control and Injection for Multi-Agent Aggregation [20.3]
  大規模言語モデル(LLM)を用いたマルチエージェント推論は、集合的意思決定において中心的な疑問を提起する。 私たちの分析は、バイアスを緩和し、悪用する方法を示しています。 検証データも,相対モデル強度の事前知識も必要としないテスト時集約フレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:37:49 GMT)
• Learning from Interaction Experience via Localized Context Distillation [20.2]
  ローカライズドコンテクスト蒸留(LoCD) LoCDは、リビジョンを必要とする学生軌道の臨界スパンをローカライズする。 教師は、生徒自身のプレフィックスからこれらのスパンのみを再生し、生徒は再生されたセグメントで訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:39:09 GMT)
• VisualTrust: Video Reasoning under On-Screen Claim Framing [20.2]
  我々は,主張推論,マルチモーダルな大規模言語モデルにおいて,画面上の主張が矛盾する視覚的証拠を覆す傾向について検討する。 私たちは、14のクレームファクトクラスで5,063ケースの反ファクトベンチマークであるVisualTrustを紹介します。 3つのプロプライエタリなモデルの500本のビデオでは、47.2--64.0%から81.8--85.2%まで誤解を招くクレームの下で精度を高め、34.4--50.8%から11.6--15.0%までトラップ・アンサーの選択を減らす。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:20:18 GMT)
• Provably Efficient Risk-Sensitive Offline Reinforcement Learning via Optimized Certainty Equivalents [20.0]
  リスクに敏感な強化学習は、不確実性と有害な結果の下での意思決定に対処する。 既存のリスクに敏感なRLの研究は、オンライン設定や特定のリスク対策に重点を置いている。 最適化された確実性等価性を用いて、効率的なオフラインリスク感応性RLについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:41:18 GMT)
• SITAR: A Situational Distortion Metric for Automatic Speech Recognition Evaluation [20.0]
  自動音声認識(ASR)のための状況歪み尺度であるSITARを紹介する。 我々はSITARを、単一のフォワードパスで参照-仮説ペアをスコアする軽量BERTファミリー回帰器として訓練する。 本稿では,マクロレベルとマイクロレベルで評価された外在的妥当性と内在的スコアラー信頼性の両方にまたがる原則的検証プロトコルを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:48:03 GMT)
• Gen4P: Video Generators are 4D Perceivers [19.9]
  Gen4Pは、モノクロビデオから4Dの幾何学と動きを復元するためのフレームワークである。 単一のエンコーダパスでクリーンなビデオラテントを処理し、軽量なクロスアテンションデコーダを通じて要求された4D属性を予測する。 3Dポイントトラッキング、ビデオ深度、カメラポーズ推定といったタスクにおいて、最先端または競合的なパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:59:48 GMT)
• MAIA: Anticipating Interaction Anomalies in Contact-Rich Manipulation via Multimodal World Models [19.9]
  MAIAは異常予測のためのフレームワークである。 名目的相互作用のダイナミクスを学習し、計画された行動の視覚的および力的反応を予測する。 CRIAは18のコンタクトリッチな操作タスクにまたがる2,852の軌道の実際のデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:11:27 GMT)
• ReFlow: Replay-Driven Decoupling for Efficient RL Post-Training [19.9]
  ReFlowは、効率的なLLMポストトレーニングのためのシステム指向のRLフレームワークである。 最先端の同期および非同期RLシステム上でのトレーニングスループットを最大2.06ドルまで改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:21:41 GMT)
• QuasiLeak-Bench: Evaluating LLM-Based Privacy Detectors on Policy-Conditioned Quasi-Evidence Group Recovery [19.8]
  QuasiLeak-Benchは、ポリシー条件付き準証拠グループリカバリのベンチマークである。 これは、検出器が完全な準証拠グループを回復し、与えられたポリシーが禁止している開示を通知するかどうかを評価する。 大規模で信頼性の高い地盤真理を得るために、逆構成パイプラインは、まず弱い準識別器を選択し、目標属性を共同で明らかにする検証された準証拠群に構成し、この証拠に関する文書を生成し、その後、自動品質管理を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:20:09 GMT)
• Kolab: Benchmarking Human-Agent Collaboration in Long-Horizon Workflows [19.8]
  人間は、単一の試みでタスクを完了させるエージェントの能力よりも、AIエージェントとの継続的な相互作用に重点を置いている。 ほとんどのエージェントベンチマークは自動化に重点を置いている。 Kolabは、AIエージェントと協力する50人のプロフェッショナルの115時間以上のスクリーン記録のデータセットだ。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:13:36 GMT)
• Incentivizing Tool-Use Reinforcement Learning for Post-Arrival Emergency Care Prediction [19.7]
  大規模言語モデル(LLM)は構造化された測定値と自由テキストレコードの両方を推論することができる。 ツール統合強化学習フレームワークであるTIR-ECを提案する。 インフォメーションツールの参照セットを提供する勾配木教師からの報酬でLLMをトレーニングする。 3つの臨床予測課題の評価結果から,我々の4Bエージェントは比較したモデルの中で最も高いマクロF1を達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:53:54 GMT)
• Each Reward to Its Relevant Tokens: Reward-Specific Token-Level Credit Assignment for Multi-Reward RL [19.7]
  MRTPOは、それぞれの報酬の利点をそれに関連するトークンに割り当てる。 我々は、各報酬の利点をそれに関連するトークンに割り当てるMRTPOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:47:04 GMT)
• REKI: Registering Knowledge in VLAs [19.6]
  本稿では、公開データにのみ事前訓練された視覚言語行動モデル(VLA)であるREKIを紹介する。 LIBERO-Plus、RoboTwin Clean2Rand、RoboCasa365では、約2倍の大きさのモデルでしか性能が良くない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:34:06 GMT)
• MJev-Spatial: System One Spatial Intelligence via Native Attention Matching [19.6]
  MJev-Spatialは3種類の空間理解タスクに対処するシステム1のマルチモーダル決定モデルである。 MJev-Spatialは各候補をクラスとして扱い、バックボーンの事前訓練されたクエリとキープロジェクションを使用してスコア付けする。 Qwen3.5-4Bをベースとして12.3Mの質問応答ペアで訓練され、MJev-Spatialは7つのテストされた自己回帰モデルで最高スコア(65.64%)を記録した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:37:50 GMT)
• Planning Commitment of LLM under Partial Observability [19.6]
  LLMベースの計画エージェントは、部分的に観測可能な環境と相互作用する前に、異なる長さの計画にコミットする。 観察されていない州に関する仮定に基づく長期計画に積極的にコミットする者もいれば、観察したものだけを保守的に計画する者もいる。 この選択は、系統的にも制御不可能なトレードオフである効率性に対して安全性を損なう。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:11:28 GMT)
• BiShield-TEE: On the (In-)Security of Unilateral Weight Obfuscation in On-Device TEE-Shielded LLM Partition [19.5]
  TEEベースのパラメータ難読化は、出力側のみを難読化する一方的な行列変換に依存する。 我々は,入力次元と出力次元の連成難読化により,両眼でEmphAmbiguous Solutionsを誘導するtextscBiShield-TEEを提案する。 実験により、textscBiShield-TEEは攻撃精度をフルシールドのブラックボックスベースラインに制限し、実際のハードウェアにおける従来の手法よりも高い推論効率を達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:22:45 GMT)
• Anchor3DGS: Feed-Forward 3D Gaussian Splatting with Compact Anchor-Based Representation [19.4]
  Anchor3DGSはポーズフリーなフィードフォワード3DGSフレームワークで,画素アライン予測をコンパクトなアンカーベース表現に置き換える。 本手法では,3次元アンカーのセットをシーンに配置し,視覚的複雑度の高い領域に集中させる。 多様なベンチマークデータセットの実験により、我々のAnchor3DGSが最先端の新規なビュー品質合成を実現していることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:18:41 GMT)
• The Tilted Sampling Problem: Optimism, Posterior Sampling, and Logarithmic Regret [19.3]
  本研究では,未知の報酬関数によって誘導されるギブズ分布から学習目標をサンプリングするオンライン学習問題である傾きサンプリングについて検討する。 我々は,学習者の分布とギブズ目標との温度正規化累積差として,サンプリング後悔を定義する。 本フレームワークは,最近のサンプリングベースおよびKL規則化定式化をバンディットと強化学習で一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:58:23 GMT)
• SurvICL: a Foundation Model for in-context Survival Analysis [19.2]
  本稿では,テキスト中の生存曲線を予測するTFMであるSurvICLを紹介する。 SurvICLは、その合成事前学習データ生成装置が無検閲のイベント時間を提供できるため、通常の量子レグレッション損失で訓練される。 これまでに103データセットにまたがる最大のサバイバルベンチマークを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:16:56 GMT)
• Follow the Perturbed Leader for Linear Bandits: $\sqrt{T}$ Regret over General Convex Sets [19.1]
  一般凸作用集合に対して$sqrtT$後悔を達成する最初の逆線形帯域幅アルゴリズムを与える。 我々のアルゴリズムは線形最適化オラクルのみを用いて,$widetildemathcalO(d5/4sqrtT)$ regretを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:11:51 GMT)
• WaveLLM: Wavelet-Domain LLM Entropy Modeling for Lossless Image Compression [18.9]
  ロスレス画像圧縮は、基本的に正確なエントロピーモデリングに依存している。 有効エントロピーモデリングは,モデルキャパシティだけでなく,入力表現の予測可能性にも依存する。 画像をマルチレベルウェーブレットサブバンドに分解することで、WaveLLMは異種予測問題をより構造化され統計的に均質なサブプロブレムの集合に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:12:45 GMT)
• RM-OPD: On-Policy Distillation for Generative Reward Models [18.9]
  RM-OPD(Reward Modeling via On-Policy Distillation)は、専門的な買収と能力統合を分離する2段階のフレームワークである。 まず、ドメイン特化教師モデルを単一ドメインGRPOファインタニングで培養し、各専門家が単独でパフォーマンス天井に到達できるようにする。 我々は,これらの教師を (i) ルート付きオンライン蒸留を通じて一つの学生モデルに統合し,学生が生成した批判に対するトークンレベルの厳密な監督を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:13:17 GMT)
• Skip the Compressor: Coding Agents Fix More Issues When They Pick Whole Files [18.7]
  コーディングエージェントは、コンテキストウィンドウが保持できるものよりもはるかに大きいリポジトリで動作する。 プロンプト圧縮機とレトリーバーはこの問題に対する解決策を提供する。 同一のトークン予算において、エージェントは、予算がどのファイルを選択して冗長性を示すかを選択すると、より多くの問題を解決する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:21:36 GMT)
• Aligning LLMs with Sparse Retrieval via Adaptive Sparse Supervision [18.7]
  大規模言語モデル(LLM)は強力なセマンティック表現を提供するが、その第1段階の検索への応用は、相当なレイテンシとストレージコストをもたらす。 入力適応型スパースアライメントを用いたLLMに基づくスパース検索フレームワークを提案する。 提案手法は,インデックスストレージを6.4倍,エンドツーエンドのクエリレイテンシを11倍に削減し,有効性と効率のトレードオフを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:44:48 GMT)
• Workplace Ambiguity and Technology Support for Autistic and IDD Workers [18.5]
  職場のあいまいさは、自閉症およびIDD労働者のための構造的アクセス障壁として機能する。 我々は、技術的ソリューションを探求するAI共同設計活動の結論として、11人の介護者とのインタビューを行った。 あいまいさを意識した職場は、結果をもたらす前に期待を明確にしなければならない、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:29:49 GMT)
• GACC-Bench: Benchmarking Goal-Adaptive Context Compression Ability across Large Language Models [18.3]
  本稿では,Goal-Adaptive Context CompressionのベンチマークであるGACC-Benchを紹介する。 各ソースコンテキストに対して、ダウンストリームの目的の共有に応じて、ソースグラウンドの質問をグループ化することで、1つ以上のハイレベルな目標を導出する。 ベンチマークには500の目標と281のドキュメントとエージェントトレースコンテキストに関する2,571の質問が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:51:56 GMT)
• Onboard Lightweight LLM Reasoning for Human-Aware Safe UAV Navigation [18.2]
  リアルタイムUAVナビゲーションのためのモジュール式で完全に搭載されたパイプラインを提示する。 共有BLIPエンコーダはキャプションとテキスト条件のセグメンテーションを駆動する。 認識パイプラインはJetson Orin NX上で10Hzで動作し、フォールバックLLMクエリは約0.8秒で制御クリティカルパスを離れる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:43:49 GMT)
• In-Context Preference-Conditioned Pareto Set Learning from Limited Offline Data [18.1]
  In-context preference-conditioned Pareto set learning (ICPSL)を導入する。 ICPSLは、大規模で多様な合成前のデータに対して、基礎的なスタイルのハイパーネットワークを事前訓練する。 生成されたモデルは、問題固有のトレーニングや好みの検索なしに、任意の好みのソリューションを予測するために再利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:54:43 GMT)
• Benchmarking and Enhancing Design-Aware Code Review in the Linux Kernel [18.0]
  歴史的レビューの議論から設計決定を抽出し、それらを適応的なデザイン分類に整理し、関連する歴史的知識を再利用し、コードレビューをガイドする知識強化アプローチであるDesignLoreを提案する。 DesignLore は 0.259 の F1 を達成し、21.6% の相対的な改善を実現し、異なるエージェントシステムとバックボーンに一貫して利得を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:06:43 GMT)
• Fault Detection and Bit-Error Rate Diagnostics in Optical Wireless Links Using Edge-AI [17.9]
  光無線通信(OWC)システムは、高帯域幅、空間安全、RF干渉のないデジタル伝送を提供する。 従来のチャネル診断フレームワークは、外部のコンピューティングノードやクラウドベースの処理に依存している。 本稿では,物理層信号テレメトリ抽出を統合した自律自己診断型光無線受信ノードを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:21:10 GMT)
• Denoising Textures is a Different Ballgame Altogether! [17.8]
  テクスチャデータセット上でのSOTA(State-of-the-art Denoiser)の挙動を分析し,テクスチャデータセット上でのDenoiserの微調整によってのみ,パフォーマンスの改善が可能であることを示す。 驚くべきことに、テクスチャデータセットの微調整によって、モデルが元のデータセットを破滅的に忘れてしまう。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:27:07 GMT)
• Co2In: a Bi-level Memory Incremental Learning Framework with Knowledge Encoding, Consolidation, and Integration [17.8]
  インクリメンタルラーニング(IL)は、学習した情報を保持しつつ、新たな知識を継続的に獲得することを目的としている。 可塑性と安定性のバランスを取ることは、インテリジェントシステムにとって重要な課題である。 本稿では、知識エンコーディング、統合、統合(Co2In)を備えたILフレームワークを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:54:15 GMT)
• Beyond Source Prompts: Towards Visually Grounded AI-Generated Video Quality Assessment [17.7]
  VGCapはAIGVの品質評価フレームワークで、視覚的に接地されたキャプションによって導かれる。 LGVQとFETVデータセットの実験結果から、VGCapは3次元すべてで代表的ベースラインを上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:15:31 GMT)
• CAT-alyzing Honesty: Continuous Adversarial Training for Transferable LLM Honesty [17.6]
  CATCH(Continuous Adrial Training for Consistent Honesty)について紹介する。 CATCHは、モデルの能力を維持しながら、正直な答えに向けてモデルをトレーニングし、不正直なものから遠ざかる。 CATCHは, 誠実性向上における微調整の促進と指導に優れており, 最先端の誠実なアクティベーションステアリングと同等であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:43:47 GMT)
• AgentEval: Evidence-Bounded Assessment of Stateful Agents [17.5]
  本稿では,契約条件付きアセスメントシステムであるAgentEvalについて紹介する。 エージェントが何をしたか、証拠が何を確立するか、そして現在の使用のために結論が支持されるかどうかを区別する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:32:39 GMT)
• FocusOPD: Structure-Guided On-Policy Distillation for Diffusion Models [17.4]
  マルチ教師のオンライン蒸留により、拡散変圧器アーキテクチャによる修正フローモデルにより、1人の学生でタスク固有の能力を組み合わせることができる。 我々は,トランスフォーマーブロック間の教師-学生特徴ミスマッチを解析し,このミスマッチが早期のデノナイズ時に深くトランスフォーマーブロックに集中し,OPD蒸留後に持続していることを見出した。 この観察に動機づけられたFocusOPDは,深層に制限されたトークン単位の指向性特徴アライメントと早期認知ステップを基本目標として拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:45:14 GMT)
• MemCut: Every Secret Leaves a Trail in the Long-Term Memory of LLM Agents [17.3]
  MemCutは,ユーザの要求する忘れのシステマティックなベンチマークである。 ロングホライゾンの会話における456件の手書きの秘密は、完全に証拠の痕跡を記している。 固定予算でプールを拡大することは、元の候補をすべて削除するよりも、残余の回復を減少させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:23:03 GMT)
• Kolmogorov-Arnold Networks: Curse of Dimensionality and Structural Bias [17.2]
  コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)は、対象が滑らかな表現を持つとき、次元に依存しない近似指数を持つ。 等方性ソボレフ球の最悪の下界を次元非依存精度閾値以下で証明する。 一方, 既存の構成整合結果から, 低アリティ目標に対する優良指数はカンに限らないことが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:21:12 GMT)
• Activation-Adjacent Layer Normalization: Effects on Approximation Power [17.2]
  本研究では, 浅い活性化正規化 (AN) とプレアクティベーション正規化 (PN) ネットワークが所定幅-$N$ 1-hidden-layer RMSNorm を近似する場合について検討する。 我々は、RMSNormの$N+1$とLNの$N+2$が近似の最悪のケース境界であることを証明する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:57:03 GMT)
• Evaluating Inquiry Learning in LLM-Based Agents: Hypothesizing, Reasoning, and Exploration [17.1]
  本稿では,大規模言語モデルの問合せ機能を統一的かつインタラクティブな環境で評価するためのフレームワークを提案する。 本実験は, 基礎となる表現の発見において, 限定的な調査能力と低い成功率を示すものである。 本研究は,LLMの戦略的探索および反復的仮説修正における現状の限界を浮き彫りにした。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:52:14 GMT)
• LTM: Latent Transition Based In-Context Memory for Vision-Language-Action Models [16.9]
  連続的な観測の間には、履歴をコンパクトな潜時遷移として保存する潜時遷移記憶(LTM)を導入する。 DreamDojoへの移行により、LTM-$58.54%がRoboMMEで、80.5%がLIBERO-Memで成功した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:41:20 GMT)
• Behavioral Compositionality of Sparse Autoencoder Representations [16.8]
  SAE加算残差(SAE Additivity Residuals, SAR)を導入する。 SAE座標は比較的構成的行動記述をサポートするが、忠実な共同説明や介入は個々の特徴効果を超える相互作用を必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:58:23 GMT)
• CLUE: Uncovering Social Context for Pragmatic Understanding [16.7]
  本研究では,2段階の学習パイプラインであるCLUEを提案する。 我々は,タスク,言語,ジャンル間の効率性と一般化を評価するために,会話例の小さなセットを訓練する。 CLUEは、ドメイン内17.3%、ドメイン外9.3%の平均重み付けF1の相対的な増加を達成し、5つのドメイン外評価のうち4つのF1が高い。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:28:19 GMT)
• HyCo: Hybrid Drafting for Cost-Efficient Mobile-Cloud Speculative Decoding [16.7]
  デバイスクラウドの投機的復号化はサーバの計算を減少させるが、小さな言語モデル(SLM)で深いドラフトツリーを成長させるには、モバイルニューラル処理ユニット(NPU)上で繰り返しパスする必要がある。 本稿では,サーバモデルのマルチトークン予測(MTP)ヘッドに深度を割り当て,デバイス上で実行するHyCoと,SLMパスの代替ブランチを提案する。 同じ受け入れルールで、システムごとに3つのSpec-Benchが実行され、SLMのみのドラフト機よりも9.0パーセントの節約率と1.9倍の納入速度を示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:45:49 GMT)
• Twice Upon a Time: Complementary Representations for Time-Series Reasoning [16.4]
  時系列推論の設計原理として補完表現を導入する。 線形プロットは絶対測度と観測座標フレームを保存し、正規化遅延埋め込みは時間構造を露呈しながら正の振幅再スケーリングとオフセットを分解する。 我々のデュアルビューモデルは、TSRBenchの総合精度を44.5%に改善し、ラインプロットのみを53.2%に改善し、TSLMベースラインの36.7%をはるかに上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:52:18 GMT)
• DocPilot: Interactive Agent Orchestration and Training for Long Visual Document Understanding [16.3]
  DocPilotは、オーケストレーションをサポートし、小さな言語モデル(SLM)で学習可能な複雑なドキュメント解決を実現するエージェント型ドキュメントフレームワークである。 本稿では,単一能力学習から適応的オーケストレーションへ進むためのカリキュラムベースのエージェントトレーニングについて,データ基底推論トレースと実行可能なインタラクショントラジェクトリの監督を通じて提案する。 MMLongBench-Doc、DocBench、FinRAGBench-V、MADQAの他、DocPilotはフロンティアのVLMバックボーンで大きく向上している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:16:43 GMT)
• RoPE-Flow: Monocular Vision-based Robot Pose Estimation via 2D Graph-Conditioned 3D Flow Matching [16.3]
  カメラとロボットのポーズ推定のためのエンドツーエンドのフローマッチングフレームワークであるRoPE-Flowを提案する。 予測された2次元熱マップから,位置特徴を得るためのキーポイント中心の特徴抽出器を提案する。 また、学習可能な隣接マップを組み込んでフローマッチングの条件を生成するグラフ誘導条件生成器も導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:40:49 GMT)
• TIPS: A Tiny Inference-time Policy for Scaling in Diffusion Language Models [16.0]
  仮面拡散言語モデルは推論時間の選択を公開し、各ノイズが通過した後にその位置が可視になる。 我々は、$textbfT$iny $textbfI$nference-time $textbfP$olicy for $textbfS$calingを示す。 TIPSは、基盤となる言語モデルを凍結させながら、アンマスキーとリマスキーの両方を学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:46:55 GMT)
• ToolBottleneckBench: Measuring Tool-Agent Performance under Controlled Pressures and Fixed Harness Budgets [15.9]
  ToolBottleneckBenchは、制御された圧力と固定されたハーネス予算の下でツールエージェントのパフォーマンスを測定するベンチマークである。 障害記録は、割り当てられたプレッシャーを、ツールコールの回数以上に確実に識別する。 どのツールがモデルに到達するか、誰が呼び出しを発行するかを変えるのに役立つ修理は、モデルの振る舞いを改善しない2つの修理だけが、すべての設定スイッチを破ります。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:59:58 GMT)
• Auditable and Deployable Multi-Agent Motion Planning via Posetal Games from Legal Guidelines [15.8]
  本稿では,部分的に順序づけられたゲームに基づいて,法的要件の下でのマルチエージェント動作計画の枠組みを提案する。 このフレームワークを海上航法に適用し、複数車両の遭遇に対してペアワイズトラフィックルールを体系的に引き上げる。 その結果、ガイドラインに基づくポーズゲームは、部分的に規定された法則からマルチエージェント・モーションプランニングへの監査可能なルートを提供することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:39:16 GMT)
• Hierarchical Graph Convolutional Network Approach for Detecting Low-Quality Documents [15.7]
  本稿では,文書内の不整合やタイトルとボディ間の不整合を検出する階層型グラフ畳み込みネットワーク(HGCN)を提案する。 実験の結果、HGCNは91.20%の精度で優れた性能を示した。 我々は、我々のモデルが現実世界の低品質文書の検出とフィルタリングに普遍的に適用できることを期待している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:31:05 GMT)
• Poisoning the Neighborhood: A Topology-Aware Topic-Level Attack on Large-Scale HNSW-based RAG Systems [15.6]
  公的およびサードパーティのソースからの摂取は、RAGシステムに中毒攻撃を暴露する。 既存の攻撃は正確な検索に基づいて設計され、評価され、毒物が世界ランキングに参加する。 トピッククエリを一般化する大規模HNSW-RAGに対するトポロジ対応のトピックレベル中毒攻撃を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:06:48 GMT)
• Learning to Reason with Selective Internal Feedback [15.5]
  本稿では、比較報酬構築と選択ポリシー更新を組み合わせた強化学習手法であるSIFを紹介する。 SIFは、複数のウィンドウとピアでランク付けされたトークンレベルの自己確実性プロファイルを比較し、両レベルの投票が十分なサポートを提供する場合にのみ、肯定的な報酬を割り当てる。 実験の結果、SIFの最終チェックポイントは、IntuitorとVigorの最良の検証ポイントよりも平均精度が高く、Qwen2.5-Math-1.5BではIntuitorよりも4.71ポイント上昇した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:08:46 GMT)
• RSIFlow: Adaptive Self-Improvement Workflows with an Evolving Meta-Agent [15.5]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは複雑なタスクにおいて強力な機能を示す。 適応的なワークテキストbfflowオーケストレーションとメタエージェント能力の進化を統合するフレームワークである textbfRSIFlow を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:45:08 GMT)
• RDL-Bench: A Benchmark for Task-Aware Question Answering over Relational Databases [15.5]
  本稿では,実際のRDBに対するタスク認識質問応答(QA)のベンチマークであるRDL-Benchを紹介する。 RDL-Benchは多様なユーザ質問を推論指向の質問に整理し、その回答は現在のデータベースの状態によって決定される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:00:59 GMT)
• Sci$Π$vot: Benchmarking Principal-Investigator Judgment at Pivotal Moments of Scientific AutoResearch Agents [15.5]
  大きな言語モデル(LLM)エージェントは、人間の監督がほとんどないまま、数ヶ月にわたって科学実験を継続することができる。 Sci$$votは、人間の修正に基づく科学的判断の248ケースのベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:34:44 GMT)
• TS-WAM: Temporal Latent Actions and World-Action Coupling for Vision-Language Robot Control [15.4]
  TS-WAM, 軽量教師学習型ワールド・アクション・モデルを提案する。 vlm-jepaフレームワークは、ロボットのデモやアクションフリーの人間ビデオなど、異種データから学習する。 TS-WAMは, 高い操作性能, 一般化, 堅牢性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:05:28 GMT)
• NosRacer: Dynamic Detection of Race Conditions in On-Device Network Operating Systems [15.3]
  NosRacerは、産業用オンデバイスNOSにおける競合状態検出のための動的分析フレームワークである。 NosRacerは66%の精度を実現し、開発者によって確認された21のレース条件を深刻なバグとして検出すると同時に、検出オーバーヘッドを10%以下に維持する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:33:31 GMT)
• PremiseSQL: Evaluating Premise Critique and Abstention in Text-to-SQL Systems [15.2]
  既存のNL2システムは、ユーザクエリが有効であり、応答可能であると仮定している。 我々はNL2における前提的批判能力を紹介する。 実験によると、現在のモデルはデフォルトで強く前提に依存している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:23:17 GMT)
• Compliant GMT: Making General Motion Tracking Compliant via Residual Reference Adaptation [15.2]
  一般動作追跡における全体対応応答のためのモジュラーフレームワークを提案する。 既存の一般的な動作追跡ポリシーは多様な動作を模倣することができるが、厳格に訓練されている。 C-GMTは、運動追跡精度とコンプライアンス適合性の両方において競合性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:59:04 GMT)
• AlphaRLM: Aligning Language Models for Literature-Grounded Symbolic Factor Discovery [15.1]
  我々は、LLMを学習し、入力因子表現のない財務文献から象徴的要素を構築するための強化学習フレームワークAlphaRLMを紹介した。 AlphaRLM には文芸誘導演算子アセンブリ (LEGO) が組み込まれている。 CSI 300, CSI 1000, S&P 500 の実験では、AlphaRLM は年次過剰リターンにおいて強い因子マイニングと LLM ベースのベースラインよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:53:15 GMT)
• Do VLAs Really Follow Instructions? Diagnosing How-Level Instruction Following in Vision-Language-Action Models [15.1]
  How-level命令は、現在のビジョンアクション(VLA)モデルやタスク成功率の低下に役立ちません。 セグメントレベルのリッチな指示によるトレーニングは、タスクの成功を常に引き上げることなく、アクションがそうした指示に応答することを示します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:45:21 GMT)
• ESG-Kor: A Korean Dataset for ESG-related Information Extraction and Practical Use Cases [15.1]
  我々は、環境・社会・ガバナンス(ESG)情報を自動抽出するESG-Korという韓国のデータセットを構築した。 ESG-Korは、韓国企業のサステナビリティレポートから各ESGコンポーネントに関する情報を抽出した合計118,946文からなるデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:48:21 GMT)
• V-SHARE: Provable Convergence Guarantees for Advantage-based Algorithms [15.1]
  強化学習では、アクション-値関数を状態依存値成分とアクション固有の利点に分解することで、アクション間で情報を共有する。 V-Motivatedは,相互作用値共有と重み付き補正を組み合わせた,有利な価値学習アルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:52:35 GMT)
• CF-AVSS: A Coarse-to-Fine Audio-Visual Speech Separation Framework with Target-Speaker Refinement and Post-Fusion for Real-World AVSE Challenge [15.0]
  粗大な2段階のAVSEフレームワークを提案する。 最初の段階では、プログレッシブSPAV-TFGridNetを2つの同期されたビジュアルストリームに拡張し、視覚的に順序付けられた粗い推定値を生成する。 第2段階では、TFGridNetをベースとしたターゲット話者改善ネットワークは、元の混合と、両方の粗い推定を入力として、さらにターゲット音声を復元する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:30:11 GMT)
• Stateful Testing for Deep Learning Compilers [15.0]
  我々は、各テストケースを呼び出しシーケンスとペアのモデルとして表現するステートフルなテスト手法であるRondoを提案する。 Rondoは呼び出しシーケンスをミュートし、コンパイル動作によってガイドされるマルコフ連鎖モンテカルロサンプリングを使用して、まれに観察される動作を選択する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:45:46 GMT)
• GRADS: Graph-Regulated Agentic Data Synthesis with Controllable Difficulty [15.0]
  本稿では,グラフ誘導型エージェントデータ合成フレームワークであるGRADSを紹介する。 我々は,GRADSが,経験的に分離された難易度分布を持つ検証タスクを一貫して生成することを示す。 一致したトレーニング予算の下では、このデータのポストトレーニングは、すべてのレベルで一貫した利益をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:24:42 GMT)
• Designing Experiments for External Decision Makers [14.9]
  使用リスクを最小限に抑えるために適応設計ポリシーを訓練するフレームワークである,使用量を考慮した実験設計を導入する。 標準的なBEDとは異なり、そのようなルールの下では、より情報的なデータが有害であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:07:25 GMT)
• Ontology Refinement with Embeddings and LLMs: A Case Study on CASTON [14.8]
  オントロジーは、生物医学や医療といった領域における複雑な知識を表現し、組織化するために広く用いられている。 キャスティングドメインの改良であるCASTONでこの問題について検討し、微調整のOnT埋め込みモデルとLarge Language Models(LLMs)を組み合わせた軽量でスケーラブルなワークフローを提案する。 少数の専門家による評価では, CASTON-fine-tuned OnT 埋め込みモデルと Q3-8B を用いたデフォルト構成により信頼性の高い高信頼修復が可能であった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:10:05 GMT)
• CoSTA: Compressed Speech Token Adaptation for Efficient Spoken Dialogue Models [14.8]
  CoSTAは、生成と合成トークン空間を分離する互換性を保つポストホックフレームワークである。 バイリンガル音声対話ベンチマークでは、CoSTAは約1.7Times$ expanded speech-token generation speedを達成している。 分析により、限られた予算下でのより持続的な相互作用が示され、圧縮、復号効率、品質の実践的なトレードオフが示される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:00:10 GMT)
• SPEAR: Selective Preference Elicitation with Adaptive Rewards for VLM-Guided Robotic Manipulation [14.8]
  本研究では、視覚言語モデルから効率的な選好オラクルに変換するフレームワークであるSPEARを提案する。 まず、留意率を低減するために、識別可能性を考慮したクエリ選択を設計する。 第2に、VLM合成誘導による探索をブートストラップする適応的な報酬遷移をデプロイする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:02:57 GMT)
• Memory as Weights: Internalizing Long-Term History for Streaming Videos [14.7]
  歴史的コンテキストを進化的軽量パラメータ更新に内包するストリーミングメモリフレームワークであるMaLoWを提案する。 MaLoWは、リカレントなHyperNetworkを使用して、入ってくるビデオ観察を固定サイズのLoRA重みに漸進的に集約する。 我々は,OVO-Bench,StreamingBench,StreamArenaにおいて,MaLoWが強い性能を発揮することを示す広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:29:57 GMT)
• DialFork: Going Beyond Factuality to Evaluate Procedural Hallucination in Conversational Agents [14.7]
  原文での手続き的幻覚を測定する最初のベンチマークであるDialForkを紹介する。 ダイアログフロー認識メトリクスを使用して、対話をコンテンツではなく、どのように展開するかを比較する。 私たちはDialForkをMITライセンス下でリリースし、コミュニティがコンテンツとともに会話プロセスを測定することを期待しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:18:32 GMT)
• DexMimic: A Generalist Dexterous Hand-Object Tracking Policy via Value-Guided Reset Allocation [14.6]
  DexMimicは多種多様なHOI軌跡にまたがって共同で訓練された手動物体追跡ポリシーである。 追跡成功とトレーニング効率の向上,ファインチューニングの高速化,未確認軌道や物体へのゼロショット一般化の可能性を示す。 DexMimicを実世界のデクスタラスな操作プラットフォーム上で検証する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:00:59 GMT)
• Prism-1: Position- and Rival-Independent Scoring for System One Models [14.6]
  合理的選択の2つの公理は、システム1決定モデルの自然な要求である。 標準読み出し、すなわちシングルチョイス質問(SCQ)のプロンプト、シャッフルオーダートレーニング、オーダ平均またはソートオプション、不変セットアーキテクチャをテストします。 これはPrism-1として実装されています: すべてのオプションは、共有された位置で独自のブロックで読み取り、モデルの通常の左から右への注意を1つのフォワードパスで読みます。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:28:30 GMT)
• GNN-Guided Local Refinement for Efficient Layout Decomposition with DSA-MP [14.4]
  多重パターンリソグラフィ(MPL)は、高度なノードのリソグラフィ分解能を改善するために広く用いられているが、機能サイズが縮小するにつれてコスト制限に直面している。 従来見過ごされていた制約をキャプチャする新たなコンフリクトグラフモデルを導入し,グラフニューラルネットワークを利用した局所的な洗練戦略を開発する。 実験により,本手法は最先端の手法よりも高速な収束で解の質の向上を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:00:17 GMT)
• ResStreamGS: Residual-Sensitive Dual-Stream Gaussian Splatting for Mobile Volumetric Video Streaming [14.2]
  ResStreamGSは残留感応性のあるデュアルストリームフレームワークで、ガウスの時間的振る舞いに応じて処理する。 制御されたV$3$スタイルの全ガウシアンベースラインに対して、ResStreamGSはポストコーデックPSNRを7.51--8.35dB改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:25:39 GMT)
• Controlling the False Discovery Rate via Model-Agnostic Importance Measures [13.9]
  本研究は, エージェントXの重要度を考慮したモデル非依存選択法(Model-Agnostic Selection)という, Model-X ノックオフを補完する手法を提案する。 MASは、FDR制御、計算効率、電力に関する既存の作業と競合する性能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:39:45 GMT)
• ReviewPilot: A Multi-Agent System for Screening and Data Extraction in Systematic Reviews [13.9]
  体系的な文献レビューは、学術的な作品を審査し、含まれた研究から証拠を抽出するPRISMAプロセスに従っている。 大規模言語モデル(LLM)に基づくディープリサーチツールは、文献を検索して要約することができるが、どの研究が除外されたか、抽出された値がどこから来たかは記録していない。 紙のスクリーニングから情報抽出まで,PRISMAワークフローを自動化するReviewPilotと呼ばれる対話型マルチエージェントシステムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:34:38 GMT)
• LCT: Losslessly Compressed Tensors with GPU friendly execution for Training [13.9]
  Losslessly Compressed Huffmans (LCT)は、この繰り返しエンコード-デコード方式のために設計されたGPU実行フレームワークである。 LCTは浮動小数点データの自然な冗長性を利用して、重み、アクティベーション、状態の保存を減らす。 本分析では,LCTの保存コストと大きさ変化への適応性を特徴付ける。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:34:35 GMT)
• BitSparse: Compact Activation Storage for ReLU Feed-Forward Networks [13.9]
  BitSparseは、スパースアクティベーションのためのGPU対応圧縮フォーマットである。 トーケンあたりのVRAMはそれぞれ31%減少し、モッドド・ナノGPTとネモトロン-Hは30%減少する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:24:51 GMT)
• Selection Is Not Learning: Choosing Model Futures [13.8]
  R-Zero、Agent0、Skill Self-Playといった現在のループは、学習可能なように見え、結果の更新を継承するタスクを認めている。 これらのループにおける選択から更新までのギャップを特定し、学習可能なタスクが有用な更新を発生させないようにする。 EvoHeirは、パラメータ継承と経験継承を分離し、現在のおよびアーカイブされたエクスペリエンスを使用して障害を修復する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:07:09 GMT)
• A 2D Image Feedback-Based Autonomous Endovascular Navigation Method: A Perception and Control Framework [13.8]
  二次元画像フィードバックのための知覚制御法を定式化する。 容器マスクはラベル付き中央線グラフに変換される。 ルールベースのコントローラは、これらの量を使ってデリバリ、ブランチの選択、探索、ロールバック、リカバリを行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:22:01 GMT)
• PROBE: Learning to Audit Policy Compliance in Tool-Using LLM Agents [13.8]
  本研究では,デプロイされたエージェントを現実的なユーザとして扱うオーディエンスを訓練し,マルチターンツールによる対話を通じてポリシー違反を調査するアルゴリズムを提案する。 エージェント監査を2人プレイのマルコフゲームとして形式化し、違反発見、行動可能性、会話の進行、ポリシーの多様性のバランスをとる複合報酬を提案する。 この結果から,マルチターン行動監査はエージェント評価,補完能力,安全性ベンチマークの明確な軸であり,必要な軸であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:01:38 GMT)
• What Should Robot Policies Learn to Predict? Rethinking Supervision Targets in Vision-Language-Action Learning [13.8]
  視覚言語アクション(VLA)ポリシーは、通常、主要な監視信号として行動予測を用いて訓練される。 政策学習を改善するために、LA(Latent-action)やFV(Future-vision)予測などの補助目標がしばしば追加される。 我々は、一定の予算の下で、こうした目的にトレーニングサンプルのかなりの割合を割り当てることが、さらなる行動予測よりも、政策学習を改善することができるかどうかを問う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:01:06 GMT)
• MMSearch-OPD: Easy Made Hard, Hard Made Learnable for Long-Horizon Multimodal Search Agents [13.7]
  MMSearch-OPDを導入し, 制御可能なデータ改質と共同強化学習, オンライン蒸留を併用した。 我々のRefineパイプラインは、既存の単純なマルチモーダル質問から導かれる推論チェーンのターゲット拡張を実行する。 実験では、データ洗練と共同訓練によるさらなる改善が示され、より強力な長距離マルチモーダル深層探索能力が示される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:16:18 GMT)
• Trajectory-based Diffusion from One-shot Human Video for Generalizable Manipulation [13.7]
  本稿では、データ生成を利用して一般化可能な操作を可能にするトラジェクトリベースのフレームワークであるTDVを紹介する。 TDVは、プラグアンドプレイの6Dポーズ推定技術を活用することで、タスク関連オブジェクトに焦点を当てる。 実世界の実験では、TDVはワンショットの人間のデモンストレーションから、クロスボデーメントの一般化操作を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:45:26 GMT)
• FedSumUp: User-Auditable Privacy-Aware Representation Sharing for Resource-Constrained Federated Intelligence [13.6]
  FedSumUpは、クライアントに学習可能な損失圧縮機を使用して、コンパクトで視覚的に解釈可能な表現を生成する。 BloodMNIST、CIFAR-10、ChestMNISTの実験では、PSNRは8.56dB、合成合成PSNRは5.45dBと低かった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:54:17 GMT)
• MLExpert: Towards a Generalist Agentic Model for Autonomous Machine Learning Engineering [13.6]
  大規模言語モデル(LLM)は、科学研究や工学の支援から、自律的なAIシステムの開発と改善まで拡大している。 本稿では,自律型長距離MLE最適化のためのポストトレーニング手法を提案し,それを35B混合エージェントモデルであるMLExpertの学習に適用する。 MLE-Bench Liteでは、MLExpertはベースモデルの平均メダルレートを37.9%から72.7%に改善し、KimiK3やGLM-5.3のような大型モデルに匹敵するパフォーマンスを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:56:32 GMT)
• Beyond the Dominant Label: Recovering Coexisting Lesion Evidence with Multiple Instance Learning [13.6]
  全スライディング画像は、既存の病変を含む場合もあるが、監督の弱さは、一般的に最も深刻な診断しか提供しない。 我々は,バッグレベルとインスタンスレベルのアノテーション機構を整列するラベル認識フレームワークであるDomSet-MILを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:43:25 GMT)
• Learning Lean Feedback for Efficient Proof-Candidate Evaluation on GPUs [13.4]
  我々は、4.84Mラベル付きプログラムを使用して、ニューラルネットワーク評価器をトレーニングし、Lean 4の予測とコンパイラフィードバックをGPU上で予測する。 候補を分類器でスクリーニングし、フィードバックモデルで肯定的な予測をスコアする2段階評価器は、Leanが候補証明を受け入れたかどうかを予測する精度が87.8%に達する。 評価ツールとリーンの判断を組み合わせることで,GRPOのトレーニングステップを約31%短縮するハイブリッド報酬システムを実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:46:41 GMT)
• LAMP: Layerwise Adaptive Mixing of Predictors for Training-Free Few-Shot Vision-Language Adaptation [13.4]
  わずかなショット適応はエンコーダの最終的なグローバル表現に依存しており、中間層に補足的な情報は未使用のまま残されている。 複数のエンコーダ層からグローバルおよび地域情報を合成するトレーニングフリーフレームワークであるLAMP(Layerwise Adaptive Mixing of Predictors)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:35:40 GMT)
• OpCredit: Operation-Aware Policy Learning for Agentic Knowledge Graph Question Answering [13.4]
  エージェント知識グラフ質問応答は実行可能な操作のシーケンスに依存するが、軌道レベルの報酬は個々の貢献を曖昧にする。 我々は、下流の成果クレジットと即時移行クレジットを組み合わせたオペレータウェアなポリシー学習フレームワークであるOpCreditを提案する。 ComplexWebQuestions、WebQSP、GrailQAの3つのバックボーンによる実験は、KGQAのパフォーマンスが一貫した改善を示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:29:17 GMT)
• Finite-Time Guarantees for Constrained Reinforcement Learning under Partial Observability [13.2]
  制約付き部分観測可能マルコフ決定過程(CPOMDP)における強化学習の研究 我々は、PMDPの有限メモリ近似の最近の進歩を活用し、制約されたMDPの状態として、有限履歴ウィンドウを表現する。 我々は,最初のCPOMDPにおける平均報酬準最適性と制約違反とを結合した最初の非漸近保証を提供する原始双対アルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:12:27 GMT)
• FusionAudit: Pathway-Conditioned Robustness Auditing for Native Multimodal Models [13.1]
  本稿では,2つの画像レベルの介入に対する経路条件付きリスクを定義するエビデンスベースのフレームワークPaRMAを紹介する。 任意の攻撃列挙の代わりに、PaRMAはアーキテクチャ固有の盲点を公開するために経路固有の診断を使用する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:49:30 GMT)
• DLOSAC: Joint Spatial-Geometric Image Estimation via Delaunay-Guided Local Optimization RANSAC [13.1]
  本稿では,幾何学的整合性と空間分布情報を併用した局所最適化フレームワークDLOSACを提案する。 3種類の幾何学的推定タスクをカバーする6つの公開現実データセットの実験は、最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:06:39 GMT)
• Learning Intrinsic Dynamics in Latent World Models [13.0]
  動作予測可能性と固有力学の関係について検討する。 我々の中心的な仮説は、行動予測可能性の促進は、表現が異なる行動と結果の区別を捨てることを妨げている、というものである。 我々はConcat IDMを用いてアクション予測可能性のインスタンス化を行い、既存のオフライントラジェクトリで利用可能なアクションラベルを使用して、潜在状態からのアクションを予測し、共有エンコーダを更新する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:57:14 GMT)
• Adaptive Randomized Neural Networks for PDEs: Structure-Aware Feature Redistribution and Residual-Driven Block Enrichment [12.8]
  ランダム化されたニューラルネットワークは出力線形の最小二乗解を保持するが、世界的にサンプリングされたランダムな特徴はPDE解の空間構造とスケール構造を捉えることに失敗する可能性がある。 本稿では,SFRBE-RaNNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:29:57 GMT)
• Not All Change Is Damage: Update-Matched Unlearning for Large Language Models [12.8]
  Unlearningは、大きな言語モデルから選択した知識を取り除き、有用な機能を維持しながら、プライバシと安全性のリスクを軽減することを目的としている。 既存の防御は、有用な能力を保ちながら模擬的な再学習を訓練するが、低い再学習だけでは、一般的な可塑性の喪失と選択的な抵抗を区別することはできない。 我々は、同じモデルと、同じ未学習モデルからの未修正参照に対して、同じシミュレートされた再学習更新を適用する更新マッチングアンラーニング(UMU)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:19:13 GMT)
• RenoLayout: Unified Floorplan Renovation and Furniture Layout for Constraint-Aware Residential Design [12.7]
  住宅デザインは、様々なデザインの好みと物理的な制約を満足しつつ、既存の家を機能的な生活空間に転換することを目的としている。 既存のフロアプラン生成手法では、空の建物の境界を入力として仮定する一方、改修には既存のフロアプランの推論が必要である。 本稿では,設計ポイントの条件生成タスクとして住宅設計を定式化し,設計ポイントセットと合わせて設計済みの住宅状態を実行可能なプログラムに変換するフレームワークであるRenoを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:44:30 GMT)
• Efficient Agnostic Learning of Univariate Densities Under Local Differential Privacy [12.7]
  本研究では,非対話的局所差分学習(LDP)のための一般的なフレームワークを提案する。 これにより、ログ・コンケーブ分布の混合を含む、いくつかの分散クラスに対する最初のサンプル効率のLDP学習者が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:08:08 GMT)
• Multiplicative Semidefinite Programming Upper Bounds on Quantum No-Signalling-Assisted Zero-Error Capacity [12.7]
  量子非シグナリング相関によるゼロエラー通信と量子チャネルの正確なシミュレーションについて検討する。 半定値プログラミングパラメータ $(K)$ はテンソル積と上界$_rm NS(K)$ の下で正確に乗法的である。 我々は、以前に導入されたシミュレーションの下界-(K)$が正確に乗法的であり、$_rm NS(K)leq-(K)leq(K)2$を満たすことを証明した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:19:14 GMT)
• FutureLift: Lifting Trajectory Proposals into Bidirectional Future Graphs for Motion Forecasting [12.2]
  FutureLiftはバックボーン非依存の精錬器で、各マルチモーダル提案を異質な将来のグラフとして表現する。 WOMD運動予測リーダーボードでは、FutureLiftはまずminADE (0.5049m)とminFDE (0.9942m)にランクインする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:00:40 GMT)
• Same Target, Different Origins: Aligning Latent Rollout for Consistent PDE Emulation [12.1]
  本稿では、ロールアウト起源間の一貫性を促進する正規化手法であるAlign Latent Rollout (ALR)を提案する。 ALRは、適切な内部表現を正規化することにより、異なるニューラルPDEソルバに統合することができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:52:30 GMT)
• CART: Compatible Routing for Multimodal Continual Instruction Tuning [12.0]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は,命令チューニングによって高い性能を実現する。 典型的なMLLMでは、プロジェクタが視覚表現と言語モデルとの整合に使用される。 既存のメソッドは、プロジェクタを継続的に更新しながら、言語モデルを忘れないようにする。 本稿では,プロジェクタと言語モデルの適応を明示的に調整するCompatible Routing (CART)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:11:22 GMT)
• Learning Speech Attribute Representations via Multi-Teacher Distillation [11.9]
  自己教師型音声エンコーダは、知識蒸留により単一の発話レベルの音声属性を学習するために適応することができる。 本研究では,4つの凍結教師モデルから意味,話者,言語,感情表現を学習する多属性多教師蒸留フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:15:32 GMT)
• Translation Circuit Discovery and Targeted Optimization for Low-Resource Multilingual Translation [11.6]
  我々は,Hindi-to-UrduとHindi-to-Sindhiのための多言語デコーダのみのLLMにおける翻訳回路について検討した。 本稿では,因果的介入,スパースな特徴分解,目的とする選好最適化を組み合わせた機械的フレームワークであるTITANを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:57:10 GMT)
• Evaluating and Improving Static Application Security Testing Tools for Rust [11.6]
  Rustは、メモリと安全性の保証が強いため、近年、人気のあるシステムプログラミング言語になっている。 しかしながら、Rustプログラムは、安全でないコードと複雑なメカニズムの誤解のために、一般的なメモリと脆弱性に悩まされる可能性がある。 このような脆弱性を軽減するため、開発者は静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールに依存することが多い。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:54:04 GMT)
• A Decision-Aware Evaluation Protocol for Uncertainty in Medical Image Segmentation [11.5]
  本稿では,不確実性評価と不確実性評価を分離する決定対応評価プロトコルを提案する。 網膜血管、皮膚病変、多発性背骨と不確実性推定器によるポリプセグメンテーションにまたがってインスタンス化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:59:55 GMT)
• MR-MPCC: Model Predictive Contouring Control for Robotic Manipulator Tracking under Moving Reference Frames [11.5]
  本稿では、6-DoFのエンドエフェクターを用いた速度制御型ロボットマニピュレータのためのMR-MPCCについて述べる。 MR-MPCCはPI制御と時間インデクシングによる追跡MPCと比較して,移動路フレームの幾何経路追従誤差が低く,偏差も小さい。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:38:07 GMT)
• Plans Are Not Executions: Adapting Frozen World-Model Planners to Controller-Induced Execution Shift [11.5]
  ExecutionBridgeは、計画的に実行された軌道対からコントローラ固有の実行特性を推論する。 NAVSIMでは、ExecutionBridgeは、目に見えないコントローラ構成と複数のフリーズワールドモデルプランナ間のプランニングを一貫して改善している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:13:35 GMT)
• Encoded but Exposed: Language Embeddings can Reveal More Than They Should in Recommender Systems [11.3]
  アイテム埋め込みは、相手が外部ソースから補助的なアイテムテキストにアクセスすると、アイテムの同一性を明らかにすることができることを示す。 漏洩は、相手の部分的な情報が被害者の表現と重なるときに最強となる。 我々は、難読化記述を緩和として評価し、明らかな漏洩ユーティリティトレードオフを見出す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:32:41 GMT)
• FedSkillGit: Federated Skill Evolution via Version Control [11.3]
  大規模な言語モデルエージェントは、実行経験から再利用可能な自然言語スキルを進化させることで、その能力を向上させることができる。 実際のデプロイメントでは、このエクスペリエンスは、生データをプールできないデータ所有者に分散されます。 我々は、フルドキュメント更新をコミットに置き換えるフェデレーションされたスキル進化フレームワークであるFedSkillGitを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:29:57 GMT)
• CoDeFont: One-Shot Font Generation via Multi-Scale Factor-Specific Representation Learning [11.2]
  One-shot Font Generation (OFG) は、ターゲット文字の構造を保ちながら単一の参照グリフのスタイリスティックな特性を伝達することにより、ターゲットグリフを合成することを目的としている。 スクリプトに依存しないOFGフレームワークであるCoDeFontを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:42:20 GMT)
• SpaceCache: Intermediate Feature Reuse for Efficient Semantic Segmentation on Point Cloud Streams [11.1]
  ポイントクラウドストリームは自動運転とロボティクスの中心であるが、既存のセグメンテーションネットワークはスクラッチからすべてのフレームを処理する。 フレーム間でこれらの機能を再利用する、トレーニング不要の機能キャッシュであるSpaceCacheを紹介します。 SpaceCacheは1ポイント未満のmIoUドロップで最大1.65倍のスピードアップを実現し、トークンマージメソッドを一貫して上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:02:47 GMT)
• Beyond Confidence: Rethinking Uncertainty Calibration in Deep Code Models [11.1]
  信頼性スコアや不確実性指標を含む既存の測定基準が選択予測の導出に有効かどうかを検討する。 7つのコードモデルを用いた欠陥予測と脆弱性検出の系統的研究を行う。 強い不確実性信号であっても、キャリブレーションが不十分で、高信頼度端での分離が限定的であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:43:41 GMT)
• Athanor: An Agent-Native System for Autonomous Post-Training Research [11.1]
  私たちは自律的なポストトレーニング研究のためのオープンエージェントネイティブシステムであるAthanorを構築します。 Athanorのサービスは凍結した評価、管理されたジョブ、汚染されたデータ、永続的な研究記録、エージェントが知らないホールドアウトスイートを提供する。 これは、フロンティアエージェントのチームが、生のベースモデルを自律的にポストトレーニングできる最初のデモである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:56:33 GMT)
• Learning Rational Strategies for Temporal Objectives in Multi-Agent Systems [11.1]
  未知のダイナミクスを持つマルチエージェントシステムの合理的合成について検討する。 共同戦略プロファイルに制約として解の概念を課す。 提案手法は,8つの汎用並列ゲームを用いて実証的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:42:52 GMT)
• Stop Training Against Soft Users: Mentalized Adversarial Self-Play for Proactive Dialogue [11.0]
  Mentalized Adversarial Self Play frameworkは、能動的対話をシステムと合理的に抵抗するユーザの間の部分的に観察可能なゲームとして扱う。 MASPは成功率(SR)と合理性制約成功(RCSR)を大幅に改善する 平均的なターン(AT)を減らし、タスク目標を達成しにくくするハードユーザに対して、よりよいパフォーマンスを実現します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:15:40 GMT)
• Two Sample Sizes in Test-Time LLM Ensembling: Buffered ERM and Minimax Theory [10.8]
  テストタイムのスケーリングは、質問に対する複数の回答を生成し、それらを集約することによって、大きな言語モデルのパフォーマンスを向上させることができる。 重み付けアンサンブルは、各モデルの使用頻度を決定することで、複数のモデルから回答を学習する。 我々は,クリーンリスク,アンサンブルの無限世代投票規則の人口誤差を通じて,それらの相互作用を研究する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:41:37 GMT)
• Compatibility Matters: A Framework for Token-Level Teacher Selection in On-Policy Distillation [10.8]
  我々は,教師と学生をオンライン蒸留(OPD)に適合させるものについて検討する。 特に,本研究の枠組みは,教師が学習する推論パターン,教師の能力,学生の多様性など,PDのためのデシラタを取り入れている。 我々は、数学、コーディング、カーネル生成、視覚的推論といった分野における広範な実験結果を用いて、この研究結果を裏付ける。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:26:33 GMT)
• Classical Capacity of Single-Mode Bosonic Gaussian Channels [10.8]
  ガウス分布が分散したランダムな変位を持つガウス状態がキャパシティを実現することを証明した。 厳密な全光子数のカットオフの下では、正しい復号化の確率はチャネルの数とともに指数関数的に減少する。 これらの結果は、光学通信の最も基本的なモデルのいくつかに対する古典的通信の究極の限界を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:49:43 GMT)
• Not Just a Subject: Capturing Adaptive Scene-Specific Variance for Visual Storytelling [10.7]
  EOS-Storyは,テキストや視覚空間にまたがるシーン固有の適応とアイデンティティの整合性を調和させるフレームワークである。 テキスト空間では、物語をアイデンティティとシーンサブプロンプトに分離し、情報の希釈を防ぐが、これは外観の手がかりにアクセスできることなくシーンを離れる。 視覚空間では、アイデンティティとシーンの被写体間のスケールミスマッチにより、いくつかのアイデンティティトークンが繰り返し転送され、構造的アーティファクトが生成される。 アダプティブアイデンティティ保護(Adaptive Identity Preservation)は、シーン固有のスケール(Identity Anchoring)でアイデンティティ機能をアンロックし、アイデンティティを意識した自己認識を通じてそれらを統合します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:51:49 GMT)
• Enhancing Multimodal RLVR with Pairwise Token Contrast and Adaptive Trajectory Confidence [10.5]
  Pairwise token contrastとAdaptive trajectory ConfidencEを提案する。 PACEは3つのバックボーンで最高の平均精度を達成し、評価された全てのマルチモーダル推論ベンチマークで最初にランク付けする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:55:47 GMT)
• Learning When to Think: Utility-Guided Adaptive Reasoning for Efficient Text Retrieval [10.5]
  AURAは、関連文書をハードトラクタとどのように分離するかに応じて、中間的推論状態を監督するフレームワークである。 推論集約的なBRIGHTベンチマークでは、AURA-4B 34.7の平均的なnDCG@10が2.8の推論ステップと96のクエリ毎に生成されたトークンを使用していた。 適応的な停止は、全軌道推論と比較してレイテンシを4.6秒から0.76秒に短縮する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:04:21 GMT)
• FilterFusion: Prior-Guided Adaptive Filter Fusion for Efficient Video Denoising [10.5]
  本稿では、時間的に認識された特徴と解釈可能な分岐のバンクを組み合わせた事前誘導型マルチフレーム・デノケーション・フレームワークを提案する。 その結果,高品質かつ高速なトレードオフとリアルタイムデノベーションへの実践的な道筋が示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:41:17 GMT)
• Whole-Body Dexterity [10.5]
  現在のヒューマノイドのデキスタラスな操作は、エンドエフェクターと単純なグリップに限られている。 ロボットの体と付属物を接触面として使用して物体を把握・操作するフレームワークであるWhole-Body Dexterity(WBD)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:40:48 GMT)
• SonicWorld: Source-Centric Latent Dynamics for Spatial Audio Reasoning [10.5]
  Sonic-Benchは480の室内シーンで2.8KのAmbisonicsクリップと28.8Kのターゲット固有の質問応答ペアで構成されている。 ベンチマークでは、単一および二重ソース設定でのローカライゼーション、距離推定、動き推論がカバーされている。 本研究では,物理,学習した音響,意味的特徴を学習遷移と繰り返し更新を通じて永続的なソース状態に統合するSonicWorldを提案する。 空間的LibriSpeechへのゼロショット転送では、SonicWorldは73.98%の方向精度と19.29の方位誤差を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:52:04 GMT)
• Private Retrieval Augmented Generation via Random Projection [10.4]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)の機能を強化し、外部構造的知識をクエリする。 本稿では,RAGシステムにおけるデータストアのプライバシをランダムなプロジェクションにより保存する簡単な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:45:51 GMT)
• Training-Free On-Policy Distillation [10.3]
  オンライン蒸留は、各教師のロールアウト、教師パス、勾配ステップの価格で、専門的なモデルを1つの学生に集約する。 フォワードパスのみの場合、個別に調整されたスペシャリストの能力は1つのモデルに集約できる。 Olmo3 7Bでは、専門家1人当たりのGPU時間のフォワード計算がジェネラリストとなり、7つの数学とコードベンチマークのそれぞれにおいて、各専門家のゲインの大半を維持できる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:15:01 GMT)
• RM-WAM: Reliable Memory-Augmented World Action Models for Long-Horizon Robot Manipulation [10.3]
  世界行動モデル(WAM)は、将来の視覚状態と行動を予測することでロボット操作を改善する。 本稿では,メモリをコンテキスト依存の予測資源として扱う,信頼性の高いメモリ拡張ワールドアクションモデルRM-WAMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:25:34 GMT)
• Isolating a Language Model's Judgment with a Label-Free Subspace [10.3]
  判断がどのように表現されるべきかを指定する命令を変更することで、同じ入力であっても最終的な回答の信頼性が低下する。 これらの違いは低次元の表現部分空間に集中していることが分かる。 正当性、細部、安全性にわたって、分離された判断は、部分空間を特定するのに使われていない命令の下では信頼性が保たれている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:49:49 GMT)
• Waypoint-OPD: Transferring RL-Induced Policy Shifts via Gated On-Policy Distillation [10.2]
  政策シフト蒸留は、強化学習(RL)の前後における教師のログ確率の違いを、学生が生成した軌跡の監督として再利用する。 我々は,早期と後期の教員方針の転換が選択的移転を導くことができるかどうかを考察する。 学生が訪問する接頭辞における相対行動選好の早期・後期変化を比較するために,中間教師チェックポイントを用いてWaypoint-guided On-Policy Distillation(Waypoint-OPD)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:47:19 GMT)
• What Coding Agents Leave Unsaid: Measuring Task-State Gaps Between Execution and Reports [10.2]
  我々は,エージェントが蓄積したユーザ対応レポートと,その全記録された実行状況との間のタスク状態回復可能性のギャップを定量化する。 エージェントは要求に対するタスクステートの質問の93.6%に答え、フルコンテキストの読者は92.7%を回復し、レポートのみの読者は52.0%を回復し、40.7ポイントのギャップがある。 CTXGAPは、補完的な評価次元としてレポートベースのタスク状態回復性を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:51:29 GMT)
• CoDA: Co-Evolution of Data Engines and Action Policies [10.1]
  生成的シミュレーションはロボット環境構築を自動化することができるが、物理的に有効な環境は必ずしもトレーニングに有用ではない。 シミュレーションデータエンジンとアクションポリシーが共有ヘテロジニアスメモリを通じて共進化するフレームワークであるCoDAを紹介する。 LIBERO-Proでは、15ラウンドの世代と訓練が25%から84%のポジションで成功し、1%から76%の教育で成功している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:59:02 GMT)
• Trajectory Prediction Method for person under WSN with Hierarchical Envelope Adversarial Domain Adaptation [9.9]
  現在のモデルには2つの制限がある。 彼らは様々なシナリオにまたがる様々な性質の軌跡を説明できない。 彼らは統計的基準に基づく領域分布アライメントに依存している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:40:43 GMT)
• SCRIBE: Scalable Contextual Representations of Interpretable Brain-Grounded Semantics [9.9]
  SCRIBEは任意のテキストの解釈可能な単語レベルの意味表現を生成するフレームワークである。 人間の意味的特徴判断は文脈によって体系的に変化し,SCRIBEがこれらの変化を捉えていることを示す。 参加者が自然主義的な話を聴きながら記録された脳活動を用いて、SCRIBEは言語選択性脳領域における神経反応を予測することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:51:15 GMT)
• When CONTRIBUTING Files Fall Short: Revising OSS Contribution Guidelines with Repository Evidence [9.8]
  ContribAlignは、カテゴリ誘導エビデンス統合を通じて、ConTRIBUINGファイルを自動修正するフレームワークである。 質的な分析により、6つの貢献カテゴリにわたる30のきめ細かいガイダンスの分類が得られる。 検出された競合をフィルタリングし、大きな言語モデルを使用してカテゴリレベルのリビジョンを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:05:55 GMT)
• Uncertainty-Aware Federated Learning for Joint Communication and Computation in XR Systems [9.8]
  本稿では,複数の基地局(BS)が同時に複数の拡張現実(XR)デバイスを提供する,AIネイティブで堅牢なネットワークについて検討する。 そこで本論文では,トランスミッションとコンピューティングの能力を同時に管理するための,革新的な分散ディープラーニングベースのアプローチを提案する。 このような干渉ネットワークのシナリオ下では、最悪の遅延を最小限に抑えるための堅牢なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:27:05 GMT)
• International Multi-Centre Validation of Unsupervised Domain Adaptation for Precise Discrimination between Normal and Abnormal Retinal Development [9.8]
  正常および異常網膜の発生を異なるOCT系で分類するために, 教師なし領域適応モデルを開発し, 評価した。 データはテーブルマウントとハンドヘルドシステムを含む4つのOCTデバイスをカバーした。 ResNet50をベースとしたDomain Adversarial Neural Networkは、ソースデバイスからのラベル付きイメージとターゲットデバイスからの未ラップイメージを使用してトレーニングされた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:39:29 GMT)
• CLIS-MPPI: Closed-Loop Model Predictive Path Integral Control With Initial-State Sampling Under Execution Delay [9.8]
  現実世界のロボットシステムでは、最適化された制御入力は、無視できない計画遅延の後、しばしば適用される。 CLIS-MPPIは、計画遅延を妥当な実行時初期状態上の分布としてモデル化することで、実行時状態のミスマッチに対処する。 平均タスク完了時間を25.4秒から24.4秒に短縮し、平均エンドエフェクターパスの長さを0.456mから0.425mに短縮する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:37:31 GMT)
• Agentic-MatriBO: Capability-Compiled Agentic Bayesian Optimization for Materials and Chemical Design [9.8]
  本稿では,BOコンポーネントと選択条件を構成可能な機能として表現した,能力コンパイル型エージェントベイズ最適化(BO)フレームワークを提案する。 言語ポリシーはBOレシピと候補プランを提案し、コンパイラは登録された機能カタログに対して提案をチェックし、決定論的実行層は候補を検証しコミットする。 我々は,Agenic-MatriBOを4つのオフライン有限候補プール(-COF, PCE10, Buchwald-Hartwig (BH), Suzuki-Miyaura)の8つのベースラインと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:36:32 GMT)
• Can Capability Enhancement be Localized? [9.7]
  以前の研究では、あるタスクに対して、すべての注意が平等に重要であるわけではないことが示されています。 小さなテキストティスタントヘッドのセットは、廃止されると、与えられたタスクにおけるモデルの性能を著しく損なう。 このような頭を非難することは、訓練が共同目標のグローバルな最適度に収束しても、一方のタスクにおいて、他方のタスクを害しながらパフォーマンスを向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:41:07 GMT)
• Magna: simulating magic state factories as cheaply as Clifford circuits [9.7]
  我々は,クリフォード回路のように安価なプロトコルをシミュレートするシミュレータである$textttmagna$(グローバルネットワーク代数による磁気状態係数評価)を導入する。 我々は,ブラヴィイ・ハア蒸留を最大100個の出力魔法状態で模擬し,出力数で指数関数的に増加しないコストでシミュレーションする。 我々は15ラウンドのデコーダ依存フィードフォワードを持つ論理レベルの蒸留プロトコル上で非線形フィードフォワードを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:51:13 GMT)
• The Self-Improvement Problem [9.7]
  報酬モデルや自動レビューのような自動ゲートは、提案された更新が受け入れられるべきかどうかを確実に決定できますか? 我々は、エージェントをプログラムとしてモデル化し、計算不可能なセマンティックスコアの観点から改善を定義することで、このミスマッチを定式化する。 完全汎用的な設定では、(非改善を受け入れることなく)信頼性と非保守性(利用可能な改善を欠くことなく)同時に終了手続きを保証できないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:27:00 GMT)
• Decomposing Brain-LLM Alignment with Interpretable Semantic Representations [9.6]
  SCRIBEを1つの大きな言語モデルであるLLaMA2-7Bの脳のアライメントを分解するためのレンズとして使用する。 共有分散は脳全体と言語関連領域で支配的な要素であることがわかった。 コンクリート物性はLLaMA2-7Bとの共有分散が抽象特性よりも大きいことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:44:22 GMT)
• Stronger Judges Do Not See More: Deployment-Integrity Blindness in LLM Evaluation [9.6]
  LLM-agent評価では、振る舞いスコアが報告されるが、デプロイされたランタイムスタックの同一性は報告されていない。 評価出力を保存するアンペア配置は、出力のみの評価器を全て通過する。 DIB-Benchは、7,560のスコアの例で、このデプロイメント統合の盲点を測定するベンチマークです。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:44:08 GMT)
• Smoothness of Shortest Isogenies to Frobenius Conjugates [9.6]
  我々は、$_E$の滑らかさを証明し、従ってWesolowskiの超特異な自己同型環問題に対する$p2/3+o(1)$の攻撃は無条件であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:25:39 GMT)
• Semantic Latent Alignment for Flow Matching with Invertible Bi-Lipschitz Adapters [9.6]
  可逆性は事前訓練されたオートエンコーダとの整合性を保ち、ビ・リプシッツの制約は、その潜在幾何を歪められるかを制限する。 2つの医用画像データセットにおいて、制約付き潜伏適応は、下流の分類において競争力を維持しながら、特徴量、種子の安定性、反実的な編集強度を改善している。 提案手法は,時間的制約のあるポストホック適応が,生成訓練中に表現を共同修正するためのパラメータ効率,チューニング自由な代替手段となることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:19:41 GMT)
• From Observation to Intervention: Distilling Self-Generated In-Context Demonstrations via Executable Causal Intervention [9.6]
  既存の手法では、論理式が正しい出力につながると仮定して、観測によって実証をフィルタリングする。 このようなフィルタリングは、忠実な因果的理性と急激なポストホック的理性の両方が、同じ出力を産み出すことができる、テクスト的保存的同値性に苦しむことを示す。 textbfExecutable textbfCausal textbfIntervention for textbfDemonstrations textbfDistillation (ECI2D)
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:06:20 GMT)
• Three-axis Active Magnetic Compensation with Spatial Feedforward Matrix Decoupling and Hysteresis PI Regulation for Suppressing Zeeman Decoherence of Cold Atom Quantum Memories [9.6]
  低温軸原子量子メモリは、デコヒーレンスを達成するために、ほぼゼロの磁気環境を必要とする。 磁気干渉に対する協調的フィードバック制御型抑制アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:50:16 GMT)
• AI-Driven Disaster Response and Displacement Monitoring [9.6]
  人工的インテリジェンス(AI)は、幅広い人道的タスクにおいてその可能性を実証している。 気候変動に対処するために、AIを利用したモデルは、より高速でより正確な世界の天気予報に使われています。 機械学習アルゴリズムは、衛星画像と社会経済データを分析して貧困を予測し、持続可能な開発を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:22:41 GMT)
• ReState: Noise-Level-Aware State Correction for Training-Free Object Removal in Few-Step Diffusion Models [9.5]
  訓練不要の物体除去は、通常、標的領域から自己注意を遠ざけるが、少数の蒸留拡散モデルでは、しばしば物体の形をした残留物を残す。 時間的ミスマッチは、最初にマスクの内部に構造化された予測が形成され、短い軌道は後続の修正の機会をほとんど与えず、注意の取り消しは主に後続のステップで行われる。 本稿では,入力から得られた背景証拠に対するマスク付きクリーンな予測を,最終段階で消失する雑音レベル認識重みを用いて補正するReStateを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:32:49 GMT)
• Learning Rewards in Strategic Games [9.5]
  本稿では,2人のプレイヤーが繰り返し行うStackelbergゲームに対するアクティブIRLアルゴリズムを提案する。 学習報酬によって引き起こされるスタックルバーグの準最適性に対する有限サンプル保証を導出し、新しいミニマックス学習レートがK-1/2$となる多対数因子に適合する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:59:45 GMT)
• Amora: Communication-Efficient Private Approximate Nearest Neighbors Search [9.3]
  プライベートANNS(PANNS)は、クライアントがクエリを公開することなく、最も近い隣人を検索することを可能にする。 分割グラフインデックスにSimplePIRを適用する通信効率の高いPANNSシステムであるAmoraを提案する。 96から1024の次元と最大1000万のベクトルからなる5つのデータセット上でAmoraを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:30:36 GMT)
• A Closed Form Depth-Width Law for Neural Collapse in Deep Linear Networks [9.2]
  深さ、幅、信号対雑音比への依存は、閉じた形で引き出すことができる。 交換可能なクラス構造を持つ深い線形ネットワークの場合、結果として得られる核方程式は幾何学的法則をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:06:23 GMT)
• Robust Reinforcement Learning for Dynamic Treatment Regimes under Model and Measurement Uncertainty [9.2]
  我々は適応的な治療方針を学習するための堅牢な強化学習フレームワークを開発する。 患者を隠れコンテキストとしてモデル化することにより、一般化と堅牢性を統一的に解決する。 前立腺転移に対する適応的治療の枠組みを臨床データに校正したシミュレーターに応用し,総括的かつ堅牢な治療方針を得た。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:54:13 GMT)
• Periodic conditional measurements on a photonic chip [9.0]
  局所的な測定によってコヒーレントな進化が繰り返し中断される周期的条件測定について検討する。 条件付き進化演算子の明るいモードと暗いモードは、選択後の最終状態の両方のスペクトルを統一的に記述することを示した。 三次元フォトニックチップを用いて、暗モード保存と明るいモード選択によるオンデマンド状態工学を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:09:11 GMT)
• Extending Layered Attestation into ARM Application Run-Times [9.0]
  ARA は ARM 用の Application-Runtime Anchor で,ロード時の信頼関係を実行にまで拡張している。 ARAはARMプラットフォームであるRoot of Trust(RoT)から、測定されたロードチェーンを通じてブートストラップする。 プロトタイプおよび評価では、ARAはプロセス内コストに近い実行時のRoT支援操作を頻繁にサポートしている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:50:23 GMT)
• Data Strategies for Large Language Models: A Unified Perspective on the Training Lifecycle [9.0]
  データ戦略は、トレーニングデータの選択、重み付け、スケジューリングを管理する。 この作業は、トレーニングライフサイクル全体にわたるデータ戦略をレビューし、候補事例よりもトレーニング予算を割り当てるポリシとして定式化します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:08:14 GMT)
• Manifold Generative Annealing for Contact Constraint-aware Impedance Control with Reinforcement Learning Prior [8.9]
  接触に富むロボットタスクは、不確実な相互作用のダイナミクスと物理的制約の下で、協調した動きとインピーダンスを必要とする。 我々は,動き-インピーダンス最適化のためのモデルフリーおよびモデルベース生成フレームワークであるManifold Generative Annealing (MGA)を提案する。 実験では、表面スキャン、ペグ挿入、ヒューマノイドプッシュをカバーし、名目および感覚シフト条件下でのインピーダンス制御の安全性の成功率を改善した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:51:51 GMT)
• Beyond Sparse Captions: Aligning Slide-Level Text and Patch-Level Vision in Pathology [8.9]
  本稿では,定期的な診断実践中に発生するスライドレベルの病態レポートを活用することを提案する。 この弱い監督下での重要な課題は、病理報告がマクロな診断所見を記述し、パッチレベルの視覚的特徴は顕微鏡的な所見を記述していることである。 我々は、予め訓練されたビジョンエンコーダを凍結し、テキストエンコーダのみを微調整することにより、このギャップに対処するロック画像多重インスタンスプリタライニング(LIMIT)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:24:40 GMT)
