Dynamic Parallel Tree Search for Efficient LLM Reasoning [102.2] Tree of Thoughts (ToT) は大規模言語モデル(LLM)推論を強化し、分散木としての問題解決を構造化する。
推論における推論経路を動的に最適化することを目的とした,新しい並列化フレームワークであるDynamic Parallel Tree Search (DPTS)を提案する。
Qwen-2.5とLlama-3のMath500とGSM8Kデータセットによる実験では、DPTSは平均で2-4倍効率が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:13:37 GMT)
PlanGEN: A Multi-Agent Framework for Generating Planning and Reasoning Trajectories for Complex Problem Solving [89.6] 制約,検証,選択という3つの重要な要素を持つモデルに依存しない,スケーラブルなエージェントフレームワークであるPlanGENを提案する。
具体的には、推論時間アルゴリズムの性能を向上させるために、制約誘導反復検証を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:21:56 GMT)
MacGyver: Are Large Language Models Creative Problem Solvers? [87.7] 本稿では, 現代LLMの創造的問題解決能力について, 制約付き環境下で検討する。
我々は1,600以上の実世界の問題からなる自動生成データセットであるMACGYVERを作成する。
我々はLLMと人間の両方にコレクションを提示し、それらの問題解決能力を比較して比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 22:31:33 GMT)
The Law of Knowledge Overshadowing: Towards Understanding, Predicting, and Preventing LLM Hallucination [85.2] 本稿では,知識のシェードイングをモデル化することで,事実の幻覚を定量化する新しい枠組みを提案する。
オーバシャドウ(27.9%)、MemoTrap(13.1%)、NQ-Swap(18.3%)のモデル事実性を顕著に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 08:36:06 GMT)
MM-Embed: Universal Multimodal Retrieval with Multimodal LLMs [78.5] 本稿では,マルチモーダル大言語モデル(MLLM)を用いた情報検索手法を提案する。
まず,16個の検索タスクを持つ10個のデータセットに対して,MLLMをバイエンコーダレトリバーとして微調整する。
我々のモデルMM-Embedはマルチモーダル検索ベンチマークM-BEIR上で最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:33:26 GMT)
Pointwise Mutual Information as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation [78.3] 文脈と問合せの間のポイントワイドな相互情報は,言語モデルの性能向上に有効な指標であることを示す。
本稿では,文書と質問のポイントワイドな相互情報を利用する2つの手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:35:11 GMT)
Metadata Conditioning Accelerates Language Model Pre-training [76.5] そこで本研究では,Metadata Conditioning then Cooldown (MeCo) と呼ばれる新しい手法を提案する。
MeCoは、さまざまなモデルスケール(600Mから8Bパラメータ)とトレーニングソース(C4、RefinedWeb、DCLM)の事前トレーニングを著しく加速する
MeCoは驚くほどシンプルで、計算オーバーヘッドを追加せず、より有能でステアブルな言語モデルを生成するという約束を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 19:05:52 GMT)
Rectifying Conformity Scores for Better Conditional Coverage [75.7] 本稿では,分割共形予測フレームワーク内で信頼セットを生成する新しい手法を提案する。
本手法は,任意の適合度スコアのトレーニング可能な変換を行い,条件付き範囲を正確に確保しつつ,条件付き範囲を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 19:54:14 GMT)
A Survey on Mechanistic Interpretability for Multi-Modal Foundation Models [74.5] 基礎モデルの台頭は機械学習の研究に変化をもたらした。
マルチモーダル・ファンデーション・モデル(MMFM)は、ユニモーダル・フレームワークを超えて、ユニークな解釈可能性の課題を提起する。
本研究は,(1)多モーダルモデルへのLLM解釈可能性法の適応,(2)単モーダル言語モデルとクロスモーダルシステムとの機械的差異の理解の2つの重要な側面について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:55:26 GMT)
GenAI Content Detection Task 1: English and Multilingual Machine-Generated Text Detection: AI vs. Human [71.4] 我々は,Coling 2025におけるGenAIワークショップの一環として,バイナリマシン生成テキスト検出における共有タスクを提案する。
このタスクは、モノリンガル(英: Monolingual)とマルチリンガル(英: Multilingual)の2つのサブタスクから構成される。
本稿では,データの包括的概要,結果の概要,参加システムの詳細な説明,提出内容の詳細な分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:49:12 GMT)
Mixture Compressor for Mixture-of-Experts LLMs Gains More [71.0] 我々は、Mixture-of-Experts Large Language Model (MoE-LLMs) のためのトレーニング不要なMixture-Compressorを提案する。
我々のMCは静的量子化と動的プルーニングを統合し、より少ない精度でMoE-LLMの極端な圧縮を実現する。
例えば、2.54ビットでは、MCは76.6%を圧縮し、平均精度損失は3.8%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:19:05 GMT)
Understanding and Mitigating Hyperbolic Dimensional Collapse in Graph Contrastive Learning [70.1] 双曲空間における高品質グラフ埋め込みを学習するための新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
具体的には、階層的なデータ不変情報を効果的にキャプチャするアライメントメトリックを設計する。
双曲空間において、木の性質に関連する葉と高さの均一性に対処する必要があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 18:33:24 GMT)
A Federated Framework for LLM-based Recommendation [65.1] 大規模言語モデル(LLM)は、微調整されたユーザ行動データを通じて生成レコメンデーションシステムに権限を与えている。
ユーザーデータを利用すると、重大なプライバシー上のリスクが発生し、倫理上のジレンマやデータ保護規則違反につながる可能性がある。
プライバシー問題に対処するため、Fed4Rec(Federated Learning for Recommendation)が有望なソリューションとして特定されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:10:46 GMT)
FeatSharp: Your Vision Model Features, Sharper [64.3] 低解像度ビジョンエンコーダの特徴マップを協調的に安価にアップサンプリングする新しい手法を提案する。
本稿では,この手法がコア認識タスクおよび集約モデル(RADIO)トレーニングにおいて有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:54:49 GMT)
ThinkBench: Dynamic Out-of-Distribution Evaluation for Robust LLM Reasoning [61.8] ThinkBenchは、大規模言語モデル(LLM)の評価フレームワークである。
推論モデルと非推論モデルの評価を統一する。
ThinkBenchは、LLMの信頼性評価を効果的に提供し、データ汚染の影響を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:41:51 GMT)
REFINE: Inversion-Free Backdoor Defense via Model Reprogramming [60.6] ディープニューラルネットワーク(DNN)に対するバックドア攻撃は、重大なセキュリティ脅威として浮上している。
モデル再プログラミングに基づく逆フリーバックドア防御手法であるREFINEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:29:12 GMT)
CEB: Compositional Evaluation Benchmark for Fairness in Large Language Models [58.6] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクを処理するために、ますます多くデプロイされている。
LLMが示すバイアスを評価するために、研究者は最近、様々なデータセットを提案している。
我々は,様々な社会的グループやタスクにまたがる様々なバイアスをカバーした構成的評価ベンチマークであるCEBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:44:54 GMT)
OmniParser V2: Structured-Points-of-Thought for Unified Visual Text Parsing and Its Generality to Multimodal Large Language Models [58.5] VsTP(Visually-situated text parsing)は、自動化された文書理解の需要が高まり、最近顕著な進歩を遂げている。
既存のソリューションは、タスク固有のアーキテクチャと個々のタスクの目的に依存していることが多い。
本稿では,テキストスポッティング,キー情報抽出,テーブル認識,レイアウト解析など,VsTPの典型的なタスクを統一する汎用モデルであるOmni V2を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:32:01 GMT)
DSBench: How Far Are Data Science Agents to Becoming Data Science Experts? [58.3] 現実的なタスクでデータサイエンスエージェントを評価するためのベンチマークであるDSBenchを紹介する。
このベンチマークには、466のデータ分析タスクと、EloquenceとKaggleのコンペからソースされた74のデータモデリングタスクが含まれている。