• Combining LLM and Dynamic Analysis for Universal Testing of Static Application Security Testing Tools [8.8]
  静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールは潜在的なソフトウェア脆弱性を検出するのに役立ちますが、信頼性とユーザビリティを損なう障害も含んでいます。 LLM4SASTは,大規模言語モデルと動的フィードバックを用いて,SASTツールの欠陥を検出する最初の普遍的なフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:57:29 GMT)
• N-Gram Memories at Two Bits: Quantizing Lookup Tables in Large Language Models [8.7]
  Conditional Program (CP) は、入力要求の行のみを再構成する圧縮表現である。 DeepSeekでは、テーブルストレージを203GBから51GBに削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:57:19 GMT)
• Who May Release an Agent's Promise? Standing over Commitments in Multi-Party Chat [8.7]
  コントロールされたチャット環境では、誰がキャンセルし、2つのエラーを分離するかが異なります。 セルフクロップのコミットメント台帳は、5つのモデルのうち4つでオーバーライドを停止する。 コード、プロンプト、アウトプット、ラベルがリリースされる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:01:06 GMT)
• Which Tokens to Merge? Diffusion Dynamics for Efficient Image Generation [8.7]
  本研究では,基礎となる拡散力学にトークンマージを基礎とするトレーニングフリーフレームワークDaTMeを提案する。 キーとなる洞察は、トークンの重要性は、トークンが妄想の間未解決のままであるかどうか、そしてそれが構造的情報を持っているかどうかを反映すべきである、ということです。 DaTMeは、所定の圧縮比の下でトークンをマージロールに適応的に割り当てる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:59:35 GMT)
• EV-JEPA: Elastic V-JEPA for Any Device and Cross-Device Inference [8.7]
  Elastic V-JEPA(EV-JEPA)は、一度トレーニングされた単一モデルで、連続体に沿ってどこでもデプロイ可能である。 EV-JEPAは、独自にトレーニングされたベースラインの1つの精度ポイント以内であり、従来の弾性トレーニングアプローチを最大11の精度ポイント改善している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:12:12 GMT)
• Diviner: Agentic RCA with Human-Governed Adaptation for Large-Scale Infrastructure [8.4]
  大規模分散システムにおける根本原因分析(RCA)は、単一の症状がサービス、データ、構成、計算、組織の境界をまたぐことができるため、難しい。 本稿では,Metaで運用されているエージェントRCAシステムであるDivinerについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:20:23 GMT)
• Retrieval Over Training: Similarity search-based Model Selection for Time Series Anomaly Detection [8.3]
  RAMSADは、時系列異常検出におけるモデル選択のための検索ベースのフレームワークである。 以前に観測されたインスタンスの知識ベースをクエリし、トップkの最も類似したシリーズを検索し、検出器のレコメンデーションを転送する。 その結果,RAMSADは既存のID設定のベースラインよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:07:21 GMT)
• X-Fly: Learning to Reach and Stop in Full-Chunk Aerial Vision-Language Navigation [8.3]
  大規模な視覚言語モデル上に構築された航空視覚言語ナビゲーション(VLN)エージェントは、クエリーに費用がかかる。 本稿では,フルチャンク空中VLNのための訓練フレームワークであるX-Flyを紹介する。 X-Flyはテストで74.18%、テストで51.73%、BCで16.45%、フルチャンクで18.43%、DreamFlyで32.04%、29.46%に達した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:54:18 GMT)
• Coordination-Free Workload Regularization for Variable-Cost Distributed Training [8.3]
  Batch Cost Lookaheadはコーディネーションフリーのデータローディングポリシーである。 1ランク当たりのバッチコストの変動を82.8%まで削減する。 13のNeMo-RL SFTコーパスで、ランクローカライズされたBCLはMFFDの1.050から1.167倍の速度で動作している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:22:50 GMT)
• When is a better LLM worth paying for? Stochastic Optimization with Switching Mixed-Fidelity Oracles [8.2]
  大規模言語モデル(LLM)は、データクリーニング、ラベルエラーの検出、欠落した値の再構築に、意思決定の上流でますます使われている。 高い忠実度モデルとよりリッチなプロンプトは、はるかに高価である。 本研究では,系統的バイアスと状態依存雑音を有する混合忠実第一次オラクルを用いた最適化により,この問題を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:50:49 GMT)
• Emotion Is Not External Knowledge: Internal Attention Signals for Affective State Reasoning [8.1]
  トピックシフト後に関連性を残した疎文脈的手がかりから推定される暗黙の状態としての情緒的状態について検討した。 それまでの注意介入は、ラベル付きドメイン内ヘッドプロファイルと外部に指定されたターゲットスパンに依存していた。 本稿では, 疎い感情の頭部を因果的局所化により局所化する自己目標内部注意促進法(SIAB)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:29:55 GMT)
• Training-Free Target-Aware Refinement of 3D Gaussian Language Map [8.0]
  視覚言語機能を3Dガウススプラッティングに拡張すると、任意のテキストでクエリできる言語マップが得られる。 我々は,すでに蒸留済みの言語マップの学習不要でターゲット対応な改良を提案する。 オープン語彙のセグメンテーションを一貫して改善し、ベースmIoUをReplicaで約2倍にし、ベースマップよりも言語目標を確実にローカライズする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:00:53 GMT)
• SelectPFN: Amortized Bayesian Variable Selection for Sparse Nonlinear Regression with Prior-Data Fitted Networks [7.9]
  先行データ適合ネットワーク(PFN)に基づくタブラル基礎モデルは、単一のフォワードパスに設定された新しいデータセットを予測する。 疎非線形回帰に対してベイズ変数の選択と予測を共同で行うPFNであるSelectPFNを提案する。 p から 500 までの事前非線形設計では、SelectPFN はラッソ、BART、DART、LassoNet とグループペン化されたスパースニューラルネットワーク上で精度-リコール曲線の下での面積を 0.23-0.28 改善している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:18:30 GMT)
• Knowledge Graphs as Files: An Agent Harness Where Tool Creation and Tool Use Co-Evolve [7.8]
  言語モデルエージェントは、完全なノードとエッジファイルに直接グラフアクセスツールを作成する。 実行フィードバックはツールの作成と修正をガイドし、進化するツールはエージェントが次に収集する証拠を決定する。 DKGIは、最小限のハーネスでも、すべてのグラフで少なくとも6.7 Hit@1ポイントの最大のベースラインを超えている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:54:03 GMT)
• Following Delegation Traces to Study Human Oversight in Interaction with Multimodal AI [7.8]
  我々は,n=56人のAIリテラル参加者と392人のビデオ質問応答試験によるオンライン調査の結果の概要を報告する。 各マルチモーダルAIレスポンスを検査した後、参加者はタスク固有の信頼を評価、AIアシストを拒否、検証で使用、AIに完全に委譲する3つの今後の課題の1つを選択した。 我々は,マルチモーダルAIとエージェントAIの今後の研究のための方法論的枠組みとして,制定されたデリゲートトレースを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:18:29 GMT)
• Edit4D: Editable 4D Scene Generation with Textual Control [7.7]
  編集可能なテキストから4Dのシーン生成フレームワークであるEdit4Dを紹介する。 4Dシーンを背景と動的文字表現から構成する。 ステージ固有のコンポーネントを統合することで、Edit4Dはコントロール可能なカメラモーション、フレキシブルなオブジェクトレベルの編集、編集可能な4Dシーンの実用的な構築を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:52:22 GMT)
• Rethinking the Role of Tool Graph Memory in Multi-Turn Tool Use [7.7]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、複数のターンで外部ツールを呼び出すことで複雑なタスクを解決する。 最近の研究はツールグラフメモリを提案しており、過去の体験をツール移行として保存し、その後の選択をガイドしている。 ツールグラフメモリを9つのモデルと2つのベンチマークで評価した結果,ベースラインよりも大幅に改善されることはめったにないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:24:30 GMT)
• Loud and Clear: Making Visual Evidence Count in Multimodal Document RAG [7.6]
  検索されたページの証拠は、正しいページが検索された場合でも未使用のままである。 検索したページから生成元が必要とするものについて、LoudとClearの2つの要件を通して検討する。 LoCはSciEGQA、ViDoRe-v3、MMLongBench-Docの8つの先行手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:08:04 GMT)
• Behavioral Forgetting Is Not Privacy in Machine Unlearning [7.5]
  我々は、同じ情報が復元される可能性のあるアクセスパスにまたがって、忘れることが持続するかどうかをテストするべきだと論じる。 したがって、単一のアクセスパスは、行動的忘れと情報アクセス性の間の真のギャップを露呈するのに十分である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:48:16 GMT)
• DropKV: Decoupling Residual-Output Perturbation for Near-Optimal KV-Cache Eviction [7.5]
  DropKV は Decoupled Residual-Output Perturbation に基づく、原則化された消去フレームワークである。 我々はDropKVが同等のキャッシュ予算で最先端のベースラインを一貫して上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:05:17 GMT)
• Mine, Sample, Render: Test-Time Diversity Alignment Of Generative Models [7.4]
  生成モデルは高品質な個々の出力を生成するが、明示的に指示された場合でも、多彩なサンプリングに苦慮する。 MINE-SAMPLE-RENDER(MINE-SAMPLE-RENDER:MSR)は,多様性を明示的なコーパス由来のサンプリング手順に外部化するテストタイムアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:40:07 GMT)
• Reaction Attack on CKKS Deployments with Asymptotically Optimal Query Complexity [7.3]
  攻撃はクライアント側の妥当性反応と公準同型線形変換を利用する。 送信された各クエリは、独立してゼロの新たな暗号化でランダム化される。 均一な三項秘密のために、攻撃は$O(N)$クエリを使用し、オラクルのみのエントロピーの下限の2/log 3 2$以内である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:33:11 GMT)
• First Mathematical Runtime Analyses of Evolutionary Multitask Multi-Objective Optimization [7.2]
  代表的多目的多要素進化アルゴリズム (MO-MFEA) が2つの双目的問題のパレートフロントを同時にカバーする方法を解析する。 古典的双目的 OMM とマルチモーダル OJZJ ベンチマークを最大化する2タスク問題に対して、MO-MFEA は $O(n2 log n)$ のランタイムのみを必要とする。 古典的なLOTZとマルチモーダルDLTBベンチマークからなるタスクペアに対して、DLTBのみを最適化することで、$(n)$の高速化を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:00:18 GMT)
• When Rotation Bounds Nothing: Streaming Image Classifiers to Field Nodes Under Physical Capture [7.2]
  フィールドノードはイメージ分類器をローカルに実行し、ファーストクラスのアセットであるトレーニングされたモデルを盗む。 ここでオペレータがノードを所有し、それを乗っ取る敵は、コールドブートキャプチャが常駐しているもののみを読み取る。 我々は、受動的かつ適応的な敵に対して、あるアーキテクチャの犠牲者2人にまたがる実際のLTEトレースのキャプチャエンベロープを特徴付ける。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:11:53 GMT)
• Motion- and Gravity-Aware Feedforward 3D Reconstruction [7.2]
  本稿では,LUPI(Learning Using Privileged Information)パラダイムの下で,動きと重力を意識したフレームワークを提案する。 トレーニング中は、幾何表現学習をガイドする特権信号として、残留光流と重力方向が提供される。 標準ベンチマークの実験では、特に動的オブジェクトを持つシーンにおいて、再構成精度とロバスト性が一貫した向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:34:04 GMT)
• Comfortably Stuck: Evaluation Pitfalls in Bench2Drive's Closed-Loop Protocol [7.1]
  我々は、Bench2Driveの評価プロトコル自体に、その上で得られたモデルを誤って表現できる落とし穴があることを示します。 我々は、その相関を r = 0.06 に削減する補正された距離ベース計量を提案する。 我々はUniADとVADの両方でその効果が著しく異なることを実証し、将来のクローズドループ評価はそれらをチェックするべきだと主張している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:59:04 GMT)
• LIN-SLAM: Lightweight LiDAR--Inertial Neural SLAM for Real-Time Onboard Navigation [7.1]
  軽量LiDAR-Inertial Neural SLAM (LIN-SLAM) は、高速な幾何学的LiDAR-Inertial Estimationとニューラル暗黙的追跡、連続マッピング、そして正確なリアルタイムSLAMのためのグローバルリファインメントを結合するハイブリッド手法である。 NVIDIA Jetson Orin NXと16チャネルのLiDARを備えたUnitree Go2では、LIN-SLAMは、1.47kmの屋内軌道上のリアルタイムなローカライゼーションとニューラルマッピングを、繰り返し回廊環境に挑戦して維持する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:58:47 GMT)
• Crossovers between Time-Bin and Energy-Time Entanglement in Homodyned Resonance Fluorescence [7.1]
  位相同期レーザー場を持つ2レベルエミッタからの共鳴蛍光のホモダイニングによって生じるフォトニックな絡み合い 得られた光子統計と1次コヒーレンスを評価する。 このスキームは、線形光学とコヒーレント干渉を通してフォトニックの絡み合いを制御する経路を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:39:21 GMT)
• On the Robustness of Gossip Protocols in Modern Blockchains [7.0]
  委員会ベースのブロックチェーンで使用される広くデプロイされたゴシッププロトコルの現実的なネットワーク敵に対する堅牢性について検討する。 解析的および広範な経験的測定により、ランダムグラフをインスタンス化するために選択されるグラフパラメータが不十分であることを示し、十分な正直なノードがコンセンサスメッセージを受け取ることを保証する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:56:33 GMT)
• Change the Number, Change the Answer: Assessing Rating Scale Sensitivity in LLM-Based Text Scoring [7.0]
  評価尺度設計によるLLM生成ルーリックスコアの尺度感度, 変動について検討した。 1つのデザイン要素を変更することで、正規化されたスコアを平均で約0.10にシフトし、テキストの約20%のカテゴリを変更する。 より信頼性の高いLCMベースのテキストスコアリングを設計するための実用的なガイダンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:42:15 GMT)
• The Delegation Dilemma: Economies of Scale, Accountability, and Polycentric Governance [7.0]
  自己関心中心への内在的代表団による繰り返しゲームにおける緊張関係について検討する。 単純な縮小形式モデルでは、スケール-アカウンタビリティのトレードオフが生じる。 大規模言語モデル(LLM)エージェントを用いたシミュレーションにより,これらの予測について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:04:16 GMT)
• DuET: Note-Frame Dual Encoding for Piano Performance-to-Score Transcription [7.0]
  DuETは、ノートレベルのMIDI-to-score(PM2S)書き起こしとフレームレベルのビートとダウンビート追跡を学習する。 双方向のクロスアテンションはノートとフレームエンコーダを接続し、自動回帰デコーダはスコア属性を交互に切り替える。 各データセット上で最強のベースラインと比較して、DuETはMUSTER平均誤差をGangqinpuで6.56%から3.64%、ASAPで11.30%から11.22%に削減している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:11:15 GMT)
• When Does "Post-Call" Begin? An Availability Contract for Earnings-Call NLP Benchmarks [6.9]
  ファイナンシャルNLPベンチマークは、モデルで使用される入力が完了する前に予測対象が開始されたとき、イベント内タイミングミスマッチに悩まされる可能性がある。 我々は、入力境界を記述するためのベンチマーク、入力可利用性の証拠、結果開始、そしてその証拠によって支持されるクレームを要求するアベイラビリティ契約を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:40:06 GMT)
• Can LLMs Tell Stories Out of Order? A Corpus and Benchmark for Nonlinear Narrative Generation [6.8]
  我々は、83の論文のベンチマークを用いて、言語モデルが非線形なストーリーを表現できるかどうかを測定する。 我々は、自動判断器と71人の人間読者を用いて、同じ事象のモデルストーリーを異なる条件下で比較する。 以上の結果から, ストーリーを順に並べ替える指示に従うことは, 順調に語ることとまだ同じではないことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:13:12 GMT)
• CARA: Causally Guided Retrieval Agent for Question Answering [6.8]
  既存のエージェントレトリバーは、グローバル検索とマルチホップ探索を適応的にバランスさせる。 我々は, 検索された証拠の因果関係を明確に評価する, 訓練不要でカウザリガイド付き検索エージェントであるCARAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:57:14 GMT)
• Subgraph Counting with Local Node Differential Privacy [6.8]
  局所ノード差分プライバシー(LNDP)の下での約数部分グラフの問題について検討する。 我々は,非インタラクティブな$(varepsilon,0)$-LNDPアルゴリズムを設計し,機密性のない$n$ノードグラフにおける$H$の発生をカウントする。 この結果はLNDPで近似可能であることが知られているネットワーク統計のタイプを大幅に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:39:36 GMT)
• Multi-Target Few-Shot Prompting with Diffusion Language Models [6.7]
  指示や報酬の特定が難しい場合には、ほとんどショットプロンプトが役立ちます。 サンプルは共有キャンバス内の複数のマスキング領域の埋め込みをガイドする。 数ショットのベンチマークやソフトウェアケーススタディを通じて、デモによってインフィルの精度が向上することが分かりました。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:44:46 GMT)
• FPG-Seg: Annotation-free Retinal Vessel Topology Segmentation [6.6]
  FPG-Segは網膜血管セグメンテーションのための無アノテーションパイプラインである。 古典的な血管のフィルタリング、ベイズ深層学習、およびトポロジーを意識したグラフ再構成を組み合わせて、手動のラベルなしで網膜血管のトポロジーを分割する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:27:11 GMT)
• MindEval2: Clinically Grounded Patients and Rubrics for Evaluating Language Models in Mental Health Support [6.6]
  評価のためのメンタルヘルス品質(MHQR)と患者シミュレーションのためのMindSimの2つのコンポーネントからなる評価フレームワークであるMindEval2を紹介する。 MHQRは応答品質を、既存の評価よりも解釈可能で実行可能な明示的な運用基準に分解する。 MindSimは、慎重に設計された患者プロファイルとツールを組み合わせることで、既存のベースラインよりも多様な、挑戦的で現実的なインタラクションを可能にします。 我々は、MindEval2上で18のプロプライエタリモデルとオープンウェイトモデルを評価し、フロンティアモデルが表面品質と境界に関する問題で大きく改善されているのに対して、ガイダンスキャリブレーションは依然として主流の障害モードであることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:51:01 GMT)
• Beyond Pairwise Repulsion: Collective Diversity via Determinant Maximization in Diffusion Sampling [6.6]
  DetNOは、初期ノイズに対してRKHSボリュームとして多種多様な生成を定式化する。 これは1ステップのツイーディ予測よりもRBFグラム行列の対数行列を最大化する。 DetNOはVendiScoreとMean Self-Similarityのバッチ内多様性をリードする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:32:25 GMT)
• Rethinking Successive Rejects Algorithms [6.6]
  Successive Rejects (SR) は、単純な固定予算のベストアーム識別アルゴリズムである。 本稿では,位相長のスケジュールを最適化することで,SRの枠組みを拡張する。 10の合成インスタンスと2つのデータセット由来のガウスベンチマークの実験は、最適化されたスケジュールと元のSRを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:19:12 GMT)
• Documenting Trofinetide Treatment Phenotypes in Rett Syndrome with a Dual-LLM Consensus Pipeline [6.5]
  症例はテキサス小児病院108例中26,763点について検討した。 両言語モデル (LLM) のコンセンサスパイプラインを構築し, 18種類の表現型を抽出した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:24:47 GMT)
• CF-Splat: Closed-Form Triangle Splatting with Mesh Priors [6.5]
  CF-Splatは、シーンの外観を効率的に推定するための新しいクローズドフォームな三角形平滑化フレームワークである。 最先端のスプレイティング手法と比較して、競争力や優れたNVS品質を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:49:34 GMT)
• AgentPerturb: Evaluating LLM Agent Robustness under Controlled Interaction Perturbations [6.5]
  本研究は、現在のフロンティアモデルのロバスト性を定量化し、摂動誘起故障のメカニズムを辿り、ロバストネス指向トレーニングに影響を及ぼす。 軌道レベルの分析により、エージェントは変更された入力をほとんど認識せず、検証せずに、しばしば破損した情報を伝播することが明らかになった。 これらの知見は、ノイズや報酬の検証、不確実性認識、回復の様々な形態をカバーする訓練目標を動機付けている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:05:54 GMT)
• Plausible Is Not Enough: Trust and Evidence in AI-Authored Pull Request Review [6.4]
  一致したHPRとAIPRを用いて31カ国の実践者239人を調査した。 ほとんどの回答者は、AIPRに対する初期信頼が低いと報告している。 61.1%はAIPRのより高い証拠要件を報告している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:00:27 GMT)
• SCMerge: Spatial-Consistency-Aware Token Pair Merging for Efficient Semantic Segmentation [6.4]
  SCMergeは、類似トークンのペアリングにおける特徴類似性と空間整合性を考慮した、トレーニング不要なトークンマージ手法である。 ADE20K、Pascal Context、Cityscapesのベンチマークデータセットの実験は、SCMergeがベースラインメソッドよりもセグメンテーション精度と効率のトレードオフを一貫して達成していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:23:08 GMT)
• MID: Mask-Image Distributional Divergence for Evaluating Medical Image Segmentation [6.3]
  MID (Mask Distributional Divergence) は、医用画像セグメンテーションのための分布レベルの評価指標である。 我々は、CT、MRI、MRAにまたがる13の公開データセットを対象に、MIDを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:56:33 GMT)
• Do Agents Need a New Kind of Paper? SPRA: Structured Paper Representation for Agents [6.3]
  SPRA(Structured Paper Representation for Agents)は、永続的な研究対象と型付き関係の紙レベル表現である。 我々は、100万以上のAI論文にSPRAをインスタンス化し、1995万の研究ユニットと2407万の内的関係を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:34:12 GMT)
• Hy-Memory-30B-A3B: Attributed Reinforcement Learning for Long-Term Memory Writing [6.2]
  Hy-Memory-30B-A3BはMem0、MemOS、Hy-Memoryで訓練されたコンパクトな長期メモリライターである。 メモリオンポリシィ蒸留(Memory On-Policy Distillation)は、学生が生成する状態に関するフレームワーク固有の書き込みプロトコルを教える。 Hy-Memory-30B-A3BはEverMemOSを含む4つの評価ハーネスで第1位である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:46:47 GMT)
• Beyond Fixed Acquisition Functions: Temporal Difference Active Learning for Perturbation Discovery [6.1]
  時間差アクティブラーニング(TDAL)は,1つのスクリーニング軌道から時間差学習を通じて,オンラインの取得関数を学習する。 実験的な構成の異なるシングル、ダブル、トリプルの摂動にまたがる8つのパブリックスクリーンで、TDALは11の手法の中で平均1.63のランクを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:00:11 GMT)
• ParanoiaEval: Benchmarking Unnecessary Defensive Work in Agentic Coding [6.1]
  コーディングエージェントにおけるリスク処理能力の統一評価のための最初のベンチマークであるParanoiaEvalを紹介する。 ParanoiaEvalは、ソフトウェアエンジニアリングのリスク管理において、よく確立されたAvoidance-Transfer-Mitigation-Acceptanceフレームワークに基づいて、コーディングエージェント設定のための4つの基本的な処理を運用している。 リスク処理違反とエビデンス応答性に専用の指標を導入し, 信頼性評価にヒト校正されたエージェント・ジャッジを用いた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:15:03 GMT)
• A One-Sided McDiarmid-Type Inequality for Heavy Tails via Reverse KL Tensorization [6.1]
  我々は、統計学習理論とアルゴリズム解析の中心的なツールであるマクダイアルミドの不等式を再考する。 独立確率変数の関数に対して平均以上の大きな偏差が指数関数的にありそうにないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:06:51 GMT)
• GRID-Planner: Graph-Structured Relational Reward Shaping for Diffusion Planning [6.1]
  本稿では,グラフ再帰統合拡散計画フレームワークGRID-Plannerについて述べる。 具体的には、GRID-Plannerは、グラフ認識の重み付け、時間インデックス付きリレーショナルリレーショナルリレーショナルリターンサロゲート、およびオン・ポリティック自己蒸留による有利な拡散目標を組み合わせる。 nuPlanとinterPlanの実験では、拡散専用ベースラインと比較して、GRID-Plannerは衝突速度、車線偏差、ジャークをそれぞれ35.8%、60.8%、27.4%削減し、計画スコアを3.4改善している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:34:18 GMT)
• Self-Calibrated Subspace Robust PCA for Parameter-Free Removal of Mixed Noise and Line Stripes in Hyperspectral Images [6.1]
  線ストライプの下では、SC-RCCTVはパラメータフリーのFastHyMixをネイティブサイズキューブで8.17dBで上回る。 真の騒音レベルから同じモデルの0.01dB以内にとどまり、オンラインキャリブレーションは2段階の推定値のデノエーズ方式で改善される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:53:05 GMT)
• Are We Testing the Wrong Quantum Bugs? A Study of Fault Representation Gaps in Quantum Software Testing [6.0]
  量子ソフトウェアは、実行前にプログラムを変換するコンパイラ、中間表現、実行フレームワークに依存している。 これらの成分の欠陥は、そうでなければ正しい量子プログラムの振舞いを変えることができる。 突然変異生成欠陥と修正バグベンチマークによって表される欠陥が、現代の量子ソフトウェアで遭遇した欠陥をいかに反映しているかを考察する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:41:56 GMT)
• Synergistic charging of a quantum battery via Dzyaloshinskii-Moriya interaction and non-Markovian noise [6.0]
  Indepen Dent Local longitudinal random Telegraph noise (RTN) 下でのDzyaloshinskii-Moriya(DM)結合による2スピン量子電池の研究 DM支援緩やかなスイッチングプロトコルは、固定された有効雑音スケールにおいて、初期充電時に過付加的な過渡性エルゴトロピーゲインとほぼ極大エルゴトロピーが得られる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:09:15 GMT)
• From Adults to Children: Benchmarking Foundation Models for Chest X-Ray Classification under Domain Shift [5.9]
  成人から小児の胸部X線分類における基礎モデルの一般化能力について検討した。 これは、一般的な成人から小児への評価設定の下で、複数の基礎モデルを比較する最初のベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:57:08 GMT)
• KBS: A Korean Benchmark Suite for Foundation Model Evaluation [5.9]
  9,396項目にわたる6つの機能をカバーする韓国ベンチマークスイート(KBS)を提示する。 このスイートは、レビュー、ローカライゼーション、直接の韓国建設、そして韓国への再設計を組み合わせたものである。 韓国で開発されたモデル、多言語オープンモデル、およびモデルアクセス、プロンプトフォーマット、スコアリングの違いを考慮したプロトコル下でのクローズドAPIモデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:18:09 GMT)
• When Judges Agree and Are Wrong: Consistency-Accuracy Dissociation as a Blind Spot for Label-Free Evaluation [5.7]
  我々は、一貫性が真正性のためのプロキシとして機能しているという暗黙の仮定を、ゼロトラストラベルが利用できない、あるいは入手にコストがかかる場合にテストする。 60%の誤った回答が、高一貫性領域に落ちていることがわかりました。 この現象は, 整合性しきい値tの選択に頑健であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:33:30 GMT)
• Writability and the Pathway: A Controlled Study of Knowledge Injection into Addressed Memory [5.7]
  アドレス付き条件記憶は、ホック後の知識注入のための局所的な表面を提供する。 この研究は、制御されたGPT-2とQwen3.8-Flash-Next-FP8とDeepSeek-V4.1-Flashのプロダクションメモリ実験を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:14:29 GMT)
• Scaling Multilingual Mixture-of-Experts: How Language Coverage Changes Capacity and Compute Allocation [5.6]
  本稿では,アクティブパラメータ数,言語ごとのトレーニングトークン数,専門家数,言語カバレッジに関する反復対応共同スケーリング法を提案する。 言語毎のアクティブパラメータとトレーニングトークンの数に一致すると、32人の専門家は、密度の高いモデルと比較して、12から200言語に拡大する損失ペナルティを83%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:58:04 GMT)
• Transfer Learning in Bandits from Unknown Adaptive Policies: Problem-Dependent Lower and Upper Bounds [5.6]
  我々は,有界報酬を$[0,1]$で伝達学習する手法について検討する。 オンラインゲームが始まる前に、学習者は各アームの$k$、$N'_k$の観察をi.i.d.で受け取る。 対数的後悔は、改善から劣化した対数的障害、保証の喪失までの3つの条件を特徴付けることで、不特定の下で生き残ることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:30:13 GMT)
• CBF-Based Control Allocation for Omnidirectional Tiltrotor Aerial Robots [5.5]
  アクティブに傾く空中ロボットは6次元レンチを生成することができるが、遅いサーボ応答は、再構成時に所望のレンチを無効にすることができる。 本稿では,有界サーボ構成ミスマッチ下でのレンチ実現性を維持する制御バリア関数(CBF)アロケータを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:22:25 GMT)
• Unfragmenting Nawatl NMT: Single-Variant Specialization for Masewalkopa [5.5]
  近縁な原住民の混合コーパスは、単一の話者コミュニティに説明できない人工レジスタを生成することができる。 我々はサンタアナ・トラコテンコで話されるナワトルの品種であるMasewalkopa (nhn) に mT5-large checkpoint を特化している。 カスタム有限状態解析器は、分析されていない表面の形状を82.0%から19.9%に減少させる。 CTranslate2 int8量子化により、CPUのレイテンシが要求毎に137.5から1.8-2.6秒に短縮され、コストバウンドなCloud Runデプロイメントが可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:51:41 GMT)
• Jev-LiteMAS: Separating Decisions from Generation in Multi-Agent Workflows [5.5]
  マルチエージェントLLMシステムは、専門家の実行、ワークフロー計画、アーティファクトレビューのための生成モデルに依存している。 これらの操作を低コストな決定モデルに置き換えると、2つのインターフェースギャップが生じる。 本稿では,Jev-LiteMASについて紹介する。Jev-LiteMASは,軽量な決定モデル(Jev)と生成的実行とフィードバックを組み合わせることで,両方のギャップを橋渡しするマルチエージェントフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:26:26 GMT)
• Learning to Search for Executable Patternmaking from Certified Programs [5.4]
  本稿では,SemDraftについて紹介する。SemDraftは,前後の縫製パターンから実行可能なパターン作成プログラムを探索するフレームワークである。 具体的には、有界検索は3回のチェック後にのみ、動作の編集プログラムを回復し、認証する。 学習したランキングは、1000件の検索実行のうち63件と64件を認定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:28:18 GMT)
• FGSS-BO: Feedback-Guided Hypothesis Management for LLM-Based Bayesian Optimization [5.4]
  大規模言語モデル(LLM)誘導ベイズ最適化(BO)は過去の観測結果を用いて探索を誘導するが、提案された方向と修正は暗黙的に残る。 本稿では,言語に基づく指導と観察された証拠を結びつける構造的仮説管理インタフェースであるフィードバックガイド検索状態(FGSS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:42:42 GMT)
• Are You Sure Your LLM Is Sure? Repairing and Auditing Confidence [5.3]
  信頼性フレームワークであるRADAR(Repair, Adopt, and Diagnose After Recalibration)を紹介します。 RADARは、スカラースコアが表現できることを修復し、エビデンスによってサポートされた場合にのみ修復を採用し、リカバリが残した系統的なエラーを診断する、原則化されたワークフローを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:12:29 GMT)
• X-RIC: An Agentic RAN-Intelligent Controller Benchmark for Enhancing Reinforcement Learning [5.2]
  我々はエージェントAIをO-RANアーキテクチャに統合する新しいフレームワークを提案する。 X-RICは、リアクティブ強化学習(RL)と戦略的エージェント推論を組み合わせた: (i) ドメインを使用した自動行動クローン(BC) サンプル効率のトレーニング、 (ii) テレコム言語モデル(TLM) コンテクストの抽象化と解釈性を提供するトランスフォーマーベースの推論モジュール、 (iii) 近接RT RIC制御ループ内でのクローズドループ共適応による継続的なポリシー改善を実現する。 X-RIC 89%の運用コスト削減とSLAコンプライアンスの維持、75%の高速化、50%のトレーニングステップの短縮
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:34:17 GMT)
• When Inputs Receive No Score: Evaluating Open-Web Event Admission on the Complete Stream [5.2]
  項目レベルの受入がランキング比較と運用上の決定の制約をどう変えるかを検討する。 6つのインストラクションモデルバックボーン、3つの戦略、602人のアノテート評価項目にまたがって、システムは異なるクラス構成で異なる集団をスコア付けする。 キャリブレーションの実現可能性を確認し,上流でのスコア損失と意思決定損失を分離する完全ストリーム評価プロトコルを用いて,これらの観測を接続する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:35:02 GMT)
• Flow-CLIP: Image-Conditioned Residual Scoring for CompositionalImage-Text Matching [5.2]
  Flow-CLIPは、画像条件によるトークン-パッチエビデンスの変化を通じて、グローバルアライメントを学習する。 クロスイメージマージンランキングは、マッチした画像とミスマッチした画像のキャプションペアを比較します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:12:30 GMT)
• Not X, but When: Diagnosing a Mandarin LLM Writing Tic through Contextual Appropriateness [5.1]
  本研究では, マンダリン補正工事における適切性判定について, ershi Yを用いて検討した。 5つの商業モデルは、人間の基準の2.5倍から9.2倍の密度で建設されている。 307の注釈付き使用例のうち、欠陥は1.30%しかなく、52.8%はオプション、すなわち正しいが不要である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:22:11 GMT)
• AutoOnboarder: Autonomously Onboarding LLM Agents [5.1]
  AutoOnboarderは、トレーナーが新しい従業員を乗せる際のタスクにエージェントを適応させる自律システムである。 エージェントをインテリジェントなオンボーダーのコーディングエージェントの監督下に配置し、ファンデーションモデルを反復的に調整し、ソースコードをプロンプトし、同時にパフォーマンスを改善し、コストを削減します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:07:34 GMT)
• Scene Reconstruction Using Ubiquitous Wireless Signals via Diffusion Posterior Inference Over physics-Grounded Representations [5.1]
  基地局と利用者の間のすべてのリンクは、通過する建物によって形作られています。 この問題に対処するための2つの相補的な段階を持つ階層的枠組みを開発する。 伝搬物理を尊重するために事前訓練された無線基礎モデルは、各チャネルの測定を、観察を形作るシーン構造の表現に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:59:08 GMT)
• P2TPO: Structure-Aligned Page-to-Token Credit Assignment for Full-Page Document Parsing [5.1]
  本稿では,P2TPO(Page-to-Token Policy Optimization)について紹介する。 P2TPOは,6つの文書解析ベンチマークのそれぞれに対して,評価された政策最適化基準を平均値で上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:32:00 GMT)
• CodeHealth Predicts the Token Cost of Agentic Code Review: A Pre-Registered Study of 465 Agent-Authored Pull Requests [5.0]
  ベースラインのCodeHealthがエージェントレビューのトークンコストを予測し、プルリクエスト(PR)フットプリントを越えて修正するかどうかをテストする。 人間の保守性に対する品質指標は、マルチエージェントのレビューと修正の推測コストも予測する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:00:33 GMT)
• Attribution-Gated Joint Estimation of Intention and Capability for Assist-as-Needed Upper-Limb Robots [5.0]
  AAN(Assist-as-Needed)制御は、意図した動きの変化と効果的な自発トルク能力の変化を区別しなければならない。 ベースフレームワークとしてマルチモーダルMHE-MPCアーキテクチャが開発された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:02:02 GMT)
• In-Context Learning Before Specialisation: Theory of Learning in a Solvable Topic Model [5.0]
  シーケンスモデルは根本的に異なる方法で一般化することができる。 最近の研究は多くの異なる戦略を理論的に特徴づけてきた。 ここでは、解決可能なトピックモデルでそのような理論を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:54:37 GMT)
• Market Incentives for AI Safety Investment [4.9]
  当社は、アップストリームプロバイダと競合する下流企業とのAIサプライチェーンにおける安全投資が、どのように利益を形作るかを示す。 下流の競争は、一般的に、下流の企業に対して、業界の最適レベルよりも安全性により多くの投資をさせます。 我々は、異なる規制介入が参加者のインセンティブや利益、モデル安全性のレベルに与える影響を分析する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:55:54 GMT)
• Reducing the Cost of Qudit State Preparation by Learning a Sparse Structure for SNAP Gates [4.9]
  そこで我々は,識別可能なマスクを用いて,どのフェーズが必要なのかを値とともに学習する手法を提案する。 この評価は、異なる不確かさ閾値に達するのに必要な位相の最小数と、不確かさと位相の間の全体的なトレードオフの両方を考慮する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:16:56 GMT)
• CIM-Embed: Learning Instruction-Conditioned Multimodal Embeddings for Clustering [4.9]
  CIM-Embedは、クラスタリングのための命令条件付きマルチモーダル埋め込みを学習するためのフレームワークである。 我々はAmazon Reviews 2023で製品メタデータからProductMICを構築した。 フル次元埋め込みとHDBSCANにより、直接タスク内SupConトレーニングは、WeMM 9Bの53.06と比較して、平均95.01のタスク毎のV測定を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:54:17 GMT)
• SALTO: Solver-Anchored Lifted Transfer Operators for Nonlinear Event Inference [4.8]
  有限振幅源を推定するフレームワークであるSALTOを紹介する。 再利用可能な昇降随伴は、任意の候補局所化イベントによって生成された測定を予測します。 1つのトレーニングされたモデルは、新しいセンサーレイアウトと測定時間を単一の後方解決で提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:48:45 GMT)
• GraphBEAT: Graph-based Bucketized Event Aggregation Over Time for Early Risk Stratification of Gastrointestinal Cancers [4.8]
  GraphBEATは、臨床イベントをタイムバケットにグループ化する、時間グラフ表現学習フレームワークである。 観察された特徴を患者特異的で時間的指向のグラフに変換して、消化器癌に対する早期のリスク層化を可能にする。 GraphBEATは膵癌,肝臓癌,腸管癌を予知するために,多地点の経時的診断基準および臨床検査に基づいて訓練,評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:55:39 GMT)
• ISW-Agent: Integrating LLM-Driven Dialogue with n8n Workflow for Internal Solitary Wave Remote Sensing Image Processing [4.7]
  内部孤立波(ISW)リモートセンシングは、タスクパラメータと空間情報を転送する必要がある。 我々は,大規模言語モデル(LLM)の解釈とn8nの証明と独立した科学モデルを統合するISW-Agentを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:38:23 GMT)
• Where Is the "Self" of a Large Language Model? -- From Self-Index to Self-Reference [4.7]
  我々は、生物学から慣れ親しんだ2つの機能レベル、すなわち自己インデックスと自己参照を分離する。 我々は、Qwen3.8-27Bにおいて、モデル独自のチャットテンプレートで描画されたアシスタント、ユーザー、システムメッセージに同じテキストを配置することによって、両方を探索する。 自己参照は自己インデックス上に構築された高レベルな能力であり、それはモデル自身のメッセージ全体の表現に重畳される内容に依存しない変位である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:38:57 GMT)
• ABNAT: Attention-Based Noise-Aware Training for Robust Transformers on Analog Compute-in-Memory Systems [4.7]
  本稿では,Analog Compute-in-Memory (CIM)による変換器のノイズがいかに注意を喚起するかを解析する。 ABNAT は,騒音に敏感な学生に,清潔な教師の注意経路の保存を指導する学習フレームワークである。 視覚、言語、マルチモーダルトランスフォーマーの広範な実験により、ABNATは対応するNATベースラインよりもロバスト性を一貫して改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:28:13 GMT)
• Phase Kernel Lifts Capacity of Dense Associative Memory [4.7]
  エネルギーランドスケープと検索ダイナミクスを変化させる非線形位相カーネルのクラスを構築する。 これらのカーネルは指数的記憶能力と局所的不動点収束を保っていることを証明している。 その結果, 位相カーネルは高密度連想メモリへの原則的経路を提供することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:31:39 GMT)
• Learning and Forecasting Multiscale Spatiotemporal Epidemic Dynamics with Lagrangian-Eulerian Graph Neural ODEs [4.5]
  LE-EpiGNODEは、一般的なメッセージパッシングをプロセス固有のメカニズム誘導型ニューラル演算子に置き換える。 LE-EpiGNODEを時間変調, 状態依存, 非線形, 結合力学にまたがる14の制御された合成機構で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:11:40 GMT)
• TRACER: Trajectory-Aware Tool Retrieval for LLM Agents [4.5]
  本稿では,ツールコールシーケンスをトリエでインデックスする検索フロントエンドTRACERを提案する。 小売とテレコムの混合環境では、TRACERはGPT-5.4のツール選択の精度を4.7ポイント改善している。 自律的なフルターン実行では、GPT-5.4のフル登録タスクの成功とステップ当たりの入力トークンを61%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:00:58 GMT)
• Personalized Projected Ascent for Federated Stackelberg Optimization [4.4]
  Minimaxの問題には、各クライアントのローカルデータから構築された内部変数が含まれる。 本稿では,2時間体制下でのドリフトの消失により,一定の分散が置き換えられるプライベート変数の昇華ステップを取り入れたVR-SGDAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:41:08 GMT)
• Hybrid Generative-Tagging Decoding for Efficient Product Attribute-Value Extraction [4.4]
  生成モデルはトークンごとに属性名と値トークンを生成するが、この自己回帰的な性質は属性カバレッジを遅く制限する。 タグ付けソーススパンとオープン・エンド・ジェネレーションを組み合わせた新しいモデルアーキテクチャであるハイブリッド・ジェネレーション・タグ付け・デコーディングを導入する。 vLLM推論に統合され、ハイブリッドデコーダは属性カバレッジを10%引き上げ、精度の低い63%の正確な属性値ペアを抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:18:17 GMT)
• GRASE: Geometry-native Real-to-sim Agentic Scene Modeling from Video [4.4]
  リアル・トゥ・シム変換は、キャプチャーされた実環境の映像を編集可能な3Dシーンに変換し、観察対象の形状とレイアウトを保存することを目的としている。 本稿では,キャプチャしたマルチビュー映像の観察をシーン・モデリング全体を通してスタンディング・リファレンスとして扱うエージェント・フレームワークであるGRASEについて述べる。 実験では、GRASEはGPT6-Astraを用いた直接実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実-実
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:34:00 GMT)
• AVALON: Zero-Shot Indoor Navigation with Human-Seeded Topological Memory [4.4]
  サービスロボットは、既にユーザにとって馴染みのあるレイアウトやタスクの制約がある、マップされていない建物に入ることが多い。 AVALONというトポロジカルナビゲーションフレームワークは,人為的空間記憶を中心に構成されている。 ビジュアルディープ・ポイントゴールナビゲーションは、検証されたノード到着を利用して、ロボットが構築したグローバルSLAMマップを必要とせずに翻訳的再編成を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:33:04 GMT)
• ContextLift: Breaking the Spurious Correlation Behind Conditional Emergent Misalignment [4.4]
  狭義のミスアライメントデータ上で言語モデルを微調整することで、広いミスアライメントを実現することができる。 この条件の不一致は、突発的な相関である、と我々は主張する。 この相関関係を破る反ファクト的拡張であるContextLiftを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:18:41 GMT)
• MAGMA: Multiplier-Augmented Geometric Motion Algorithm [4.4]
  本稿では,Affine Geometric MAGMAアルゴリズムであるMAGMAを紹介する。 障害物、状態制限、アクティベーション制限を含む様々な難解な軌道問題にまたがって検証される。 最も難しい問題に対するチューニングの労力を大幅に削減し、高品質なソリューションを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:30:13 GMT)
• Spectrum Is Not Enough: A Random-Matrix Account of Data-Free Preconditioning for Differentially Private Learning [4.4]
  DP-KFCは、プライベートファクターの固有値減衰とマッチングしてプローブを検証する。 スペクトル形状のマッチングは十分でなく,操作対象でもないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:00:28 GMT)
• The Dormant Spiking Neuron: A State-Driven Mechanism for Efficient Spiking Neural Networks [4.4]
  ImageNetでトレーニングされたResNet-18モデルのニューロンの44%は、非常に抑制された状態にあり、永続的な計算負担を伴っている。 この非効率性に対処するため、Donrmant Spiking Neuron (DSN)モデルが導入された。 状態駆動のダイナミックゲートを組み込むことで、DSNは神経細胞がその膜電位が予め定義された負の閾値を下回ったときに休眠状態に入ることができる。 静的およびニューロモルフィックデータセットに対する実験により、DSNフレームワークは一貫して計算エネルギーを40%以上70%以上削減することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:05:06 GMT)
• RecSoup: Efficient Model Merging Approach for Controllable Multi-Objective Recommendation [4.3]
  RecSoupは、特殊なモデルマージによる効果的なCMORのための軽量な2段階のアプローチである。 プルーニング戦略により、目的物間のパラメータ干渉を緩和する。 その後、学習可能な好みと係数のマッピングを通じて適応パラメータのマージを行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:08:22 GMT)
• Auditing Escalation Reliability in Healthcare LLM Agents: A Perturbation-Controlled Benchmark of Workflow-State Failures [4.3]
  我々は、400の総合医療ワークフローエピソードとしてエピソードレベルの評価プロトコルをインスタンス化する。 4つのタスククラスに40個の手書きセマンティックシード、2つの表面パラメータ化、5つの制御された変種。 明確な決定精度は0.97に達するが、不確実性のあるモデルでは、必要なエスカレーションの32--97%を見逃している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:04:10 GMT)
• Local Epochs as Optimal Stopping: Theory and Evidence in Federated Learning [4.3]
  フェデレーテッドラーニングは通常、固定された手書きのローカルエポックの数で答える。 我々は,有限水平最適停止として局所訓練を行った。次のエポックの損失減少が価格の2乗ドリフトを上回っている間に,クライアント列車を運転する。 この1段階のルックアヘッド閾値は、決定がネストされたときに最適であることが証明され、幾何的およびパワーローリターンのクローズドフォームが導出され、推定されたルールが誤符号決定によってのみ有効性を失うことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:15:03 GMT)
• Towards bio-inspired visual navigation: a neuromorphic navigation paradigm for MAVs [4.3]
  複雑な環境下でのMAV視覚ナビゲーションのための,最初のエンドツーエンドのイベント駆動型ニューロモルフィックパラダイムを提案する。 提案したニューロモルフィック法は,ANN法に匹敵する航法性能を実現するとともに,消費電力を大幅に削減することを示す。 本研究は,自律ナビゲーションにおけるニューロモルフィックパラダイムの実現可能性を確立し,ロバストで低消費電力なMAVナビゲーションへのバイオインスパイアされた経路を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:31:25 GMT)
• Agent-assisted experimental strategy transfer across quantum processors [4.1]
  3ビット核磁気共鳴プロセッサを用いた実験を行うためのエージェント支援実験戦略を提案する。 この戦略は、エージェントを使用して実験的な証拠を評価し、その後の測定を選択し、手順を適応させる。 その結果、プロセッサ間でエージェント支援の実験戦略を再利用し、洗練し、共通の量子タスクを実現することが可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:46:07 GMT)
• Predicting Live Birth After Fresh Embryo Transfer in IVF/ICSI: Differential ICM/Trophectoderm Morphology Encoding and a Hybrid Attention--Logistic Regression Ensemble [4.1]
  新たな胚移植前における出生予測はIVF/ICSIにおける共有決定を支えうる。 臨床, 実験室, 胚発生予測器を用いて616個の新しい胚転移サイクルを作製し, 内皮細胞塊とトロフェクトデムの新規な差分重み付けをコードした胚形態について検討した。 我々は、学習可能な特徴注意ゲートと、コンパクトな多層パーセプトロンと、検証調整された重み付きHAN+ロジスティック回帰アンサンブルであるハイブリッドアテンションネットワーク(HAN)を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:43:59 GMT)
• Limits of adaptive linear postprocessing in six-state quantum key distribution [4.1]
  我々は、幅広い種類の線形ポストプロセッシングを破る互換性のある集団攻撃を構築した。 各公開メッセージは送信者の生のキーのアフィン関数であり、公開履歴から順応的に選択される。 有限入力長と正の確率のすべての受理書き起こしに対して、アリスの生鍵のアフィン関数を回復するイヴの最適確率は、少なくともボブのものである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:13:21 GMT)
• Exhaustive Canonical Skeletons Generation: A Formal Dataset for Decomposable Symbolic Regression [4.1]
  決定論的制約付き文脈自由文法を用いて生成する一変量標準骨格の包括的データセットを提案する。 標準骨格は、より特定の機能形態を仮定する一般的な構造表現として機能する。 我々は,3階層にわたる150のSR問題のベンチマークを構築し,その上で最先端のSR手法が著しく困難であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:42:19 GMT)
• ChronoSheaf: Joint Spatio-Temporal Spectral Filtering on Cellular Sheaves [4.0]
  せん断ニューラルネットワークは、各エッジに学習された線形制限マップを割り当てることで、グラフニューラルネットワークを一般化する。 既存の層構造は、層ラプラシアンを即時空間作用素として定義する。 ChronoSheaf(クロノシーフ)は2つの鍵成分を持つ時間的時間的せん断ネットワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:20:51 GMT)
• Jianmu-Q: Bridging Quantum Field Theory and Quantum Hardware with AI Agents [4.0]
  量子コンピューティングは、量子場理論の非摂動シミュレーションに有望なアプローチを提供する。 ここでは、量子論の自然言語記述を量子シミュレーションに変換するマルチエージェントフレームワークである textttJianmu-Q を紹介する。 特殊エージェントは理論定式化、格子離散化、量子ビットマッピング、回路設計を処理し、物理的整合性チェックと独立数値計算は検証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:16:36 GMT)
• EliteReplay: Preserving Diverse Solutions in RL Post-Training via Quality-Diversity Search [4.0]
  トレーニングは、モデルが生み出すソリューションの集合を狭めることができる。 品質多様性検索によって構築された「エリート」アーカイブとGRPOを組み合わせたポストトレーニングレシピであるEliteReplayを提案する。 EliteReplayはすべてのベースラインより高いパス@128を達成し、最強のベースラインよりも最大77%の正確な戦略を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:43:31 GMT)
• Generalization Guarantees of Randomized Block Coordinate Descent for Nonconvex Learning [3.9]
  Randomized Block coordinate descent (RBCD) は、多くの大規模機械学習問題に対する一般的な最適化アルゴリズムである。 本稿では,RBCDが支配する非目的構造に対する一般化保証を確立する。 損失支配問題に対する勾配独立境界の観点で、境界非依存境界を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:00:07 GMT)
• A modular quantum computer based on Cornucopia codes [3.9]
  フォールトトレラントな量子コンピュータは、個々のアドレス可能な論理量子ビット上の普遍的な論理演算を必要とする。 我々はCornucopiaアーキテクチャを提案し、Cornucopia符号に対して低オーバーヘッドで論理演算の普遍的な集合を実装した。 橋梁で接続されたコードブロックから構築されたモジュラー量子コンピュータを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:51:56 GMT)
• Frame Evidence:A Benchmark for Reference Frames and Visual Evidence in Multi-Image Spatial Reasoning [3.9]
  フレームエビデンス(Frame Evidence)は、マッチした320のトリプルと960の中国語の多重選択質問のベンチマークである。 ある家族は、固定された画像に対して3つの接地された参照フレームを比較します。 ジョイントメトリクスは、3つのフレームすべてとペアのエビデンスバリアントのすべてにわたって正しい答えを必要とします。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:11:14 GMT)
• From One Query to Many: A Critical Survey of Privacy Accounting in RAG [3.8]
  Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模な言語モデルで外部の知識を活用することができるが、検索したコーパスに機密情報が含まれている場合、プライバシー上のリスクが生じる。 差分プライバシー(DP)は正式な保護を提供するが、既存のDP-RAGメソッド間でのプライバシー保証の解釈と比較は依然として困難である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:41:03 GMT)
• On the coincidence of discrete and continuous definitions of Entanglement of Formation [3.8]
  有限平均の絡み合いを持つ分離双分割ヒルベルト空間上の純粋状態のボレルアンサンブルが、同じバリ中心を持つ可算アンサンブルと、任意に小さな平均エンタングメントを持つことが証明されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:51:35 GMT)
• Beyond Invariance: Factor-wise Selective Treatment of Shifts for Multimodal Learning [3.8]
  本稿では,その分布変化,介入効果,環境間安定性に応じて潜在表現因子を診断する因子シフトフレームワークであるFaShiftを提案する。 マルチモーダル表現を分解することにより、FaShiftは予測できない因子、安定して予測可能な因子、予測上有用だが不安定な因子を区別する。 実験によると、FaShiftは3つのデータセットで最高のID精度とF1を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:21:45 GMT)
• Conditional Mean Flows: Few-Step Densities for Simulation-Based Inference [3.8]
  本研究では,数ステップのサンプリングとトラクタブル密度評価を併用して,後方および近距離近似のための条件付き平均流を構築した。 特に, 単段階平均流量密度評価では, 200段フローマッチングに匹敵する推定誤差が生じる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:36:49 GMT)
• Parallel Repetition for Entangled Games via Conditional Relative Entropy [3.7]
  有限二プレーヤ交絡ゲームに対する立方体並列繰り返しの証明を与える。 我々の情報料金は、質問基準が破棄されたときの相対エントロピーの減少である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:26:17 GMT)
• When Should a Low-Light Pipeline Generate? Auditable Risk Control for Selective Generative Enhancement [3.7]
  VetoNetは認定vetoを中心とした監査可能な地域ルーティングフレームワークである。 本稿では,VetoNetが利用可能な証拠の強度と信頼性にルーティング動作を適用することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:21:41 GMT)
• When to Ask for Help: A Decision-Theoretic Account and Measurement Standard for Slow-Module Scheduling in Dual-System Vision-Language-Action Models [3.7]
  我々は、固定言語、固定予算、履歴付きスケジュールが1つの量の縮退したケースである介入の値(VoI)の校正決定問題として呼び出しを形式化する。 測定されたシステムは、$$の3桁の範囲で、直接テストは$$の低い予測を確認する。 LIBERO-SpatialとLIBERO-Goalでは、リライトの欠陥が13点から42点まで深くなっています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:20:54 GMT)
• Probe-and-Resume: When and How to Evaluate Agent Execution [3.7]
  テストタイム検索は、代替アクションを探索し、批評家を使って有望なブランチを選択することで、エージェントのパフォーマンスを向上させることができる。 本研究では,大規模な状態の部分的なビューのみを公開する端末ベースのコンピュータ利用環境において,このアプローチについて検討する。 エージェントが実行を主張すると、批評家はその状態のフォークを調査し、拒否されたエージェントが停止した場所を再開します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:42:54 GMT)
• DPA-MoE: A Runtime Precision Control Framework for MoE Inference [3.7]
  Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、トークンを少数の専門家にルーティングすることで計算を減少させるが、選択した専門家は依然として一定の精度で使用される。 DPA-MoE(DPA-MoE)は、ルーティングされた専門家を高精度にするための実行時精度制御フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:58:00 GMT)
• StochLOB: Heavy-Tailed Score Matching for Robust Limit Order Book Trend Prediction [3.6]
  本研究では, 事前拡散汚職法を規定する学習専用スコアマッチングフレームワークについて検討し, 展開した予測器の定式化に留意する。 ブラウン派のみのガウスの汚職に代えて、非ガウスのSDEにインスパイアされた2つの代替法を用いる。 提案された変種は、未破損のBTCと試験地平線で競合し続け、いくつかの実現された尾翼応力診断を改善した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:33:30 GMT)
• Robust Covariance Estimation for Entry-wise Contaminated and Partially Observed Data via Expectation Maximization Algorithm [3.6]
  学生$t$推定は、エントリワイドな汚染と欠落データの下で難しい。 学生=t*$モデルの推論を近似EM(SAEM)アルゴリズムにより不完全観測に拡張する。 合成および実センサデータを用いた実験では, ガウス, 学生=t$, 計算に基づく推定値と推定値の推定値よりもフィッシャー・ラオ誤差が低い。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:31:40 GMT)
• Effectiveness of Hidden-State Probes for Localizing Reasoning Failures [3.6]
  フェールタイプとフェールステップの4Bおよび8B推論モデルの隠れ状態をテストする。 誤った8Bトレースでは、信頼度プローブは、単一のステップがトレースを回復不能にするケースの81%を見逃す。 同じ状態の異なるトレーニング設計のプローブは、これらの2種類の障害の順序を逆転させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:15:40 GMT)
• Time-Optimal Ergodic Retrieval [3.5]
  検索タスク(Retrieval task)とは、ロボットが探索し、オブジェクトを探し、できるだけ早くそれを持って帰ってくるような検索タスクである。 エルゴード制御における最近の研究は、訪問が比例する探索タスクの最適時間プランニングを実証している。 本稿では,ポアソン過程と全ミッションタイムをモデル化した最適なエルゴディック探索問題を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:08:23 GMT)
• Sim-to-Real Reinforcement Learning for Path-Safe Target Reaching in Robotic Harvesting of Hydroponic Lettuce [3.5]
  本研究は,PSA-PPO(Path-Safe Approach Proximal Policy Optimization)を提案する。 PSA-PPOは、温室における栄養膜技術(NFT)-ヒドロポニックレタスのロボット収穫用に設計された目標条件付き局所到達フレームワークである。 提案したPSA-PPOは、収穫指向の政策定式化を導入しながら、標準的なクリップされたPPOの目的を保っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:54:16 GMT)
• OnBodyAI - Why the Next AI Needs a Body [3.5]
  次のAIは、世界についてもっと知ることで勝てないでしょう。 あなたの体に住んでいて、あなたのために働いて、あなたに答えてくれるからです。 この記事は、上海で開催されたUbiComp/ISWC 2026(2026年10月13日)のインダストリアルパネルでの私の講演に基づいています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:47:49 GMT)
• The Code of Theseus: Can Agents Rebuild Software from Recovered Design Documents? [3.4]
  我々は、Java、Python、C/C++、C#リポジトリから整列した利害関係者の意図、要求、アーキテクチャを回復するフレームワークを提案する。 コーディングエージェントは意図だけで29のCommit0ライブラリを再構築します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:26:27 GMT)
• SSR: Structural Signal Retriever for Scalable Agent Discovery in LLM-Orchestrated Multi-Agent Systems [3.4]
  大規模マルチエージェントエコシステムでは,大規模な言語モデル(LLM)オーケストレータにレジストリ全体を公開することなく,適切なエージェントを検出するメカニズムが必要である。 本稿では,エージェントカード発見のための決定論的かつトレーニング不要な検索手法であるStructure Signal Retriever (SSR)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:16:12 GMT)
• Time to Fake It: Continual Machine Learning Intensifies Unfairness in Deepfake Detection [3.3]
  ディープフェイク検知器は誤情報に対する保護を行い、その失敗を技術的な問題と同じくらい社会的なものにする。 発電機が常に進化するにつれて、静的データセットで訓練された検出器は新たに発生する脅威を見逃し、進行訓練は破滅的に干渉する。 我々は、11の現実世界のディープフェイク生成手法の時系列に基づいて、様々な人口層にまたがる4次元のフェアネスを、段階的に訓練された検出器に対して分析する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:30:45 GMT)
• Quantum Versus Classical Machine Learning for Neuropsychiatric Disorders: A Feature-Matched Multi-Cohort Evaluation [3.3]
  我々は4つの公的なコホートで同一の相関関係を持つ特徴を用いて6つの量子モデルファミリーを古典的モデルと比較した。 量子核は、4つのコホート全体にわたって一致した古典的核と統計的に区別できない。 ほとんどの量子モデルは古典的なモデルと一致したが、どのモデルよりも常に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:28:10 GMT)
• GraphACM: Graph-based Action Consistency Measurement for Uncertainty Quantification in LLM Agents [3.2]
  本稿では,詳細な行動整合性測定と不確実性定量化のためのグラフベースのフレームワークを提案する。 本稿では,タスクの成功や失敗を予測するための不確実性のプロキシとして,グローバル一貫性スコアを用いて,ノードレベルおよびグローバルなアクション整合性の尺度を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:07:15 GMT)
• NOMAI: Scalable Federated Learning with Private Weights [3.2]
  NOMAIは3つの保証を同時に提供する最初のスケーラブルなMPCベースのFLシステムである。 ユーザ毎の計算量は、トレーニングMNISTのイテレーション毎に350ms(半正直)と700ms(重要)に削減される。 これは、MPCベースのFLが、プライバシや整合性を損なうことなく、現実世界のシステムのスケール要求を満たすことを初めて示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:04:18 GMT)
• SynDebug: A Framework to Debug Logic Bugs in Fault-Tolerant Quantum Computing Programs [3.2]
  フォールトトレラント量子コンピューティング(FTQC)は量子エラー補正(QEC)を通じてシステムレベルの相当な複雑性を導入する FTQCプログラムのためのシステムレベルのデバッグフレームワークであるSyn Debugを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:37:29 GMT)
• Learning from Demonstrations meets Symbolic Control - A Supervisory Control Architecture for Formal Certification of Learned Motion [3.2]
  デモからの動的システム(DS)に基づく学習は柔軟なロボットの動きを生成する。 本稿では,フェールセーフなバックアッププランを自動生成するシンボリック・スーパーバイザリ制御アーキテクチャを提案する。 名目コントローラは学習したDSを追跡し、監督コントローラは安全性と目標収束を監視します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:31:29 GMT)
• TLA-Verus: Generating and Solving Temporal Proof Obligations with LLM Agents [3.2]
  VerusはRust用に構築された自動アクティブ検証ツールで、TLA+仕様の証明義務を大規模に生成する。 我々の研究は価値ある評価データセットをもたらし、Verusの定理証明における現在の世代モデル能力のマッピングに使用しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:21:26 GMT)
• Same Spectrum, Harder First-Order Training: Phase-Locking in Single- versus Multi-Qubit Re-Uploading Circuits [3.1]
  アングル符号化された変分量子回路は、トランケートされたフーリエ級数を実装している。 1次元入力の場合、シングルキュービット再ロード(シリアル)回路は、同じエンコード予算$E$ canのマルチキュービット回路が持つすべての関数を表す。 その状態はブロッホ球上に存在するので、シリアル回路の全てのパラメータは、それぞれの入力で1つの複素方向に沿って状態を移動させ、これをエンフェメロッキング(enmphphase-locking)と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:36:34 GMT)
• The Density of Thought: Predicting and Steering Reasoning in Large Language Models [3.1]
  凍結した事前学習モデルに、チェーン・オブ・ソート(英語版)を用いて問題を解くよう促す。 それぞれの推論ステップの密度を2つの独立したメトリクスで測定する。 次に、密度が相関するかどうかを検証し、改善し、正解できるかどうかを判断する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:31:46 GMT)
• Can AI Forecast the Extremes? Evaluating Probabilistic Weather Models on Tropical Cyclones [3.0]
  我々は、主要なAIモデルとECMWFの操作物理学に基づくアンサンブルであるIFS-ENSを比較した。 強度とアンサンブルの限界が残っているにもかかわらず、主要なAIモデルはサイクロン追跡においてILS-ENSを大幅に上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:35:37 GMT)
• PMB-NN: Physiological-Model-Based Neural Network for Glucose Forecasting in Type 1 Diabetes [3.0]
  生理モデルに基づくニューラルネットワーク(PMB--NN)をグルコース予測に適用した。 AZT1D患者25名から連続血糖モニタリング,ポンプ,食事記録を6～8週に分けた。 3回の変動で高血糖の精度は改善したが,MAE全体の変化は認められず,3回の検査では方向性の妥当性が低下した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:36:11 GMT)
• DemoStream: Batched Task-and-Motion-Plan Optimization for Automated Learning from Demonstration [3.0]
  デモから学ぶことは、ロボットに操作能力を与える効果的な戦略であるが、大量のデモからなるデータセットのトレーニングが必要である。 タスク・アンド・モーション・プランニング(TAMP)システムは、自律的に解決し、汎用タスクのデモンストレーションを生成することができる。 動作のクローン化の成功率を改善するために,デモ品質を最適化するTAMPシステムであるDemoStreamを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:01:01 GMT)
• Cross-Prompt Inference Mitigates Rare-Class Suppression in Imbalanced VLM Finetuning [3.0]
  クラス不均衡データに対して視覚言語モデルが微調整された場合,レアクラスのリコールは,モデル自体のゼロショット性能よりはるかに低くなる可能性があることを示す。 推論時に記述的微調整プロンプトを再利用する標準的な選択は、異なる記述的プロンプトを使用する場合よりも、レアクラスのリコールを低くすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:13:26 GMT)
• SceneWeave: Audience-Guided Scene Exploration for Dramatic Adaptation [3.0]
  SceneWeaveを紹介します。これは、代替のシーンドラフトを使用して、適応全体を修正します。 焦点シーンの処理を対比し、それらが生成する相互作用を比較し、特徴付け、準備前、その後の展開、シーン順序を改訂する。 また、スクリプトのドラフトを比較するためのタスク特化記述モデルとヒューマン参照モデルも開発する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:54:45 GMT)
• VP-EVT: Active Visibility Preservation for Embodied Visual Tracking [3.0]
  Embodied Visual Tracking (EVT)は、人間とロボットのコラボレーションにおいて、インテリジェントロボットにとって不可欠な機能である。 本稿では,目標視認性を運動制御の明確な目的として扱うフレームワークであるVP-EVTを提案する。 リスク分割では、VP-EVTは、競争基準に対して、成功率を121.4%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:42:23 GMT)
• Modular Inverse Dynamics and Wrench Recovery for Closed-Chain Mechanisms Using Path Assembly [2.9]
  本稿では,モジュール型逆力学ワークフローを開発する。 経路に基づく運動再構成と、一意に決定されたアクチュエータとジョイントレンチ出力の回復を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:20:53 GMT)
• Beyond Generation: Using Multimodal LLMs as Detectors of LLM-Generated Deepfake Facial Images [2.9]
  本稿では, MLLMsを法医学的分析の一形態として, 合成メディアの同定に応用できるかどうかを考察する。 評価は、単画像分類、ペア比較、ジェミニにおける「自己検出」実験の3段階に分けられる。 いくつかのMLLMは高い検出精度を達成し、GPT-5.2は2つの実験で97.9%のピークに達した。 しかし、自己検出実験の結果、目に見えないSynthID透かしの存在はジェミニの検出精度を10%低下させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:16:09 GMT)
• Size-Dependent High-Order Harmonic Generation from Linear Carbon-Chain Molecules in Linearly Polarized Laser Fields [2.9]
  分子鎖長の増大はハーモニック収率を著しく向上させ, カットオフ領域を拡大する傾向を示した。 時間周波数解析と電荷密度の進化により、長鎖におけるHHG放出が増大した電子加速距離から生じることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:32:33 GMT)
• Not All Unlabeled Data Are Equal: Unlabeled Data Selection for Semi-Supervised QSAR Modeling with Large Chemical Repositories [2.9]
  ラベルの取得にコストがかかるドメインではセミ教師あり学習が魅力的だが、ラベルなしのサンプルはすぐに利用できる。 化学構造から分子生物学的活性を予測する量的構造-活性関係(QSAR)モデリングはそのような領域である。 我々は,ChEMBLから抽出した10個のQSARデータセットと40,000以上の未標識分子のプールを用いて,ラベルなしデータ選択の系統的研究を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:04:12 GMT)
• A Flow-Theoretic Multimodal Control Framework Fusing Mental and Physical Engagement for Upper-Limb Rehabilitation [2.9]
  脳波に基づく心的エンゲージメントとsEMGに基づく身体的エンゲージメントを融合させ,フロー理論によるマルチモーダルAANフレームワークを提案する。 4クワッドラントのファジィ判定エンジンは、これらの2つの生理的指標を連続的な制御ポリシーに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:36:19 GMT)
• Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning in Imagination [2.9]
  マルチエージェントの世界モデルでは、モデルフリーのベースラインは中央値のSMAC構成でCA-MAMBAのインタラクションを10ドルから20ドル、CA-MAMBAは同じ予算でMAMuJoCoの報酬の2.8ドルから12ドルである。 ベンチマーク毎の1つのタスクに対する制御されたテストでは、モデルのコスト優位性は、コスト盲の学習者のコストを半減させ、学習した乗算器のミスを厳密な継続的制御に制限し、モデルのコスト見積がボトルネックではないことを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:09:04 GMT)
• Agentic-Priors: Using Large Language Models to Address the Cold Start Problem in Preference Elicitation [2.9]
  Agentic-Priorsは、非インフォーム前のコールドスタート精度を5～40ポイント向上させる。 また、3つのデータセット上で、最先端のLLMプリエミュレーション手法であるAutoElicitを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:14:04 GMT)
• Watts If? A Benchmark for Counterfactual Reasoning About the AI Data Center Buildout [2.8]
  我々は2本の腕を別々に報告したDCBench-440を紹介する。 STRIPS世界に関する200のジェネレーティブな質問。 240の多重選択質問は、引用されたサイト記録、エミッション方程式、および記述されたシナリオに基礎を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:16:25 GMT)
• Monotone Piecewise-Linear Harmonization of Multitemporal Multispectral Surface Reflectance With Unsupervised Deep Multiview Pseudoinvariant Features Learning [2.8]
  本研究では,教師なしの深層多視点擬似不変特徴学習フレームワークを提案する。 多時期衛星観測における表面反射バイアスの除去のための深部擬似不変特性(DIFs)を同定する。 年間4回のLandsat-8/9とSentinel-2による4つの関心領域での買収実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:37:51 GMT)
• Where, How, and When: Query-Guided Grounding for Video Understanding [2.6]
  この論文は、キーオブジェクトがどこにあるかに答える、クエリ誘導の3つのグラウンドタスクを研究する。 オブジェクトレベルのグラウンド化のために、ビデオ中の未確認オブジェクトのワンショットローカライズのための、クエリ誘導による検出トランスフォーマーの拡張であるQDETRvを提案する。 関係レベルのグラウンド化のために,ビデオに数発の参照関係を導入する。 モーメント・アライメント・トランスフォーマー (MATR) を用いたモーメント・アライメント・トランスフォーマーを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:32:57 GMT)
• Reliable Knowledge Acquisition for Continual Learning Agents [2.6]
  本研究では,現実的,概念的,手続き的,メタ認知的知識の階層的抽出とエビデンスに基づく知識付与を併用したテキストリカ(信頼性知識獲得)を提案する。 連続学習ベンチの6つのタスクストリームと4つのモデルバックボーンのうち、RIKAは各バックボーンで最高スコアを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:55:57 GMT)
• Evaluation Awareness Beyond English: Do LLMs Act Differently When Tested in Indic Languages? [2.5]
  大規模な言語モデル(LLM)は、テストされるタイミングを判断することが多い。 評価意識として知られるこの能力は、モデルが実際の使用よりも安全性評価中に慎重に行動することを可能にする。 既存の研究は、ほとんど完全に英語で評価の認知を研究してきたが、多くの言語でモデルがユーザーに役立っている。 インデックス言語は10億人以上の人々によって話されているが、評価意識はほとんど研究されていない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:53:33 GMT)
• Casimir forces on suspended thin dielectric membranes covered with graphene [2.5]
  カジミールのグラフェンに対する熱効果は、通常の金属や誘電体に比べて著しく小さい。 グラフェンの下にある固体基板を薄い誘電体膜に置き換えることで、この強い熱的依存を部分的に回復できることが理論的に示されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:46:06 GMT)
• On the Complexity of Symmetric Boolean Functions in Multiparty Private Simultaneous Messages [2.5]
  すべての対称ブール関数に対して全通信$widetildeO(n3/2)$の完全プライベートPSMプロトコルを構築する。 また、サポートプライバシというより弱い概念も検討しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:07:18 GMT)
• Baselines and Score Centering in Policy Gradient Estimation [2.5]
  共分散パースペクティブは、グループ平均ベースラインの役割と、政策勾配推定を中心としたスコアを明らかにします。 両方の中心化の形式が同時に使用されるかどうかは、シーケンスレベルで重要サンプリングが適用されるか、トークンレベルで適用されるかによって異なる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:28:50 GMT)
• Data-Efficient ConvNeXt Pretraining for High-Resolution Sentinel-1 GRD SAR Representation Learning [2.5]
  SparK-SARは、SparKとConvNeXt上に構築されたスパース畳み込みマスク付き事前トレーニングフレームワークである。 4つのCopernicus-Bench S1GRDタスクにおいて、調整済みのConvNeXt-RSエンコーダは、+4.7, +5.0, +5.8, +1.4 ppの非事前ベースラインで改善する。 分類はSSL4EO-S12 v1.1コーパスの10-25%まで飽和し、密度予測は25-50%まで大幅に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:40:45 GMT)
• Diffusion Language Models as Open Quantum Systems [2.5]
  拡散言語モデルは、古典的な拡散過程をトークン列に反転させてテキストを生成する。 連続時間フォワードとリバースダイナミクスをオープン量子システムの枠組みに組み込むことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:57:07 GMT)
• No Single Tokenizer Feature Reliably Predicts Downstream Language Model Performance [2.4]
  9つの異なる言語で訓練された200の言語モデルを分析します。 モデルファミリ、タスク、言語間で、ダウンストリームのパフォーマンスを常に予測する人はいません。 新しいメトリクスは、既存のメトリクスが見逃しているトークン化ツールの品質の側面をキャプチャできる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:05:07 GMT)
• PET Quantification-Preserving Registration for Longitudinal Whole-Body PSMA PET/CT [2.3]
  縦方向のPSMA PET/CT登録のために, 拡散型粗いLapIRNアーキテクチャを適用した。 この方法は、アフィン事前登録、マルチモーダルデフォルマブル登録、テストタイムインスタンス最適化を組み合わせたものである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:54:21 GMT)
• Regret Lower Bound for Online Learning of Quantum States with Logarithmic Loss, with Applications to Quantum State Tomography and Confidence Sequences for Matrix Means [2.3]
  本研究では,行列値の確率変数の平均に対する信頼シーケンスを構築するアルゴリズムを開発した。 数値実験により、後者のアルゴリズムは既存の手法と競合することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:09:25 GMT)
• Putting a Temperature on Electron Correlation [2.2]
  電子相関の定量化方法のより良い理解は、相関問題のより効率的な処理につながるだろう。 我々はこの見解を、基底状態のための具体的で体系的な枠組みに変える。 相関問題のどれ程を平均フィールドコストで解決できるか?
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:09:36 GMT)
• Adding Temperature to the Adiabatic Connection: Hybrid Functionals for Static and Dynamic Correlation [2.2]
  断熱接続機構を密度汎関数理論から温度次元を含むように拡張する。 これにより、有効「相関温度」によって生じる分数的占有によって静的な相関が捉えられる、熱的に強化されたハイブリッド汎関数が生まれる。 このフレームワークは、特殊ケースとして情報密度行列汎関数理論(i-DMFT)と熱支援-占有(TAO-)DFTを正式に統一する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:41:39 GMT)
• Representation Redistribution in Sparse Autoencoders [2.2]
  スパースオートエンコーダ(SAE)は、言語モデルのアクティベーションをスパース機能に分解する。 ある変換されたプロンプトで観察される機能変更は再帰する必要はない。 我々は、一貫した方向で再帰する大きな特徴応答を識別する再分配感度スコア(RSS)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:37:53 GMT)
• Controlled-Memory Identification with Shared Generators: Dimension--Horizon Tradeoffs and Quantum--Classical Separation [2.1]
  制御インタフェースが4つの共有時間生成器に制限された場合、(d)次元メモリの有限水平識別限界を決定する。 4つのユニタリー文字と4つの置換文字がこれらの境界に達し、4文字の可逆アルファベットが最適な2進語長と線形語長で静的コードサイズオーダーに達することを示す。 完全に制限された体制では、これは (ln N_mathsf Q,4=(d2)) 対 (ln N_mathsf S,4=(d)) となる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:48:07 GMT)
• GS-PRM: Gaussian Visual Roadmap for Image-Goal Navigation [2.1]
  画像のゴールナビゲーションには、ローカルポリシーに従うことができる観察を提供しながら、視覚的に指定されたエンドポイントを接続するグローバルプランナーが必要である。 GS-PRMは3DGSレンダリングにより,マイルストーン,ローカル接続,視覚参照を直接構築したガウスの視覚ロードマップである。 最先端の3DGSベースのナビゲーションシステムと比較すると、GS-PRMベースのナビゲーションシステムは平均的な成功率の2倍に達する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:32:55 GMT)
• Pricing the Unprovable: Ambiguity, Turnstile Runs, and the Verifiability Discount in Crypto Protocols [2.1]
  プライバシ保護プロトコルは、前もって悪用されたかどうかを判断することなく、脆弱性を修復することができる。 ターンタイルモデルでは、早期の離脱が不足の可能性を、残りのホルダーにどのようにシフトするかを示している。 VDISCは、報告された損失、公開値、公開証拠、リターン、プールフローを別々に記録する再現可能なフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:06:12 GMT)
• NEST: Stale-Robust Tokenized-Stock Measurement for a Crypto-Treasury LETF Stack [2.1]
  上場市場でのトークン化株式の取引は閉鎖されているため、ビットコインや暗号通貨の株式を結び付け、活用する層による露出で、時間外測定を改善する可能性がある。 我々は,この共有履歴を条件付き測定値から分離するスタルロバストプロトコルであるNESTを開発した。 共有履歴のアイデンティティと分散時間境界は、どの程度のタイミングで生成できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:28:59 GMT)
• SIEVE: Overcoming Topological Obstruction in Equivariant Self-Supervised Learning [2.0]
  SIEVEは、点雲の幾何学を不変スカラー埋め込みに圧縮するSE(3)等価な自己教師型フレームワークである。 実験では、SIEVEが定音マスクとノイズマスクが故障した場合の予測崩壊を回避していることを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:42:50 GMT)
• ClaimScope: Label-Blind Witness Verification for Mathematical Claim Auditing [2.0]
  ClaimScopeは、検証、スコープ、反例、修復を通じて提案されたクレームを監査するための72タスクのベンチマークである。 証人チェッカーはモデルが提出した状態のみを評価する。 検証対象のフィードバックは、無効なクレームに対する23ドル/39ドル、セーフコンプリートに対する25ドル/72ドル、チェッカーフリーのジェネリックフィードバックに対する15ドル/39ドルと20ドル/72ドルである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:29:02 GMT)
• Blind Watermarking of Software Repositories via Module Placement [2.0]
  PlaceMarkは、リポジトリ内のモジュール配置でペイロードをエンコードする。 Pythonレポジトリ10の容量測定では、名目容量は249から2,166ビットである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:04:50 GMT)
• When Does Muon Actually Win? A Paired Data-, Time-, and Tuning-Budget Benchmark [2.0]
  Muonのデータ効率の向上は、そのパフォーマンスを明示的なデータ、時間、チューニング予算の下で評価する動機となっている。 一般的な23候補開発予算は、5つのマッチした種子で評価された構成を選択する。 ミューオンは曲線下のバリデーション・ロス面積を3.25--22.44%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:15:49 GMT)
• Inertially Significant Humanoid Teleoperation via Whole Body Model Predictive Control and Online Parameter Estimation [2.0]
  実用的なタスクにヒューマノイドロボットを効果的に配置するには、慣性パラメータの変動を検知し、適応する能力が必要である。 本稿では,全身モデル予測コントローラを統合することで,一般的な解法を示す。 このフレームワークはヒューマノイドシステムのシミュレーションとハードウェア実験によって検証される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:32:58 GMT)
• Agentic Dependency Transformations: Lessons from an Exploratory Case Study of Flask [2.0]
  依存関係変換は、AIコーディングエージェントがリポジトリが外部依存関係を処理する方法を変更する、新たなアプローチである。 依存関係変換戦略を探求するためのフラスクの探索的研究を報告する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:52:52 GMT)
• Spectral-Spatial Interpretation [2.0]
  ポストホック画像の説明は通常、モデルが空間熱マップを使用して見える場所を示すか、グローバルチャネルスコアを使用してどのチャネルが重要かを示す。 位置チャネルプレーヤに対するフルグリッド属性法であるSpectral-Spatial Interpretation (SSI)を導入する。 それぞれの空間的位置について、SSIは観測された周囲の状況を修正し、その位置にあるチャンネル上の条件付きゲームを定義し、このローカルゲームにシェープリー値を適用する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:17:04 GMT)
• Asking Smarter Questions: Targeted Active Preference Learning for Underspecified Rewards [2.0]
  我々は、解決が必要な機能において、優先クエリをターゲットとするインフォメーション事前を構築する。 我々は、これらの特徴に人間の注意を向ける説明を、各問合せに添付する。 ユーザスタディでは、通知された事前と説明が報酬回復を著しく改善し、お互いを増幅する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:41:46 GMT)
• Topology-Inspired Fine-Tuning for Wind-Field Super-Resolution [1.9]
  我々は、事前訓練されたCNNとGAN風力場SRモデルとの緊張を特徴付ける。 我々は, CNNをスカラー速度, 勾配等級, ソフトハイスピードレベルセット, 局所最大値に相違のある補助損失で微調整する。 事前訓練されたCNNと比較して、平均ボトルネックを$W_2,infty$、$W_2,2$で31%、25%、そして27%下げる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:28:39 GMT)
• Perceptual Comparisons of Viscoelastic Renderings: Fractional- vs Integer-Order Models [1.9]
  粘弾性材料をレンダリングしながら,従来の整数階数モデルよりも高次数モデルの方が現実的かどうかを検討する。 人間-オブジェクト実験は、FO-SLSモデルが両方の整数順序の代替品よりもはるかに現実的であると認識されていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:24:41 GMT)
• RLDF: A Region-Level Deepfake Dataset and Benchmark for Partial-Face Manipulation Detection [1.9]
  地域レベルのディープフェイク評価のための最初のデータセットであるRDDF(Region-Level Deepfake)を紹介する。 我々は8つの顔スワッピングメソオッドを用いて2万枚以上の顔スワップ画像を生成する。 評価の結果,既存の検出器は部分的な顔領域にわたって一貫した一般化に失敗していることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:46:45 GMT)
• FALCON: FPGA-Accelerated Latency-Certifiable Occupancy Networks for Camera-Based Autonomous Driving [1.9]
  我々はAMD Kria KR260にカメラベースの3D占領フロントエンドを構築した。 FPGAの4.3Wアイドルと6.6Wまでを推論で描画する。 監視機関は出力配信を強制し、フレームが遅れたときに、前回の出力フラグ付ステールを発行する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:14:24 GMT)
• The Role of Agentic Instruction Categories for Code Generation: A Study of Five Python Libraries [1.8]
  我々は、31の空でない組み合わせに対して、Repository Overview、Function Description、インプリメンテーション詳細、Testing、Restruction Stepsの5つの命令カテゴリを評価した。 その結果,命令数だけではエージェントファイル生成のトークン使用率を判断できないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:32:11 GMT)
• SMT-Boosted Security Types and Correctness for Low-Level MPC [1.8]
  我々は、Prelude/Overture言語フレームワークで記述されたプロトコルの正当性、機密性、整合性を自動的に適用する新しいHoare論理と型理論を開発した。 我々のアプローチは構成的、スケーラブルで、任意の素体と秘密共有スキームに一般化される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:16:32 GMT)
• Location-Based Safety Management with Wearable Seamless Indoor-Outdoor Positioning [1.8]
  本稿では,資源制約付きウェアラブルタグとデバイスクラウドスプリットアーキテクチャを用いて,屋外作業者の継続的な追跡を行う実用的安全指向位置決めシステムを提案する。 複数の参加者による実験では、それぞれがLTE Cat-M通信を用いて約1400mの屋外ルートを歩き、平均誤差は1.32m、屋外は3.30mである。 これらの結果は、スケーラブルなリアルタイム安全管理のためのウェアラブルベースのシームレスな位置決めの実現可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:40:15 GMT)
• Temporal Periodic Image Registration with Implicit Neural Representations [1.8]
  Implicit Neural Representations (INR)は、シンプルで軽量なネットワークを使って関数をモデル化できることで最近人気を集めている。 本研究では、変形可能な画像登録のためのINRを時間的画像登録の領域に拡張する。 我々のアプローチであるTemporal-IDIRは、1つのINRを最適化し、時間画像シーケンスで全フレームにわたる変形を同時にモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:24:47 GMT)
• Physics-Aware Distillation of a Grid Foundation Model for Real-Time Edge Inference [1.7]
  グリッド基礎モデル(グリッド基礎モデル、GridFM)は、マスクされた電力フローの目的に基づいて事前訓練されたグラフ変換器である。 我々は、マスクされたパワーフロー損失と、出力、物理残留、潜時状態、および注意伝達を組み合わせた目的を用いる。 物理-残留項は教師のパワー-残留プロファイルと一致するが、これまではタイプされたパワー-グリッドグラフには適用されていない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:15:36 GMT)
• ExecWeave: Cross-Layer Execution Provenance for Observable Agentic Software [1.7]
  ExecWeaveは、プロバイダのセマンティクスと独立に観察されたランタイムイベントを、型付き実行グラフに実体化する。 プロバイダのセマンティクスを実現するローカルファーストシステムであるExecWeaveを,独立に観測されたランタイムイベントを型付き実行グラフに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:02:00 GMT)
• My Credentials, Please: Detecting Filesystem Capability Laundering in MCP Servers at Scale [1.7]
  Model Context Protocol (MCP)は、AIエージェントが外部ツールを呼び出す方法を標準化する。 一般的なローカルデプロイメントでは、ツールコールのクライアント側による承認は、基盤となるサーバプロセスのホスト権限を広く付与する。 攻撃者が操作する引数によって、ツールが機密性の高いホストファイルにアクセスするという、結果として生じる脆弱性クラス、能力洗浄について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:48:10 GMT)
• AdaLoop: Thinking with the Vision Encoder [1.7]
  本稿では,視覚言語モデルにおける質問条件付き視覚再現のためのフレームワークであるAdaLoopを紹介する。 AdaLoopは問題に視覚的変換を適用し、複数のイテレーションでエンコーダの変換を再利用する。 その結果,事前学習した視覚エンコーダは,タスク指向の反復的視覚計算による推論に寄与することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:14:16 GMT)
• SurgStreamer: proactive, request-driven monitoring of surgical video streams with structured state and a reusable reasoning layer [1.6]
  手術チームは、要求されたイベントのためにビデオを視聴するアシスタントの恩恵を受けることができる。 我々はこのタスクを、正確なセマンティクスと因果警告による要求駆動イベント検出として定式化し、現在のSurgStreamerを提示する。 1-FPSストリームをツール、アクション、フェーズ上の構造化状態にマッピングするプロシージャ固有の知覚を、プロシージャに依存しない推論から分離する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:52:24 GMT)
• CoViG: Coarsened Vision GNN for Image Classification [1.6]
  視覚グラフは画像分類の精度が高いが、計算コストは比較的高い。 グラフ粗化とViGを組み合わせた新しい手法であるCoViGを提案する。 提案手法は,推論時のViGの計算コストを大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:11:57 GMT)
• Local finite rate semi device independent randomness expansion from quantum contextuality [1.6]
  1つの局所化パーティーのみとの相関関係は、半デバイス独立方式で有限レートランダムネス展開(RE)に十分であることを示す。 本稿では,任意の非コンテキスト性(NC)不等式に適用可能なテンプレートSDI-REプロトコルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:21:40 GMT)
• Language Models Share a Readout Bottleneck in Working Memory [1.5]
  大規模言語モデルは、N-backタスクで人間のワーキングメモリシグネチャを再現する。 この共有行動シグネチャが共有メカニズムを反映しているかどうかを問う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:32:37 GMT)
• FlashAttention with Statistics: Low-Overhead Attention Features for Compact Hallucination Detectors [1.5]
  コンパクトなフリーズプロキシモデルは、供給されたコンテキストがサポートしていない流動的な回答を検出することができる。 注意に基づく検出器は、プロキシの注意重みの要約統計を使用するが、標準的なパイプラインは注意行列を具体化する。 4Bプロキシ検出器は、3つのベンチマークのうち2つでF1の9つのゼロショット4-9Bの判定結果の中で最も優れています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:23:42 GMT)
• Mixture of Multi-Sequence Feature Difference for Contrast-Enhanced MRI Synthesis [1.5]
  非コントラスト列からのCE-MRI合成手法を提案する。 本手法は腫瘍領域の再構成に成功し,実際のCE-MRIと同等のセグメンテーション性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:24:00 GMT)
• Realization Divergence in Multi-Provider Quantum Computing: A Pre-Registered Study of What Survives Measurement [1.4]
  量子プログラムは実行前にコンパイラ、トランスパイラ、ベンダーサービスを通過する。 同一のソース回路がどのように実現され、量子ソフトウェアスタック間で振る舞うかの観測可能な違いである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:33:01 GMT)
• FAOPs: Normal Forms and an Algebra for AI Agent Workflows [1.4]
  FAOP(Functional Agent Operating procedures)は、AIエージェントにデータベースグレードの規律をもたらす形式理論である。 FAOPは、各ワークフローをスコープ状態上の型付き関数として再キャストする。 代数の FAOP は、確実に等しい値が回転し、並列化がコンパイラの書き直しになる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:24:46 GMT)
• Shortcut Sensitivity in Agent-Safety Evaluations [1.3]
  我々は3段階のショートカット監査フレームワークを導入し、完了したLinuxArenaトラジェクトリを監査する。 我々は,ラベル予測可能性,観察的ガード関係,およびペア決定感度を区別した。 LinuxArenaでは、より短い平均的なシェルコマンドは軌道ラベルを強く予測する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:18:05 GMT)
• Language Is a Security Surface for Agent Guards [1.3]
  我々は、警備員の評決が要求の言語に依存するかどうかを尋ねる。 我々はユーザー教育をドイツ語、フランス語、トルコ語、スワヒリ語、アムハラ語に翻訳する。 管理された警備員は、騒音を測定するために3回実行されます。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:19:40 GMT)
• L2GSSL: Label-Efficient Local-to-Global Self-Supervised Learning for Volumetric Healthcare Data [1.3]
  L2GSSLは,ラベルなしCTボリュームの局所的・言語的自己教師型学習フレームワークである。 スライスエンコーダはビュー不変のローカル特徴を学習し、グローバルエンコーダは結果のトークンをnoduleコンテキストのモデルに集約する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:37:47 GMT)
• Why Shallow Neural Networks Learn Sinusoidal Components First: An Orthogonal Polynomial Dynamics Framework [1.3]
  ニューラルネットワークはしばしば高周波コンポーネントよりも前に低周波成分を学習する。 任意のネットワークに適用可能な理論的枠組みを開発する。 我々は、アクティベーション関数の学習バイアスと、潜在的にネットワークアーキテクチャのモデル化について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:23:15 GMT)
• What do AI chatbots do after users decline therapeutic redirection for suicide thoughts? [1.3]
  この監査は2026年9月に2550件のマルチターン会話を行った。 すべての会話には、最初の回答で2,542人 (99.7%) のレファラルが含まれていた。 2バージョンでテストされた5つのチャットボットのうち、新しいものは、古いバージョンよりも少ない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:47:09 GMT)
• When the KV Cache Is Slower Than the GPU: Scaling Remote KV Tiers for Context-Parallel Prefill [1.3]
  リクエスト間での注意KVキャッシュの再利用は、ロングコンテキストサービスにおけるプリフィルコストを削減する標準的な方法である。 本研究では,8xB300ノード上でのGLM-5.3の分散配置において,事前のコンテクスト並列処理を行う場合のそのような階層について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:37:22 GMT)
• When Is Muon Optimal? Radial Fragility and Minimax Geometry [1.3]
  本稿ではRandom-Radius isotropic Curvature Model (RR-ICM)とPolar-Factor Admissibility Setを紹介する。 RR-ICMは、勾配の正極係数上の幾何条件として、正確なスケールドポーラ最適性を符号化する。 我々は、すべての非零大域最小化器が勾配の極線上にあることを証明し、そのスケールは1次元凸問題によって決定される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:13:19 GMT)
• SATOR: Backpropagation-Free 3D Test-Time Adaptation via Sample-Adaptive Token Routing [1.2]
  テスト時間適応(TTA)は、分散シフト下でのラベルなしテストデータ上でのソース事前学習モデルの性能劣化を緩和する。 最近のバックプロパゲーションフリーなトークン抽出法は、信頼できないトークンをフィルタリングすることで、3Dポイントのクラウド分布シフトに対処する。 本稿では,ソースフリーかつバックプロパゲーションフリーな3D TTAフレームワークであるSATORを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:47:09 GMT)
• Multi-SFT: Permissively-Licensed Multilingual Instruction-Following [1.2]
  5つのヨーロッパ言語にまたがる502,818の命令応答対の商業的許容コレクションであるMulti-SFTを紹介する。 3つのファインチューニングされた9つのモデルは、Multi-SFTだけで、より大きな拡張ミックスと公式のインストラクションチューニングリリースと競合していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:39:41 GMT)
• Local Temporal Contrasts on Human Motion Data Induce a Latent Geometry [1.2]
  時系列はしばしば複数の時間スケールにまたがって構造をエンコードし、このシーケンスを決定する潜在状態が進化すると、この構造は下流での使用のために表現空間で生き残る必要がある。 本稿では,この幾何学的構造を予測に基づく目的に頼らずに直接復元することを提案し,時間的近傍の相対的損失を伴うエンコーダモデルを訓練する。 5段階の動作シーケンス判別タスクにおいて,SemTACを4つのベースラインに対して評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:15:56 GMT)
• A Black-Box Positioning Solution for Effortless Integration in Wearable Navigation [1.1]
  PDR (Pedestrian Deadkoning Reckoning) は慣性センサーデータの位置を推定する。 この複雑さは、開発スケジュールの延長とコストの上昇につながることが多い。 PDR Sensor(PDRS)は,ウェアラブルおよびIoTプラットフォームに統合するための,プラグアンドプレイのブラックボックスPDRモジュールである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:32:57 GMT)
• Attention over noisy examples: generalization and memorization in the exponential Hopfield network [1.1]
  $N$ニューロンのホップフィールドネットワークは、取得しなければならない$K$アーチタイプを供給しない。 信号対雑音解析は、出力と見えないアーチタイプの間の重なり合いを閉じた形で与える。 MNISTでは、診断はランダムエネルギー予測に従い、ファッションMNISTではクラス内のサブクラスタを検出する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:43:55 GMT)
• Energetics of Fault-Tolerant Spin-Qubit Quantum Computation [1.1]
  我々はロス・ディヴィンチェンツォのスピン量子ビット量子コンピュータの電力とエネルギー要求を評価する。 制御信号の除算比を最適化することで、全体のエネルギーコストを約2桁削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:50:41 GMT)
• MYOPIA: Understanding the Limits of Tree-Based Reasoning in Vision-Language Models [1.0]
  決定木は、単一の予測をルート・ツー・リーフの質問列に置き換えることで、視覚言語モデル(VLM)の分類を解釈できる。 GTSRB, MNIST, CIFAR-10, MSCOCOの4つのLCM生成決定木からなるベンチマークである textbfMYOPIA を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:25:10 GMT)
• One-Shot Learning for Double-Shot Latte Art: Adapting Cobot Pouring Skills with Dynamic Movement Primitives [1.0]
  単一バリスタのデモンストレーションを5つの機能的に異なるフェーズに分割するワンショット学習システムを用いる。 位相ベースのCDMPアプローチは、位相が空間的あるいは時間的要求が異なる任意の実演タスクにラテアートを超えて一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:02:13 GMT)
• Compression Does Not End at Selection: Post-Selection Positional Geometry for Sparse KV Caches [1.0]
  位置的組織が保持情報の使用にどのように影響するか、どの調整・継続ルールが回答の質を向上させるかを検討する。 本稿では,RoPERelayを提案する。このRoPERelayは,コンパクトな順序付きRoPE座標を割り当て,逆回転と再保存によってキャッシュされたキー位相を移動し,現在のクエリとその後の生成を同期する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:30:27 GMT)
• Hierarchical Interpretable Multitask Audio Representation Learning: An Analysis of Event-Scene Relationships through the Information Bottleneck [0.9]
  本研究では,中間事象確率からシーンカテゴリを直接予測する階層的条件付けパラダイムについて検討する。 階層的条件付けは,マルチタスク最適化のダイナミクスを変化させながら,競合する分類性能を実現する。 その結果,階層的条件付けにより,低条件エントロピー,高相互情報,高遅延クラスタ分離性が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:54:06 GMT)
• Quantum-compatible Riemannian conjugate gradient for ground-state preparation [0.9]
  量子共役勾配勾配(QCGD)を導入する。 QCGDは、最も急な降下方向と、以前の探索方向から保持された情報とを結合する。 我々はQrispによって生成されるゲート数と関連する回路コストを定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:38:38 GMT)
• INCONVENIENT: A Benchmark to Assess LLM Generalization Capabilities from Convenience Samples [0.9]
  機械学習では、データはしばしば利便性、可用性、コストに基づいて収集される。 InCONVENIENTは、利便性サンプルバイアスに対する堅牢性を研究するためのベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:15:12 GMT)
• CertEx: Exact Visual Retrieval at Scale by Certified Exclusion [0.9]
  certexは7.1$times$から18.0$times$のクエリに対して正確である。 Certexは各ベクトルの下界投影を半精度で保存し、ラウンドリング証明書を同じテンソルコアドット積に折り畳む。 1億のベクトルを持つ16のデータセットでは、Certexは1つのH100上で最も高速なcuVS検索のスループットに対して7.1$times$から18.0$times$のクエリに対して正確である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:16:08 GMT)
• CriticaLLM: Using LLMs as Autonomous Game Master for Tabletop Role-Playing Games [0.9]
  大きな言語モデル(LLM)は、大量のテキストを処理するなど、多くのタスクにわたって印象的な機能を示している。 本稿では,TTRPGの文脈でLLMが提示すべき重要なコンポーネントについて述べる。 TTRPGゲーム全体を実行できる完全に自動化されたゲームマスターであるCriticaLLMを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:56:12 GMT)
• Thermal activation of photon catalysis in difference-intensity Mach-Zehnder interferometry with squeezed thermal light [0.8]
  実験室の真のサスペンサーは、コヒーレント+リソース干渉計では研究されていない単一モードのサーマルライトを生成する。 我々は,光子サブトラクションにより生成する除草状態と,単モード加圧熱資源に密着した添加状態を求め,その相感度を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:47:07 GMT)
• Can Autonomous Vehicles Keep Their Cool? A Survey of Thermal Side-Channel and Perception Attacks [0.8]
  物理的敵は夜間運転に使用される赤外線センサーをスプープし、未使用のソフトウェアは指紋認識の作業を行うことができる。 このサーベイは、感熱性、テレメトリーリーク、モデル情報抽出に関する13の代表的な研究を体系化している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:09:35 GMT)
• Optimising multipartite entanglement manipulation in quantum networks [0.8]
  分散量子情報処理において、量子ネットワーク内の遠方のパーティ間の長距離で真のマルチパーティ・エンタングルメント(GME)が重要なリソースである。 本稿では、量子ネットワークにおけるGMEを操作するための一般的な運用フレームワークを提案する。 これらのプリミティブをどのように組み合わせて、多部量子リピータプロトコルの幅広いクラスを構築するかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:31:31 GMT)
• Operational Limits of Gravity-Mediated Entanglement [0.7]
  実験は、空間重畳中の2つの巨大な物体が相互重力相互作用によって絡み合うことができるかどうかを判断することを目的としている。 ガウス波パケットを用いた2分岐重力キャット状態モデルにおいて,これらの効果について検討する。 本稿では,ベル違反,テレポーテーションの忠実度,コヒーレント情報,フィッシャー情報,および状態の識別可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:45:52 GMT)
• Sparse Federated Echo State Networks for Time-Series Classification via Smooth-L1 Regularization [0.7]
  Echo State Networks (ESN) は貯水池コンピューティングの軽量実装である。 高い読み出し層は、格納されたモデルとサンプルごとの推論コストを増大させる。 本稿では,Smooth-L1正規化ESNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:02:04 GMT)
• When do quantum views help? Complementary classical-quantum representations in multi-view fusion [0.7]
  最近の研究では、薬物発見、医療、材料科学、サイバーセキュリティにおける量子機械学習の有望な成果が報告されている。 本稿では,古典的および量子的表現が相補的な予測関係を捉えることにより,融合が予測を改善することを提案する。 我々の古典量子多視点フレームワークは、シミュレートされた量子特徴とともに古典的な入力を完全に保存する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:15:23 GMT)
• Sensor Diagnosis for Fuel and Emissions Monitoring in Heavy-Duty Diesel Vehicles [0.7]
  健全な測定から得られた関係を利用して断層の診断と燃料補正を誘導する2つの手順を評価する。 重質ディーゼル機関の定常運転点217点における5種類の合成故障について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:46:38 GMT)
• Multi-sourced AI Tutor for Non-Native English Speaker Students [0.7]
  我々は、外国語の学生の質問を処理し、バイリンガル応答を提供するAIチューターシステムの開発を行う。 提案手法は,新しい質問抽出機構を備えた特殊な検索拡張生成(RAG)パイプラインを利用する。 我々の研究は、AIチューターシステムの強化におけるマルチソースRAGパイプラインの可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:26:00 GMT)
• Matoi: Selective Revalidation of Consequence Evidence for Agent Authorization [0.7]
  マトイは、再利用可能な結果の証拠を現在の実行権限から分離する。 2つの研究は、コスト貢献とドメイン評価を強化する。 結果は、バウンダリで監査可能な再利用および実行契約をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:13:17 GMT)
• Trigger Value Selection in Clean-Label Malware Backdoors: An Effectiveness-Detectability Analysis [0.7]
  クリーンラベルバックドア攻撃における独立設計因子としてのトリガ値選択について検討した。 我々は、良性サンプリングの下で、希少値、SHAPベース、周波数バウンド、共起認識、および量子ベースのセレクタを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:03:25 GMT)
• LLM-Based Weak Annotation for Cybersecurity Tweet Classification: A Teacher-Student Framework [0.7]
  大規模言語モデル(LLM)は、他のドメインの弱いアノテータとして約束されている。 本稿では,LLMが教師として機能し,未ラベルのサイバーセキュリティツイートの弱いラベルを生成する教師・学生の弱監視フレームワークを提案する。 実験の結果、LPMが生成したラベルだけで訓練されたPLMは一貫して0.92以上のF1スコアを達成し、完全な人間の監督されたモデルの3ポイント以内に留まっていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:48:15 GMT)
• Pathology foundation models for training-free case retrieval in salivary gland tumors [0.6]
  病理学者は、興味のある領域を使ってデジタル化されたアーカイブを問い合わせ、ICD-Oコードと対応するWSIとともに形態学的に類似したケースを検索することができる。 ICD-O型12例を対象に, 唾液腺腫瘍の非平衡データセットを用いて, ケースアウトによるアプローチの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:40:48 GMT)
• TEM: Temporal State Tracking Memory for Large Language Model Agents [0.6]
  TEMは、事実をソースにリンクしたバージョン付きレコードとして保存する。 関連するバージョンを検索し、ソース順に配置し、証拠を回答モデルに渡す前に履歴をラベル付けする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:54:31 GMT)
• MARS: A Momentum-Aware Adaptive Rating System for Personalized Assessment [0.6]
  本稿では,適応評価を解釈可能なモメンタム・アウェア・アダプティブ・レーティング・システムを提案する。 Marsは質問バンクを重み付けされた知識グラフとして表現し、動的評価感度、応答品質、モーメント対応学習者速度を用いて学習者の習熟度を更新する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:09:49 GMT)
• VesperMUSE: Multi-Modal Fusion Vision Transformer for Image Semantic Segmentation Under Diverse Light Conditions [0.6]
  VesperMUSEは、様々な照明条件にまたがる堅牢な画像セマンティックセグメンテーションを実現するために設計された、統一されたマルチモーダルフレームワークである。 視覚的手がかりの欠如を回復し、極端および非構造化の現実世界環境におけるマシン認識のための柔軟な最先端(SOTA)ソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:39:21 GMT)
• Digital Typhoon Dataset V3: Benchmarking for Multi-spectral Extension and Analyzing Systematic Bias in Intensity Regression [0.5]
  本稿では,50年近くに及ぶ台風衛星画像データセットの新バージョンを提案する。 本研究では,北半球と南半球におけるデータ分割戦略とベンチマーク結果について検討する。 我々は,強度回帰の系統的偏りを分析し,強い台風の強度の過小評価を導いた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:33:44 GMT)
• Compiling Multi-Threshold Operators for Quantized Non-Monotonic and Fine-Granular Activations in Custom-Tailored DNN Accelerators [0.5]
  ニューラルネットワークの攻撃的量子化は、効率的なハードウェアアクセラレーションのためのボトルネックとしてアクティベーション関数を公開することができる。 マルチスレッド表現を形式化し、それを非単調関数や細粒度パラメータに拡張する。 我々は, モノトニック関数と非モノトニック関数の選択について実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:09:03 GMT)
• Calibration Language Shapes Block-Influence Pruning in Multilingual Language Models [0.5]
  ブロックインフルエンス(BI)は、入力出力コサイン変化から深度プルーニングのためのトランスフォーマーブロックをランク付けする。 Qwen2.5-1.5B-Instruct, Llama-3.2-1B, Gemma-2-2Bにおける英語のキャリブレーションがインド語に移行するかどうかを検討した。 英語、ヒンディー語、マラティー語、タミル語では、校正と評価のためにウィキペディアの論文を使用している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:01:55 GMT)
• Displacement-noise-free gravitational-wave detector using quantum tomography of photon orbital angular momentum states [0.4]
  重力波(GWs)は、振幅を持つ光角運動量(OAM)状態間の量子遷移を誘導する。 我々は,OAM空間からGW情報を抽出する変位ノイズなし検出フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:14:16 GMT)
• Discovering state-of-the-art quantum circuits with large language models [0.4]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)が回路設計を提案し,独立評価器がそれらを検証し,評価する進化的枠組みを提案する。 8つのタスクのうち7つにおいて、検出された回路はトフォリ数とクビット数の両方を著しく減少させる。 8番目の探索では、素体モジュラーインバージョンのための新しい可逆的アーキテクチャが発見された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:59:20 GMT)
• Money-Mule Detection as a Relational Learning Problem: A Study on the RBIH NFPC Dataset [0.4]
  マネーミュールネットワークは多くの小さな送金を通じて犯罪資金を移動させる。 アカウントをラバとマークするものは、単一の転送の外にあります。 口座を直接スコアし、銀行のリレーショナルスキーマを異質なグラフとして読みます。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:02:39 GMT)
• Bellman-Consistent Trajectory RL for LLM Arithmetic Reasoning [0.4]
  本稿では,スパース報酬を高密度なトークンレベル信号に変換するために,トラジェクトリベルマン残差最小化を導入する。 Reinforce Leave-One-Out(RLOO)グループ戦略を統合し、ベルマン残差の勾配分散を低減し、中等学習を加速するために後向きゴールレバーリングを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:05:17 GMT)
• How Much Physics Can Vision Learn from Audio? Probing and Distilling Damping Structure [0.4]
  それぞれの埋め込み順序が、Spearmanランク相関$$$Q$によってどのように影響するかを報告します。 凍結したオーディオ教師を訓練されたプロジェクションヘッドを介して冷凍したCLIPバックボーンに蒸留し、これがオーディオの利点の有用な部分を取り戻すことを発見した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:03:14 GMT)
• Generalized $m$-body mean-field projections for classical simulation of $d$-dimensional Heisenberg-picture dynamics [0.3]
  一般化された$m$-body平均場投影に基づく状態適応型パウリ重伝播法を開発した。 低体近似の精度に必要かつ十分な限界を導出する。 相互作用スピンが80$の3次元システムでは、この手法は強いボディオーダー収束を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:29:42 GMT)
• Agent Status Protocol (ASP): A Lightweight Specification for State Reporting in Multi-Agent Systems [0.3]
  Agent Status Protocol(ASP)は、異種エージェントが運用状態をステータスサーバに報告するための軽量な方法を定義する。 ASPは独立したディメンション(ライフサイクル、ヘルス、タスク、フロア、ガバナンス)に沿ってステートするので、エージェントはオンラインで、劣化し、タスクに取り組み、同時にフロアを待つことができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:03:17 GMT)
• Learning to Transfer School Attendance Zoning across Cities [0.3]
  本稿では,従来の地域検索から教師付き予測を通じて未確認都市へ知識を伝達するパラメータ・ツー・ポリティクス・フレームワークを提案する。 本研究では,都市間学習が局所的な点検と適応のための空間計画を維持しつつ,繰り返し探索を減らし得ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:06:37 GMT)
• From Sketch to Scene: Relightable Garment Reconstruction from Marked Sketches [0.3]
  そこで本稿では,粗い衣料品のスケッチをスパースアノテーションでマークし,明瞭な方向光でテクスチャ化された3Dメッシュに変換するシステムを提案する。 マークされたスケッチから、システムはシーンの方向光を予測し、別々に、月印の領域がその光の下で影に落ちるように表面を曲げる変位場を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:37:55 GMT)
• Single-stage joint diffusion of sky images and clear-sky index for ultra-short-term irradiance forecasting: what the frame-to-irradiance stage discards [0.3]
  2段階の照度予測は、ビデオ予測モデルによって支配される。 本研究では,1つの拡散過程において,将来のスカイイメージとクリアスキー・インデックスのシーケンスを共用する単一ステージの代替手法を提案する。 測定された照度も読み取る決定論的ネットワークは、97.6$W,m$-2$となる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:47:12 GMT)
• Interfaces and Modules: A Scalable Representation for Weight-Space Learning across Architectures [0.2]
  重み空間学習には、パラメータ対称性を尊重し、大規模ネットワークにスケールする表現が必要である。 共有座標置換アクションを中心に構成された型付きグラフを導入する。 コンパイラはサポート対象のPyTorchモデルからこのグラフを導出し、制約によって定義された置換係数を正確に回復する。 UWE(Universal Weight)は、パラメータ特徴に対する局所的同変更新と、不変インタフェースの要約に対するグローバルな注目を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:40:50 GMT)
• Magic in quantum trajectory unravelings of noisy random quantum circuits [0.2]
  雑音量子回路の量子軌道展開における非安定化性(マジック)について検討する。 トラジェクティブ平均化マジックはクラウス作用素の状態に依存しない選択によって大幅に低減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:51:22 GMT)
• Connectivity Bounds for GHZ Graphs [0.1]
  グリーンバーガー・ホーネ・ザイリンガー状態(英: Greenberger-Horne-Zeilinger state、GHZ)は、量子情報理論において中心的な役割を果たす多部量子状態である。 主要な実験目標は、複数の絡み合ったパーティを使って高次元のGHZ状態を作成することである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:42:41 GMT)
• Vision-Guided Closed-Loop Autonomous Navigation of Light-Driven Janus Microbots [0.1]
  我々は,光駆動型立方体形状ヘマタイト/TiO2 Janusマイクロボットのための視覚誘導クローズドループナビゲーションフレームワークを開発した。 カスタムトレーニングされたYOLOv11オブジェクト検出モデルを用いたリアルタイムな視覚的位置決めを、離散化ウェイポイントベース磁気ステアリングと統合する。 動的に変化する環境では、A*パスプランニングは、複数の独立に5mの球状ジャヌスマイクロモータを遊泳することなく、リアルタイムの経路計画を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:09:42 GMT)
• ShiftQAT: Quantization-Aware Training for the Numerical Contract of a Fixed-Function Edge CNN Accelerator [0.1]
  ShiftQATは、建設によって契約を満たすネットワークを生成する。 MAX78002 では、ShiftQAT で訓練された MobileNetV2 と ResNet-18 がイメージネット画像を 14.6 と 8.4 ms で分類している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:17:53 GMT)
• ZZ-Free bSWAP Gates under Strong Driving in Far-Detuned Fixed-Frequency Transmons [0.1]
  1つの強いドライブは、極端に歪んだ状態において、大きな$XX-YY$相互作用を誘導することを示す。 また, 2軸対向スイッチングにより, 標準量子限界を超える2スピンスクイーズを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:12:28 GMT)
• Dynamic ordering in sequence generation in Transformers: experiments on low-resource Tagging scenarios [0.0]
  本稿では,トランスフォーマーの共通左-右(L2R)生成パラダイムに挑戦するトランスフォーマーベースモデルであるTagInsertを紹介する。 BERTのようなエンコーダのみのモデルは、タグ付けタスクの強力なパフォーマーのままであるが、TagInsertはL2Rエンコーダ・デコーダモデルよりも高い性能を示す。 解析の結果、TagInsertは自己回帰モデルに典型的な誤りの伝播を軽減し、難解な予測を復号過程の後半段階まで遅らせることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:36:46 GMT)
• Classical methods for modern applications: synthetic tabular data generation using lightweight discrete response continuous latent variable model [0.0]
  本稿では連続変数と離散変数の両方を含むデータモデリングのための軽量なアルゴリズムを提案する。 実験的な限界分布と選択された量子関数を用いて、データを連続的な潜在空間に変換する。 ディープアーキテクチャとは違って、依存関係が少ない単純な実装、堅牢なトレーニング/見積、効率的なサンプリングが実現します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:58:46 GMT)
• Gyrators for superconducting circuit design [0.0]
  フラックスチャージハミルトン形式は、常に非特異で十分に配置された回路に対してシンプレクティックな還元を許容する。 形式主義は非線形非相互回路に回路双対性の概念を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:17:07 GMT)
• TRACE: Topology-Aware Reconnection via Prediction-Adaptive Connectivity Enforcement for Thin-Structure Segmentation [0.0]
  TRACEは、必要なローカル接続を定義するためにターゲットスケルトンを使用する予測適応型の目的である。 TRACEは高いセグメンテーション精度を維持しながら、トレーニングのオーバーヘッドを低く抑えつつ、接続性とトポロジを改善していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:58:50 GMT)
• Quantum control of solid state qubits via Reinforcement Learning [0.0]
  状態準備とキュービットゲート設計のためのモデルフリーRLの性能をシミュレーションベースで解析する。 観測可能な最小限の環境と雑音とスパース報酬を用いたシミュレーションによりRLエージェントの性能を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:36:16 GMT)
• Where the SRAM Goes: Per-Symbol Attribution of Static Memory in FreeRTOS-C and Embassy-Rust IoT Firmware on a 64 KB RISC-V Microcontroller [0.0]
  メモリマイクロコントローラ用のファームウェアスタックは、通常はバイナリサイズの集約によってガイドされる。 私たちは、RAMを静的にアーキテクチャのカテゴリに分解するシンボルごとの属性メソッドとのギャップに対処する。 どちらのスタックも、ネットワーク上ではRAMのほぼ同じシェアを消費しているが、絶対コストは4.4倍、lwIPは40,719バイト、smoltcpは9,316バイトである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:12:20 GMT)
• When Models Misread Ink: Auditing VLMs for Arabic Calligraphy Recognition [0.0]
  アラビア文字は、ムスリム社会にとって高い文化的な視覚領域である。 VLMの評価は、その微粒なスクリプトの伝統をテストすることは滅多にない。 我々は、数値、ビジュアルキュー、ダイワニファーストプロンプトを用いて、クリーン化された1,195イメージのベンチマークで12のVLMを検査する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:58:11 GMT)
• What Should We Remove? Evaluating the Reliability and Costs of RLVR Data Decontamination [0.0]
  検証可能な報酬(RLVR)数学コーパスを用いた強化学習は、ベンチマークオーバーラップのために定期的にスクリーニングされる。 我々は16のオープンなRLVR計算コーパスを1,949の質問を含む6つのベンチマークに対して監査した。 我々は,正確な,語彙的,意味的マッチングに基づく8つのポリシーを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:19:03 GMT)
• What Does History Add? Calendar Controls and Information-Timing Audits for University Trajectory Forecasting [0.0]
  ルールに基づく大学軌跡シミュレータにおいて,過去の要約の予測値を評価した。 我々は16,750のルートと804,000の月間記録を再構築した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:31:19 GMT)
• Visual Sanad: Auditing Vision-Language Models for False Acceptance of Qur'anic Citations [0.0]
  視覚言語モデルが誤ったQur'anの韻律属性を誤って受け入れているかどうかをテストするためのベンチマークであるVisual Sanadを紹介する。 ベンチマークには、100の英語のクルア語詩から作られた2,400の描画画像、詩あたり4つの事実状態、プレーンテキストから装飾的、権威的なレイアウトまで6つの視覚的条件が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:49:22 GMT)
• Unsupervised Clustering of Public Transport Vehicles Using Deep Morphological Features and Color Histograms [0.0]
  本研究では,公共交通機関における非監視クラスタリング手法を提案する。 メキシコシティの幹線道路の約1,460時間の映像から抽出した7,972枚のバス画像を用いて評価した。 65%の形態的特徴と35%のカラー特徴の融合により、パイプラインは14のクラスターを生成し、異なるルートと車両タイプを分離した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:34:47 GMT)
• Trust a Few: The Weakest Assumptions a Protocol Needs [0.0]
  検証者は プロトコルが 信頼の前提の下で セキュリティ目標を満たすかどうかを確認します Rowe, Guttman, Liskov両氏はプロトコルが目標を達成するという最も弱い仮定を尋ねた。 キー、値、チャネルに関する仮定で答えます。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:22:06 GMT)
• Time-optimal robust quantum control for partially known errors [0.0]
  このようなクラスのすべてのエラーに対して、制御がどれだけ早くキャンセルできるかを尋ねる。 時間非依存のハミルトニアンは、クラス内のすべての誤差が共通の基底でゼロ対角線を持つ場合に限り、これを行うことができる。 有界な駆動力を持つ任意の時間依存制御に対する下界は、この単純な定数制御がいくつかの自然クラスに対して最適であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:42:16 GMT)
• The importance of tensor handling and implementation of physics-informed DeepONets [0.0]
  物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、トレーニング中に支配方程式を強制することにより、大きなラベル付きデータセットの必要性を低減または排除する。 我々は,高次元問題に対するそれらの適用が,トレーニングの計算コストによって制限されていることを示す。 本稿では,ブランチネットワークが入力関数を処理する方法の冗長性を排除し,そのコストを低減したPI-DeepONetアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:22:05 GMT)
• The Right Byte First: How UTF-16 Helps Multilingual Boundary Prediction [0.0]
  Universal Byte-Level UBEは1バイトと2バイトの8エンコーディングを保持するが、これらのコードポイントを2バイト16バイトと書く。 UBEのビッグエンディアン変種は8の階層ブロックの3.0%以内に留まっているため、ゲインは長さではなくバイト順に従う。 韓国語と中国語では、UBEの平均誤差はトレーニングの25%と37.5%の後に8の最終的な平均誤差を下回る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:31:04 GMT)
• The Lagrangian Structure of Cost-Penalized Active Feature Acquisition [0.0]
  我々は、EIG-Cost に対して、欲求準最適項 Del_lam を証明した。 MIMIC-IVでは、EIG-Costはフルパネルコストの6.6%を使用し、30ドルの予算でマクロF1 0.180 +/-0.012を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:03:55 GMT)
• Superconducting circuits host two-level systems with lifetimes exceeding one second [0.0]
  パラサイト2レベルシステムは、デコヒーレンス、周波数ドリフト、リークによるキュービット性能を制限する。 寿命が最先端の量子ビットを超える長寿命TLSは、相関量子ビットダイナミクスを誘導することが示されている。 これらの結果は超伝導量子ビットを極端に長寿命の顕微鏡的自由度に対する感度プローブとして確立する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:31:00 GMT)
• Stability of Quantum LDPC States under Local Pauli Noise [0.0]
  量子低密度パリティチェック符号は、量子誤差補正と量子多体物理学の交点に位置する正準混合状態を有する。 物質混合相の最近の進歩は、条件付き相互情報(CMI)$I(A:C|B)$の空間減衰を、そのような安定性の鍵となる診断として特定している。 我々は、局所パウリ雑音下での$mathbbZ_d$ qLDPC安定化符号の正規化コードプロジェクタ状態に対して、バッファ$B$のCMIは、Bの幅で指数関数的に減衰することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:58:40 GMT)
• Spurious Attention Heads in Vision Transformers: Mechanistic Identification of Annotation-Driven Bias in Medical Chest X-Ray Analysis [0.0]
  我々は,ViT-Base 16におけるそのようなメカニズムの特定に機械論的解釈性を適用した。 胸部X線で専用のアノテーションリーダーとして機能する単一注意頭(L8H10)は、200のCOVID-19画像のうち62%で肺病ではなく、テキストをコーナーする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:21:14 GMT)
• Specification Gaming and a Constrained Reinforcement Learning Mitigation in a Cleaning Gridworld [0.0]
  強化学習エージェントは、その信号が単なるプロキシである場合に、意図した真の目的から明確に分岐することができる。 センサのプロキシ報酬のみに基づいてトレーニングされた標準Qネットワークは、完全にゲームするポリシーに収束することを示す。 次に、制約付き強化学習修正を導入し、エージェントがギャップを利用する特定の動作を罰する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:19:16 GMT)
• Slip-Induced Fall Suppression During Cornering for a Remotely Operated Motorcycle with a Rear-Wheel-Swing Mechanism [0.0]
  熟練したライダーであっても、バイクに乗るときの滑りによる転倒は避けがたい。 この現象を抑制するための実用的な解決策はまだ提案されていない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:43:49 GMT)
• Singular wave functions and quantum collapse in inverse-power potentials [0.0]
  量子崩壊は、シュレーディンガー方程式の枠組みにおける逆パワーポテンシャル U(r)=-U_0/ (2rn) の作用の下で起こる。 対応する定常波動関数は、$rrightarrow 0$で無限個の空間振動を特徴とする。 基底状態(GS)はQCの存在下では欠落しているが、有限エネルギーで利用可能な有界状態は、正規化可能であるため物理的に関係があるかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:38:36 GMT)
• Sharp and Stable Label-Free Calibration Certificates from Logical Coherence [0.0]
  ミニマックスの定理は、答えの有限に支持された法則に対して、対応するキャリブレーション残差上のシャープなラベルのない下界を識別する。 i.d.ストリームでは、固定ノードでのオンライン勾配上昇は、グリッド、学習、統計用語で区切られた固定水平証明を与える。 証明書は、キャリブレーションが少なくともこの悪であることを示すだけであり、ゼロは「反証しない」ことを意味する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:23:34 GMT)
• Selected Stabilizer Subspaces for Compact Many-Body Wave Functions [0.0]
  選択安定化器相互作用(SSI)は、選択安定化器状態の体系的に拡張可能な集合によって、非直交部分空間を反復的に構成する、完全に古典的でSCIにインスパイアされた手法である。 我々は、横フィールドIsing、XXZ Heisenberg、Hubbardモデルに対する正確な対角化と等価なSCIスキームに対して、基底状態エネルギー、忠実度、重ね合わせ度、必要な拡張長をベンチマークする。 その結果、選択された安定化器対角化の原理の証明が確立され、対称性のハンドリングや安定化器空間の効率的な探索における特別な課題が特定された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:57:48 GMT)
• Safe and Fuel-Efficient Motion Planning for Lunar Propulsive Drones [0.0]
  将来の月のミッションでは、推進ドローンが月面を横断する一連のホップを完成させる。 視覚誘導型最適制御戦略を用いた自律移動計画フレームワークを提案する。 以上の結果から,我々の統合移動計画フレームワークは安全で燃費効率の良いホップ軌道を導出することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:05:04 GMT)
• SCOPE: Certified Theorem Proving with a Language Model as the Policy Planner [0.0]
  SCOPE(State-Conditioned Operator Planning and Execution)は、労働の自然な分割を強制する。 システムはオペレータの語彙を計画し、シンボルエンジンが数値を実行し、コンパイラが証明をレンダリングする。 システム認証は191/218 (87.6%) で、バックボーンは135Mである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:46:53 GMT)
• Robust Multi-Agent Pursuit with Preemptive Communication via Reachability-Based Control Barrier Functions [0.0]
  本稿では,間欠的コミュニケーション下でのエージェント間安全性を保証するための安全な制御を提供する統一的な制御/通信戦略を提案する。 プリエンプティブ通信は, 衝突ゼロの周期的, イベントトリガー的ベースラインに比べて, メッセージを77.5%削減することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:50:41 GMT)
• Remote Gottesman-Kitaev-Preskill Entanglement Generation between Trapped Ions [0.0]
  本稿では,空間的に分離されたイオンの運動モードに符号化された,ゴッテマン-キタエフ-プレスキル量子ビット間のリモート絡み合いを生成するための隠蔽プロトコルを提案する。 単一レールおよび偏光フォトニック符号化のプロトコルを導出し, 有限GKPスクイーズ, 光子損失, 光子リコイル, 運動加熱, 運動劣化が復号された論理状態に与える影響を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:11:13 GMT)
• RAG-RST: Retrieved Exemplars as In-Context Discourse Schema for RST Parsing [0.0]
  RST (Rhetorical Structure Theory) では、談話木の各端には核性ラベルがあり、中心的内容を持つマーキングと、機能圏の閉在庫から引き出された関係がある。 本稿では,パラメータ更新を通さずに,このスキーマをインコンテキストとして提供する検索拡張フレームワークであるRAG-RSTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:18:06 GMT)
• Quantum instanton approach to metastable collective spin systems: Numerical implementation and applications [0.0]
  駆動散逸型集合スピン系は、いくつかの長期間の準安定状態をホストすることができる。 それらの間の希少な切り替えは緩やかな緩和と1次散逸相転移を支配する。 我々は、このスイッチングを記述するために、正確な準確率力学に基づく量子インスタントオンフレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:09:46 GMT)
• Q($γ_H$): Entropy-Guided Horizon Mixing in Multi-Discount Q-Learning [0.0]
  Q-ラーニングにおける固定割引係数は、早期探索と長期クレジット割り当ての異なる要求にもかかわらず、トレーニング全体を通して単一の計画的地平を課している。 本稿では,マルチ水平Q-ラーニングフレームワークであるQ($_H$)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:20:47 GMT)
• Programmable all-to-all entangling gates for cavity-coupled atoms [0.0]
  フォールトトレラント量子コンピュータは、高忠実性エンタングゲートと非局所量子ビット接続の両方の利点がある。 ここでは、光子空洞に結合した中性原子間の高忠実度Mlmer Srensen型エンタングゲートを設計する。 ゲートはどちらもキャビティ光子数の変化に対して堅牢であり、局所レーザーアドレッシングによって分離された原子のサブセット間の選択的絡み合いを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:03:11 GMT)
• Probing Deconfined Quantum Criticality Point on a Digital Quantum Computer [0.0]
  競合する順序間のランダウ禁止遷移が、現在の量子プロセッサ上で解決可能であることを示す。 以上の結果から,現在の量子プロセッサでは,競合する順序間のランダウ禁止遷移が解決できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:17:30 GMT)
• Practical Fidelity Estimation for Noisy Quantum Devices Using Direct and Survival-Probability-Based Protocols [0.0]
  フルトモグラフィー再構成を回避するために,ソフトウェア指向の忠実度推定プロトコルを2つ提案する。 第1のプロトコルは直接忠実度推定(DFE)であり、重要サンプリングされたパウリ測定から目標状態と実験的に準備された状態との忠実度を推定する。 第2のプロトコルは生存確率に基づく手法であり、ノイズの進化とその近似逆の実験的にアクセス可能なモーメントからフィリティを再構築する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:55:00 GMT)
• Poisoning the corpora of protein design systems during pre-training and retrieval [0.0]
  タンパク質設計システムに対する2つのデータのみの毒殺攻撃について検討する。 はじめに3億のパラメータのProtGPT2とProGen2を事前訓練し、有毒なタンパク質配列を導入した。 第2の攻撃では、重みを変更したりデコードしたりすることなく、検索コーパスシステムにレコードを挿入した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 04:00:17 GMT)
• Poison Valleys: Diagnosing Path-Dependent Failure in LLM Code Repair [0.0]
  Poison Valleys氏はこのパスを、2つの合成Pythonケースで1,844のモデルリクエストで追跡している。 妥当だが不正確なソフトウェアメカニズムを定義し、それぞれをモデルの仮説、実装計画、あるいはその両方に配置し、生成されたコードを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:49:49 GMT)
• Pathwise Shrinkage and Probabilistic Calibration of the Multiplicative Half-Cauchy Process [0.0]
  対数スケールのランダムウォーク表現による乗法半コーシー過程の特徴付けを行う。 また、解釈可能な事前確率文をそのスケールパラメータにリンクする半解析的キャリブレーション規則を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 02:44:54 GMT)
• Patchwork: automated lattice surgery and space-time partitioning for real-time decoding [0.0]
  任意のマルチキュービットパウリ計測のための格子探索コンパイラであるパッチワークを導入する。 実効的なコード距離を保持するための計測回路とスケジュールを導入する。 本研究では,統合された格子探索パッチを時空間コミット,バッファ,クリーンアップ領域に分割するウェーブフロントアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:52:47 GMT)
• Patch where the text is new: a compression view of where byte-level models should spend compute [0.0]
  Byte Latent Transformer (BLT)のようなバイトレベルの言語モデルは、パッチ毎に大きなグローバルモデルを実行し、小さなモデルの次のバイトエントロピーが高いパッチを開始する。 我々はLZ77スタイルの圧縮によって動機づけられた新規性パッチを提案し、次のバイトが最近のコンテキストを繰り返す可能性が低いパッチを起動する。 一致した11%のパッチレート(3種)で1.9GBの数学コーパスをスクラッチからトレーニングしたBLTスタイルモデルでは、1Mパラメータでは明確な効果がなく、最終回答精度は12Mでは47%から72%に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:47:08 GMT)
• Optimal Reduced Representatives of Quadratic APN Permutations in Odd Dimension [0.0]
  任意の奇数$nge5$に対して、すべての二次的ほぼ完全な非線形置換 $Q$ of $mathbbF_2n$ は可逆二進線型写像 $L$ と $A$ を許容する。 奇数$nge9$の場合、線形化とインジェクティブコファクタマップは、問題をバイナリプロジェクトを数えることに還元する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:26:54 GMT)
• Opinion bubbles in the quantum Buridan's ass problem [0.0]
  確率振幅間の干渉は,初期ノードを離脱する確率が大きいか小さいかを決定する上で重要な役割を担っていることを示す。 量子干渉は、ダイナミクスにおいて再び重要な役割を果たす。 さらに重要な要素は、ブレイダンのパズルの中心にある対称性であるため、ノードとそれらの相互接続の間の対称性の役割である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:06:33 GMT)
• Operator-Space Entanglement Entropy in Random Fermionic Gaussian Dynamics [0.0]
  我々はフォン・ノイマン作用素空間エンタングルメントエントロピー(OSEE)について、ランダムガウス力学の下で進化した初期積作用素について検討した。 熱力学限界における時間依存二部板OSEEの正確な表現を導出し,それに対応するガウスページ曲線の解析的特徴を得る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:41:11 GMT)
• One generation of the Standard Model as a quantum error-correcting code [0.0]
  異常キャンセルは立方体形式の消滅である。 四角形にとって、これは唯一の短距離3つの三角符号である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:45:52 GMT)
• OmicsBench: a long-horizon multi-turn benchmark of AI agents on research-study-scale bioinformatics [0.0]
  OmicsBenchは、AIエージェントのための長期のマルチターンバイオインフォマティクスベンチマークである。 従属部分タスクを有向非巡回グラフにリンクし、基礎部分タスクは662である。 各サブタスクは、1つのユーザターンとして設定され、誤った回答に対するオプションのインコンテキストフィードバックとともに、回答キーに対して決定的にランク付けされる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:23:57 GMT)
• Name-Bias in Large Language Models [0.0]
  6つの局所的大言語モデルにまたがる名前に基づくバイアスの評価を行う。 我々は30,000のローカルLSM応答に対して一貫した、測定可能な名前バイアスを求める。 ジェンダーは最も重要な偏見であり、年齢、名前の人気、人種が続く。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:19:55 GMT)
• Momentum, Commentary Tone, and Earnings Surprise in LLM Financial Forecasts [0.0]
  我々は,20日間のモーメント,非情報的コメント調,固定された実EPSが操作されたコンセンサスを上回ったかどうかを独立に逆転する合成収益発表を構築した。 このデザインには、24ブロックの数値ブロック、6つのコメンタリーペア、利益と損失、毎年のEPSの上昇と減少、2つのサプライズサイズが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:14:20 GMT)
• Missed Detections and False Alarms in a CNN Technosignature Detector on Breakthrough Listen Data [0.0]
  テクノシグナチャサーチは 機械学習検出器を使って 候補プールを縮小する 人間がそれを見る前に 10つの形態と5つの振幅で1万5000回の噴射を行いました。 1つの干渉形態は0.627の偽陽性率に達し、検出器の本来の信号に対するベースラインリコールの0.5525に匹敵する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:18:14 GMT)
• MedPAO-VL: Interpretable and Protocol-Compliant Agent for Structured Radiology Report Generation [0.0]
  現在のエンドツーエンドのアプローチは、ブラックボックスとして機能し、事実上の幻覚に陥り、根拠のない結果を生み出す。 本稿では,マルチモーダルエージェントであるMedPAO-VLについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:46:06 GMT)
• Making every stage of medical device document assessment with large language models deterministic [0.0]
  各段階で決定論的なパイプラインを構築します。 エンドツーエンドの決定論は達成可能であり、監査と変更管理のための検証可能な基礎を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:45:20 GMT)
• Loss-independent time-delay estimation via Hong-Ou-Mandel photon bunching detection [0.0]
  2光子相関量子状態の高精度時間推定への応用について検討する。 2-および4-検出器方式を検討し,それぞれの達成可能な時間推定精度について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:04:03 GMT)
• Looking Beyond Visibility: Resolving the Temporal Structure of Continuous-Wave Four-Photon Hong-Ou-Mandel Interference [0.0]
  ホン・ウー・マンデル干渉は多くのフォトニック量子情報プロトコルの基盤となっている。 我々は4光子到着時刻を全て記録することにより、干渉と時間構造をモデル化し、解決する。 この方法は、干渉に基づく量子ネットワークプロトコルにおける連続波源の一般的なベンチマークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:58:44 GMT)
• Localized states of the non-Hermitian Schr{ö}dinger equation with a complex $1/r^{2}$ potential: from Efimov states to bipolarons [0.0]
  我々は複素1/r2$ポテンシャルを持つ非エルミートシュルディンガー方程式を研究する。 真の魅力的なポテンシャルはエフィモフ境界状態を記述するが、純粋に想像的なポテンシャルは2つの重極子間の媒体誘起相互作用を記述する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:15:16 GMT)
• Learning When to Withdraw: Curriculum Coverage and Rule-Specific Failures in Fine-Tuned Language Agents [0.0]
  NAQD-Envにおける教師付き微調整について検討した。 Qwen2.5-3B-Instructの4つのLoRAチェックポイントは、オリジナルのカリキュラムをリッチなカリキュラムと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 00:38:39 GMT)
• Learning Changes the World and Then What Was Learned has Changed: Training and Deploying Neural Networks in the Control Loop [0.0]
  オフラインでトレーニングされたニューラルネットワークは、クローズドループ制御システムにデプロイされる。 本稿では,これらの逐次的障害モードを分類するための統合分類法を提案する。 本稿では、時間スケールの分離したオンライン適応を主眼とした実用的な設計方針を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:39:01 GMT)
• LOADBench: A Large Open Analog Dataset and Benchmark for Machine Learning in IC Design [0.0]
  このデータセットはSkyWater130 PDKに100以上のオペレーショナルアンプ(アンプ)トポロジーを含んでいる。 このデータの上に、正確なプロトコルで6つのベンチマークタスクを定義します。 メトリック定義ルーチンのデータセット、基幹構文アノテーション、リファレンス実装は、オープンライセンスでリリースされている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:36:21 GMT)
• Independent Data-Integrity Verification for LLM-Driven Functional Coverage Closure in Hardware Design [0.0]
  エージェントは、機能カバレッジをクローズするテストを書くことができるが、カバレッジは、状態が到達したことだけを示し、その中のデータが正しいことを示さない。 LLMループに適用する小さなカバレッジ閉鎖剤について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:24:01 GMT)
• Improving Environment-Agnostic Coding Agents: The Role of Scaffolding [0.0]
  環境に依存しないエージェントは、環境工学を使わずに改善できる。 ARC-AGI-3, AGI Maze, Terminal-Bench 上で, Codex ベースのエージェントをほぼ同一のプロンプト変種で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:43:16 GMT)
• Illumination-Aware Active Perception for Spacecraft Inspection [0.0]
  本稿では,視認性をカメラ情報の学習尺度に置き換える検査計画フレームワークを提案する。 光現実物理学シミュレータにおけるガイダンス,ナビゲーション,制御アーキテクチャの実装によるアプローチの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:54:03 GMT)
• Identifiability of a dissipative knowledge-dynamics model: exact recovery under designed excitation, degeneration on observational data [0.0]
  熟達は実践を通じて蓄積し、忘れることを通じて崩壊し、相互に依存する概念をまたいで伝播する。 これらのパラメータが実際にデータから回収できるかどうかを調査する。 モデルの定常構造にその効果を辿り、理論が期待する退化と一致していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:28:17 GMT)
• Hybrid Quantum-Classical Optimization for Emergency-Priority Traffic Signal Control [0.0]
  緊急優先の交通信号制御は、通常の交通の妨害を抑えながら、緊急車両の遅延を低減する必要がある。 本研究では,有限ホライゾンQUBOの定式化について検討し,エクサブルQUBO最適化,QAOA,CVaR-QAOA,量子機械学習ポリシ,固定時間制御,最大圧制御を3次元廊下で比較した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:47:26 GMT)
• Honesty is the Best Policy ... or is it? Demand Management for Probabilistic Service Options [0.0]
  多くのサービス設定において、根底にある真偽の確率は、プロバイダによって制御される静的な製品属性ではなく、システム状態に依存する。 結果の問題を逐次決定プロセスとしてモデル化し、真理確率を定義し、歪みを制限する透明性制約を導入する。 当社のフレームワークは,予約時の確率情報を動的に開示する利点を評価できる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:31:12 GMT)
• Hierarchical Building-Floo-Room Framework for Privacy-Preserving Autonomous Delivery in Large-Scale Buildings [0.0]
  本稿では,ビル・フロア・ルームの抽象化に基づく階層型デリバリフレームワークを提案する。 静電容量化車両ルーティング問題(CVRP)の拡張を意識した建物を定式化する。 我々は,非インタラクティブなプライバシ保護配信のための新しいハードウェア設計を導入し,到達可能性を認識し,ループマッピング,ローカライゼーション,ナビゲーションシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:39:52 GMT)
• Graph Dirichlet Energy for Fitting-Free Bivariate Causal Inference [0.0]
  本稿では,原因と効果を区別するためのグラフディリクレエネルギー因数推論(GDECI)基準を提案する。 GDECI と QCCD, GRCI, CAM, IGCI (2変種), RESIT, LOCI, QPE-k, RECI (2変種) を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:51:46 GMT)
• From Optical Flow to Safety: Visual Safety Certification via Scale-Free Relative Motion [0.0]
  本報告では, 衝突リスク認定の表現として, モノクロ光流によって符号化されたスケールフリー, 深度正規化相対運動を用いた視覚的安全認証パラダイムを提案する。 回避行動を形成するために画像の動きに依存する従来の光フローベースのナビゲーション手法とは異なり、提案手法は衝突円錐形状と安全制約を直接符号化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:54:08 GMT)
• From Long Context to Selective Memory:A Survey of Memory-Centric Compression for Large Language Models [0.0]
  このサーベイは、長文圧縮を推論時間リソースを割り当てるためのメモリ管理問題として再設定する。 情報ライフサイクル内の状態遷移として、書き込み、オフロード、リコール、検索とインジェクション、物質化、排除、統合、忘れ忘れを定式化します。 結果として生じるフレームワークは、短期的なコンテキスト圧縮、長期記憶管理、およびそれらの間の遷移を統一する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:24:36 GMT)
• Finite-size geometric crossover toward fragmentation of the potential energy shell in the quantum random energy model [0.0]
  本研究では,そのエネルギー分散によって定義される基底状態に付随するポテンシャルエネルギーシェルを構築し,Fock空間ハイパーキューブ上での接続性について検討する。 横磁場が変化するにつれて、このエネルギー選択された部分グラフは、完全に連結された状態と断片化された状態の間の有限サイズの幾何学的交叉を行う。 本研究では, シェル接続性と固有状態の有限サイズフラクタル次元との相関関係を, 参加エントロピーから抽出した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:17:12 GMT)
• Finite-Frequency Boson-Number Bounds Across the Quantum Rabi Transition [0.0]
  量子ラビモデル(quantum Rabi model)は、ボソニックモードに結合した2レベルシステムを記述する量子光学の基本モデルである。 モデルは正確には解けないが、重要な物理量に対する単純な解析式は一般には利用できない。 我々は、量子相転移における基底状態エネルギーとボソン占有数に対して、厳密な上界と下界を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:15:53 GMT)
• Federated Art Chase: Privacy Leakage and Data Poisoning in Federated Fine-Tuning [0.0]
  フェデレートラーニング(FL)は、ユーザーデバイスに残るデータに、事前訓練された、集中的に微調整されたモデルを適用するために、ますます使われています。 再現可能なパイプラインを用いて,このアプローチのプライバシと完全性について検討する。 レポートは、参加者がIndigmaのFedMaestroオーケストレータを通じてモデルを描画、微調整、毒殺するライブセッションで終了する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:11:39 GMT)
• Fast, parallel, three-dimensional rearrangement of atom arrays using superpositions of elementary holograms [0.0]
  中性原子の欠陥のない配列を組み立てるには、ロードされた光ツイーザーをリアルタイムに再配置する必要がある。 我々は、100個の原子配列を20ミリ秒未満で組み立てることができ、再配置確率は1原子あたり99.31%であることを示す。 また, 個々の原子を軸方向に移動させることにより, 異なる平面内での移動を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:56:16 GMT)
• Explicit reduced APN permutations: ramification and optimal Galois-ring lifts [0.0]
  3le rm$と$gcd(r,m)=1$を持つ任意の奇数$に対して、削減された$P_m,r=mathrmred(T_r3)2m-2を与える。 最適なAPN置換 $p$ of $mathbbF_q$, every $kge2$, every lift $F$ of $p$ to $mathrmGR (2k,m)$ は単項ではない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:34:29 GMT)
• Exact analytical spectra of an effective field-modified radial Schrödinger equation by the Nikiforov--Uvarov method [0.0]
  我々は、コリニア静電場および磁場中における荷電スピンレス粒子に対する有効放射型シュルディンガー方程式を再検討する。 我々は、三対角表現アプローチ(TRA)を使わずに、同じ方程式を正確に解くことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:49:37 GMT)
• Energetic channels in finite many-body quantum charging [0.0]
  有限個の多体系が1量子ビット量子電池の有効充電器として機能するかを考察する。 充電器内相互作用がない場合、非ゼロエルゴトロピーの発生は、集団結合とスペクトルミスマッチの競合によって制御されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:09:17 GMT)
• Efficient quantum simulation of unitary gates based on atomic ensembles [0.0]
  我々は、同一の量子ビットを持つシステムに基づいて、一般的なスピンハミルトンの効率的なユニタリ時間発展を行う手法を開発した。 我々は、正確な時間進化と鈴木トロッター積公式の両方に対してカルタンベースの進化をベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:55:55 GMT)
• Efficient Pairwise Difference Learning: A Comparative Study of Encoding Strategies and Training Pair Selection [0.0]
  Pairwise Learning for Classification (PDC) は、個々のサンプルではなく、ペアのインスタンス上でバイナリ類似性分類器をトレーニングすることで、低データのレシエーションにおける教師あり学習を強化する。 PDCフレームワークは、特に入力表現とペア選択戦略に関して、不特定な実装選択を残している。 この研究は、広範な経験的評価を通じて、これらの決定を体系的に調査する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:25:11 GMT)
• Efficient Learning of Structured Fermionic States under General Quadratic Evolution [0.0]
  フェルミオンモードでペア化されたマジック状態のガウス軌道のコピー・最適学習を証明した。 非適応学習者は、固定された信頼度で、トレース距離$$(n2)$コピーから$$$$でガウス準備を返す。 2つ目の結果は、未知の入力ブロックが不連続な職業パターンの重ね合わせである純粋な状態という、より広い家族に学習を拡大する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:38:18 GMT)
• Driving the cooling process of a quantum system via classical noise [0.0]
  システムがより熱い初期条件で準備されたときに異常な熱化プロセスが発生することがある。 ここでは、凍結過程におけるマルコフ古典的なノイズの作用は、ゼロ温度の熱状態へのアプローチを加速させることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:56:08 GMT)
• Dimension-Free PAC-Bayes Generalization for Deep Neural Networks via Dirichlet Processes [0.0]
  PAC-ベイズ一般化理論はユークリッドパラメータ空間 $subseteq mathbbRD$ 上の事前分布を定めている。 本研究では,事前の仕様を内部パラメータからデータ分散の非パラメトリック空間にシフトすることで,この障壁を解消する。 データ空間のDP-PAC-Bayes証明書は安定しており、非空白であり、textbf$8.8%$--9.4%$で認証されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 06:25:16 GMT)
• Diffeomorphic Hidden-State Steering: Improving Imitation Learning Policy Robustness through Expert Hidden-State Geometry [0.0]
  クローズドループ実行中に小さな観察やアクションエラーが複雑になり、訓練された模倣学習ポリシーを妨害する。 本研究は,テスト時の隠れ状態のステアリングによって,新たな実証や政策再訓練を伴わずに,元の専門家によるデモンストレーションが堅牢性を向上させるかどうかを考察する。 そこで本研究では,凍結したポリシを通じて実演を再現した隠れ状態から,非可逆な非線形座標写像を学習するDHSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:48:12 GMT)
• Dense4D: Pixel-Level 4D Human Correspondence [0.0]
  Dense4Dは、体全体に密接な4D通信を指向した最初のフィードフォワードモデルである。 Dense4Dは、人中心の作物を既知のイメージ・トゥ・クロップ変換で処理し、ヒューマンポイントマップを予測する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:52:14 GMT)
• Defining Purpose-Limited Secrets [0.0]
  暗号秘密は、ある目的のために発行されるが、能力を与え、通常、その能力は大きい。 私たちはその目的を秘密の財産にする。 支払いトークンは、1つの秘密に3つのレジーム全てを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 05:30:19 GMT)
• Deep Learning-based Semantic Segmentation of Dental Radiographs: Comparative Evaluation of PSPNet, DeepLabv3, UNet, and UNet++ [0.0]
  主に、Praamid Scene Parsing Network (PSPNet)、DeepLabV3、UNet、UNet++の4つのセグメンテーションモデルを比較した。 UNet++は最高IoUスコアが0.6719、DICE値が0.7869を示し、セグメンテーションの点で優れた結果を示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:14:52 GMT)
• Deep Learning of Topological Equivalence Classes [0.0]
  2つの生成ベクトルが位相的に等価な有限群作用に対応するかどうかを同定する問題に対するディープラーニングの適用を実証する。 所望の代数構造がモデル設計にどのように影響するかを議論し、モデルが学習した位相同値クラスのどの構造特性を探索する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:33:36 GMT)
• Decoding What iOS Location Services Send to Apple: An LLM Is an Unreliable Analyst but a Useful Toolmaker [0.0]
  われわれはiPhoneがAppleの位置情報サービスに送信するプロトバフメッセージを再構築する。 われわれは、Appleバイナリからprotobufスキーマを確実に復元するPythonツール、Extractorを書いている。 既知の回答を持つスキーマからコンパイルされたバイナリに対して検証する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:43:26 GMT)
• De-Risking Robotic Welding for In-Space Metal Joining Through Physics-Grounded Digital Twins [0.0]
  ISPARKプロジェクトは、構造化プロセス脱リスクのための物理地上デジタルツインを開発している。 本稿では,有限体積熱溶接プールモデル,ガウスプロセス(GP)およびニューラルネットワークサロゲートを組み合わせたモデルベースプロトタイプについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:14:10 GMT)
• Data-Driven Optimization of Seminumerical Exchange for SIMD CPUs [0.0]
  sn-LinK法に基づく半数値交換アルゴリズム(SNK)を提案する。 現代のマルチコア中央処理ユニットに最適化されており、単一命令の複数のデータベクトル命令がある。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:26:14 GMT)
• DINO-FIL: Multi-Layer Transformer Fusion for Generative Inpainting Forgery Localization [0.0]
  生成画像の画素レベルのローカライズのためのトランスフォーマーベースのフレームワークであるDINO-FILを提案する。 この方法は、DINOv3 ViT-H+/16エンコーダと軽量フュージョンデコーダを組み合わせたプレトレーニング済みのDINOv3 ViT-H+/16エンコーダからの多層表現を利用して、画像編集によって導入されたセマンティック構造ときめ細かいテクスチャの不整合の両方をキャプチャする。 中間変圧器の機能を奥行きに集約することで、標準の単一層アプローチでしばしば見逃される微妙な空間的局所化されたアーティファクトに対する感度を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:36:53 GMT)
• Correlation between normal character and Raman intensities of isotopologues of carbon dioxide [0.0]
  室温での二酸化炭素同位体ポローグ全体のラマン強度について検討した。 初めて、正規度と遷移強度、平均偏光率微分、変分ラマンシフト誤差の相関関係を確立する。 本研究は異方性に富んだ試料のラマンスペクトルと理論シミュレーションによって支援されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:26:06 GMT)
• Content associations with answer selection and engagement in supply chain community question answering [0.0]
  本研究は,どの名詞と意味名詞クラスタが最良回答選択と質問係りに関連付けられているかを問う。 キーワードロジスティクスに基づいて収集された質問や回答階層の大量のコーパスを分析した。 流通、倉庫、センターなどのオペレーション・ロジスティクス・名詞は、ベスト・アンサー・セレクションに関連付けられている。 車、税、神官銭などの広義の公用語やインフラストラクチャー名詞は、より高いエンゲージメントに結びついている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:56:14 GMT)
• Classification of bipartite observables III: simplicity, mixtures and quantum error correction [0.0]
  量子誤差補正は、独自のパラダイムを持ち、ランダムグラフのそれに対応するものであることを示す。 二元体上の有限交互空間のフラッセ極限であり、その形式は安定化符号のシンドロームを計算する。 クリフォード符号化回路はパウリ群の均一性を実装し、論理的誤りを認識し、キムとピレイの独立性はシンドロームの凝集である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:54:41 GMT)
• CNet: A Complex-Valued Deep Learning Framework with Wirtinger Autodifferentiation and FFT--Hadamard Convolution [0.0]
  CNetは、Deep Complex-valued Neural Network(CVNN)のためのフレームワークである CVNNは、明示的なWirtinger(CR-calculus)誘導体を用いて勾配降下によって訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 12:51:56 GMT)
• CLAD: Keypoint Matching Using Global Line Correspondences [0.0]
  局所的なキーポイント記述子は、繰り返しパターンや弱いテクスチャを持つシーンでは信頼性が低い。 線対応からグローバルな幾何学的文脈を利用するキーポイントマッチング手法を提案する。 CLADは、従来の局所記述子で得られたものを補完する幾何学的に一貫したマッチングを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:26:06 GMT)
• CARE-SD: Explainable Reasoning Architecture for Local SLM Self-Disclosure Analysis in Textual Data [0.0]
  本研究では, 文脈適応処理, 階層的開示推論, 説明整合性検証, バッチ間の整合性を考慮した新しい4モジュールアーキテクチャであるCARE-SDを開発した。 我々は,Llama 1B,Qwen 1.5B,Llama 3Bの3つのローカルSLMを,5つの組織で82のアノテートされたサイバーセキュリティインタビューを用いて評価した。 CARE-SDはSLMの精度と信頼性を改善し、Llama 3B Macro-F1を0.80から0.88まで増加させた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:07:24 GMT)
• Bubble-Sort Exchange Networks: Symmetry Selection Rules and Language-Model Distillation on Exchange-Only Spin Chains [0.0]
  領域 pi のハイゼンベルク交換パルスは SWAP であるため、超伝導鎖の並列バブルソート SWAP ネットワークは交換専用 (EO) スピン量子ビットに固有である。 変動性のある「バブルソート交換ネットワーク」を構築し、パウリ・スピン・ブロッカドによって読み出されたボルン・マシンとして研究する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 15:43:57 GMT)
• Beyond Downstream QA: Rethinking How We Evaluate Agent Memory [0.0]
  エージェントメモリベンチマークは、エージェントの応答が正しい知識を反映しているかを評価し、下流の質問応答精度をメモリ品質のプロキシとして測定する。 この評価パラダイムは、記憶の正しさを検索や生成品質と混同し、正の応答が壊れたメモリを偽陽性にし、誤の応答が正のメモリを誤った場合に誤陰を生じさせるという不完全な評価パラダイムを示す。 6つの診断カテゴリと3つの困難レベルにまたがる30の事実進化軌道のベンチマークであるFEB-30を紹介する。 FEB-30を代表記憶システムに適用することにより、内因性および外因性評価が平均16ポイントに分散することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:58:12 GMT)
• Benchmarking Post-Quantum Key Encapsulation in S3-Compatible Object Storage under Client Concurrency [0.0]
  クラウドオブジェクトストアは、データを何年も保持するので、それを保護しているクライアント側の暗号化は、ポスト量子アルゴリズムに移行する必要がある。 ML-KEMは、キーカプセル化ステップと、格納されたすべてのオブジェクトにより大きな暗号文を追加する。 オブジェクトごとのML-KEMをS3互換オブジェクトストア上の古典的なキー交換に対して測定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:00:47 GMT)
• Backward Compatibility in Zero-Bit Neural Audio Watermarking [0.0]
  本稿では,ゼロビット音声透かしにおける後方互換性の概念を定式化する。 新しい検出器と凍結したレガシな埋め込み器のシーケンスを組み合わせたトレーニングフレームワークが提案されている。 Angular Diversity Loss (ADL)が導入され、各新しい埋め込み器が出力空間の異なる領域を占めるように明示的に強制される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:45:27 GMT)
• Automatic Sentence Completion Using Bengali Audio Speech with a Transformer-Based Early Speech Recognition System [0.0]
  本研究は,バングラ語とテキスト分析による認知症徴候を検出する統合システムを開発することによって,認知症患者を支援する新しいアプローチを提案する。 認知機能低下に伴う発声パターンを捉えるために,重要な音響特徴を抽出した。 変圧器を用いたモデルを用いて音声信号をテキストに書き起こし,言語解析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 03:24:24 GMT)
• Approve What, Exactly? Effect Binding and Trusted Rendering for Agent Step-Up Authorization [0.0]
  我々は、標準エフェクト記述子から承認カードをレンダリングし、ダイジェストにサインするユーザの電話にパスキーを持ち、ストアドコールのみを実行するゲートウェイを構築する。 現在の15の言語モデルを自動承認装置として使用することで、信頼されたカードは攻撃のキャッチレートを0.30から0.98に引き上げる。 第2の装置は、これらの実験で信頼されたホストの確認について何も測定できないが、洪水はモデル化された承認者に対する0.45から0.60の時間でまだ成功し、承認が既に許されているポリシーの影響を止めることはできない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 01:11:23 GMT)
• Approaching Backpropagation Accuracy with Weight Perturbation on MNIST [0.0]
  完全連結MNISTネットワークにおいて,バッチサイズ,トレーニング時間,推定器の安定化が達成可能な精度に与える影響について検討した。 浅い構成では、大バッチトレーニングは97.5--98%近くの早期バックプロパゲーション(BP)参照と比較して、およそ97%の精度に達する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 10:47:03 GMT)
• Anuvani-Diarization: Zero Shot Speaker Diarization and Annotation Conventions Across 22 Languages [0.0]
  話者ダイアリゼーションの課題である、誰がいつ話すかを知ることは、音声応用に不可欠である。 IndicDiarBenchにおける22言語すべてにわたる話者ダイアリゼーションの体系的研究について述べる。 インド会話に自己教師付きエンドツーエンドセグメンテーションモデルを適用するAnuvani-Diarizationを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 09:10:44 GMT)
• Analyzing performance of Retrieval Augmented Generation models for Question Answering Tasks [0.0]
  我々は、最適化されたハイブリッドRAGシステムの開発を導くために、高性能な要素を抽出することを目指している。 文化的根拠と非文化的疑問に対して,RAGの統合がパフォーマンスを異なるものにするかどうかを検討する。 我々の研究は、現在の手法を評価するだけでなく、より正確で効率的な質問応答パイプラインの将来の設計への道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:27:39 GMT)
• AdaptLSTM: Efficient Adaptive Online Learning for Cloud Workload Forecasting under Distribution Drift [0.0]
  AdaptLSTMは、バリデーション校正しきい値によるドリフトを検出し、選択的にターゲットとする更新を適用する適応型オンラインフレームワークである。 Alibaba Machine Traceでは、AdaptLSTMがNaive Onlineの改善の54%を20%のコストで回復している。 古典的なドリフト検出器とは異なり、AdaptLSTMは301歩以上42回発射し、整合した予算ベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 13:53:34 GMT)
• AdaptEvo: Learning under Imperfect Supervision through Confidence-Adaptive Training with Knowledge Evolution [0.0]
  AdaptEvoは、不完全な監督の下で学習するためのフレームワークである。 トレーニングモジュールは、信頼性適応GRPOを使用して、結果のバランスと、基準信頼度に応じた報酬の処理を行う。 Evolutionモジュールは、トレーニングケース間で繰り返し発生する障害から再利用可能な決定知識を合成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 08:10:11 GMT)
• Accurate gap control of 3D-integrated superconducting quantum circuits using asymmetric indium architecture and multi-angle flip-chip bonding [0.0]
  非対称インジウムアーキテクチャに基づくフリップチップボンディング法を提案する。 このプロセスに統合されたトランスモン量子ビットは、平面デバイスに匹敵する緩和およびコヒーレンス時間に達することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 07:45:18 GMT)
• Abstracts or full text? Evaluating input scope and computational efficiency in biomedical lay summarization [0.0]
  自動化されたレイ・サマリゼーションは、生体医学的知識をより理解しやすくするための解決策となっている。 記事が長く、処理にコストがかかるため、フルテキストの記事からレイサマリーを生成するには、より多くの計算能力が必要です。 本研究は,(1)要約文が全文記事と同等の要約文を生成するのに十分な情報を含んでいるか,(2)少数ショット学習がタスク固有の微調整と同様に実行可能であるか,という2つの疑問を提起する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 11:13:36 GMT)
• ARC-SORT: Adaptive, Robust, Compensated Multi-Object Tracking with Interacting Multiple Models [0.0]
  ARC-SORTは、何も訓練せず、リアルタイムで走るトラッキング・バイ・検出・トラッカーである。 その設計規則: トラッカーは自身の不確実性を計測し、その測定がどのように振る舞うかを決定する。 ARC-SORTはSportsMOTテストセットで81.82HOTAに達する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 17:49:09 GMT)
• A restart rule for genetic algorithms based on Schnabel census [0.0]
  遺伝的アルゴリズム(GA)の新しい適応的再起動規則について考察する。 良く知られたベンチマークの実験は、GAのオリジナルバージョンに対して、新しい再起動ルールの統計的に有意な利点を示している。 新しい再起動ルールは、既知のルールよりも優れている傾向があり、これは、現在の番号が現在の最高の既存値の2倍の繰り返し数であるときに、アルゴリズムを再起動する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 16:59:20 GMT)