現状のLLM, LVLM, エージェントを評価したところ, 最高のエージェントはデータ解析タスクの34.12%しか解決できず, RPG(Relative Performance Gap)は34.74%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:33:40 GMT)
Draw-and-Understand: Leveraging Visual Prompts to Enable MLLMs to Comprehend What You Want [58.1] 我々はDraw-and-Understandフレームワークを提案し、視覚的プロンプト理解機能をMLLM(Multimodal Large Language Models)に統合する方法を探る。
視覚的なプロンプトにより、ユーザーはマルチモーダルなインストラクションを通じて対話することができ、モデルの対話性ときめ細かなイメージ理解を高めることができる。
本稿では,様々な学習済みMLLMに適応し,様々な視覚的プロンプトを認識可能な汎用アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:02:39 GMT)
Learning Clustering-based Prototypes for Compositional Zero-shot Learning [56.6] ClusProは、コンポジションゼロショット学習のための堅牢なクラスタリングベースのプロトタイプマイニングフレームワークである。
それは、多様化されたプロトタイプの集合を通じて、プリミティブの概念的境界を定義する。
ClusProは、学習可能なパラメータを追加することなく、非パラメトリックな方法でプロトタイプクラスタリングを効率的に実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:28:05 GMT)
ELBA-Bench: An Efficient Learning Backdoor Attacks Benchmark for Large Language Models [55.9] 生成可能な大規模言語モデルは、バックドアアタックに対して脆弱である。
$textitELBA-Bench$は、パラメータを効率的に微調整することで攻撃者がバックドアを注入できるようにする。
$textitELBA-Bench$は1300以上の実験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:55:28 GMT)
A Survey of Model Extraction Attacks and Defenses in Distributed Computing Environments [55.6] モデル抽出攻撃(MEA)は、敵がモデルを盗み、知的財産と訓練データを公開することによって、現代の機械学習システムを脅かす。
この調査は、クラウド、エッジ、フェデレーションのユニークな特性がどのように攻撃ベクトルや防御要件を形作るのかを、緊急に理解する必要に起因している。
本研究は, 自動運転車, 医療, 金融サービスといった重要な分野において, 環境要因がセキュリティ戦略にどう影響するかを実証し, 攻撃手法と防衛機構の進化を系統的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:46:50 GMT)
Generalization of exact operators of the Foldy-Wouthuysen transformation to arbitrary-spin particles in nonstationary fields [55.2] 我々はFoldy-Wouthuysen表現を使い、相対論的量子力学のSchr"odinger図を得ることができる。
非定常の場合、任意のスピン粒子に対するFoldy-Wouthuysen変換の正確な非指数的および指数的作用素を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:54:58 GMT)
Analysis of Unstructured High-Density Crowded Scenes for Crowd Monitoring [55.2] 我々は,人群集の組織的動きを検出する自動システムの開発に興味がある。
コンピュータビジョンアルゴリズムは、混雑したシーンのビデオから情報を抽出することができる。
組織化されたコホート内の参加者数を見積もることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:16:41 GMT)
Learning with Less: Knowledge Distillation from Large Language Models via Unlabeled Data [54.9] 現実世界のNLPアプリケーションでは、Large Language Models (LLMs) は巨大なデータセットの広範なトレーニングのために、有望なソリューションを提供する。
LLKDは、教師と学生の両方の信号を組み込んだ適応的なサンプル選択法である。
総合的な実験により,LLKDは高いデータ効率で,様々なデータセットで優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:01:34 GMT)
Stealing Training Data from Large Language Models in Decentralized Training through Activation Inversion Attack [53.8] 分散トレーニングは、大規模言語モデル(LLM)のトレーニングを民主化する、リソース効率のよいフレームワークになっている。
本稿では、分散トレーニングにおけるトレーニングデータからのプライバシー漏洩という、新しくて現実的な攻撃面を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:19:20 GMT)
ChatSOP: An SOP-Guided MCTS Planning Framework for Controllable LLM Dialogue Agents [52.7] 対話エージェントの制御性を高めるため,SOP誘導モンテカルロ木探索(MCTS)計画フレームワークを提案する。
これを実現するために、GPT-4oを用いた半自動ロールプレイシステムを用いて、SOPアノテーション付きマルチシナリオ対話からなるデータセットをキュレートする。
また、SOP予測のための教師付き微調整と思考の連鎖推論を統合する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:11:18 GMT)
DebUnc: Improving Large Language Model Agent Communication With Uncertainty Metrics [52.2] 大規模言語モデル(LLM)の精度向上のためのマルチエージェント論争が紹介されている。
エージェントの信頼性を評価するために不確実性指標を用いた議論フレームワークであるDebUncを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:15:58 GMT)
Learn while Unlearn: An Iterative Unlearning Framework for Generative Language Models [52.0] 3つのコアコンポーネントで構成されるICU(Iterative Contrastive Unlearning)フレームワークを紹介する。
知識未学習誘導モジュールは、未学習の損失を使用して、特定の知識を除去するためにターゲットとする。
Contrastive Learning Enhancementモジュールは、純粋な未学習の目標に対してモデルの表現力を保持する。
イテレーティブ・アンラーニング・リファインメントモジュールは、進行中の評価と更新を通じて、アンラーニングプロセスを動的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:45:39 GMT)
A Survey on 3D Gaussian Splatting [52.0] 3D Gaussian splatting (GS) は、明示的な放射場とコンピュータグラフィックスの変換技術として登場した。
本稿では,3D GSの領域における最近の発展と重要な貢献について,初めて体系的に概説する。
前例のないレンダリング速度を実現することで、3D GSは、仮想現実からインタラクティブメディアなど、数多くのアプリケーションを開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:56:50 GMT)
PersGuard: Preventing Malicious Personalization via Backdoor Attacks on Pre-trained Text-to-Image Diffusion Models [51.5] 特定の画像の悪質なパーソナライズを防ぐ新しいバックドアベースのアプローチであるPersGuardを紹介する。
我々の手法は既存の技術よりも優れており、プライバシーと著作権保護に対するより堅牢なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:47:55 GMT)
2D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate Radiance Fields [50.1] 3D Gaussian Splatting (3DGS)は近年,高画質の新規ビュー合成と高速レンダリングを実現し,放射界再構成に革命をもたらした。
多視点画像から幾何学的精度の高い放射場をモデル化・再構成するための新しいアプローチである2DGS(2D Gaussian Splatting)を提案する。
競合する外観品質、高速トレーニング速度、リアルタイムレンダリングを維持しつつ、ノイズフリーかつ詳細な幾何学的再構成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:03:47 GMT)
WebCode2M: A Real-World Dataset for Code Generation from Webpage Designs [49.9] 本稿では256万のインスタンスからなる新しいデータセットであるWebCode2Mを紹介する。
WebCode2Mの有効性を検証するため,WebCoderという名称のVision Transformer(ViT)に基づくベースラインモデルを導入し,公正比較のためのベンチマークを確立する。
ベンチマークの結果、我々のデータセットは、Webページの設計からコードを生成するMLLMの能力を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:15:18 GMT)
DUPRE: Data Utility Prediction for Efficient Data Valuation [49.6] Data Shapleyのような協調ゲーム理論に基づくデータ評価では、データユーティリティを評価し、複数のデータサブセットに対してMLモデルを再トレーニングする必要がある。
我々のフレームワークである textttDUPRE は、モデル再学習による評価ではなく、データユーティリティを予測することによって、サブセット評価当たりのコストを削減できる代替手法を採用しています。
具体的には、いくつかのデータサブセットのデータユーティリティを評価すると、textttDUPREは、他のすべてのデータサブセットの有用性を予測するために、emphGaussianプロセス(GP)回帰モデルに適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 08:53:39 GMT)
Semantic Gaussian Mixture Variational Autoencoder for Sequential Recommendation [49.5] 本稿では,VAEに基づくシークエンシャルレコメンデーションモデルであるSIGMAを提案する。
SIGMAは多利活用のための確率的多利抽出モジュールを含む。
公開データセットの実験では、SIGMAの有効性が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 08:29:52 GMT)
Merger-as-a-Stealer: Stealing Targeted PII from Aligned LLMs with Model Merging [49.3] この攻撃を実現するための2段階フレームワークである textttMerger-as-a-Stealer を提案する。
まず、攻撃者は悪意のあるモデルを微調整し、PII関連のクエリに応答するよう強制する。
次に、攻撃者は直接PII関連クエリをマージしたモデルに入力し、ターゲットPIIを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:34:53 GMT)
MolSpectra: Pre-training 3D Molecular Representation with Multi-modal Energy Spectra [48.5] エネルギースペクトルを利用して3次元分子表現(MolSpectra)の事前学習を強化することを提案する。
具体的には,マルチスペクトルエンコーダのSpecFormerを提案する。
コントラスト目標を用いた3Dエンコーダとスペクトルエンコーダの出力の調整により,分子の3Dエンコーダの理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:34:32 GMT)
Verifiable by Design: Aligning Language Models to Quote from Pre-Training Data [48.4] 事前学習データにおいて,信頼された情報源から動詞句を引用するモデルを構築した。
Quote-Tuningの中核は、信頼されたコーパスに対するテキストを効率的に検証する高速なメンバシップ推論機能である。
実験により、Quote-Tuningは、ベースモデルと比較して高品質なドキュメントからの動詞の引用を最大130%増加させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 01:13:38 GMT)
A Stepwise Distillation Learning Strategy for Non-differentiable Visual Programming Frameworks on Visual Reasoning Tasks [48.2] 各種VRタスクにおける非微分可能なVPorgのためのステップワイズ蒸留学習戦略を提案する。
我々のSDVPは、VProgの視覚サブタスクのための既存の、よく訓練されたタスク固有のモデルを、対応する視覚サブモジュールによって呼び出されるはるかに大きなVLMに段階的に蒸留する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:43:20 GMT)
Masked Diffusion Models are Secretly Time-Agnostic Masked Models and Exploit Inaccurate Categorical Sampling [47.8] 仮面拡散モデル (MDM) は離散データの生成モデルとして人気がある。
我々はMDMのトレーニングとサンプリングの両方が理論的に時間変数から解放されていることを示す。
一般に使用されている32ビット浮動小数点精度においても,まず基礎となる数値問題を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:28:59 GMT)
A Novel Neural-symbolic System under Statistical Relational Learning [47.3] NSF-SRLと呼ばれる統計的関係学習に基づくニューラルシンボリック・フレームワークを提案する。
シンボリック推論の結果は、深層学習モデルによる予測の洗練と修正に利用され、深層学習モデルはシンボリック推論プロセスの効率を高める。
我々は、このアプローチがニューラルシンボリックシステムの新しい標準となり、汎用人工知能の分野における将来の研究を促進すると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:34:57 GMT)
DBCopilot: Natural Language Querying over Massive Databases via Schema Routing [47.0] 本稿では,DBCopilotについて述べる。DBCopilotは,大規模データベースをルーティングするためのコンパクトで柔軟なコピロットモデルを用いて,課題に対処するフレームワークである。
このフレームワークは、単一の軽量な微分可能な検索インデックスを使用して、大規模データベーススキーマのセマンティックマッピングを構築し、自然言語質問を目的のデータベースやテーブルに関連付け検索方法でナビゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 08:32:05 GMT)
Less is More: Improving LLM Alignment via Preference Data Selection [46.9] DPO(Direct Preference Optimization)は,大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる,有望なアプローチである。
DPOトレーニングにおけるデータセットキュレーションのための新たなマージン最大化原理を提案する。
Ultrafeedbackデータセットの10%しか使用せず、様々なLlamaおよびMistralシリーズモデルに対して3%から8%の改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:15:25 GMT)
Learning to Manipulate under Limited Information [45.0] 私たちは、26サイズの10,000以上のニューラルネットワークをトレーニングし、8つの異なる投票方法に対処しました。
ボルダなど一部の投票手法は限られた情報を持つネットワークで高度に操作可能であるのに対して、Instant Runoffのような投票手法はそうではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 21:33:28 GMT)
Llasa: Scaling Train-Time and Inference-Time Compute for Llama-based Speech Synthesis [44.7] 合成音声に対する列車時間と推論時間計算のスケーリングについて検討する。
実験の結果,Llasa における列車時間計算のスケーリングは,合成音声の自然な性質を常に向上させることがわかった。
探索中に音声理解モデルを検証者として使用し、推論時間のスケーリングによってサンプリングモードが特定の検証者の好みにシフトすることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:32:13 GMT)
Patterns Over Principles: The Fragility of Inductive Reasoning in LLMs under Noisy Observations [43.5] 本稿では,大言語モデルにおいて,ノイズの多い例で融合したデータからルールを推論する能力を評価するタスクであるRobust Rule Injectionを紹介する。
また,SRR(Sample-steered Rule Refinement)を提案する。
本研究は, LLMの推論に挑戦し, 仮説のドリフトやパターンオーバーフィッティングへの感受性を明らかにし, 人為的誘導システム開発に不可欠な実証的証拠を提供した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:03:19 GMT)
Leveraging Invariant Principle for Heterophilic Graph Structure Distribution Shifts [42.8] Heterophilic Graph Neural Networks (HGNN) は、グラフ上の半教師付き学習タスクに対して有望な結果を示している。
異種情報を組み込んだ不変ノード表現を生成可能なフレームワークを提案する。
提案手法は,異種グラフ構造分布シフト下での保証性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:37:14 GMT)
ATRI: Mitigating Multilingual Audio Text Retrieval Inconsistencies by Reducing Data Distribution Errors [42.5] 既存の多言語音声テキスト検索方式は、例えば言語間での類似性マッチングのような不整合に悩まされている。
1対kのコントラスト学習とオーディオ-英語のコントラスト学習を用いた一貫したML-ATR方式を提案する。
提案手法は,英語を含む8つの主流言語に対して,リコールと整合性評価の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:13:13 GMT)
Recurrent Knowledge Identification and Fusion for Language Model Continual Learning [41.9] Recurrent-KIF は Recurrent Knowledge Identification and Fusion のためのCLフレームワークである。
人間の連続学習にインスパイアされたRecurrent-KIFは、内部ループを使用し、新しいタスクに迅速に適応する。
新しい知識と歴史的知識の融合を世界規模で管理する外ループ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:37:27 GMT)
Tur[k]ingBench: A Challenge Benchmark for Web Agents [41.9] TurkingBenchは、テキストインストラクションとマルチモーダルコンテキストを備えたWebページとして提示されるタスクからなるベンチマークである。
このベンチマークには158タスクにまたがる32.2Kインスタンスが含まれている。
言語のみのモデルと視覚言語モデルを含む,最先端のプライベートモデルとオープンソースモデルの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 01:33:54 GMT)
VibNet: Vibration-Boosted Needle Detection in Ultrasound Images [40.6] VibNetは、米国の画像における針検出の可視性と精度を高めるために設計された学習ベースのフレームワークである。
VibNetはニューラルショートタイムフーリエ変換Hough変換モジュールを統合して、モーション特徴抽出やニードル検出を含む連続的なサブゴールを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:52:36 GMT)
Your Diffusion Model is Secretly a Certifiably Robust Classifier [40.3] 拡散分類器が$O(1)$ Lipschitznessを持ち、それらの証明された堅牢性を確立し、それらの固有のレジリエンスを実証する。
その結果、CIFAR-10の80%以上と70%以上は、それぞれ0.25未満の標準と0.5未満の逆方向の摂動下での強靭性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:23:28 GMT)
Linear Attention for Efficient Bidirectional Sequence Modeling [40.0] この研究はLIONフレームワークを導入し、双方向シーケンスモデリングにおける線形トランスフォーマーの新たな理論基盤を確立する。