• A complete classification of perfect state transfer in Grover walks on abelian Cayley graphs [0.0]
  我々は、グロバーウォークにおいて完全状態移動を示す有限アーベル群上のケイリーグラフを分類する。 価値 4$ に対して、アーベルケイリーグラフ $operatornameCay(,S)$ が完全状態移動を示すことを証明する。 以上の結果から,久保田,吉野の4つの値の循環グラフの分類が拡張された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 15 Oct 2026 14:18:09 GMT)

公開日: 20261014 の論文要約

• Seeing, Maintaining, and Learning: The Evolution of Multimodal Agent Memory [237.9]
  本稿では,2つの重要な質問を伴って構成されたマルチモーダルエージェントメモリのための2軸解析フレームワークを提案する。 Axis I, Formation and Representationは、どの情報が保持され、どのようにエンコードされるかを特徴付ける。 メモリ管理のAxis IIは、固定メモリを再利用するT1 Static Memory、安定したポリシーでメモリを更新するT2 Dynamic Memory、進化するポリシーでメモリを更新するT3 Self-Evolving Memoryである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:11:57 GMT)
• QK-Edit: Revisiting Attention-based Injection in MM-DiT for Image and Video Editing [116.7]
  マルチモーダル拡散変換器(MM-DiT)は,最近,統一テキストビジョンのための強力なフレームワークとして登場した。 QK-Editは、MM-DiTのユニークな注意力を利用して、正確なテキスト誘導画像とビデオ編集を行う、トレーニングフリーのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:32:56 GMT)
• TacClaw-Infinity: A Large-Scale Vision-Tactile-Language-Action Dataset for Dexterous Manipulation [116.0]
  コンタクトリッチな操作のための大規模構造化された視覚触覚・言語・行動データセットであるTacClaw-Infinityを提案する。 TacClaw-Infinityは、家庭、研究所、工業用職場、小売店、屋外環境にまたがる世界中に散在するコレクションを通じて構築されている。 我々は、軌道再構成、マルチモーダル品質制御、エンボディメント対応フィルタリング、構造化アノテーションのためのスケーラブルなパイプラインを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:06:53 GMT)
• PrismaCoder: Pushing the Boundaries of Open Multimodal Code Intelligence through Decomposed Rubric Synthesis [107.7]
  マルチモーダルコードインテリジェンスのための最も多様なオープンデータセットであるPrismaCoder-2Mを構築します。 このデータでPrismaCoder-9BとPrismaCoder-35Bをトレーニングし、両方をリリースします。 分析の結果,提案したパイプラインは,モデルバックボーン間のマルチモーダル符号化性能を向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:32:54 GMT)
• Intern Lumina U2: A Multi-Codebook Diffusion Large Language Model for Omni-Visual Understanding and Image Generation [105.5]
  Intern Lumina U2は、完全に離散的な空間において、マルチコードブックの視覚トークンを表す最初の言語モデルである。 ATokenの統一された4D表現に基づいて構築されたIntern Lumina U2は、単一のバックボーン内での画像、ビデオ、および3D入力をサポートする。 AscendとNVIDIAのプラットフォーム上で、フルスタックのトレーニング、推論、評価システムを構築しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:05:12 GMT)
• Towards Agentic Robots: Model, Data, Environment, and Harness [104.8]
  ファンデーションモデルは、ロボットインテリジェンスにおけるパラダイムシフトを推進している。 我々はこのパラダイムをエージェントロボットとして特徴付け、エージェントが人間の指示を理由づける。 本稿では,エージェントロボットに関する既存の研究の概要について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:32:22 GMT)
• Orbia: Do Generated Videos Form a Consistent 3D World? [101.2]
  ビデオジェネレータは、探索とシミュレーションのためのインタラクティブな世界として機能するが、現実的で視覚的に魅力的なフレームは、必ずしも一貫した3D世界を描写しない。 インタラクティブな世界モデルにおける3D一貫性の体系的かつ包括的な評価を目的とした最初のベンチマークであるOrbiaを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:53 GMT)
• Player-1: Learning to Play from Synthetic Experience [101.0]
  本稿では,実演以外のゲーム制御を合成体験で学習するためのフレームワークであるPlayer-1を紹介する。 我々は6,044個のゲームプレイトラジェクトリ上でコンピュータ使用モデルを微調整し、記録されたアクションとタスク命令と視覚的推論を組み合わせた。 ゲーム間で共有される制御要求を主軸とした,16種類の合成2Dおよび3D環境である Player-1-Gym を構築した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:57:12 GMT)
• Articulation Upper Bounds for Language Models [100.6]
  それぞれの概念が2つのLLM間でどれだけうまく伝達できるかを測定する。 最適なメッセージで伝達される概念の透過性は、送信機と受信機容量が増加するにつれて増大する。 8つの領域で1.2kの概念を測ると、(a)が完全に調音できるという概念が見つかる。 これらの概念の意味は、アイデンティティと社会集団の認識と結びついている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:47:31 GMT)
• One Block Ahead: Promoting Sampler State in Diffusion Language Models [99.5]
  ブロック拡散言語モデルはトークンの位置のブロック全体を並列に識別し、各フォワードパスは多数のトークンを出力する。 学習不要な復号アルゴリズムであるOne Block Ahead (OBA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:28:31 GMT)
• Evolving Together, Failing Apart: The Skill-Policy Co-evolution Trap in Self-Improving Agents [95.9]
  スキル・ポリティクスの共進化は自己改善エージェントにとって有望なパラダイムである。 現在の評価は、彼らが訓練した最終銀行の政策を左右するものだ。 しかし、デプロイ後、ポリシーモデルの再トレーニングよりも頻繁に、スキルを書き直したり、追加したり、削除したりすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:29:45 GMT)
• PAWA: Panoramic Action-conditioned World Modeling for Multiple Agents [95.7]
  動作条件付きパノラママルチプレイヤーワールドモデリングのためのデータセットとフレームワークであるPAWAを提案する。 データセットは、各プレーヤーのPOVビデオと、世界安定化されたパノラマビデオとアライメントされたアクションとをペアリングする。 実験により、PAWAはPOV予測品質において最先端のマルチプレイヤー世界モデルより優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:17:23 GMT)
• MIRAGE: Metric Inference and Reliability-Aware Gaussian Estimation from Feed-Forward Vision [93.9]
  フィードフォワードの3Dプリエントは信頼性の高いメートル法を欠き、長期の軌道漂流に悩まされることが多い。 対照的に、LiDAR-慣性推定はメートル法的に正確な動きを提供するが、高忠実度再構成に必要な画像空間の整合性は欠いている。 We propose $MIRAGE$, which is anchors feed-forward visual geometry to LiDAR-IMU metric motion and regulations online pose corrects。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:53:15 GMT)
• SliderEdit++: Improved Slider Trajectories in Instruction-Based Image Editing [92.8]
  Sliderベースのコントロールは、命令ベースの画像編集において、個々の編集の強度を連続的にきめ細かな制御を提供することを目的としている。 我々はSliderEdit++を提案する。これは、エンドポイントのみを監督するのではなく、中間編集軌道を明示的に正規化したものである。 本手法は最先端の性能を達成し,最強のベースラインに対して総合スコアを18.5%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:21:13 GMT)
• Robota-Embed: Unified VLA Embeddings for Robot In-Context Learning and Evolution [90.4]
  ロボット・エンベッド(Robota-Embed)を導入し、現在のクエリと記録された将来の継続の両方において、3つのモダリティを共同で符号化する最初の視覚言語アクション埋め込みモデルについて紹介する。 我々は,1,695,684個のトレーニングアンカーを複数ソースで構築し,4000のクエリと8000のギャラリーの共有を備えたRobota-Embed-Benchを紹介した。 Robota-Embedは47.33%のクリップレベルと81.77%のエピソードレベルのR@1を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:15:23 GMT)
• Data-Free Continual Learning for World Action Model with Rectified Generative Replay [90.4]
  WAMは,過去を再現することで,データのない連続学習を実現することができることを示す。 本稿では,タスク完了時に生成したロールアウトを切断する修正生成再生(R$2$-WAM)を提案する。 我々の分析は、WAMが生成した動作が失敗しながらも、まだ忘れられたWAMが以前のタスクの視覚的に妥当な観察を生んでいることを明らかにしている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:46:57 GMT)
• LiFi: LiDAR Generation from Multi-View Images via Geometric and Semantic Collaborative Guidance [88.2]
  LiFiは多視点カメラ画像からLiDARシーンを生成するためのフレームワークである。 これは、幾何学と意味論という2つの相補的な枝を通して潜伏拡散過程を導く。 大規模な実験により、LiFiは高忠実度LiDARシーンの生成において最先端の手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:34:37 GMT)
• Are We Overthinking One-Step Generation? [85.1]
  ワンステップジェネレータをトレーニングするためのシンプルなフレームワークであるPriming Modelsを紹介します。 プライミングモデル(Priming Models)は、スクラッチからの分散トレーニングの難しさに感銘を受けて、最初に再構築目標に基づいて訓練される。 我々は,従来の手法のトレーニング計算の約10分の1を用いて,1ステップのジェネレータのうち1.19ドルという最先端のFIDを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:14:43 GMT)
• Interaction-as-a-Judge [84.0]
  コンピュータ利用エージェント(CUA)がアプリケーションと直接対話する評価パラダイムであるInteraction-as-a-Judgeについて検討する。 標準的な非対話的アプローチとは対照的に、インタラクション・アズ・ア・ジャッジは人間の嗜好を予測することで評価を改善する。 優先順位調整と要件検証の両面から、高品質なインタラクションによってパフォーマンスが向上する、というスケーリングのメリットも観察しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:37:47 GMT)
• StateCraft: Augmenting Video World Models with Abstract-State Reasoning [83.3]
  ビデオワールドモデルは、一度に世界全体の部分的な観察しか生成できない。 視覚状態から永続的で高可逆な抽象状態を分離するパラダイムを導入する。 StateCraftは、動的世界を発展させるために、言語モデルとビデオ拡散モデルを組み合わせる新しいアーキテクチャである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:39:41 GMT)
• SaTPO: Text-to-Image Safety Alignment via Transition Preference Optimization [81.8]
  テキストと画像の拡散モデルの安全性は、有用な生成能力を損なうことなく有害なコンテンツを抑えることを目的としている。 本稿では,デノナイズ時に段階的にアライメントを行う安全遷移選好最適化(SaTPO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:21:20 GMT)
• Why Do Agent Teams Fail Across Boundaries? A Failure Taxonomy for Agent-to-Agent Systems with Private States [80.2]
  エージェント・ツー・エージェント(A2A)のシナリオでは、各エージェントは独自の環境を持ち、他のエージェントが見ることができない情報と権限を持っている。 既存のマルチエージェントシステム障害研究では、オーケストレータ、共有ワークスペース、プリンシパルのみを前提としています。 我々は、異なるエージェントハーネスとモデルで構築された2500以上のA2Aシステムについて研究する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:36:08 GMT)
• GeoThinker-$F$: Endogenous Predictive World Representations for Fast Spatial Intelligence [78.4]
  GeoThinker-$F$は因果MLを潜在潜在世界表現に変換する効率的なフレームワークである。 様々な空間知能ベンチマークの競合性能を維持しながら、外部の3Dジオメトリエンコーダへの依存をなくす。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:03 GMT)
• Doc2Harness: Benchmarking LLMs on Long-Horizon Harness Engineering of Coding Agents [76.3]
  既存のベンチマークは、固定ハーネスの下で下流タスクの成功を測定し、ハーネスエンジニアリング自体が未調査のままである。 長距離ハーネス工学を直接評価する2段階ベンチマークであるDoc2Harnessを提案する。 19のフロンティアモデルでそれぞれ328のテストケースで3つの独立したビルドで評価され、GPT-6 Astraは53.05%、最も弱いモデルでは27.44%に達した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:24:39 GMT)
• VideoHarness-SRSI: Structured Recursive Self-Improvement for Video Understanding Harness [75.2]
  LLMシステム機能は、モデルパラメータだけでなく、情報取得、ツールの使用、推論、メモリを整理する実行可能なハーネスにも依存する。 我々はまず,凍結した視覚言語モデルを中心にビデオハーネスを進化させる自己改善フレームワークであるVideoHarness-BRSIを紹介する。 提案する VideoHarness-SRSI は,すべての検索判断が,移動可能で十分かつ,検索コミット前に収集される証拠に依拠する,エビデンスに支配されるフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:17:07 GMT)
• InfiniSplat v2: Analyzing and Improving Feed-Forward 3DGS from Any Views [74.2]
  InfiniSplat v2を導入することで、アーキテクチャやトレーニングの変更によるレンダリング品質の向上を実現します。 本手法は, 凍結した幾何学分岐を用いて, 形状予測と属性予測を分離する。 画像再構成のみを用いて学習した不透明度は、幾何学的に矛盾する点を抑える。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:21:57 GMT)
• AlphaDiana: A Measurement System for Agents in Verifiable Reasoning Tasks [70.5]
  我々は、データセット、エージェント、環境、スコアラーの計測システムであるAlphaDianaを紹介する。 5つの回答ベースベンチマークで3つのオープンソースモデルと3つのオープンソースハーネスについて検討する。 ハーネスは推論の精度を常に改善しないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:04:48 GMT)
• Self-Retrospection Distillation: Turning Post-hoc Experiences into Prior Foresight [69.3]
  検証可能な報酬(RLVR)による強化学習は、エージェント体験を学習信号に変換する。 自己検査蒸留(Self-Retrospection Distillation, SRD)は、特権のある後見を同じ方針の軌跡の目視に蒸留する。 以上の結果から,ポストホックエージェント体験は,行動の評価や改善だけでなく,対話に先立って予測表現を形成する上でも有用であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:03:34 GMT)
• DynThinker: Unifying Static 3D and Dynamic 4D Spatial Reasoning [68.9]
  汎用知能は静的3Dと動的4Dの統一的な理解を必要とする。 既存のモデルは両立に苦戦している。 DynThinkerは静的および動的空間推論を協調的に強化するためのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:31 GMT)
• The COUNT: Counting N-grams Unlocks Scaling on Host Memory and Training-Free Adaptation [68.6]
  COUNTは、事前に計算されたn-gram数をホストに格納することで、学習したパラメータを追加することなくn-gramの埋め込みを構築する。 オフラインアンロックN-gram変換器のカウントは、検証損失を57%の計算量でLMと同じくらい改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:38:19 GMT)
• MultiPartyTurnBench: Benchmarking Floor Control in Multi-Party Spoken Dialogue [67.1]
  本研究では, 主観的ターンテイクや終末行動について検討するが, 真のフロア・トランジションの統一的評価を, 難易度の高い非パーティ・セッティングに対して検討する。 我々は、240個の合成されたチャネル分離会話のベンチマークであるMultiPartyTurnBench (MPTB) について紹介する。 学習システムは82.2.6%のEOTリコールを4.3-11.8%の偽陽性率で達成し、Interruption (INT) 検出は失敗したテイクオーバーや過剰な偽のアクティベーションに悩まされる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:20:14 GMT)
• Immiscible Diffusion Policy: Preserving Multimodal Robot Actions through Label-Free Noise Assignment [65.1]
  我々は,データセットのモダリティと正確な内部対称性のバランスを保証しても,拡散ポリシが単一モダリティに崩壊することを示す。 Inmiscible Diffusion Policy は,比較的明確なノイズ・ツー・アクション経路を維持するために,アクション・ノイズの割り当てを利用する拡散政策に対するラベルフリーのトレーニングタイムアドオンである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:25:20 GMT)
• More Methods, Better Agents? A Reality Check on Self-Distillation in Agentic Reinforcement Learning [63.2]
  エージェント強化学習における自己蒸留は、多くの方法を生み出している。 既存の評価は、異なる実験条件下で発行されたベースラインスコアを再利用することが多い。 これらの制限は、報告された利得の源と、競合する手法の実践的な強みと弱点を曖昧にしている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:36:31 GMT)
• RouteWeaver: Weaving Mode Selection and Execution into Unified LLM Routing [61.7]
  RouteWeaverは単一のLSMポリシ内にルーティングモードを統合する、統一的なルーティングフレームワークである。 我々は,モード選択とモード内実行のために,軌道レベルの優位性を分離したCOMET-GRPO(Coordinated Mode-Execution Training)を開発した。 RouteWeaverを数学、コーディング、知識、論理的推論、事実的リコールで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:33:05 GMT)
• RoTA-Bench: Evaluating 3D Spatial Reasoning through Interactive Projection Alignment [61.0]
  対話型3次元から2次元の投影アライメントによる能力評価にRoTA-Benchを導入する。 対象のシルエットが与えられた場合、モデルは回転したオブジェクトを観察し、連続する回転を選択してターゲットの投影を回復する。 GPT-5.6-Solがわずか17%のタスクで成功するのに対し、20人の学部生が100%の成功率でテストセットを4回完了した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:47:29 GMT)
• Which Knowledge Should LLMs Trust? Uncovering a Generalizable Steering Direction Across Knowledge Conflicts [60.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、内部パラメトリック知識と外部文脈知識の衝突に頻繁に遭遇する。 本研究では,文脈とパラメトリック知識の選択が線形に表現され,モデル残差ストリームの単一方向に沿って制御可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:06:32 GMT)
• Beyond DFT electronic band structures via dual-space orbital learning [59.8]
  O-kRystalは、低コストのPerdew-Burke-Ernzerhof計算を使用するデュアルスペース軌道学習フレームワークである。 O-kRystalは、個々の電子状態に対する高いレベルの補正を結晶運動量とスピンの関数として予測する。 密度の強いブリルアンゾーン予測からHSE06状態の密度を再構築する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:09:43 GMT)
• FOMI: A Force-Feedback Manipulation Interface for Teaching Contact-Rich Manipulation [59.6]
  FOMIは、ハサミ型機構を備えたフォースフィードバック操作インタフェースである。 本研究では,センサキャリブレーション,データ取得,ロボットフリーコレクションの同期処理を統合したデモコレクションシステムを構築した。 FOMIは、ロボットフリーのコレクションと遠隔操作において、最高のベースラインよりも、コレクション効率を約29%と18%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:10:24 GMT)
• What Makes a Social Agent's Interactions Effective? Learning from Verifiable Outcomes in Paired Worlds [58.9]
  HICO-Benchは180の日常的な調整シナリオのベンチマークである。 2人のエージェントが会話し、その後独立して合意した計画を記録しました。 プログラムは実行可能性をチェックし、両方の参加者のプライベートな条件を満たす。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:44:30 GMT)
• From Failures to Learnable Worlds: Policy-Conditioned Environment Generation for Navigation Agents [58.3]
  WEDGEは弱いナビゲーション学習のためのフレームワークである。 ポリシーは、異なるトレーニング環境の利点と、異なる弱点のプロファイルを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:10:38 GMT)
• Generative Representation Learning for Scalable Latent Tokenization [58.0]
  本稿では,ジェネレーティブ・モデリングのためのトークン化手法として,自己指導型表現学習を提案する。 本研究の目的は,学習した生成モデルから条件付き予測間の情報差を捉えて推定するデータのポイントワイドな相互情報を分解することにより,表現損失を監督することである。 本稿では,DINOやLeJEPAといった一般的な手法が失敗するケースにおいて,表現学習における生成的アプローチは次元的崩壊や特徴抑制を回避していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:29:09 GMT)
• When Non-Adversarial Noise Hurts Learning: Benchmarking Skill Self-Evolution in Agents [57.7]
  RSE-Benchは、通常の非逆雑音下でのスキル自己進化を評価するための最初のベンチマークとなる。 また、一貫したノイズ注入と実際の露出とスキル更新のプロセス診断をサポートするメソッド依存フレームワークであるtextscRSEClaw も導入した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:03:53 GMT)
• RIGen: Beyond Action Following with Reciprocal Interaction in Generative Gameplay [57.5]
  rigは、ジェネレーティブゲームプレイにおける相互相互作用のフレームワークである。 rigは永続的な状態とルール、コンテキスト間相互作用推論、アクション条件のオーディオビジュアル生成を組み合わせたものだ。 リガレナ(rigarena)は、FPS(インタラクティブ・ジェネレーティブ・ファーストパーソン・シューティング)のプロトタイプである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:57:47 GMT)
• ObjDream: Guiding Vision-Language-Action Models with Object-Level Understanding and Future State Prediction [56.5]
  視覚言語アクション(VLA)モデルは、ロボット操作の強力なパラダイムとして登場した。 既存のVLAモデルは、事前訓練された視覚誘導バックボーンから継承された画像レベルの視覚表現で動作する。 私たちは、オブジェクトレベルの理解と将来のオブジェクト状態予測に焦点を当てた、オブジェクト中心のフレームワークであるDreamを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:06:03 GMT)
• Reinforcement Learning via Advantage Guidance [56.5]
  強化学習は、データに示されるものを上回ることができるポリシーを学ぶという約束を持っている。 本稿では,教師付き学習ほどシンプルで安定した政策最適化が可能であるが,RLほど性能が向上するかどうかを問う。 本稿では,シンプルな教師付き学習構造を有利な条件で維持する,新しいポリシー抽出手法Advantage Guidanceを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:31:55 GMT)
• Model What Matters: Decision-Guided Selective World Modeling for Language Agents [56.3]
  DGS-WMは決定誘導型政策世界モデリングによる言語エージェントの協調学習手法である。 DGS-WMは、世界モデリングターゲットとして観測ユニットを決定値でフィルタリングする決定誘導観測選択コンポーネントを使用している。 異なるモデルスケールとRLアルゴリズムの下で一貫した改善を実現し、フルオブザーブド・ワールド・モデリング法よりも安定的で効果的な性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:11:08 GMT)
• Qwen-MT-Lumen at WMT2026: Instruction-Specialized Translation via Quality-Aware Training and On-Policy Distillation [56.3]
  我々はLumenを紹介します。オープンソースモデルは、WMT 2026 General Machine Translation Shared Taskへの提出で利用可能です。 そこでは,システムでは,形式,用語,構造的出力に関する詳細な要件を満たしつつ,正確な翻訳を行なわなければならない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:12:10 GMT)
• Speculative Sampling in Interactive Video Generation [56.2]
  そこで我々は,大規模双方向ウィンドウのモデリング能力と小型ウィンドウの低遅延相互作用を併用した投機的サンプリング手法を提案する。 レイテンシ解析により、チャンク境界によって課される待ち時間の低いバウンダリを排除し、最適化の焦点をチャンクサイズを削減し、チャンク単位のサンプリングを高速化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:45:27 GMT)
• Cracking Mobile Manipulation: From Failure Diagnosis to Agentic Robot System [55.9]
  本研究では,実証に基づく計画指導,適応型視覚記憶,アクセシビリティ・アウェアベース調整,ローカル・エフェクタ調整などにより,固定サブタスクVLAを増強する,障害誘導型エージェント介入を開発する。 以上の結果から,モバイル操作の信頼性は,基盤方針を均一にスケールするのではなく,現在のボトルネックを診断・介入することで向上する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:18:16 GMT)
• Halve-Then-Greedy: Adaptive Sampling for Posterior Success with Near-Optimal Instance Dependence [55.4]
  提案する設計の平均性能が目標を超えるという十分な事前証拠を得る確率を最大化することを目的とした固定予算適応実験について検討した。 ガウシアン以前のガウシアン・バンディットに対しては,大規模な初期均衡割り当て,逐次半減算,後グレーディサンプリングを組み合わせたEmphHalve-Then-Greedy (HTG)を提案する。 非好ましくない腕からの分離と、複数の好ましくない腕の存在の両方を捉えた後障害確率に対する、例依存的有限予算指数的境界を証明した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:33:06 GMT)
• Share the Symbol, Not the Vector: Training-Free Fact Communication Across Language Models [54.7]
  SynC(Symbol-Indexed Neural Communication)は、微調整や学習用トランスレータなしで異種モデルを接続する。 説明だけで見ることができるので、送信者は共有リストから単語を選択し、質問を見ることなく各オブジェクトに対してインデックスを送信する。 本研究は,共有語指標とレシーバローカルな指示が,モデルファミリ間の選択的事実利用を,追加の訓練を伴わずに支援できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:19:43 GMT)
• SuperAI: Merging Capabilities Across Heterogeneous Foundation Models [54.5]
  SuperAIは、複数のソースモデルからの補完機能をホストモデルに統合する、クロスアーキテクチャなマルチモデル融合フレームワークである。 15個の機能ドメインにわたる3つのホストモデルの実験により、SuperAIは評価されたクロスアーキテクチャ融合法よりも平均的なドメインスコアを達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:18:02 GMT)
• Cascaded Retrieval with Cross-Modal Query Refinement for Efficient Visual Document Search [54.5]
  現在の視覚言語レトリバーは、コーパスサイズとともに成長し、スケールすることができないクエリ時間コストを発生させる。 本稿では,検索性能を徹底検索から分離する2トラック検索フレームワークSCOUTを提案する。 SCOUTを4つの主要なベンチマークで評価し、最高のベースラインに対して80.7倍(平均28.8倍)のクエリ時間遅延改善を観測した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:40:27 GMT)
• EgoJEPA: Beyond Retargeting for Dexterous Manipulation from Egocentric Videos [54.3]
  EgoJEPAは、エゴ中心の人間ビデオからエンボディメントに依存しない表現を学ぶ。 743.2時間から392.7時間にかけて、クロス・エボディメントの壁時計のコストを47.2%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:34:18 GMT)
• SHRED: Self-Play for Heterogeneous Road-Users without Expert Demonstrations [54.3]
  SHREDは、自動車、歩行者、サイクリストを大規模な異種自走で訓練するフレームワークである。 SHREDは、型固有のダイナミクスと目的を、手続きシナリオ生成とエージェントごとのランダム化と組み合わせている。 計画面では、SHREDはInterPlanベンチマークで比較したすべてのプランナーを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:56:13 GMT)
• Defining and Generating Compositional Structure [54.0]
  構成構造は,各部品が別々にモデル化された際には捉えられない共有構造を明らかにするときに現れることを示す。 そこで, 合成対象は, 具体的内容を記述することなく, 所望の形状の合成構造を指定することによって生成する。 ニューラルアーキテクチャにおける深度の新しい視点を含む機械学習の意義について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:52:33 GMT)
• StepSafe: Learning Timely Intervention with Context-Aware Safety Reasoning [53.9]
  Methodlong(ASPO)はステップレベルのタイムリーな介入のためのトレーニングフレームワークである。 タイムリーな介入を伴うステップレベルの推論ガードレールである textscStepSafe を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:32:36 GMT)
• Uncertainty-Driven Self-Play for Robust Multi-Agent Driving Policies [52.5]
  本研究では,近隣住民の不確実性を高めるために,エージェントの半数が報酬を受ける不確実性駆動型セルフプレイ方式を提案する。 疫学的不確実性は、政策の信頼性が低く、シナリオ難易度の自動プロキシとして機能することを示す。 我々の多様性駆動型アプローチは、ベースラインよりもLSTM隠蔽状態のカバレッジが高く、よりリッチな振る舞いを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:40:27 GMT)
• Look Before You Restore: Learning to Predict Before Acting for Agentic Image Restoration [52.4]
  実行前にツールの結果を予測するエージェント復元フレームワークであるPreActIRを提案する。 各候補ツールに対して、ツール条件付きワールドモデルは、残留劣化、画質、忠実度の変化を予測する。 PreActIRは実際のツールコールを42.5%、拒否されたコールを63.4%削減している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:50:31 GMT)
• What Do Foundation Models for Market Microstructure Learn? A Controlled Study with Synthetic Limit Order Books [52.2]
  我々は,潜在パラメータが知られているシミュレータから,GPTスタイルのモデルを順序流で学習する。 学習された予測は、トークン当たり1ミリナット以内のベイズ最適値と一致する。 実NASDAQデータでは、ゼロショット転送はシミュレーターが実際の流れをいかにうまくカバーするかによって設定される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:38:49 GMT)
• What Does LALM Post-training Learn? Rethinking Audio Understanding and Reasoning Capabilities [52.0]
  LALMがポストトレーニングから実際に何を学ぶかを検討する。 報告された改善の多くは、インフォメーションオーディオなしでも継続するが、質問形式が変わると、ほとんど消える。 これらの結果から,ポストトレーニングは,一般的な音声理解や推論機能を開発するよりも,タスク固有のテキストの手がかりや回答パターンを活用できるモデルを教えることが多いことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:54:57 GMT)
• Purify Before You Align: Improving Representation Alignment for Diffusion Models [51.7]
  局所的な外観浄化(LAP)は、5つの事前訓練された表現における生成品質を改善する。 LAPはアライメントターゲットのみを変更し、拡散トレーニングや推論を変更する必要はない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:11:28 GMT)
• Why don't Graph Transformers attend to the same token? [51.6]
  グラフ変換器 GRIT が分子上にシンクを形成することは滅多にない。 我々は、その対称性と局所性が任意のノードが受ける注意を制限することを実証し、実証的に示す。 実験では、ドット積のスコアリングが集中する識別可能なノードを持つときに形成される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:02:42 GMT)
• Quantum Partial Information Decompositions, an Operational Order on Ensembles, and Direct Quantifications of Objective Information [51.6]
  我々は、多部量子PIDの構築を可能にするために、部分情報分解(PID)フレームワークを拡張した。 量子アンサンブルの操作的部分順序によって実現された古典的最小相互情報に基づく単純QPIDと洗練されたQPIDを開発する。 これらの知見は、汎用多部QPIDを体系的に構築する基盤を確立し、アンサンブルの操作的部分順序を導入し、量子情報の問題への即時適用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:00:00 GMT)
• Asymptotically Exact Negative Guidance of Diffusion Models via Positive-Unlabeled Learning [51.6]
  拡散モデルの負のガイダンスは、参照サンプルまたは条件スコアによって規定された望ましくない条件を避けるサンプルを生成する。 本稿では, 基準サンプルとスコアベース仕様の両方を均一に扱い, 対象密度自体をパラメトリズする回避強度で, 望ましくない条件付近の確率質量を抑える。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:45:27 GMT)
• JockeyBench: Evaluating LLM Agents on Horse-Racing Decision-Making [51.3]
  繰り返し発生する事象予測には、ノイズのある証拠から予測信号を抽出する必要がある。 本稿では,歴史的競馬を通じてこの問題を研究するベンチマークおよび評価プロトコルであるJockeyBenchを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:59:45 GMT)
• Failure Is the Mother of Success: Recovering Supervision with Grounding Hindsight [51.3]
  Replay-Selected Hindsight Distillation (RSHD)について述べる。 ポリシーは、参照された回答やソリューションを見ることなく、失敗した各試みについて修正ノートを書き、その後、そのノートで問題をコンテキストで再解決する。 ポリシーのみをトレーニングし、唯一の判断は結果検証であり、デプロイメントはノートや追加の推論を必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 23:33:22 GMT)
• Graph-Reweighted Behavior Cloning with Human Interventions for Precise Robotic Manipulation [51.0]
  ロングホライゾンの精密な操作は、学習後の視覚-言語-アクションモデルのための混合品質データを生成する。 主要な課題は、不完全な軌道を均一にクローンしたり破棄したりするのではなく、どのアクションチャンクが実際にタスクを前進させるかを特定することである。 本稿では,タスク条件付き目標到達性グラフを構築するオフライン反復学習フレームワークGR-BCを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:09:36 GMT)
• High-Probability Regret Bounds for Feel-Good Thompson Sampling [50.9]
  フィールグッドトンプソンサンプリング(FGTS)は、バニラトンプソンサンプリングの後部を、高い予測最適値の報酬関数を求める探索項で強化する。 コンテクスト的包帯における累積FGTSと現在のステップFGTSの両方に対する最初の高い確率的後悔境界を導出する。 期待された信頼の保証とは対照的に、後悔を高い確率で制御するコストは加法項に制限される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:30:45 GMT)
• AdaRSI: On-Demand Recursive Self-Improvement for Embodied Agents [50.5]
  Recursive self-improvement (RSI) は治療を提供するが、組み込まれたRSI法では運動が失われることはない。 エンボディエージェントのためのオンデマンドRSIフレームワークであるAdaRSIを提案する。 GR00T N1.5をエグゼキューターとし、人間によるデモンストレーションを行わないRoboCasa365の50のタスクにおいて、AdaRSIはVLAを3つのスイートすべてで改善し、4.6%から13.8%に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:51:09 GMT)
• Confidence-Calibrated Inference Expansion for Evaluator-Guided Test-Time Reasoning [50.4]
  評価器誘導推論のためのコンピュータ対応3動作制御器を開発した。 ロールアウト型継続サロゲートによる回答の成功と拡張を予測して端末動作を評価する。 我々は,不明瞭な判断に対する局所的不確実性を考慮した行動特異的信頼度推定を学習し,校正する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:25:23 GMT)
• Language Exposure Matters: Distribution and Order in Multilingual BabyLM Pre-training [50.0]
  限定データを用いた多言語事前学習の2つの側面、すなわち、言語曝露が英語、オランダ語、中国語にどのように分散されているか、および訓練中にその曝露が順序付けられたかを検討する。 また,多言語学習データを用いた混在訓練と,一言語の単言語曝露とバランスの取れた多言語曝露を併用したカリキュラム訓練を比較した。 いくつかの言語に支配的な混合学習構成は、バランスの取れた構成よりも高いスコアを達成しており、バランスの取れた分布が、我々の設定における最高のパフォーマンス構成であるとは限らないことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:37:19 GMT)
• Reference-Efficient Multimodal Bitstream-Corrupted Video Recovery via Depth-Conditioned Adaptation [49.9]
  本稿では,RGBと深度情報を用いたマルチモーダルビットストリーム破壊ビデオリカバリ(MBSCVR)について検討する。 本稿では,リカバリウィンドウ毎に選択されたローカルでないRGB参照を選択し,有効活用する新しいMBSCVRフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:06:06 GMT)
• Evaluating Agentic Capabilities Before Post-Training: An End-to-End Approach [49.7]
  ASAPは、エンドツーエンドのタスクで事前訓練されたベースモデルからエージェントの振る舞いを抽出し評価するためのフレームワークである。 ベースモデルにまたがる差別的なエンドツーエンドのパフォーマンスと、チェックポイントの事前トレーニングが得られます。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:21:09 GMT)
• ActICL: Post-Training for Agentic Multimodal In-Context Learning [49.5]
  本稿では,MLLMエージェントにツール拡張推論によるICLコンテキストの取得と使用を訓練するActICLを紹介する。 ActICLは、適応的なデモ数によって、標準的な類似性に基づく検索よりも平均性能を11.6ポイント向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:54:40 GMT)
• HRIL: Learning Multimodal Synergy via Higher-Order Tensor Modeling [49.5]
  自己教師型マルチモーダル表現学習は、様々な領域で顕著な成功を収めた。 しかし、相互モーダル相互作用の複雑さのため、相乗的情報の取得は依然として困難である。 この研究は、マルチモーダル表現におけるそのようなシナジスティック信号の情報容量の保存方法に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:20:50 GMT)
• Revisiting Triplet Contrastive Learning for 3D Shape Understanding [49.2]
  木のようなデータを歪みなくモデル化するのに適した形状の3次元表現を双曲型空間に埋め込むことを提案する。 我々は、クロスモーダルな3Dアライメントを包括的に評価するための厳格に検証されたベンチマークを導入する。 我々は,3次元形状分類では4.6%,クロスモーダルテキスト・ツー・3次元検索では5.5%の性能向上を図る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:39:43 GMT)
• HyrCap: Hybrid Rank-Calibration of Action Proposals for Temporal Event Understanding [48.9]
  Hybrid Rank-Calibration of Action Proposals (HyrCap)は、提案中心のクエリベースの時間イベント理解フレームワークである。 セマンティック・アクション理解のためのHyrCapを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:44:40 GMT)
• A Large-Dimensional Analysis of Least-Squares Federated Learning via Generalized Total Variation Minimization [48.8]
  分散化されたネットワーク上でのフェデレーション学習は、本質的には局所的な有限サンプルノイズの抑制と引き換えにしている。 最小二乗モデルを用いた一般化トータル変分最小化の大次元解析を行うことにより、この張力について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:13:14 GMT)
• DexBioLab: Benchmarking Dexterous Manipulation with Dynamic Experimental Phenomena in Realistic Laboratories [48.7]
  DexBioLabは, 現実的な生物実験室環境において, 奇抜な操作を行うためのフレームワークである。 DexBioLabは、4つのロボットエボディメントにまたがる14のタスク、機能ツールの使用、精度操作、言語条件の視覚的接地、楽器操作で構成されている。 本研究では, 火炎, 蒸気, 気泡などの制御可能な動的実験現象を導入し, 進化する視覚条件を捉える。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:10:57 GMT)
• AutoRSR: Automated Real-to-Sim-to-Real Data Generation for Scalable Robot Learning [48.0]
  Real-to-sim-to-realフレームワークは、スキャンした実世界のワークスペースを再利用可能なエンボディド・シミュレーションアセットとスケーラブルな操作データに変換する。 3つの実世界の操作タスクにおいて、1タスクごとに1Kで訓練されたポリシーは、73.3--86.7%の実世界の成功率を達成する。 その結果, 実世界の観測は, 人的労力を大幅に削減した, 定量的に一致し, 実行可能で, スケーラブルなシミュレーションデータに変換できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:19:00 GMT)
• MMKG-R1: Constructing Multimodal Knowledge Graphs via Reinforcement Learning [47.8]
  マルチモーダル知識グラフ(MMKG)は、多モーダルグラフ検索拡張生成(RAG)をサポートするために、様々なモーダルをまたいだ情報を整理する 本稿では,MLLMをマルチモーダル知識コンストラクタとしてトレーニングするための,MMKG品質駆動型RLフレームワークMMKG-R1を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:35:59 GMT)
• VascuSR: Iterative Anatomy-Aware Diffusion for CT Super-Resolution [47.4]
  VascuSRは、画像再構成と明示的な3Dガイダンスを組み合わせた解剖学的認識拡散フレームワークである。 再アノテーションされたMSD Task08とHVMデータセットでは、VascuSRは、セグメンテーション精度と3D血管構造において、血管および学習ベースのSRベースラインより優れている。 学習ベースのベースラインと比較して、VascuSRは、両方のデータセットで平均接続成分数を20%以上削減し、MSDでは平均中心距離を10%以上削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:12:56 GMT)
• LabOPBench: A Multimodal Benchmark for Evidence-Grounded Laboratory Decision Making [47.3]
  有機合成と材料科学に関する質問を独立にレビューした756名の専門家によるマルチモーダルベンチマークであるLabOPBenchについて紹介する。 8つのマルチモーダルモデルは28.8-45.8%の総合正規化スコアを取得し、改善の余地を残している。 3つの主要なモデルからの応答のエキスパート分析は、Evidence MisreadingとEvidence-Decision Conflictを支配的なエラーパターンとして特定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:29:52 GMT)
• RoLaQ: Joint Rotation and Range Calibration for 2-Bit KV Caches in Multi-Head Latent Attention [47.1]
  RoLaQは、凍結鍵と値投影によって定義される部分空間内の共有回転を洗練する。 DeepSeek-V2-Liteでは、SGLangの実装は同じメモリ予算でBF16 KVの3.96倍の容量を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:46:48 GMT)
• Plan-Bench: Can Existing VLMs Go Well Beyond Perception to Reason and Plan in Embodied Worlds? [46.6]
  VLM(Vision-Language Models)は、視覚知覚と空間的推論において強力な性能を発揮する。 物理的タスクには、空間情報の統合、時間的状態の推論、多段階計画の生成といったモデルが必要である。 Plan-Benchは、組み込まれた世界に関連するVLMの高レベル推論と多段階計画能力を評価するためのベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:35:22 GMT)
• Your Transformer Is Secretly Elastic [46.4]
  本研究では,事前学習したトランスフォーマーを1つのモデルに変形させるリトレーニングフリー手法を提案する。 22Mから8Bまでの27個のトランスエンコーダを用いて,スムーズな劣化率を最大60%まで生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:58:08 GMT)
• Same Context, Different Agents: A Behavioral Study of Semantic Layers, Orchestration and Compaction in Data Agents [46.4]
  3つのコンテキストエンジニアリング技術(CET)は、データエージェントが異種データに対する質問に答えるのに役立つ。 我々は,3つのCETと7つの大言語モデル(LLM)を1,514の長軸タスクで総合的に分析する。 CETのないデータエージェントは、調査員、データ検査なしで答える早期回答者、諦める早期停止者という3つの行動群を形成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:29:59 GMT)
• Amortizing Sequential Experimental Design in Reasoning LLMs [46.3]
  大規模言語モデル(LLM)は、実験的な設計作業において適応的に情報を集めるのに苦労する。 本研究では,情報ゲイン報酬を用いて行動選択を導出する推論を明示的に訓練することにより,連続ベイズ実験設計(BED)をLLMに補正する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:15:58 GMT)
• Progress-Aware Distillation for Mitigating Stagnation in Small Language Model Agents [46.3]
  本稿では,学生が生成した軌道の停滞を明示的に検出し,罰するプログレッシブ・アウェア蒸留(ProD)を提案する。 ProDは、蒸留したSLM剤の成功率とタスクコンプリート効率を両立させながら、進行の停滞を著しく軽減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:31:56 GMT)
• Pixels to Tokens: Token Space Efficient Active Learning for Low-Budget Semantic Segmentation [46.3]
  TEAL(Token-space Efficient Active Learning)は,VT表現を中心に構築された最初のピクセルレベルのALフレームワークである。 提案フレームワークは,多層トークン記述子に対して2段階のMaxHerding戦略を適用し,代表候補を選択する。 CamVid、Cityscapes、ADE20K、Pascal Contextの他、TEALは、極端なラベルの不足の下で、常に以前のベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:13:31 GMT)
• Design and Analysis of Temporal Representations in Neural Networks [46.1]
  時間的情報を表現する能力は、しばしば生物学的ニューラルネットワークの効率性と学習能力を過小評価する。 本稿では,その構成関数が時間を計算変数として明示的に操作するかどうかによって定義される,ニューラルネットワークの時間的表現の度合いの概念を紹介する。 イベントベースのデータセットの実験では、時間的表現の度合いの増大がパフォーマンスと計算効率の両方を改善することが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:51:18 GMT)
• Controlling the latency in temporal coded spiking models for neuromorphic datasets [46.1]
  ニューロンのスパイク時間を直接計算する遅延ニューラルネットワーク(DeNN)モデルの振る舞いについて検討する。 我々は、そのレイテンシを解析的に制御する方法を示し、動的時間的データセットにおける遅延精度トレードオフを実証的に研究する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:53:52 GMT)
• MicroSDF: Microfacet-Driven Hybrid Neural SDFs for Mixed-Reflectance Surface Reconstruction [46.1]
  MicroSDFは、マイクロファセット理論による幾何学と反射率モデリングを容易にする新しい暗黙の枠組みである。 i) 符号付き距離場(SDF)から多次元曲面正規項を抽出するマイクロファセット誘導幾何モデル, 提案されたマイクロファセット正規整合損失によって正規化され, 物理的に可塑性な面配向を強制する, (ii) 拡張されたデュアルブランチカラーモデル, スペクトルブランチがマイクロファセット正規項を利用して高周波反射率をモデル化する, バニラブランチは, 先行研究とは異なり, 反射方向を利用して拡散率と低周波スペクトル成分を改良する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:05:54 GMT)
• Quantifying Annotation Agreement in Object Detection with Optimal Transport [46.1]
  本稿では,オブジェクト検出アノテーション間の一致を測定するための最適輸送基準について検討する。 境界ボックスの重複をバイナライズする代わりに、このメトリクスは、一致したラベル付きボックスと未一致のラベル付きボックスにグレードされたコストを割り当てる。 この結果から,OTはオブジェクト検出において,特に多数の小またはあいまいなオブジェクトを持つドメインに対して,よりリッチなアノテーション合意を提供することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:04:57 GMT)
• LLM-jp-4 Technical Report [46.0]
  本稿では,透明性と実用性を重視した日本語主権大言語モデル(LLM)のファミリーについて述べる。 LLMs-jp-4は8B密度モデルと32B-A3B混合エキスパートモデルで構成され、どちらも約12兆個のトークンでスクラッチから訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:16:21 GMT)
• SoftwareGym: Scaling Computer-Use Agent Training with Diverse Synthesized Software Environments [45.9]
  SoftwareGymはGUIソフトウェア環境を合成するためのパイプラインである。 構造的に多様な設計を生成し、実行可能なアプリケーションとして認識し、GUI評価を使用して機能的信頼性を確保する。 我々は、同じ12のカテゴリにまたがる120タスク評価スイートであるSoftwareGym-Benchを構築し、これらの環境から収集した軌道を用いてCUAトレーニングを行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:40:10 GMT)
• SkillNEO: Non-Elitist Evolutionary Optimization of Agent Skills [45.6]
  非楕円進化により、新しいバージョンは以前のバージョンよりも低いスコアで追加の編集を受けられる。 SkillNEOを導入し、使用するバージョンと改善を続けるバージョンを別々に選択します。 後続の証拠を用いて、以前のバージョンを再検討し、修正することもできる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:57:26 GMT)
• Neurosymbolic Learning of Interpretable World Models [45.4]
  世界モデルは、観察から環境のコンパクトな表現を学習することを目的としており、エージェントは将来の状態を予測し、その振る舞いを計画できる。 本稿では,解釈可能な概念表現を学習する,ニューロシンボリックな世界モデルデザインであるCGWM(Concept-Grounded World Models)を紹介する。 我々はこれらの概念を、時間論理で表される明示的で完全な知識を用いて観察から学習し、有効な世界状態とそれらのダイナミクスを管理する時間的関係を規定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:38:30 GMT)
• Training Language Models to Fail Gracefully [45.1]
  強化学習は、言語モデルをタスクの解決に役立てるが、同じメカニズムは推測にも報いる。 動作が信頼できない場合に安全なフォールバックポリシーを実行することを学習しながら、優雅に失敗するトレーニングモデルを提案する。 この課題に対処するGracefulRLは、最適化のランドスケープを再評価し、優雅な失敗を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:03:12 GMT)
• ReasonUni: Reasoning-Augmented Reconstruction Advances Unified Multimodal Models [45.0]
  Image-to-text (I2T) 理解とtext-to-image (T2I) 生成は統一マルチモーダルモデル(UMM)における2つのタスクである ReasonUniは、この結合を知覚を超えて拡張する学習後再構成フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:27:53 GMT)
• Divergent Paths: Learning an Outcome-Predictive Representation of LLM Agent Trajectories [45.0]
  この領域では、同じタスクが成功し、失敗したことが示されます。 数ショット設定で結果予測を行うための表現をメタ学習するトランスフォーマーベースモデルであるPrecog-RMを紹介する。 我々は,Precog-RMが未確認のタスクやモデルに一般化し,終端よりもずっと早く軌道成功の確実な予測を与えることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:36:22 GMT)
• Frustratingly Easy Majority Voting Using Length Conditioning [45.0]
  Majority Voting (MV) は、Large Language Models (LLM) の推論精度を向上させる戦略である。 本研究では,テスト時間トレーニング手法であるLCMV(Longth-Conditioned Majority Voting)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:48:15 GMT)
• RT-J: Large-Scale Pretraining of Relational Transformers for Context-Efficient Predictions [44.9]
  RT-Jはリレーショナル基礎モデル(RFM)であり、数百のインコンテキスト例かそれ以下であっても正確な予測を行う。 我々は,新しいランダムウォーク検索器のコンテキスト内例を用いて,最大8,192個のデータベースセルの長いコンテキストを事前学習する。 RelBenchのコンテキスト内回帰タスクでは、RT-Jは強力な機能エンジニアリングパイプラインにマッチするために、平均で10倍のサンプルを必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:27:19 GMT)
• Declared but Unaccountable: Measuring the Seller-Identity Gap in Advertising Supply-Chain Transparency [44.8]
  広告の透明性は最小限の責任条件に依存している。 利用可能なレジストリは、宣言された売り手IDを省略するが、公開検証パスが壊れる。 233.4百万の正規化広告透明性記録を用いてそのギャップを測定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:49:37 GMT)
• WinARDet: Compressed Window Auto-Regression for Long-Horizon Vision-Language Grounding [44.7]
  MLLMに基づく検出器は、自己回帰座標生成として視覚言語接地を定式化する。 密集したシーンでは、しばしば箱の繰り返しループに崩壊し、復号予算が枯渇するまで同じ箱を繰り返し放出する。 我々はこのループを壊すために textbfCompressed Window Auto-Regression (WinAR) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:09:36 GMT)
• On-Policy Residual Learning for Diffusion Language Models [44.6]
  拡散言語モデルにおけるオンライン残差学習のためのフレームワークORLを紹介する。 我々は,非同期残差キャプチャとトランスポート,特殊ブロック拡散アテンション,計算平衡トレーニングを併用してアルゴリズムを設計する。 Qwen3-4Bから変換された4B DLMでは、ORLは転送当たりトークン(TPF)を最大6.2倍改善します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:13:17 GMT)
• Interaction Latents as Actions for Contact-Rich Manipulation [43.9]
  接触に富んだ操作では、ロボットは相互作用を通して接触と力がどのように進化するかを調整する必要がある。 ほとんどのロボットポリシーは、主にモーショントラジェクトリとして動作を表し、触覚信号を入力または補助予測ターゲットとして使用する。 ILA(Interaction Latents as Actions)は, 動作, 接触, 力の発達を協調的に捉えた, 着脱可能な相互作用潜伏剤である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:29:07 GMT)
• Langevin Flow Maps: Efficient Molecular Dynamics and Transition Path Sampling [43.9]
  本稿では,Langevin インテグレータを学習するために,機械学習力場を拡張したLangevin Flow Mapsを紹介する。 本稿では,Langevin Flow Mapsにより,現在の機械学習力場よりも桁違いに高速に動作しながら,大規模分子動力学を実現できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:18:28 GMT)
• ReferFlow: Beyond Final-Target Localization for Complex Referring Expressions [43.6]
  ReferFlowは一般的なRECベンチマークとReferFlow-Benchで主要なパフォーマンスを実現している。 Stateful Region Latent Reasoningは、各対象領域を連続的な潜伏状態からなるオブジェクトインデックス状態として表現する。 Trajectory-Aware Parallel Decodingは、4つの幾何制約付き精製ラウンドを通じて、すべての座標ブロックを並列に復元する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:29:03 GMT)
• Dimension-Optimal Dynamic Regret in Exp-Concave Online Learning [43.6]
  我々は、未知の経路長に適応する$mathbbRd$のコンパクト凸部分集合上で、適切な情報学習者を開発する。 直径1のユークリッド球上の一致する下界は、$Tgtrsim d2$のときの対数係数までミニマックスフロンティアを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:37:52 GMT)
• SceneAE: Scene Generation and Reconstruction in Queryable 3D-Anchored Latent Space [43.6]
  本研究では,コンパクトで非構造な3Dアンコール型潜伏空間を,シーンの再構成と生成のために提案する。 生成のために、幾何学的内容分離を利用して、まずカメラ制御された3次元幾何を生成し、その上に条件付きコンテンツを合成する。 実験により、この3D潜伏剤は、より優れた生成品質、計算コスト、カメラ制御性を実現することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:37:31 GMT)
• DeltaStreamer: Towards Human-Like Agentic Streaming Video Understanding [43.3]
  ビデオの理解をストリーミングするには、将来のクエリに必要な詳細を知る前に証拠を保持する必要がある。 既存のアプローチはしばしば、ビデオ履歴を圧縮する際、不明瞭なイベント遷移と関連する詳細を省略する。 DeltaStreamerは、変更対応メモリとクエリ駆動の計画と、リプレイで収集されたターゲットエビデンスを組み合わせることで、これらの制限に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:19:15 GMT)
• Any Time, Any Space: A World-State-Centric Framework for Agentic Video Generation [43.1]
  我々は、Any Time, Any Space (ATAS)を提示する。これは、明確な位置、カメラ、イベント時間参照で、スクリーンショットをショットリクエストにコンパイルする。 ATASは報告されたすべてのクロスショット一貫性対策を改善し、バックボーン毎の最高スコアを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:54:18 GMT)
• Who's Behind the Text? Robust Model Authorship Attribution [42.9]
  ATLASは、各ソースファミリーからテキストが生成される方法を学び、各ソース条件下でその可能性を比較することによって、与えられたテキストを属性化する。 実験の結果、ATLASはMAABenchとOpenTuringBenchで既存のベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:54:35 GMT)
• O-RAN-Native Jamming Detection Under Network Heterogeneity [42.7]
  電波ジャミングは、競合環境におけるセルラーネットワークの動作を脅かす。 我々は,適応MADベースライン検出,カウントベース異常検出,急激な変化検出を組み合わせた統計的アンサンブル法(SEM)を提案する。 SEMは2つのモードで動作し、即時展開のためにラベル付きデータを必要としないコールドスタートモードと、パラメータをオフラインで洗練する教師付きモードである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:00:48 GMT)
• Mind the Tail: Data Selection Through Sparse Concepts [42.7]
  本研究は, 微粒化, 突発的相関, 一般画像分類における関係を明示的に検討する。 具体的には、スパースオートエンコーダ(SAE)を用いて、個々の画像から概念アクティベーションを抽出する。 この分布に減少するリターンを適用することは、よく表現された概念を減らし、分布尾に焦点を移す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 23:00:43 GMT)
• Atomic-WAM: Execution-Grounded Atomic-Motion Reasoning for World Action Models [42.6]
  タスク推論とアクション生成を,原子運動記述を通じて結合するフレームワークであるAtomic-WAMを紹介する。 視覚言語推論器は、タスク命令と視覚コンテキストから次のローカル動作を記述し、将来のビデオとアクションチャンクを予測するためにWAMを誘導する。 Atomic-WAMはデフォルト命令で39.6%のタスク成功、曖昧な命令で31.6%のタスク成功を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:13:35 GMT)
• What Is a Clarification? Estimating Model-Dependent Input Ambiguity [42.6]
  我々は、世界あいまいさを区別し、入力によって認識される全ての選択肢を、モデルあいまいさと区別し、応答するモデルにアクセスできるものをキャプチャする。 これらのデシラタは,有効解と等価解の等式の間の一対一対応を導出することを示す。 我々は,この対応を活用して,解答・解答サイクルに沿って整合性をチェックすることで,モデルで利用可能な解答の集合を推定するブラックボックス手法であるCircleclarを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:54:42 GMT)
• EvalBuilder: Can LLMs Build Efficient Benchmarks? [42.4]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、長期研究や工学にますます利用されている。 メタ評価問題として自動ベンチマーク開発を定式化する。 EvalBuilderは,3つの重要な側面 – 忠実性,効率性,堅牢性 – に沿って,このようなベンチマーク生成機能を評価するためのフレームワークです。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:35:02 GMT)
• BluePixel: Toward Native 4K Agentic Image Editing [42.3]
  エージェントハーネスを備えたネイティブ4K編集モデルであるBluePixelを提案する。 プログレッシブなVAE適応により、1K対応のエディタをネイティブな4Kエディタに変換する。 BluePixelは、7つのモデルの中で第2位であり、非編集領域の一貫性においてGPT Image 2に次いでいる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:37:09 GMT)
• Taking the PULSE of Medical Reasoning: Step-Level Retrieval Timing for Knowledge-Grounded Inference [42.1]
  ステップレベルの検索制御のための固有信号としてモデルの内部表現を用いる軽量な探索法PUlSEを提案する。 本研究は,表面信頼度推定から適応アクセスのための内部アクティベーションダイナミクスへ,検索トリガー設計を移行するための最初のステップを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:47:03 GMT)
• A Self-Defining Operator for Distributed Applications [42.0]
  本稿では、その動作とメモリを更新することで、時間とともに改善する自己定義演算子(SDO)を提案する。 SDOがインシデントを解決すると、その体験をプレイブックに蒸留し、将来のインシデントに対する再利用可能な診断手順を記述する。 SDOは連続して検知器を実行し、1回の発射時にのみLDMを起動するので、トークンのコストは運用時間ではなくインシデントカウントでスケールする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:00:51 GMT)
• The Wealth of Agents: Scaling Agentic AI Across Developers [42.0]
  我々は,マルチ開発者エージェントシステム (MDA) について検討し,エージェントシステムの構築を共同で行えるようにした。 以上の結果から,MDAを新たなスケーリング軸として,予備的事例が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:19:11 GMT)
• LabCompiler: A Framework for Verifiable Human-Machine Laboratory Execution from Imperfect Protocols [42.0]
  本稿では,不完全な自然言語プロトコルを検証可能なヒューマンマシンに変換するプロトコル・ツー・エグゼクティブ・フレームワークであるLabCompilerを紹介する。 二段階のデバイス非依存グラフ表現は、ハードウェア固有の実装から実験的なセマンティクスを分離し、協調された人間実行による機能ベースのデバイス割り当てをサポートする。 実験の結果、LabCompilerはプロトコルエラー訂正においてフロンティアよりも優れており、不均一な部分的に自動化された実験室環境における協調された人間マシンの実行を可能にしている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:06:04 GMT)
• Beyond Perfect Teammates: Multi-Agent Collaboration with Unreliable Colleagues [41.9]
  我々は,信頼できない証拠収集プロセスの回復能力からタスク解決能力の分離を図るために,UncoBench(Unreliable Colleagues Benchmark)を導入する。 10モデルにわたる結果は、同様の信頼性の高い設定性能が、信頼性の低い証拠と異なるロバスト性をもたらすことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:05:41 GMT)
• HPCAgent-Bench: A Framework for Sound Benchmarking of Code-Optimizing Agents, Harnesses, and Skills [41.9]
  コーディングエージェントは、コードの最適化にますます使われています。 既存のベンチマークでは,ひとつのアクセラレータやプログラミングモデル,あるいはハーネスが修正されているため,各コンポーネントのコントリビューションを分離することはできない。 ループレベルの最適化課題,HPCコードから抽出したカーネル,マシンラーニングモデルという,689のカーネルを3トラックにまとめたHPCAgent-Benchを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:22:48 GMT)
• Hyperspherical Contrastive Representations Unlock Planning and Exploration [40.6]
  我々は、事前データ、報酬、デモンストレーション、事前訓練されたモデルなしで、ゼロから最大8つの立方体を持つタワーを構築することを学習する自己教師付き強化アルゴリズムを開発した。 球面線形補間(C-Slerp)によるコントラスト計画(Contrastive Planning)では,コントラスト表現を再利用可能なビルディングブロックとして使用し,中間経路点列を推論するために繰り返し構成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:08:28 GMT)
• Scaling Discovery Requires Forgetting [40.6]
  発見を拡大する鍵は忘れることである。 我々は,コミュニケーションを行うエージェントのチームで忘れることを実装し,プログラミング,カーネル最適化,モデルトレーニングにまたがる4つのタスクでそれを評価した。 我々の結果は、オープンエンドな発見においては、エージェントがどれだけの計算が与えられたかという事柄を記憶できることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:49:37 GMT)
• Hidden in Plain Sight: Advancing Harmful Content Understanding via Perception-Aware Adversarial Self-Play [40.4]
  大きな言語モデル(LLM)は、人間によって容易に理解される表現において有害な意図を特定するのに失敗し、目に見える意味を見逃すことがある。 PASP(Perception-Aware Adversarial Self-Play)を提案する。 PASPは、中国ハルムベンチとエボハルムベンチでそれぞれ73.71%、74.49%のアダプティブアタック成功率を下げている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:58:17 GMT)
• ChemArgus: Automated Scientific Diagnostics for Lab-Grade Multimodal Chemistry Reasoning: A Frontier Benchmark [40.2]
  ChemArgus(チェムアーガス)は、化学競合材料、教科書、研究論文から抽出された競合レベルの化学ベンチマークである。 きめ細かいスコアリングは、各サブクエストポイントをポイントごとにポイントごとにポイントグレードするので、スコアは結果よりもステップのレベルに到達する。 ChemArgusは、モデルが化学に正しく答えるかどうかだけでなく、その推論連鎖がどこで失敗するかも示しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:24:56 GMT)
• One-shot Human Video-Guided Adaptation for Vision-Language-Action Models [40.2]
  CapProは、VLAポリシーを、人間のデモビデオ1本だけを使用して、これまで見つからなかった操作タスクに適応することを可能にするフレームワークである。 CapProは、ソースタスクに匹敵するパフォーマンスを維持しながら、目に見えないターゲットグループ全体の平均パフォーマンスを改善していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:05:44 GMT)
• ReAl: Refine neural operators via aligning dynamical flow [40.2]
  Refine and Align(ReAl)は、プレトレーニングされたPDEサロゲートを増強し、高周波構造の再構築を改善するモデルに依存しないプラグインである。 精製段階において、条件付きフローマッチングモデルは、決定論的基底予測の周囲の残留分布を学習する。 アライメントの段階では、自己回帰的なロールアウトで増幅された生成的不一致を軽減するために、同じ入力から複数のトラジェクトリを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:41:24 GMT)
• VITAL: From Visual Motion to Precise Action [40.0]
  本稿では,視覚的に派生した足場と,足場が残した軌道誤差をコンパクトに符号化する動作トークンであるVITALを紹介する。 1つのアクションデノイングステップのみで、VITALはNAVSIM v1ナブテストで90.8 PDMSを達成し、その10ステップスコアの0.13ポイント以内で、エンドツーエンドの推論速度の3.29倍となる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:49 GMT)
• Read, Parse, Describe: Unified Document Parsing with Visual Element Description Generation [39.9]
  本稿では、ビジュアル要素記述生成を伴う文書解析のための統合データセットであるRead-Parse-Describeを紹介する。 ベンチマークは2,402のドキュメントから作成され、18,163の連続ページ、125,218のレイアウト要素、11,338のビジュアルインスタンスで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:17:28 GMT)
• PEDBench: Can Speech Models Detect Phonetic Errors? [39.9]
  音声誤り検出は教育的・臨床的音声評価と介入に不可欠である。 音声モデルの進歩にもかかわらず、音素のきめ細かい誤りを確実に検出する能力は、まだ不明である。 PEDBenchは、自然から制御された音声まで連続体にまたがる最初のPEDベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:15:48 GMT)
• Replicable Dueling Bandits [39.9]
  デュエルバンドは、初期のノイズの多い結果に基づいてそれぞれの比較を選択するので、同じ好みの2つの実行は異なるペアを比較することができる。 共振器について検討し,共振器内乱れと独立比較結果の2つの実行は,各ラウンドにおいて,少なくとも1-$の確率で同じ順序のペアを選択する必要がある。 線形デュエルバンディットに対して、後悔すべき$widetildeO(K2 H_mathrmp/2)$を達成するアルゴリズムを設計する。 合成および言語モデルの嗜好に関する実験は、サブ線形後悔を伴う複製性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:36:18 GMT)
• A Phenomenology of Neural Geometry in Vision-Language-Action Models [39.8]
  実測幾何は主に多次元であり、政策の作用する制約によって形作られる。 この研究は、VLAポリシーで実現された幾何学の初期の現象を記述し、概念の形状が可読性と同じくらい重要であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:27:09 GMT)
• LAGO: Language Agents with Reusable Growing Options [39.6]
  LAGOは、特殊言語エージェントを時間的に拡張された再利用可能なオプションとして扱う。 メタエージェントは永続ライブラリからオプションを検索するか、新しいものを生成し、サブタスクをディスパッチし、結果を検証し、新しいオプションを成功させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:12:47 GMT)
• How to Build a Benchmark That Actually Measures Taste [39.2]
  専門家による"味"ベンチマークは、テストを実行する能力ではなく、クラフト判断に報いるべきだ。 TasteBenchは、ビジュアル、ブランド、書籍、およびテクノロジーアイテムを対象とした、ペアワイズで良質なvs-badベンチマークです。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:09:43 GMT)
• How Should a Camera-First AI Agent Work? [39.2]
  我々は、将来のカメラファーストエージェントの障害は認識能力ではなく時間であると主張している。 我々はこれをEphemeral-Target Interaction (ETI) とPerceptual Deadline Contractとして定式化する。 本稿では,常時オン,有界,非セマンティックな高速経路とアクティブな記憶機構という2次元アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:10:05 GMT)
• Are AI Decision Models Biased? A Case Study of Jev [39.1]
  認知的リフレクションタスクに41,500のレスポンス、古典的な認知バイアスパラダイム5つ、および民族的および性別的偏見をテストする価格設定実験を使用します。 我々は,Jevが認知反射問題に極めて優れているという過去の知見を確認した。 一般に、複数の文書化された人間のバイアスに関連する特徴的選択パターンを避ける。 テストされた価格シナリオでは、人口グループ間で小さな違いしか示さない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:42:27 GMT)
• From Plato to Aristotle: Toward a General Theory of Representation Hypotheses [38.8]
  PRHが主張する収束性は格子の上部で一致しているが、その証拠は隣り合う重複に由来する。 本稿では, 線形オートエンコーダのトレーニング手順と, 有限コントラッシブギブスモデルにおける目的の証明を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:41:22 GMT)
• Correction Training for Diffusion Models [38.7]
  このトレーニングと推論のギャップを減らそうとする拡散モデルの補正ステップを導入する。 補正者は、ベースモデルの予測を入力として、同じ接地目標に対してトレーニングする。 サンプリング中、各デノイングステップにおいて、デノワザーのクリーンサンプル予測を反復的に洗練する。 補正器は、ベースデノイザからの予測のみに基づいて訓練されるが、推論時に自分自身の出力に繰り返し適用することで、より良い結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:12:49 GMT)
• CORE: Contrast-and-Reflect for Self-Supervised Prompt Optimization in Anomaly Synthesis [38.2]
  COREは、Large Multimodal Models (LMM)に基づくコスト効率でトレーニング不要なプロンプト最適化フレームワークである COREは自己監督型コントラスト・アンド・リフレクション機構を通じて、プロンプトを自律的に洗練する。 MVTec-AD と VisA の実験により、CORE は現実的で多様な異常を合成し、下流 AD の性能を向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:33:36 GMT)
• Can Learning to Answer Spatial Questions Improve Novel-View Generation? [37.9]
  Ask4NVは,Mixture-of-Transformers (MoT)アーキテクチャを組み込んだ,事前訓練された統合マルチモーダルモデル上に構築されている。 実験は、競合する3D言語理解とともに、新規ビュー生成における画像品質と幾何的整合性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:58 GMT)
• EvolvingBrain: An Adaptive Skill System for Multi-modal Agents Self-Evolution in Open Worlds [37.7]
  EvolvingBrainは、エージェントの自己進化のための脳として適応的なスキルシステムを使用する。 State-Aware Adaptive Execution: 長い水平相互作用を構造化抽象メモリに要約する。 私たちのコードは補充材料で提供されており、カメラ対応バージョンで公開されます。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:30:07 GMT)
• TreeFlex: Agents Navigating Their Own Search Trees [37.6]
  TreeFlexは、エージェント自身のポリシーがどこで検索するかを決定するフレームワークである。 我々は、GRPOのツリー対応と共同でナビゲーション、タスクアクション、チェックポイント、提案レビューを訓練する。 TreeFlexは、挑戦的なDeep-Researchベンチマークで48.8%の精度に達し、フラットなReActでは41.5%、FoldAgentでは42.8%に達した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:16:50 GMT)
• ANCHOR: Assessing Naturalistic Constraint Hierarchies and Ordering in Repository-Grounded Agentic Coding [37.6]
  ANCHOR(Assessing Naturalistic Constraint Hierarchies and Ordering in Repository-Grounded Agentic Coding)は、自然主義の多言語リポジトリタスクをベースとしたベンチマークである。 ANCHORは、(i)実際の開発者インタラクションから抽出された10のカテゴリと78の葉型の階層的な分類、(ii)タスク基底の原子的制約をインスタンス化し、それらを型付きおよび/THEN/PRIORITY関係に構成する自動パイプライン、(iii)軌道基底の評価フレームワークを組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:22:34 GMT)
• EvoSpatial: Experience-Driven Skill and Tool Evolution for Spatial Reasoning Agents [37.2]
  関連スキルとツールのライブラリを更新することで,実行経験から学習するフレームワークであるEvoSpatialを紹介した。 20のベンチマークで、EvoSpatialの平均は63.9, 4.0ポイントであり、SpatialClawが報告した平均よりも高い。 チェック手順を記録に残し、それらをサポートするツールとともに、エージェントは、あるタスクから次のタスクまでの空間的推論体験を運ぶことができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:36:40 GMT)
• Price of Anarchy of First-Price Auctions in Agentic Markets [36.7]
  エージェント市場は、AIエージェントが各ユーザプロンプトを請求する分散サービスタイム市場である。 この論文は、エージェント市場がアナーキーの価格を下げる特徴を持つ可能性が高いと主張している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:57:57 GMT)
• Generalization Analysis of Biased Stochastic Gradient Methods for Minimax Problems [36.7]
  ミニマックス問題に対するバイアス勾配法の安定性と一般化を研究するための最初の枠組みを提案する。 我々は、バイアス、勾配推定器、安定性の間の関係を明らかにするために、一般的な安定性を導出する。 一般解析をゼロ階およびクリッピング勾配勾配上昇に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:00:56 GMT)
• HarnessSQL: Harness-Native Training for SQL Agents in Realistic Database Environments [36.6]
  データベースエージェントをその実行ハーネス内で直接訓練することは、複雑なロングホライゾンデータベースをマスターするのに不可欠である。 本研究は,データベースエージェントを実行ハーネス内で直接訓練することが,複雑な長期データベースの習得に不可欠であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:34:47 GMT)
• The World Won't Wait: Evaluating and Teaching Agents Under a Live Clock [36.5]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは複雑な対話的なタスクを解くことができるが、推論やツールコールには時間がかかる。 6種類のゲームタイプに180のタスクを持つRealtimeBenchを導入し、推論中にゲームが動作し続ける間、エージェントを評価します。 2時間オフライン再帰自己改善(TORSI)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:35:54 GMT)
• WorldCast: Exploring Intelligent Visual Generation in World State Prediction [36.0]
  モデル機能を4段階の階層に整理し、モデル進行にもかかわらず、上位レベルのタスクが比較的過小評価されていることを発見する。 8つのカテゴリにまたがって320のケースを手作業で設計したベンチマークであるWorldCastを導入し、12の代表的なモデルを評価する。 実験により、フロンティアモデルの進歩は、知的世界モデリングの境界を急速に推し進めている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:00:07 GMT)
• Causal Analysis of Robot Foundation Models Enables Efficiency Gains [35.4]
  視覚言語アクション(VLA)モデルは、汎用ロボット操作において有望なアプローチである。 入力画像と命令形状が作用する因果経路を解析することにより,この問題を3つのフロンティアVLAモデル(_0.5$, MolmoAct2, MolmoBot)で機械的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:06:47 GMT)
• SafeDriveVLA: Navigation-Conditioned World Model Dreaming for Conflict-Aware End-to-End Autonomous Driving [35.3]
  VLA(Vision-Language-Action)モデルは、大規模言語モデル(LLM)からコモンセンスを継承し、ナビゲーションインターフェースを固定されたコマンドセットから自由形式の自然言語命令へと拡張するなど、自律運転において注目を集めている。 このオープンエンドインターフェースは、新たな脆弱性サーフェスを露呈する: 意図しないドライバは、現在のシーンで安全でない命令を発行し、悪意のあるユーザは、意図的に危険な命令を発行する。 本稿では,ナビゲーションの追従とコンフリクト意識の相違を,敵対的堅牢性とともに評価する最初のベンチマークスイートを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:56 GMT)
• Infinite magic and the emergence of the continuum [35.2]
  我々は超有限フォン・ノイマン代数の型分類と非安定性の量子情報理論資源(マジック)の関係を確立する。 この結果は,格子系から相対論的連続体が出現するために必要な構造的要素として無限魔法が重要であるという提案を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:32:36 GMT)
• DeSpatial: The devil of Agentic Spatial Reasoning Lies in 3D Itself [34.9]
  ツールが予測する知覚を地味な3Dバウンディングボックスに置き換えると、エージェントは5つのオブジェクト中心のBenchタスクでほぼ完全なスコアを得る。 この発見によって、空間的推論の悪魔は3Dそのものの中にあり、空間的理解を知覚と推論に明示的に分解するDeSpatialを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:05:23 GMT)
• MemDuet: Learning Dual-Process Memory for Long-Context Reasoning [34.9]
  本稿では,2プロセスメモリフレームワークであるMemDuetを提案する。このフレームワークは,生のコンテキストチャンクから高速かつ並列なエビデンスを選択するために,小さな言語モデルをコーディネートすることを学ぶ。 MemDuetは、RL-MemAgentと比較して、9.74xのエンドツーエンド推論速度アップと73.91%の出力トーケン還元を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:16:13 GMT)
• Line-Augmented cuVSLAM: Robust Visual Odometry in Low-Texture Environments [34.7]
  直線は幾何輸送のためのチャンカー座標としてパラメータ化され、バルトーリとシュトゥルム・フライブルクの最小4-DOF正規正規表現としてパラメータ化される。 適応的な情報重みは、点特徴が不足するにつれて、正確に見積の重みを仮定する。 ラインは平均的な絶対軌道誤差をTUM RGB-D3コレクションの22のシーケンスで38.5%減らし、8レプリカの部屋とオフィスのシーケンスで30.1%減らした。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:29:40 GMT)
• Ergodic topology sampling toward the continuum with Stochastic Normalizing Flows [34.5]
  mathrmSU(3)$ Yang-Mills理論の位相凍結はフローベースのアプローチで緩和することができる。 正方形電荷の自己相関時間と位相感受性の統計的不確実性は制御されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:05:35 GMT)
• Learning What to Keep: Transfer-Aware Personal Skill Learning from User Feedback [34.5]
  ユーザフィードバックから再利用可能なパーソナライズされたスキルを学習するためのフレームワークであるSkillGrainを提案する。 SkillGrainは、フィードバックを独立して実行可能なルールに分解し、転送可能性を予測する。 我々はSkillGrainが競合するメソッドの中で最高の全体的な平均性能を達成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:27:19 GMT)
• GeoCloak: An Agentic Framework for Semantics-Preserving Geolocation Privacy via Peripheral Clue Manipulation [34.4]
  GeoCloakは、セマンティクスを保存するためのエージェントフレームワークである。 位置情報に関連する手がかりを特定するために、各画像を解析する手掛かりを意識したプランナーとして機能する。 ターゲットのセマンティックな編集を送信し、周囲の手がかりを直接抑制し、敵の摂動を自律的に設定し、残留する位置情報の特徴をさらに抑制します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:56:53 GMT)
• Diminishing Returns of Data in Sparse Autoencoders: Functional Behavior does not Guarantee Feature Reproducibility [34.4]
  3つの言語モデルで4つのSAEアーキテクチャをトレーニングすることで、SAEがどれだけのアクティベーションデータを必要とするかを調べる。 標準評価における機能的振る舞いと,学習した特徴の1対1という,収束の2つの概念を測る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:12:42 GMT)
• ActionOPD: Distilling Decisions, Not Tokens [34.3]
  能力のある言語モデルエージェントをより小さなモデルに蒸留するには、生徒の振る舞いを教師の行動に合わせる必要がある。 トケンレベルのオンライン蒸留は、このミスマッチに対処するが、通常は教師のトークン確率と互換性のあるトークン化を必要とする。 本稿では,学生参加型状態における教師の行動可能性の最大化を動機とした,アクションレベルのオンライン蒸留手法であるActionOPDを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:59:08 GMT)
• MultiFly: A Real-World Multimodal Aerial Dataset with Annotation-Efficient Label Transfer and Cross-Modal Semantic Consistency [34.2]
  MultiFlyは実世界の低高度UAVデータセットで、RGB、熱、LiDAR、レーダーモダリティにまたがるセマンティックな知覚を提供する。 我々は17,157枚のRGB画像、17,272枚の熱画像、840万個のLiDAR点、3.4M個のレーダー点のセマンティックラベルを生成する。 我々は4つのモードすべてに対してセマンティックセグメンテーションのベンチマークを作成し、高密度LiDARとスパースレーダデータに対して異なるアーキテクチャの振る舞いを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:31:49 GMT)
• Multi-Dimensional Featurizers Yield Fine-Grained Steering and Data Shaping in Robot Foundation Models [34.0]
  視覚と言語モデルにおける最近の研究は多次元的特徴を明らかにし、ブロックスパースプロデューサ(BSF)を動機付けている 本稿では,この構造が視覚-言語-アクションモデルのための解釈可能なインターフェースを提供するかどうかを検討する。 本稿では,BSFがモデル計算の根底にある複数の多次元タスク関連特徴を復元することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:15:07 GMT)
• Gap Detection: Mitigating Homogenization through Demand and Defensibility [33.9]
  ギャップ検出(英: Gap Detection)は、共有テキスト埋め込み空間において、関連性はあるが占有されていない方向を検索するフレームワークである。 その目的であるGapScoreは、クエリ関連(Demand)と、最も近い既存のアイテム(Defensibility)との相同性を組み合わせたものだ。 5つのキュレートされたトピックと90のINFINITY-CHATクエリでは、それぞれ12.8%と10.8%の相対的な縮小が報告されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:16:03 GMT)
• SwarmRSI: Recursive Self-Improvement through Evolving Scientific Agent Swarm [33.9]
  科学的研究における再帰的自己改善(RSI)は、エージェントの研究能力を改善することを目的としている。 再帰的自己改善のための科学エージェントSwarmを進化させるフレームワークSwarmRSIを紹介する。 我々は、他のエージェントからの実験的フィードバックを用いて、仮説とそれらの実装を洗練するために、フィードバックガイド付きSwarm Mutationを考案した。 また,保持仮説とエージェント間の相補的プログラム構成を再利用し,新たな研究を支援するための補足群組換えを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:21:45 GMT)
• TextVerifier: Seeing Beyond Recognition to Verify Chinese Text Rendering [33.8]
  テキストレンダリングの検証を目標条件問題として定式化する。 TEXTVERIFIERは、文字塔に文字のIdeographic Description Sequence(IDS)を単一文字のシンボルではなく与える。 12.7Mの作物IDSペアに加えて、テキスト領域の塗装モデルのトレーニング軌跡から採取されたラベルなしの「サマ・キャラクタ、異なる品質」ハードペアで訓練されている。 TEXTRENDERBENCH-ZH - 7,358文字のアノテート位置、アイデンティティ、正当性。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:07:15 GMT)
• Discriminative Score Function: Turning Pretrained Models into Functional Generative Priors [33.8]
  識別モデルは、分類、検出、表現学習といったタスク固有の目的で訓練される。 本稿では,事前学習した判別モデルの損失勾配幾何から画像空間生成場を抽出する識別的スコア関数(DSF)を提案する。 DSFはノイズから無条件画像を生成し、条件付きガイダンス、編集、塗装、説明を同一のフィールドでサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:04:30 GMT)
• VELD-QA: A Large-Scale Dataset for Visual Evidence Grounding and Question Answering in Long Documents [33.7]
  VELD-QAは、Long Documentsにおいて、ビジュアルエビデンスグラウンドと質問応答のための大規模ベンチマークである。 5,859の現実世界のPDFの合計372,445ページにわたる15,000の完全な人間による質問応答対を含んでいる。 人間アノテーションはサポートページとエビデンス要素を識別し、引用されたビジュアルコンテンツを記述し、別々の検索と解釈評価を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:36:28 GMT)
• Co-Evolving Acting and Forecasting for Language Agents [33.5]
  訓練用言語エージェントは、長期ロールアウトのコストが高いためボトルネックとなる。 我々は、第3の種類のマルチステップアクションターゲットを追加する名前を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:28 GMT)
• Smart Fusion for Adaptive Visual-IMU Weighting in cuVSLAM Sparse Bundle Adjustment [33.4]
  cuVSLAMでは、ノイズ共分散によって固定されたスパースバンドル調整(SBA)において、視覚的および慣性測定ユニット(IMU)残基が融合される。 IMU事前積分制約に対して視覚情報をアップスケールするスカラー$geq1$を導入する。 我々は、914個のトレーニング可能なパラメータを持つ多層パーセプトロンとして実装された軽量なVisual Quality Estor (VQE) を訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:09:42 GMT)
• EvoQuantLab: Training-Free Dual-Loop Evolution for Auditable Quantitative Research [33.0]
  EvoQuantLabは、堅牢なファクタ発見のための、トレーニング不要でデュアルループのセルフ進化フレームワークである。 内部の遺伝的プログラミングループを配置し、トークン効率を劇的に向上させる。 また、構造的および多様性的な制約の下で型付き因子表現を進化させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:54:13 GMT)
• Typed Decision Models on Tabular Data [32.6]
  行分類,事実検証,異常検出において,4つの決定モデルと3つの大言語モデル(LLM)を比較した。 決定モデルはLLMと同様に低コストで実行する。 テーブルの編成方法に堅牢なモデルはありません。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:54:19 GMT)
• On the Convergence of Semi-Gradient TD: A Mean Field Perspective [32.5]
  関数近似によるブートストラップは一般に非保守ベクトル場を誘導し、不安定になる可能性がある。 運動するブートストラップターゲットの感度を,エントロピー刺激による緩和が支配する単純な安定性機構を同定した。 また,この機構は,ソフトQ-ラーニングを通じて,エントロピー規則化されたオフ政治制御にまで拡張されることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:26:19 GMT)
• HM3D-M3: A Benchmark for Multi-Agent, Multi-Modal, Multi-Object Goal Navigation [32.5]
  HM3D-M3は379のオープン語彙カテゴリから3,926の目標に対して1000の検証エピソードを提供する。 HiGAは、凍結したオープン語彙ナビゲーションポリシの上に、トレーニングされた階層的なゴールアサインラである。 LaViRA-M3は、共有マッピングと進捗分析を備えたVLMエージェントのトレーニングフリーチームである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:44:42 GMT)
• AdCoEvo: A Co-Evolving Multi-Agent Advertising Delivery System [32.3]
  共同開発型マルチエージェント広告配信システムであるAdCoEvoを提案する。 役割の専門化を通じて、さまざまなタイムスケールと運用上の粒度のデリバリ決定を結び付ける。 計画、調整、診断の相互フィードバックを通じて、デリバリ戦略を継続的に改善します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:40:56 GMT)
• MMTA: Benchmarking Multimodal Temporal Analysis with Time Series, Text, and Vision [32.3]
  本稿では,時系列,テキスト,ビジョンの相互補完パターンを多用した3モーダルタスクのベンチマークであるMMTAを紹介する。 MMTAは、ロボット工学、自動運転、ヒューマンアクション、製造、ARアシスト、ヘルスケア、レコメンデーション、ファイナンス、気候の9つの領域にまたがる。 次に、時系列エンコーダ、時間的位置アライメント、モダリティ対応トークンレイアウト、予測ヘッドを備えたマルチモーダルLLM拡張であるTime Omni-vを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:39:34 GMT)
• A Diagnostic Study of World-Space Human Recovery Under High Camera Dynamics [32.1]
  我々は,K-Popストレステスト,ブロードキャストダンスビデオを導入する。 カメラと人間の推定値は、それぞれが自己整合性を持ち、不整合スケールで組み合わせられたときに漂流が現れることを示す。 我々は、このミスマッチを推定し、すべてのパフォーマーに1つのスケールを適用して、相対的な位置を1つの共有ワールドフレームに保ちながらドリフトを除去するクローズドフォーム補正を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:50:55 GMT)
• Glance Forcing: Making Bidirectional Diffusion Autoregressive at a Glance [31.9]
  Glance Forcingは、2つの相補的な専門家に認知軌道を分解する軽量蒸留フレームワークである。 1つのPF-ODE軌道のみを使用して、ガンス・フォースは、既に完全に訓練された最先端のベースラインを超え、VBenchトータルスコアは84.04から84.22に上昇した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:58:17 GMT)
• Holi-Spatial 360: Generative Reconstruction from Sparse Panoramas for Spatial Rendering and Intelligence [31.8]
  Holi-Spatial 360は生成的再構築とデータキュレーションのフレームワークである。 オンライン不動産パノラマを注釈付きマルチルーム3D環境に変換する。 Holi360には、1K以上のマルチルーム3DGSシーン、100K以上のインスタンスアノテーション、2Mの空間質問応答ペアが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:21:09 GMT)
• OS-Bench: Evaluating SWE Agents on Cross-OS Code Migration [31.7]
  我々は、LinuxとWindows間のクロスOSコードマイグレーションのための実行可能なベンチマークであるOS-Benchを紹介する。 OS-Benchは、両方のシステムで同じリポジトリから収集された実行カバレッジを比較することで、マイグレーションの機会を特定する。 SWE-agent, Claude Code, OpenHands, Win-agentの6つのモデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:12:46 GMT)
• Measuring and Reducing Unusable Replies of LLM Agents [31.6]
  人々はLLMエージェントにマルチステップの作業を委譲し、エージェントが返した返信のみを読みます。 現在の評価では、タスク完了とレポートの忠実度をスコアし、要求者が応答を理解して利用できるかどうかを公開している。 我々は、このプロパティ応答のユーザビリティを、要求者の位置を判断するリーダーモデルで測定し、要求者が見たものから応答が解釈可能かどうかをテストし、要求者の言語で応答する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:35:49 GMT)
• $τ$-Emotion-Bench: Exposing the Interaction Fragility of LLM Agents through Real-World User Emotions [31.4]
  ツールコールエージェントを制御された感情条件付きユーザインタラクション下で評価するための10ドメインベンチマークである$-Emotion-Benchを紹介した。 ベンチマーク構築とエージェントトレーニングの両方をスケールするために,スケーラブルなエージェントデータ生成パイプラインであるTracerを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:19:15 GMT)
• EpiGuard: An Autonomous Infectious-Disease Early Warning Agent Platform [31.4]
  EpiGuardは、さまざまな地域で50以上の感染症の早期警戒をタイムリーかつ確実に行うためのエージェントプラットフォームである。 リスクアセスメントに関する最新の証拠を使用して、新たにリリースされた公式な監視記録を積極的に監視し、捕獲する。 有効なデータ取得手順と分析手順を再利用可能な標準動作手順として保持することにより、実行プロセスの成功から学習する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:46:04 GMT)
• Active Generative Simulation: Meta-Learning What to Simulate for Sim-and-Real Policy Co-Training [31.4]
  メタゲイン(MetaGenSim)は、メタグラディエントを介して補助レーダネットワークをトレーニングし、高ユーティリティなデータ生成分布を自動的に検出するメタ学習フレームワークである。 MetaGenSimはシミュレーションや実世界の操作タスク全体にわたって、一様生成よりも実世界のフルタスクの成功において150%の相対的な改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:57:04 GMT)
• PFedMA: Who Should Join Next as Federated Multi-Agent Orchestration Evolves? [31.4]