LION-LIT, (Katharopoulos et al., 2020), LION-D, Extend RetNet (Sun et al., 2023), and LION-S, a linear transformer with a stable selective mask of SSMs。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:52:17 GMT)
Implicit Bias of Gradient Descent for Non-Homogeneous Deep Networks [39.4] 指数損失下での非均一深層ネットワークに対する勾配降下(GD)の暗黙バイアスを確立する。
本研究は, 温和な近接均一性条件を満たす多種多様な非均一性ネットワークに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:40:45 GMT)
Graph Self-Supervised Learning with Learnable Structural and Positional Encodings [39.2] 我々は、$k$-hopメッセージパッシングスキームを統合したGNNフレームワークであるemphGenHopNetを紹介する。
また,学習過程全体を通してトポロジ的情報を組み込んだ構造的および位置対応GSSLフレームワークを提案する。
我々の研究は、類似の局所構造を持つグラフと異なるグローバルトポロジを持つグラフを区別するGSSLの能力を大幅に向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:10:06 GMT)
Are We in the AI-Generated Text World Already? Quantifying and Monitoring AIGT on Social Media [39.0] ソーシャルメディアプラットフォームはAIGT(AI-Generated Texts)の存在感が高まっている
その重要性にもかかわらず、AIGTがソーシャルメディア上でどの程度普及しているかは不明だ。
本稿では,オンラインソーシャルメディアプラットフォーム上でAIGTを定量化し,監視することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 08:09:40 GMT)
DualNeRF: Text-Driven 3D Scene Editing via Dual-Field Representation [38.4] Instruct-NeRF2NeRF (IN2N) は、"Iterative dataset update" (IDU) 戦略を通じて、三次元シーン編集への拡散を成功させる。
IN2Nは、背景のぼやけた問題や、局所的なオプティマのトラップに悩まされている。
これらの問題に対処するためにDualNeRFを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:21:55 GMT)
Integrating Personality into Digital Humans: A Review of LLM-Driven Approaches for Virtual Reality [37.7] 大型言語モデル(LLM)をバーチャルリアリティ(VR)環境に統合することで、より没入的でインタラクティブなデジタル人間を作るための新たな経路が開かれた。
本稿では,デジタル人間によるニュアンスな人格特性の活用を可能にする手法を包括的に検討し,ゼロショット,少数ショット,微調整などのアプローチを探求する。
計算要求、レイテンシの問題、マルチモーダルインタラクションのための標準化された評価フレームワークの欠如など、LCM駆動のパーソナリティ特性をVRに統合するという課題を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 01:33:05 GMT)
Mojito: LLM-Aided Motion Instructor with Jitter-Reduced Inertial Tokens [37.3] 慣性計測ユニット(IMU)は軽量でウェアラブルで、プライバシーに配慮したモーションセンシングを提供する。
ストリーミングIMUデータの処理は、無線伝送不安定性、センサノイズ、ドリフトといった課題に直面している。
対話型モーションキャプチャと行動分析のための大規模言語モデルと慣性センシングを統合したインテリジェントモーションエージェントであるMojitoを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:31:58 GMT)
A Comprehensive Survey of Machine Unlearning Techniques for Large Language Models [36.6] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の文脈における機械学習手法について検討する。
LLMのアンラーニングは、LLMから望ましくないデータの影響を取り除くための原則的なアプローチを提供する。
研究の関心が高まりつつあるにもかかわらず、既存の研究を体系的に整理し、重要な洞察を蒸留する総合的な調査は行われていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:46:14 GMT)
Online Optimization for Learning to Communicate over Time-Correlated Channels [36.0] 本研究では,時間関連チャネル上でのコミュニケーション学習におけるオンライン最適化問題について検討する。
楽観的なオンラインミラー降下フレームワークに基づく2つのオンライン最適化アルゴリズムを開発した。
提案手法は,学習システムの予測誤差確率に基づいて線形後悔を導出することで理論的に保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 01:35:43 GMT)
JPPO: Joint Power and Prompt Optimization for Accelerated Large Language Model Services [35.4] 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにおいて顕著な能力を示しており、無線ネットワークへの展開が増加している。
本研究では,Small Language Model (SLM) をベースとしたプロンプト圧縮と無線電力割り当て最適化を組み合わせたフレームワークとして,JPPO(Joint Power and Prompt Optimization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:16:13 GMT)
Is Your Image a Good Storyteller? [35.4] 画像間の意味複雑性には違いがある。
よりリッチなセマンティクスを持つ画像は、鮮明で魅力的なストーリーを伝え、幅広いアプリケーションシナリオを提供することができる。
この問題に対処するために,画像意味評価(ISA)タスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:53:56 GMT)
Protecting Users From Themselves: Safeguarding Contextual Privacy in Interactions with Conversational Agents [33.3] LLMとのユーザインタラクションにおけるコンテキストプライバシの概念を特徴付ける。
これは、ユーザーが意図した目標を達成するのに必要な情報のみを(ベンダー)が開示することを保証することで、プライバシー上のリスクを最小限にすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:05:39 GMT)
Prompt as Knowledge Bank: Boost Vision-language model via Structural Representation for zero-shot medical detection [33.0] 本稿では,情報バンク層を層単位でエンコードする構造GLIPを提案する。
各層において、画像表現と知識バンクの両方から非常に類似した特徴を選択し、画像パッチと対象記述との間の微妙な関係をキャプチャする構造表現を形成する。
実験により、構造GLIPは7つのゼロショット検診ベンチマークにおいて、最先端の手法よりも+4.1%AP改善を達成していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:22:25 GMT)
SADA: Semantic adversarial unsupervised domain adaptation for Temporal Action Localization [32.4] 本稿では,Sparse TAL における Unsupervised Domain Adaptation のアプローチを初めて紹介する。
我々は、現実的なスパース動作検出ベンチマークで動作するドメイン適応モデルの開発を開拓した。
EpicKitchens100とCharadesEgoをベースとした,複数のドメインシフトを評価する新しいベンチマークセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:38:46 GMT)
FedOC: Optimizing Global Prototypes with Orthogonality Constraints for Enhancing Embeddings Separation in Heterogeneous Federated Learning [31.9] Federated Learning(FL)は、特にプライバシ保護データ処理の可能性を秘め、分散機械学習に不可欠なフレームワークとして登場した。
既存のFLフレームワークは、統計学とモデルの不均一性に対処するのに苦労している。
本稿では,Fedity制約によるグローバルなプロトタイプ分離を改善するために,新しいHtFLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:02:51 GMT)
Humanizing the Machine: Proxy Attacks to Mislead LLM Detectors [31.2] 我々は、大規模言語モデル(LLM)を懸命に妥協するプロキシ・アタック戦略を導入する。
提案手法は, 復号相における強化学習 (RL) の微調整による小型言語モデル (SLM) を活用することで, 情報源モデルを攻撃する。
以上の結果から,プロキシアタック戦略は主要な検出器を効果的に騙し,複数のデータセットで平均70.4%のAUROC低下を招いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:15:41 GMT)
Understanding Fixed Predictions via Confined Regions [30.4] 我々は,全ての個人が固定予測を受ける領域を見つけることによって,固定予測を識別する新しいパラダイムを開発する。
提案手法では,サンプル外データのリコースを認証し,制限領域の解釈可能な説明を提供し,実世界のデータセット上で数秒で実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 23:06:10 GMT)
GeSubNet: Gene Interaction Inference for Disease Subtype Network Generation [29.9] 知識データベースから遺伝子機能ネットワークを取得することは、疾患ネットワークとサブタイプ固有のバリエーションのミスマッチによる課題である。
本稿では、異なる疾患サブタイプを区別しながら、遺伝子相互作用を予測できる統一表現を学習するGeSubNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:16:19 GMT)
Generative Verifiers: Reward Modeling as Next-Token Prediction [29.5] 本研究では,ユビキタスな次世代予測目標を用いて,検証とソリューション生成を併用したトレーニング検証手法を提案する。
標準検証器と比較して、そのような生成検証器(genRM)はLLMのいくつかの利点の恩恵を受けることができる。