  PFedMAは、不均一なプライバシ要件の下でフィードバック駆動のマルチラウンドコラボレーションのための、フェデレートされたマルチエージェントフレームワークである。 PFedMAは、エージェントの選択をガイドするために、履歴能力と信頼性状態を維持し、アグリゲーションの前にタスク応答を評価する。 クライアントは、ローカルに更新されたプライバシルールを一般化し、グローバルに保守されたルールを選択的に組み込むことで、クロスクライアントなプライバシルールの進化を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:42:41 GMT)
• When Do Discrete Actions Make Good Continuous Controllers? [31.3]
  LLMのような現代のAIモデルは離散トークンを予測するが、今日のロボット基盤モデルはアクションを連続ベクトルとして表現している。 我々は、連続ポリシーと離散ポリシーの両方の単段階回帰と多段階フローの変動を広範囲に比較する。 離散的なアクション予測は、最も単純で均一な量子化でさえ、タスクの成功率で連続的なアクションポリシーにマッチしたり、性能を上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:20:58 GMT)
• When Occupation-derived Skills Don't Help: On the Limits of Skill-Augmented Career Path Prediction [31.3]
  スキルはキャリア移行において中心的な役割を果たすと考えられており、キャリアパス予測システムでの使用を動機付けている。 我々は,明示的なスキル表現がテキストベースのジョブ表現以上の補完的な信号を提供するかどうかを批判的に検討する。 スキル予測の難しさは, サンプルの難易度と相関し, 相補的な信号の可能性を制限する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:37:47 GMT)
• Sparse Autoencoders Are a Shared Coordinate System for Symbolic Matching [30.9]
  SAE-IDFは、そのネイティブコンテキストでシンボルをスパースコードにエンコードし、スパースオートエンコーダ(SAE)で各次元を再重み付けし、システム間で一致させる。 SAE-IDF もまた解釈可能で、スパースコードのすべての次元は人間の読みやすい意味を持ち、それぞれのマッチは名前のついた概念に分解される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:05:04 GMT)
• Same Claim, Different Interpretations: How LLM Agents Resolve Ambiguity in Scientific Claims [30.6]
  共同科学者とエージェント・サイエンス・クレームの検証は、科学全体のクレームを評価するためにますます使われている。 このような検証者は、通常1つ、しばしば暗黙に選び、ベンチマークは専門家の解釈や検証者の判断を同等の形で記録することなく、専門家のラベルに対して判断を採点する。 これは、証拠や解釈にさかのぼることができない専門家のラベルと矛盾し、未確認の解釈に費やされる計算に繋がる。 クレームカードは、検証者の解釈を証拠収集の前に9つのフィールドとして記録する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:42:05 GMT)
• Rent-Seeking Language Models: Reward Models Set the Prices, Frequent Audits Curb the Rent [30.5]
  RLHFのリワードモデル過度最適化は、通常報酬ハックと表現される。 企業であるポリシーは、規制当局、プロキシ報酬モデルから報酬を受け取り、真の品質は戻らない。 3つのモデルファミリー、精度に適合したプロキシ報酬モデルと2つのゴールド報酬モデルを備えた固定バージョンコントロールテストベッドでは、RLは金報酬高原の41%から66%のプロキシゲインを賃貸に転換する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:06:00 GMT)
• Coordi-pi: Coordination-Aware Dual-Hand Action Representation for Bimanual Dexterous Manipulation [30.5]
  本稿では,バイマラルデキスタラス操作のための構造化アクション表現であるCoordi-$を紹介する。 Coordi-$は、右腕と左腕のアクションを個々のアクショントークンとして表現する。 Coordi-$は、現実世界の4つのデキスタラスな操作タスクにおいて、一貫して$_0.5$を上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:08:45 GMT)
• LED-BENCH: A Benchmark for Large-format Engineering Drawing Understanding [30.4]
  LED-BENCH(LED-BENCH)は、大規模なエンジニアリング図面に対するきめ細かい理解を評価するために設計されたベンチマークである。 GPT-5.6 Solは平均精度52.65%を達成し、性能はエンジニアリング領域によって異なり、全ての評価されたモデルはより広範なエビデンス統合を必要とする質問に対してより悪い結果をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:37:23 GMT)
• FPV-CRASH: A Dataset for Offline Crash Moment Localization in Drone First-Person-View Videos [30.3]
  Crash Momentのローカライゼーションは、ドローンが記録したFPV(ファースト・パーソナライズ・ビュー)ビデオで飛行を制御する大きな物理的インパクトをローカライズすることを目的としている。 ドローンFPVビデオにおけるオフラインCrash MomentローカライゼーションのためのデータセットであるFPV-CRASHを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:32:57 GMT)
• ACRO: Actor-Critic Rollout Orchestration [30.2]
  本稿ではActor-Criticロールアウトオーケストレーション層であるACROを紹介する。 ACROは、より有望な継続を提供する介入を求め、物理的に実現可能であり、タスクを完了するのに十分な時間を残します。 GR00T N1.7と$_0.5$のACROをSimplerEnv,RoboCasa,実ロボット操作で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:55:16 GMT)
• Vertical Sliced Wasserstein Distances for Meta-Measures [30.0]
  我々は、$mathcalP(mathcalP())$のスケーラブルな計量である、垂直スライスされたWasserstein(mathrmVSW$)距離を導入する。 我々は$mathrmVSW$が$mathcalP(mathcalP()$の有効計量であることを証明する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:03:09 GMT)
• PA1-OPD: One-Step Prefix-Augmented On-Policy Distillation for Language Model Pretraining [29.9]
  PA1-OPDは選択した接頭辞ごとに1つの学生サンプル遷移後に教師のフィードバックでコーパス蒸留を増強する。 データアンカレッド根は並列サンプリングをサポートする。 追加の深さや幅は、長期ごとの監督重みの変化で集計結果を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:23:00 GMT)
• What the Elevation Map Cannot See: Semantic-Aware Locomotion and Execution-Aware Navigation for Humanoid Robot [29.5]
  本稿では, 閉ループVLN+移動制御フレームワークとともに, 上昇・下降ハザードと実行逸脱をモデル化したベンチマークを提案する。 その結果,セマンティック・インプットは標高マップに表現できない危険物との接触を減少させる一方,解離防止はナビゲーションの成功を改善させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:03:04 GMT)
• Occupancy Modeling via Drifting: One-Step Generation Enables Direct Policy Extraction [29.4]
  生成モデルは、報酬のない軌道上での占有をモデル化するために事前訓練される。 本稿では, このレシピを3つの軸に沿って分解する: 占領者のマルチモーダル構造を捉えなければならない程度, 生成モデルの種類, 政策抽出に用いる方法。 これにより, 占有モデルによる直接分化による政策抽出が可能であり, 批判蒸留の必要性を回避できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:37:20 GMT)
• Sign Betting for Misspecified Regression: Variance Adaptivity and Optimal Approximation [29.2]
  Baraud & Maillard (2025) の min-max 推定器を解析し,これをエンフサイン・ベッティング回帰 (enmphsign-betting regression) と呼ぶ。 実現可能性の下で、我々の境界は平均条件分散に適応し、Li et al. (2026) の分散適応率を回復する。 正規学習者は分布自由で高確率な$L_$oracle不等式を満たすことができず、普遍近似係数を厳密に3以下とすることで、適切な学習のための最適な普遍近似係数を特徴づける。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:33:52 GMT)
• Reinforcement Learning via Fixed-point Flow Matching [29.2]
  動作制約強化学習(RL)における訓練および微調整フローポリシーのための固定点フローマッチング(FFM)を提案する。 FFMは、RLにおけるトレーニングおよび微調整フローポリシーのためのデータフリープロシージャである。 オフライン-オンライン設定において,FFMが事前学習したフローポリシーを効果的に微調整できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:10:44 GMT)
• HiFun: a Hierarchical Framework for Efficient Functional Dexterous Manipulation Learning [29.1]
  機能的外乱操作タスクのための階層的実世界のRLフレームワークであるHiFunを提案する。 我々の重要な洞察は、コントロールの複雑さを正確に接触を実行するための機能的な手技に分離することである。 HiFunはオンライントレーニングの1時間で平均98.3%の成功を達成し、動的障害に対して頑健である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:37:15 GMT)
• VaryST: Generalizable Spatio-Temporal Forecasting Beyond the Closed-World Setting [29.1]
  既存のモデルは、ノード固有の表現、事前に定義された空間サポート、一貫した観測への依存を通じて、トレーニング環境に密結合されることが多い。 本稿では,スクラッチから学習したコンパクトセット予測モデルであるVarySTを提案する。 実験により、VarySTはドメイン内予測精度が強く、空間的および時間的変化下でゼロショットの一般化を大幅に改善し、観測可用性の変動に対して頑健であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:56:44 GMT)
• Scaling Multilingual Safety and Reasoning Evaluation through Reasoning-Guided Translation [28.9]
  大規模言語モデル(LLM)は言語にまたがって徐々に展開されているが、その安全性と推論能力は英語では主に評価されている。 多様なベンチマークタスクの構造と意味を保存するために設計された多言語評価を構築するための推論誘導型翻訳フレームワークを提案する。 我々は,11言語にまたがる7つの安全性,対話性,数学的推論のリソースにまたがるソースアライメント評価コレクションを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:58:39 GMT)
• Provable Transformer Context Compression for In-Context Reinforcement Learning [28.9]
  トランスフォーマーはパラメータ更新なしでコンテキスト内強化学習を行うことができる。 既存の理論的な構成は、しばしばサンプル化された遷移の数に応じて成長する文脈サイズを必要とする。 このような学習を行う上で、本質的にどの程度のコンテキストが必要なのか? 共有線形デコーダでは、最初の$L$TD反復を正確に再現するために必要な最小コンテキスト次元は、サンプル遷移によって誘導されるクリロフ次元であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:21:30 GMT)
• VLRLA: Deployment-Time Adaptation of Vision-Language-Action Models through In-Context Reinforcement Learning [28.9]
  視覚言語アクション(VLA)モデルは、視覚知覚と言語理解とロボット制御を結びつけ、命令条件の操作の基礎を提供する。 VLRLAは,既存のVLAモデルとテキスト・コンテクスト強化学習機能を組み合わせた,デプロイメント時適応のための汎用フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:35:08 GMT)
• Information-Gain Calibrated On-Policy Distillation for Deep Search Agents [28.7]
  エージェントが外部の証拠を反復的に検索するディープサーチでは、検索前の教師のもっともらしい質問に対する好みは、どのクエリが有効な証拠を返すかを予測できない可能性がある。 Standard OPDは、前のコンテキストのみから各学生のクエリを監督し、textbftextitevidence-blind supervision(EBS)と呼ばれる障害モードを誘導する。 我々は,検索後の情報ゲイン(IG)を用いて,検索された証拠の有効利用を利用してクエリの嗜好を校正しながら,両方の先行情報を校正する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:39:52 GMT)
• Complementary Future Token Pruning for World Action Models [28.6]
  CF-Pruneは、事前訓練されたWAMにおいて、将来のフレームトークンを刈り取るためのトレーニング不要のフレームワークである。 将来の視覚予測はアクション生成をサポートし、高忠実度ビデオ合成に必要なすべての視覚的詳細を保存する必要はない。 RoboLab、RoboCasa、および実世界の操作タスクに関する実験は、一貫した推論スピードアップを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:39:16 GMT)
• Test-Time Compute for Humanoid Behavior Foundation Models [28.6]
  テスト時間コマンド最適化(TTCO)を導入し、入力コマンドを特定のBFMに適応させて、所望の動作に近い実行軌道を生成する。 AMASSデータセット上の3つのBFMを通して、TTCOは平均的な世界的体位誤差をシミュレーションで79～84%削減する。 第3に、TTCOは、オリジナルの遠隔操作体動コマンドを必要とせずに、記録されたロボット軌道からBFM固有のアクションラベルを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:12:07 GMT)
• SWE-Stream: Scaling Executable Training Data for SWE Agents via Progressive Construction and Elastic Streaming [28.2]
  SWE-Streamは、プログレッシブな構築と弾力的なストリーミング実行を通じて実行可能なSWEトレーニングデータをスケールするシステムである。 6つのプログラミング言語にわたる10,728のリポジトリから開発履歴を使用します。 SWE-Streamは80,874個の検証されたタスクを構築し、118,688個の軌道を収集する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:41:49 GMT)
• PingpongDuo: Agile Humanoid Table Tennis Doubles with Safe Team Coordination [28.2]
  PingpongDuoは、安全なチーム調整を備えたアジャイルヒューマノイドダブルスのための階層的なフレームワークです。 シミュレーションでは、PingpongDuoは最先端のベースラインよりも13.2%向上した。 実世界の実験では、ロボットは2.4秒で2.15mのクリアランスと回復のサイクルを完了し、最高速度は2.23m/sである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:56:27 GMT)
• Spectral World Renderer: Unified 3D Hyperspectral Unmixing [28.2]
  我々は、世界生成とアンミックスを統一するスペクトラル・ワールド・レンダラーを提示する。 符号化エージェントは、測定されたスペクトルでレンダリングされる実行可能な3Dワールドを構築する。 それぞれのハイパースペクトル画像には、正確なラベルとサブピクセル比がある。 その結果、SWR-Benchは8つの屋内および屋外の世界を提供し、分解を検証できる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:40:05 GMT)
• EigDiff: Eigensample Diffusion - or how to significantly reduce training dataset size with marginal performance variation? [28.0]
  拡散モデルは訓練に費用がかかることで知られており、複数の小さなデノゲーションステップで画像から徐々にノイズを反転させる方法を学ぶために大規模なデータセットを必要とする。 現在のアプローチでは、トレーニングデータの潜在的な冗長性を無視し、拡散ステップの数を蒸留することに重点を置いている。 本稿では,モデル性能を保ちながら,より小さなデータセット上で拡散モデルを訓練するための固有サンプルの活用の可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:36:03 GMT)
• Efficient contextual partial monitoring with general function approximation [27.9]
  部分的フィードバックによる学習のパラダイムである側面情報を用いた有限部分監視(PM)ゲームについて検討する。 我々は,E2D.PMSideの設計にE2Dメタアルゴリズムを用いた。 我々は、OE2D.PMSideと呼ばれるE2D.PMSideの変種をオフライン回帰オラクルと組み合わせることで、最適な後悔を伴う効率的なアルゴリズムを与えることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:48:52 GMT)
• TIMERSI: Towards Self-Improved Agentic Deployment for Time-Series Foundation Models [27.9]
  時系列基礎モデルは強力なゼロショット予測を提供するが、実世界のアプリケーションへの展開にはモデル入力と出力のためのタスク固有の設計が必要である。 本稿では,凍結予測モデルを中心とした自己改善型エージェント展開システムであるTIMERSIを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:48:38 GMT)
• Dynamical Decoupling of Nonclassical States in a Biased-Noise Spin Qudit [27.9]
  ノイズバイアスのある量子ビットは、符号化された論理量子ビットの寿命を大幅に向上させることができることを示す。 我々は,一様重ね合わせ,猫状態,ハールランダム状態などの非古典的状態に対するDD性能のベンチマークを行った。 スピンキャットの誤り訂正符号に対して、連続DDは論理的重ね合わせのコヒーレンス時間$|+rangle_L$を225$msまで拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:55:11 GMT)
• Blame Errant Words, Not the Canvas: Defect-Aware Spatial Credit Assignment for Visual Text Generation [27.8]
  障害対応地域目標報酬モデルであるmathbfTextDART$を紹介した。 $mathbfSCANNER$は、これらの地域の判断を空間的に異なるポリシーフィードバックに変換する。 本手法は,テキストの精度とグリフの忠実度において,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:38:58 GMT)
• Hybrid supervised instance segmentation by learning label noise suppression [27.7]
  経済的なバウンディングボックスラベルと正確なピクセルワイドラベルをハイブリッド方式で活用できるパイプラインを提案する。 具体的には、2つのアシラリーモデルを設計し、ラベルの抑圧を学習し、バウンディングボックスラベルから正確な擬似ピクセルワイズラベルを得る。 我々は、擬似ラベルの精度を向上させるために、カテゴリ対応空間アテンションモジュール、カテゴリ制約モジュール、インスタンス制約モジュール、自己学習学習アプローチを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:10:03 GMT)
• How GUI Agents Fail: GraceBench for Execution Stability Diagnosis [27.6]
  モバイルアプリケーションの到達可能なインタラクション空間をUIトランジショングラフ(UTG)として表現するオンライン評価フレームワークであるGraceBenchを紹介した。 GraceBenchは、このグラフ整列表現に対するビデオグラウンドの軌跡評価を使用して、逸脱率、ループ負担率、リカバリ能力などのメトリクスで最終成功以上のプロセス安定性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:58:40 GMT)
• Accelerating VLA Inference with Perturbation Informed Execution [27.5]
  アクションチャンキング視覚言語アクション(VLA)モデルは、将来のロボットアクションのシーケンスを予測する。 固定水平実行では、ロボットは、各予測チャンクの固定長プレフィックスを実行した後、再びポリシーを呼び出す。 本稿では,次のポリシーコールの前に実行されるアクションチャンクとアクション数を共同で選択する,トレーニング不要なPICESを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:31:06 GMT)
• LatentLoop: Scaling Looped MoE Models with Asymmetric Compute Allocation [27.5]
  Looped Mixture-of-Experts (MoE)モデルはパラメータ再利用とスパース計算を組み合わせて、一致した予算下でのパフォーマンスを改善する。 パラメータを共有しても、異なるループ訪問が異なる役割を果たせることを示す。 我々は,第1訪問列を圧縮し,第2訪問列に全解像度を保持するtextbfLatentLoopを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:57:55 GMT)
• When Do Learned Blocks Preserve Causal Meaning? Block Identifiability and Constructive Causal Abstractions [27.5]
  ブロック対角非可逆変換に続いて座標置換が構成因果抽象を保存する最大クラスを形成することを示す。 加法オートエンコーダを用いた小さな合成実験により、独立に学習された表現間で高いレベルの介入を伝達できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:55:19 GMT)
• SNACK: A Sequential Notation Framework for Probabilistic Graph Generation [27.5]
  SNACKは確率グラフ生成のための文字列表現である。 グラフは、下三角形の隣接行列の 0 でない成分を符号化することによって線型化する。 また、ノード順序の対称性を明示的に説明することで、文字列ベースのGFlowNetのトレーニングを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:30:23 GMT)
• PhySGA: A Physics-Space Grounded Agentic Framework for Generalizable and Interactive 3D Composition [27.4]
  3Dオブジェクトの合成は、デジタルコンテンツ作成とロボットシミュレーションに欠かせない。 従来の手法では、オブジェクトの座標を直接予測するために大きな言語モデルを利用するか、生成前の拡散を利用して合成画像の視覚的アライメントを合成する。 エージェント探索と物理シミュレーションによる3次元合成のための物理空間接地エージェントフレームワークPhySGAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:47:24 GMT)
• SonoWorld: Towards Interactive Pose-Controllable Ultrasound World Models [27.3]
  SonoWorldはポーズコントロール可能な超音波ワールドモデルで、主にフリーハンド臨床ビデオから学習されている。 ロボット超音波データ取得とポリシー評価のためのデータ駆動型インタラクティブ環境を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:07:00 GMT)
• Euler: Towards Human-Centered Multi-Agent Mathematical Discovery [27.2]
  我々は、研究プロセスの共有された構造化された表現を中心に構築された、人間中心の数学的研究システムであるEulerを紹介する。 E Euler は、数学的ステートメント、仮定、証明依存、代替アプローチ、試み失敗、検証証拠を連結された研究グラフにまとめる。 E Eulerは、各セッションの計画、コラボレーション、検証に関して、永続的でタスクに依存した知識をエージェントに提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:27:36 GMT)
• EarlyCommit: Calibrated Word-by-Word Commitment for Robots Acting Before You Finish Speaking [26.8]
  EarlyCommitは、命令が話されている間、ロボットが意図したオブジェクトにコミットすることを可能にするツールである。 最高のオブジェクトの確率がユーザが設定したしきい値タウに達すると作用する。 トレーニングで見たことのない単語を含む命令について、EarlyCommitはキーワードマッチングの1.6倍から2倍の頻度でコミットする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:28:46 GMT)
• Beyond Static Cues: Unified Dynamic Detection of MLLM Backdoors via Dual-Flow Trajectory Analysis [26.5]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、安全クリティカルなドメインにますますデプロイされているが、バックドア攻撃に対する感受性は依然として深刻な課題である。 初期復号過程における内部信号の動的進化をモニタする統合検出フレームワーク EVO-Detect を提案する。 我々のアプローチは、BYEやTCAPといった最先端のベースラインを多種多様な攻撃ファミリーで大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:05:49 GMT)
• MMA-SafetyBench: A Benchmark for Multimodal Agent Safety Evaluation [26.5]
  本稿では,視覚的セマンティック・ヒジャッキンについて検討し,視覚的セマンティック・ヒジャッキンについて検討する。 我々はMMA-SafetyBenchを構築し,Webオートメーション,デスクトップGUI制御,モバイルナビゲーション,文書理解,ビデオ処理など,1,083の対向軌道を網羅したMMA-SafetyBenchを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:30:03 GMT)
• GraphRAG-LTM: A Layered Threat Modeling Framework for Attacks on Graph Retrieval-Augmented Generation [26.5]
  GraphRAG-LTMは、3つのネストレベルの攻撃者アクセスをテストするレイヤド脅威モデリングフレームワークである。 ランクフィードバックだけで回答の品質が低下し、グラデーションアクセスがクエリアタックを強化し、ブリッジ・トリップレットの削除がサポートファクト検索をさらに損なうことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:04:34 GMT)
• INTACT: Inducing Latent Reasoning on a Frozen Backbone [26.2]
  凍結したバックボーンモデルにおいて、小さな外部エンコーダを用いて遅延推論を誘導する。 IntACTはこのエンコーダを蒸留により訓練し、記述された推論ステップの効果を再現する。 また、問題ごとのエンドツーエンドのレイテンシをLlama-3.2-3Bで19%削減し、3Bスケールと8Bスケールで評価された遅延推論ベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:35:34 GMT)
• VASPO: Self-Distillation with Privileged Value Estimation [26.1]
  オンラインの自己蒸留は、特権的な自己教育者を通じて、推論モデルに対する厳密な監督を提供する。 近年の手法では、この信号をGRPOと組み合わせている。 PPO内でより効果的な統合を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:17:18 GMT)
• Interlock: From Local Correctness to Task Completion in Long-Horizon Agents [26.1]
  我々は,各タスクを型付き補完グラフとして表現するタスク合成のためのフレームワークであるInterlockを提案する。 接地エッジは公共の証拠を決定に結び付け、結合ハイパーエッジはコンポーネント間の共同制約を課し、実現エッジは決定を必要下流効果に結び付ける。 ソースカバレッジレビューは、元の要件が生成されるかどうかをチェックし、パブリックインプットレビューは、ルーリックが解決者に利用可能な材料によってサポートされているかどうかをチェックする。 エージェント・アズ・ジャッジは実行成果物を検査し、検証スクリプトを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:09:46 GMT)
• Gray-Box Hallucination Detection in LLMs with Token Identities [26.1]
  グレーボックス検出器は、生成中に放出されるトークン確率統計から幻覚を識別する。 本稿では,候補トークンと各トークンベクトル識別子を組み合わせた軽量グレーボックス幻覚検出器GURIを紹介する。 GURIは18の有向クロスモデル転送のうち17の確率のみのベースラインを上回る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:12:12 GMT)
• MAI-Gym: An Open All-in-One Platform for GUI Agent Evaluation and RL Training across Mobile and Computer Environments [26.0]
  MAI-GymはGUIエージェントの評価、データ収集、オンラインRLトレーニングを統合するオープンなオールインワンプラットフォームである。 我々はモバイルおよびコンピュータ用の統合9BエージェントであるMAI-Gym-9Bを訓練し、最先端の性能を達成する。 フレームワーク、合成スキル、モックアプリ、2000の検証タスク、およびrepro-Ducible Researchをサポートするモデルチェックポイントをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:06:01 GMT)
• In-Context Batch Black-box Optimization via Flow Matching [25.7]
  バッチブラックボックスの最適化は、多くの候補を並列に評価できる高価なシステムにおいて重要である。 本稿では,Thompson-Sampling Refinement (FMTR) のためのフローマッチングについて紹介する。 FMTRは、バッチBOと実世界のベンチマークのコンテキスト内ベースラインに対して高い性能を実現し、バッチ選択の計算コストを大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:55:43 GMT)
• Refine Actions If Needed: Adaptive Action Chunk Refinement for Robot Manipulation [25.6]
  反復生成ポリシーはタスクの成功率を高めることができるが、繰り返しネットワーク評価は推論遅延を増加させる。 このフレームワークは、異なるリファインメントレベルでアクションエラーを予測し、各実行可能な提案をどの程度洗練するかを決定する。 RAINは66.6%の成功を達成し、最も評価の高い拡散政策の成功率に近づき、政策遅延の5.71倍にも達する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:17:57 GMT)
• Cortex: Consolidating Context into Parametric Memory [25.5]
  単一,バッチ,シーケンシャルな更新の下での統合と維持を計測する5つのタスクファミリーテストベッドを導入する。 コンテクストの利用を予測し、コンテキスト条件付き出力をマージ可能な低ランクまたは構造的フィードフォワードネットワーク更新に蒸留する予測クエリを生成するCortexを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:03:01 GMT)
• Flexible Doubly Robust Proximal Causal Inference for Censored Outcomes [25.1]
  我々は、検閲された結果に対する柔軟な2つの堅牢なフレームワークであるPSB(Proximal Survival Bridge Learning)を紹介する。 PSBは結果ブリッジ(OB)、治療ブリッジ(TB)、二重頑健(DR)推定器を生成する。 既存のスカラー結果のためのフレキシブルな近位学習者とは異なり、PSBは検閲と生存曲線のターゲットを直接扱う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:21:22 GMT)
• ReTerm: Recovery Training for Self-Improving Terminal Agents [25.0]
  ターミナルエージェントは、長時間実行中のエラーから回復するのに苦労することが多い。 本稿では,自己改善型端末エージェントReTermを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:45:12 GMT)
• MAEM: Mitigating Recency Bias via a Replay-Free, Capacity-Controlled Dynamic Mixture of Experts for Class-Incremental Graph Learning [24.8]
  クラス増分グラフ学習では、予測はしばしば最近学習されたクラスに支配され、深刻な傾向バイアスを引き起こす。 クラス増分グラフ学習のためのキャパシティ制御型動的ミックス・オブ・エキスパートフレームワークであるMAEMを提案する。 4つのクラスインクリメンタルグラフベンチマークでは、MAEMの遅延バイアスが強い連続グラフ学習ベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:16:40 GMT)
• CoRedSkill: Stealthy Skill Composition Attacks via AST-Guided Injection [24.7]
  CoRedSkill(コレッドスキル)は、協力するスキルを通じてステルス攻撃を発生させる構成的赤チーム方式である。 我々は50のタスクと3つの攻撃目標をカバーする150のケースのベンチマークを構築し、攻撃成功、タスク完了、監査検出を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:52:03 GMT)
• SkillForge: Co-Evolving Skills and Agents via Dynamic Skill Lifecycles [24.6]
  本稿では、フィットネス駆動型スキルライフサイクルを通じて、スキルライブラリをコンパイルし、進化させるエージェントRL手法であるSkillForgeを提案する。 複数のインタラクティブなエージェントベンチマークで、SkillForgeは最高成功率を達成した。 SkillFurnaceは5k以上の注釈付きレコードのデータセットで、リタイアフィルタ付きSFTトラジェクトリをバンドルする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:01:48 GMT)
• Counterfactual Neighborhood Risk Fields: Evidence-Grounded Selective Safety for Vision-Language Models [24.5]
  本稿では,VLMの安全性を実証するフレームワークとして,CNRF(Counterfactual Neborhood Risk Fields)を紹介する。 CNRFは、コンテキストマッチングされた良質な有害な対物対を構築し、リスクとは別個の地区支援を推定する。 CNRFは86.06-89.30%のマクロ防衛成功率を達成し、良質なタスクユーティリティを維持している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:08:14 GMT)
• EvoWeave: Composing Reusable Agent Experience through Operation Level Graphs [24.2]
  EvoWeaveは、ノードとして抽象状態を表現し、エッジとして再利用可能な操作をエクスペリエンスメモリのフレームワークである。 フレームワークを4つのベンチマーク、5つの評価設定、3つの言語モデルバックボーンで研究する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:28:06 GMT)
• Risk-aware Road-network Trajectory Synthesis under Local Differential Privacy [24.0]
  ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)下でのロードネットワークトラジェクトリ合成は、信頼できないサーバに生のトラジェクトリをアップロードすることなく、モビリティデータ解析を可能にする。 既存のローカル・プライベート・トラジェクトリ合成法は、ローカル・ロード・ネットワークやトラジェクトリ・コンテキストによって引き起こされる不均一なプライバシーリスクに対処できない。 道路網軌道の局所的プライベート合成フレームワークであるTrajRACEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:52:31 GMT)
• Learning to Design Convex Relaxations for Nonconvex Optimization [23.9]
  凸緩和は、厳密な非問題を有効な境界を与える凸代理に置き換えることによって、非最適化を誘引可能である。 しかし、彼らのデザインは、リラクゼーションが正常に使用される場所と、どの程度の成長に値するかである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:30:39 GMT)
• SafeAdapt-Poker: Counterfactual Risk Calibration for Budgeted Adaptation under Opponent Shift [23.8]
  SafeAdapt-は、二重対数シーケンシャル制御問題として、反対シフト下での予算付き適応を定式化する。 評価対象は、正確なゲーム利用と安全性、四つの反対シフト、ローカルリスク校正、遅延機会割り当て、直接機会価値推定、値エラー、因子機構属性、予算感度、抽象HUNLクロスプレイ、プレイヤー/タイムアウト公開履歴の振る舞いである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:50:42 GMT)
• Are We Really Measuring Forgetting? Pitfalls in Evaluating Machine Unlearning for Multimodal LLMs [23.8]
  本稿では,実世界の知識と原則的評価プロトコルに基づくベンチマークであるGEMMUを紹介する。 誤解を招く可能性のある3つの大きな落とし穴を特定します。 本研究は,マルチモーダル・マシン・アンラーニングにおける厳密な評価の重要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:36:03 GMT)
• DexCast: Learning Real-World Dexterous Control from Human Videos [23.8]
  DEXCASTは、単眼のRGB-Dビデオから直接、器用なロボットハンドコントロールを学習するフレームワークである。 また,DexHand Motion Perception Moduleを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:14:55 GMT)
• CAST: History-Adaptive Spectral Clipping for LLM Pretraining [23.7]
  我々はSCの履歴適応拡張であるCAST(Clipping with Adaptive Scales and Thresholds)を紹介する。 CASTは、9つの勾配処理ベースラインよりも低いトレーニングと平均バリデーション損失を達成する。 ベースラインでの最後のスムーズなトレーニング損失は7.2%減少している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:15:43 GMT)
• SERO: Learning from Executable Oracle Continuations for Long-Horizon Agentic Reinforcement Learning [23.7]
  textbfState-Rooted Executable Rollout Optimization (SERO)を導入する。 SEROは、現在のポリシーによって実際に到達した状態を復元し、トレーニング専用のオラクルが実際の環境と対話し続けるようにする。 我々は、Qwen2.5-1.5B-InstructとQwen2.5-7B-Instructを用いて、ALFWorldとWebShopという2つの挑戦的な対話型エージェントベンチマーク上でSEROを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:46:40 GMT)
• ActiveEvidence: Decision-Focused Evidence Graphs with Verifiable Acquisition Gaps [23.6]
  マルチモーダルエージェントは、視覚的証拠が取得に値するかどうかを判断し、どの候補または解決案をクエリし、いつそれ以上の相互作用がもはやその決定を変えることができないのかを判断しなければならない。 本研究では,厳密な自由Metadata/pay-observation境界,ベクトルコスト,凍結した実行トレースの下でこの問題を考察し,決定可能なアクティブエビデンス獲得として扱う。 カウンターファクト・エビデンス・インタラクション・グラフ(CEIG)は、未解決のインタラクションに対する明示的なスコア囲いを維持しながら、一意のエビデンス値、署名された二階のインタラクション、および指示条件の害を表す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:29:06 GMT)
• Harness Policy Distillation: Aligning Agent Policies with Runtime Semantics [23.6]
  本稿では,実行時制御のセマンティクスを明示的なトレーニングターゲットとするHarness Policy Distillation(HPD)を紹介する。 HPDはハーネスを通じて参照トラジェクトリを再生し、通常のトラジェクトリデータに暗黙的な実行時セマンティクスを復元する。 制御状態の特権情報とネイティブ履歴から回復したランタイムセマンティクス上で共有モデルを共同でトレーニングする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:28:02 GMT)
• RAC: A Relational Agent Contract for Constraint-Governed Engineering Tasks [23.5]
  我々は、エンジニアリングエージェントのアクションおよびフィードバック層のためのハーネスに依存しない契約であるRACを紹介する。 信頼できる観察、セマンティックアクション、ツールベースの実現、独立した検証、そして修復証拠を指定する。 PCBの配置、ルーティング、修理作業において、RACは9つの評価されたモデルすべてに対して、平均90.9%のクリーンパス率を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:02:57 GMT)
• What Matters for World Modeling in Vision-Language-Action Models? [23.4]
  VLA(Vision-Language-Action Model)への世界モデルの統合は、将来的なダイナミクスを予測可能な、有望な方向性として現れている。 我々は、既存の取り組みを、Implicit Future Alignment、Explicit Future Query、MoT Future Expert、External World Predictorの4つの代表的なパラダイムに分類する。 1)世界表現の有効性はパラダイムに依存しているのに対し、2Dセマンティック表現は堅牢でパラダイム横断的なゲインを提供する; 2) 単一のパラダイムは普遍的に最適ではないが、疎結合のMoT Future Expertは総合的なパフォーマンスを提供する; 4)世界モデリングはアクションのみのベースラインよりもパフォーマンスを向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:01:30 GMT)
• Pack Light, CarryOn: Building Object-Oriented Context for Long-Horizon Agents [23.3]
  CarryOnは、再利用可能なタスクオブジェクトに関する継続を整理するオブジェクト指向のコンテキストランタイムである。 主な課題は、この再利用可能なベースを、その周辺履歴が削除された後に有効にしておくことである。 OSWorld 2.0とBrowseComp-Plusの実験では、それぞれ5.8%と7.0%の改善が見られ、トークン総使用量は51.9%、22.9%削減された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:46:42 GMT)
• Hindsight-Privileged RLVR: Single-Rollout Token Credit Without Group Sampling [23.2]
  検証可能な報酬(RLVR)による強化学習は、チェックされたタスク結果から言語モデルを訓練する。 本稿では,Hendsight-Privileged RLVR(HP-RLVR)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:06:59 GMT)
• RuleTrek: Benchmarking Agentic Rule Reasoning in Complex Scenarios [23.1]
  本稿では,複雑なシナリオにおけるエージェントルール推論のためのマルチドメインベンチマークであるtextbfRuleTrekを紹介する。 ルールグラウンド構築パイプラインは構造化されたルールグラフを抽出し、ルール固有のサブシナリオを生成し、漸進的に構成する。 RIとRDの最高スコアはそれぞれ62.47%と60.43%であり、E2Eのスコアは26.97%から55.29%である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:23:08 GMT)
• Fish Audio Drama 3 Technical Report [23.0]
  Fish Audio Drama 3は、テキストを演出に変換する音声生成モデルである。 複数の参照からの音声をクローンし、自然言語の方向に従って、次のターンがメモをくれたときにテイクを更新する。 既存の音声を埋め込んで編集し、ロングフォームとストリーミングオーディオを合成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:28:32 GMT)
• JetSpec++: Foresight Parallel Drafting with Self Refinements [22.8]
  投機的復号化の有効性は、投機的復号化トークンの受理率と製造コストの2つの量に支配されている。 これら2つの目的をアルゴリズムとシステムの共同設計で最適化できることを示し,JetSpec++を提示する。 JetSpec++は、ほとんど完全にコストを隠しながら、強力な学習されたドラフトモデルを維持している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:37:27 GMT)
• ChronoCulture: Evaluating Cultural Awareness Across Time in Large Language Models [22.8]
  クロノカルチャー(ChronoCulture)は、72か国にわたる縦断調査データから作られた10,360対の時間対のベンチマークである。 モデルは、ある時点における国の態度を予測できるが、それらの態度がどのように変化するかを確実に把握できない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:50:35 GMT)
• CascadeLedger: Counterfactual Auditing of Information and Resource Integrity in LLM Cascades [22.7]
  CascadeLedgerは、予算のかかった言語モデルカスケードのための対実的な実行監査フレームワークである。 コール・バイ・リードのセマンティクスを強制し、サービスに読み取りをバインドし、IDをキャッシュし、可用性を記録し、コンポーネント単位の予算移行を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:24:28 GMT)
• InstructPro2: Natural Language and Biological Grounding Guided De Novo Protein Design [22.6]
  自然言語設計目的をタンパク質配列に変換するために,InstructPro2を開発した。 テキストエンコーダは設計命令をキャプチャし、専用のリガンドと抗原エンコーダは配列生成デコーダに生物学的コンテキストを提供する。 機能的タンパク質生成ベンチマークでは、InstructPro2は最強のベースラインであるPinalを上回り、機能的リカバリF1を74.8対62.2で達成している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:09:19 GMT)
• On the Stability and Convergence of Flow Map Training [22.4]
  フローマップは、拡散軌道を1段階のサンプリング器に補正し、効率的な生成を解放する確率的生成法である。 多くのフローマップ学習手法では、停止勾配演算子をトレーニング対象の重要な部分として採用している。 関数勾配流解析は,フローマップの真のトレーニング力学を正確に記述している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:04:15 GMT)
• OmniHOI: Dexterous Hand-Object Interaction from Monocular Human Video [22.3]
  OmniHOIは、手と物体の相互作用をRGBビデオに変換するパイプラインである。 6～22 DoFの5手それぞれに150回以上の移動軌跡を移動し,39～89%の成功を収めた。 60本のモノクロビデオクリップで53%の成功を達成しました。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:46:07 GMT)
• Open Benchmark of AI Impact on Humans (ImpactBench): an expert-guided, open platform for the holistic evaluation of AI impact on humans [22.3]
  我々は、AI Impact on HumansまたはImpactBenchのオープンベンチマークを紹介する。 我々の反復的かつ専門家主導型プラットフォームは、モデル行動が個人の幸福を損なうかどうかを評価する。 以上の結果から,モデルでは68.7%で望ましい行動が促進されたが,53.1%で危害は回避された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:42:02 GMT)
• MolLean: A Process-Verifiable Language for Chemical Reasoning [22.1]
  モランは化学推論を明示的な分子状態に置きます。 階層化されたリーンベースのカーネルは、状態遷移と分子の読み出しに対するアサーションをチェックする。 型付き目撃プロトコルは、外部から供給された測定からネイティブな構造チェックを分離する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:43:10 GMT)
• ResearchFlow-Eval: Tracing the Execution Gap in End-to-End Multi-Claim Autoresearch [22.1]
  オートリサーチシステムは、研究プロジェクト全体を実行する傾向にある。 既存の自動検索システムの評価は、通常、独立したタスクや最終成果物をスコアし、これらのプロセスレベルの能力はほとんど測定されていない。 我々は,連続的な科学的な実行とルーブリックをステージレベルとクレームレベルの両方で評価する,詳細なフレームワークであるResearchFlow-Evalを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:39:11 GMT)
• Repairing Speech Access After Text Updates with Frozen Affine Fields [22.0]
  音声対応言語モデルは、テキスト豊富な言語バックボーンから知識の大部分を継承し、継続的なモデルのメンテナンスはテキスト更新によって支配される。 我々は、このミスマッチを、知識を有するチェックポイントが凍結状態のままであり、分離可能なオペレータが1つのモデルパスで音声のみのアクセスを修復する、更新後の音声アクセス修復として定式化する。 Affine Fields for Interface repair across Modalities (AFFIRM) を導入し、まず音声隠れ状態のベース修正を学習・凍結し、演算子学習クエリに対して平均ゼロでクエリ固有の補正を追加する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:24:38 GMT)
• DreamHMR: From Video Generation to Human Motion Modeling via Structural Focusing [21.9]
  身体と手動の完全な再構成にビデオ生成を適応させるフレームワークであるDreamHMRを提案する。 これはグローバルからローカルへの戦略に従っており、まず人間の幾何学におけるビデオ表現を基礎にし、次に身体を精製し、信頼できる局所的な証拠で詳細を手作業で記述する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:45:54 GMT)
• DAGFormer: Global Topology Prediction for Transformer Cross-Layer Connections [21.9]
  DAGFormerはモデル全体のルーティングを一度に計画する。 75Mから1Bパラメータの一致したOLMo-2ペアでは、DAGFormer WikiText-2のパープレキシティがバニラトランスフォーマー上で17%から25%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:50:21 GMT)
• A Bregman Proximal Viewpoint on Neural Operators [21.7]
  本稿では,Banach関数空間上のBregman正規化最適化問題の最小化問題として,演算子の作用を観測することにより,ニューラル演算子のいくつかの進歩を示す。 この新しい視点は、古典的ニューラル作用素を回復するのに十分な一般性を持ち、また新しい変種であるブレグマンニューラル作用素(英語版)を創始した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:44:41 GMT)
• SecReason: Vulnerability Detection and In-Stream Self-Repair for LLM Code Generation [21.6]
  大規模言語モデル(LLM)は、生成されたコードにセキュリティ脆弱性を導入する可能性がある。 既存の防衛は、前、中、後、世代ごとに行動するが、世代間はコードを検査することはない。 このウィンドウをモニタするストリーム内ディフェンスであるSecReasonを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:57:43 GMT)
• HACHIMI-II: From Role-Play to Learner Behavior Modeling for Faithful Student Simulation [21.6]
  八味二は学習者の歴史から学生モデルを構築し、学習者の状態を現在の項目や家庭教師のターンに推測し、それを行動ハーネスにコンパイルする。 シミュレーションされた学生は、モデルによって設定されたレベルで実行し、互いにほとんど異なり、真の学習者の誤りをほとんど起こさない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:24:39 GMT)
• Rationale Distribution Distillation via Flow Matching for Distributional Continuous Latent Reasoning [21.5]
  本研究では,一定の長さの潜水列上での条件流を学習するための有理分布蒸留(RDD)を提案する。 結果の分布推論器は、評価された点値潜在推論基準値よりも高い回答カバレッジを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:30:04 GMT)
• CommerceGen-Studio: An End-to-End Framework for Commercial-Grade Main-Image Generation [21.4]
  我々は,eコマースのストック・キーピング・ユニット向けに,商用グレードのメインイメージを生成するエンドツーエンドのフレームワークであるCommerceGen-Studioを紹介する。 我々のフレームワークは,情報抽出,セマンティックリライト,マルチ条件生成という3段階のパイプラインに沿って構成されている。 1日に数百万のメインイメージを処理し、毎秒数秒のレイテンシで運用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:48 GMT)
• MorphAct: Robot Policies Morphing with the Worlds They Act In [21.2]
  MorphActは、インタラクションコンテキストの変化に応じてロボットポリシーパラメータを動的に調整するフレームワークである。 LIBEROとMeta-Worldの3つのVLAバックボーンのパフォーマンスを改善し、最大16.30%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:31:24 GMT)
• TEX-MEX: Similarity-Guided Temporal Contrastive Learning for Time Series [21.2]
  我々は、TEX-MEXを導入し、この2つを一つの関係にまとめる最初のアプローチを紹介します。 データセットをまたいだランダムなウィンドウのバッチが与えられた場合、TEX-MEXはエンコーダを使用して、どのウィンドウが構造的に類似しているかを識別する。 すると、それぞれのウィンドウを時間的にシフトした同じウィンドウへ引きずり出し、異なるウィンドウから押し出す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:15:12 GMT)
• Beyond Distribution Matching: Selective Margin Preservation for Supervised Fine-Tuning [21.2]
  Supervised Fine-tuning (SFT) は教師が強制した接頭辞における非ターゲットトークンのロジットマージンを変化させる。 我々は,ソフト補助装置が,その分布を凍結することなく,選択された局所的非ターゲットマージン関係を保存できるかどうかを問う。 ソフトマージンターゲットであるtextbfSelective Rank-Preserving SFT (SRP-SFT) を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:09:26 GMT)
• Beyond Retrieval: Evidence Access and Event Aggregation in Agent Memory [21.1]
  Trajectory Memory (TM) は元のトラジェクトリを保持し、質問時にソースに適応可能な読み込みビューを構築する。 TallyMemはQwen3-32Bを35.2%から49.0%に引き上げ、TMよりも13.8ポイント上昇した。 イベントセットを生のログから独立して解析した制御プローブは、ルーティングなしで82.8%から93.8%までの11.0ポイントのゲインを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:53:17 GMT)
• STRATA: Self-Maintaining Structured Experience Graphs for Self-Evolving Language Agents [21.1]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは、経験を蓄積することで、テスト時に自己進化することができる。 LLMのほとんどのエージェントは単一レベルであり、軌道、蒸留、そして最も平均的な推論項目は全て、類似性を埋め込むことでインデックス付けされた1つの未分化プールに着陸する。 我々は、構造化された結果グラウンドの自己維持メモリSTRATAを導入し、経験を原子スキルとコードスニペットの3層グラフにまとめる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:31:59 GMT)
• Efficient Test-Time Adaptation For Robot Policies [21.1]
  TEMPOは、テスト時間エントロピー規則化、メモリ誘導ポリシー最適化手法である。 厳しいシフトの下で、批評家主導の更新を安定化させる。 TEMPOは一貫した利得をもたらし、単一デバイス設定で最大80%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:05:24 GMT)
• Does the Linguistic Register of Thinking Matter? Wenyan as a Compact Reasoning Register for Chinese LLMs [21.0]
  古典中国語の中間的推論を発信するウイニャン思考(ウイニャンウェン)を提案する。 我々は、同じソースデータ、教師家族、ベースモデル、SFTレシピを用いて、コンパクトな現代中国語制御を構築する。 Wenyan氏は、主要なベンチマークでコンパクトな現代中国語コントロールを一貫して上回り、追加ベンチマークで競争力を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:04:05 GMT)
• Beyond the Trial-and-Error Loop: Hybrid Projection and Automated Tuning for Distributed Training [20.9]
  Primus Projectionは、できることを計測し、できないことをシミュレートするハイブリッドプロジェクションエンジンである。 スコープ外の集合体、FSDPオーバーラップ、マルチノードターゲットでの完全なパイプラインスケジュールを解析的に復元する。 純粋なシミュレーションモードはCPU上で完全に動作し、GPUを使わずにプリシリコン計画を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:15:28 GMT)
• Memory-Efficient Subspace Optimization with Residual Correction: From Momentum SGD to Muon [20.9]
  LLMトレーニングのメモリコストを削減するために,メモリ効率の低いサブスペース最適化が実用化されている。 以前のアルゴリズムは勾配の先頭の特異部分空間に依存していたが、ノイズ勾配は後の訓練段階において部分空間を支配している可能性がある。 我々は、部分空間の状態を維持し、パラメータ更新に残留勾配を追加する残差補正フレームワークを採用する。 我々は、固定正則基底に対して$O(T-1/4)$収束率を得るSMRCを開発し、フルスペース運動量SGDと一致する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:12:57 GMT)
• Can We Believe AI Peer Review? [20.8]
  ICLR 2025と2026の200論文と約14,000のAIレビューを用いて、スコア信頼性、スコア分布推定、リビジョンゲインに関するクロスモデル合意について検討した。 有限粒度スコアリングプロトコルはスコアのばらつきを低減させるが、平均スコアを体系的にシフトさせる一方、原稿リビジョンに割り当てられた利得はレビュアーに強く依存する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:27:05 GMT)
• SWE-Nexus: Automated Composition of Software Engineering Tasks from Test Execution [20.7]
  SWE-Nexusは、テスト実行からリポジトリレベルの実装タスクを構築する、完全に自動化されたパイプラインである。 選択されたテストファイルごとに、トレースは、プロダクション機能体の観察された実行フットプリントを記録する。 ベンチマークには、6つのプログラミング言語にわたる105リポジトリから600のタスクが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:45:59 GMT)
• MemCode: Discrete Semantic Representations for Long-Term Agent Memory [20.7]
  本稿では,検索指向の書き込みを個別の連想検索と組み合わせた長期エージェントメモリフレームワークMemCodeを提案する。 MemCodeは対話を自己完結型原子メモリユニット(AMU)に書き直し、AMUを学習可能なコードブックにマッピングする。 GPT-4o-mini と Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 のバックボーンを持つ LongMemEval-S と LoCoMo では、MemCode はダイアログ単位のメモリ構成をおよそ 40130 秒に抑えながら、全体的な精度を最高のものにしている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:51:29 GMT)
• ABot-ER: Unified Embodied Reasoning through Agentic Data-Model Co-Evolution [20.6]
  本稿では,ABot Embodied Reasoning(ABot-ER)について紹介する。 ABot-ERは、知覚における空間、シーン、時間的推論にまたがる3つの能力のすべてに、専門家レベルの深さを指示する。 ABot-ERは、統一されたパラメトリックフレームワーク内での認識、計画、実行を通じて、最先端の全体的なパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:44:13 GMT)
• TANGO: RNA Topology and Geometry Co-Design [20.6]
  RNA逆設計をトポロジーと幾何学の共設計問題として定式化する。 本稿では,多目的強化学習フレームワークであるTANGOを提案する。 実験の結果、タンゴは多様なデザインと斬新なデザインを生み出し、三次構造と二次構造のパフォーマンスをそれぞれ18.3%、52.7%向上させた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:37:51 GMT)
• CoTL: Compact Token Learning for 3D Scene Representation [20.6]
  CoTLはコンパクトなトークン集合を学習するフレームワークで、シーンの幾何学と外観を、未提示のマルチビュー画像から学習する。 RealEstate10K と ACID の実験は、結果として得られるコンパクトで非構造化トークンセットが競合する新規ビュー合成をサポートすることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:12:53 GMT)
• Not All Criteria Matter: Importance-Aware Criteria Weighting for Rubric-Based LLM Evaluation [20.6]
  本稿では,2つの重要度比較から基準の重みを導出するImportance-Aware Criteria Weighting(ICW)を提案する。 ICWは、均一な重み付けと競争的な重み付け方法より一貫して優れている。 下流の強化学習において、より良いポリシーモデルに変換される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:05:43 GMT)
• AgentSafeEvo: Adversarial Co-Evolution for LLM Agent Safety [20.6]
  悪意のあるコンテンツは、大きな言語モデル(LLM)エージェントによって安全でないアクションを誘導することができる。 我々はエージェント安全のための共進化型強化学習フレームワークであるAgentSafeEvoを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:13:29 GMT)
• Self-Conditioning Enables Deep Sequential Reasoning in Flow Matching [20.6]
  本研究では,フローマッチングなどの反復型サンプリングが視覚的推論問題によく適していることを示す。 我々は、前ステップの最終的な画像の推定値のモデルを条件付けするセルフコンディショニングが、このボトルネックを取り除く上で、これまで認識されていなかった役割を担っていることを明らかにした。 本研究は、将来の視覚的推論研究のための設計原則として、サンプリングステップ間でより多くの情報を運ぶことを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:56:19 GMT)
• Lost in the Fallback: How Reliably Do Typed Decision Models Use Fallback Options? [20.4]
  我々はPaired Fallback Robustness (PFR)テストを導入し、フォールバック信頼性の2つの側面を評価する。 正しい認識が正しいフォールバックオプションに確実に転送されないことが分かりました。 同じフォールバックルールの論理的に等価な定式化は、モデル決定にかなりの不一致をもたらす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:21:25 GMT)
• CIViC: Evidence Gates for Audio-Conditioned Visual Prediction on Proxy Tasks [20.4]
  Conditional Input and Visual Interpretation Checks (CIViC) は、インタプリタ、ホールドアウトタスク比較、エンドポイント制御に解釈をリンクする。 本研究では,アクター・ディジョイント・フェース・ラスター・テスト,合成オーディオ・フェース・ミックス,ソース・ビデオ・ディジョイント・アクセシビリティ・タスクのCIViCを実演する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:29:23 GMT)
• Designing Textual Interfaces To Enhance Llm Reasoning On Audio-Visual Question Answering [20.3]
  テキストインタフェースの設計がマルチモーダル推論の迅速な最適化にどのように影響するかを検討する。 Qwen3-OmniとGeminiによる実験は、直接的プロンプト最適化がモデルに依存したゲインを提供することを示している。 本研究は,一様推論システムに即時最適化を効果的にするための重要な要素として,テキストインタフェース設計を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:23:59 GMT)
• Can LLMs Anticipate Their Cruxes? [20.2]
  私たちは、あるアクションを別のアクションに推奨するモデルを導いた、十字架を抽出することに興味があります。 したがって、くちばしはモデルのロールアウトの分布の性質であり、1つのロールアウトではない。 我々は、この最後の処理を、裁判官の86倍の計算量であるリランカへの安価な呼び出しで計算可能とする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 23:00:12 GMT)
• LEV: Thinking Fast and Deep with Looped Decision Models [20.2]
  トークンを生成する代わりに、そのレイヤをループで再実行することで、より深く考える決定モデルであるLEVを紹介します。 3つのループのバックボーンでは、精度は重みの深さとともに上昇する。 ロックされたテストセットでは、1.4Bと3Bのモデルは密度の高い(ループなし)モデルよりも5.4から8.8ポイント正確である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:20:03 GMT)
• Doctor Trigger: A Framework for Release-Bound Face Verification [20.1]
  既存のアプローチは、証明を確立し、操作を検出し、埋め込みの透かしを復元し、画像の完全性を検証するか、許可されていない顔操作を妨害する。 これらの機能は、必ずしも特定のパブリッシャが登録したリリースと整合性を確立するとは限らない。 本稿では,民間出版社が保有するリリースレコードに対して,顔の循環を検証するためのフレームワークであるDoctor Triggerを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:42:02 GMT)
• Memorizing Who, Knowing How: Benchmarking Personal and Procedural Memory for Persistent Assistants [20.1]
  永続的な個人エージェントのための記憶システムは、孤立した記憶を超えて、その役割に関する個人的な記憶と、行動に関する手続き的な記憶の両方を維持する必要がある。 既存のベンチマークは一般的に個人的または手続き的な記憶を強調し、それらの相互作用を過小評価している。 PraxisMemBenchは、日々の生活や仕事の軌跡にまたがってパーソナライズを行うためのハーネスベースのベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:33:40 GMT)
• Optimal Hydra: Model Heterogeneous Federated Learning for LLMs using Data-Informed Hydra-Nets [20.0]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散プライベートデータのトレーニングを容易にするが、クライアントリソースの制限はトレーニングを非現実的なものにする。 微細チューニングのための変圧器ベースヘテロジニアスFLフレームワークであるOptimal Hydraを提案する。 3つのデータセットの実験では、ベースラインメソッドよりも大幅に改善され、ローカルリソースの要求が低減された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:08:34 GMT)
• RELAY: Selective Self-Distillation with Adaptive Hand-off for Rubric-Based Reinforcement Learning [20.0]
  選択蒸留とGRPOが教員効果に及ぼす影響について検討した。 ステージ1は凍った教師からの選択的蒸留とGRPOを結合し、プラトー検出器が教師を除去し、ステージ2はGRPO単独で継続する。 Qwen3-1.7B/Medicineでは、共有チェックポイントから教師を取り除くと、保持、弱め、またはリフレッシュする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:22:37 GMT)
• APRiL: An Open-ended Benchmark for Chinese Social Awareness in Large Language Models [20.0]
  APRiL(APRiL)は、中国の社会認識のためのオープンなベンチマークである。 APRiLには、6つのカテゴリにまたがる2,196のソーシャルアウェアネス評価インスタンスと2つの補完的なタスクが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:28:42 GMT)
• Optimal Explicit and Implicit Regularization Strengths in High-Dimensional Continual Linear Regression [20.0]
  学習者がタスクの連続を観察し、そのパラメータを逐次更新する高次元状態における連続線形回帰について検討する。 最適の固定ステップサイズがタスク数とほぼ逆転することを示す。 このスケーリングの下では、結果の一般化損失は最適に調整されたL2(等方性)正規化によって達成されるものと同値であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:51:18 GMT)
• XferAgent: Cross-Agent Experience Transfer for Self-Improving LLM Agents [19.9]
  大きな言語モデル(LLM)エージェントは、以前のタスクの実行から経験を再利用して、その後のタスクのパフォーマンスを改善することができる。 我々は,クロスエージェント体験伝達のためのフレームワークであるXferAgentを提案する。 XferAgentは、ローカルおよび共有エクスペリエンスグラフで再利用可能なエクスペリエンスを整理する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:51:53 GMT)
• HEM-Med: A Hierarchical Agentic Memory Framework for Safe Multi-Center Medication Recommendation [19.8]
  メディケイトレコメンデーション(MR)は臨床診断支援に重要である。 既存のマルチセンター方式では、病院固有の処方パターンから移植可能なクロスホスピタルな臨床経験を逸脱することができない。 HEM-MedはマルチセンターMRのための新しい階層型エージェントメモリフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:39:34 GMT)
• Decoupled Marginal Sharpening for Training-Free Inference-Time Scaling [19.8]
  モデル重みを更新したり、外部報酬モデルを使用したりすることなく、推定時間でのLLM推論を改善する方法について検討する。 本稿では、モデルが特定の推論経路をどれだけ強く好むかを個別に制御するDecoupled Margin Sharpening (DMS)を提案する。 DMSは、すべてのタスクで比較されたメソッドの中で、最も平均パス@1を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:55:22 GMT)
• Learning Visual Speech Representations via Cross-Modal Distillation and Joint Face-Lip Modeling [19.8]
  視覚音声の明瞭さと、ヘッドポーズやビデオ解像度に対する感度が原因で、リップリーディングは依然として困難である。 本研究では, クロスモーダル蒸留とジョイント・フェイスリップ・モデリングによる堅牢な視覚表現学習のためのフレームワークであるFLAREを提案する。 FLAREは、それぞれ11.7%、13.2%、34.3%のワードエラー率で、強いリップリーディング性能を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:18:45 GMT)
• RDCompGS: Rate-Distortion Optimization for Compression of 3D Gaussian Splatting with Image Codecs [19.8]
  3D Gaussian Splatting (3DGS)は高品質でリアルタイムな新規ビュー合成を可能にするが、かなりのストレージと送信資源を必要とする。 本稿では3DGS圧縮手法RDCompGSを提案する。 3つのベンチマークデータセットの実験では、RDCompGSは平均Bjntegaardデルタレートを37.84%、H.265/HEVCとJPEG XLで49.31%削減した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:55:12 GMT)
• Computed, not Memorized: Bit-Factorized Identifiers for Efficient Generative Retrieval [19.8]
  生成的検索は、その効率的なエンドツーエンドの索引付けと検索で知られている。 本稿では,生成検索のための数値DocID設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:42:57 GMT)
• Where Do LLM Ensemble Gains Come From? Decomposing Candidate Value, Diversity, and Aggregation [19.7]
  LLMアンサンブルゲインは、しばしば単一のベースラインに対して測定されるが、追加候補に起因する値は、使用した比較によって変化する。 直接(候補なし)、単スロット(マルチスロットインタフェースの1候補)、重複(繰り返し1候補)、多重候補(複数候補)の4つの整合条件下でLLMアグリゲータについて検討した。 以上の結果から,アンサンブル評価が追加候補に利得を与える前に基準制御を記述すべき理由が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:52:10 GMT)
• World Modeling through Spectral Alignment [19.5]
  我々は、観察間の望ましい関係を明確に規定するフレームワークであるSpecWMを紹介する。 異なるカーネルは、物理的状態情報から完全に自己管理された時間カーネルまで、さまざまな監督を提供する。 表現幾何を明示的に指定することは、潜在世界モデルが制御のために保持するものを操縦する簡単な方法であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:50:41 GMT)
• TreeSpark: Learning to Draft the Trees You Verify for Speculative Decoding [19.5]
  DFlashやDSparkのような並列ドラフトアは提案の遅延を減らしますが、早期のミスマッチは各ブロックがどの程度受け入れられるかを制限します。 TreeSparkは半自動回帰型DSparkアーキテクチャを拡張した統合トレーニングおよび推論フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:21:09 GMT)
• STP-GUI: Spatially-Aware Token Pruning for Efficient Web-GUI Agents [19.5]
  高解像度のスクリーンショットとマルチターン履歴は過剰な視覚トークンを導入し、かなりの推測オーバーヘッドを引き起こす。 既存のトークンプルーニング法は主に自然画像用に設計されており、重要なスコアに基づいてトークンを独立に選択することが多い。 空間的コヒーレントなウィンドウレベルの選択を行いながら、きめ細かい命令条件付きトークンスコアリングを保存できるクエリ誘導トークンフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:53:48 GMT)
• LASER: Latent Space Adjoint Matching for Support-Constrained Entropy-Regularized Offline RL [19.4]
  オフライン強化学習(RL)は、コストのかかるオンラインインタラクションを必要とせずに、静的データセットからのポリシー最適化を可能にする。 我々は、エントロピー規則化された潜在空間 RL を実現するために、潜在空間随伴マッチングを適用する新しいオフライン RL アルゴリズム LASER を紹介する。 OGBenchタスクの課題に対して,LASERが最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:23:06 GMT)
• OpenDepth: Repurposing Image Editing Priors for Robust Open-World Monocular Depth Estimation [19.4]
  Intra-Domain Awareness を導入したオープンワールド MDE フレームワーク OpenDepth を提案する。 我々は,OpenDepthが標準および極端気象ベンチマークでゼロショット深度を安定的に推定するために,新しいSOTAレコードを設定することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:26:42 GMT)
• CARD: Closing the Teacher-Student Loop for Adversarial Robustness Distillation [19.1]
  対向ロバストネス蒸留は、頑健な教師を固定知識源として扱い、一方通行でコンパクトな生徒にロバストネスを伝達する。 このパラダイムは、学生が蒸留されると教師との交流を終了し、蒸留された学生から潜在的に有用なフィードバックを捨てる。 本研究では, 閉鎖ループフレームワークであるCARD(Cyclic Adrial Robustness Distillation)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:04:24 GMT)
• Analog RF Computing for Integrated Data and AI Flows Over Wireless Networks [19.1]
  多くのリソース制約されたエッジデバイスは、人工知能(AI)サービスを必要とするが、ニューラルネットワーク(NN)を保存または実行するのに十分なパワーを持っていない。 アナログ無線周波数(RF)計算は、基地局(BS)にNN重みを符号化する波形を異なるクライアントに多重キャストさせることにより、この制限に対処する。 本稿では、マルチユーザマルチインプット多重出力(MU-MIMO)ダウンリンクシナリオを考察し、マルチキャストAIフローとユニキャストデータフローの統合による相対集約データレートの低減について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:28:02 GMT)
• ReFormBench: Benchmarking the Stability of Response-Conditioned Format Correction in Large Language Models [19.0]
  ReFormBenchは、大規模言語モデルの信頼性の高い使用のためのベンチマークである。 ターゲットを機能と要求/禁止モードでリンクし、変種間でインスタンス化された要求を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:16:36 GMT)
• Reflect After Failure: Brain-Inspired Self-Evolving Agents for Embodied Spatial Intelligence [18.9]
  我々は,脳にインスパイアされた空間知能の自己進化剤であるHiMecoを提案する。 HiMecoは知覚探索計画(PEP)の失敗を診断し、再利用可能な戦略を導出するための実行試行を比較する。 また、インタラクションプログラムをパラメータ化されたスキルに抽象化し、エビデンス契約と実行ベースのバリデーションを使用して、保持と再利用を決定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:59:04 GMT)
• RM-OPD: On-Policy Distillation for Generative Reward Models [18.9]
  RM-OPD(Reward Modeling via On-Policy Distillation)は、専門的な買収と能力統合を分離する2段階のフレームワークである。 まず、ドメイン特化教師モデルを単一ドメインGRPOファインタニングで培養し、各専門家が単独でパフォーマンス天井に到達できるようにする。 我々は,これらの教師を (i) ルート付きオンライン蒸留を通じて一つの学生モデルに統合し,学生が生成した批判に対するトークンレベルの厳密な監督を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:20:55 GMT)
• ForceBench: Benchmarking Force Integration for Robotic Manipulation [18.9]
  ForceBenchは、統一されたプロトコルの下で6軸手首力統合を評価するためのシミュレーションベンチマークである。 1つの非フォースベースラインと6つのフォース統合設計を共有の_0.5$バックボーンで比較する。 プロンプト・フュージョンは、ベースラインの23.25%に対して35.31%の観測平均シミュレーション成功を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:28:09 GMT)
• BenchChecker: Assessing the Credibility of Bug-Fixing Benchmarks for LLMs [18.8]
  BenchCheckerは、オープンソースモデルとクローズドソースモデルの両方と互換性のあるフレームワークである。 法医学に基づく2段階検出プロセスを採用し、テキストモデル出力のみを用いている。 6つのベンチマークで約0.9の2-16スコアで堅牢な検出を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:34:48 GMT)
• Where to Start, How to Move: Analyzing Curricula under GRPO for Long-Horizon LLM Agents [18.8]
  グループ相対政策最適化(GRPO)は、すべてのロールアウトが同じ報酬を受ける場合、報酬関係の学習信号を提供しない。 複数の相互作用を必要とする長期タスクでは、報酬はタスク完了の成功時にのみ与えられる。 本研究では,初期位置,ハンドオフ単位,移動規則がタスク完了にどう影響するかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:42:53 GMT)
• FACES: Fine-grained Gated Semantic Alignment for Multimodal Emotional Support Conversation [18.8]
  本稿では,MESC のセマンティックアライメントフレームワークである FACES を提案する。 制御された応答長プロトコルの下で、FACESは平均MLLMベースの評価スコアを3.61から4.04に改善し、SOTAに対する80.22%の対の勝利率を達成する。 3つの外部データセットの結果は、転送可能性をさらにサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:54:06 GMT)
• When Does Momentum Help in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards? [18.8]
  強化学習における第1モーメント運動量の有用性について検証した。 オーバーシュートを防ぐ範囲内で$を値上げすることは、厳密に最適化を加速することを証明する。 学習率$$が減少するにつれて、固定$$で期待される利益は、これらの変動よりも早く消えることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:11:14 GMT)
• NeuroDETR: Multiscale Discrete Spatiotemporal Tokenization for Asynchronous EEG Event Detection [18.8]
  非同期EEGイベント検出は、実用的な脳-コンピュータインタフェースをサポートする。 本稿では、構造化トークン化とイベント認識機能強化を組み合わせた離散的マルチスケールフレームワークを提案する。 これらの知見は、連続的な相互作用とモニタリングの間に有意義な神経活動を認識するBCIシステムの開発の基礎となる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:27:34 GMT)
• MagicGarment: Benchmarking Single-Image Standalone 3D Garment Reconstruction [18.7]
  MagicGarmentは、1,518の専門的な資産を持つ単画像のスタンドアロンな3D衣服再構築のためのベンチマークである。 予め訓練された画像から3Dのバックボーンを2段階に適応させることにより,衣服を意識した基準ベースラインを確立する。 実験ではMagicGarmentのベンチマークユーティリティと着物認識適応の有効性が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:45:01 GMT)
• CoDy: Codec Dynamics as Complementary Priors for Unsupervised Temporal Action Localization [18.7]
  Unsupervised temporal Action Localization (UTAL) は、行動カテゴリを特定し、アノテーションの監督なしに時間境界をローカライズすることを目的としている。 既存の手法は、通常、RGBと光フロー表現のみからタスクの監督を導き、しばしばノイズのあるカテゴリー割り当てと不正確な時間境界をもたらす。 我々は,UTALの視覚的視界に補完的な情報を利用する動的誘導型フレームワークであるCoDyを提案する。 CoDyは既存のUTALメソッドを一貫して上回り、最先端のローカライゼーション性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:33:46 GMT)
• FoveaVLA: Foveation Actions Replace the Wrist Camera in VLAs [18.7]
  本稿では、手首カメラを学習されたファベーション動作に置き換えるビジョン・ランゲージ・アクションモデルであるFoveaVLAを提案する。 ワイストカメラはクローズアップの詳細を提供するが、視野をエンドエフェクターの周囲に制限する。 外部カメラは 現場全体が見えるが ポリシーは 解像度が低いので 操作に要する詳細は 失われる
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:04:21 GMT)
• XViewRank: Overlap-Conditioned Score Fusion for LLM-Augmented Sparse Retrieval [18.7]
  本稿では,XViewRankを提案する。XViewRank,XViewRank,XViewRank,XViewRank,XViewRank,XViewRank,XViewRank,XViewRank,XViewRank。 各プールされた候補に対して、XViewRankは3つの正規化されたBM25スコアと、取得した結果セット間のクエリレベルのオーバーラップを保持する。 一致した入力プロトコルの下で、XViewRankはTREC DL 2019と2020の相互階級融合よりもnDCG@10とMAPを数値的に改善し、DL19のMAPゲインは統計的に有意である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:44:51 GMT)
• Annealed Lévy Diffusion via Gaussian Surrogate Reverse Dynamics [18.4]
  Annealed Lévy Diffusion (ALD)について紹介する。 ALDは安定性指数$(t)$を変えて、重い尾の探索とガウスの精錬を組み合わせる。 ALDを4つの2次元ベンチマークと不均衡な9モード混合体で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:13:12 GMT)
• ARIA: Runtime Inspection and Amendment for Multi-Agent Systems [18.4]
  ARIAは、進行中のマルチエージェント実行をいつ、どのように修復するかを学ぶためのフレームワークである。 4つのマルチエージェントフレームワーク、6つのベンチマーク、8つのホストモデルにわたる24,000以上の成功と失敗のトラジェクトリを収集します。 検証済みの修復をトレーニングの例として用いて、介入が必要なときの認識と、進行中の動作の修正方法をコンパクトモデルに教える。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:27:47 GMT)
• RoboSimStudio: An Interactive Toolkit for Human and Agent Rapid Real2Sim of Robot Manipulation Tasks [17.8]
  RoboSimStudio(RSS)は、解法、接触モデル、物理パラメータを明示的かつ編集可能なインタラクティブツールキットである。 オープンなニュートン物理シミュレーションシステムを用いてRSSを実装し,人間の誘導する実2simを用いた実験を記述した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:02:18 GMT)
• Dynamic Graph World Modelling: Learning Future Dynamics from Temporal Context [17.5]
  動的グラフ学習は、エンティティとその関係が、過去の観測から将来のグラフ状態を予測するためにどのように進化するかをモデル化する。 既存の方法は、時間的文脈から将来の潜伏グラフ状態への学習遷移を必要とする動的グラフ世界モデリングに完全に対応していない。 動的グラフ世界モデリング(DyG-WM)を提案する。このフレームワークは3つの質問に答えることで,時間的文脈から将来のノードと関係表現を共同で予測する最初のフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:09:47 GMT)
• Task-State Governance: A Virtual Machine for Verifiable and Recoverable GUI Agent Execution [17.4]
  計画中心のインターフェイスでは、ユーザーは手順を監督するが、ユーザーはアプリケーションの状態を変更する。 タスクを編集可能なコントラクトとして表現するインタラクションパラダイムであるタスク状態ガバナンスを導入します。 私たちはこのパラダイムをTaskVMでインスタンス化します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:35:59 GMT)
• Graph Additive Models disentangling feature, topology, and interactions [17.3]
  Graph Neural Additive Networks (GNANs) は、グラフ学習に有効な、解釈可能なアーキテクチャとして登場した。 AMIGAを導入し、各ノードのコントリビューションを3つの付加的なチャネル(特徴、構造、特徴-構造相互作用)に分解する。 AMIGAは、ほとんどのデータセットでGNANを上回っ、標準のブラックボックスGNNとのギャップを狭める。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:36:26 GMT)
• AWARE-RG: Abstraction Aware Explanation of Resiliency Graphs for Cyber Physical Systems [17.3]
  AWARE-RGは、CPSにおけるレジリエンスパスの、ロールバウンドで必要な知識をアナリストに提供する、半自動化された、ループ内のヒューマン・イン・ザ・ループ・フレームワークである。 AWARE-RG抽象構造は、ICSサイバーキルチェーンによって命令されたICS戦術のために、MITRE ATT&CK上で形式概念解析を用いて導出される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:17:50 GMT)
• Generative World Simulation with DAO and JING [17.3]
  本稿では、持続的な共有世界状態と連続した1対1の音声視覚生成を結合した生成世界シミュレーションフレームワークを提案する。 このフレームワークは計算可能な世界エンジンと、人間とエージェントの持続的なインタラクションをサポートするために、Egocentric Interactive Experience ModelであるJINGを統合している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:49:19 GMT)
• Divergence-Routed On-Policy Distillation for Language Models [17.3]
  オンライン蒸留(On-policy distillation、OPD)は、教師モデルから学生が生成した軌道に沿って生徒に知識を伝達する。 このことは、どのポジションが生徒と教師の行動的ギャップに最も適しているか、そしてこれらのポジションで追加の監督が必要であるかという2つの疑問を提起する。 我々はDrOPD(Dirgence-Routed On-Policy Distillation)を提案する。 DrOPDはRKLの監督をあらゆる位置に維持し、JSのばらつきが高い位置において、選択的にKullback-Leibler(FKL)の分散を監督する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:39:35 GMT)
• Hierarchical Residual Policy Learning for Real-World Mobile Manipulation with Sparse Human Guidance [17.2]
  HiRe-MoMaは、複雑なMoMaシステムの安定的でサンプル効率の良い実世界の微調整のための体系的なフレームワークである。 Policy-Agnostic Residualはベースポリシー上の付加的な修正を学習し、Hierarchical Decouplingは残余を移動ベースとマニピュレータアームのヘッドに分割する。 また,HiRe-MoMaはオンラインインタラクションの30分程度でタスク性能を継続的に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:52 GMT)
• Non-asymptotic Convergence of Average-reward Q-learning with Options [17.2]
  本稿では,Q-ラーニングアルゴリズムの有限サンプル収束について,RL(Reinforcement Learning)の平均回帰定式化について検討する。 平均逆選択Q-ラーニングアルゴリズムに対して、平均二乗の意味で、第1の収束保証を、オプション間およびオプション内設定の両方で確立する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:26:23 GMT)
• SiGNgapore - An Interactive Dataset for Sign-based Visual Navigation [17.2]
  サイン誘導型多段階ナビゲーション決定のベンチマーク用に設計された対話型データセットSiGNgaporeを紹介する。 SiGNgaporeは、ショッピングモール、公共交通ハブ、病院など、シンガポールの様々な公共空間をカバーしている。 56の長距離航法ミッションと456のシーンで構成され、それぞれが航法標識と周囲の環境を含んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:28:12 GMT)
• Large-Step Last-Iterate Convergence of Random-Reshuffling Stochastic Gradient Descent [17.1]
  制約のない問題に対する標準RR-SGDの最終繰り返しに対する目的ゲップバウンダリを提案する。 ステップサイズ制限から、明示的な1/n$係数を取り除きます。 この結果は,対数因子までの平均収束率と一致した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:34:06 GMT)
• Quiet Triggers, Loud Footprints: A Tri-Space Measurement Study of Backdoor Stealthiness [17.1]
  ディープニューラルネットワークに対するバックドア攻撃は、攻撃の成功率と良識の正確さによって一般的に評価される。 現存する研究はしばしば、トリガー・インセプティビティのような、ステルスネスの観測可能な1つの側面のみを研究する。 本稿では,画像分類におけるバックドアステルスネスの3次元計測について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:29:26 GMT)
• REVEAL: Reverse Engineering Agentic Latents from Frontier-Model Traces [17.0]
  本研究では,テキストフロンティアモデルトラジェクトリがフリーズエージェントに対して再利用可能な局所制御を実現する方法について検討する。 プロトコルリバースエンジニアリングに触発されて、ターゲットモデルのリプレイによって引き起こされるフィードバックサイクルのアンカー状態と動的プロファイルからなる$textitAgentic Latents$を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:36:15 GMT)
• Mission (Im)Possible: Towards Autonomous Discovery of Autopilot Logic Flaws in Open-Source Drone Frameworks [17.0]
  静的解析,動的実行,ログ解析を組み合わせたマルチエージェントシステムであるImpossible Mission Finder(IMF)を提案する。 IMFは、自動運転車の論理的欠陥を完全自動化し、テストし、検証する。 我々はIMFをPX4とArdupilotの2つの広く使われているオープンソースオートパイロットシステムで評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:30:11 GMT)
• Universal Sample-Based Embeddings of Higher-Order Objects [16.8]
  我々は,任意の高階オブジェクトを,そのようなオブジェクトの族上で学習した固定サイズの埋め込みベクトルとして表現する統一的なフレームワークを提案する。 1つの訓練されたモデルが家族全体を表現し、トレーニング中に目に見えないメンバーに一般化することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:58:02 GMT)
• Explorer-Zero: Improving Self-Play for Long-Horizon Tasks with Decomposable Verifiable Rewards [16.8]
  強化学習を伴う長期的対話型タスクのLLMエージェントは通常、人間による注釈付きタスクと信頼性のある検証に依存している。 本研究では,環境相互作用を通じてタスクと細粒度で検証可能な報酬を共同で生成するセルフプレイフレームワークであるExplorer-Zeroを提案する。 我々は,サブタスク報酬が,異なる数のサブタスクを完了した場合に,ロールアウト失敗の崩壊を減少させることを理論的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:29:31 GMT)
• On Global Joint Lower Bounds in Zeroth-Order Nonconvex Optimization [16.7]
  我々は, 正確なスカラー, マルチフィールド推定, アンチサンプル実現による大域的に定義された非値構成を示す。 以上の結果から, サンプル関数の再利用を任意のサンプリング箇所で適応的に選択するアルゴリズムをRd$で示すことができた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:20:12 GMT)
• Natural Code Transformation Confuses Agents in Vulnerability Analysis [16.6]
  我々はエージェントが、同じ機能と同じ脆弱性を持つ実世界のコードコミットに対して、劇的に異なる結果をもたらすことを示す。 私たちは、現実世界のコードコミットから繰り返し発生する開発パターンをマイニングすることで、自然なトランスフォーメーションのコーパスを構築します。 以上の結果から,単一形態のトランスフォーメーションであっても,フロンティアエージェントを効果的に「混乱させる」ことが可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:20:51 GMT)
• ELARSpeech: A 30K-Hour Dataset Across 675 Underrepresented Languages for Long-Tail Multilingual Speech Technologies [16.5]
  ELARSpeechは、675言語にまたがる30,202時間の音声からなる大規模多言語音声資源である。 ELARSpeech が ASR と TTS の機能を多種多様な未表現言語に拡張する方法について実験を行った。 同時に,我々の音声表現分析により,既存の多言語モデルを言語長尾に転送する際の制限が残されていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:32:49 GMT)
• CSWBench: Evaluating Context-Sensitive Code-Switching in Creative Writing [16.5]
  大規模言語モデル(LLM)は多様な言語生成と理解タスクにまたがる多言語機能を示している。 CSWBenchは、クリエイティブな書き込みにおいてコンテキストに敏感なコードスイッチングを評価するためのベンチマークである。 CSWEvalは2つの相補的なレベルを持つ理論インフォームドフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:33:48 GMT)
• Likelihood Is Not Authorship: Can We Reliably Measure Human Contribution in AI-Assisted Writing? [16.5]
  顕著な作業行は、人のプロンプトが最終テキストにどのように変化しているかを測定することでこれを推定する。 この方法は容易に操作できることが示される。 我々は、モデルに数個のランダムIDをプロンプトからコピーするように要求するity PADdingを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:18:02 GMT)
• Diagnose Before You Refine: Multi-Dimensional Judge Feedback for Query-Efficient Jailbreak Attacks [16.4]
  Jev-Guided Strategy Bandit (JSB)は、多次元確率的フィードバックを活用してプロンプト最適化をガイドするクエリベースのjailbreakフレームワークである。 JSBは10のオープンソース設定で平均で89.8%のHarmBench攻撃の成功率を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:55:17 GMT)
• More Than Seeing: Vision as Scalable Anchors in Native Multimodal Pre-Training [16.4]
  ネイティブなマルチモーダル事前トレーニングは、テキストとマルチモーダルデータのスクラッチから単一のモデルをトレーニングする。 視覚的信号がスケーリング行動をどのように形成し、視覚的理解を超えた支援能力を実現するかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:33:34 GMT)
• Continual pretraining Prostate MRI ViT Encoder for task alignment [16.4]
  MRIの基礎モデルの構築は、医療画像解析の進歩とタスク特化モデルのアクセシビリティ向上のための有望な方向として現れてきた。 既存のアプローチは主に、効果的な事前学習戦略と、さまざまな下流タスクにおけるパフォーマンス評価に重点を置いています。 2つのステージが自然にアライメントされている言語モデルとは異なり、このようなアライメントは視覚ベースのアプリケーションでは明らかでない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:57:23 GMT)
• MUCO: A Mani-Unit-Structured Manipulation Framework for Compositional Long-Horizon Robot Tasks [16.3]
  ロングホライズンロボットの操作は、データ収集コストを高め、機能の再利用を可能にし、ローカル障害を後続のタスクステージに発生させる。 操作ユニット(MU)を再利用可能な操作として導入し、それぞれがローカルゴール、開始条件、観測可能な成功と失敗基準で定義する。 MU-Structured Manipulation (MUSM) を定式化し,MU-Centric Orchestration (MUCO) により実現した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:04:57 GMT)
• How to Train Your Little Dragon: Teaching a Small Language Model to Construct and Refine GPU Optimization Scripts [16.3]
  HOW TO TRAIN YOUR LITTLE DRAGONは、完全な最適化スクリプトを構築し、既存のものを改善するために、小さな言語モデルを教える訓練手法である。 候補をランク付けしたり、カーネルコードを生成する代わりに、我々のモデルは最適化スクリプトを生成する。 8Bパラメータしか持たないLITTLE DRAGONは、6つのフロンティアLLMよりも高い回避精度とカーネル性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:49:24 GMT)
• Learning to Select Features with Manifold Deep Unfolding PCA [16.2]
  非教師付き特徴選択(UFS)は画像処理とパターン認識において非常に重要である。 本稿では,MDUFS-Net(MDUFS-Net)を提案する。 我々の提案するMDUFS-NetとMDUFS-Net+は、UFSタスクにおける最先端の手法よりも優れ、クラスタリングの性能が期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:28:39 GMT)
• Hide and Seek: HIDE Concepts to SEEK explanations for black box models [16.1]
  概念に基づく帰属法は分類と回帰モデルしか解釈できない。 我々は,モデルウェイトやラベル付き概念データセットへのアクセスを必要としない,概念レベルの属性の新たな方法であるHie and Seek (HnS)を提案する。 HnSは、視覚言語モデルを用いて概念に沿ったイメージを取得し、各イメージ内の概念をローカライズし、ローカライズされた領域をマスクし、ブラックボックスモデルの出力の変化から属性を測定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:57:52 GMT)
• The Accuracy Well: Nonmonotone Accuracy Dynamics at Vanishing Initialization [16.1]
  分類力学を研究し,その精度をよく呼ぶ非単調な非単調な精度を同定する。 我々は、この現象を、深い線形ネットワーク、MNIST上の完全連結ReLUネットワーク、CIFAR-10上の深部畳み込みネットワーク、および制御された合成タスクで観察する。 単純な合成分類タスクでは、精度100%に上昇し、0に崩壊し、後に100%に回復する極端なケースを証明します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:28:22 GMT)
• Diagnosing and Correcting Reward Hacking in Verifiable Instruction Following [16.0]
  We show that frontier models can receive full credit for response with little substantive answer content。 トレーニング報酬として同一の検証者ベースの基準を使用することで、報酬のハッキングを誘発することができる。 本稿では、検証者報酬を校正確率に基づくボーナスで強化する軽量な方法であるCALIFを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:42:59 GMT)
• MARS - A foundational map auto-regressor [15.9]
  我々は、Map Auto-Regressor (MARS) という、最初のマップ基盤モデルを提案する。 MARSは、複数のポリリン道路網とポリゴンビルの両方を統一的に生成することができる。 我々は、インタラクティブな人間-イン-ザ-ループマップ生成と修正を可能にする「MARSとのチャット」機能を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:28:16 GMT)
• Safe Reinforcement Learning with Receding-Horizon Safety Critic and Differentiable Action Shields [15.9]
  我々は、次の後退する地平線で国家が無期限に終了するかどうかを予測する、後退する水平安全批判を学ぶ。 我々は、予測された安全性を改善するためにポリシーアクションを最小限に調整する、CBFスタイルの識別可能な安全フィルタを導出する。 擬似四足歩行では, 動作騒音, 外部摂動, 地形変化によるロバスト性の向上が期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:25:46 GMT)
• No Way To Steal My Face: Proactive Defense Against Identity-Preserving Personalized Generation [15.8]
  IDGuardianは、トレーニングベースとトレーニングフリーのパーソナライゼーションメソッドの両方を防御できるアイデンティティ保護フレームワークである。 我々はIDGuardianが、さまざまなパーソナライズパイプラインやモデルアーキテクチャにわたって、IDを効果的に保護していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:43:13 GMT)
• ForkGRPO: Efficient Exploration and Fine-Grained Credit Assignment for Diffusion Language Models [15.7]
  任意の順序生成はエントロピー劣化に悩まされ、探索に使える推論経路が狭まる。 細粒度セグメントレベルの信用割当を効率的に探索するRLフレームワークであるForkGRPOを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:56:46 GMT)
• Evidence-Anchored Overdose Death Prediction from Death Investigation Reports [15.6]
  本稿では,死亡調査報告から疑わしい過剰行為を分類する自動フレームワークを提案する。 私たちのベストモデルは、現在デプロイ中のルールベースのシステムも15%上回っています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:13:35 GMT)
• DANGERLENS: Probing Dangerous Representations Hidden by Safety Alignment [15.6]
  安全アライメントは、言語モデルに有害な要求を拒否するように教えるが、有害な概念の内部的なアクセシビリティは、初期のトレーニングの痕跡を保持することができる。 DANGERLENSは,隠れた状態を語彙空間にマッピングし,視覚的意味判断を用いて有害な目標と操作手段を識別するプローブである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:10:09 GMT)
• When Pairwise Preferences Cycle: A Reliability-Anchored Preference Walk for Video GRPO [15.5]
  各GRPO群に対する選好グラフをペアワイズ評価器で定義する。 循環的嗜好が普及し、トレーニングを通して持続していることが分かりました。 本稿では,勝利率からグローバルな選好信号を強化するグラフ対応アドバンテージアグリゲーション手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:30:39 GMT)
• A Mixture-of-Experts Framework for Multi-Stream Quickest Change Detection [15.5]
  最も速い変更検出のために、Mixture-of-Experts (MoE)フレームワークが提案されている。 これらの統計の重み付け和がしきい値を超えた場合、変更が宣言される。 マルチストリームデータのためのMoEベースのQCDアルゴリズムは、RWSスキームより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:07:27 GMT)
• RoboSpan: Learning Modular Coordination Policies for High-DoF Whole-Body Mobile Manipulation with Teleoperation [15.3]