我々は、MATHで28%$rightarrow$44.6%、MMLU抽象代数学で37.9%$rightarrow$53.5%の改善を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:21:46 GMT)
RAG-Enhanced Collaborative LLM Agents for Drug Discovery [29.5] CLADDは、薬物発見タスクに適した、検索増強世代(RAG)内蔵のエージェントシステムである。
汎用LLMやドメイン固有のLLM、そして従来のディープラーニングのアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:12:52 GMT)
ToxiLab: How Well Do Open-Source LLMs Generate Synthetic Toxicity Data? [29.2] 本研究では、有害なデータ合成のためのオープンソースのLCMの可能性について検討する。
幻覚と重複を最小限に抑えつつ,多種多様な高品質な有害データを生成する能力を評価する。
この結果から, 微調整されたオープンソースLCMは, 有毒なコンテンツ検出データセットを増強するための, スケーラブルで費用対効果の高いソリューションを提供することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:42:03 GMT)
Dynamic Coalition Structure Detection in Natural Language-based Interactions [29.1] 戦略的マルチエージェントシーケンシャル相互作用において、動的連立構造の検出は、自己関心のエージェントが結果にどう影響するかを理解するために重要である。
エージェントが自然言語を用いて連携を交渉する戦略的マルチエージェントゲームであるDiplomacyにおける動的多角的連立形成を予測する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:12:52 GMT)
A strictly predefined-time convergent and anti-noise fractional-order zeroing neural network for solving time-variant quadratic programming in kinematic robot control [28.6] 本稿では,SPTC-AN-FOZNNモデルを提案する。
SPTC-AN-FOZNNはロボットの運動制御に特化している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:29:46 GMT)
MCU: An Evaluation Framework for Open-Ended Game Agents [28.4] Minecraft Universe (MCU) は、オープンソースのビデオゲームMinecraftの総合的な評価フレームワークである。
MCUは,(1)11つの主要なカテゴリを含む3,452個の構成可能な原子タスクと41の課題のサブカテゴリからなる拡張されたコレクション,(2)難易度に応じて無限に多様なタスクを生成可能なタスク構成機構,(3)オープンエンドタスクアセスメントのためのヒトのレーティングと91.5%のアライメントを達成する一般的な評価フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:47:07 GMT)
FREE: The Foundational Semantic Recognition for Modeling Environmental Ecosystems [28.2] FREEは利用可能な環境データをテキスト空間にマッピングし、環境科学における従来の予測モデリングタスクを意味認識問題に変換する。
長期予測に使用する場合、FREEは将来予測を強化するために新たに収集した観測を組み込む柔軟性を持つ。
自由は2つの社会的に重要な現実世界の応用の文脈で評価され、デラウェア川流域の河川水温を予測し、イリノイ州とアイオワ州で毎年トウモロコシの収量を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:12:49 GMT)
Speech Enhancement Using Continuous Embeddings of Neural Audio Codec [27.9] ニューラルオーディオコーデック(NAC)モデルの最近の進歩は、音声強調(SE)を含む様々な音声処理タスクでの使用にインスピレーションを与えている。
本研究では,事前学習されたNACエンコーダの事前量子化出力を活用することで,新しい効率的なSE手法を提案する。
本手法は3.94 の低 GMAC を実現し,シミュレーションクラウドベースの音声伝送環境において,Sepformer と比較して18 倍の複雑性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:25:55 GMT)
Towards Context-Robust LLMs: A Gated Representation Fine-tuning Approach [27.7] 外部コンテキストで強化された大規模言語モデル(LLM)は、不完全なエビデンスを扱う上で、しばしば課題に直面します。
本稿では,内部知識と外部コンテキストを効果的にバランスさせる,コンテキストローバスト LLM の概念を提案する。
Grftは軽量かつプラグアンドプレイのゲート表現微調整方式である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 23:03:21 GMT)
Single-Channel EEG Tokenization Through Time-Frequency Modeling [27.1] 脳波分析に適した新しいトークン化フレームワークであるFM-Tokenizerを紹介する。
単一チャネル内で固有のパターンをカプセル化するトークンを学習することにより、当社のアプローチは、さまざまなEEG設定にまたがるスケーラブルなトークンライザを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:32:36 GMT)
Joint Similarity Item Exploration and Overlapped User Guidance for Multi-Modal Cross-Domain Recommendation [27.0] マルチモーダル・クロスドメイン・レコメンデーション問題を解決するために,SIEOUG(Joint similarity Item Exploration and Overlapped User Guidance)を提案する。
SIEOUGは、MMCDR設定下での最先端モデルを著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:57:43 GMT)
Weakly-Supervised 3D Visual Grounding based on Visual Linguistic Alignment [26.9] 視覚言語アライメントに基づく3次元視覚接地のための弱教師付きアプローチを提案する。
我々の3D-VLAは、テキストと2D画像のセマンティクスの整合性において、現在の大規模視覚言語モデルの優れた能力を利用する。
推論段階では、学習したテキスト3D対応は、2D画像がなくてもテキストクエリを3D対象オブジェクトにグラウンド化するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:34:23 GMT)
SEAFL: Enhancing Efficiency in Semi-Asynchronous Federated Learning through Adaptive Aggregation and Selective Training [26.5] 半非同期FLにおけるストラグラーと古いモデルの課題を緩和するために設計された新しいFLフレームワークであるSEAFLを提案する。
Em SEAFLは、現在のグローバルモデルに対する安定性と重要性に基づいて、アグリゲーション中にアップロードされたモデルに重みを動的に割り当てる。
我々は,3つのベンチマークデータセットを用いた広範囲な実験により,SEAFLの有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:13:53 GMT)
Multimodal Inconsistency Reasoning (MMIR): A New Benchmark for Multimodal Reasoning Models [26.2] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、一貫した視覚・テキスト入力で主に訓練され、テストされる。
本稿では,MLLMの意味的ミスマッチの検出と推論能力を評価するためのマルチモーダル不整合推論ベンチマークを提案する。
我々は6つの最先端MLLMを評価し、o1のような専用マルチモーダル推論能力を持つモデルは、その性能を大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 01:52:37 GMT)
Large Language Model for Lossless Image Compression with Visual Prompts [26.1] 本稿では,大規模言語モデルに視覚的プロンプトを組み込んだ,ロスレス画像圧縮のための新しいパラダイムを提案する。
複数のベンチマークデータセットの実験により,本手法が最先端の圧縮性能を実現することを示す。
我々のアプローチは、医用画像やスクリーンコンテンツ画像など他の領域の画像にも容易に拡張でき、優れたパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:36:03 GMT)
A calibration test for evaluating set-based epistemic uncertainty representations [25.8] 本稿では,分布の調整を行う集合の予測に凸結合が存在するかどうかを判定する新しい統計テストを提案する。
従来の手法とは対照的に,我々のフレームワークはコンベックスの組み合わせをインスタンス依存にし,異なるアンサンブルメンバーが入力空間の異なる領域でよりキャリブレーションされていることを認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:10:45 GMT)
Generating with Fairness: A Modality-Diffused Counterfactual Framework for Incomplete Multimodal Recommendations [25.6] 不完全なマルチモーダルレコメンデーションのための新しいModality-Diffused Counterfactual (MoDiCF)フレームワークを提案する。
MoDiCFには、新しいモダリティ拡散データ補完モジュールと、新しいマルチモーダルリコメンデーションモジュールの2つの重要なモジュールがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:40:08 GMT)
Elucidating the Preconditioning in Consistency Distillation [25.2] 整合性ギャップに応じて事前条件を解析的に最適化する「textitAnalytic-Precond」を提案する。
そこで我々は,Analytic-Precondがトラジェクトリ・ジャンパーの学習を容易にし,生徒のトラジェクトリと教師のトラジェクトリのアライメントを高め,一貫性トラジェクトリモデルのトレーニングアクセラレーションを2倍から3倍に向上できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:46:47 GMT)
Category-free Out-of-Distribution Node Detection with Feature Resonance [24.7] 共振型分離学習(RSL)と呼ばれるグラフOODフレームワークを開発した。
RSLは、2つのコアモジュールから構成される: (i) 1つのトレーニングステップにおける特徴ベクトルの移動を測定する、より実用的な機能共鳴のマイクロレベルプロキシ。
実世界の5つのデータセットで平均18.51%のFPR95メトリックスを削減し,実験によって最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:41:11 GMT)
Posterior Approximation using Stochastic Gradient Ascent with Adaptive Stepsize [24.5] 後続近似により、ディリクレプロセスの混合のような非パラメトリックは、分数的なコストでより大きなデータセットにスケールアップできる。
勾配上昇は機械学習の現代的なアプローチであり、ディープニューラルネットワークのトレーニングに広く利用されている。
本研究では,ディリクレプロセス混合物の後部近似のための高速アルゴリズムとして勾配上昇法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:49:24 GMT)
MedForge: Building Medical Foundation Models Like Open Source Software Development [24.4] 我々は,コミュニティ主導の医療基盤モデル開発を可能にするために,医療財団モデル統合(MedForge)を提案する。
MedForgeは、タスク固有のLow-Rank Adaptation (LoRA)モジュールを柔軟にマージすることで、ボトムアップモデルの構築メカニズムを提供する。
本研究の主目的は,多施設共同研究を効果的かつ効果的に進める上での協調基盤モデルの重要性である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:19:39 GMT)
Communication-efficient Vertical Federated Learning via Compressed Error Feedback [24.3] ロスシー圧縮は、トレーニング中にサーバとクライアントの間で通信される情報に一般的に使用される。
水平FLでは、訓練サブセットの各サブセットは、その情報のサブセットを保持する。
本稿では,各クライアントが情報サブセットのサブセットを保持する垂直FLのトレーニング手法を提案する。
目的関数がpolyak-Lojasiewiczの不等式を満たすとき、この方法は線型収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:52:01 GMT)
Be a Multitude to Itself: A Prompt Evolution Framework for Red Teaming [24.3] Red Teamingは,Large Language Models(LLMs)から有害な応答を引き出す可能性のあるプロンプトを見つけることを目的とする。
広さと深さの両面にわたるレッド・チーム・プロンプトを進化させるスケーラブルな進化フレームワークRTPEを提案する。
RTPEは攻撃成功率と多様性の両方において、既存の代表的自動レッドチーム法を超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:13:19 GMT)
Multi-Teacher Knowledge Distillation with Reinforcement Learning for Visual Recognition [24.3] マルチ教師知識蒸留(Multi-Teacher Knowledge Distillation, KD)は、教師プールから学生ネットワークへ多様な知識を伝達する。
本稿では,MTKD-RL(Multi-Teacher Knowledge Distillation with Reinforcement Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:31:24 GMT)
Pointmap Association and Piecewise-Plane Constraint for Consistent and Compact 3D Gaussian Segmentation Field [24.1] CCGSは、ビュー一貫性のある2Dセグメンテーションとコンパクトな3Dガウスセグメンテーションの両方を実現するために設計された手法である。
ScanNetとReplicaのデータセットの実験結果から、CCGSは2Dパノプティカルセグメンテーションと3Dガウスセグメンテーションの両方において既存の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:23:46 GMT)
ViDiT-Q: Efficient and Accurate Quantization of Diffusion Transformers for Image and Video Generation [24.0] ポストトレーニング量子化(PTQ)は、メモリコストと計算複雑性を低減する効果的な方法である。
本稿では、DiTモデルに特化したViDiT-Q(Video & Image Diffusion Transformer Quantization)を紹介する。
様々なテキスト・ツー・イメージ・ビデオモデルにおけるViDiT-Qの有効性を検証し,視覚的品質とメトリクスの劣化を無視してW8A8およびW4A8を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:29:03 GMT)
C-3DPO: Constrained Controlled Classification for Direct Preference Optimization [23.7] 直接選好最適化(DPO)スタイルのアルゴリズムは、AIのアライメント問題を解決するための有望なアプローチとして登場した。
我々はこれらのアルゴリズムを暗黙の分類アルゴリズムとして定式化する新しい視点を示す。
次に、この分類フレームワークを利用して、これらのアルゴリズムで解決された根底にある問題が不明確であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:38:44 GMT)
BottleHumor: Self-Informed Humor Explanation using the Information Bottleneck Principle [23.4] 本稿では,視覚と言語モデルから関連する世界知識を抽出する情報ボトルネック原理に着想を得た手法を提案する。
3つのデータセットに対する実験により,本手法の有効性が確認された。
本手法は将来,関連する世界知識の抽出と条件付けの恩恵を受けることができる追加のタスクに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:52:39 GMT)
CollabEdit: Towards Non-destructive Collaborative Knowledge Editing [23.0] この写本は、共同知識編集の第1回研究に掘り下げられている。
知識の重複、知識の衝突、知識の忘れという3つの課題を特定します。
グローバルなKE動作を模倣する新しいモデルマージ機構を用いた非破壊的協調型KEフレームワークであるCOLLABEDITを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:36:35 GMT)
Understanding the Emergence of Multimodal Representation Alignment [22.8] 最近の研究のラインでは、スケールとパフォーマンスが増大する独立に訓練されたユニモーダルモデル同士が暗黙的に一致していることが判明している。
本研究では、アライメントの出現とタスクパフォーマンスとの関係が、いくつかの重要なデータ特性に依存することを示す。
我々の研究結果は、アライメントは普遍的に有益ではなく、データセットやタスクによってパフォーマンスへの影響が変わることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:27:31 GMT)
Single Domain Generalization with Model-aware Parametric Batch-wise Mixup [22.7] 単一ドメインの一般化は、マシンラーニングの分野において、依然として深刻な課題である。
本稿では,モデル認識型パラメトリックバッチ・ワイド・ミックスアップ(Parametric Batch-wise Mixup)と呼ばれる新しいデータ拡張手法を提案する。
機能間相関を利用することで、パラメータ化されたミックスアップジェネレータは、複数のインスタンスにまたがる機能の組み合わせにおいて、さらなる汎用性を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:45:18 GMT)
TimePFN: Effective Multivariate Time Series Forecasting with Synthetic Data [22.5] TimePFNは、ベイズ推定の近似を目的としたPFN(Presideed-data Fitted Networks)の概念に基づいている。
我々は、いくつかのベンチマークデータセット上でTimePFNを評価し、MSS予測のための既存の最先端モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:55:14 GMT)
One-Shot Min-Entropy Calculation Of Classical-Quantum States And Its Application To Quantum Cryptography [21.8] 古典量子状態のミニエントロピーに対するワンショット下界計算手法を開発した。
BB84量子鍵分布スキームに対して、より厳密な有限データ解析を提供する。
これは、デバイス独立量子鍵分配プロトコルの変種について、現在知られている最高の有限鍵境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:10:02 GMT)
Cross-domain Multi-modal Few-shot Object Detection via Rich Text [21.4] クロスモーダルな特徴抽出と統合は、数ショットの学習タスクで安定したパフォーマンス改善をもたらした。
MM-OD (CDMM-FSOD) のクロスドメイン数ショット一般化について検討し,メタラーニングに基づく多モード数ショット検出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:14:26 GMT)
Curie: Toward Rigorous and Automated Scientific Experimentation with AI Agents [21.0] 実験プロセスに厳密さを組み込むように設計されたAIフレームワークであるCurieを提案する。
Curieには信頼性を高めるためのエージェント内リガーモジュール、方法論的な制御を維持するためのエージェント間リガーモジュール、解釈性を高めるための実験知識モジュールが含まれている。
テストされた最強のベースラインと比較すると、実験的な質問に正しく答えることにおいて、3.4$times$改善が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:58:19 GMT)
Improving Deep Assertion Generation via Fine-Tuning Retrieval-Augmented Pre-trained Language Models [20.7] RetriGenは検索強化されたディープアサーション生成アプローチである。
我々はRetriGenを6つの最先端アプローチに対して評価する実験を行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:17:04 GMT)
Leave No One Behind: Enhancing Diversity While Maintaining Accuracy in Social Recommendation [20.6] 社会的レコメンデーションは、社会的つながりをレコメンデーションシステムに組み込む。