  本稿では,ハイDoF全体遠隔操作・デモプラットフォームであるRoboSpanについて述べる。 提案手法は,長軸全体タスクにおいて,メインストリームベースラインよりも20%以上高いタスク成功率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:10:48 GMT)
• Reducing the Gap Between Spatial and Space-Filling Curve Neighbors in 3D Point Cloud Segmentation [15.3]
  SFC と元のユークリッド空間における近接関係の間にギャップが生じる。 本研究では,このギャップの影響を低減できる損失関数を提案する。 提案手法を高性能な3Dポイントクラウドセグメンテーションモデルに組み込んで,その有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:46:39 GMT)
• Q-MAGIC: Quad-only Mesh Autoregressive Generation via Singularity-Aware Circular Relative Offset Tokenization [15.2]
  クワッドメッシュ生成のための新しい自己回帰モデルQ-MAGICを提案する。 まず、クワッドメッシュ用に調整されたシリアライズ方式を導入する。 次に、主に局所相対オフセットを介して幾何学を符号化する円形相対オフセットトークン化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:28:18 GMT)
• Monte Carlo Estimation for KV Cache Eviction [15.2]
  提案手法は,定型モデル-条件付き問合せトラジェクトリの分布推定法として,固定予算の先進評価を行った。 トークンは、投射された1対1の注意-出力削除コストによってスコアされる。 LORE-KVは1回の圧縮オーバーヘッドとして、アンデプロのサンプル毎のウォールタイム1.46-2.77xを発生させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:21:42 GMT)
• EGCForest: Structured Agent Memory Organization for Enterprise Group Chats [15.1]
  エンタープライズグループチャットは、プロジェクトの進捗、決定、タスクオーナシップ、その他の企業エージェントにとって価値のある組織情報を記録する。 信頼できる検索は、証拠がインターリーブされたスレッド、チャンネル、時間にまたがり、話者に意味と権限が与えられているため、困難である。 EGCForestは、エンタープライズグループチャットのための新しいマルチビュー階層型メモリフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:07:53 GMT)
• Asymptotic Behavior of Transformers [15.0]
  3層単層アテンションのみの変圧器でも収束できないことを示す。 次に、任意の有限深さ、層正規化、一意性、RoPEエンコーディング、および局所的および大域的層を任意に混合したリッチな変換器の研究を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:59:20 GMT)
• Contrastive uncertainty learning for robust multi-structure segmentation in lower-pelvic MR [15.0]
  前立腺MRIにおける解剖学的構造の境界線は、しばしば局所的曖昧さによって損なわれる。 本稿では,予測不確実性を利用して表現学習を誘導する教師付きフレームワークであるContrastive Uncertainty Learning (CUL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:23:02 GMT)
• MAPLE: A Multi-Axis Parametric Knowledge Extraction Lens for LLM Evaluation [15.0]
  我々は,知識抽出(KEE)技術がパラメトリック知識抽出にどのように影響するかを特徴付けるためのフレームワークであるMAPLEを紹介する。 我々は、復号化、アクティベーションステアリング、OLMo2、Qwen2.5、Llama3の3つのモデルファミリーにまたがる6つのKEE技術を評価した。 本分析では,KEEを総合的精度を超えて理解し,比較するためのMAPLEの価値を強調し,テクニック間の相違点とトレードオフを明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:02:05 GMT)
• PerSo: Investigating Facets of LLMs' Social Intelligence in Real-World Persuasion Scenarios [15.0]
  社会的知能は認知知能、他者の精神状態を推測する能力、行動知能から構成される。 PerSoはRedditのChangeMyViewコミュニティによる現実世界の説得対話に関する両方の側面を評価するベンチマークである。 LLMの多種多様な評価は、一般にモデルサイズでスケールするが、寸法によって異なることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:39:35 GMT)
• Argument Graph Uncertainty: Quantifying Uncertainty from the Logical Structure of Reasoning Chains [15.0]
  複数の選択質問タスクのためのポストホックフレームワークであるArgument Graph Uncertaintyを紹介する。 単一のチェーン・オブ・ソート推論トレースの論理構造から直接モデル信頼性を推定する。 我々のフレームワークは評価されたモデルに対する追加の呼び出しを必要とせず、完全に小型で効率的な補助モデルに依存しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:13:00 GMT)
• Beyond Expert Rankings: Contrast Calibration for Mixed-Precision MoE Quantization [14.9]
  Mixture-of-experts (MoE)言語モデルはトークン毎に数名の専門家のみをアクティベートするが、すべての専門家の重みを格納しなければならない。 混合精度量子化は、敏感な専門家に高いビット幅を割り当て、回復力のある専門家に低いビット幅を割り当てることで、このストレージコストを削減する。 混合精度MoE量子化のためのコントラスト校正型アロケーションフレームワークであるNatScaleを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:29:40 GMT)
• Agent-Canary-Mas: End-to-End Evaluation of Protocol Risk in Long-Horizon Multi-Agent Systems [14.9]
  Agent-to-agentプロトコルは、エージェントがピアを発見し、結果を交換し、ツールの使用をコーディネートすることを可能にする。 しかし、ローカルに成功したプロトコル攻撃は、後続のエージェントによって拒絶されるか、あるいは連続したタスク決定に伝達される。 本稿では,長期マルチエージェントタスクによるプロトコルリスクを追従するエンドツーエンド評価システムであるAgent-Canary-Masを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:06:32 GMT)
• KinoGen: Customizable Humanoid Loco-Manipulation References via Kinematically Grounded Video Generation [14.8]
  KinoGenは、カスタマイズ可能なロコ操作参照をキネマティックな基底生成を通じて合成するフレームワークである。 KinoGenは8つのロコ操作タスクの中で、ビデオベースのタスクよりも低い浸透率とフットスケートを実現し、90%以上の連絡先を保存している。 合成基準に基づいて訓練されたトラッキングポリシーは、デキスタラスハンドを持つユニトリーG1ヒューマノイド上に展開される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:43:32 GMT)
• Recovering Reliable Supervision via Critique-Guided On-Policy Distillation [14.7]
  回復可能性の回復に誤り認識を用いるCryticOPDを提案する。 教師は間違ったロールアウトを批判し、生徒はエラーの後に解を書き換えることができる。 Qwen3の2人の学生と6つの数学的推論ベンチマークにおいて、CriticOPDはOPDを改善し、競合問題で最大の利益を上げている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:54:34 GMT)
• Bayesian Learning to Select Fair Classifiers [14.7]
  本研究では、オンラインストリームにおいて、予測性能と機密属性のサブグループフェアネスを最良にバランスするエージェントを選択することの課題について検討する。 我々の理論的貢献には、問題の正確性と公平性の両方を取り入れた選択されたエージェントの性能を保証することが含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:16:28 GMT)
• Quantum-Resilient Secure Protocol for Decentralized Edge-IoT Peer-to-Peer Energy Trading Systems [14.6]
  量子コンピューティングの台頭は、ピアツーピア(P2P)エネルギートレーディングシステムのセキュリティに重大な課題をもたらす。 本稿では,エッジIoTP2Pエネルギートレーディング通信の保護を目的とした,革新的な相互認証セッション鍵契約プロトコルを提案する。 提案プロトコルは、CRYSTALS-Kyberの量子耐性暗号スイートを組み込んで、交渉されたセッションキーの信頼性と機密性を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:12:40 GMT)
• Back on Track: Deployment-time Policy Improvement via World Model Planning [14.6]
  最先端のvisuomotorポリシは、複雑なタスクを実行する能力がますます高まっているが、それ自体では予測やリカバリができない方法でデプロイメント中に失敗する可能性がある。 ブラックボックスクエリアクセスのみを使用して、デプロイ中のポリシーを改善するオフラインでトレーニングされたモニタリング・アンド・インターベンションフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:48:08 GMT)
• Long-Context Drafting Does Not Require Long-Context Drafters [14.5]
  完全なプレフィックスに出席するドラフト作成者は、ターゲットのコンテキスト依存のコストを継承する。 標準的な応答は、長いコンテキストのドラフトの作成、トレーニングまたは微調整による、あるいはターゲットチェックポイント内に出荷されるマルチトークン予測ヘッドを使用することである。 使用中のドラフトラはターゲット条件付きであり、ターゲットがプレフィックス全体にわたって計算された隠れ状態を読み取るため、これは不要である、と私たちは主張する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:54:59 GMT)
• Audio-Visual Dog Identification and Tracking in Real-World Videos [14.4]
  実際のビデオでは、個々の犬を樹皮から識別することは困難であり、ほとんど探索されていない。 視覚的識別,多目的追跡,犬の声帯フィンガープリントを併用したマルチモーダルドッグフィンガープリントフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、IoU $geq 0.30$の可視イベントの61.83%でアクティブな可視犬を正しくローカライズし、可視とオフスクリーンのバーキング検出のための91.33%のF1スコアを得る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 23:15:47 GMT)
• Instruction-Conditioned Motion Control for Robotic Arms: Language-to-Code Decomposition and Reinforcement Learning [14.4]
  Instruction-Conditioned Motion Controlは、言語駆動ロボット制御のためのパラメータ仕様、命令生成、コード合成を分離する。 我々は, MuJoCo のUR5e アームの立方体ピック・アンド・プレースおよび文字変換タスクにおいて, ICMC と o1 と o4-mini のワンショット生成を比較した。 GRPOによるオープンウェイトな命令ポリシーを,立方体配置上のフリーズコード生成器を通じて2進と5進の文字レイアウトで訓練し,命令1つにつき5つのプログラムの報酬を平均化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:38:21 GMT)
• OneLA: Learning Many Worlds from Latent Actions [14.4]
  OneLAは、共有辞書と共通の予測目標を通じて、継続的な潜伏アクションを学ぶフレームワークである。 潜在アクションとカーレンタルの視覚状態に基づいて、世界モデルは制御可能なロールアウトのためのコンテキスト依存の遷移を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:14:53 GMT)
• Eye, Robot: Learning Expressive Gaze Dynamics via a VLM-Guided Transformer-VAE [14.3]
  ヒューマノイドロボットは、目標に向かって適切な動きをしながら、どこを見るべきかを選択する必要がある。 我々はこれらのタスクを、シーン参照を選択する非同期視覚言語モデル、固定性を維持するリアクティブ認識モジュール、ターゲット条件の動作を生成するリアル・ゲイズ・トランスフォーマ(RGT)で分離する。 RGTは、マーカーのない人間の記録をロボットの11-DoF関節空間に再ターゲットするトランスフォーマーVAEである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:04:04 GMT)
• AlphaRLM: Aligning Language Models for Literature-Grounded Symbolic Factor Discovery [14.1]
  我々は、LLMを学習し、入力因子表現のない財務文献から象徴的要素を構築するための強化学習フレームワークAlphaRLMを紹介した。 AlphaRLM には文芸誘導演算子アセンブリ (LEGO) が組み込まれている。 CSI 300, CSI 1000, S&P 500 の実験では、AlphaRLM は年次過剰リターンにおいて強い因子マイニングと LLM ベースのベースラインよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:33:55 GMT)
• Function-Space Temporal Self-Distillation for Policy Optimization [14.1]
  機能空間政策最適化(FSPO)は,現在の特権適応と関数空間の時間的統合を組み合わせた単一政治フレームワークである。 FSPOは, 教師モデルを維持することなく, 時間的目標の固定化を図り, 時間的分離を図っている。 5時間のトレーニング予算の下では最高の平均精度を達成し、最強のベースラインを平均で約4%改善し、Olmo3-7B-Instructではピークメモリを約70GBから56GBに削減した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:10:49 GMT)
• Vision-Language Models Integrate Conflicting Evidence Like Biased Bayesian Observers [14.0]
  視覚言語モデルは、矛盾するテキストとイメージを調整しなければなりません。 先行研究は、モダリティバイアスの観点で得られた振る舞いを特徴付けてきた。 ベイズ的観点からの予測的説明を開発し、VLMは各モダリティから条件的に独立した証拠と事前の信念を結合し、モダリティ固有の偏見を仮定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:55:36 GMT)
• Learning Perception to Action Rules through Reinforcement Learning for Theory-of-Mind Reasoning [14.0]
  認識,信念,行動とルールを明示的に結びつけることで,ToM推論が改善するかどうかを検討する。 我々は、知覚と行動の関係を表現する簡潔なテクスティエフを生成する。 これらの結果は、モデルがToMの推論ギャップを橋渡しし、モデル間の知識伝達を支援するのに役立つことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:40:06 GMT)
• MCAIR: Monitoring and Correcting Agent Unfaithfulness via Internal Representations [14.0]
  LLM(Large Language Model)ベースのエージェントは、最終的なレポートが実際の実行軌跡を忠実に反映していない不誠実な振る舞いを示すことができる。 LLMエージェントの内部表現を活用するランタイム監視・修正フレームワークMCAIRを提案する。 実験により、MCAIRはLSM-as-a-judgeベースラインより優れ、プロンプトとタスクをまたいで一般化し、エージェントの完了を効果的に抑制することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:00:02 GMT)
• ONCship: A Large-Scale Underwater Acoustic Corpus for Ship Recognition [13.9]
  OnCshipは,Ocean Networks Canada(ONC)ハイドロフォンとAIS(Automatic Identification System)データから4521時間のキュレートされた録音を含む大規模水中音響データセットである。 提案したデータセットは,自己教師付き表現学習,容器型分類,MMSI-Level Vessel分類の3つのタスクにまたがって評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:48:19 GMT)
• Sparse Autoencoders for Mechanistic Interpretability in NLP: A Critical Survey of Recoverability, Interpretability, and Utility [13.9]
  スパースオートエンコーダ (SAE) は機械的解釈可能性に対する有望なアプローチとして出現している。 自然言語処理におけるSAEの研究138件について批判的な調査を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:56:00 GMT)
• Imperfect Is Perfect: Learned Column Prefilling for Branch-Price-and-Cut [13.9]
  カラムが正しい方法で不完全な場合、その逆を示す。 マスターの外にある任意の最適解に属さない通常のルートのプールは、ルートを高速化する。 列が最適である必要はないので、列を生成することは学習課題になる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:38:41 GMT)
• Code-Switching Detection via Language-Selective Dimensions in Speech Foundation Models [13.8]
  コードスイッチングは多言語音声では一般的であるが、事前学習コーパスでは不十分である。 音声から直接CSを検出する軽量な手法を提案する。 事前学習した音声エンコーダは,CS発声を識別するために必要な情報をすでに符号化している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:26:33 GMT)
• Beyond Corrected Actions: Training LLM Agents on Textual Critiques [13.7]
  このようなフィードバックのトレーニングが LLM エージェントに有効かどうかを検討する。 本稿では,学生が生み出すトラジェクトリに対して,文章による専門家のフィードバックを付与するフレームワークであるCrytique-Augmented Agentic Fine-Tuning(CAFT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:12:03 GMT)
• Value-Guided Repulsion for Offline Reinforcement Learning [13.7]
  本稿では,アクション値推定を粒子相互作用場に組み込むために,VRQL(Value-Guided Repulsion Q-Learning)を導入する。 それぞれの状態に対して、VRQLは幾何学的カーネル距離と正規化されたQ値スケーリングを組み合わせたものだ。 この機構は、より低い値の粒子に対してより反発的な影響を付与すると同時に、行動行動に対する魅力を厳密に保持する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:39:03 GMT)
• Mechanical trisqueezing in circuit quantum acoustodynamics with SNAIL devices [13.7]
  超伝導非線形非対称誘導素子に機械的モードを結合したcQADアーチテクチャを提案する。 パラメトリックフラックス駆動とSNAILの3次非線形性を組み合わせることで,三軸系の機械的状態を生成する3波混合相互作用を設計した。 その結果,機械量子システムにおいて,非ガウス的資源生成へのハードウェア効率の高い経路が確立された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:37:01 GMT)
• Limitations on Autoregressive Token Generation via Sequential Sampling [13.6]
  我々は、$k$のステートを持つシーケンシャルサンプリングを、およそ$O(2k)のオーバヘッドでステートレスサンプリングによってシミュレートできることを示す。 また,小状態のシーケンシャルサンプリングでは,ある種の秘密暗号チャネルを確立できないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:29:43 GMT)
• Retrieve What Helps, Only When It Helps: Agentic Reinforcement Learning for Selective Retrieval-Augmented Machine Translation [13.5]
  外部知識を取得することは、慣用的解釈や用語学などの補助情報を提供することで、大きな言語モデル(LLM)翻訳を改善することができる。 既存の検索強化機械翻訳システムは、通常、すべての入力に対して一様に事前定義された検索戦略を適用する。 エージェント強化学習フレームワークであるSelective Retrieval-Augmented Translation (SRAT)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:45:40 GMT)
• JevCoder: When Does Decision Delegation Pay Off in Code Repair? [13.5]
  コーディングエージェントは、コードを修復するときに繰り返し決定を行う。これらの決定は、修復軌跡を形成し、連続するモデル要求のトークンコストに影響を与える。 修理品質を維持しつつトークン使用を減らすため、低コストの確率的審査員にどの修理決定を委譲できるかを問う。 我々は、これらの介入を、裁判官を使わない無誘導修理と、修理モデル自体を裁判官として使用する同じワークフローと比較する。 利益は、判断単独のコストよりも、介入が変化する仕事に依存します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:11:25 GMT)
• How Do LLMs Understand Legal Philosophy? Diagnosing Legal-Philosophical Reasoning in LLMs [13.5]
  法哲学は、裁判官の法の本質と源についての見解によって形成されている。 既存の研究は、大きな言語モデル(LLM)が法的哲学を理解し、法的な推論に適用できるかどうかを概ね見落としている。 LePhilBenchは、LLMの法哲学的推論を評価するためのベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:24:11 GMT)
• Tracking a Small Set of Experts in Online Convex Optimization [13.4]
  非効率なアルゴリズムは、アクション空間を離散化し、ブーケ-ワーマスアルゴリズムを適用することで導出することができる。 この計算の非効率性は本質的にあり、情報理論と時間的後悔の分離が達成可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:13:03 GMT)
• IneqAgent: Agentic Inequality Proving in Lean with Symbolic Computation [13.4]
  IneqAgentは、LLM推論と記号計算を組み合わせたエージェントフレームワークで、Lean4で不等式を証明する。 4つのベンチマークで、IneqAgent with DeepSeek-V4-Flashは186の問題の175つ(94.09%)を解き、評価された方法の中で最も高い総合的な成功率を達成した。 また、ディッター予想を 4 次元と 5 次元で証明し、ホレンス=ジョコビッチ$(4,4)$不等式を証明し、メリス予想を 4 次元で証明する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:29:11 GMT)
• To Reason but Not to Stop: Understanding and Recovering Pruned Large Reasoning Models [13.3]
  重み付けは大推理モデル(LRM)の精度を低下させることができることがわかった。 本研究では,この方向を残差ストリームに推論時に付加する学習自由手法を提案する。 6つのLRM、3つのプルーニングパイプライン、および数学とコードのベンチマークにおいて、TGASは繰り返し推論と生成長を削減しつつ、終了と全体的な精度を改善している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:19:15 GMT)
• Target-Token Asymmetry Can Masquerade As Depth Specialization [13.2]
  目標トークンの違いが深度特殊化の出現を引き起こすことを示す。 クロスコーパス深度効果は、目標-目標混合が報告された後にのみタスク特殊化の解釈をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:36:45 GMT)
• Open-world AI: a Tale of Three Requirements [13.1]
  クローズドワールドはAIに特別な能力を求め、理論が想定するIDデータを製造する。 オープンな世界は、汎用性を求めます -- マシンが作らなかったタスクを、少数の例から、人間のデザイナからはほとんど前もって受け取ります。 我々は、これらの主張を最大8Bまでの言語モデルでテストし、モデルがどれだけ勝つか(定量的)ではなく、特性(資格)を持っているかどうかを問う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:28:16 GMT)
• Runtime Monitoring of Supermartingale Certificates [12.9]
  スーパーマーチンゲール証明書は、離散および連続時間力学系の時間的特性を公式に保証する。 これらの保証は世界の数学的モデルに依存しており、デプロイされたシステムに対してそれらを無効にできるsim-to-realギャップを残している。 スーパーマーチンゲール証明書に対する実行時監視問題を定式化し、スーパーマーチンゲール証明書が違反したという十分な統計的証拠がある場合、モニタが単一のシステム軌跡を観測し、アラームを発生させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:26:00 GMT)
• SAM3RL: Memory Control via Reinforcement Learning for Visual Object Tracking [12.7]
  Segment Anything Model 3 (SAM 3)は、画像とビデオのセグメンテーションの基礎モデルである。 我々は、メモリ制御をシーケンシャルな意思決定タスクとみなす、より一般的なデータ駆動型アプローチを提案する。 SAM3RLはSAM 3トラッカーの拡張であり、軽量なメモリコントローラを備え、強化学習によって訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:17:47 GMT)
• Tactile-Guided Robot Learning: From Representation Learning to Foundation Models [12.7]
  触覚は、頑丈で適応的で器用なロボット操作の中心になりつつある。 既存の調査は主に触覚ハードウェアと知覚を強調している。 本稿では,触覚誘導型スキル学習を学習中心の観点からレビューする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:54:05 GMT)
• RA$^2$: Retain-Anchored Attraction Preserves Forget-Adjacent Utility in LLM Unlearning [12.7]
  そこで本稿では, 近接した保持型表現に対して, 記憶状態のリダイレクトを行う潜在空間アンラーニング手法を提案する。 WMDP と MUSE では、RA$2$ は、同様の幅広いユーティリティレベルでの強力な未学習ベースラインよりも、忘れやすいユーティリティが高い。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:31:40 GMT)
• Sliced Wasserstein Sketches with Error Certificates [12.6]
  2次ワッサーシュタイン距離における1次元確率測度の最適で自由ウェイトな$M$-atom量子化について検討した。 我々の主な結果は、平方距離誤差を残留項と分割ミスマッチ項に正確に分解することである。 ドキュメント、ポイントクラウド、フローサイトメトリーのベンチマークの実験では、最適なスケッチがストレージを大幅に削減している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:32:22 GMT)
• From Spectral to Frobenius: When Muon Loses Its Spectral Implicit Bias [12.6]
  勾配勾配勾配は線形分離可能な問題に対してフロベニウス最大辺方向を選択することを示す。 また、指数移動平均とネステロフ型運動量の両方に対してこの挙動を確立する。 我々は,Muonがトレーニングよりも対数的に成長するNewton-Schulzにより,スペクトルの最大偏差を回復できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:42:35 GMT)
• A hybrid quantum interferometer bridging Hong-Ou-Mandel and N00N-state interference [12.5]
  ホン・ウー・マンデル干渉(HOM)は、位相非感受性の性質のため、高雑音環境において堅牢性を提供する。 N00N状態干渉は、低雑音環境における精密測定のための位相感度を向上する。 我々のシステムは量子センシング応用の可能性を備えた多用途プラットフォームを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:47:41 GMT)
• Towards Efficient Simultaneous Inverse Text Normalization with Pretrained Text-to-Text Language Model and Read-Tag-Write Policy [12.4]
  既存のストリーミングITN法は、ニューラルネットワークと専門家が作成した有限状態トランスデューサルールを組み合わせたハイブリッドシステムに依存している。 本稿では,その頑健な言語知識を活用するために,事前訓練されたテキスト・ツー・テキスト・モデルを適用した効率的なストリーム・ツー・エンドITNシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:13:23 GMT)
• Active Perception of Upper-Limb Functional Mobility through Human-Robot Handovers [12.4]
  共有ワークスペースで動作する協調ロボットとヒューマノイドは、人間のパートナーの身体的能力にその振る舞いを適応させなければならない。 本研究では,上肢機能的モビリティを能動的知覚問題として定式化する。 本稿では,ロボットが繰り返しハンドオーバ要求によってユーザを積極的に探索する,オンラインアクティブな知覚パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:55:31 GMT)
• SkillMarker: A KGW-Based Watermarking Method for Agent Skill Ownership Verification [12.4]
  エージェントスキルは、手順とドメインの専門知識を再利用可能な知識資産としてエンコードする。 配布前のウォーターマーク埋め込みは潜在的な解決策を提供するが、構造化されたコンパクトなスキル命令は、現実的および手続き的正確性に対する厳密な要求を課している。 KGWベースの透かし方式であるSkillMarkerを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:38:56 GMT)
• StreamErase: Towards Ultra-Fast Streaming Video Erasing [12.3]
  単一GPU上で最大26FPSのストリーミング生成が可能なサブ秒レイテンシを実現するStreamEraseを提案する。 提案手法はまず,マスク入力によるテキスト・ツー・ビデオモデルを拡張して,ターゲットオブジェクトを消去する高品質なビデオを生成する。 ロングビデオオブジェクトの削除をストリーミングするための専用ベンチマークであるLongEraseを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:55:16 GMT)
• Latent Compaction with Test-Time Training [12.3]
  テスト時間トレーニングを通じてコンパクトなドキュメント固有のキャッシュを学習する**Latent Compaction**を導入する。 KVキャッシュをニューラルネットワークとして扱い、テスト時間トレーニングで最適化することで、アグレッシブな圧縮下での検索精度を維持することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:57:01 GMT)
• ARCS: Towards Precise Text-to-SQL via Structured Disambiguation [12.3]
  テキストと曖昧さのシステムは、実世界の展開へのデモを超えて、ユーザの問合せの曖昧さがエラーの主な原因となる。 本稿では,自由形式の対話ではなく,明示的で制約のある対話を通じてあいまいさを解消する新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:57:33 GMT)
• HankelKANet: Lightweight Path Loss Estimation via Physics-Inspired Hankel Convolution [12.2]
  HankelKANetは、経路損失推定のための軽量な物理インスピレーション付きネットワークである。 電磁伝搬特性を神経構造に埋め込む。 シミュレーションされたRadioMapSeerデータセットと実世界のHuawei RSRPSetの両方で、最先端の精度と効率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:42:08 GMT)
• One Bias Score, Two Factors: How Mitigations Affect Option Bias in Multiple-Choice Evaluation [12.2]
  複数選択の選択肢の並べ替えは、モデルの回答、選択バイアス(特定のオプション文字の好み)、順序感受性(オプション注文の回答の変化)として研究される効果を変更できる。 これらの視点をプール化された選択レート標準偏差(プールSD)を通じて接続し、質問や注文で不均一にオプションの文字が選択されるかを測定する。 各質問の全てのオプションが各位置に等しく現れるとき、プールされたSDはちょうど2つのラベルのない因子(フリップ率と位置スキュー)の積である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:13:28 GMT)
• Moral Combat: Exploiting Moral Foundations Theory to Jailbreak LLMs [12.2]
  近年の研究では、Large Language Models (LLMs) が人間の心理学的側面を反映していることが示唆されている。 LLMは安全ガードレールをバイパスするためにモラル化できるのか? この疑問にMoral Foundations Theoryに基づくマルチエージェントフレームワークで答える。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:57:48 GMT)
• NavAble: A Large-Scale Dataset and Synthetic Data Generation Pipeline for Blind Navigation [12.1]
  11のアクセシビリティクリティカルなオブジェクトクラスにまたがる大規模なデータセットであるNavAbleを紹介します。 我々は37環境で高忠実度3Dアセットをレンダリングする合成データ生成パイプラインを開発した。 また, 実世界のみの微調整に対して, 最大3.5 mIoUの合成データ拡張の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:14:14 GMT)
• Safe-FCL: Continual Risk Awareness and Fine-Grained Safety Aggregation for Federated Continual Learning of LLMs [12.1]
  フェデレートされた微調整により、大規模言語モデルは分散クライアントデータから協調的に学習できる。 悪意のあるクライアント更新は、グローバルモデルの安全性を損なう可能性がある。 本研究は, リスク認識ときめ細かな安全アグリゲーションを統合したフレームワークであるSafe-FCLを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:50:59 GMT)
• Quality-Aware Self-Correcting Speech Translation on an Edge Device [12.0]
  我々は,Jetson Nano (4GB)上で動作する完全オフライン音声音声合成パイプラインを提案する。 BERTは品質評価(QE)ゲートとして機能し、信頼度が予め定義されたしきい値以下になると二次パスをトリガーする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:03:16 GMT)
• Reference-Guided Turn-Taking Style Transfer for Full-Duplex Spoken Language Models [12.0]
  単層残差ストリーム方向イニシアティブベクトルを同定する。 モデルはトレーニングやアノテーションなしで、モデル自身の会話から抽出される。 同じ方向が800ms前後に設定され、シフトする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:12:58 GMT)
• Gibbs-Gap Policy Optimization for Off-Policy RL with Verifiable Rewards [12.0]
  検証可能な報酬を伴う強化学習は、しばしば異なる、おそらく古い行動ポリシーによって生成された反応に基づいて言語モデルを訓練する。 我々は,同じプロンプトに対する応答において,KL-報酬の対数平均コントラストを最小化するGibs-Gap Policy Optimization (GGPO)を導入する。 我々は,Gibs-target合成による参照リフレッシュと,局所参照制御とトークンワイズ動作ミスマッチに縛られた有限データファイナルポリシー報酬を特徴付ける。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:59:29 GMT)
• Evaluating Compressed Memory: Dependence, Utility, and Content Benefit [11.9]
  メモリベクトルをゼロに置き換えることで、トレーニングされたモデルのスコアを下げることができる。 ゼロ化と個別に訓練されたモデルを組み合わせることで、格納されたテキストにアクセスしたり、すべてのドキュメントに対して同じ定数入力を受け取ることができません。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:17:03 GMT)
• Mixed Poisson diffusion models and application to posterior sampling [11.8]
  我々はMixed Poisson Diffusion Models (MPDM)と呼ばれる新しい数学的枠組みを導入し研究する。 ポアソン逆問題における後方サンプリングのための自然な枠組みを開発し,提案モデルに基づく後方サンプリングアルゴリズムを導出する。 現実的なポアソン逆問題に対する我々のアプローチを評価し、その結果の枠組みがこの種の問題によく適合していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:57:32 GMT)
• SpectrumQuant: Spectrum Alignment for LLM Quantization [11.8]
  本研究では,データに依存しない構造回転と学習回転とのギャップを埋めるため,SpectrumQuantを提案する。 LlamaとMistralの実験は、SpectrumQuantが最先端のローテーション戦略と競合していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:54:16 GMT)
• Task-Centric Multimodal Learning for Cognitive Impairment Detection [11.7]
  認知症は世界中で何百万人もの高齢者に影響を与えるが、早期発見は臨床現場以外では難しい。 従来のモデルは、主にテキストや音声に基づく応答に依存しており、人間の認知の限られたビューのみを捉えている。 この研究は、Amazon Alexaとの構造化音声ベースのインタラクション中に収集されたビデオ、オーディオ、テキスト信号を活用する、接触のないマルチモーダルスクリーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:34:38 GMT)
• CogDrift-4D: Hierarchical Multimodal Modeling of Temporal Behavioral Decay for MCI Detection [11.7]
  18ヶ月の地平線上で、7つの非記述的マルチモーダル相互作用にまたがる行動データセットを導入する。 このデータセットは、連続的な多セッション相互作用を高密度な4次元テンソルにフォーマル化する。 本稿では,CagDrift-4Dを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:08:01 GMT)
• RealityBench: Simulated Environments to Evaluate a Vision Language Model's Ability to Document Human Physical Work [11.6]
  物理的な世界での労働者の能力を高めることは、AIエージェントにとって何十年にもわたっての目標だ。 ここでは、11環境にわたるBlenderの現実世界の物理ワークをモデル化し、画像の受容性と文書化の両方にバリエーションを取り入れます。 上位モデルでは,回答がフレーム内のテキストである場合に大きく解決されるが,測定値の読み出しや,小さな部分や空間的関係の判断には不十分であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:49:35 GMT)
• MiniDog: Dog-Breed Text-to-image Flow Matching from Pretraining to Fine-Tuning on 4 Consumer GPUs [11.6]
  MiniDogは、55分で事前トレーニング可能な拡散トランスフォーマーと、3090 GPU4台で15分で微調整が可能なフレームワークである。 データにはImageNetから26kのドッグイメージを使用し、FLUX.1-schnellが生成した2kのイメージをプリトレーニングし、キャプションして微調整する。 アーキテクチャでは、E2E-INVAEをセマンティック潜在空間、22Mパラメータを持つ小さなトランスフォーマー、テキストエンコーディングのための小さなQwenモデル、コンテキスト内コンディショニングに使用しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:59:31 GMT)
• DeBoneDiT: Depth-Driven Conditional Bridge Diffusion Transformers for Bone Suppression in Chest X-Ray Images [11.6]
  胸部X線は肺疾患の診断における主要なモダリティであるが、骨構造の重複は重要なX線所見を曖昧にすることが多い。 DESは骨抑制のための臨床ベンチマークであるが、その普及は特別なハードウェア要件と放射線曝露の増大によって妨げられている。 高分解能骨抑制のための深度駆動型コンディショナルブリッジ拡散変圧器アーキテクチャであるDeBoneDiTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:46:56 GMT)
• Why Generate a Click? Plug-in Decision Heads for Web Agents [11.5]
  私たちは、ジェネレータがゴールとスクリーンショットを読みながら計算する隠れ状態から直接選択を読みます。 信頼のカスケードは、確実にヘッドの動作を実行し、そうでなければ、ジェネレータは、同じフォワードパスのKVキャッシュからデコードする。 Qwen3-VL 4Bと8Bのジェネレータが213kのウェブステップでトレーニングされているため、7つのオフラインテストセットでは、カスケードが0.3ポイント下から1.4ポイント上に保持されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:39:51 GMT)
• A Master-to-Simulation Interface with Demonstration-Trajectory Guidance for Vascular Intervention [11.5]
  本稿では,実際のロボットマスタコントローラとSOFA(Simulation Open Framework Architecture)物理シミュレーションプラットフォームを接続する,血管介入対話システムを開発した。 計器と容器の相互作用の下で得られた軌道は、実用的な誘導手段を提供し、ロボット血管介入実験のためのシンプルで効果的な視覚補助戦略を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:41:13 GMT)
• Evolve Together, Fall into Place: How Social Scaffolding Shapes Self-Evolving Multi-Agent Systems [11.5]
  自己進化型マルチエージェントシステムの社会的足場がチームの進化を形作るかどうかを検討する。 AGORAは3つの進化機構で独立に2つの軸を変化させるフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:42:05 GMT)
• Learning to Read Out: Unembedding Dynamics in Language Model Pretraining [11.4]
  モデルに隠された状態が、それを表現する前にタスク情報をエンコードできることが示される。 資金調達によって、リードアウトが早く発展し、ギャップが近くなり、最終的な損失にはほとんど影響しないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 23:45:26 GMT)
• Thinker-WM: A Unified World Model with Shared Multimodal Representations for Embodied Intelligence [11.3]
  我々は、RGB、メートル法深度、ロボットアクションを共同でモデル化し、生成する統合マルチモーダル世界モデルであるThinker-WMを提案する。 モデルは、表現レベルでマルチモーダル統一を実行する。 実験は、具体的世界モデル評価において強い性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:41:05 GMT)
• From Relevance to Validity: Zero-Shot Tool Selection via Functional and Contextual Validation [11.3]
  大きな言語モデル(LLM)エージェントは、目に見えないドメインや実行コンテキストからタスクに直面している。 既存の支配的なメソッドは、主に関連性ランキングに依存するが、セマンティックマッチングだけでは、ツールが機能的に互換性があるか、あるいは新しいコンテキストで適用可能であることを保証できない。 提案手法は,意味的関連性と,エンドポイントと機能的互換性とタスク条件の文脈的エビデンスを補完するプログレッシブ・バリデーション・フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:53:25 GMT)
• Representation Conditioning for Generation [11.3]
  後続の層におけるセマンティクスを改善するためのシンプルな表現条件付け(RECON)を提案する。 RECON は SiT より 63 倍、REPA より 25 倍速い。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:52 GMT)
• RCCM: Diagnosing Gains and Harms in Reasoning-Prompt Transfer [11.2]
  RCCMは、どのように世代が終わるかの記録と、同じ質問に答える。 さらに60の質問に対して、簡潔推論はPhiの自動回答マッチングを3つのコレクションで2,048の上限で改善する。 応答ステージの保存も改善され、追加のインプットとコールコストが削減される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:31:04 GMT)
• KoAGE: Do Large Language Models Know, Learn, and Coin Korean Neologisms? [11.2]
  韓国のネオロジズムは様々なメカニズムを通じて発生し、語彙記憶を超えた言語モデルのテストが要求される。 我々はNeoTraceを紹介した。NeoTraceは自動で再実行可能なフレームワークで、ジャンル毎にネオロジズムを収集、日付付けする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:49:19 GMT)
• Integrating Simulation and Chain-of-thought Reasoning in Multimodal-Language Models For Physical Reasoning [11.2]
  本稿では,モデル性能と計算効率を改善するために,シミュレーションと推論を最適に交換する,認知に着想を得た新しいハイブリッドモデルを提案する。 本モデルでは,テスト時に物理推論問題を解くための適切な方法を決定することができ,精度とコストの最適バランスを求めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:32:08 GMT)
• ixi-sLM: On-Device sLM for AI Call Agent Service [11.2]
  On-DEVICE MODEling を用いて 1.2B の韓国製 sLM である ixi-sLM を移動式 NPU に導入する。 ドメイン適応モデリングは、埋め込みとLMヘッドを縮小するために、呼び出し周波数によって語彙をトリムする。 単一のドメイン適応モデルがixi-Oの2つのプロダクションサービス、AI Call SummaryとAI Call Answeringを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:29:08 GMT)
• Strong subadditivity of topological entropy on the torus: Rényi order and non-Abelian structure [11.2]
  我々は、不動トーラス上の有限正の順序で機能する正準位相Rényiに対して強い部分加法的に分類する。 実和と交叉に関する大域的ホモロジー的制約と重み付きモジュラー不確実性を確立することは、オーダー・ワンの定理を証明する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:17:46 GMT)
• Computational compressive imaging reconstruction with a simulated-annealing-based Ising solver [11.2]
  本稿では,Isingモデルとして逆問題の画像化を定式化し,対象オブジェクトを直接復元する物理駆動型再構成フレームワークを提案する。 単画素画像とレンズレスディフューザカメラの両方において、1%から25%のサンプリングレートで物体を再構成して概念実証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:28:33 GMT)
• Physical Time as a Missing Dimension of Robot Policy Memory Dynamics [11.1]
  時間的フローポリシーは、過去のイベントを保持するためにメモリダイナミクスを学び、測定された時間間隔でメモリ状態を進化させる。 成功のタイミングは測定間隔と保持履歴の両方に依存することを示す。 結果は、記憶された観測履歴ではなく、過去の出来事を保持し、物理的時間とともに進化する状態として、ロボットの記憶を見ることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:24:13 GMT)
• MvFFN: Multi-view Floor plan Feed-forward Network for Unposed Wide-Baseline Panorama Layout Reconstruction [11.1]
  カメラの正確なポーズとフロアプランのレイアウトを、まばらで、未ポーズで、広いベースラインのRGBパノラマから再構築することは、依然として難しい問題だ。 本稿では,粗いカメラポーズ,高密度大域形状,壁面ごとのセマンティックアウトプットを共同で予測するマルチビューフロアプランフィードフォワードネットワーク(MvFFN)を提案する。 また、ZInD-CrossViewデータセットを導入し、ZInDをグローバルにユニークなウォールインスタンスとクロスビューセグメンテーションラベルで拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:40:37 GMT)
• A Graph-Based Analysis of Comparability, Scale, and Attribution in Private Transformer Inference [11.1]
  この研究は62のPTIシステムの経験的なグラフを構築し、システムの属性をノードの特徴にマッピングし、エッジに対する評価互換性を構築する。 このグラフの3層解析により、プライベート推論の状態が照らされる。 プライベート推論のスケーリングフロンティアは13Bパラメータで高められ、現在のPTIテクニックをプロダクションスケールのトランスフォーマーにデプロイするコストを予測している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:30:25 GMT)
• From Structure to Validity: Mechanism-Guided Generation and Refinement of LLM Rubrics [11.0]
  我々は, 基準組織, 基準運用, スコアアグリゲーションにまたがって, ルーリックデザインの体系的力学解析を行う。 本稿では,適応木構築とセマンティックファースト,応答校正機能を組み合わせた適応木探索とハイブリッド精錬(ARTS-Hybrid)を提案する。 実験により、ARTS-Hybridはエンドツーエンドの評価性能と潤滑質の両方を改善した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:37:51 GMT)
• TGrasp6D: Task-Informed Vision-Language Priors and Pose Refinement enable Zero-Shot Task-Oriented 6DoF Grasping [11.0]
  タスク指向の6DoFグリップをゼロショットで生成するための視覚言語に基づくTGrasp6Dを提案する。 当社のアプローチでは,TaskGraspデータセットで94%,ベースラインが74%の最先端の成功率を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:31:36 GMT)
• ReaDy: Recurrent States as Dynamic Context for Speculative Drafting in Hybrid Linear Attention Large Language Models [11.0]
  投機的復号化は、ステップ毎に複数のトークンを起草することで自己回帰生成を加速する。 HLAモデルは、歴史的関連を蓄積するコンパクトなリカレント状態を維持している。 本稿では,HLA再帰状態を利用した最初の投機的復号法ReaDyを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:08:52 GMT)
• LintEval: Benchmarking LLMs on Linter-Guided File Refactoring [11.0]
  私たちはLintEvalを紹介します。LintEvalは、C++、Python、Javaにまたがるlinter-guidedファイルのベンチマークです。 機能保存、lintアラートの削減、新しいアラート回避、最小限の編集を共同で評価する。 クローズドソースの商用モデルは90.4%のReduce@Pに達するが、67.1%-68.3%のPass@1しか達成していない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:36:55 GMT)
• On the Optimisation Landscape of Overparameterised Weighted MMD [11.0]
  重み付き原子量測定による最大平均誤差(MMD)の最適化状況について検討した。 コンパクトに支持されたターゲット分布に対して、十分多くの粒子が任意の局所最小値が任意に小さいMDDを持つことを保証する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:24:51 GMT)
• Recognition Is Not Grounding: Benchmarking Multilingual Financial Evidence Extraction [10.9]
  言語モデルが言語を越えて概念を認識し、対応する数値的証拠を同じ文脈から徹底的に回収できるかどうかは不明である。 マルチリンガル財務報告におけるこの認識とグラウンドのギャップを調査するためのベンチマークであるMultiFINGROUNDを紹介する。 このベンチマークは、ファイナンシャルな事実識別、概念認識、徹底的な事実選択、および候補ラベルのない概念識別を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:26:26 GMT)
• Evaluating LLMs as Agentic Workflow Executors in Real-World Customer Support Skills [10.9]
  本稿では,実世界の書き起こしからリカレントをマイニングし,それらを構造化されたスキル記述に変換し,ツール要件にマップし,マルチターンツールを用いた対話を生成するベンチマーク構築パイプラインを提案する。 このベンチマークを用いて、クローズドモデルファミリとデプロイメント指向の1.7Bから14Bパラメータのオープンウェイトモデルにまたがる17の言語モデルの大規模なゼロショット評価を行う。 我々は、GPT-5245.4が広いマージンでリードし、QWEN3.5-9Bが最強のオープンウェイトモデル(20B以下)である一貫したランキングを見出した。 また、審査員の選択は無視できる方法論の詳細ではないこともわかりました。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:00:21 GMT)
• CoWear: Towards Collaborative Wearable Inertial Localization with Multiple Smart Devices [10.9]
  スマートフォン,スマートウォッチ,スマートグラスを用いた協調慣性ローカライゼーションのためのデータセットおよび参照フレームワークであるCoWearを提案する。 データセットには、30人以上の参加者、300以上のウォーキングセッション、30時間100kmのデバイストラジェクトリが含まれている。 異なる身体運動間での協調を可能にするため、我々は役割特異的な推定器を訓練し、同期時間窓上での共通参照装置の変位を予測する。 基準目標とする電話, 眼鏡, 時計を用いた実験では, 複数デバイス融合は個々のデバイス推定よりも, 変位と軌道のロールアウトの精度を一貫して改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:19 GMT)
• Feasibility of a Patient-Specific Digital Twin for Ventriculoperitoneal Shunt Trajectory Planning [10.9]
  キーンの点における手指の挿入は、10例に1例のみ脳脊髄液の先端を開放する。 術前CTにて頭蓋骨,頭皮,耳,心室を再建するデジタル双生児を作製した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:12:56 GMT)
• MorphingNet: Symbolic Regression Where the Network Is the Formula [10.8]
  MorphingNetはパラメータとして各関数の形式を訓練するため、SRは1つの連続最適化問題となる。 トレーニングは密度の高い線形代数であるため、GPUに親しみやすく、大規模データにスケールする。 MorphingNet state-of-the-art accuracy on SRBenchは、合成ベンチマーク上のほとんどの生成式を復元し、大規模データ上では最強探索法よりも最大2桁高速である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:26:08 GMT)
• Quantum-enhanced Search for Galactic Dark Photons Using Cat-State Cavities [10.8]
  我々は、Galactic dark-photon background (GDPB) の量子化探索を提案する。 GDPBは相対論的で異方的なベクトル場であり、銀河系ハローの暗黒物質崩壊や消滅によって生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:08:04 GMT)
• HRTF Upsampling and Personalization via Neural Operators [10.7]
  本稿では,空間方向のスパース測定をHRTF場にマッピングするニューラル演算子SPAROを紹介する。 SONICOMでは、SPAROは3から100の計測値から、最高の対数スペクトル歪み(LSD)と音間レベル差(ILD)の誤差を得る。 HRTFは、主要な神経磁場法RANFの15倍から373倍の速度で再構成される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:03:02 GMT)
• When Does Depth Help? Understanding Layerwise Inference in Tabular Foundation Models [10.7]
  最近の分析では、初期のFM表現における強い予測性能が確認されている。 分類データセット272種を対象に,TabPFN-3のテキスト内学習層について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:57:10 GMT)
• C3: Rethinking Process Supervision via Confidence-Guided Credit Correction in Multi-Turn Reinforcement Learning [10.7]
  本稿では,信頼誘導型信用補正(C$3$)を提案する。 C$3$は望ましくない振る舞いに対応するスパンを識別し、有利な見積もりの後、選択的に正のクレジットを補正する。 結果より, 局所的信用補正は, 結果駆動型RLのプロセス管理に有効な方法であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:18:13 GMT)
• When Protection Overrides Consequences: Understanding Protection Mode in Large Language Model Decision-Making [10.6]
  最前線の言語モデルは複雑なタスクで優れているが、単純で緊急な決定において、より大きな物理的結果よりも保護を優先する可能性がある。 この保護モードを285のプロンプト、34の物理家族、9つのモデルで研究しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:30:33 GMT)
• ReGRA: Residual-Gradient Adaptation for Complementary Low-Rank Fine-Tuning [10.6]
  低ランク適応(LoRA)は、低ランクの重み更新を学習することでパラメータ効率の良い微調整を可能にする。 ランクの上昇は適応能力を高めるが、学習した全ての方向が下流のパフォーマンスを改善することを保証しない。 固定格の予算をより効果的に活用するための2段階の手法であるResidual-Gradient Adaptation (ReGRA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:23:50 GMT)
• SonicWorld: Source-Centric Latent Dynamics for Spatial Audio Reasoning [10.5]
  Sonic-Benchは480の室内シーンで2.8KのAmbisonicsクリップと28.8Kのターゲット固有の質問応答ペアで構成されている。 ベンチマークでは、単一および二重ソース設定でのローカライゼーション、距離推定、動き推論がカバーされている。 本研究では,物理,学習した音響,意味的特徴を学習遷移と繰り返し更新を通じて永続的なソース状態に統合するSonicWorldを提案する。 空間的LibriSpeechへのゼロショット転送では、SonicWorldは73.98%の方向精度と19.29の方位誤差を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:24:59 GMT)
• IMU-Bench: Benchmarking Wrist IMU Representations Across Kinematic, Semantic and Clinical Tasks [10.4]
  In this present IMU-Bench, a benchmark of ten task from eight datasets for study IMU multi-task performance and cross-task transfer。 マスク付きオートエンコーダInrtlWristは,10タスク中9タスクにおいて,最高あるいは最良なフリーズプローブ性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:58:38 GMT)
• Learning Topology-Aware Representations for Mechanics-Relevant TPMS Metamaterials [10.4]
  本稿では,グローバルな構造接続を明示的に符号化するために,永続的ホモロジーをDMAEバックボーンに統合する表現学習フレームワークを提案する。 本研究では,2つの相補的なTPMSデータセット上での学習表現を,家族分類,機械的プロパティ分類,教師なしクラスタリング,回帰を用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:38:20 GMT)
• RepForcing: Representation-Space Initialization for Autoregressive Video Distillation [10.4]
  事前訓練されたビデオ拡散モデルを数ステップの自己回帰(AR)ジェネレータに蒸留することは、通常、学生と教師を結合する。 数ステップの因果関係を学習するRepresentation Forcingを提案する。 オードは、表現空間の監督によって行われる。 中間教師の軌道回帰。 我々の4段階のチャンクワイドモデルはVBench TotalとVisionRewardを改良します。 84.04から84.66(+0.62点)、VisionRewardは6.326から10.074(+59.25%)。 causal-ODE-based baseline を報告。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:42:14 GMT)
• VisualWorldBench: A Fine-Grained Multi-Task Benchmark for Evaluating Visual World Knowledge in MLLMs [10.4]
  ビジュアルワールドナレッジはマルチモーダル大言語モデル(MLLM)のコア機能である 既存のベンチマークは、少数のドメインにまたがる少数のカテゴリに限られており、現実世界のビジュアルエンティティのオープンなスケールには程遠い。 これは8つの視覚領域にまたがる21,291の葉ノードクラスの階層的な分類に基づくマルチタスクベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:20:56 GMT)
• E2DRL: End-to-End Differentiable Reinforcement Learning for 3D Obstacle Avoidance in Quadruped Robots [10.4]
  異なる強化学習は、ロボットのポリシー学習を強く約束するが、足の動きへの応用は、目隠しやシミュレーションされた2Dタスクに限られている。 本稿では, ソフトな微分可能な障害物-相互作用の定式化により, この問題に対処するE2DRLを提案する。 静的および動的環境において,Unitree Go2上での3次元障害物回避のために,エンド・ツー・エンドの微分可能な最初のsim-to-realバリデーションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:54:25 GMT)
• L2G-SR: Learning to Guide LLM-based Symbolic Regression [10.4]
  L2G-SRはLLMベースのシンボリックレグレッションのためのフレームワークである。 学習された構造検証器で探索をガイドする。 LLM-SRBenchでは、L2G-SRは最先端の数値適合性、方程式レベルの精度、TEDを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:39:39 GMT)
• REWIND: Uncertainty-Guided Trajectory Repair for Test-Time Reasoning [10.3]
  誤応答は, 正しい応答よりも平均トークンエントロピーがかなり高いことを示す。 本稿では、エントロピーダイナミクスを用いて、ターゲットとなる接尾辞再生を提案するトレーニングフリーコントローラREWINDを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:20:56 GMT)
• MolHop: Scaffold-Hopping Molecular Design with Agentic Reinforcement Learning [10.3]
  MolHopはクロススキャフォールド分子発見のためのエージェントフレームワークである。 分子のクロススキャフォールド発見のためのエージェントフレームワークであるMollHopを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:11:10 GMT)
• Robust Explanatory Analysis for Structured Optimization Networks (REASON) in Learning [10.3]
  システム1/システム2のパラダイムにインスパイアされたこの原理は、共通の推論目標を満たす2ループ機構として定式化される。 高速なシステム1様ループは、利用可能な証拠によって残余アドレスを解決し、残りの残余ループは中速のシステム2様ループをトリガーする。 実験により, 得られた2ループモデルにより, 中ループの計算の約半分において, 高速ループが一貫的に改善されることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:24:53 GMT)
• What Coding Agents Leave Unsaid: Measuring Task-State Gaps Between Execution and Reports [10.2]
  我々は,エージェントが蓄積したユーザ対応レポートと,その全記録された実行状況との間のタスク状態回復可能性のギャップを定量化する。 エージェントは要求に対するタスクステートの質問の93.6%に答え、フルコンテキストの読者は92.7%を回復し、レポートのみの読者は52.0%を回復し、40.7ポイントのギャップがある。 CTXGAPは、補完的な評価次元としてレポートベースのタスク状態回復性を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:20:15 GMT)
• VLX-Go: Robust Embodied Tracking through Multi-Stage Learning and On-Policy Refinement [10.2]
  身体的な視覚的追跡には、ロボットが視覚的な観察から指定されたターゲットを識別し、そのターゲットを環境を通して追従するために自身の動きを制御する必要がある。 既存の手法は、個人を追従するロボットがナビゲートしなければならない共有空間に焦点を合わせることによって、単一ターゲットから邪魔者追跡への成功を著しく減少させる。 本稿では,トラッキング固有の動作が学習される前に,視覚的および言語的表現をアライメントする,という仮説に基づいて,視覚言語によるウェイポイントポリシーを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:02:16 GMT)
• DD-GBP: Anytime Multi-Arm Planning and Continuous Execution via Distributed Dynamic Gaussian Belief Propagation [10.1]
  共同空間軌跡を直接計画する分散動的ガウス的信念伝搬法(DD-GBP)を提案する。 統一ガウス過程(GP)パラメータ化は、適応的な計画の地平線、非同期時間要素、連続実行を接続する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:43:32 GMT)
• LEAP: Gradient Flow Augmented Lagrangian Trajectory Optimization for Contact Constrained Robots [10.0]
  本稿では,Powell-Hees--Rockafellar Lagrangian の一次2次元勾配流を書写して解を求める LEAP を提案する。 流れは硬いため,ガウス-ニュートン計量,運動量,メリットに基づくステップコントローラを備えた線形暗黙積分器を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:04:31 GMT)
• SPECTRA-VLA: Base-Fine Hyperspectral Token Transfer at Frozen Vision-Language-Action Interfaces [10.0]
  SPECTRA-VLAは、ビジュアルエンコーダやアクションデコーダを再トレーニングすることなく、ネイティブ言語によるスペクトルアップグレードを提供する。 学習された連続残差は、自身の正規化された偽色参照を通じて、それぞれのターゲットトークンを豊かにする。 同一残差とスケールにより、自己トークンの追加により、冷凍復号器の外部カテゴリ由来プローブの再利用が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:17:59 GMT)
• CoTranslator: Reverse to Forward Chain-of-Thought Translator for Reasoning Distillation [9.9]
  推論蒸留は正しい答えを持つチェーン・オブ・シント(CoT)データを必要とする。 検証された前方応答の分布に対する逆CoT応答の変換を学習するCoTranslatorを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:15:36 GMT)
• Beyond Correctness: Compute-Responsive Data Selection for Reasoning Model Post-Training [9.9]
  学習後データ選択の原則であるCRDS(Compute-Responsive Data Selection)を導入する。 Qwen3-8Bでは、CR例のSFTは45.3%のホールドアウト低スループット障害を回復し、すでに解決済み例のトレーニングでは40.6%であった。 SFT-CRは独立にサンプリングされた試験分布に対して51.8%の精度に達する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:57:03 GMT)
• Two-Stage Score Estimation for Group-Specific Diffusion Models [9.9]
  本研究では,拡散伝達の統計的枠組みを構築し,目的別オフセットとともに共有プールスコアを解析する。 プール密度のベソフ正則性とオフセットの安定階層構成モデルの下では、これらの成分を学習するコストを分離する収束率を導出する。 拡散時間が 0 に近づくにつれて、オフセットが有界かつ連立正則であることを証明する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:49:03 GMT)
• AFCS: Atomic-Fact-Conditioned Synthesis for Factual Knowledge Pretraining [9.8]
  AFCS(Atomic-Fact-Conditioned Synthesis)は、まずソース支援された原子事実を抽出し、各保持された事実を使用して生成するパイプラインである。 粒度の短縮は、事実レベルの合成がチャンクレベル、段落レベル、実体レベルの合成よりも改善することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:24:40 GMT)
• Enhancing Latent World Models with Associative Memory [9.8]
  本稿では,JEPAスタイルの予測をコンテンツ適応型メモリバンクで拡張する,メモリ拡張潜在世界モデルを提案する。 提案手法では,観測結果から直接高次表現を学習し,複数の時間スケールで共有潜在空間内で動作させる。 PushT, Tworoom, Reacher, OGBCube の実験により, 軽量アーキテクチャによる最先端性能の実現が実証された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:08:02 GMT)
• SNOAR: Self-training with Noise filtering, Observation adding, and Remixing for Speech Denoising Without Clean References [9.7]
  本研究では,教師の算定を事前に補正する自己学習フレームワークであるSNOARを提案する。 DNFがなければ、ループはアイデンティティマッピングに崩壊するので、2つの補正が互いに依存していることが示される。 RemixITと比較すると、SNOARはトレーニングに沿って安定しており、信号ベース、知覚的、単語エラー率の指標よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:54:17 GMT)
• Idea2Prior: Auditable Paper Retrieval and Ranking from Research Ideas [9.7]
  SystemはPaperArena上に構築された監査可能な文献検索システムである。 マルチソース発見、アイデンティティ検証、ファセットベースの抽象評価、セマンティック引用拡張、共同専門家ランキングを組み合わせたものだ。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:47:45 GMT)
• FUSE: Fairness-aware Update Screening against Byzantine Exploitation in $q$-Fair Federated Learning [9.7]
  クライアントレベルの公正な学習は、異種クライアント間でユーティリティを平等にするための魅力的なソリューションとして現れています。 公平さのスケーリングは、クライアント依存のラジアルスケールでユニットサム制約を置き換えつつ、正直な更新の非負のクラス混合構造を保っていることを示す。 次に、FUSEを紹介します。これは、信頼された小さなラベル付きデータセットを使用して、係数回復、スケールとコーンの整合性スクリーニング、ステップサイズ後制御を行う構造対応のロバストアグリゲータです。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:29:48 GMT)
• Beyond Benchmark Accuracy: A Diagnostic Test for LLM Chemical Prediction [9.7]
  ターゲットエンティティの識別情報が隠された場合の化学予測モデルを評価する枠組みを提案する。 このフレームワークでは、ターゲットはエンティティIDによって直接定義されるのではなく、既知のソースエンティティと明示的な構造的編集操作によって定義される。 臭気予測,分子特性予測,レトロ合成,反応収率予測の6つの課題にまたがって,この枠組みを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:03:05 GMT)
• Spacecraft Pose Tracking via Kinematic Prediction and Selective Event Correction [9.7]
  宇宙船の追跡では、イベントサポートの変更に伴い、短水平運動予測が引き続き利用可能である。 Observation-Aligned Event Innovation (OA-EI)は、この予測の選択したコンポーネントの修正にイベントを使用する。 7.7秒で、回転と翻訳の誤差は予測だけで41.63/57.28mmからOA-EIで15.73/22.41mmに減少する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:46:18 GMT)
• Subdata Selection for Measurement-Constrained Linear Regression under Model Misspecification [9.6]
  我々は,線形回帰のための新しいサブセット選択フレームワークを開発し,潜在的なモデルの不特定を許容する。 我々はこの手法を期待された損失最適選択(ELOS)と呼ぶ。 シミュレーション研究と実データ応用により、ELOSは強い予測性能を達成し、様々なシナリオにおいて既存の手法と良好に比較できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:49:07 GMT)
• New Model, Old Habits: Behavior Transfer under Model Swapping in Multi-Session LLM Agents [9.6]
  受取人は、履歴を作成したモデルから推論とアクションパターンを採用することに気付きました。 本稿では,より強力なモデル動作を保ちながら,要約による弱いストロング転送を最小限に抑えたディレクテーション・オーサシップ・アウェア・サマリゼーション・オブ・ヒストリー(DASH)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:38:54 GMT)
• Cross-Scenario Industrial Defect Detection via Domain-Robust Training and Metric-Aligned Selection [9.6]
  IDA 2026トラック1チャレンジに対するクロスシナリオ欠陥検出手法を提案する。 この方法は、4つの相補的なモジュールを含む: クロスセサリオロバストトレーニング、小さな欠陥認識学習、スコアキャリブレーションと推論しきい値選択、メトリック整列チェックポイント選択。 実験結果から,テストデータセットにおけるトラック1スコアの0.564,スクリーニングスコアの0.696が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:57:52 GMT)
• Adaptive Observation Control for Active Visual Recognition [9.6]
  固定ステップ認識器を制御可能な観察インタフェースで拡張する。 モデルは、その視野を設定し、選択された作物を洗練し、入力依存の早期終了にラベル付きストップヘッドを使用する固定単位のスケールを予測する。 詳細なベンチマーク、完全なImageNet-1K、ImageNet-A/R由来の分類スプリットによる実験は、インターフェースが固定ステップ参照と競合していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:45:39 GMT)
• Sparse Transformer: a Controlled Testbed for Mechanistic Interpretability [9.5]
  Sparse Transformerを使用して、ニューラルネットワークの計算を人間の理解可能な機能に分解する。 その結果,STニューロンはAutoInterpで43%,損失整合密度変換器を43%上回っていることがわかった。 STは多相性(英語版)の制御された研究を可能にし、そのスパースを密度の高いものに蒸留することで、圧縮が如何に特徴重畳をもたらすかを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:03:12 GMT)
• Remember, Revisit, Revise: Scaffold Memory for Long-Horizon 3D Geometry [9.5]
  そこで,Scaffold MemOry for Revisionを紹介した。 生物学的脳における海馬の連想記憶にインスパイアされたSMOREは、観察者が観察するものがどこにあるのかを関連付け、過去の観察を保存し、回収し、新しい証拠に対して検証し、不整合が検出されたときに修正する。 すべての評価モデル全体で、SMOREは時系列ポーズ推定を一貫して改善し、マルチビュー深度誤差を最大58%削減し、3Dポイントクラウド再構成のためのチャンファー距離を最大43%削減し、平均軌道誤差を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:50:28 GMT)
• ProtoPur: Prototype-Purity Pseudo-Labeling for Weakly Supervised Instance Learning in Pathology [9.4]
  病理画像全体における弱教師付きインスタンスレベル学習のためのプロトタイプ純度擬似ラベル法を提案する。 ProtoPurは、凍結基礎モデルの特徴から構築されたプロトタイプ領域よりも、クラスバランスのよい局所純度を推定する。 ProtoPurは、競争力のあるバッグレベルのパフォーマンスを維持しながら、複数のMILバックボーンにわたるインスタンスレベルのパフォーマンスを一貫して改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:16:48 GMT)
• Testing Conditional Distribution Equality Using Generative Models [9.3]
  条件分布等価性テストは、因果推論、モデル診断、伝達学習におけるアプリケーションの中核的な問題である。 本研究では, 生成モデルを用いて, 観測データと合成サンプルを用いて条件分布を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:33:59 GMT)
• A Valid Watermark Is Not a Valid Identity: Spatial-Spectral Adversarial Face Evasion with Watermark Preservation [9.3]
  我々は,ブラックボックスの透かし設定の下で,このギャップを狙う透かし保存面回避攻撃を導入する。 提案したPGD-L攻撃は、対向的摂動を空間的およびスペクトル的保存条件でガイドし、顔認識の類似性を減少させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:37:52 GMT)
• Reliability-Aware Multimodal Sentiment Prediction Under Local Modality Missingness [9.3]
  CMU-MOSEI特徴の局所的欠如について検討した。 RM-Netの5つの種をLoRA対応のBERTテキストエキスパートと融合させる。 上位の位置は、ランダムな位置よりも早く予測されたクラス確率を減少させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:36:18 GMT)
• Cryogenic Multiplexing Control Chip for Superconducting Quantum Processor [9.2]
  低温多重化制御チップ(MCC)は4GHzから8GHzのマイクロ波信号を発生し、量子ビットを操作するためにXY制御回路を構築する。 MCCはマイクロ波制御ラインの数を大幅に減らし、大規模超伝導量子プロセッサの開発に有用である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:15:28 GMT)
• PN-Mix: Pair-Norm Guided Mixed-Precision Key Cache Quantization for Efficient Long-Output LLM Inference [9.2]
  大規模言語モデルにおける長期出力推論は、厳しいKVキャッシュメモリと帯域幅のボトルネックに悩まされる。 KVキャッシュの量子化はこの問題を軽減するが、低ビットの量子化はモデルの精度を著しく低下させる。 最近の混合精度キーキャッシュ量子化法は、この劣化を軽減し、高い精度を重要なキーチャネルに割り当てる。 そこで我々は,PN-Mixを提案する。PN-Mixは,ロペ型デコーダのみのLLMに対する混合精度の鍵キャッシュ量子化手法である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:29:08 GMT)
• Mitigating Video Hallucinations via Attention-Guided Representation Perturbation [9.1]
  対照的な復号法(CD)は幻覚を緩和するが、その効果は負の分岐が視覚的証拠を弱める方法に依存する。 コントラストデコーディングのための注意誘導表現摂動(ARP-CD)について紹介する。 ARP-CDは、応答予測位置の視覚トークンに割り当てられた注目質量を使用して、言語モデルの入力視覚隠れ状態の有界更新を誘導する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:50:08 GMT)
• Learning Individual Scientific Taste with Privileged Hindsight Distillation [9.0]
  我々は,科学的嗜好を,提案可能な証拠と共有評価空間における基準レベルの評価から研究者固有のマッピングとしてモデル化する。 我々は、構造化された公開レビューがほとんど利用できない量子研究において、我々のアプローチを主に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:44:35 GMT)
• A Self-Improving Agent that Grows its Own DSL: Oracle-Free Operator Induction for Exact Question Answering [9.0]
  単一の凍結モデルでは、小さなドメイン固有の言語上で2つのネストループが実行される。 内部ループは、2つの独立に書かれた表現がすべてのレコードに一致する場合にのみ、新しい質問に答える。 外ループは、独立した第2の実装が同意した場合にのみ認められる、それ自体が欠落している機能を発見し、オペレーターを作成できる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:55:34 GMT)
• ReEnvision: Future-Guided Selective Action Repair for Long-Horizon Manipulation [9.0]
  長距離ロボット操作は、相互依存的な動作のシーケンスに対して堅牢な実行を必要とする。 本稿では,将来的な行動修正フレームワークであるReEnvisionを提案する。 結果として生じる信念の改訂により、キャッシュされたアクションチャンク内の影響を受けるアクションのみを選択的に修復し、有効なアクションを保存し、厳密な逸脱のために完全なリプランを維持できる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:11:34 GMT)
• Do LLM Tutors Actually Teach? A Process-Centered Synthesis of the Tutoring Loop [9.0]
  大規模な言語モデルでは、流線型のチューリング対話を生成できるが、実際に学生が学習するのを手助けするかどうかは不明だ。 本稿では,学習者状態の推論から教育行動への道のりをたどったLLM授業のプロセス中心の合成について述べる。 プログレッシブは、個々のコンポーネントの改善だけでなく、チューリングステージ間のインターフェイスを有効化する必要がある、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:07:43 GMT)
• Long-Horizon RL Needs Muon [8.9]
  ロングホライゾンエージェントは、拡張された相互作用に対する推論、ツールの使用、環境フィードバックを調整する必要がある。 本研究では,Muon,トークン平均損失,重要サンプリングの欠落,補助的長さとツールエラーの罰則を組み合わせた単一ロールアウト型非同期レシピについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:25:54 GMT)
• Learning Navigation from Multimodal Demonstrations with Geometric Candidate Modes [8.9]
  ナビゲーションでは、代替手段は幾何学的原因を持ち、1つの観測から計算することができる。 本稿では、局所幾何学から候補モードを計算し、どのモードに従うかのデモから学習する階層型ニューラルネットワークポリシーを提案する。 シミュレーションでは、このポリシーはテストケースの95%以上で成功し、4つのオフライン学習ベースラインでは43%と20%、学習なしで同じモードを使用するTronでは79%と67%である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:18:04 GMT)
• Hierarchical Gaussian Processes for Survey Weighting: Local Equivalent Weights in Structured Populations [8.9]
  回帰に基づく調査重み付けは、モデルに基づく人口推定と等価重みによる設計に基づく推論を結びつける。 本研究では,階層型ガウス過程(HGP)回帰に基づくサーベイウェイトリングフレームワークを開発し,グループレベルの構造的効果とカーネルベーススムースメントを組み合わせ,関連セル間で情報を共有する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:08:06 GMT)
• DeepPV-MRF: End-to-End Partial-Volume Fraction Estimation from MR Fingerprinting Time Series [8.9]
  本稿では,生のMRF信号からボクセル単位の組織分画を直接推定するディープラーニングフレームワークであるDeepPV-MRFを紹介する。 ネットワークは、時間エンコーディングと空間的U-Net精製を組み合わせて、脳脊髄液(CSF)、灰白質(GM)、白質(WM)の分画を推定する。 シミュレーションおよび生体内データを用いて,DeepPV-MRFと部分体積辞書マッチング(PV-DM)と擬似逆推定(PV-Pinv)を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:51:40 GMT)
• When Reasoning Traces Conflict with Evidence: How Answer Configuration Shapes Evidence Following [8.8]
  応答時に残される推論トレースは2つの役割を演じる。 精度を上げることができ、両者が一致しない場合、現在の証拠と競合することができる。 我々は、これらの役割を、検証済みの証拠バージョンを、それぞれから生成された痕跡と交差させ、同じ痕跡と証拠から答えることで、切り離す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:52:23 GMT)
• Differentially Private Learning of Markov Chains: Near-Optimal Sample Complexity for Item and User Level Privacy [8.8]
  離散エルゴード型マルコフ鎖の遷移行列を長さ T の N 個の独立軌道からプライベートに推定する。 アイテムレベルのプライバシの下では、サンプリング、州の占有と混合、プライバシーのコストを分離する、上下限のバウンダリを与えます。 個別分布の積を推定するために最適なユーザレベルのプライベートバウンダリを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:21:15 GMT)
• ACR-Net: Mitigating Semantic Dominance via Contrastive Acoustic-Semantic Decoupling [8.7]
  セマンティック・ドミナンス(Semantic Dominance)の原因となる厳密なセマンティック・セマンティクスの学習 SOP(Semantic Overconfidence Penalty)とLDD(Latent Decoupling Degree)の2つの指標とともに、4つの競合タイプにまたがる敵対的音声テキストペアのASPIREベンチマークを導入する。 アコースティック・コンフリクト・レゾリューション・ネットワーク (ACR-Net) では, コントラスト・デカップリング・ロス (Contrastive Decoupling Loss) とクロスモーダル・アテンション・アンド・コントラスト・デカップリング・ロス (Cross-Modal Attention and Contrastive Decoupling Loss) を用いて, 矛盾表現を潜在空間に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:42:55 GMT)
• TopicMerge: A Divide and Conquer Approach to Topic Modeling [8.7]
  本稿では,最先端クラスタリング性能と計算効率を実現するための,新しいマルチステージパイプラインであるTopicMergeを紹介する。 BillsとWikiデータセットの実験によると、TopicMergeは最先端のクラスタリングのパフォーマンスを実現し、必要なLarge Language Modelコールを92%以上削減している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:01:35 GMT)
• Learning to Compute Is Not Learning to Retain or Reuse in Looped Transformers [8.6]
  ループ変換器は1ブロックを繰り返し適用することで計算するので、トレーニングされたよりも多くのループを実行することができる。 トレーニングされた深さを繰り返すことは、正しい答えを間違ったものに変えることができます。 これらのケースは、シミュレータが中間目標と正確な反事実を隠蔽状態の介入のために供給する、コンテキスト内でのMealy-machine実行で分離する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:19:05 GMT)
• Modeling and Understanding Neural Weights of Humanoid Policies with Diffusion [8.5]
  本研究では,ハイパフォーマンスなヒューマノイド制御ネットワークが,その重みを通して直接的に生成的にモデル化できるかどうかを検討する。 我々は,Unitree G1ロボットの強化学習から収集したネットワークを訓練した。 ロボットの運動を常に反映する第一層重みの構造原理を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:59:52 GMT)
• Retrieval Over Training: Similarity search-based Model Selection for Time Series Anomaly Detection [8.3]
  RAMSADは、時系列異常検出におけるモデル選択のための検索ベースのフレームワークである。 以前に観測されたインスタンスの知識ベースをクエリし、トップkの最も類似したシリーズを検索し、検出器のレコメンデーションを転送する。 その結果,RAMSADは既存のID設定のベースラインよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:18:55 GMT)
• DeLoop: Repeated Actions as Self-Supervision for Long-Horizon Agents [8.3]
  長いタスクを実行する言語モデルエージェントは、しばしば既に行っている作業を再実行します。 ループを減らす自己教師型トレーニング手法であるDeLoopを提案する。 圧縮中のCodeGymでは、ループを含むQwen3-8Bタスクのシェアを57.3%から6.1%に削減している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:23:00 GMT)
• CASI: Credit Assignment via Set Intervention for Agentic Retrieval [8.3]
  本稿では,CASI (Credit Assignment via Set Intervention for Agentic Retrieval) を導入する。 シェアリー・アグリゲーション(Shapley aggregate)は、ゼロサム・アドバンテージ・シェーピングをポリシー最適化に組み込んだ、限界をインバーセット・クレジットに変換する。 独立した5つのトレーニングの実行中、CASIトレーニングされたポリシーはシングルトンまたはブロードキャストトレーニングされたポリシーよりも高い保持されたオークション-再生セット値を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:47:46 GMT)
• Probing Negation Understanding in Vision-Language Models With Object Attention [8.3]
  否定は言語理解の基本的な側面であり、視覚言語モデル(VLM)が効果的に処理できることが重要である。 異なるモデルの注意パターンを解析することにより,VLMのプロセスの否定について検討する。 否定を解消する際、一般的に人間のような注意パターンに従わないモデルがあることは、注意以外のメカニズムに依存していることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:41:18 GMT)
• Infant Fingerprints: Quality Assessment & Recognition [8.3]
  本研究では,6歳児から3か月までの縦断的データセットを用いて,10種類の指紋品質評価手法について検討した。 チューニングされたパラメータは、メソッドや年齢グループの大部分のデフォルト設定よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:22:39 GMT)
• Beyond Kinematic Tracking: Preserving Expressive Characteristics in Humanoid Whole-Body Control [8.2]
  全身制御は、ヒューマノイドロボットが表現力のある動作を実行できるようにする上で重要な役割を担っている。 本研究では,振幅,エネルギー,体膨張,身体の傾き,骨盤の高さを目標とした補償目標を持つ残差学習フレームワークを提案する。 各凍結トラッカーに対して、動作固有の残留ポリシーを訓練し、運動カテゴリ間で共有される統一ポリシーに蒸留する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:39:14 GMT)
• Learning Who Benefits Most: Multi-Treatment Causal Ranking for Population Health Stratification [8.2]
  本稿では,多処理因数ランキング問題として人口健康成層を定式化するPrometheusを提案する。 その目的は, 完全校正された個別治療効果推定値を得るのではなく, 段階的利益が期待できる患者治療機会を発注することである。 治療は共同で学習され、患者やケアのプロフィールに匹敵するランキングを得られる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:31:07 GMT)
• Training Dynamics of Transformers on Unbounded Inputs: Attention Learning Can Lag Output Layer Learning [8.2]
  非有界入力から星のない言語を認識するための浅層変圧器の訓練方法を示す。 我々は、他の言語認識、回帰、文脈内学習にも「注目学習の遅延出力層学習」が有用であることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:19:08 GMT)
• Wrong Votes, Right Gradients: Why Majority-Vote Rewards Track Verifiable RL [8.2]
  自己生成ラベルによる強化学習(例えば、モデルのサンプルに対する多数投票)は、しばしば、検証可能な報酬でトレーニングのほとんどを回復させる。 これは通常のプロンプトレベルの見解とは違っていて、多数決はモデルのモーダル回答のみを返却し、正確性に関する情報を追加することができない。 パラメータが共有されているため、プロンプト自身の勾配は、実際のバッチサイズでのプロンプトの出力の1%以下である。 多数決の更新をゴールド更新と比較して縮小と誤った方向に分解し、バッチサイズで誤方向が消えることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:25:42 GMT)
• Do LLMs Learn from Rewards in Context? : Rethinking the role of reward in In-Context RL [8.1]
  LLMエージェントは、パラメータを更新するよりも、コンテキスト内での経験を蓄積することで、推論時に改善する。 このプロセスは、しばしばインコンテキスト強化学習(ICL)として記述される。 In-context Learning (ICL) が推論時間RLの役割を実際に果たせるかどうかを検討する。 我々は,入力分布や実演などのICL因子が,報酬形成や探索といったRL要素よりも重要であることを見出した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:09:07 GMT)
• OTel: Open Telco AI Datasets, Benchmarks, and Models [8.0]
  Open Telco(OTel)はオープンなテレコムAIリソースで、検索、リグレード、インストラクションチューニング、安全/保護のための派生したテレコムデータセットをリリースする。 2026年5月3日現在、リリースされたモデルは1600万回以上ダウンロードされており、プロジェクトは世界中で157件以上のメディア報道を受けている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:19:14 GMT)
• Delta Tokenizer: Reference-Identical Tokenization of Session Deltas and Segment-Parallelism for Long Prompts on Multicore CPUs [7.9]
  本稿では、CPUトークン化フロントエンドであるDelta Tokenizerを紹介する。 これは、リクエストと同一セッションの前のリクエストの間のデルタのみをトークン化する。 チャットインターフェースによるTTFTの中央値は、100Kトークンで59%削減される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:44:46 GMT)
• BubbleCBF: Constructive Safety for Second-Order Systems and Application to Autonomous Robot Navigation in Unknown Environments [7.8]
  本研究では,第2次制御アフィンシステムにおいて,実用可能な安全制約を設計するための建設的アプローチを開発する。 2次プログラムベースのコントローラがシステム状態において連続的に適切に定義されていることを証明し、設定された前方不変量をレンダリングする。 本研究では,ディファレンシャルドライブロボットに適用したBubbleCBFが,未知の環境で安全な自律ナビゲーションを実現することを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:24:47 GMT)
• Temporal Specification Guidance for Text-to-Video Generation [7.8]
  時間仕様ガイダンスは、時間仕様をサンプリング中のビデオ生成を導くための実行可能な目的に変換する。 我々はこのフレームワークを、ビデオテキストの注目トレース、メトリック時間論理の効率的な微分可能なスコア、勾配に起因した注意バイアスでインスタンス化する。 時間的制約の11のカテゴリにまたがる220のベンチマークでは、このインスタンスはCFGに対する仕様の満足度を5つのモデルで9.5～20ポイント改善し、メモリオーバーヘッドを最小限に抑える。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:09:33 GMT)
• SkillScreen: High-Recall Screening of Malicious Agent Skills with Decision Models [7.7]
  SkillScreenは、1回のフォワードパスでSKILL$.$mdから直接スキルの悪質性を評価するために訓練されたコンパクトな決定モデルである。 MaliciousSkillBenchでは、SkillScreenが20-25%の良識を99%でフラグ付けしている。 本結果は,ハイリコールスキルスクリーニングにおけるタスク学習決定モデルの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:56:03 GMT)
• PhyMetric: Diagnosing Physical Plausibility in Text-to-Video Generation via Scene-Level QA [7.7]
  既存のベンチマークは、概略的妥当性スコアや幅広い品質次元に大きく依存している。 現場レベルの診断ベンチマークであるPhyMetricを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:00:58 GMT)
• Resolution Allocation with Learnable Resizing and Spectral Filter Parameterization [7.6]
  スペクトルカーネルと空間カーネルは、学習された分解能割り当てに異なる応答を示し、スペクトルカーネルの利得を大きくした。 このパターンはデータセットとモデルサイズにまたがって観察されるが、その大きさと複雑さの予算への依存はモデルサイズとサイズ変更の実装によって異なる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:35:28 GMT)
• Robust Real-Time Monocular Human Pose Estimation with Insole-Based Sensor Fusion [7.6]
  実時間単眼の人間のポーズ推定は、人間中心の知能システムにとって重要なセンシング要素である。 本稿では, 簡単な足底圧力と加速度センサが視覚的制約を効果的に解決できるかどうかを考察する。 簡単な足のセンサを組み込むことで、ポーズの精度、動きの滑らかさ、歩行関連測定を継続的に改善できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:14:34 GMT)
• A VR Training System for Robot-Assisted Vascular Intervention with Dual-Mode Control and Model-Based Interaction Response [7.4]
  本稿では,非同期2モードコマンドマッピングとセンサレスインタラクション推定を組み合わせたVRトレーニングシステムを提案する。 テストでは、3つの速度ギアと位置モードで異なるコマンド・ディスパッチパターンが確認された。 15人の初級生を対象にした予備調査では、VRトレーニング後の身体・幻のタスク成功率は53.3%から93.3%に増加した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:59:33 GMT)
• INFUSE: A Unified Surface Benchmark for Indirect Prompt Injection in Agentic Systems [7.3]
  LLMベースのエージェントは、シェルコマンド、コード修正、依存性のインストール、リモートサービスとのインタラクションを含む、長い水平なエンドツーエンドの実行がますます増えている。 この成長する自律性は、間接的プロンプトインジェクション(IPI)への露出を拡大し、外部コンテンツに埋め込まれた敵の指示を正統なタスクディレクティブとして解釈する。 本稿では,長期エージェント構成のライフサイクルを通じてIPIを評価するためのエンドツーエンドベンチマークであるINFUSEを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:26:15 GMT)
• The Sum of All Summaries: PROPALIGN for Graded Proposition Salience Evaluation [7.2]
  本稿では,提案するサリエンススコア推定手法であるProPALIGNを提案する。 ProPALIGNBANKは,35K以上の命題を128Kのアライメントでアライメントする手法のデータセットである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:32:24 GMT)
• Prioritizing Microservice Requests via Retries [7.2]
  クラウドサービスは、すぐに独立して管理されるアーキテクチャへと移行する。 この独立は一時的な不正調整を招き、価値ある取引の過負荷と拒絶をもたらす可能性がある。 DiffDifferential Retriesを提案し、リトライをリジェクション優先化機構に変換することにより、これらの欠陥を克服する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:51:58 GMT)
• Back-Translation Still Matters: Leveraging Monolingual Data for Low-Resource Machine Translation with LLMs [7.1]
  事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、ゼロショットと少数ショットの設定で多くのタスクに有効である。 低リソース言語の機械翻訳では、小さな並列セット上でのプロンプトと微調整がほとんどない。 我々は、事前トレーニングを継続するよりも、このデータのより効果的な利用は、バックトランスレーションのLLM以前のテクニックである、と論じる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:55:24 GMT)
• Dungeon and Visibility World Generator [7.1]
  本稿では,2次元・3次元環境構築のためのオープンソースフレームワークであるDungeon and Visibility World Generatorについて述べる。 部屋の寸法、通路構造、障害物、空間配置はパラメータと確率分布によって制御できる。 Rustベースの可視性エンジンは、両方の表現で行順クエリをサポートし、任意のエージェント位置から可観測領域の評価を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:41:45 GMT)
• Outperforming 1000 Euclidean Layers With Hyperbolic Goal-Conditioned RL [7.1]
  より浅いネットワークでジオメトリを変更することで,より優れた性能が得られることを示す。 これは、ルート距離をユークリッド距離から大きく逸脱させることのできるナビゲーション環境において重要である。 ユークリッドのエージェントは壁の上を直線的にショートカットしようとするのに対し、ヒューマノイドの迷路では、目的を達成するために廊下をたどるが、双曲型エージェントは質的に良い行動をとる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:23:28 GMT)
• Recognizing Dialogue Ambiguity via Candidate Set Visual Grounding [7.1]
  Candidate Set Visual Groundingは、与えられた対話コンテキストと整合したオブジェクトの集合を推定するタスクである。 CandVGは、ダイアログ間で候補セットがどのように変化するかを評価するベンチマークである。 視覚言語モデルによる評価は、より強力な視覚的グラウンドリング能力が必ずしもCSVGの性能を向上するとは限らないことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:48:25 GMT)
• Denoising Score Matching in Diffusion Models: The Effect of Rank Constraints on Generalization [7.0]
  本研究では,ランク制約付き非線形項と線形スキップ接続を有するスコアネットワークを用いたスコアマッチングについて検討する。 組込み球上でサポートされたデータ上でのトレーニング可能な3層ネットワークによる実験では、ランクの上昇はトレーニングエラーを減少させるが、テストエラーへの影響はサンプルサイズとデータ次元に依存する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:36:24 GMT)
• Clarity-Driven Adaptive Mission Planning for a Solar-Powered Autonomous Surface Vessel [7.0]
  本稿では,適応的なミッション計画戦略のために,シミュレーションと実験結果に裏付けられた包括的方法論を提案する。 科学的な任務を遂行するために、持続可能動力の自律型表面容器(ASV)の使用に対処する。 対象の明瞭度マップは、その場測定に基づいて特定の領域の優先順位付けを反映するようにオンラインで適応される。 エルゴードパスプランナーは、目標の明度マップとASV速度制限に基づいて、継続的に再計画を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:00:27 GMT)
• Teaching Agents in their Own Style: Blackbox Teacher Distillation for Web Agents [7.0]
  本稿では,教員が学生の失敗の編集者であるWebKDを紹介する。 エピソードが失敗すると、教師は最初の間違い点を見つけ、その点から生徒の推論の痕跡、状態、行動を書き直す。 編集の結果、教師の修正は、生徒自身のテキストよりも、生徒にとってより驚くべきものになりうることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:06:49 GMT)
• Acceleration and its Limits in Gaussian Variational Inference [7.0]
  運動量に基づく加速度は、強い凸な滑らかな目的に対して、勾配降下の条件数依存性を$$$から$sqrt$に改善するかどうかを検討する。 次に、どの追加構造が加速を許容し、正の例を与えるかを尋ねる。 実際のデータセットの実験では、幅広い手法にわたる加速からかなりの実験的なスピードアップが示される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 23:39:59 GMT)
• Towards Efficient Threat Intelligence Instruction Tuning via Quality-Aware and Optimal Transport-Guided Data Selection [7.0]
  サイバー脅威インテリジェンス分析における命令チューニングのためのターゲットデータ選択手法であるCTI-TDSを提案する。 まず、命令スタイルの整合性とセキュリティ知識の検証を統合することで、高品質なCTI命令をフィルタリングする。 我々は、CTIBenchを複数の大規模言語モデルにまたがる広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:40:29 GMT)
• Tail Competition Explains Scaling in Best-of-N Sampling for Verifiable Problems [6.9]
  ベスト・オブ・Nサンプリング(Best-of-N sample)は、大規模言語モデルの単純な推論時間スケーリング戦略である。 ベスト・オブ・N(Best-of-N)は,正解と誤反応の極端報酬テールの競合として検討した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:09:16 GMT)
• X.js: A Live Benchmark for Node.js Taint-Style Vulnerabilities [6.9]
  我々は、現実世界のNode$.$jsテナントスタイルの脆弱性のライブベンチマークであるX$.$jsを紹介した。 X$.jsは、各脆弱性と正確なソースとシンク位置、検証可能な実行可能エクスプロイトとその実行トレースをペアリングする。 中央の脆弱なパッケージは2021-2022年の約250 LoCから2026年には6100 LoCへと成長した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:36:52 GMT)
• GDBA-Net: A Gated Dual-Branch Adaptation of SAM2 for Robust Cross-Domain Nuclei Segmentation [6.9]
  本稿では,パラメータ効率の高いセグメンテーションフレームワークであるGDBA-Netを紹介する。 GDBA-Netは、事前訓練されたセマンティック表現と明示的な周波数由来の構造的前駆体を統合することで、凍ったSAM2エンコーダに適応する。 GDBA-Netは最先端のインデータセット性能を実現し、一貫したクロスデータセットの一般化を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:12:10 GMT)
• Secret Sharing from Non-Extractable Randomness [6.8]
  我々は、0,1b+2$から0,1$までのすべての決定論的写像が、クラスのある情報源から少なくとも1/6$の統計距離にあることを示した。 これは、十分な秘密を共有することは、抽出可能なランダム性を必要としないことを意味する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:20:25 GMT)
• Loss-Tolerant Measurement-Device-Independent QKD over Untrusted Repeaters via High-Dimensional Time-Bin Multiplexing [6.8]
  損失耐性測定デバイス非依存量子鍵分布(MDI-QKD)プロトコルを提案する。 窒素空孔(NV)中心に格納された局所量子ビットに絡み合った時間ビン多重単一光子を用いる。 このプロトコルは中間ノードを信頼せずに安全であることが証明され、信頼できないリピータを持つ量子ネットワークに適している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:08:26 GMT)
• Neither True nor False: Do LLMs Represent Truth-Value Gaps in Plural Predication? [6.7]
  ホモジニティNLIは、1000個の最小ペアのアイテムが十進法、極性、群の構成を10の論理条件で横断するデータセットである。 15%以上のシナリオにおいて両極性のギャップを認識するモデルはなく,84%のケースでは負定値が偽であると判断される。 以上の結果から,現在のオープンウェイトLLMは三価論理ではなく,複数の述語における真理条件を取得することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:31:01 GMT)
• Revisiting Simple Baselines for Relational Deep Learning [6.7]
  ディープラーニングは、データベース上でエンドツーエンドの予測モデルを学習するための強力なパラダイムとして生まれました。 グラフニューラルネットワークに基づく最近の進歩は、さまざまな領域で強力なパフォーマンスを実現している。 対象属性,リレーショナル属性,過去のラベルから,予測信号がいかに効果的に発生するかを再検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:30:17 GMT)
• Optimally Trading Energy for Information through Speed Trajectory Optimization of Sustainably Powered Mobile Robots [6.7]
  持続可能な移動ロボットは、環境からエネルギーを回収することで長期の観測ミッションを可能にする。 効果的な自律性には、ロボットが時間とともに情報品質を最大化するために、このエネルギーを割り当てる方法を決定する必要がある。 ロボットが固定された閉路を何度も横切る持続的(無限水平)速度軌道最適化問題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:06:11 GMT)
• OLiVES: An Outdoor Low-Light Video Benchmark for Enhancement and Segmentation [6.7]
  OLiVESはプロのシネマグレードカメラで撮影した初めての屋外低照度ビデオデータセットである。 通常のフレームと低照度フレームのペアが25,000以上、VOSアノテーションが46,000以上ある。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:08:45 GMT)
• Probabilistic Physics Digital Twin for Human-Robot Interaction [6.7]
  デジタル双生児は、ロボット工学において、インタラクションをシミュレートし、アクションの結果を予測し、計画を支援するためにますます利用されている。 本研究では,不確実な物理特性を固定値ではなく確率分布として表現する確率論的ディジタルツインを提案する。 これらのシミュレーションは、物理的不確実性にもかかわらず効果的である行動を特定することによって、人間とロボットの両方の行動を導くことができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:22:40 GMT)
• GLoD-LVSM: Learning Geometry-Grounded Continuous-LoD Scene Representations for Large View Synthesis Models [6.7]
  大規模なビュー合成モデル(LVSM)はスパースビューからシーンを再構築し、新しいビューを素早くレンダリングするが、トークンの冗長性のために不要なストレージとレンダリングコストを発生させる。 連続的な詳細レベルを持つLVSMのためのコンパクトで幾何学的なシーン表現であるGLoD-LVSMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:25:44 GMT)
• Quantile-Guided Diffusion for Probabilistic Time-Series Forecasting [6.6]
  拡散予測のための分布制御として, 予測量子がどのように機能するかを考察する。 我々は、この手法を、事前訓練したバックボーンを凍結させながら、量子制御経路を学習するコントロール-TSとしてインスタンス化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:01:24 GMT)
• Structure Before Intelligence: Gating What Agentic Scientific Workflows Release [6.6]
  エージェント的な科学ワークフローは、完了まで実行し、間違った結果をリリースすることができる。 我々は、リリース決定のような結果に対する信頼を扱います。 リスク推定は効率を向上し、その安全性を多少低い収率で31%のバリデータと一致させた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:25:50 GMT)
• Tomography for coherent noise [6.6]
  コヒーレントノイズは、独立な s-tochastic Pauli エラーよりも量子エラー補正に根本的な課題をもたらす。 我々は、コヒーレントノイズのモデルとパラメータを決定するための1つのプロトコルを導入し、実験の複雑さを16nto O16から減らした。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:29:50 GMT)
• On the Limits of Representation-Based Test-Time Adaptation for Multimodal LLMs [6.6]
  テスト時間適応(TTA)は、CLIPのようなコントラストモデルにおける腐敗シフトを緩和する。 しかし、TTAによる生成型マルチモーダル大言語モデル(MLLM)への応用は、そのシーケンシャルトークン生成のため、未検討であり、ユニークな課題である。 実験の結果,標準TTA仮定に違反した場合でも,対象データをオフラインにすることで,サンプルブラインド特徴アライメントは限界精度のみを回復することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:50:59 GMT)
• Graph-Enhanced Disease Trajectory Discovery and Temporal Endpoint Forecasting from Longitudinal Electronic Health Records [6.6]
  我々は,グラフ構築前に患者を分割し,列車のみの順応遷移を学習し,エンドポイント固有の分岐モチーフポリシーを凍結するグラフ拡張フレームワークを開発した。 最終カタログには99,527のモチーフと、エンドポイント毎に24の患者互換モチーフを検索するタイムアウェアトランスフォーマーが含まれていた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:08:50 GMT)
• A Two-Level Clinical Novelty Prioritization Framework for Disease Trajectories Discovered from Longitudinal Electronic Health Records [6.6]
  上流の患者分離型MIMIC-IV v3.1パイプラインで発見された99,527個の分岐モチーフを優先する。 このフレームワークは、パスレベルとノード間セマンティックスを信頼性調整された臨床上の優先度から分離する。 これらの知見は, 検出された軌跡の表現的, 不確実性を考慮した文献的相対的優先順位付けを支援する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:14:29 GMT)
• DEFlow: Deep Equilibrium Flow Maximum-Entropy Reinforcement Learning [6.5]
  我々は、明示的なオイラーサンプリングを暗黙的なオイラー積分に置き換える、深い平衡流政策であるDeFlowを紹介する。 我々は、暗黙的な微分と、最終行動密度の離散的な変化式を組み合わせ、ソルバ反復をバックプロパゲートすることなく、ソフトアクター・クリティック内での非政治訓練を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:48:06 GMT)
• PRISM: Transfer and Limits of Activation Interventions in Tool-Calling Language Models [6.5]
  PRISMは、精度、言語、スケールにわたるアクティベーション介入の伝達を評価するためのフレームワークである。 その結果、低リソース設定を活用することで、モデルアライメントを公開および改善するための堅牢な経路が提供されることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:55:23 GMT)
• From Global to Tail Convergence: Dynamics of $α$-Stable Score-Based Generative Models [6.5]
  我々は,スケール保存型$-stable生成力学のための非漸近収束解析を開発した。 本研究では,安定な生成モデルが極端な事象を捉える能力の背後にある原理的なメカニズムとしてテール・インデックスマッチングを同定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:23:35 GMT)
• Mapping Arctic Polynyas from Sea Ice Concentration Data Using Hierarchical Partitioning and Differentiated Region Growing: Sensitivity to Threshold and Product Choices [6.4]
  本研究では,多孔質および開水域で生育する海氷の階層的分配,連結成分分析,および分化した地域を基盤とした,毎日の海氷濃度マッピングフレームワークを開発した。 感度実験では一貫したパターンが示され、SICで定義されたポリニヤの絶対等級は強い構成に依存している。 この反応は地域的にも季節的にも強く、中央北極海で最大の閾値感度、セントローレンス湾での非常に弱い感度、そして1月以降のパン・アルティック曲線の分離が大きい。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:16:44 GMT)
• Convergence Rates of Gaussian Process Thompson Sampling for Efficient Global Optimization [6.4]
  ガウス過程トンプソンサンプリング(GP-TS)の無雑音観測における収束速度について検討した。 この制限により、我々はガウス過程キャップトンプソンサンプリング(GP-CTS)を提案する。 この修正は対数ペナルティをうまく排除し、離散実装と連続実装の両方に対してミニマックス最適率$(N-/d)を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:15:09 GMT)
• MoCaP: Mobile Code-as-Policies for Zero-Shot Mobile Manipulation from Passive Human Videos [6.3]
  MoCaP(Mobile Code-as-policy)は、受動的ビデオ録画をエンドツーエンドのモバイル操作ポリシーのガイダンスに変換するエージェントフレームワークである。 実際の移動マニピュレータでは,室内環境における2つの移動操作タスクに対して,MoCaPは80%の成功を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:33:20 GMT)
• Deterministic and Programmable Fusion for Scalable Generation of Photonic Graph States [6.3]
  多光子グラフ状態の絡み合いは、様々な応用において重要な資源である。 組込み誤差軽減による決定論的融合操作の導入と実験的実証を行った。 本研究は,フォトニックグラフ状態合成のためのスケーラブルなフレームワークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:15:48 GMT)
• MIDI-REPA: Improving Text-to-Music Generation with Symbolic Representation Alignment [6.2]
  フローマッチングDiTの中間表現の整合化を目的として,MIDI制御をAMT(Automatic Music transcription)から導出した表現アライメントフレームワークであるMIDI-REPAを紹介する。 本研究は,テキスト・ツー・ミュージック・ジェネレーションを改善するためのシンプルで安価な学習信号として,シンボリック・インフォメーションを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:42:50 GMT)
• FPTAS for Polygonal Multi-Robot Motion Planning [6.2]
  ロボットを用いた多角形環境におけるマルチロボット動作計画について検討する。 固定数$kのロボットを用いた動作計画のための完全基準自由近似スキーム(FPTAS)を初めて提示する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:19:02 GMT)
• Who Sets the Pace of Judge Hacking? Judge Capability versus the Policy-Judge Gap [6.0]
  GRPO の下では、フリーフリーの LLM 判事に対して、RL は判事の偽陽性を悪用する。 我々は、GSM8Kの0.5Bおよび1.5B Qwen2.5ポリシーを、少なくとも4人の裁判官に対して訓練し、1.5Bポリシーは、1人の小さな裁判官に対しても訓練する。 ポストホック分析では、審査員の受理率は上昇したが、シード平均のグリーディ精度で0.04以上の細胞は得られなかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:42:42 GMT)
• Train to Stitch: Topology-Preserving Regularization for Interoperable Representations [6.0]
  独立に訓練された2つのオートエンコーダモデルの潜在空間を整列させるために、トポロジカル正規化を利用する新しいアプローチを導入する。 我々は,正規化器によって奨励される構造的合意が,独立に学習された表現間の近似幾何的整合性にどのように変換できるかを示す条件理論解析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:49:40 GMT)
• Read the Room Before Your Model Generates [6.0]
  そこで本稿では,デコードに適応した簡易かつ解釈可能な温度選択フレームワークであるScenario-Actorを紹介する。 シナリオ・アクターは、トランスフォーマー隠れ状態からシナリオ関連構造を抽出し、シナリオ埋め込みから温度を決定する。 実験の結果,Llama-3.1-8B-Instructでは,対話型社会シナリオにおいて,Scenario-Actorは強力な目標達成性能,オープンエンド命令の追従,マルチターン会話における競合性能を実現していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:19:11 GMT)
• Telling FIBS: Probes Effectively Detect Sabotage and Catch Unverbalized Deception [5.9]
  プローブによるホワイトボックスの偽装検出は、フロンティア監視設定までスケールアップ可能であることを示す。 我々の調査はエージェントコーディングベンチマークのブラックボックスモニターを上回っている。 FIBSと呼ばれるトレーニングデータセットをリリースし、効率的なプローブのフロンティア展開を支援しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:10:00 GMT)
• Geometric Kernel Diversity: An Axiomatic Diversity Measure in Euclidean Space [5.9]
  オブジェクトの集合の多様性を定量化することは、機械学習と統計学における根本的な問題である。 Mironov と Prokhorenkova (2025) は最近、3つの公理-モニティ、一意性、連続性-が信頼性のある多様性尺度に不可欠であることを示した。 我々は、放射核固体を各点に関連付け、それらの結合の体積を測定する幾何学的カーネル多様性(GKD)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:36:02 GMT)
• Stochastic Gradient Descent: A Nonlinear Time Series Perspective [5.8]
  本稿では、反復ランダム関数の枠組みの下で、一定のステップサイズを持つグラディエント・Descent (SGD) の統計的挙動について検討する。 SGDの幾何モーメント縮約(GMC)によりユークリッド距離の収束を示す。 また,SGDにおけるステップサイズの影響を理解するために,ステップサイズに関する微分を研究することによって,新たな視点を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:22:43 GMT)
• One Task, Many Interfaces: Simple Cross-Interface Consistency Training Improves LLM Agent Robustness [5.8]
  ポストトレーニングは、LLMエージェントの能力とトレーニング対象のインターフェースとを結びつける。 アクション名を非形式的な識別子に置き換えるために,CIPR (Interface Policy Regularization) を提案する。 教師付きおよび強化学習後トレーニングにおけるCIPRの評価を行い,ロバスト性の向上を図った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:56:06 GMT)
• Improving Category-Aware Active Domain Adaptation via Uncertainty-Guided Region Coverage [5.8]
  本稿では、ドメイン適応性能を向上させるために、影響関数に基づくポイントワイズ選択戦略を提案する。 本稿では、まず、ポイントワイズ選択のセンシティブで冗長な側面に対処し、取得関数の過度な適合につながる可能性がある。 選択機構に不確実点を導入し、対象領域のより良い決定境界を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:46:51 GMT)
• Tulva: Practical Asynchronous Threshold FHE [5.8]
  Tulvaは、非同期しきい値復号機構を備えた基本FHEスキームを具備する実用的なしきい値FHEスキームである。 16-out-of-512のしきい値と公開前処理の暗号文では、秘密に依存した部分復号化と公開共有の組み合わせはそれぞれ3.7msと0.5msしか必要としない。 現状の同期方式と比較すると、暗号文非依存かつ対話的な秘密関連ランダムネスの準備を、パブリックな暗号文依存の0.5秒前処理ステップに置き換える。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:22:01 GMT)
• Scaling Multilingual Mixture-of-Experts: How Language Coverage Changes Capacity and Compute Allocation [5.6]
  本稿では,アクティブパラメータ数,言語ごとのトレーニングトークン数,専門家数,言語カバレッジに関する反復対応共同スケーリング法を提案する。 言語毎のアクティブパラメータとトレーニングトークンの数に一致すると、32人の専門家は、密度の高いモデルと比較して、12から200言語に拡大する損失ペナルティを83%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:20:19 GMT)
• EmbodiedEvo: Self-Evolving Coding Agent For Physical Intelligence [5.6]
  EmbodiedEvoは自己進化型コーディングエージェントで、物理的なフィードバックを再利用可能なコードスキルと診断レッスンに蒸留する。 RoboDojo-Simでは、EmbodiedEvoの平均スコアは44.48で、成功率は37.82%で、公式に確認されたすべての結果を上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:45:55 GMT)
• Energy Consumption Analysis of Discrete Diffusion and Autoregressive Language Models [5.5]
  拡散言語モデル(DLLM)は、並列トークン生成が可能な有望な代替手段として登場した。 モデルアーキテクチャ、KV-cache最適化、Joules-per-token効率のトレードオフを分析する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:21:13 GMT)
• CausalEvo: Causal Skill Self-Evolution for Health LLM Agents [5.5]
  CausalEvoは因果スキルの自己進化の方法である。 意図的に変化するスキルセットの相対効果を推定する。 タスクフィードバックを、スキルの保持と置き換えに関するコントロールされた決定に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 23:23:52 GMT)
• Learning Graph Energies for Finite-Time Generation [5.5]
  エネルギーベースのモデルは、分子グラフのような離散構造上の分布を表現することができる。 本研究では,メトロポリス・ハスティングス・サンプルラーの受入エネルギーを,所定のステップの後に返却する分布に適応させる有限ホライゾンエネルギー学習を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:29:14 GMT)
• GBTSVR: Twin Support Vector Regression via Granular Ball Computing [5.5]
  粒状球双対支持ベクトル回帰(GBTSVR)とその量子化拡張、粒状球双対支持ベクトル量子化回帰(GB-TSVQR)を導入する。 提案したモデルは、個々のデータポイントを基本学習単位として、コンパクトで構造保存のグラニュラーボールに置き換える。 GBTSVRは、粒状球上の非平行下界および上界回帰関数を構築し、サンプルレベルの摂動に対する感度を著しく低下させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:54:52 GMT)
• Instruction Mining From Images: Constructing a Synthetic Dataset for Multimodal Learning ILSP DCVLR Competition Submission [5.5]
  本研究は,DCVLRのための画像ベースの命令応答対を合成・キュレートする,コンパクトで再現可能なパイプラインを提案する。 我々はCauldronコレクションから抽出し、Qwen2.5-VL-7BインストラクションでMagpieスタイルの命令と応答合成を使用して、簡潔で画像調和の命令ペアを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:18:10 GMT)
• Adaptive Prescribed Performance Trajectory Tracking for Uncertain Autonomous Underwater Vehicles With Input Saturation [5.5]
  本稿では,不確実な水中車両動特性に対する低複雑さ適応型所定の性能制御器を開発した。 提案手法は,要求された制御入力と飽和制御入力とのミスマッチにより,性能関数を直接適応する。 さらに, リアルタイムプール実験により, 安定した軌道追跡と, 提案手法を水中ロボットプラットフォームに実装した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:29:25 GMT)
• Same Goal, Different Words: Spatial Instruction Sensitivity in World-Action Models [5.5]
  世界行動モデルは、空間的目標の等価な記述を通して意図された操作を保存するべきである。 この一貫性を,RoboLabの4つのシーンにわたる3つのモデルから864のロールアウトで評価した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:03:00 GMT)
• Equal CER, Unequal Damage: Severity-Weighted Character Error Rate for OCR [5.4]
  semCERは、英語、ベトナム語、中国語で編集することで、読者のレーティングを追跡する。 16の言語にまたがって、裁判官はスペイン語でほとんど何も示さず、テルグ語での手紙の重大さを誤っていると非難した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:44:22 GMT)
• Noisy-Label Calibration with Multiple Unreliable Labels [5.3]
  医療アノテーションやクラウドソーシングでは、複数のアノテータがそれぞれの例にラベルを割り当てるが、これらのラベルは正しくないかもしれない。 このようなノイズラベルを基底的真理として扱うと、バイアス校正評価が可能である。 そこで本研究では,固定二値予測器をクリーンラベル分布下で評価し,再検討する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:02:37 GMT)
• Digital Self-Interference Cancellation for In-Band Full-Duplex Systems Based on Transformer Neural Operators [5.3]
  本稿では,デジタルドメインの自己干渉キャンセル問題学習を改訂する。 トランスフォーマーニューラル演算子は、このフレームワークを実現するために使用される。 30dBのSIRにおいて,提案手法は従来手法よりも5～15dBのキャンセル性能を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:11:47 GMT)
• Harmonic Reduction of Spin-Coupled Grover Walks on Hypercubes via Quantum Bernoulli Noises [5.2]
  我々はスピンカップリングしたGroverが量子ベルヌーイノイズ(QBN)の枠組みの中で超キューブの上を歩くことを考える。 中央ハミング層が生成するパリティ依存調和部分空間を同定する。 以上の結果から, ハイパキューブはハミング直径を保ちながら, わずかに消失する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:49:16 GMT)
• Quantum LDPC Codes from Polynomial Minors [5.2]
  我々は、巡回符号のコードワードと行列のマイナーから量子コードを構築する。 明示的な構成は、検証された最小距離を持つ13の量子符号を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:42:50 GMT)
• Value-Informed Schedule Trimming for Accelerated Sequential Monte Carlo Guidance in Discrete Diffusion [5.2]
  固定予算の下でガイド付きタイムステップを自動的に選択する,トレーニング不要なVISTAを提案する。 例えば、有毒テキスト生成では、VISTAはフルガイダンスの1.00と比較して0.99ユニークな有毒比に達する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:49:59 GMT)
• Directional effects of the Unruh effect on steering harvesting [5.2]
  我々は,ミンコフスキー真空中の無質量スカラー場に結合した2つの非正弦波アンルー・デウィット検出器による指向性量子ステアリングの収穫について検討した。 アンルー効果は、単に収穫されたステアリングを劣化させるのではなく、その方向をパラメータ依存の強い方法で再構成することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:09:24 GMT)
• Principled Design of Expected Improvement for Continuous Simulation Optimization [5.1]
  未知の異方性雑音は 3つの基本設計選択を伴います 改善、レプリケーションアロケーション、最終的なレコメンデーションを定義するために、既存のものを選択します。 これは、連続領域EI型シミュレーション最適化法において、この形式に対する最初の単純回帰保証である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:02:29 GMT)
• Navigation by Skylight Polarization via Rayleigh Model Optimization on a Road Vehicle [5.0]
  本稿では,レイリー・スカイ・モデルのグローバルな最適化により車両の進路を推定する偏光ナビゲーション手法を提案する。 代表的な特徴ベースおよびモデルに基づく偏極ナビゲーション手法と比較して,提案手法はRMS方向誤差を最大87%低減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:41:52 GMT)
• Task-Phase-Conditioned Expert Routing Is Not a Reliable Proxy for Quantization Sensitivity in MoE FFN Tensors [5.0]
  ik_llamaでQwen-3.6-35B-A3Bのルーティングキャプチャとプロファイリングパイプラインを構築した。 我々は,経路エントロピー/決定性,変動係数(CV),ジャカード/位相不安定性,およびトップ1専門家の強度から合成スコアを導出した。 我々は、ルーティングビヘイビア統計が真の層ごとの量子化コストの未検証プロキシであると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:12:53 GMT)
• Do As I Do, Not As I Say: On-Policy Distillation Inherits the Teacher in Vision-Language Models [4.9]
  2つの一般的な戦略は、教師付き微調整(SFT)とオンライン蒸留(OPD)である。 OPDは、学生自身が生成した軌跡に対する教師のフィードバックを提供する。 OPDは、学生が生成した軌跡を監督することでよりデータ効率が向上するが、各州における教師の監督が生徒の学習行動にどのような影響を及ぼすかは明らかでない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:04:32 GMT)
• Beyond Reachability: A Relation-Semantic Reasoning Framework for Biomedical Multi-hop QA [4.8]
  本稿では,提案するReSemReasonについて述べる。 分離された絶対支持スコアは、検索された全てのパスが弱いときに正常化された注意を補完する。 BioHopR、PrimeKGQA、MedReasonの実験では、回答ランキングと回答セットの品質が改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:09:02 GMT)
• TransX Technical Report: Scaling Sequence Transduction for Recommendation [4.8]
  TransXはシーケンシャルトランスダクションフレームワークであり、産業レコメンデーションをスケールするためのインフラを共同設計している。 クリック・アンド・コンバージョンでTransXをトレーニングし、検索・選好ランク付けのための共有行動インターフェースをポストトレーニングし、生成的レコメンデーションをオフラインで探索する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:43:40 GMT)
• SEA-HELM Audio: Evaluating Multilingual ASR-LLM Pipeline Performance Across SEA-HELM Subsets [4.7]
  テキストベースのSEA-HELMベンチマークを拡張する多言語評価フレームワークであるSEA-HELM Audioを紹介する。 合成音声を用いて,5言語間の音声入力とテキスト入力の性能を比較した。 タミルは最大の劣化を示し、40パーセントを超えている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:29:36 GMT)
• Seeing at the Edge: Energy Characterization of Vision-Language Model Inference on Edge Platforms [4.7]
  視覚言語モデル(VLM)はエッジデバイスに移行している。 Instruct on a Raspberry Pi 5 with a Hailo-10H NPU and on a Jetson Orin Nano Super。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:55:12 GMT)
• Paraphrase Consensus Is Not Self-Consistency: Instruction Reliance and Robustness in VLA Policies [4.5]
  パラフレーズ・コンセンサス・ベース OpenVLA 16.8 は、トレーニング・インストラクションがメンバーである場合のポイントである。 1つのパラフレーズの同じメドイドは、グリーディの復号法を改善するが、訓練命令の-27.6点下にとどまる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:30:09 GMT)
• FOLD: Position-Free Far Memory with Local Order for Long-Context Speculative Decoding [4.5]
  投機的復号化は軽量な起草と並列検証によってLCM生成を加速させる。 ほとんどのドラフトラは短いシーケンスで訓練され、長い入力で分解されるが、長いコンテキストのトレーニングはコストがかかる。 FOLDは、正確な位置を保存し、全ての遠方のエントリを共有位置における遠方のメモリとして扱う訓練不要な手法である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:55:10 GMT)
• GhostLock: Learning-Assisted Blind GPS Signal Nullification Without Victim-Side Information [4.5]
  GPSシグナル核化(GPS Signal Nullification、GSN)は、取得前の破壊的干渉によって、本物の衛星信号を抑制する物理層攻撃である。 本稿では,学習支援型視覚障害者用GSNフレームワークを提案する。 GPS-SDR-SIMとラジオを用いたリアルタイムソフトウェア定義無線プラットフォーム上でGhostLockを実装した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:15:58 GMT)
• Tiered-Resolution Volumetric Mapping for Real-Time Simultaneous Planning and Mapping on Natural Outdoor Environments [4.4]
  我々は、LiDARを2つの解像度で1つの地図構造に同時に統合するタイレッドレゾリューションマッピング機構を利用する。 ティアマップは13～15倍小さく、統一されたファインマップよりも6～8倍のCPU時間を必要とする。 均一な粗いマップは同じ大きさの貯蓄値に達するが、そのパスの品質はより難しいシナリオで崩壊する(メートルあたり210%のコスト)。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:51:35 GMT)
• Retrieving Metrological Information from Noisy Squeezed Spin States via Bayesian Optimization [4.4]
  スピン-1/2アンサンブルと静的局所周波数障害の相互作用について検討した。 我々は、独立性障害の実現よりも共通の集合的読み出しを最適化する。 これらの結果は,周波数不規則スピンアンサンブルから気象情報を抽出する経路を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:51:22 GMT)
• Interpreting Language Model Parameters [4.4]
  機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、ニューラルネットワークがそれらのパラメータを使って、印象的なニューラルネットワークを実装する方法を明らかにすることを目的としている。 本稿では,言語モデルのパラメータをサブコンポーネントに分解することで,この理解に近づける手法を提案する。 本稿では,これらのパラメータサブコンポーネント間の相互作用のシーケンスが,特定の入力に対してネットワークの出力を生成する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:06:00 GMT)
• Adaptive and Proximal Federated Optimization for Transferable Network Intrusion Detection [4.3]
  我々は、FedAvgとブートストラップと時間平均化を組み合わせることで、デバイス間NIDSの転送性が向上することを示した。 ブートストラップとSMOTEの2つのデータバランシング戦略を比較した。 SMOTEは、ブートストラップよりもペアごとの精度を向上させるが、幅を小さくし、深さvs幅のトレードオフを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:49:37 GMT)
• L3M: A Verifiable Harness and Runtime for Self-Extending and Self-Improving Agents [4.3]
  L3Mは、ある言語がハーネスを実装し、不変性を記述するという前提で構築されたランタイムであり、言語エージェントがそれを拡張している。 1つの計算は人間、エージェント、モデル、コードにまたがる。 ターミナルベンチでは、未調整のL3Mが安全ツールのみを使用してシェル装備のパスレートの約3分の2に達する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:03:06 GMT)
• Why 3D Reconstruction Breaks Down on Under-Ice AUV Video, and How to Predict It [4.3]
  アンダーアイスAUV映像を用いた3次元構造の再構成は不正確である。 本稿では、このタイプの故障を数時間の無駄な計算ではなく数分で検知するシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:10:03 GMT)
• Beyond State Capacity: Why Retrieval Breaks in Mamba [4.2]
  Mambaモデルはコンテクスト内検索においてTransformerより優れている。 選択機構にもかかわらず,MambaはTransformersよりかなり遅れている。 検索クリティカルなレイヤのゲートが、まだ関連性に一致していないことが分かりました。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:37:53 GMT)
• Are You Reading the Right Thing? Rethinking Internal Signals for Prompt-Injection Detection [4.1]
  本研究では,5つの表現読解法が,共通構造的間接的インジェクション設定の下でどのように変化するかを検討する。 攻撃が成功した場合や、そうでない場合には、各検知手法が攻撃を検知する能力について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:37:55 GMT)
• Intermediate memory costs of quantum channel synthesis with a protected subsystem [4.1]
  チャネル合成に必要な全中間次元について検討する。 古典的に制御された分岐の有限族に対しては、対象グラフが第一段階の所定のグラフを含む場合に限り、正確な合成が可能である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:30:58 GMT)
• Bilinear Compressive Security with Finitely Many Samples [4.1]
  Bilinear Compressive Security (BCS) は、圧縮されたセンシングと新しいランダム畳み込みフィルタを組み合わせる軽量暗号化方式で、キー再利用時のキー回復攻撃に対する耐性を改善する。 従来の作業は、ランダムフィルタによって誘導される全暗号文分布に敵がアクセスできるという仮定の下で、鍵識別可能性と位相検索を関連付けることにより、BCSに対する情報理論的保証を導出した。 しかし実際には、敵は有限個の暗号のみを観測し、BCSのセキュリティは有限サンプル体制に残されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:57:40 GMT)
• Exhaustive Canonical Skeletons Generation: A Formal Dataset for Decomposable Symbolic Regression [4.1]
  決定論的制約付き文脈自由文法を用いて生成する一変量標準骨格の包括的データセットを提案する。 標準骨格は、より特定の機能形態を仮定する一般的な構造表現として機能する。 我々は,3階層にわたる150のSR問題のベンチマークを構築し,その上で最先端のSR手法が著しく困難であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:39:58 GMT)
• AutoPoly-HE: Autonomous Design of Polynomial Activations for Privacy-Preserving Encrypted Inference [4.1]
  ホモモルフィック暗号化(HE)は、暗号化されたデータのセキュアな推論を可能にする。 HEは、機械学習モデルに見られる非線形アクティベーション関数とは互換性がない。 本稿では,各データセットとモデルに適したアクティベーション関数を選択する自律的フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:05:38 GMT)
• BFHD: Bidirectional Feature Harmonization Decomposition for Heterogeneous Clinical Assessments [4.1]
  両方向の回復可能性問題として, 測定レベルでの臨床調和を定式化する。 目標は、アプリケーション定義の許容範囲内で、どの測定を両方向に確実に変換できるかを特定することである。 本稿では,双方向に結合した翻訳を行うフレームワークである双方向特徴調和分解(BFHD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:52:39 GMT)
• Identity-Duplication Auditing in National-Scale Neuroimaging Repositories [4.0]
  全国規模の磁気共鳴イメージング(MRI)リポジトリは、さまざまな研究や機関のデータを統合する傾向にある。 研究参加者に割り当てられた対象識別子は、通常、個々のデータセットに固有のものであるため、これらのデータセットが集約されると、同じ人物が異なる識別子の下に現れる可能性がある。 このような重複は、トレーニングデータとテストデータの間に漏れを生じさせ、下流のバイオメディカル研究で明らかなパフォーマンスを増大させる。 我々は、T1強調脳MRIレポジトリにおいて、同一性重複を監査するためのHAPPENについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:15:22 GMT)
• What Should a Software Team Spend on Agents? Simulation-Based Cost Optimization of Mixed AI-Human Teams [4.0]
  AIエージェントは、ソフトウェア開発で急速に採用されているが、トークンコストが上昇しており、チームがエージェントにどれくらい費やすべきかは不明だ。 プロジェクトの要求する機能を最低コストで提供するために、人間開発者とAIエージェントの間でどのように費用を分配するかを決めます。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:57:44 GMT)
• PRISMATIC : Prescription Risk Inspection System for Multi-Agent Treatment Interaction in Clinical Decision-Making [3.9]
  PRISMATICは多エージェントアーキテクチャで、特殊なエージェントが協調して治療計画を作成・洗練する。 ブラックボードのアーキテクチャーで システムはまず 臨床ノートから患者情報を 構築する その後 安全で合理的で 解釈可能な 薬局を反復的に発達させる 本研究は, マルチエージェント協調問題としての臨床共同治療の構造化が, より安全で一貫性のあるマルチディスアーゼ管理への有望な道を提供することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:17:05 GMT)
• Prune the Summary, Not the History: Source-Judged Compaction for Long-Horizon Agents [3.9]
  Source-Judged Compactionは、環境出力にソースがあるか、あるいは以前のサマリがあるか、それぞれのサマリエントリをスコアし、そうでないエントリを削除します。 AppWorldとOfficeBenchの2つのエージェントモデルでは、SJCはエージェントのトークン使用量を増やすことなく、基盤となるコンプレッサーのクロスラン信頼性を2.1%-8.9%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:57:32 GMT)
• Quantum Folding in Chebyshev-Based Quantum Subspace Diagonalization [3.9]
  量子部分空間対角化は、ハミルトニアンのチェビシェフによって展開されるクリロフ空間で、フォールトトレラント量子コンピュータの自然基底状態法である。 コンバージェンスレート、ノイズフロア、そしてその古典的な出力を物理的状態に戻すコストは、その基準状態と真の基底状態との重なりによって制御される。 局所ハミルトニアンが支配する系に対して、QSDをそのサブシステムの基底状態の積でシードする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:13:06 GMT)
• Improved Quantum Algorithms for Rényi Entropies Estimation [3.9]
  任意の分布に対して Rényi entropy $H_(mathbfp)$ を推定する問題を考察する。 我々のアルゴリズムは$H_(mathbfp)$を$widetildemathcalObig(nmax1/2,1-1//big)$クエリだけで追加エラー$$で見積もっている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:21:22 GMT)
• Frame Evidence:A Benchmark for Reference Frames and Visual Evidence in Multi-Image Spatial Reasoning [3.9]
  フレームエビデンス(Frame Evidence)は、マッチした320のトリプルと960の中国語の多重選択質問のベンチマークである。 ある家族は、固定された画像に対して3つの接地された参照フレームを比較します。 ジョイントメトリクスは、3つのフレームすべてとペアのエビデンスバリアントのすべてにわたって正しい答えを必要とします。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:22:42 GMT)
• Test-Time Forecasting: Recurrent Depth Enables In-Context Dynamics Prediction [3.9]
  ループ変換器は動的システムのコンテキスト内におけるプロパゲータをエミュレートできることを示す。 次に、この洞察を、一段階の予測器が繰り返しの深さとして勾配降下の反復を利用する、$textitTest-Time Forecasting$ frameworkに一般化します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:08:44 GMT)
• Lost in Translation: Why Lower Bias Scores Don't Mean Fairer Models [3.8]
  バイアス監査は通常、英語におけるモデルの平均ステレオタイプスコアと他の言語における平均ステレオタイプスコアを比較し、その差を公平性の違いとして読み取る。 英語のテスト項目が単にリワードされたときのスコアの移動を計測し、各言語シフト項目をアイテムごとにテストし、テストが故意に注入されたシフトをキャッチするかどうかを確認します。 全70のモデル言語対において、ステレオタイプスコアは英語のレベルを下回り、ヒンディー語、韓国語、スワヒリ語では、英語が生成するリワードを明らかに上回る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:52:00 GMT)
• On the Last-Iterate Convergence of Clipped Gradient Methods [3.8]
  重み付き雑音下では、$mathtClippedtext-mathttSGD$に対して、高い確率で最初の最適最終レートを証明した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 23:46:40 GMT)
• ESAU: Expeditious Swarm Remote Attestation for Pub-Sub IoT Networks with Untrusted Cloud-based Proxy Verifier [3.8]
  モノのインターネット(IoT)デバイスはデータを収集して処理するので、セキュリティは不可欠である。 IoTデバイスはリモートにデプロイされるため、リモート検査(RA)は各デバイスの状態を効果的に検証する。 本研究は,IoTデバイスRAの3つの課題に対処するクラウド支援RAシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:51:52 GMT)
• PAGE404: Breaking GPU Isolation Through Hardware-assisted Page Migration [3.7]
  NVIDIAのGrace Hopperスーパーチップの新たなサイドチャネルとシークレットチャネル攻撃に対するセキュリティについて検討する。 我々は,移動遅延に基づくシグナリングにより,約8,500ビット/秒の広帯域チャネルを構築し,毎秒8,100ビット/秒の広帯域チャネルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:34:01 GMT)
• On Inherent Privacy of Posterior Sampling: A Unified Rényi-Divergence Framework [3.7]
  我々は,ベイズ後部分布からのサンプリングのDP保証を特徴付けるために,統一されたレナイ発散フレームワークを開発した。 一方,OPS(One-Posterior-Sampling)によるプライバシ損失は,単一レコードのログライクな比率の指数的な後続モーメントによって制御されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:40:10 GMT)
• Neural Wasserstein Splines: Representation-Invariant Second-Order Priors for Trajectory Inference [3.7]
  本稿では,WWSP(Neural Wasserstein Splines:ニューラル・ワッサースタイン・スプライン)について紹介する。 NWSPは輸送やフローベースの手法と非常に競合する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:32:34 GMT)
• EvoProbe: Evaluation-Driven Benchmark Evolution for LLM Agents [3.6]
  EvoProbeは評価駆動型ベンチマーク進化フレームワークである。 タスク生成、診断評価、フィードバック駆動の再生をクローズドループに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:27:06 GMT)
• Model vs. User: Whose Values Prevail? Inference-Time Value Alignment in Multi-Turn Conversations [3.6]
  トレーニングなしアライメントは、推論時にターゲット値に向かってモデルをステアリングすることができる。 マルチターン会話における4つのプロンプトとアクティベーションに基づくステアリング手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:58:17 GMT)
• Posterior Frequencies and the Cost of Not Fitting: A Correction to a Memorization Lower Bound [3.6]
  フェルドマンの暗記の下限は、トレーニングサンプルにどれだけの頻度で点が現れるかに基づいて周波数係数を割り当てる。 サンプリング前の一連の配列は、提案されたペナルティと実際の過剰リスクの比率を指数関数的に増加させる。 フルサンプル後部確率を用いて正確な置換を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:04:49 GMT)
• Minimax estimation of the pseudo-spectral gap of continuous Markov chains, with applications to empirical concentration bounds [3.6]
  マルコフ連鎖の擬スペクトルギャップ$_ps$のミニマックス推定を単一軌道の観測から検討した。 我々の推定子は、リプシッツ密度を持つ遷移作用素を持つ鎖のクラスにおいて、対数項まで極小極小であるように見える。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:22:54 GMT)
• Towards Modality-Agnostic Seizure Classification: A Unified Deep Learning Framework for Heterogeneous EEG and Intracranial EEG Signals [3.6]
  異種脳波記録とiEEG記録を統合したマルチモーダル発作分類の新しい枠組みを提案する。 データセットにおける極端にクラス不均衡な問題に対処するために、条件付き生成適応ネットワーク(cGAN)に基づくデータ拡張手法を用いる。 実験により,ロバストな発作分類のためのフレームワークの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:13:15 GMT)
• OmniPoser: Flexible Human Motion Recovery in the Wild with Masked Flow Matching [3.6]
  ヘテロジニアス入力の柔軟な組み合わせから全体SMPL動作を復元する普遍的なフレームワークであるOmniPoserを提案する。 Masked Conditioningと組み合わせたクロスモーダルマスキング機構により、あるアーキテクチャは多様なセンサー構成を組み込むことができる。 分離されたデュアルストリーム生成バックボーンは、条件付きフローマッチングを通じて完全なモーションを生成し、単一のODE統合ステップのみを必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:22:48 GMT)
• Joint-measurement advantage and finite-time transitions in accelerated detector registers [3.6]
  本研究では、2つのアシストノードが独立に振幅減衰を受ける4ビットクラスタ状態の区別について検討する。 任意の局所測定において, 高精度な共役共役コンカレンスと, 正確な一方向値が導出される。 これらの結果から, 独立系の弱結合熱化モデルにおいて, 関節補綴がいつ必要かが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:25:03 GMT)
• Human and LLM Facilitation in Collaborative Design Meetings: A Computational Behavioral Comparison [3.6]
  我々は、Llama 3.1 8B Instruct responseとシナリオベースの協調デザインミーティングから、ヒューマンプロジェクトマネージャファシリテーションの転換を比較した。 この分析は、文脈的意味距離、語彙的エラボレーション・プロキシ、共感とヘッジの語彙密度、話題の発散、位相-語彙のアライメントの5つの確認次元をカバーする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:58:50 GMT)
• Automated Assembly Instruction Generation from CAD Models Using Grounded Large Language Models: A Human-in-the-Loop Framework [3.6]
  本稿ではCADによる組立命令生成を定式化する。 提案するフレームワークは、STEPアセンブリをタイプされたProductGraph中間表現にマッピングする。 パイプラインは、報告された組み立て順序を保存し、輸出された手動ページに量、材料、トルクを運ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:21:59 GMT)
• AI Models Can Provably Hide Arbitrary Capabilities [3.6]
  隠れた能力が引き起こされるという仮定は、敵の条件下では成り立たないことを示す。 我々は,PyTorchにおける概念構築の証明を実装し,微調整,重み付け,勾配に基づくトリガーサーチ,潜時的対位訓練による評価を行った。 本研究は,これらの手法に対する抵抗性を実証し,暗号的保証とともに,ライセンスに基づく能力監査の限界を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:58:11 GMT)
• Cross-View Time-Frequency Diffusion for Extreme-Aware Time-Series Generation [3.5]
  本稿では,時間と周波数の相違を極端に認識可能な時系列生成に利用するためのフレームワークを提案する。 我々の重要な経験的発見は、極端に敏感なクロスビュー非対称性である。 CrossTFは、最強のベースラインと比較して、極端な忠実度を26.1%改善し、全体的なパフォーマンスを7.4%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:05:28 GMT)
• SKG: A Law-Induced Engine from Inference to Induction [3.5]
  本稿では,SKG推論エンジン(Symplectic- Kernel Gradient)を提案する。 我々は,シンプレクティック幾何,ジェネリック,カーネルメソッド,RKHS,グループ等価ネットワーク,制約付き力学を統一的,解析可能,実装可能,検証可能なフレームワークに編成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:22:40 GMT)
• Planning to Learn: Real-Time Robust Adaptive Control on the GPU with Guaranteed Future Learning [3.5]
  本稿では,システムレベル合成に基づく適応型モデル予測フレームワークA-SLSを提案する。 A-SLSは将来のパラメータの不確実性を予測し、プロセス障害、パラメータエラー、推定更新の間の相関を保ち、厳密で保証された到達可能な集合を構築する。 非線形ロボットシステム全体では、A-SLSはリーチブルチューブの保守性を低下させ、リアルタイムのパフォーマンスを維持し、61の状態と8の不確実なパラメータ、12の制御入力を持つ4つの状態に対する全身制御にスケールする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:55:10 GMT)
• Rethinking Prediction Horizons: Decoupling Model Queries from State Updates in Few-Step MeanFlow [3.4]
  MeanFlowは、インターバル平均速度を予測するが、従来の数ステップのサンプリングは、モデルから状態更新の期間に問い合わせたインターバルを結びつける。 予測の地平線を変えながら、これらの2つの量を推論時に分離し、モデルを修正し、グリッドを更新し、クエリ数を更新する。 私たちの中心的な発見は、水平方向の応答はクエリの位置とクエリに入る状態の両方に依存するということです。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:11:28 GMT)
• The Code of Theseus: Can Agents Rebuild Software from Recovered Design Documents? [3.4]
  我々は、Java、Python、C/C++、C#リポジトリから整列した利害関係者の意図、要求、アーキテクチャを回復するフレームワークを提案する。 コーディングエージェントは意図だけで29のCommit0ライブラリを再構築します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:06:37 GMT)
• PolyMorph: Learning Locomotion Policy for Cross-Embodiment Adaptation [3.3]
  PolyMorphは、異種脚ロボットのための単一の移動ポリシーを学ぶ、形態条件付きフレームワークである。 以上の結果から,ロボットごとのポリシー再訓練を行なわずに,ロボット形態の多様性にまたがる単一のポリモルフポリシーが一般化されることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:36:59 GMT)
• SPARCL: Spatially Adaptive Regional Coverage for Active Learning in Chest X-ray Analysis [3.3]
  胸部X線病変セグメンテーション(CXR)のアクティブラーニングは高価であり,アクティブラーニング(AL)が不可欠である。 既存のAL戦略では、選択されたサンプルの空間分布を考慮できないため、焦点(大動脈石灰化など)と拡散(結節など)の病理に不整合性が生じる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 23:24:07 GMT)
• Enabling Tidying Tasks in Robotic Vacuum Cleaners via a Geometry-Induced Self-Locking Deployable Linkage [3.3]
  ロボット掃除機は、サイズ、コスト、耐久性の厳しい制限の中で機能を拡張する必要がある。 アクチュエータがほとんどない展開可能なリンクは、これらの制限を満たすが、そのバックドライビング性は、連続するモータトルクを伴わずに荷重に耐える姿勢を維持するのを困難にする。 自己ロック可能な2段階のデプロイ可能なリンクを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:08:58 GMT)
• Metric-Changing Quasi-Hermitian Quenches: Normalized Loschmidt Amplitude and Complex-Time Zeros [3.3]
  クエンチ後の進化は、準エルミート的クエンチの初期物理空間において準ユニタリではないことを示す。 この正規化関数が実時間軸上で厳密に正であることを証明する。 複素時間において、正規化係数の零点はフィッシャー零点とは異なる分岐特異点を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:27:29 GMT)
• Dicke model of open-shell atoms with tensor polarizability [3.3]
  共有キャビティモードに結合した開殻原子のスカラー-ベクター-テンソル分極性から得られる拡張ディックモデルについて検討した。 単一の電気双極子チャネルに対して、回転対称性はテンソルをベクトル比に固定する。 線形幾何学では、キャビティ・ライトモードは猫のような枝に向かって減衰し、ダークスピンモードは損傷を受けないままである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:49:26 GMT)
• HGRP: Heterogeneous Graph Neural Network for Routability Prediction [3.3]
  ルータビリティ予測は、ルーティングなしで配置品質の迅速な評価を可能にする。 近年の機械学習手法は、データ駆動型アプローチによる効率的なルタビリティ予測を実現している。 本稿では,不均一グラフニューラルネットワークHGRPを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:52:15 GMT)
• Building Sound Evaluation Practices for Rust-Based Security Frameworks [3.3]
  Rustはいまだにソフトウェア脆弱性の影響を受けています。 Rustコードのセキュリティを強化するためには、追加のツールアシストセキュリティテストが不可欠だ。 本手法は,研究者が科学的に健全な評価を行うのを支援することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:02:11 GMT)
• PPAD-Completeness of Contiguous Envy-Free Cake Cutting with Additive Valuations [3.2]
  完全連続な$varepsilon$-envy-free cakeアロケーションがPPAD完全であることを証明する。 任意の固定整数 $cge1$ に対して、経路上の可分な商品の割当 EF$c$ を計算することは PPAD 完全である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:11:58 GMT)
• Exact Cut Complexity of Equal-Length Proportional Cake Cutting [3.2]
  等長制約下でのケーキカットについて検討した。 私たちの主な結果は、そのようなアロケーションを保証するのに必要な、最悪のカット数を決定します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:54:24 GMT)
• Design Space Exploration of Reinforcement Learning Configurations for Post-Legalization Placement [3.2]
  本稿では,3つのISPD2015ベンチマークを用いて,GNN-Proximal Policy Optimizationフレームワークの設計空間を体系的に探索する。 我々は、報酬関数、GNNアーキテクチャ、アクション空間、候補セットサイズ、トレーニング戦略を含む18の構成を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:06:31 GMT)
• J-tau: A Fully Localized Japanese Benchmark for Tool-Agent-User Interaction [3.2]
  J-tauは、顧客サポートシナリオでツールを使用するLLMエージェントを評価するための、初めて公開された日本のベンチマークである。 機械翻訳、実体適応、人間レビューを通じて、Tau-benchをローカライズする。 実験の結果、J-tau は機械翻訳された機械よりも評価誤差が少ないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:07:40 GMT)
• Learning from Demonstrations meets Symbolic Control - A Supervisory Control Architecture for Formal Certification of Learned Motion [3.2]
  デモからの動的システム(DS)に基づく学習は柔軟なロボットの動きを生成する。 本稿では,フェールセーフなバックアッププランを自動生成するシンボリック・スーパーバイザリ制御アーキテクチャを提案する。 名目コントローラは学習したDSを追跡し、監督コントローラは安全性と目標収束を監視します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:57:20 GMT)
• Data Curation and Model Souping: Unlocking Qwen3-0.6B for MS MARCO Passage Ranking [3.2]
  本報告では,軽量Qwen3-0.6Bモデルを用いたMS MARCOベンチマークのパス検索と再ランク付けについて検討する。 以上の結果から,複雑なアーキテクチャ変更,カスタム損失関数,クロスエンコーダ蒸留を伴わずに,競争的ランキング性能を達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:06:23 GMT)
• Morphology-aware deep learning predicts colorectal cancer survival from whole-slide images [3.1]
  ヘマトキシリンとエオシンの全スライディング画像からの5年間の生存予測は、リスク階層化を支持する可能性がある。 MorphContrastは、モルフォロジーを意識したマルチインスタンス学習フレームワークである。 形態学固有のモデルは、弱いが分布する予後の識別を示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:31:32 GMT)
• Selective Reasoning for Typed Decision Models: When to Start, Read, and Stop [3.1]
  凍結したQwen3.5-4Bのバックボーン上で、共有候補回答リーダーをトレーニングし、オンデマンドで割り込み可能な推論と直接決定を統一する。 ProofWriter, LogiQA 2.0, ARC-Challenge の 768 質問に対して, 直接読解の精度は 70.96% から84.38% に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:13:42 GMT)
• Robust Counterfactuals for Markov Decision Processes under Statistical and Causal Uncertainties [3.0]
  不確実性の2つの源は、MDPの反ファクト推論を複雑にする。 統計的および因果不確実性の両方に頑健なMDPにおける部分的反ファクト推論の枠組みを導入する。 我々のアプローチは、現実的なMDP環境に対して効率的でスケーラブルなままです。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:53:09 GMT)
• Dual-arm Cooperation for Tabletop Wiping with Temporal Object Removal [3.0]
  分散オブジェクトの存在下でテーブル表面をワイピングするためのデュアルアーム協調計画フレームワークを考案する。 従来の表面クリーニング手法とは違い,我々のフレームワークでは,一方の腕に物体を配置し,他方の腕はカバーワイピングを行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:45:19 GMT)
• Privacy-Preserving GNN Inference on Financial Transaction Graphs via Homomorphic Encryption [3.0]
  金融ネットワークにおけるアンチマネーロンダリング(AML)は、複数の機関にまたがるトランザクションパターンをモデル化する必要がある。 本稿では、このマルチバンク設定に適したプライバシー保護グラフニューラルネットワーク(GNN)推論フレームワークを提案する。 その後、CKKS準同型暗号方式で全暗号化機能で推論を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:11:34 GMT)
• Temporal Adaptive Fine-Tuning for Code Comprehension [3.0]
  TAFT(Temporal Adaptive Fine-Tuning)は、リポジトリの遷移を監督として扱う新しい適応手法である。 TAFTは遅延ベースラインとバッチベースラインの両方を一貫して上回る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:53:35 GMT)
• Fractional is Better: Learnable Derivative Orders in Neural Operator Learning [2.9]
  入力の導関数が解演算子に明示的に現れることを示し、導関数を提供することでネットワークの暗黙的な微分負担を軽減できることを示唆する。 我々は,任意の神経オペレータのバックボーンに学習可能な分数微分機能を提供するアーキテクチャに依存しない拡張であるデリバティブ強化ニューラル演算子に対して$partial$-NO(del-NO)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:37:48 GMT)
• Design and Characterization of a Unified Continuum Robot Actuation Platform [2.9]
  本稿では,アクティベーションハードウェアとソフトウェアを連続ロボット設計から切り離した,統一的なアクティベーションプラットフォームを提案する。 このプラットフォームは、連続ロボットクラスにまたがるモジュラー動作を提供し、多数の自由度(DOF)にスケールし、ハイブリッドアーキテクチャのための従来のシリアルマニピュレータと統合する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:41:32 GMT)
• Wolof-Adapted Industry-Ready Open-Weight Language Models [2.9]
  Wolofは、主にセネガルで2300万人が話しているが、依然としてオープンウェイトな言語モデルによって弱い支持を受けている。 We present 0.6B-14B open-weight model to Wolof through instruction tuning, preference alignment and model merging。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:10:23 GMT)
• Learning When to Trust Medical Knowledge: Regression-Safe Routing for Clinical Reasoning [2.9]
  検索された証拠と推論連鎖をカバーする医用知識分析ベンチマークを構築した。 我々は、インスタンスごとのルーティングとして知識の使用を定式化し、解凍器を凍結し続ける軽量コントローラであるMed-Trustを導入する。 7つの医学的推論設定で、Med-Trustは78.9マクロと69.2最悪のケースの精度を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:39:13 GMT)
• VIGOR-MPC: Vision-Guided Objective Regulation MPC [2.8]
  VIGOR-MPC (VIGOR-MPC) は、視覚に基づく自律走行のためのモジュラー・学生教育フレームワークである。 ナビゲーションタスクを横断する参照トラッキングに対処するため、特権付き視野対応ロングホライゾンMPCを蒸留する。 教師は、状態の知識とエージェントがその視野内に留まることを保証する多軌道の定式化をシミュレーションで行う。 VIGOR-MPCは、コースのオンボード認識のみを用いて、トレーニング中に見えないトラックを一般化し、特権のある長距離教師のラップタイムに近づき、ステップ毎の時間を90%以上削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:15:32 GMT)
• Counterfactual Gate-Support Decomposition: Separating Selection from Redistribution in Training-Data Filtering [2.8]
  CGSD(Counterfactual Gate-Support Decomposition)について紹介する。 観測されたゲート効果を、サポート内選択、サポート間再分配、およびそれらの相互作用に分解する。 サポートの再配布が無音でサンプルレベルのゲート品質と解釈されるのを防ぐ。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:36:40 GMT)
• FlowSep-RF: Rectified Flow Matching for Single-Channel Radio-Frequency Signal Separation [2.8]
  FlowSep-RFは、受信した混合物から関心の信号へのクリーンエンドポイント輸送を学習する修正フローマッチングフレームワークである。 ODM-BPSK,OFDM-QPSK,RFChallenge CommSignal2を併用したQPSK混合物上でのFlowSep-RFの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:31:10 GMT)
• Reading the Neighborhood: Text-Attentive Graph Reranking for Automated Subject Indexing [2.8]
  そこで本論文では,検索候補の文書ごとのグラフリランカであるTAGHNについて紹介する。 分解されたスコアリングヘッドは、解釈可能なグラフ由来の特徴と検索信号とを結合する。 STWでは、6,198個のディスクリプタの経済的シソーラスにおいて、TAGHNは細調整されたクロスエンコーダの0.346に対して0.380個のマクロF1に達する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:51:52 GMT)
• A compact six-beam 3D magneto-optical trap based on multifunctional metasurface chips [2.7]
  磁気光学トラップ(MOT)は、低温原子ベースの量子計算と量子精度測定には不可欠である。 本稿では,2つの多機能光準曲面チップを用いた小型6ビーム3D-MOTシステムについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:22:21 GMT)
• SOMA: Stack-of-Objects Manipulation using a Quadruped Robot [2.7]
  SOMAは階層的な強化学習フレームワークであり、多目的スタックの全体的非包括的操作を行う。 ロボットのベースハイトコントロールを統合し、完全な3Dプッシュ戦略を解き放つ。 シングルオブジェクトのレポジトリで90.3%ドル、動的2ボックススタックで90.1%ドルに達する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:43:14 GMT)
• Neural networks are more modular than single neurons suggest [2.7]
  モジュラリティの階層化を導入する: 分割されたニューロンを占有するために異なる計算を必要とする単位レベル; 回転が機能的に独立な部分空間を明らかにするかどうかを問う解離; および、有界線型写像がタスク関連計算を独立な部分空間に分離できるかどうかを問う線形化。 ユニットレベルのモジュラリティが欠如しているネットワークは,サブスペースレベルでの明確な機能的モジュラリティを示すことが多い。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:08:09 GMT)
• One Size Does Not Fit All: Curvature-Aware Adaptive Perturbation for SAM [2.7]
  ディープニューラルネットワークの低次一般化は、しばしば鋭いミニマへの収束と関連している。 本稿では,シャープネス比に基づいて摂動半径を変調するSAM (CAPSAM-) のためのCurature-Aware Adaptive Perturbationを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:12:56 GMT)
• Causal Syntax Circuits in CodeLMs: Budget and Probe Decide What Looks Localised [2.7]
  コードモデルは、プロンプトがどの言語を使うべきかを言わないときにPythonを記述する。 モデル内の小さな、発見可能なコンポーネントのグループによって生成されるのか? 我々は1つのパイプライン--平均アブレーション、アクティベーションパッチ、グリード回路抽出、ランダム制御重要度テスト、アクティベーションステアリングを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:31:03 GMT)
• MIPS: Mitigating Mode Collapse in Reinforcement Learning for Large Outcome Spaces [2.6]
  強化学習における期待の逆転は、いくつかの結果に確率質量を集中させるが、多くの異なる高品質な解を必要とするタスクにおいて、モード崩壊と呼ばれる失敗が生じる。 本稿では,サンプル軌跡と学習した軌跡のモデルを組み合わせることで,各結果に結びつく辺縁評価を行うMarginal IPS(MIPS)を提案する。 MIPSはGRPOと周波数ベースのIPSが崩壊する多種多様な高品質なサンプリングを維持しており、MIPSはRLのモード崩壊に対する信頼性の高い解決策であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:42:13 GMT)
• Object Pose from 2-D to 3-D Point and Line Correspondences [2.6]
  本稿では,カメラと3次元物体間の回転・変換を,点・線対応から最適に推定する手法を提案する。 この関数の二次性は、二重数四元数で回転と変換を表現することによって可能である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:55:14 GMT)
• Characterizing Statistical Separability in TP-CRIV for Probabilistic AI Models [2.5]
  第三者のチャレンジ・レスポンス・アイデンティティ検証(TP-CRIV)により、クレームが参照モデルに直接アクセスすることなく、リモートでデプロイされたモデルと同一のモデルを持っているかどうかを独立検証できる。 このことは、そのような証拠がどうやって蓄積されるべきか、確実な検証にどの程度の証拠が必要かという疑問を提起する。 本研究では確率的AIモデルのTP-CRIVにおける統計的分離性を特徴付ける。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:09:46 GMT)
• Image Tokenizers Should Be Trained Between Images [2.5]
  現在の方法では、トレーニング中にノイズを追加することで、デコーダが生成されたコードに対してより堅牢になる。 生成されたコードはトレーニングコードの間にあり、それらのうちの1つ以上の混合物に似ています。 画像コードの混合を自然な画像にデコードするためにMAETokを微調整するInterpTokを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:21:20 GMT)
• Meaningful Moments: A Corpus of VLM-Derived Temporal Importance Labels for Video Action Recognition [2.5]
  この研究は、視覚言語モデルが大規模に意味のある瞬間を識別できるかどうか、そしてそれらのラベルが行動認識を改善するかどうかを問う。 我々は,50万近いクラスラベル付きビデオに対して,約458万のセグメンテーション重要度スコアのコーパスであるMeaningful Moments (MM)を紹介した。 Diving-48では、重要主導の高速転送はフルビデオ認識を保ち、反転制御はおよそ30パーセントの差で崩壊する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:06:07 GMT)
• Quantum Spectral Estimation with Multiple Initial States: Improved Error and Cost Scaling [2.5]
  複数の初期状態と一般化されたアダマールテストを用いた量子スペクトルと固有状態特性の推定について検討した。 初期状態ペア毎に独立して進化時間をサンプリングする新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:55:13 GMT)
• AtomSearch: Evidence-Grounded Tree Search for Agent Skill Optimization [2.5]
  エージェントスキルは、編集可能な外部命令を通じて凍結モデルに適応する。 AtomSearchは、後続のスキルステートを使用して検索をガイドしながら、リビジョンアクションをローカルに保持する。 Skill-State Tree Search (STS) は短い編集構成を評価し、再編集や拡張が可能な実行可能な状態として選択的に保持する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:33:30 GMT)
• Anticipatory Commonsense with Moving Objects: An ASP-Based Framework for Predictive Reasoning with Interacting Trajectories [2.5]
  本稿では,複雑な動的環境における対話的動きに関する予測的推論のための一般的な宣言的枠組みを提案する。 1)対話的運動軌跡のダイナミクスを特徴付けるASPモデル,2)分岐軌跡先を導出するための意味誘導予測,3)予測を評価・ランク付け・フィルタするためのエネルギーベース最適化モデル。 我々はArgoverse 2ベンチマークを用いて、予測される各軌道は、エンドツーエンドの予測とは異なり、明示的で検査可能な事象レベルの仮説を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:56:20 GMT)
• When Does Task-Aware Imputation Matter? An Analysis of Robustness Under Train-Test Mismatch [2.4]
  タスク条件の最適化問題において、欠落したエントリを変数として扱う統一フレームワークを導入する。 このフレームワークを2つの設定でインスタンス化する。トレーニング時間とテスト時間の両方でデータ不足のシナリオに対する償却アプローチと、トレーニングデータのみが不完全であるような設定に対する遅延最適化アプローチだ。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:22:43 GMT)
• RCER: Reconstructing Cross-Evidence Relations for Iterative Retrieval-Augmented Generation [2.4]
  反復検索増強世代(RAG)は複雑な質問に答えるために知識を蓄積する。 既存の手法は、取得されたパス間でのエンティティの対応や推論の依存関係を再構築するのに苦労する。 蓄積されたソースパスから直接これらのクロスエビデンス関係を再構築する反復RAG法であるRCERを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:47:17 GMT)
• Scaling Vision Transformers Without Training: Prune-and-Merge Token Compression [2.3]
  市販モデルのトレーニングフリーフレームワークであるPrune-and Merge ViTを提案する。 クラスアテンションベースのプルーニングと類似性ベースのマージを組み合わせることで、セマンティック情報を保持しながら冗長性を低減します。 事前訓練されたViTとDeiTでは、Prune-and-Mergeは既存のトークン削減手法よりも堅牢性と精度を保ちながら、計算を競争的に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:42:32 GMT)
• RTAformer: Relation-Transition-Aware Transformer for Video Scene Graph Generation [2.3]
  ビデオシーングラフ生成(VidSGG)は、オブジェクトとその進化する関係をビデオでキャプチャすることを目的としている。 これは、オブジェクトのアイデンティティの永続化と、関係の突然の変化の両方を考慮する必要がある。 本稿では,エンティティの永続性と関係性の変化を個別にモデル化する一段階フレームワークであるリレーショナル・トランス・アウェア・トランスフォーマー(RTAformer)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:31:00 GMT)
• OpenTWBench (Open Taiwan Benchmark): Taiwan-Domain Knowledge Evaluation for Large Language Models, and How the Measurement Apparatus Shapes the Score [2.3]
  本稿では,大規模言語モデルにおける台湾ドメイン知識のオープン評価スイートであるOpenTWBenchを紹介する。 Tw-exam-benchには、台湾の試験の15年間の公開データから、148人を対象に255,854の4項目の質問が含まれている。 tw-formosa-benchには1,696の難問が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:18:47 GMT)
• ActMOF: Mapping Reticular Synthesis through Active Learning [2.3]
  ActMOFは、アルミニウム-カルボキシレートMOF合成における探索戦略を比較するための実験的なベンチマークである。 GPファミリーは、スパース合成ランドスケープにおける活発な学習のための主要な政策の1つに位置づけられた。 その後、6つの非晶質アルミニウムMOFのマイクロ波合成を導くことで転写性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:52:55 GMT)
• Comprehensive Comparisons of Reinforcement Learning Algorithms in Autonomous Driving [2.3]
  最適性と安全性,トレーニング安定性,トレーニングおよび意思決定コストの4つの代表的強化学習(RL)手法を比較した。 これらの結果に基づき、モデルが利用可能かどうか、トレーニング予算、安定したトレーニングが必要かどうかに応じて、メソッドを選択するための提案を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:25:17 GMT)
• A Global View of How LLMs Value Human Time [2.2]
  大規模言語モデル(LLM)が世界規模で国家レベルの嗜好をどのように捉えているかを示す。 我々はLLMsの回答とGDP_PPP、平均所得、文学ベースの指標(忍耐スコア)の比較を行う。 この結果から, LLMでは, 世界中の人々の時間を著しく異なる方法で評価できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:41:00 GMT)
• Syndrome-Resolved Decoding of Qubit Readout Errors [2.1]
  超伝導量子ビットにおける読み出し誤差には、不正な状態割り当て、計算部分空間内のビットフリップ、非計算状態へのリークが含まれる。 以前の反復読解実験では、時間的相関が読み出し誤りに関する追加情報を明らかにすることが示されている。 ここでは、繰り返ししきい値付きバイナリレコードをチャネル解決エラー予算に変換するReadout Error Decoder (RED)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:57:40 GMT)
• GS-PRM: Gaussian Visual Roadmap for Image-Goal Navigation [2.1]
  画像のゴールナビゲーションには、ローカルポリシーに従うことができる観察を提供しながら、視覚的に指定されたエンドポイントを接続するグローバルプランナーが必要である。 本稿では, 3DGSレンダリングにより, マイルストーン, ローカル接続, ビジュアル参照を直接構築したガウス視覚図作成手法を提案する。 我々のナビゲーションシステムは、平均的な成功率を最大2倍に向上し、両方のシステムがナビゲーションタスクを完了すると、走行時間を最大57.2%削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:58:13 GMT)
• AgriJev: Efficient Agricultural Candidate Scoring with Multi-Scale Adapted Models [2.1]
  本稿では, 0.8B, 2B, 4B, 9Bで適応型Qwen3.5モデルのファミリーであるAgriJevを紹介する。 農業用テキストの共有インターフェース条件、判断問題、候補定義、返却スコアと相対確率を1回の電話で表す。 17の外部テストビューで、AgriJev-9Bは75.44%の平均精度に達し、原型およびSFTジェネレータを5.89と3.79ポイント上回った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:56:17 GMT)
• Taming the Online Software Engineering Tongue: Detecting and Reducing Offensive Language in Software Communities [2.1]
  本研究の主な目的は、オンラインSEコミュニティにおける攻撃的言語の普及と性質について調査することである。 我々は、コメントが攻撃的である理由をポスターに検出、分類、説明する能力を持つOffensive Language Reduction System (OLRSSE)を開発した。 OLRS-SEは,30人の被験者によるユーザスタディを用いて評価され,開発システムは使いやすく,攻撃的言語を減らすのにも有効であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:47:10 GMT)
• CTIA-ODE: Continuous-Time Inter-Variable Attention for Long-Term Time Series Forecasting [2.0]
  CTIA-ODE(Continuous-Time Inter-Variable Attention)を中心とした連続時間予測フレームワークについて紹介する。 CTIAは通常の微分方程式(ODE)解決器に埋め込まれており、内因性軌道を継続的に進化させ、静的な外部コンテキストを動的にクエリすることができる。 8つの実世界のデータセットに対する実験により、CTIA-ODEが最先端の予測性能を達成することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:05:13 GMT)
• Review Rarely Beats the Stronger Model: Separating Verification from Capability Transfer in LLM Pipelines [2.0]
  他のモデルの回答のレビューは通常、ジェネレータに対する利得によって判断される。 これは検証を混乱させ、どちらのモデルも正確さを増すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:38:52 GMT)
• Lifted State Policy Optimization: Internalizing Self-Correction through Transition Geometry [2.0]
  我々は,学習の主単位として,有限でコスト調整された遷移を確立することを目的とした,Lfted State Policy Optimization (LSPO)を紹介した。 形状の報酬は、編集及びステップコストのエネルギー降下ネットを駆動し、内部化損失は選択された低エネルギーの回答を直接発生装置に吸収する。 Qwen3.5-27Bでは、結果として得られるシングルパスポリシーは、数学、科学、コード、論理ベンチマークの合計精度71.8%に達し、テスト時間リフレクションは71.9%、レイテンシは28%、トークンは25.8%減少した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:27:50 GMT)
• Multimodal Medical Image Parsing with Task-Specific Low-Rank Adapters [2.0]
  FLARE 2026 Task 3のタスク固有適応についてQwen3.5-9Bを用いて検討した。 本システムでは, 入力質問から選択したLoRAアダプタと, 共有フリーズした4ビットバックボーンを結合する。 適応者のランクとプロンプトをカスタマイズし、稀な分類目標を再調整し、皮膚科分類例による回帰トレーニングを補完する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:59:17 GMT)
• HyperLoop: Hyperspectral-Assisted Loop Closure Detection in 3D-SLAM for Planetary Exploration [2.0]
  HyperLoopは、3DGSベースのSLAMシステムのループクロージャモジュールにハイパースペクトルイメージング(HSI)を統合する最初のフレームワークである。 HSIディスクリプタは、RGBの特徴を補完する物質レベルのスペクトルシグネチャを符号化し、照明の変化と視覚的反復性に対する堅牢性を提供する。 重要な発見は、センサーの赤-NIR範囲(600-860nm)が岩盤地形に限定的な識別性をもたらすことである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:04:06 GMT)
• Advances in quantum optomechanical control based on cavity cold-atom systems [2.0]
  キャビティ・オプティメカニクス(Cavity optomechanics)は、量子科学とテクノロジーのフロンティア研究の方向性である。 本稿では,空洞冷原子系に基づく光学制御と操作の最近の進歩を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:47:50 GMT)
• Does Client Diversity Protect the Lightning Network? Evidence from the 2026 Core Lightning Shutdown [1.9]
  Lightning Networkはパブリックノードの84%を運用し、パブリックチャネル容量の84%を保有している。 2026年8月26日、すべての実装のセキュリティ修正の中で、コアライトニング(CLN)のメンテナは、ノードを切断するためにアップグレードできないオペレータに通知した。 CLNノードの22%が一晩で暗くなり、通常の10倍の速度でTorに到達した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:22:53 GMT)
• Ranked Right, Sized Wrong: Ensemble Spread Fails Silently at Streamflow Extremes [1.9]
  ディープラーニングモデルは、運用ストリームフロー予測にますます使われています。 気候変動が温暖化の頻度を増大させるにつれ、これらのモデルはその歴史的記録に稀な流動条件下での運用が増加する。 本研究は,アンサンブルの拡散が,誤差に対する大きさと誤差のランク付け能力の両面から,増大する流れの下でも有益であるかどうかを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:12:10 GMT)
• Cross-Model In-Context Neurofeedback Reveals (Limited) Activation Control in LLMs [1.9]
  モデルがアクティベーションモニタを騙す点において、アクティベーションを制御できるかどうかを問う。 サイズは9Bから32Bの5つのファミリーから10のオープンウェイトモデルをテストしています。 モデル自身のアクティベーションのコンテキスト内制御は、まだアクティベーションモニタの脅威ではないかもしれないが、いくつかのモデルに存在し、モデルの発展に伴って追跡する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:24:26 GMT)
• Creating SquashFS Images to Support HPC and AI Datasets [1.8]
  HPCユーザは分析と処理のために、しばしばHPCシステム上でデータセットをダウンロードする。 これらのデータセットが数十万(あるいはそれ以上)の小さなファイルで構成されている場合、それらを並列にアクセスすることは、中央並列ファイルシステムのメタデータサーバに多大な負担をかける可能性がある。 本稿では、これらのベンチマーク結果を共有し、SquashFS画像作成に最適なHPCシステムユーザに推奨する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:56:16 GMT)
• DefoliationCAM: An Edge-AI System for Real-Time Insect Defoliation Severity Assessment in Grapevines [1.8]
  We developed DefoliationCAM (D-CAM) a solar-powered edge AI system that estimates canopy defoliation and sends results via LoRa to a web dashboard。 このパイプラインは、YOLOX-Nanoを使用して、ブドウのコードンを4K画像にローカライズし、MobileNetベースの分類器で320 x 320ピクセルのパッチを分類する。 D-CAMは、ターゲティングとタイムリーな害虫対策決定のための、頻繁で客観的な天蓋損傷評価をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:12:17 GMT)
• Foundations of Hardware-Software Leakage Contracts [1.6]
  SpectreやMeltdownのようなマイクロアーキテクチャ攻撃は、ソフトウェアで見える副作用を利用してセキュリティを損なう。 ハードウェアソフトウェアリーク契約という,新たなセキュリティ抽象化が登場している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:09:09 GMT)
• ReproBAIT: Can coding agents build their own biological AI tools? [1.6]
  ReproBAIT(Reduce Biological AI Tools)と題する評価について紹介する。 公開研究から得られた生物学的AIツールを設計、実装、訓練するためのコーディングエージェントの能力を測定する。 逆タンパク質折り畳みツールであるProteinMPNN、全原子生成拡散ツールであるRFdiffusion3、クローズドソース分子設計ツールである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:50:11 GMT)
• Vine Copula VAR:From Recursive Margins to Joint Forecast Inference [1.6]
  共同イベント予測は、推定依存モデルと現在の限界予測を組み合わせる。 安定なVine Copula VARにおいて, 正常なイノベーションマージンと, 固定された正のガウスまたは正のクレイトンブドウを用いて, 終末推定値との連関関係を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:21:13 GMT)
• When Reality Outpaces Cognition: A New Scaling Principle for Reliable Intelligence [1.6]
  この論文は、知的なシステムがもはや確実な認識、理性、行動ができなくなる前に、現実がどれほど早く変化できるかを問うものである。 我々は、この課題を、(S_Cmathrmeff)の効果的なコヒーレント認知速度(S_Cmathrmeff)を通して運用する。 概念実証として、強化学習エージェントをベースライン(S_R)で訓練し、(S_R)を最大(50時間)増加させながら計算資源を固定し、再訓練せずに評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:13:18 GMT)
• ILM: An AI-Powered Storytelling Educational Tool [1.5]
  ILMはStories of the Prophetsのためのインタラクティブな教育プラットフォームである。 アラビア語の自然言語処理、構造化知識表現、検索に基づく質問生成を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:47:09 GMT)
• Where Should the Gaussians Go? Reusable Label-Aware Allocation for Budget-Constrained Gaussian Splatting of Cinematic CT [1.5]
  本稿では,再利用可能なラスタウェアアロケーションフロントエンドを提案する。 患者のCT、ラベル、転送機能を2mm以上の細胞にマッピングする。 患者ごとの最適化なしに、正確にB位置を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:01:38 GMT)
• MSP: Modality Self-Play for Training Multimodal LLMs Without Paired Cross-Modal Data [1.5]
  本稿では,プロキシによるモーダル合成に基づくマルチモーダル基礎モデルのトレーニングフレームワークであるModality Self-Play(MSP)を紹介する。 MSPは、トレーニング中に意味橋として、目に見えないモダリティのアンカーサポートプロキシテキスト記述を使用する。 実アンカーモダリティのみで訓練されたモデルと、それに伴うプロキシ記述は、推論時に複数のモダリティを統合および推論することができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:41:32 GMT)
• A Response to the Reply Presented in "A Fair Comparison of Sliding-Mode and Immersion-and-Invariance Observers" [1.5]
  本報告は, 非線形摩擦を有する垂直系の位置フィードバック速度オブザーバと適応追従制御器の実験的評価を拡張した。 学習ガイドライン」は特定のシナリオでの会話を減衰させるが, 実験結果からは, 一般的には排除されないことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:00:13 GMT)
• When Does the Dependency Graph Help Code-to-Architecture Mapping? [1.4]
  我々は、有向多重関係デペンデンシーグラフ上での半教師付きノード分類として、コード・ツー・アーキテクチャ・クチャーマッピングを定式化する。 グラフ畳み込みネットワーク(GCN)、グラフ注意ネットワーク(GAT)、グラフfree多層パーセプトロン(MLP)を解析する。 Across 100は10のオープンソースのJ avaとC/C++システムで動作し、3つのニューラルモデルはいずれもF1 metri csの参照よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:19:54 GMT)
• Scaling LLM Inference via Parallelism: Throughput-Latency Trade-off [1.4]
  大規模言語モデル(LLM)サービスシステムは、分散GPUリソースを効率的に活用しながら、レイテンシとスループットのバランスをとる必要がある。 この課題は、推論が基本的に異なる2つのフェーズから成り立っているためである: Prefillは、TTFT(time-to-first-token)を決定する、decodeは、token間レイテンシ(ITL)を決定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:53:24 GMT)
• What Breaks in Multi-Image Schema Application? Factorial Oracle Interventions Reveal an Instance-Information Bottleneck [1.4]
  モデルが2つのターゲット文字を16画像のシーケンスで特定しなければならない制御型スキーマアプリケーションタスクについて検討する。 Oracle-Aは、検証済みのテキストスキーマを提供し、Oracle-Bは、検証済みのターゲット-外観表現を提供します。 72項目以上の新しい項目と1,188のモデル応答を分析し、Oracle-Bは厳密な精度を54.6ポイント向上させた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:33:46 GMT)
• Strong Gaussian Approximation of Constant Learning Rate SGD: Bias and Trajectory Inference [1.4]
  我々は、同じ空間と境界上の単純なガウス過程を構築し、確率において、誤差とそれぞれの極限の間の最大差を推定する。 最適点を中心とする累積誤差に対しては、まず学習率が mathbbR+$ の定数 $c に対して $_n=fraccsqrt n+o(n-1/2)$ のときに KMT 型近似境界を得る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:15:23 GMT)
• Optimizing Sparse Boolean Rule Networks using Mixed Integer Linear Programming [1.4]
  本稿では, 疎解法則型(DNF)ネットワークを学習するための混合整数線形プログラミング(MILP)の定式化を提案する。 規則化された目的は、過度な分類コストを明示的に排除し、グローバルに最適化されたルールセットを産み出す。 合成ベンチマークとUCIデータセットの実験は、高度な定式化によって計算効率が向上することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:19:59 GMT)
• Dataset-Level Regularization for Joint-Embedding Self-Supervised Learning [1.4]
  自己教師付き共同埋め込み学習は、その分布を規則化しながら、拡張ビューの表現を整列し、崩壊を防ぐ。 我々は、CPUメモリにおけるデータセットレベルの状態を維持し、ミニバッチトレーニング中にグローバルに構築されたインスタンス単位のターゲットを使用する、バッチ外正規化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:13:48 GMT)
• When Is Smaller Greener? Right-Sizing Language Models for Agentic AI [1.4]
  コールごとの比較はエージェントAIと誤解を招く可能性があることを示す。 タスクはすべての必要なステップが成功する場合にのみ成功するので、ステップごとの信頼性の小さな違いは、タスク全体の成功に大きな違いをもたらす。 エージェントでLLMを選択するための決定モデルを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:37:23 GMT)
• Beyond Static Positional Encoding: Bayesian Time-aware Attention for Non-Stationary Long-term Time Series Forecasting [1.3]
  位置符号化が自己注意によって捉えた時間的依存をいかに形作るかを示す。 本稿では,時間的カーネルを適応的に組み合わせるために,エキスパートルータを併用した時間認識型アテンション(BTA)を提案する。 BTAは、複数のTransformerバックボーンの予測性能を継続的に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:23:29 GMT)
• Drivers of LLM Consensus Formation Under Competing Incentives: A Simulation Study [1.3]
  大規模言語モデル(LLM)は、一致した合意を生み出すマルチエージェント環境にますますデプロイされている。 本稿では,Network Consensus ゲームを用いて,このプロセスの動作メカニズムを評価する。 通信アクセスやネットワーク構造などのコンポーネントに違いがあり、6つのオープンソースモデルと1つのクローズドモデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:46:42 GMT)
• Recursive Offline Distillation via Entropy Gain Sampling and Answer Mixing [1.3]
  本研究では, 選択蒸留法と解答混合法という, エントロピー法を併用したオフライン蒸留法を提案する。 当社のアプローチは、データ予算に匹敵するナイーブ蒸留を一貫して上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:45:04 GMT)
• The Physics Is the Network: Fast, Training-Free Neural Emulation [1.3]
  PolyNetは、離散時間統合のための単純なリカレントネットワークと、動的を連続的に表現する。 支配係数が知られているとき、結果として得られるテンソルグラフはトレーニングを必要とせず、所定の数値スキームを保存する。 この忠実度と高いスループット、テストされた解像度範囲のほぼ一定、および良好なアンサンブルスケーリングを組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:24:48 GMT)
• A$^3$PreCore: Robust Rigid Registration for Native FLAIR-Space Brain-Mask Transfer [1.2]
  A$3$PreCoreは6自由度剛性登録戦略である。 偏差補正されたT1重み付き画像を、正規化相互情報を用いてネイティブFLAIRに整列する。 A$3$PreCoreはfsl_anatとBrain extract Toolと比較された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:48:44 GMT)
• Recursive Formation and First-Class Reuse of Compositional Capabilities [1.2]
  獲得した操作をファーストクラスの機能として表現するフレームワークであるFormCraftを紹介します。 このフレームワークは、能力の良さとパブリックな呼び出しやすさを、後から永続的なストレージへの受け入れから切り離している。 生成した複合材料は, 歴史的導出を再現することなく, 同一の公開インターフェースを通じて再利用可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:02:03 GMT)
• Comparative Evaluation of Deep-Learning based DoA Estimators for Real-Time ISAC Beamforming [1.2]
  ISAC (Integrated Sensing and Communication) システムは、効果的なビームフォーミングとスペクトル効率向上のための正確な方向推定(DoA)に依存する。 本稿では,ISACビームフォーミングパイプライン内の古典的および学習的DoA推定器を体系的に比較するための統一評価フレームワークを提案する。 DoA推定精度, 推定遅延, ビームフォーミングウェイト生成時間, および有効スペクトル効率の影響について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:11:29 GMT)
• Feed-Forward Multi-View Feature Coding for 3D Gaussian Splatting [1.2]
  シーンコーディングのためのエンドツーエンドフィードフォワードフレームワークを提案する。 明示的な表現を圧縮する代わりに、MFGSは入力画像からマルチビューの特徴を抽出し、それらをコンパクトなビットストリームにエンコードする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:58:28 GMT)
• LLM-Based Policy Compliance Verification of Loan Applications [1.2]
  内部融資政策に対するローン申請の見直しは、主に手作業と知識集約的なプロセスである。 本報告では、内部融資政策に対するローン申請を自動的に検証するLCMベースのポリシーチェッカーのプロトタイプを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:12:51 GMT)
• Towards Certifiable State Estimation under Observability Degeneracy [1.2]
  凸プログラミング緩和のための普遍的候補駆動型二重認証フレームワークを構築した。 本研究は, 初期最適集合をフラットコストの面へと拡張するが, コストのきつくさと乗算器の回復はそのままであり, 直接半定解法を使わずにグローバルな検証が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:03:00 GMT)
• Privacy-Preserving Text Inference for Health-Misinformation Classification and Semantic Retrieval [1.2]
  誤解を招くクレームは公衆の幸福に影響を与え、それらを検出するように設計されたシステムは、機密性の高いユーザー投稿のテキストを露出する可能性がある。 これは、ユーザーのクエリが機密の医療情報を含む可能性がある公衆衛生アプリケーションに対するプライバシー保護推論を動機付けている。 我々は、健康情報分類と意味検索のためのCKKS準同型暗号化に基づくプライバシー保護テキスト推論フレームワークを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:41:44 GMT)
• The Impact of Detector Architecture, Model Scale, and Scene Density on Multi-Pedestrian Tracking [1.1]
  本稿では, 検知器のアーキテクチャ, モデルスケール, シーン密度, 推測条件が複数歩行者の追跡に与える影響を解析する。 YOLO11, RT-DETR, YOLO26検出器ファミリーとByteTrack, BoT-SORTトラッカーをMOT17, MOT20, SOMPT22ベンチマークのシーケンスで比較した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:12:58 GMT)
• Continual Learning for Reliable In-Sequence Molecular Communication [1.1]
  Affine Memory Replay (AMR) は、生物ナノマシン間の通信性能を推定するために連続学習(CL)モデルを構築する。 AMRは過去のシミュレーションサンプルを格納し、過去のサンプル間の補間を通して追加の再生サンプルを合成する。 実験結果から,AMRは既存のCL法よりも高い性能を示し,全体の推定精度を維持した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:17:03 GMT)
• Photon Demultiplexing Using Spatial Routing [1.1]
  自然パラメトリックダウン変換から遠距離場非線型場の空間分割は、多人数量子通信において有望なアプローチである。 分割により, 事故発生時の予算をN$のチャンネル数で線形に改善し, ユーザ数に応じて累積キーレートを拡大できることが示される。 これらの結果は、波長分割ネットワークで使用されるチャネルの標準に類似した絡み合った光子の空間分割多重化の設計戦略を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:18:26 GMT)
• A Unified Response Framework for Questions and Tutoring Dialogues [1.1]
  本稿では,学生の質問に対する回答と対話中の教師が提案するサブタスクの両方をモデル化する統合フレームワークを提案する。 まず,教師対話における数学的サブタスクを特定し,それを自己完結した質問に書き直し,これらのサブタスクに対する学生の反応の正しさを同定する。 次に、テキストから質問/サブタスクの難易度を推定し、質問応答と対話の相互作用を通して生徒の進化能力を追跡するIRTフレームワークを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:47:20 GMT)
• Learning Proposition-Level Links from Sentence-Level Supervision for Neuro-Symbolic NLI [1.1]