社会的レコメンデーションモデルの重要性にもかかわらず、多様性に対する影響は未解明のままである。
本研究では,非社会的レコメンデーションモデルから社会的レコメンデーションモデルへ高多様性構造化知識を伝達するために,リレーショナルナレッジ蒸留を用いる新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:23:07 GMT)
Interrogating LLM design under a fair learning doctrine [20.4] トレーニング決定がモデルの記憶に重大な影響を及ぼすかどうかを測定することで「フェアラーニング」という概念を運用する。
フェアラーニングのための法的な標準を提案し、記憶分析をこの標準に結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:41:11 GMT)
Understanding Ranking LLMs: A Mechanistic Analysis for Information Retrieval [20.4] 我々は、LLMのランク付けにおけるニューロンの活性化を調べるために、探索に基づく分析を用いる。
本研究は,語彙信号,文書構造,問合せ文書間相互作用,複雑な意味表現など,幅広い機能カテゴリにまたがる。
我々の発見は、より透明で信頼性の高い検索システムを開発するための重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:38:52 GMT)
Evaluating Sakana's AI Scientist for Autonomous Research: Wishful Thinking or an Emerging Reality Towards 'Artificial Research Intelligence' (ARI)? [19.5] サカナは先日,AI Scientistを導入して,自律的に研究を行うこと,すなわち,私たちがARI(Artificial Research Intelligence)と呼ぶものを達成したことを示唆している,と主張している。
AI Scientistの評価は、重大な欠点を明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:35:41 GMT)
A Contextual-Aware Position Encoding for Sequential Recommendation [19.3] 逐次レコメンデーション(SR)は、次のアクションを予測するためにユーザアクティビティをエンコードする。
本稿では,CAPEと略される逐次レコメンデーションのための新しいコンテキスト認識位置テキスト手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:06:55 GMT)
Amplifier: Bringing Attention to Neglected Low-Energy Components in Time Series Forecasting [19.0] 本稿では,既存のモデルが時系列予測において,低エネルギー成分を容易に見落としてしまう問題に対処するエネルギー増幅手法を提案する。
この技術は、エネルギ増幅ブロックとエネルギ回復ブロックとを備える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:03:01 GMT)
Time-Varying Gaussian Process Bandits with Unknown Prior [18.9] PE-GP-UCBは時変ベイズ最適化問題を解くことができる。
これは、観測された関数の値が以前のいくつかの値と一致しているという事実に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:08:38 GMT)
AI Models Still Lag Behind Traditional Numerical Models in Predicting Sudden-Turning Typhoons [18.8] 我々はPangu-Weatherの2020-2024年の極度のサイクロン軌道予測能力を再評価する。
Pangu-Weatherは全体的にNWPモデルより優れているが、稀に観測される急旋回トラックを正確に予測するには不十分である。
我々は、現在のAIWPモデルは、中距離予測におけるこのような稀な極端な事象を予測するために、従来のNWPモデルよりまだ遅れていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:03:58 GMT)
A Gap Between the Gaussian RKHS and Neural Networks: An Infinite-Center Asymptotic Analysis [18.5] ガウス RKHS に属するある種の関数は、ニューラルネットワークバナッハ空間において無限ノルムを持つことを示す。
これにより、カーネルメソッドとニューラルネットワークの間に非自明なギャップが生まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 19:33:19 GMT)
Polynomial Composition Activations: Unleashing the Dynamics of Large Language Models [18.0] トランスフォーマーは、強力なフィッティング能力のために、様々な領域にまたがる広範囲のアプリケーションを見つけてきた。
本稿では, 変圧器の動的特性を最適化するために, アクティベーションの新たなカテゴリ (PolyCom) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:56:11 GMT)
Number Representations in LLMs: A Computational Parallel to Human Perception [17.8] 本研究では,大言語モデル (LLM) が内部の数値表現に類似した対数構造を持つかどうかを検討する。
その結果, モデルの数値表現は, 対数スケールに一致した値間の距離で, サブ線形間隔を示すことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 08:44:29 GMT)
Contrastive Similarity Learning for Market Forecasting: The ContraSim Framework [17.6] コントラスト類似性空間埋め込みアルゴリズム(ContraSim)を紹介する。
ContraSimは、(I)重み付き見出し強化、(I)重み付き見出し生成、および(II)重み付き自己監督型コントラスト学習(WSSCL)の2つの主要な段階で動作する。
このスペースクラスタをセマンティックに類似した見出しに埋め込むことで、より深い市場洞察がもたらされる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:53:22 GMT)
LegalBench.PT: A Benchmark for Portuguese Law [17.6] ポルトガル法の主要な領域をカバーする最初の総合的な法定ベンチマークである LegalBench.PT を提示する。
まず、実法試験から長文の質問と回答を収集し、次に、GPT-4oを使って、それらを多重選択、真/偽、マッチングフォーマットに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 21:07:12 GMT)
Audio Visual Segmentation Through Text Embeddings [17.3] 我々は、事前訓練されたテキストプロンプテッドSAMのテキスト埋め込みスペースで音声特徴をブリッジするフレームワークであるtextbfAV2T-SAMを提案する。
提案手法は,事前訓練されたセグメンテーションモデルとモーダル間のセマンティックアライメントを効果的に利用することにより,既存の手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 21:15:44 GMT)
FCoT-VL:Advancing Text-oriented Large Vision-Language Models with Efficient Visual Token Compression [16.5] 現在の訓練不要なビジュアルトークン圧縮法は、高解像度画像を含むタスクにおいて深刻な性能劣化を示す。
テキスト指向視覚大言語モデル(VLLM)の高解像度シナリオにおける効率的なビジュアルトークン圧縮フレームワークを提案する。
提案手法は,テキスト指向ベンチマークにおいて,ベースラインよりも高い性能を保ちながら,計算オーバーヘッドを大幅に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:05:33 GMT)
DiffFake: Exposing Deepfakes using Differential Anomaly Detection [16.5] 本稿では,検出問題を異常検出タスクとしてアプローチする新しいディープフェイク検出器DiffFakeを提案する。
具体的には、DiffFakeは、差分異常検出フレームワークを利用することで、同一人物の2つの顔画像間の自然な変化を学習する。
提案手法は,最先端の競争相手の性能に適合し,時として超えうることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:50:53 GMT)
A Review of Causal Decision Making [16.5] レビューは、因果レンズを通して意思決定の3つの重要な側面を明らかにすることを目的としている。
因果決定の幅広い活用を妨げる課題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:17:02 GMT)
Dataset Distillation in Medical Imaging: A Feasibility Study [16.4] 医療画像解析分野におけるデータの共有は、まだ未承認のままである。
可能な解決策の1つは、同様のモデルパフォーマンスを保ちながら、データセット全体の転送を避けることである。
コンピュータ科学におけるデータ蒸留の最近の進歩は、医療データを効率的に共有する有望な可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 08:27:44 GMT)
Wrong Answers Can Also Be Useful: PlausibleQA -- A Large-Scale QA Dataset with Answer Plausibility Scores [16.4] PlausibleQAは1万の質問と10万の候補回答からなるデータセットで、妥当性スコアと正当化が付与されている。
提案手法は,Multiple-Choice Question Answering (MCQA) とQARAに対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 21:14:18 GMT)
GEFM: Graph-Enhanced EEG Foundation Model [16.3] ファンデーションモデルは、事前トレーニングを通じて大規模なラベルなしデータを活用することで、有望なソリューションを提供する。
本稿では,時間情報とチャネル間情報を統合した新しい脳波基盤モデルであるグラフ拡張脳波基礎モデル(GEFM)を提案する。
我々のアーキテクチャはグラフニューラルネットワーク(GNN)とマスク付きオートエンコーダを組み合わせることで,効率的な事前学習を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:27:11 GMT)
Patch Stitching Data Augmentation for Cancer Classification in Pathology Images [16.2] 本稿では,既存の病理画像から新たな病理画像を生成するための,効率的かつ効果的なデータ拡張戦略を提案する。