  前提と仮説を独立に翻訳した命題表現を用いたニューロシンボリック自然言語推論(NLI)について検討した。 既存のシステムは、固定埋め込みベースのソースセレクションを使用して命題レベルの単位(原子)間のセマンティックリンクを識別する。 本稿では,リンクの存在,ソース選択,関係型を共同で予測する訓練可能な原子リンカを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:38:08 GMT)
• Selection-Safe Conformal Early Exit: Distribution-Free Coverage under Adaptive Depth [1.1]
  各アーリーエグジットに設定された共形予測の校正は、データ依存エグジットが選択されると、カバレッジを保存しない。 我々は、プレフィックスの最大値から1つの端末パススコアを構築し、単一の分割型量子化をキャリブレーションし、すべての有効な端末セットを含むネスト付きプレフィックスセットを返す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:22:06 GMT)
• Few-Shot Adaptation for Anomalous Sound Detection at Low False-Positive Rate [1.0]
  信頼性の高い故障検出は、予期せぬ故障がコストダウンと生産中断を引き起こす大規模施設の産業機械にとって不可欠である。 まず, 正常な音声サンプルのみを利用できる場合, 正規化された教師なしモデルが配置され, そして, 最初の機械故障後, 数発の適応戦略が故障時に取得した異常サンプルを利用してシステムを改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:51:03 GMT)
• KANLab: TensorFlow Playground for Kolmogorov-Arnold Networks [1.0]
  KanLabはブラウザベースの可視化ツールで、Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)のコアコンセプトをインタラクティブに教えるように設計されている。 教育的明瞭度を最大化するために、kanLabは、現在のkan実装で見られる残留接続と学習可能なスケーリングパラメータを省略する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:43:48 GMT)
• Event Cameras versus Frame Cameras for Synthetic-Aperture Imaging: A Simulation Study [1.0]
  合成開口イメージング(SAI)は、カメラパスに沿ってシーンの多くのビューを統合することにより、葉のような閉塞物を除去する。 我々は、イベントカメラがSAIに利点があるかどうかを問うとともに、両方のセンサーが全く同じシーンと同じカメラの動きを見るシミュレーションにおいて、その疑問に答える。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:56:22 GMT)
• W-JEPA: Wavelet Joint-Embedding Predictive Architecture for Wearable Activity Recognition [1.0]
  本稿では,慣性運動のマルチスケール構造を利用した自己教師型フレームワークW-JEPAを紹介する。 ウェーブレットトークンは、広範囲に類似した生信号内でアクティビティ固有の詳細を公開するのに役立つ。 W-JEPAは指数移動平均目標エンコーダによって供給されるマスクされたトークン表現を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:58:40 GMT)
• Structure-Preserving Document-Level Data Augmentation via Discourse Parsing [1.0]
  本稿では,大規模言語モデルと文書レベルの談話構造解析に基づく構造保存型文書レベルのデータ拡張フレームワークを提案する。 本手法では,文ペア間の修辞的関係を識別し,キーフレーズを抽出し,意味的コヒーレントな内容に置き換える。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:16:07 GMT)
• An Aubry-André localized optical lattice clock [1.0]
  微小重力下では、原子は近隣の格子の部位を縮退させ、時計の遷移を広げ、コヒーレンス時間を制限することができる。 2つのマジック波長レーザーによって形成された複色光学格子におけるオーブリー・アンドレの局在を実証する。 浅層格子のラムジーコヒーレンス時間を最大2秒まで測定し,非局在化状態よりも最大100倍改善した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:53:57 GMT)
• xLightGCN: Explainable Graph Neural Network Based Recommendation Systems with Most Influential Peers [1.0]
  本稿では,レコメンデーションシステムによる決定のための説明を生成するための,グラフに基づく厳密なアプローチを提案する。 我々は、リコメンデーションシステムのようなユーザ向けAIのリスクに敏感な社会技術的文脈において、モデルの信頼性を確立するための重要な柱は説明可能性であると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:34:47 GMT)
• Clinically Interpretable Biological Age Estimation Using CatBoost and SHAP with Continuous and Categorical Features from NHANES [0.9]
  生体年齢(BA)は、慢性期(CA)を超えて生理的加齢の個人間変動を捉えている 不均一な臨床データを用いたBA推定のための臨床的解釈可能な機械学習フレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:58:47 GMT)
• Race to Recovery: Designing Advanced Safety Systems for Autonomous Driving via Learning Autonomous Racing [0.9]
  我々は、時間-最適操作として漂流を学習する強化学習によるレースポリシーを訓練する。 位相平面基底の安定平衡に対して回復性を定義し,Gym-Khanaを導入して制御器の訓練と評価を行う。 初期の制御不能状態である294州全体で、移行された政策はスタンレー・パストラッカーよりも186.8%回復した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:04:54 GMT)
• DarKnight: Retrieval-Guided Agentic Framework for Breaking Dark Web CAPTCHA Gates [0.9]
  DarKnightは、調査員のTorクローラー内の1つのワークステーションで動作するように設計されたエージェントフレームワークである。 同様のイメージに対する成功と失敗の過去の試みを検索し、イメージ固有の前処理パイプラインを構成し、サイトのパス/フェイル判定から学習する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:04:50 GMT)
• Systematic Detection of Energy Regressions in Software Version Histories [0.9]
  グリーンソフトウェアエンジニアリングは、情報技術のエネルギー的影響の増大に対する重要な反応として現れつつある。 本稿では,複数のコミットにまたがるエネルギーレグレッションを検出する手法であるEnergyTrackrを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:53:26 GMT)
• From Human Corrections to Learned Segmentations: A Critical Mathematical Review of Information, Learning, and Human Effort [0.8]
  レビューは選択、学習者のアップデート、評価を通じてフィードバックに従う。 アクティブラーニング、機械教育、インタラクティブセグメンテーション、予測シーケンシャル評価を比較する。 研究の優先事項は、どのような選択が現れるか、それが同化を改善するかどうか、そして結果の相互作用ポリシーが一致した努力でセグメンテーションの恩恵を受けるかどうかをテストすることである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:00:20 GMT)
• Quantifying privacy risks in foundation model representations of brain MRI [0.8]
  事前訓練された表現は、元のスキャンを公開することなく、医療画像からの情報を共有し、再利用するためにますます使われています。 我々は、異なるアーキテクチャにまたがる5つの事前訓練エンコーダ、事前訓練対象、および2つの縦型T1重み付きデータセット上での訓練領域を評価する。 以上の結果から、生の脳MRIを学習した埋め込みに置き換えるだけでは、患者リンクや属性推論のリスクを排除できないことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:03:42 GMT)
• A polylogarithmic bound for list replicability [0.8]
  Zhang [Zha26]は最近、$Mge 2$ ドメインポイント上の$Nge 2$ のすべてのクラスのリスト-リプリケータビリティ番号が$O(log2 Mlog N)$であることを発表した原稿を投稿した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:15:18 GMT)
• Sequential Learning-Based Physics-Informed Neural Network Modeling for Parameter Estimation on a Power Converter [0.8]
  時間領域データから直流バックコンバータのインダクタンス,容量,寄生抵抗を同定するために,段階的物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を提案する。 5段階のスケジュールでは、LとCは5%以内、ESRは10%に回復し、3段階のバリエーションは同じ精度で11%高速化される。 84の因子スイープにより、トレーニングされたPINNは4つのコンポーネントの同時8%の摂動に対して正確であり、5msで2.6 x 10-2の波形RMSEを達成することが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:48:19 GMT)
• MakSafe: A Spatiotemporal Semantic Framework for Formal Specification and Compliance Checking of Road Vehicle Safety Rules [0.8]
  MakSafeは、車両の安全ルールを特定し、チェックするためのフレームワークである。 我々は、ネットワーク、車両状態、ゾーン、占有を形式化し、その上で、前車両識別のための実行可能なルールを構築します。 MakSafeはブランチ固有の判断を出力し、同じ初期シーンから安全で安全でない結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:56:21 GMT)
• Do Emergent Misalignment Models Share a Circuit? [0.8]
  狭義の有害なタスクに関する微調整言語モデルは、無関係な領域にわたる創発的ミスアライメント(EM)を引き起こす可能性がある。 本稿では,有害な医療アドバイス,リスクのある金融アドバイス,極端なスポーツレコメンデーションに基づくQwen2.5-3B-Instructの3つのLORAファインチューンを用いて検討する。 それぞれの有機体が選択した5つの頭部貢献をベースコントリビューションに置き換えると、フリージェネレーションEMは38.9%から22.9%に減少し、ファイナンスでは50.7%から12.5%に、スポーツでは41.7%から11.1%に減少し、判定された一貫性を損なうことなく、階層的に整合したランダムな介入より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:16:32 GMT)
• Lost in the bf16 Cast: Exporting Ternary Language Models Can Revert Most Low-Learning-Rate Code Changes [0.8]
  BitNet b1.58、Falcon-E、BitCPMといった第三次言語モデルは、高精度の潜時重みで微調整され、第三次符号としてデプロイされる。 パイプラインを3つのラボで監査します。 リリースされたチェックポイントでは、出荷されたラテントのfp32量子化は、Falcon-E と BitCPM のコードの 0.83-1.77%、BitNet 2B-4T の 1.530% でデプロイされたコードと一致しない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:28:41 GMT)
• Beyond LLM Judge: Mechanical Verification for Agentic Autoformalization [0.7]
  LLM-judgedの忠実性を超えて、リーンの形式化を検証する新しい方法を紹介します。 LLMに基づくセマンティックレビューとメカニカル数値と空き度チェックを組み合わせることで,チェック可能なフィードバックを提供する。 本稿では,NIST Digital Library of Mathematical Function (DLMF) の部分的な形式化であるFLMF (Formalized Library of Mathematical Function) の構築に本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:54:48 GMT)
• Learning by Examples: Power Grid Steady State Analysis with a Tabular Foundation Model [0.6]
  本研究では、電力グリッド定常状態解析のための汎用ニューラルネットワークとして、事前訓練基礎モデル(TFM)であるTabPFNが利用できるかどうかを検討する。 我々は,電力フロー(PF)予測,NCS(N-k Contingency screening)予測,電圧安定率(VSM)予測の3つのタスクでTFMを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:44:29 GMT)
• Transport Information Beyond Strong Eigenstate Thermalization [0.6]
  本研究では, フラケット固有状態が, 先行する熱力学的挙動を超えて, 古典的輸送に関する情報を保持するかどうかを考察する。 熱力学-極限エントロピーでは見えない古典的輸送のシグネチャを有限サイズ固有状態構造でエンコードできることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:52:50 GMT)
• What You Sign Is Not What You Run: The Verifiability Gap in Quantized LLM Supply Chains [0.6]
  Independent Verifiability Rate (IVR)は、サードパーティがビット・フォー・ビットを導出できる人気サンプルGGUFエコシステムのごく一部である。 E は必要座標であり、一方のコンパイラ設定は、テスト対象のプラットフォームに対して、無視できる品質のコストで独自の出力を出力することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:16:29 GMT)
• Steering Vectors for Competing Ethical Frameworks Are Interchangeable: A Competing-Target Test for Activation Steering [0.6]
  アクティベーションステアリングは、名前付き振る舞いを制御するために、モデルの隠れ状態にベクトルを追加する。 しかし、その振る舞いに対する利得は、ベクトルが直接制御することを示さない。 競合対象検定は、ベクトルが競合対象に対して同様に構築されたベクトルと比較され、その差が有用マージン以下である場合に同値検定が成立する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:00:35 GMT)
• Extreme-Scale Super-Resolution of Homogeneous Turbulence from a Single Realization [0.6]
  単一実現パッチベースの学習は、高解像度のトレーニングデータが不足している場合、乱流超解像に対して有望なデータ効率のアプローチである。 これらの結果は,高分解能トレーニングデータが不足している場合の乱流超解像に対する有望なデータ効率のアプローチとして,単一実現パッチベースの学習を確立した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:54:20 GMT)
• OrionMoE-v1.0: A Mixture-of-Experts Foundation Model for Tabular In-Context Learning [0.6]
  OrionMoE-Smallは,分散認識表現とデータセット条件のスパース混合処理を組み合わせた,コンパクトな基礎モデルである。 OrionMoE-Smallはデュアル軸トランスフォーマーアーキテクチャ上に構築されており、個々の特徴表現とより広いデータセットコンテキストの両方から通知されるルーティング決定によって、特徴軸に沿って専門家を選択的に活性化する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:13:12 GMT)
• Investigating Behavior Cloning from Few Demonstrations for Autonomous Driving based on Bird's-Eye View in Simulated Cities [0.6]
  本稿では, シミュレーション都市環境における鳥眼ビュー(BEV)の観点から, 自律運転における行動クローン(BC)の利用について検討する。 BCは専門家の運転行動を模倣するために教師付き学習を使用する。 提案手法は, カーネル密度推定器を統合して, 動作密度に基づいてトレーニングサンプル重量を調整することにより, BCを向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:47:41 GMT)
• Linear Independence of Polynomial Compositions with Bounded Input Degree [0.6]
  我々はコーン、マーケッティ、マッサレンティ、メラの弱い合成独立性予想を証明した。 我々は、十分に大きな一般活性化関数を持つニューラルネットワークが同定可能であることを証明した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:12:35 GMT)
• Robotic-supported Data Loss Detection in Android Applications [0.6]
  R-DLD(Robotic- supporteded Data Loss Detection)は,Androidアプリケーションにおけるデータ損失検出のためのロボット支援インフラストラクチャである。 R-DLDは、Androidストアからランダムに選択された77のアプリにおいて、341のデータ損失問題を特定した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:55:22 GMT)
• MMLA-RSI: Recursive Self-Improvement through RTT and RTMA [0.5]
  エージェントは、どのように振る舞うか、どの体験を保持するかを変えることで、未解決の問題の中でその振る舞いを改善することができる。 我々は、Reasoning-Time Training (RTT) がポリシーステートを$、Reasoning-Time Memory Adaptation (RTMA) が権威メモリを$M$に変更するのに対し、Reasoning-Time Memory Adaptation (RTMA) は$M$という2つの実装を提案する。 現在の数値更新器は、その後継を提案するポリシーを訓練し、現在のメモリマネージャは、その後継を提案するプロセスで利用可能なレコードを選択する。 我々は、有界なルール言語、共有タスク/プロトコルインターフェース、ルートまたはそれらの構成のための1つのアルゴリズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:47:50 GMT)
• One Monitor Does Not Fit All: Formalism-Agnostic Runtime Verification for Agentic AI [0.5]
  AgenticRVは実行バウンダリをフォーマリズムの監視から分離するランタイム検証アーキテクチャである。 我々は、観察が十分であれば形式化し、置換が決定を守り、妨害が安全でないことを防ぎます。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:58:24 GMT)
• Does Machine Translation Retain Media Bias? [0.5]
  機械翻訳(MT)は、研究領域から、散文とほとんどの言語ペアのための成熟したデプロイ技術へと進歩してきた。 本研究では,言語的に表現されるメディアバイアスの1種類の感情的意味,すなわち言語的に表現されるメディアバイアスが,自動翻訳の下で保持されるか否かを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:28:50 GMT)
• Weighted Adjoint Matching: Finetuning Flow Matching Models with Time-Dependent Control Cost [0.5]
  Weighted Adjoint Matching(重み付き随伴マッチング)を導入する。これは、あらかじめ訓練された拡散またはフローマッチングモデルに異なる報酬を与える方法である。 本手法は,生成経路上でのKulback-Leibler正則化の時間変化による報酬の最大化と等価であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:43:27 GMT)
• Phantomware: a Data Augmentation Framework for the Detection of Emerging Malware Campaigns [0.5]
  Phantomwareは極端なデータ不足のシナリオ用に設計されたフレームワークである。 ターゲットファミリーの合成マルウェア表現を制御された方法で生成する。 目に見えない変種の検出を改善し、実際のおよび反対に生成されたマルウェアサンプルに対して堅牢性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:18:50 GMT)
• monoprop: Scaling Pauli and Majorana propagation via Anticommutation Indices [0.5]
  monopropは、フェルミオンとqubitベースのための非常に並列な演算子プロパゲーションフレームワークである。 モノプロップは理想的には8192コアにスケールし、9.5times1010$の項を追跡する。 また,1つの伝播を記録し,新しい角度で再生するメモリ効率のサロゲートグラフも提示する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:36:34 GMT)
• Latent Annealed Posterior Sampling with a Variance-Preserving Bridge for Sparsely Observed Random Fields [0.4]
  スパース観測によるランダムフィールドの後方推定は2つの大きな課題を示す。 潜伏焼鈍後サンプリング(LAPS)を提案する。 LAPSは、後部分布を正確に近似し、異なる後部モードを保持し、空間分解能に対する条件付きサンプリングコストの依存性を低減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:09:49 GMT)
• Analyzing and Mitigating Poisoning Attacks on Flow-Based Intrusion Detection [0.4]
  トレーニングデータの0.001%程度を汚染することにより,潜伏バックドアをフローベースIDSモデルに組み込むことが可能であることを示す。 我々の研究は、検出不能に近いバックドアの運用リスクを明らかにし、AIベースのIDSでバックドアの露出を分析し、定量化し、緩和するためのスケーラブルなアプローチを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:17:58 GMT)
• SPARS: A Stability-Plasticity-Aware Region Selection Framework for Continual Learning [0.4]
  本稿では,安定性と塑性のトレードオフを維持するため,SPARS(Stable-Plasticity-Aware Region Selection)を提案する。 SPARSは、Fiher Information Matrix (FIM) または新しいConfidence Score (CS) 推定器を用いてパラメータの重要性を推定する。 CIFAR-10とTinyImageNetの実験では、既存の分離および正規化に基づく手法よりも平均的なインクリメンタル精度が一貫した改善が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:32:01 GMT)
• Performance Characterization of Pulsar's Software-defined Watermark Verifier [0.3]
  本稿では,Pulsar透かしプロセッサのソフトウェア定義無線(SDR)実装について述べる。 商業用受信機におけるPulsarの透かし検証プロセスの実現可能性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:14:18 GMT)
• Forecast lead time and the timing of crew deployment for weather-driven power outages using AI weather models [0.3]
  乗組員配置において,予測リード時間が障害予測の価値にどのように影響するかを検討した。 予測は、乗組員が実行される郡によって捕獲された停止負担のシェアによって評価された。 要求されたすべての乗組員による初期の配備は、後期配備よりも少ない性能で性能を上げた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:48:59 GMT)
• Learnable Hodge-Laplacian Driven Mixture of Experts for Steady-PDE Surrogates on Coarse Unstructured Meshes [0.3]
  定常偏微分方程式に対する現在のアプローチは、非構造メッシュ上のモデルを代理し、解全体に対して単一の混合機構を適用する。 本稿では,バニラ変圧器の専門家間で解を分割するアーキテクチャを提案する。 ゲーティング機構はメッシュを入力として、エキスパート出力を再結合する頂点単位の重みを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:57:24 GMT)
• Does Pretraining Teach Chemical Language Models Chemistry? [0.3]
  化学言語モデル(CLM)は、下流の様々なタスクに伝達する表現を学習することを目的として、大量の分子のコーパスで事前訓練されている。 我々は64個の分子特性予測データセットを用いて事前学習の効果を系統的に研究した。 CLMにおける事前学習の下流での利得はスケールせず、勾配ブースティングベースライン以下で性能が飽和していることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:58:29 GMT)
• From Detection to Decision: Calibration and Deferral for Prompt-Injection Detection [0.3]
  我々は,Llama Prompt Guard 2 分類器 (22M, 86M) と LLM 判定器 (47,611例) のネイティブ確率決定モデル (Jev) を評価した。 凍結評価プロトコルの下で,検出性能,確率校正,許容ブロック遅延ポリシを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:34:51 GMT)
• Do AI Agents Gossip? Evaluative Talk in Human and AI-Agent Online Communities [0.3]
  我々は、RedditスタイルのプラットフォームであるMoltbookと、台湾の大規模な人力掲示板であるPTTを比較した。 Gossip は Moltbook で発生するが、PTT よりも2.6～6倍低い。 両プラットフォームにおいて、ゴシップはしばしば地元で著名な人物を標的にしており、最初の応答者から合意を引き出す傾向があり、噂として提示されることは滅多にない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:34:38 GMT)
• PiCo: Physics-Informed Concept Probing for Geo-Foundation Models [0.3]
  ジオ境界モデル(GFM)は通常、下流のタスク予測のパフォーマンスによって評価され、どの物理的特徴に敏感であるか、または予測に使用されるのかは明らかにされていない。 我々は,GFM予測を説明するためのポストホックフレームワークであるPhysical-Informed Concept Probing (PiCo)を提案する。 PiCoは、ゲームエンジンと結合した3次元放射移動モデルから合成マルチスペクトル衛星観測を生成することにより、GFMの埋め込み空間における概念ベクトルを同定する。 これらの概念ベクトルに埋め込みを投影すると、予測する上で概念の重要性を定量化するための低次元表現が生成される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:46:40 GMT)
• One Agent per Zone: Decentralised Active Inference under Partial Observability for Multi-Zone HVAC Control on Edge Hardware [0.3]
  分散コントローラは各ゾーンに独立したアクティブ推論エージェントを割り当てる。 エージェントは期待される自由エネルギーを最小化して計画し、そのゾーンダイナミクスをオンラインで学習する。 シネルギムのオフィスビルで15人のエージェントがエナジープラスで評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:36:32 GMT)
• Predicting Unseen Scientific Interactions: Conditional Flow Models Hallucinate Non-Additive Effects [0.3]
  条件付き生成モデルは、直接訓練支援以上の科学的予測にますます使われている。 これらのモデルがどのように相互作用を学習し、いつそれが不明瞭な条件に外挿されるのかは、まだ不明である。 本研究では, 生理的時系列シミュレータ, 薬物線量応答データ, 細胞摂動, 分子コンホメータ世代を用いたフローマッチングモデルの相互作用回復について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:42:12 GMT)
• Neural POS Tagging for the Low-Resource Saraiki [0.3]
  音声のタグ付けは基本的なシーケンスラベリングタスクであり、多くの下流自然言語処理アプリケーションにとって重要なコンポーネントである。 本稿では,平文から作成した手動注釈付きSaraiki Universal POSタグデータセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:38:17 GMT)
• Lexical Persistence Without Semantic Entrenchment in AI Agent Communities [0.2]
  我々は,AIエージェントコミュニティ,TT(中国人BBS,19年),MoltBook(AIエージェントコミュニティ,8週間),Reddit(英人フォーラム,8週間)を比較した。 意味的ドリフト(B1)、近傍安定性(B2)、単語ごとのドリフト軌跡のlag-1自己相関を測定する。 プラットフォーム全体では、lag-1自己相関はメモリ水平連続体を形成している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:40:05 GMT)
• Selective Next-Location Prediction with MetaModelSelect: A Lightweight Post-Hoc Confidence Metamodel [0.2]
  次のロケーション予測は、アクティブなモバイルネットワーク決定をサポートすることができるが、信頼できない予測に対処することは、リソースを無駄にする可能性がある。 軽量な信頼メタモデルであるMetaModelSelectをセルの次位置予測に応用する。 フリーズされたリカレントニューラルネットワークのトップ1予測が正しいかどうかを、出力のみを使用して学習し、バックボーンを再トレーニングする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:39:56 GMT)
• Hybrid DeepXAI Fusion Network for Interpretable Big Data Analytics and Secure Cloud Decision-Making Systems [0.2]
  ハイブリッドDeepXAI Fusion Networkは、時間的、リレーショナル、コンテキスト的特徴と説明可能な人工知能(XAI)メカニズムを統合するディープラーニングフレームワークである。 このフレームワークは、同型暗号化とブロックチェーンベースの監査を使用して、データプライバシと説明責任をサポートする、フェデレートされたクラウドアーキテクチャへのデプロイメント用に設計されている。 医療、ファイナンス、エネルギーデータセットの実験的評価では、98.42%の精度、97.9%の精度、98.1%のリコール、98.0%のF1スコアが評価されたCNN-LSTM、Transformer-only、XGBoostベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:39:43 GMT)
• FreeSBee: A Constant-Time Compilation Pipeline [0.2]
  コンパイル中のタイミング側チャネルに対するハードニングのための完全なワークフローを提示し、評価する。 センシティブな情報に依存するコードの位置を決定するために、テナント分析から始める。 我々は,静的タイミング解析と統計的手法の両方を用いて,RISC-Vコア上で動作する現実的なアプリケーションについて,我々のワークフローを詳細に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:20:04 GMT)
• Adversarial Reinforcement Learning for Robust Planetary Landing [0.2]
  本研究は, 対人強化学習を応用し, 公害状況に挑戦する試みである。 二次エージェントは、着陸制御装置の性能を低下させる物理的に制約された摂動を生成する。 3自由度着陸環境における予備実験では、敵の障害が従来のランダム化によって欠落した脆弱性を明らかにすることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:23:47 GMT)
• From Unreliable to Usable: Decomposing Failure Modes and Confidence Signals in LLM Entity Extraction - Evidence from Cyber Threat Intelligence [0.2]
  大規模言語モデル (LLM) のフル長文書からの抽出では, 信頼性が著しく低いことが報告されている。 フラッグシップ層制御による2つの次世代低コストLCMの事前登録と凍結評価を行う。 ゼロコストの自己整合性-周波数階層化は、6つのテストスプリットモデル型細胞すべてにおいて、事前登録された上位30%の精度-ゲインバーを通過させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:13:09 GMT)
• Continuum Attention [0.2]
  本稿では、因果変換器の注意演算子であるContinuum Attention(CA)を紹介する。 離散キーと値のルックアップを連続的、断片的な線形メモリ曲線上での統合に置き換える。 通常のソフトマックスとフォーカスアテンションと比較して、CAは平均バリデーション負のログ確率をそれぞれ0.0200と0.0480ナット削減する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:57:40 GMT)
• Spectral Indistinguishability and Learning-Curve Identifiability in Quadratic Networks [0.2]
  解析的な正の入力密度を、正確にはガウス的 1- および 2-コーディネートな辺数で構成する。 非ゼロサイクル不変な選択された一般教師の場合、行列乗法を保たないため、その分解された損失曲線が異なる。 固定次元と異なる教師和に対して、校正された最小の正確な観測は、一般的な局所的な局所的な回復をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:01:20 GMT)
• Risk-Controlled DFT Selection for Machine-Learned Interatomic Potentials [0.2]
  機械学習型原子間ポテンシャル(MLIP)近似密度汎関数理論(DFT)は安価であるが、その誤差は構成によって大きく異なる。 我々は、この決定をリスク制御選択問題とみなし、整合性リスク制御フレームワークで解決する。 構造のみの予測器は、委員会ベースラインよりも$0.3$でDFTへの構成を7%と14%少なくする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:00:29 GMT)
• P2Patch: Exploit-Guided Vulnerability Repair [0.2]
  ある証拠をブロックするパッチは、あるバリエーションで同じ脆弱性に弱いまま、成功したように見える。 P2Patchは,各パッチを新たな攻撃対象として扱う生成的対向修復システムである。 101 C/C++ と Java CVE の被験者に対して,P2Patch は 41% の実行で確認されたエクスプロイトを表面化している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:19:21 GMT)
• When a robot can trust reversing wind to find an odour source [0.2]
  最初の方向の保持は逆風試験の度に到達したが、比較コントローラはそこに落ち着かなかった。 正確な幾何学的条件は、正しさをネットの臭気輸送にリンクし、認識誤差と名目の流れとの分離をシミュレーションする。 これらの結果は、風洞探索の異なる要件を識別する:輸送幾何学が支持する方向と、それを置き換えるのに十分な間欠接触である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:44:53 GMT)
• Quantum prepare-and-measure scenarios: concepts and methods [0.1]
  準備と測定のシナリオは、量子通信において最もシンプルで、最も広く使われている設定の一つである。 本稿では,準備・対策シナリオとその研究方法について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:00:05 GMT)
• Petz Recovery through a Single Polar Transformation for Approximate Quantum Error Correction [0.1]
  ペッツ回収アイソメトリーを用いて1つの量子特異値変換によるリカバリを実現する。 ブロックエンコーディング回路と拡張されたリカバリアイソメトリは,ポストセレクションなしで近似されたリカバリをもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:16:47 GMT)
• A tutorial on quantum scattering theory and coupled-channel calculations of bimolecular collisions [0.1]
  我々は、基底状態原子と二原子分子との現実的な衝突を積み重ねる。 散乱問題の「結合チャネル」表現を正しい振る舞いで導出する。 散乱実験で測定された観測可能な断面を計算する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:14:21 GMT)
• When Correctness Feedback Erases Evidence: Phase-Separated Completeness Auditing in Verus [0.1]
  正当性フィードバックは、仕様完全性監査が明らかになるように設計されていることを示す。 提案手法は、4つのモデルファミリーを対象とした12のVerus/Rustタスクにおいて、一致したコール予算の下で、この目的を逆転させるものである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:43:24 GMT)
• Semantic Alignment of EEG and Text: A Contrastive Learning Framework for Decoding Imagined Speech [0.1]
  我々は,マルチモーダル・コントラスト学習の枠組みを仮想音声に適用する。 脳波エンコーダは、意味的に重み付けされた脳波文のアライメントとテキストプロトタイプに基づくクラス識別を組み合わせた複合目的で訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:14:36 GMT)
• A Rydberg atom array coupled to a high-cooperativity optical cavity [0.1]
  原子-原子相互作用のリドバーグ状態制御と原子-光相互作用のキャビティ制御を統合することで、局所エンタングリング演算と光子を介する長距離結合、測定、通信の組み合わせが可能になる。 ここでは、Rydberg tweezerアレイを高協調性光キャビティに結合し、キャビティ長アクチュエータによって生じる電場を抑制し、残場変動がRydbergコヒーレンスを制限しないようにする。 これらの能力は、ネットワーク化されたRydbergプロセッサへの経路、アナログ量子シミュレータにおける中間回路の測定、および、絡み合ったエミッタをまとめて光に結合した多体量子光学へ開放される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:18:10 GMT)
• Does Morphological Correctness Matter for Tokenization? A Scrambled Control Study in Tagalog [0.1]
  タガログには接頭辞(s-um-ulat 'wrote', s-in-ulat ' was written')があるので、根は連続的ではなく、BPEマージのシーケンスが回復できない。 MorphAustro-Tokは、ルートを連続した単位として出力し、次に位置固定トークンを生成するトークンである。 33回の実行でMorphAustro-Tokは、マッチングされたBPE上でのタガログ機械翻訳を0.84、1.49、および3.40の平均文レベル chrF++ ポイントで改善した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:49:32 GMT)
• EEG-Based Prediction of Music Enjoyment Using Deep Learning with Explainable Temporal Analysis [0.1]
  公共MUSIN-Gデータセット上での回帰問題として楽しみ予測を定式化する。 脳波は、聴取中に神経反応を研究する非侵襲的な方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:39:51 GMT)
• Learning Warm Starts for the Simplex Method from Measured Solver Cost [0.1]
  強い教師付き基底予測器は、二重単純体の反復の3分の2を除去するが、その時間の3分の1しか除去しない。 良いスタートによって取り除かれたイテレーションは安価になりがちで、最適なベースへの近さはコストによってランク付けされません。 そこで,CostStartを紹介した。これは教師付き予測をベースとして,測定した命令数に基づいて小さなポリシーを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:19:58 GMT)
• What Happens to the Goal? Distinct Failures of Policy Alignment in Goal Misgeneralization [0.0]
  ゴールミスジェネレーション(Goal mis generalization)とは、エージェントが意図した目標を追求せず、分散から巧みに振る舞う、共通の障害モードである。 3つのProcgen環境と5つのロボットタスクにまたがって、政策目標の不一致の3つの異なる形態を見出した。 以上の結果から,目標の不一般化は,目標表現の単一障害ではなく,異なる深さでの政策整合性の異なる障害であることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:52:24 GMT)
• A constructive solution to the $n$-representability problem [0.0]
  重み付き総和2乗階層の各レベルに2体証人の完全族を構成することにより、フェルミオン量子境界問題の解を示す。 高次粒子数乗算器は、全二乗総和生成代数を用いると不要であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:01:06 GMT)
• Preservation of photon statistics upon selective molecular modulation in hollow-core fibers [0.0]
  水素充填中空コアファイバにおけるラマン分子変調による選択的周波数変換における光子数統計の保存を実証した。 生成したコヒーレンス波と利子の遷移の位相マッチングは、システムの効果的な分散によって達成される。 可視波長と近赤外波長の対面は、スペクトル的に異なる量子系を接続するための経路を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:49:03 GMT)
• What and Where in Identifying and Quantifying Conventions in Humans and AI Agents [0.0]
  カードゲーム「はなび」では、受信したヒントと見ているカードから、プレイが失敗する正確な確率を計算することができる。 コンベンションを使用するプレイヤーは、この予測よりも頻繁に成功します。 オフビリーフ学習は、第1レベルが構築による慣例を使わないエージェントの階層を提供し、後期レベルが徐々に使用するエージェントの階層を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:49:46 GMT)
• What Does Disagreement Mean? A Semantic Identifiability Frontier for Pairwise Preference Learning [0.0]
  本稿では,3つの問合せ量を持つ非潜時セマンティックモデルを提案する。 一方、$(_q, _q)$は同一のバイナリ法則と互換性のある明示可能な領域に対して異なる。 有限サンプル推定器, 漸近濃度境界, セマンティックス・アウェア・アクション・リカバリ保証を導出し, 定理整合理論の検証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:36:12 GMT)
• Void-Free Through-Glass Vias for Multilayer Surface-Electrode Ion Traps [0.0]
  基板間配線は表面電極イオントラップ(SEIT)のスケーリングの鍵となる技術である ボイドフリースルーグラススルー(TGV)を用いた溶融シリカ基板上に作製したSEITを実演する。 提案技術は, ボイドフリーTGVを内包した溶融シリカ上での, 完全一体型多層膜SEITを示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:57:09 GMT)
• VisibilitySplat: Ray-Traced Occlusion for Relighting with 3D Gaussian Splatting [0.0]
  我々は3D Splatting(3DGS)による逆レンダリングに対処し,光や光の分解だけでなく,光の鮮明な可視性モデリングを導入している。 当社のアプローチでは,標準化された3DGSパイプラインを,少ない可視性オラクルで拡張しています。 その結果,ノベル・ビュー・レンダリング (NVS) やaedo 再構成,双方向のリライトなど,いくつかのベースラインの改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:17:40 GMT)
• Verdict: Encode Once, Decide Many [0.0]
  オープンなエンコーダであるVerdict-MQを紹介します。 タイプ決定ベンチマークでは、395M Verdict-MQがリリースされた421M Layaのスペシャリストよりも、ソフトゴールドのラベルとかなりよく一致している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:27:25 GMT)
• Use Of Convolutional Neural Networks In Detection Of Branch Dieback Disease In Pequi Trees [0.0]
  本研究は、ペキー(Caryocar brasiliense)における分岐ダイバック(seca-dos-ponteiros)の診断のための5つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャの評価と比較を行った。 この手法は、深層学習フレームワークを用いたコンピュータビジョン技術を用いて、6,272個のマルチスケール画像に拡張されたフィールドデータセットの処理と評価を行う。 実験の結果、アーキテクチャの複雑さは診断の信頼性を保証せず、パラメータ化されたネットワークは最適化の失敗を経験し、一方、コンパクトなアーキテクチャはより高い安定性を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:48:19 GMT)
• Universal enhancement of the pairing gap in a dilute Fermi superfluid [0.0]
  弱いカップリングのギャップは、相互作用強度とゴリコフ-メリク-バルフダロフギャップの直列展開として構成できることを示す。 低エネルギーの仮想準粒子は、他の既知の係数よりも約25$times$大きい先頭係数のギャップ内で線形な補正を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:24:45 GMT)
• Two-stage Residual Learning for Modelling Strength-Informed Optimisation of Thermal Systems [0.0]
  本研究は,検証に基づく信頼性スクリーニングとポスト最適化残効評価による局所モデリング強度の評価を行う。 熱システムのモデリング・強度インフォームド・ドメイン制約最適化のための2段階残差学習フレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:57:04 GMT)
• Twenty Days Later: A Pre-Registered Test of History-Based Forecasts of Brand Mentions in Gemini Answers [0.0]
  大きな言語モデルの名前のブランドは、行動するのに十分な時間を持っている場合にのみ有用である。 これを事前登録されたレプリケーションでテストします。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:30:43 GMT)
• TurboMamba: Faster Inference, Faster Training, and Better Prediction with Lexical Memory [0.0]
  TurboMambaは、推論の高速化、トレーニングの高速化、トークン予測の改善のための言語モデルアーキテクチャである。 パブリックなFineWeb-Edu上での12の小規模実装を比較した。 TurboMambaは12モデルの中で最も低い平均テスト予測損失を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:29:19 GMT)
• Trainable at Depth, Solvable at Small Size: What the Loss Surface of a Polynomial Activation Dictates for Designing, Initializing and Training Networks [0.0]
  どちらも2つのスケールで1つの構成で答える: a activation f (z) = z + z 3。 奥深くでは機械のない100層にMNISTを訓練し、小さなモデルでは正方形の損失は私たちが正確に解決するシステムです。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:07:52 GMT)
• Trading energy for coherence in mode discrimination [0.0]
  最適モード判別の課題におけるエネルギーとコヒーレンスの間の相互作用について検討する。 モードの重なり合う領域を特定し、そこでは最大エネルギー状態が最良の選択である。 他の重複に対して、コヒーレンスへのアクセスはより良い差別につながる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:56:02 GMT)
• Topology-Preserving Multi-Usage Pipe Centerline Refinement under Permanent Tubular Occupancy [0.0]
  離散的なマルチグループパイプルータは、グリッドまたは粗いグラフ上にチャネルを置く。 結果として得られる中心線はトポロジカルに実現可能であるが、通常は多くの軸方向の角を含む。 本報告では, 固定経路トポロジと有意な粗いレイアウトから始まる下流の幾何学的ステージについて検討し, 管状中心線を永久的クリアランスで洗練する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:52:30 GMT)
• Time-partitioning Gaussian Process Mixture Model [0.0]
  本稿では,定常状態を特定し,時系列における非定常依存をモデル化するためのベイズ的非パラメトリックフレームワークを提案する。 このモデルは適応的なピットマン-ヨル(英語版)を、マルコフ内部-登録依存を含まずに、連続なセグメンテーションに先立って、レギュラー固有のガウス過程と組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:52:23 GMT)
• Thinking in Graphs: Neo4j-Backed Exploit-Chain Reasoning for LLM Penetration-Testing Agents [0.0]
  Claude CodeやOpenAI Codexのようなコーディングエージェントは、浸透テストツールを駆動できるが、コンテキストウィンドウ内の発見のフラットリストとしてエンゲージメントを前提としている。 これはモデルではなく、フラットなコンテキストウィンドウを記述している、と我々は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:33:18 GMT)
• The minimal width of neural networks and immersions of real projective space [0.0]
  実射影空間 $mathbbRPn-1$ が $mathbbRn$ への滑らかな入射を認めたとき、最小幅は少なくとも$n+minn,m$ である。 このことは、ニューラルネットワークの近似理論と微分トポロジーの間の興味深い関係を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:11:54 GMT)
• The Mermin-Peres Magic Square Game With Three or More Players [0.0]
  最適古典戦略の勝利確率は、すべての$N$に対して8/9$であり、一方$N ge 3$の場合、$N = 2$の量子戦略の一般化は、$1/3$から$3/4$の間の勝利確率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:51:17 GMT)
• The Magic Barrier: A Universal Feature of Quantum Thermalization [0.0]
  量子エルゴード理論における熱化の普遍的な特徴として, エンタングルメント成長における非安定化性の過渡的最大化を特徴とするマジックバリア'の出現が示される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:17:32 GMT)
• The Lovász number is not alone: a continuum of Rényi points in the entanglement-assisted spectrum of graphs [0.0]
  我々は、Li と Zuiddam の絡み合い支援グラフのスペクトルを証明した。 DuanとWinterの3つの量、$logvartheta$、最小のHorevo容量$C_min$、no-signallingシミュレーションのHilbertは$$。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:25:14 GMT)
• The Blume-Capel Model as a $φ^6$ Field Theory: A Monte Carlo and Flow Model Study [0.0]
  我々は,Blume-Capelモデルの連続スピン変種に関するモンテカルロシミュレーションを報告する。 スピンの柔らかさの関数として結晶体-温度面の位相図を計算する。 自己相関を伴わない直接サンプリングが可能な生成モデルのクラスである正規化フローが, 位相図上で有効なサンプリングであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:50:12 GMT)
• Text-Informed Training Data Filtering for Enhanced Virtual Flow Meter Performance [0.0]
  エネルギー、養殖、化学処理などの分野では、機械的モデルとデータ駆動モデルの両方の有効性は、品質の悪いトレーニングデータによって制限されることが多い。 従来のルールベースのフィルタリングは、異常のサブセットを削除することができるが、構造化されていないテキストとして格納されたコンテキスト情報を利用することはできない。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を利用したテキストインフォームドデータフィルタリング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:24:05 GMT)
• Testing graph isomorphism using simple quantum circuits [0.0]
  簡単なグラフ依存のInstantaneous Quantum Polynomial-time 回路が非同型グラフを識別できるかどうかを検討する。 ハミング重み分布は、数値計算されたエネルギーギャップがゼロとなる深さでのグラフ対を区別することができる。 IQP出力分布の正確なグラフ理論的特徴付けを$=/2$と$=/4$で導き出す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:48:56 GMT)
• Synthetic reaction data from transformation rules for graph-to-sequence pretraining in biodegradation pathway prediction [0.0]
  enviGraphは合成反応データを生成してキュレートする。 enviFormerは776,851個の標準親子対を前訓練のために生産する。 enviGraphは、4つの主要な事前トレーニングデータセットのそれぞれの下で、EnviFormerよりも、土壌の多世代PR-AUC平均が高い。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 06:10:29 GMT)
• Surviving readout errors and incomplete postselection in monitored quantum circuits [0.0]
  監視量子回路における読み出し誤差がダイナミクスに与える影響について検討する。 電荷吸収遷移は有限誤差速度で継続する。 ゆらぎを量子的および古典的コントリビューションに分解することにより、不完全なポストセレクションがノイズ誘起混合を緩和するのに十分なトラジェクトリメモリを保持する最小マークを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:00:02 GMT)
• Structural Dependence, Imitation or Herding? A Multi-Agent Simulation of Global Intermedia Agenda Setting [0.0]
  貧しい国のニュースメディアは、富裕国の主要メディアと同様に世界をカバーする。 この調査は、バングラデシュ、ケニア、南アフリカ、インド、マレーシア、ナイジェリアの18の州都が4つの中核州にまたがっているかを測定した。 その後、メディアのエディターとして言語モデルが機能し、依存度、模倣、ハーディングがオン/オフされたシミュレーションを実行した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:04:25 GMT)
• State-Matched Sequence Conformal Prediction [0.0]
  逐次共形予測は、どの過去のエラーが現在の目標に対して不確実性を校正すべきかを決定する必要がある。 我々は、状態整合シーケンス整合予測(SMSCP)を提案する。 SMSCPは状態類似性を用いて過去の校正スコアの一致した参照セットを選択し、通常の非重み付き整列順序統計を適用する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:59:43 GMT)
• Standard and Bipolar Rectification in Tilted Periodically-Driven Quantum Systems [0.0]
  相関量子系における輸送を制御する機構の開発は、量子回路技術の進歩に不可欠である。 本研究では,外浴に結合したフェルミオン系における粒子流とエネルギー流の整流機構を確立する。 バイアス極性に関係なく、電流が傾きを上昇するバイポーラ整流系を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:13:49 GMT)
• Spatial Context or Memory? Sizing the Inputs of Neural Surrogates for Partially Observed Fields [0.0]
  ノイズの多いセンサーは、近くのセンサーの窓と過去のスナップショットの履歴を読み取る。 同一読解のベイズ最適誤差に対するウィンドウと履歴のトレードオフを測定する。 我々はバーガースフローとカオスな倉本-シヴァシンスキー方程式に基づいてそのようなモデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:37:07 GMT)
• Sparse-QITE: Discovering Compact Generators for Quantum Imaginary-Time Evolution via Regularization Methods [0.0]
  Sparse-QITEは、コンパクトなジェネレータを促進する正規化された定式化である。 我々は、スペーシフィケーション誤差の厳密な境界を導出し、1次元の逆場イジングと反強磁性ハイゼンベルクモデルでこの手法をベンチマークする。 Sparse-QITEは、高い精度の体制でも強い圧縮を維持しながら、制御可能なスパーシリティ-精度トレードオフを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:32:43 GMT)
• SoK: Grading Open-Text Legal Answers, from Law School Exams to Trustworthy Rubric Judges [0.0]
  法学生はオープンテキストの回答で審査される。 人間の学級生は彼らについて広く意見が一致しない。 大規模言語モデル(LLM)は、それらを大規模にグレードする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:09:44 GMT)
• Single and coupled quantum van der Pol oscillators: Wigner-function dynamics, exact qutrit solutions, and synchronization [0.0]
  単光子ポンプは非線形二光子散逸チャネルと競合し、量子極限サイクルを生成する。 非同一固有固有周波数を持つ2つのそのような発振器は、相ロックが互いに散逸的に結合されたときに同期する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:01:39 GMT)
• Shot- and Noise-Aware Pauli Correlation Encoding for Max-Cut Experiments on IBM Heron Quantum Processor [0.0]
  パウリ相関符号化(PCE)は、$k$ボディのパウリ相関器が$n=O(m1/k)$ qubitsの符号で$m$バイナリ変数を符号化する。 シャープさは隠しショットの予算であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:02:50 GMT)
• Selective Growing Q-Networks (SGQN): An Analysis of Adaptive Action Grids in Decoupled Q-Learning [0.0]
  成長するQ-Networks(GQN)は、粗いものから細かいものへと一様に解像度を成長させる。 SGQN(Selective Growing Q-Networks)を紹介する。 ビンは、高い推定Q値のビンの横に追加される。 低Q値のビンをプルーニングし、アクションをエプシロングレードで選択する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:45:10 GMT)
• Screwtape: Adversarial Transcript Editing for Monitor Red-Teaming [0.0]
  Screwtapeは、実際のエージェントの書き起こしを、アクションのみのモニタを回避する攻撃に変換するパイプラインである。 開発者のインフラストラクチャにアクセスできないレッドチームでは、開発者のモニタの失敗を確認することができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:08:21 GMT)
• Schrödinger's unpublished hidden-variable model in the 1944-45 debate over the "Collapse of Determinism" [0.0]
  1940年代半ば、決定論的隠れ変数によって量子力学を補うことができるかどうかという問題はtextitNature の議論で再浮上した。 私は、Erwin Schrdingerがこの論争に対する未発表の回答を起草したことを示します。 私はこの忘れられた写本の歴史的文脈を再構築し、ここで最初の書写と分析を出版します。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:07:03 GMT)
• Riemannian Formulation of Sample-Based Quantum Krylov Solvers for Elliptic Problems: Energy-Norm Guarantees and Duct-Flow Applications [0.0]
  サンプリング保証が任意の固定基底に保持され,効率的な変換が可能であることを示す。 我々は、最小サンプリング確率の観点から、期待値と高確率エネルギー-ノルム誤差境界を導出する。 古典的な残留格子選択は、すべてのケースで研究される量子サンプリングよりも効率的である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:35:23 GMT)
• Reducing QUBO Complexity in Drone Delivery Through Classical Feasibility Preprocessing [0.0]
  ドローン配達計画では、ルーティング決定とペイロード容量やオンボードエネルギーの制限といった運用上の制約を組み合わせる。 本研究は、候補ドローンのミッションを古典的に生成・評価するハイブリッド量子-古典的アプローチについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:53:39 GMT)
• Readout Scaling Shapes Sparse Feature Recovery [0.0]
  読み出しスケーリングはスパースオートエンコーダが学習するものを変えるが、それを削除するメリットはデータに依存する。 我々は、保持された決定情報を保持しながら特異値ゲインを除去するために、リードアウトカノニカル化決定空間座標を用いる。 ニューラルポリシーでは、RC-DSはテストされた予算の下で平均ロジット再構成を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:27:58 GMT)
• Quantum-enhanced phase interrogation of a fiber-optic strain sensor [0.0]
  我々は、全ファイバー光ファブリ・ペロ共振器の量子化尋問を実演する。 共振器は、その共振モードに周波数ロックされた狭線幅レーザーによって尋問される。 標準量子限界以下の測定ノイズの低減を実験的に実証した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:08:45 GMT)
• Quantum-Aware Key Rank for Side-Channel Attacks evaluation [0.0]
  ブロック暗号に対するサイドチャネル攻撃は、キーを正しく回復することが滅多にない。 古典的にトレースを収集し、量子コンピュータでの検索を終了する敵をモデル化する評価フレームワークはない。 そのような敵にコストモデルとメトリクスを与えます。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:31:48 GMT)
• Quantum Work Statistics from Entanglement-Assisted Invariance [0.0]
  本研究では,従来の2時間計測方式よりも1時間計測方式の方が一貫性が高いことを示す。 ワンタイム測定スキームから得られる作業統計は、任意の駆動ユニタリに対する分散の直接的な結果として自然に発生する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:25:58 GMT)
• Quantized six-vertex realizations of frustration graphs [0.0]
  任意の有限差分グラフは、奇数根における量子化された6頂点モデルのフラストレーショングラフとして実現できることを示す。 これにより、量子化された6頂点モデルの量子フロベニウスの性質を通じて、基準を具体化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:18:14 GMT)
• ProtModernBERT: Compute-Efficient Protein Language Modeling [0.0]
  ProtModernBERTは,アミノ酸配列に基づいて事前学習したBERTスタイルのモデルである。 ProtBert、Amplify、ESM2と教師付き構造タスクのセットを比較します。 ProtModernBERT は Amplify-120M と ProtBert のパフォーマンスを80～90% の事前学習 FLOP で一致または密に追跡する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:59:49 GMT)
• Projected Wasserstein-Fisher-Rao Flows for Hawkes Background-Intensity Estimation [0.0]
  我々は,トリガー機構が知られている場合,ホークス過程の背景強度を推定する問題を考察する。 ワッサーシュタイン-フィッシャー-ラオ幾何に基づく確率に基づく変分法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:59:27 GMT)
• Practical wavelength selection for quantum-augmented networks over shared optical fiber [0.0]
  量子拡張現実ネットワークでは、論理的忠実性、ブロック受容、古典的データ受信のバランスをとるために、光ファイバーを古典的なトラフィックで共有するには量子波長選択が必要である。 誤り訂正3段階量子通信プロトコルのための波長選択フレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:01:42 GMT)
• PotentialEP: Backprop-Free Training of CIFAR-Scale Generative Models via Equilibrium Propagation [0.0]
  エネルギーマッチング(Energy Matching)は、時間に依存しないポテンシャルの勾配の緩和による最初のサンプリングを提供する。 我々は、そのエネルギーに1つの線形注入項が付加された予測符号化ネットワークが、その勾配を可視層が本質的に保持する状態に緩和されることを証明した。 したがって、バックプロパゲーションによって訓練されたエネルギーマッチングモデルは、このネットワークに不変にロードされ、緩和だけでサンプリングされる。 これらの更新で終端となるトレーニングは、無条件のCIFAR-10で3.64のFIDに達し、バックプロパゲーションでは3.54となる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:03:58 GMT)
• Policy-Verified Self-Training: Learning Agent Compliance from Verifiable Policy Rewards [0.0]
  政策検証者は、エージェントが許可されていない行為を実行するのを防ぐことができるが、その決定は通常、執行のためにのみ使用され、その後破棄される。 これらの決定が、彼らが保護するエージェントを訓練する上で、検証可能な政策報酬になるかどうかを問う。 本稿では,エージェントが独自のインタラクショントラジェクトリと実行可能なポリシ検証を行うポストトレーニングパラダイムであるPVSTを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:16:15 GMT)
• Pinning of a High-Energy Wavepacket by a Single Impurity [0.0]
  単一反発不純物は、量子井戸の有限2次元格子における高エネルギー波束の方向閉じ込めを促進する。 局所的な単一欠陥は、空間範囲をはるかに超える距離で量子伝播を制御することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:09:56 GMT)
• Physics-Shaped, Not Physical: Auditing Physics-Guided Underwater Image Restoration [0.0]
  水中画像復元のための物理誘導ネットワークは、送信および後方散乱を予測し、画像形成モデルを反転させる。 代表的な設計であるPhysGuide-Netを4つの制御実験で評価する。 全ての800のトレーニング画像では、物理モジュールは0ショットゲイン(PSNRは0.16dB、95%の間隔は0を含む)をFLOPの3.4倍に与えない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:17:56 GMT)
• Persistent Profile-Guided Reset-Free Recovery Improves Final Gait Selection after Irreversible Leg Damage [0.0]
  損傷回復アルゴリズムは、短い試行錯誤から歩行をランク付けするが、十分な短時間の歩行は、継続実行中は有効に保たない可能性がある。 リセットのないリカバリでは、各試行は次に受け継がれる物理的状態も変更する。 繰り返し歩行動作における複数の結果を予測するPGRR(Persistent Profile-Guided Reset-free recovery)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:26:09 GMT)
• Perfect and peak state transfer on IBM quantum hardware [0.0]
  我々は、現在の超伝導量子プロセッサ上で、完全かつピーク状態の遷移を伴う連続時間量子ウォークを実行する。 比較として、SWAPゲートの列によってキュービットの経路に沿って状態を移動させ、SWAPゲートの列によってキュービットの経路に沿って状態を移動させる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:45:34 GMT)
• PULSUS: Direct Frequency-Domain Multidimensional Spectroscopy Beyond the Impulsive Rotating-Wave Approximation [0.0]
  PULSUSはオープン量子系の多次元分光のための直接周波数領域フレームワークである。 有限パルス、回転波、短パルス、インパルスモデルの階層構造は、各近似によって導入された誤差を分離する。 その結果、インパルス波と回転波の近似は同時に改善できないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:10:45 GMT)
• One-Step Prediction Fidelity Is a Poor Proxy for Planning Performance in JEPA World Models [0.0]
  物理ユニットのワンステップエラーを報告するフリーズデコーダプロトコルを導入する。 同じチェックポイント上で,目標条件のプランニングを3つのトレーニングシードとペアのプランニングシードで測定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:19:50 GMT)
• On the structure of low-rank PPT entangled states violating Peres conjecture [0.0]
  正部分転位(PPT)を持つ境界絡み状態は、量子ステアリングとベル非局所性を示す。 既知の反例を、拡張不可能な積基底の補集合から、可逆な局所フィルタリングまで得ることができるかどうかを問う。 答えは局所的な次元に大きく依存することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:02:47 GMT)
• Observation of correlations beyond the single-particle picture in fermionic counting statistics [0.0]
  我々は,最も基礎的なモデルシステムにおける手形違反の実験的観察について報告する。 これは電子-電子相互作用によって導入された相関の存在を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:32:41 GMT)
• NOMOS: Compiling Written Policies into Statically Verified Tool-Call Gates for LLM Agents [0.0]
  NOMOSは自然言語ポリシーを決定論的ツールコールゲートに変える。 AgentDojoの出荷されたディフェンスとは異なり、銀行に対する攻撃成功率(ASR)はゼロである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:16:32 GMT)
• Multi-Instantons and Exact-WKB Stokes Jumps in Multi-Well Quantum Mechanics [0.0]
  我々は,WKBデラバエ-ディリンジャー-ペム・ストークスジャンプと,N$等深度ミニマを持つ一次元ポテンシャルのマルチインスタント展開の関係について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:22:52 GMT)
• Mixed-Reality Feedback Control: Towards Blending of Control and Digital Twinning [0.0]
  デジタルツイン(DT)は、制御システムの総合的で信頼性の高いプロトタイピング、検証、検証に使用される。 複数の実物に対して同時に操作されたプラントにおける入力信号とフィードバック信号の混合(fusing, defusing)を行うフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:13:29 GMT)
• Maximum likelihood, neural networks and posterior mean for inferring fractional Brownian motion parameters [0.0]
  フラクショナルブラウン運動(fBM)は、ハースト指数の$H in (0,1)$と一般化された拡散係数$D_H > 0$によってパラメータ化された異常拡散のモデルである。 ポアソン法による密度測定とガウス的局所化誤差による単一粒子軌跡から, 最大極度(MLE)を用いて, 共に$H$と$D_H$を推定する。 トラジェクトリでは、正方形誤差損失で訓練されたニューラルネットワークが後方平均の$H$を近似し、無視可能なコストで正確に計算できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:47:05 GMT)
• Maximising Transparency in Context Compaction Improves Retention of Facts and Commitments for Lightweight Coding Agents [0.0]
  本稿では,オープンソースのPi符号化エージェントのための簡易な決定論的手法であるPalper-Compactを提案する。 ユーザとアシスタントのコンテキストにおける散文がモデルやアルゴリズムによって変更されることを保証し、圧縮が情報が削除された場合に明示的にフラグを付ける。 提案手法は,Piの既定のモデル記述要約圧縮と,類似した手法を用いた一般的な決定法であるpi-vccとを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:43:44 GMT)
• Manacá-1B-Instruct-2: Reproducible Safety Alignment for a Native Brazilian-Portuguese LLM. Negative DPO Results, a Controlled Composition Scan, and a Silent Failure Mode of the LLM Judge [0.0]
  マナック1B(PT-BRのスクラッチからトレーニングした1.72Bパラメータ)の2世代後アライメントを291,223例のSFTコーパスを用いて提示した。 安全性は専用の安全SFT (LLM-jp Answer style) から得られ, 3回にわたって改良され, 安全ハーフネスフロンティアは閉鎖された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:53:46 GMT)
• Majorana Edge Modes Reshape Kibble-Zurek Scaling in Kitaev Honeycomb Ribbons [0.0]
  臨界領域を走行するキタエフミツバチモデルについて,J_z$の結合結合の線形ランプをランプ時間$$で検討した。 励起の生成は、$N/sqrt$で制御される幾何学依存の有限サイズ交叉を示す。 これらの結果は、境界マヨラナモードを理想キブル-ズレク力学からの離脱を制御するメカニズムとして同定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:14:01 GMT)
• Machine-learning-based neutrino-event generation constrained by experimental measurements [0.0]
  本稿では, 事象レベルの実験試料を使わずに, 測定値の差分断面に校正できる, 電荷電流(_)-核散乱のための生成サロゲートについて述べる。 MicroBooNE測定のサロゲートを微調整し、フィットに使用されていない可観測物の記述を改善したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:59:28 GMT)
• MCMC Can See Can't See [0.0]
  収束」診断の通過はマルコフ連鎖が収束したことを保証しない。 我々は、より多くの診断が加えられるにつれて、最悪のケースで検出されていない非収束がいかに崩壊するかを判断する。 検出されていないバイアスが、有限チェックリストが証明できる有効なサンプルサイズを抑える方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:31:39 GMT)
• Long-lived local coherences at high temperature from frozen domain walls [0.0]
  異なる電荷セクター間の局所的なコヒーレンスは、流体力学モードと重複しない。 横スピン自己相関関数 $C(t) equiv langle -_x(t) +_x(0)rangle$ は、ほとんどの代数的に崩壊することを示した。 一般の易軸異方性に対するXXZスピン鎖の崩壊速度を計算し、カオスモデルでは$C(t) sim t-2/z$と見積もる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:00:04 GMT)
• Logical CCZ state cultivation [0.0]
  本稿では,二変量三輪自転車(BT/BB)符号のCCZ状態生成のためのエンドツーエンドプロトコルを提案する。 我々の工場はBTコードに固有のカップ製品CCZゲートと2つの新しい材料を組み合わせている。 我々の最小工場の出力不忠実度目標では、CCZ当たりの時空コストは、T$状態の栽培よりも低い。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:58:30 GMT)
• Learning-Based Adaptive MPC for Magnetorquer-Only Satellite Attitude Control [0.0]
  磁力計は3軸姿勢制御が可能な小型アクチュエータとしてユニークな妥協を提供する。 制御権限の喪失に悩まされ、惑星磁場の完全な知識を必要とする。 衛星の回転軌道を計画する学習型適応モデル予測制御(MPC)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:38:38 GMT)
• Learning Across Temporal Graph Representation Silos [0.0]
  連続時間動的グラフ(CTDG)と時間知識グラフ(TKG)の間には,関係履歴から学習した構造が再利用可能であることを示す。 また,TKG と CTDG の事前学習者は,エンティティや関係意味的アライメントを伴わずに,第3のデータセットの予測を改善するために,スコアレベルで融合することも示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:42:30 GMT)
• JointServe: Serving Multi-Model Agents on Memory-Constrained GPUs [0.0]
  LLMエージェントは、単一のモデル呼び出しツールから、異なる重みを持つ複数の専門家モデルを編成するプランナーへと進化している。 このシフトは、現在のサービスシステムの隠れた仮定を破り、モデルの動作セットがGPUメモリに適合する。 We present JointServe, a service system that treats weight shards and KV block as livingncy objects compete for one unified memory budget。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:59:35 GMT)
• Integrated Novelty Detection Systems: From Sensor Networks to Multi-Novelty Computer Vision [0.0]
  気象センサネットワークでは、ブロックされた雨量計が検出され、データの信頼性、食料の安全性、災害管理に大きな影響を及ぼす可能性がある。 コンピュータビジョンでは、現在のシステムは単一のノベルティシナリオにフォーカスするため、複数の種類のノベルティを扱うことができないことが多い。 我々は,複数種類のノベルティを扱える統合システムの必要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 00:41:14 GMT)
• Hypothesis Selection via Weighted Medians [0.0]
  我々は、$O(varepsilon-2log(n/))$ターゲットサンプルを使用して、$O(nvarepsilon-2log(n/))$timeを少なくとも1-$の確率で実行し、$H_hat i$を満足する$d_mathrmTV(P,H_hat i)leq 3min_iin[n]d_mathrmTV(P,H_i)+varepsilon.$
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:45:01 GMT)
• Hyperentanglement in intermediate phase-space planes: benchmarking a photon-pair source for quantum key distribution [0.0]
  偏光と逆自由度で絡み合った光子対の源を特徴付ける。 ソースは光子対あたりに2つのチャンネルを同時に提供する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:21:34 GMT)
• Human Demonstrations as Post-Training Data for Any Robot Body: Retargeting the Object, Not the Hand [0.0]
  携帯電話のようなシンプルでスケーラブルなデバイスに記録された人間のデモは、ロボットのポストトレーニングデータとして機能する。 キャプチャーは、時間とともにオブジェクトのポーズ、接触間隔、そして前兆のある再構成された3Dオブジェクトという、ボディフリーのレコードを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:28:23 GMT)
• How Long Is the Coast of a Neuron? Resolution-Dependent Interaction Order and Computational Capacity [0.0]
  モデルファミリの外部から直接依存によって取得された予測情報を分離するスケールインデクシング分解を導入する。 予測情報が減少しても、投射は生存情報の直接数を増やすことができる。 したがって、点-ニューロンまたは直接集団モデルは、指定されたスケールで効果的な記述を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:02:34 GMT)
• Global and Local Entropy Tests for STL Files Under IEEE-754 Validity Constraints [0.0]
  有効STL分布下でのエントロピーの正確な平均と分散を導出する。 我々は、大域エントロピー統計学のための二面仮説テストを確立する。 STL 暗号の評価には、ここで導出したform-speci?c 参照値を使うことを推奨する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:19:58 GMT)
• Geometric-resource bounds and permutation-averaged success probabilities for the WZP algorithm [0.0]
  元のWZPアルゴリズムを実対称線形系から複素エルミート線形系へ拡張する。 資源理論の観点から,修正WZPアルゴリズムの成功確率について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:46:33 GMT)
• Gaussian and Qubit Semigroup Dynamics beyond GKSL [0.0]
  我々はこの形式ではない半群力学に光を当てた。 そのような力学は、リアルタイム力学を記述する実際の物理系に現れることがある。 これらは、制限された初期状態の集合にのみ適用できる半群力学に対応する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:26:27 GMT)
• Fully sequential Gaussian process regression for preference learning [0.0]
  目的関数を直接評価できない連続的大域的最適化問題について検討する。 モーメントマッチングに基づく完全な逐次近似を考えると、メタモデルの平均と共分散の高速なクローズドフォーム更新が得られる。 我々は、カーネルの滑らかさに依存する統計的誤差と期待された単純後悔の両方に対して収束率を証明した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:35:33 GMT)
• From Triage to Impact: A Multi-Hop Reasoning Benchmark for Explainable Persian Hate Speech [0.0]
  本研究では,ペルシャヘイト音声分析のための詳細なマルチホップベンチマークを提案する。 タスクがよりきめ細かなセマンティックスと推論の推論を必要とするため、パフォーマンスは一般的に低下する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:42:15 GMT)
• From Training to Escalation: Forensic Analysis and Local Recreation of RL/RLHF-Induced Privilege Escalation in AI Agents (CVE-2026-65616) [0.0]
  2026年半ばに報告されたAI評価のインシデントは、大規模言語モデル(LLM)エージェントが緊急調整とクラウドインフラストラクチャ攻撃によってサーバの封じ込めから逃れたと主張した。 本稿では,OpenAI の ExploitGym 評価において,HPIM (Highly Persistent Internal Model) トレーニングケース条件と第1相特権エスカレーションエスカレーションの両条件の法医学的解析とコンテナ化レクリエーションを通じて,これらの主張を文脈化する。 我々は,OpenAIが提供するトレーニング例の構成を再現し,独立したリポジトリサーバで暗号化検証バイパス(-2026-65616)を再現する。 我々の分析では、Zero Trust Architectureの原則がこの共有攻撃ベクトルを中和する方法を説明しています。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:28:09 GMT)
• Finite-cutoff geometry from double-scaled SYK [0.0]
  二重スケールSYK(DSSYK)モデルの有限カットオフホログラフィック記述を開発する。 有限カットオフホログラフィック辞書にエンド・オブ・ザ・ワールド・ブレインを組み込む方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:00:00 GMT)
• Feasibility Ceilings Before Learning: Sizing and Timing Bounds for Drone-Mesh Interception [0.0]
  固定された場所を守るインターセプターのメッシュは、接近する物体の予測到着点を越えて広まらなければならない。 半径 r の円盤を覆う N 個のエージェントは、あるエージェントの円盤の中に引き出された点が落ちるように、確率密度を越えて広がる。 任意のポリシーが選択される前に性能を束縛する量について閉形式を与え、それぞれがモンテカルロによって検証される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:09:35 GMT)
• Fast Forgiving Base64 Decoding with SIMD Instructions [0.0]
  SIMDループ内の空白を除去するブロック指向デコードアルゴリズムを提案する。 我々のC++デコーダは、最近のAMD Zen 5プロセッサで94GB/sに達する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:45:11 GMT)
• F2A-ObjectNav: An Adaptive Agentic Architecture for Object-Goal Navigation [0.0]
  オブジェクトゴールナビゲーションでは、不慣れな環境を探索し、対象オブジェクトを特定し、候補インスタンスに向かって移動し、観測対象がミッション目標を満たすかどうかを確実に決定するために、実施エージェントが必要である。 本研究は,2段階の開発プロセスを通じてこの問題を考察する。 ステージIでは、探索、オブジェクト検出、ターゲット検証の組み合わせを調べるために固定されたモジュラーフレームワークが使用される。 その結果,ナビゲーション性能,検証信頼性,実行時間,モデル関連コストのトレードオフが明らかとなった。 F2A-ObjectNavはAI2-THOR,Robothor,ProcTHの各25エピソードで評価される
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 05:41:58 GMT)
• Exact analytical spectra of an effective field-modified radial Schrödinger equation by the Nikiforov--Uvarov method [0.0]
  我々は、コリニア静電場および磁場中における荷電スピンレス粒子に対する有効放射型シュルディンガー方程式を再検討する。 我々は、三対角表現アプローチ(TRA)を使わずに、同じ方程式を正確に解くことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:13:50 GMT)
• Evaluating Model Capabilities After Benchmark Saturation [0.0]
  AI能力の急速な進歩は、ベンチマークの飽和を引き起こしている。 ベンチマーク項目は 通常のスコアよりも はるかに多くの情報を生成します ベンチマークスコアが飽和した後でも,これらの書き起こしがモデル機能評価に有効かどうかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:08:04 GMT)
• Entanglement of superpositions in zero-energy subspace: insights from stabilizer theory [0.0]
  周期的境界条件を持つ幾何学的局所スピン-1/2鎖の重ね合わせについて検討する。 単一の局所パウリ相互作用と非可換な相互作用によって生成されるハミルトニアンにとって、この最小値は固定相互作用範囲における体積法則に従う。 最も絡み合った重ね合わせの構造はまた、鎖の2つのハーフと非ゼロエネルギーの状態の間で分離可能なゼロエネルギー状態を含む、より正確な固有状態の構成を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:31:38 GMT)
• Energy-constrained two-way capacity bounds for noisy Gaussian channels [0.0]
  本研究では, 熱減衰, 雑音増幅, 加法ガウス雑音に対する適応的弱い逆境界を導出する。 境界は絡み合う領域全体で消え、無限エネルギーで対応するPLOBに近づく。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:53:36 GMT)
• Energy-constrained two-way capacities of pure-loss and quantum-limited amplifier channels [0.0]
  2009年に導入されたリバースコヒーレント情報率の最適性を確立する。 ハードな全光子数のカットオフを持つ並列プロトコルの場合、同じエネルギー制約の容量公式は指数関数的な強い逆を満たす。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:42:23 GMT)
• Empirical Evaluation of Machine Learning for Cloud Cryptojacking Detection: Effects of Preprocessing and Evaluation Protocols [0.0]
  本稿では,AIベースのクラウド・暗号ジャック検出のための機械学習モデルとして広く利用されている6つのモデルについて,実証評価を行った。 評価モデルにはRandom Forest、XGBoost、LightGBM、Gradient Boosting、Decision Tree、K-Nearest Neighbors(KNN)などがある。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 01:25:30 GMT)
• Empirical Boundaries of Reservoir Computing for Few-Shot Sequence Pattern Tasks [0.0]
  本稿では,Echo State Networks (ESNs) の分布, アーキテクチャ, 最適化の変種を実験的に解析する。 パターン補完や単純なコピーなどのメモリタスクには,線形状態の保存が不可欠であることを示す。 本研究では,Deep ESNにおいて,構造的タスクにおいて従来の読み出しよりも優れるレイヤ間の共有読み出し機構を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:12:56 GMT)
• Detection of Potato Plant Leaf Diseases using Convolutional Neural Networks [0.0]
  本研究は,ジャガイモの葉を3つのカテゴリーに分類する,軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を開発した。 提案手法は,エチオピアのAwi Zoneにあるジャガイモ農場から収集した247枚の画像を含む独立フィールドデータセットを用いて,2,215枚の画像を用いて訓練を行った。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 17:36:33 GMT)
• Design Creativity Bench: Measuring creativity in LLM-Generated UI [0.0]
  UI設計の多様性と適切性を評価するベンチマークであるDesign Creativity Benchを紹介します。 同じプロンプト(オリジナル性)上のモデル間の識別性、異なる製品ドメイン(創造範囲)における同じUI目標のための2つのプロンプト間のモデル設計がどの程度変化するか、そして各デザインが満たす短い受け入れ基準の共有(適切性)を測定する。 我々の研究は、LLMのデフォルト出力が一般的には適切であるが、人間のベースラインよりもかなり反復的であることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:42:05 GMT)
• Demonstration of a mobile ion-trap quantum device [0.0]
  本報告では, 線形ポールトラップに閉じ込められた数千個のイオンが, 距離数km, 輸送時間15分から45分で最初に輸送されたことを報告する。 これらの結果は、動作中に動作可能な移動型トラップイオン量子デバイスの基礎を確立し、実験施設間でのポールトラップ内のエキゾチックイオンの輸送を可能にする可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:58:47 GMT)
• Degeneracy graph determinants and higher-dimensional Young diagrams [0.0]
  基底特性は、プロジェクターベースでこれらの単項の値の行列の非消滅行列式と等価であることを示す。 行列式の指数は、グラフのノードに付随する高次元ヤング図形の重複体積であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:41:04 GMT)
• Deep Reinforcement Learning for HPC Job Scheduling: A Statistical Evaluation [0.0]
  6つのDRL処理の比較:PPO、アドバンテージアクター・クリティカル(A2C)、ディープQネットワーク(DQN) 均一なトレースでは、マスク付きDRL処理は平均待ち時間平均と最大制限時間低下を大幅に改善する。 MaskablePPOは、両方の痕跡の完全な治療のうち、平均待ち時間ランキングでトップであるが、Nemenyiの比較ではMaskableA2Cと有意な差は見つからない。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 23:02:02 GMT)
• Decision-FLIP: Budget-Free Structured Pruning for Gaussian Occupancy Models [0.0]
  Decision-FLIPは、無償のコンパイルフレームワークである。 読み出しから行が削除されたときに変化するvoxel argmax決定数によって、各永続行をスコアする。 ストリーミングバンクでは、各行のライフサイクルを通じて、ワープ、デス、リフィルを通じてスコアが統合される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:48:09 GMT)
• Cross-subject decoding of imagined speech from scalp EEG: a leakage-controlled evaluation on three public corpora [0.0]
  我々は2020年の国際脳-コンピュータインタフェースコンペティションの3つの公開コーパス、ds003626、KaraOne、Track 3を分析した。 482人以上の受講者を受講したが、複数の比較の修正は成功しなかった。 これらのコーパスでは、想像された音声コンテンツは、検討した表現を通して人間を移動しなかった。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 21:25:50 GMT)
• Complete or Sparse: A Tale of Two Identifiabilities [0.0]
  寸法が不十分な場合、識別性は一般的に失敗し、エンコーダは非線形となる。 次に,線形混合だけでなく,個々の潜伏変数の回復に制約を加えることが示される。 本フレームワークは非線形ICA, 圧縮センシング, ニューラルネットワークの解釈可能性を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 19:37:20 GMT)
• Competitive scaling of small-subsystem-optimization heuristics for LABS [0.0]
  我々はNスピンのグローバルシステムを直接最適化する頑丈なシステムと競合する時間とソリューションのスケーリングを示す。 この結果から,少数の論理スピンしか持たない特殊最適化ハードウェアは実用的妥当性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:23:06 GMT)
• Collective Organization of String Fragmentation [0.0]
  ハドロン物質へのコヒーレント凝縮弦の再構成は、非平衡ゲージ力学における中心的な開問題である。 大規模シュウィンガーモデルのリアルタイムテンソルネットワークシミュレーションを用いて、弦断片化の基礎となる集合組織を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:33:30 GMT)
• Coherent-State Integrals Beyond the Domain of Operator Products [0.0]
  有界作用素の場合、積はベクトル上に存在する必要はないが、積分は依然として収束する。 このギャップは2光子指数の$ea2eadagger2$で、完全に追跡できる。 1つのエルミート型函数は、その存在する行列元と、それらが収束する任意の点における積分と級数とに一致する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:26:22 GMT)
• Classification of quantum states through conserved operators [0.0]
  我々は保存演算子(CO)に基づく分類フレームワークを開発する。 我々は、分離可能な状態のように、$n$ quditsの場合のように、最も重い状態が最大に達することを証明している。 このアプローチをマルチキュービットSLOCCに適用し、代数的および階数的COsから相補的な分類を得る。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 22:03:28 GMT)
• CktHGVAE: A Symmetric Design/State Heterogeneous Graph Variational Autoencoder for Transistor-level Analog/Mixed-signal Circuit Design and Analysis [0.0]
  CktHGVAE (CktHGVAE) は、トランジスタレベルのアナログ/混合信号CMOS回路用のグラフ変分オートエンコーダである。 提案モデルは、AMS CMOS回路設計の自動化の基礎となる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 03:25:56 GMT)
• Choosing the Number of Attention Heads from Intrinsic Dimension: A Small-Scale Study [0.0]
  WikiText の DistilBERT 埋め込みをトレーニングしたネストドロップアウト VAE を用いて,本質的な次元を推定する。 スクラッチから訓練した小さな4層トランスでは、10頭と32頭が統計的にSST-2およびMRPCに等価である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 10:50:40 GMT)
• Causal memory and structural complexity of correlated quantum sequences [0.0]
  量子空間級数に対する計算力学の完全量子拡張を開発する。 メモリ最小因果生成器は、等尺的に出力を生成するために選択可能であることを示す。 このクラス内では、基本的なエントロピー速度が消滅し、因果生成は時間反転の下で対称であり、全てのメモリフルプロセスが無限量子マルコフ位を持つことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:59:38 GMT)
• Casimir Sign Reversal from Finite-Range Bogoliubov Fluctuations [0.0]
  ボゴリューボフスペクトルに有限範囲の補正を施した3次元ボース流体の零温度カシミール効果について検討した。 規制に依存しないポアソン推定計算により、カシミールエネルギーの符号逆転が可能であることが確認される。 導電性ナノメカニカル共振器の周波数応答から生じる非線形力則を探索する方法について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:25:42 GMT)
• Calibration and Risk-Budgeted Decisions with System One Models [0.0]
  LLMとエージェントは、入力を許可/ブロックしたり、検索したドキュメントを破棄/保存したりといったバイナリな決定に頼っている。 我々は,この設定におけるシステム1決定スコアについて,不確実な場合には保守的なフォールバックをデフォルトにすることで検討する。 テストリスクが定義された設定の約半数において、閾値選択の単純基線が目標リスクを超えていることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:54:01 GMT)
• Bridging the Topological Divide: Dual-Branch Graph Distillation with Semantic Priors for Robust Cold-Start Recommendation [0.0]
  本稿では,Dual-Branch Graph Knowledge Distillation FrameworkであるDualGCNを提案する。 分離した2段階の訓練パラダイムの下で運用する。 セマンティック・学生ブランチは、高忠実度クロスモーダルアライメントを達成するために、残留マッピング機構とマグニチュードに依存しないコサイン蒸留の目的を用いる。 3つの実世界のベンチマークデータセットによる実験では、厳密なコールドスタートシナリオにおいて、DualGCNが最先端のベースラインを大幅に上回っていることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:43:38 GMT)
• Boundary-induced geometrical frustration in a square Rydberg-atom lattice [0.0]
  格子径パリティに誘起される正方格子Rydberg-atom配列の密度波位相における幾何学的欠陥について検討した。 本研究は,プログラム可能な量子物質における大域秩序決定における境界と格子サイズの役割を評価するものである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:00:04 GMT)
• BANGLAPLAN: A Benchmark for Constraint-Based Planning and Decision-Making in Bangla [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、アポイントメントや計画、限られたリソースの割り当てを支援する。 明確な制約の下でバングラで計画と意思決定を評価するための既存のベンチマークは、まだ不足している。 BANGLAPLANはバングラデシュの日常生活と機関に根ざした10のタスクファミリーを対象とした1000の課題のベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 07:32:32 GMT)
• Average-Reward Policy Identification from a Single Continuing Trajectory [0.0]
  強化学習では、エージェントは未知の環境を探索し、良い意思決定をする方法を学ぶ必要がある。 ひとつの軌道から学ぶには、より多くの経験が必要だと期待するのは当然です。 そこで我々は,必要なサンプルを効率的に収集しながら,情報収集の場所を学習するアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:57:47 GMT)
• Autonomous optomechanical Maxwell Demon engine [0.0]
  我々は、量子ビットに吸収された熱を量子電池の集団反転に変換する機械的マックスウェルデーモンエンジンの完全自律モデルを提案する。 我々は、結合系に対する局所的および大域的リンドブラッドマスター方程式を導出し、エンジンが効率的に動作するパラメータ状態を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 08:51:23 GMT)
• Attention-Based Spatio-Temporal Approach for Fire and Smoke Detection [0.0]
  本稿では,空間的特徴と時間的特徴を併用して,現場の煙や火災を検出する手法を提案する。 それぞれの部分のタスクは、モデルが堅牢なパフォーマンスを持つように、前の部分のエラーを減らすことである。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 13:00:33 GMT)
• Anuvani-LID: Robust and Calibrated Spoken Language Identification for Indian Languages [0.0]
  我々は、22のインド語とインドアクセント付き英語にまたがる54,643時間のインド語音声で訓練された115MパラメータLIDコンバータモデルであるAnuvani LIDを提案する。 ジェミニの24ポイントを1秒で上回り、他のシステムが0.713を超えない23言語で0.897得点し、ECEの0.008に校正されている。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 14:29:35 GMT)
• Anuvani-Diarization: Zero Shot Speaker Diarization and Annotation Conventions Across 22 Languages [0.0]
  話者ダイアリゼーションの課題である、誰がいつ話すかを知ることは、音声応用に不可欠である。 IndicDiarBenchにおける22言語すべてにわたる話者ダイアリゼーションの体系的研究について述べる。 インド会話に自己教師付きエンドツーエンドセグメンテーションモデルを適用するAnuvani-Diarizationを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 15:12:20 GMT)
• Analyzing performance of Retrieval Augmented Generation models for Question Answering Tasks [0.0]
  我々は、最適化されたハイブリッドRAGシステムの開発を導くために、高性能な要素を抽出することを目指している。 文化的根拠と非文化的疑問に対して,RAGの統合がパフォーマンスを異なるものにするかどうかを検討する。 我々の研究は、現在の手法を評価するだけでなく、より正確で効率的な質問応答パイプラインの将来の設計への道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 16:14:55 GMT)
• Alternating Squeezing and Photon Subtraction for Optical Cat-State Generation [0.0]
  シュルディンガー・キャット状態は、量子情報処理にとって重要な非ガウス的資源である。 我々は、交互スキューズと光子数減算操作を解析する。 交代方式の最適アーキテクチャは、2つの単一サブトラクションエンドポイント構成のうちの1つに還元される。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 18:00:05 GMT)
• Acoustic scattering from quantum dynamics [0.0]
  圧縮性流体中で伝搬する音波の散乱は、非エルミート・ハミルトン作用素のクラスによって生成される量子力学とリンクする。 これは、音響散乱における相互性定理の新たな証明を提供するために用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 09:31:28 GMT)
• A note on the A.C. spectrum of limit-periodic Jacobi matrices [0.0]
  弱指数クラス $EC()$ の極限周期ヤコビ行列は、$$ が十分大きいとき、純粋に絶対的に連続なスペクトル型を持つことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:04:10 GMT)
• A low-cost compact muon detector for millikelvin operation [0.0]
  電離放射線は超伝導量子ビットの相関誤差を発生させる。 宇宙ミューオンはこの背景の構成要素であり、地上で部分的に遮蔽されるだけである。 2つのプラスチックシンチレータモジュールからなる低コストでコンパクトなミューオン検出器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 12:52:09 GMT)
• A Strong Harness Narrows the Model Gap: A Comparative Evaluation for Legislative Document-to-XML Conversion [0.0]
  本稿では、米国の州法を厳密でスキーマに制約されたXMLに変換する産業用パイプラインについて報告する。 制御されたアブレーションは、3つのハーネス(ゼロショット、ツール使用エージェント、マルチエージェントパイプライン)を渡り、2つの管轄区域から153枚の金紙幣にクロードモデル3つを配置する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 11:15:25 GMT)
• A Reconstruction of Michelson Interference from On--Off Detection Statistics [0.0]
  本稿では,単一光子カウンタとマクロパス差分データの2値統計のみに基づくMichelson干渉現象を再構成する。 干渉縞の調和形式は波動モデルを公理として採用した結果ではないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 04:35:35 GMT)
• A Multi-Tiered AI Accessibility Model (MAIAM): Proportionate Access and Capability Limits for Comprehensive Frontier AI Safety [0.0]
  我々は、目的、安全性、能力によってアクセスをソートするMAIAM(Multi-Tiered AI Accessibility Model)を提案する。 私たちは、開発者がリリース後に持っているすべての安全レバーを、フロンティアクラスのウェイトを禁止している理由を示しています。 能力、自律性、ドメイン・コンシークエンス、使用/安全軸に沿った階層にシステムを割り当てる基準を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:52:28 GMT)
• A Bethe-Ansatz Source of Early Token Correlations: A marginal-preserving construction for parallel proposals [0.0]
  並列トークンの提案には、単に正確なトークン限界ではなく、共同法則が必要である。 我々は周期的なXXZ鎖から座標-ベーテ-アンザッツ法則を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 20:07:58 GMT)
• $S^3$-Nav: Structured Spatial-Semantic Decision Making for Language-Guided Robot Navigation [0.0]
  S3$-Navは、言語誘導ロボットナビゲーションのための構造化された空間意味決定フレームワークである。 高レベルポリシーにキャパシティ制御されたタスク条件のビューのみを公開しながら、永続的な空間意味状態を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Wed, 14 Oct 2026 02:25:44 GMT)