提案手法を評価するために, 大腸癌データセットを2セット使用し, より優れた分類結果を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:34:50 GMT)
ChangeGuard: Validating Code Changes via Pairwise Learning-Guided Execution [16.1] ChangeGuardは、学習誘導型実行を使用して、修正された関数の実行動作を比較するアプローチである。
提案手法は,77.1%の精度で,69.5%のリコールで意味的変化を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:07:32 GMT)
NeurFlow: Interpreting Neural Networks through Neuron Groups and Functional Interactions [16.0] 本稿では、個々のニューロンの分析からニューロン群の調査へと焦点を移す新しい枠組みを提案する。
自動フレームワークNeurFlowは、まずコアニューロンを特定し、共有機能関係に基づいてグループにクラスタ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:01:03 GMT)
A Brain-Inspired Perception-Decision Driving Model Based on Neural Pathway Anatomical Alignment [16.0] 自律運転のための新しい脳誘発運転(BID)フレームワークを提案する。
脳にインスパイアされた知覚技術を利用して、より効率的で堅牢な環境認識を実現する。
また、知的な意思決定を促進するために脳にインスパイアされた意思決定技術も採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 01:08:22 GMT)
Inference Computation Scaling for Feature Augmentation in Recommendation Systems [16.0] NDCG@10では,スケーリング推論が12%増加し,レコメンデーション性能が大幅に向上した。
利得は、特徴量と特異性という2つの重要な要因に帰せられる。
これは、レコメンデーションシステムにおける機能拡張に推論スケーリングを適用する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:21:06 GMT)
A generative approach to LLM harmfulness detection with special red flag tokens [15.4] 我々はレッドフラッグトークン(rf>)と呼ばれる特別なトークンでモデルの語彙を拡張することを提案する。
本発明の安全性訓練方法は、会話中に常に有害な生成分類器にLLMを効果的に増強する。
また、入力プロンプトだけでなく、生成された各回答を評価し、サンプリングベースの攻撃に対してより強力な防御を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 21:48:48 GMT)
Are LLMs Good Annotators for Discourse-level Event Relation Extraction? [15.4] 談話レベルの事象関係抽出タスクにおけるLarge Language Models (LLMs) の有効性を評価する。
商用モデル GPT-3.5 とオープンソースモデル LLaMA-2 を用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 19:05:36 GMT)
Separated Contrastive Learning for Matching in Cross-domain Recommendation with Curriculum Scheduling [15.3] クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、ソースドメインの情報を活用することで、ターゲットドメインのレコメンデーションパフォーマンスを改善することを目的としたタスクである。
本稿では,CL内とCL間を分離したパラダイムと,その欠点に対処する停止段階演算を基盤として,SCCDRという新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:22:48 GMT)
Small Models Struggle to Learn from Strong Reasoners [14.9] 小さなモデルは、大きなモデルからの長い連鎖推論や蒸留の恩恵を受けない。
我々は、長いCoTの例と短いCoTの例を組み合わせて推論の複雑さをバランスさせる戦略であるMix Distillationを提案する。
実験により, 混合蒸留は, いずれのデータ単独でのトレーニングよりも, 小型モデル推算性能を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:23:36 GMT)
Revealing Microscopic Objects in Fluorescence Live Imaging by Video-to-video Translation Based on A Spatial-temporal Generative Adversarial Network [14.8] 標準的な蛍光顕微鏡は、いくつかの顕微鏡でしか特定できない。
本稿では,顕微鏡オブジェクトの開発過程を模倣したビデオ間翻訳を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:15:10 GMT)
Towards User-level Private Reinforcement Learning with Human Feedback [14.7] 本研究では,ユーザレベルラベルDPをRLHFに統合した新しいフレームワークAUP-RLHFを提案する。
まず、アイテムレベルのプライバシにおいて許容可能な性能を達成できる古典的ランダム応答アルゴリズムが、ユーザレベルの設定において、最適以下の効用をもたらすことを示す。
次に、ユーザレベルラベルDP-RLHFの下位境界を確立し、AUP-RLHFアルゴリズムを開発し、ユーザレベルのプライバシを$(varepsilon, delta)$で保証し、改善された推定誤差を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:57:28 GMT)
Verification of Bit-Flip Attacks against Quantized Neural Networks [14.7] 我々は,ビットフリップ攻撃の欠如を正式に検証するための最初の検証フレームワークであるBFAVerifierを紹介する。
BFAVerifierは抽象的手法とMILP的手法の2つの積分成分からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:35:38 GMT)
Privacy-Aware Joint DNN Model Deployment and Partition Optimization for Delay-Efficient Collaborative Edge Inference [14.4] エッジ推論(EI)は、クラウドベースのDeep Neural Network(DNN)推論における遅延応答時間、スケーラビリティの制限、プライバシに関する問題に対処する上で、重要なソリューションである。
本稿では,資源およびプライバシ制約下での長期平均推論遅延を最小限に抑えるために,プライバシを意識した共同DNNモデルの配置と分割最適化のための新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:27:24 GMT)
Destroy and Repair Using Hyper Graphs for Routing [14.4] ハイパーグラフに基づくDestroy-and-Repairフレームワークを提案する。
このフレームワークは連続した連続したエッジをハイパーエッジに減らし、モデルが破壊された部分により多くの注意を払って、すべてのノードを符号化する複雑さを減らします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:04:58 GMT)
An Extended Pattern Collection for Blockchain-based Applications [14.4] ブロックチェーンは、新しい形の分散ソフトウェアアーキテクチャを可能にする新興技術である。
ブロックチェーン技術は初期段階にあるため、体系的に組織化された知識が欠如している。
ソフトウェアアーキテクチャの設計でブロックチェーンを使用するためのパターンのリストを収集します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:15:30 GMT)
CBraMod: A Criss-Cross Brain Foundation Model for EEG Decoding [14.3] 初期のEEG復号法は教師付き学習に依存しており、特定のタスクやデータセットによって制限され、モデルの性能と一般化性を妨げる。
本稿では,空間的依存と時間的依存を別々にモデル化できるCBraModという新しい基礎モデルを提案する。
CBraModは、幅広いタスクにまたがって最先端のパフォーマンスを実現し、その強力な能力と一般化可能性を証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:48:15 GMT)
Learning Neural Networks with Distribution Shift: Efficiently Certifiable Guarantees [13.9] まず第一にあげよう。
分散シフトでニューラルネットワークを学習するための効率的なアルゴリズム。
私たちはTestable Learning with Distribution Shiftフレームワークで作業しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:48:03 GMT)
Cross-domain Random Pre-training with Prototypes for Reinforcement Learning [13.9] CRPTproは、新規で効率的で効果的な自己監督型クロスドメインRL事前学習フレームワークである。
CRPTproは、エンコーダの事前トレーニングからデータサンプリングを分離し、デカップリングされたランダムコレクションを提案する。
CRPTproは、11/12のクロスストリームタスクにおいて、54.5%のウォールタイム事前トレーニング時間で、次の最高のProto-RL(C)を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:56:47 GMT)
Coevolving with the Other You: Fine-Tuning LLM with Sequential Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning [13.8] 強化学習 (Reinforcement Learning, RL) は, 特定のタスクにおいて, 大規模言語モデル (LLM) を微調整するための重要な手法として登場した。
本稿では,LLMのRL微調整を逐次協調型マルチエージェント強化学習フレームワークに拡張したCORYを提案する。
その結果,CORYは政策最適性,分散崩壊抵抗性,ロバスト性の訓練においてPPOよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:08:44 GMT)
African Data Ethics: A Discursive Framework for Black Decolonial Data Science [13.6] 本稿では,アフリカ奨学金の学際的コーパスによって通知されるアフリカにおけるデータ倫理の枠組みについて述べる。
我々の枠組みは、アフリカを反黒人主義とアルゴリズム的植民地主義に挑戦するための重要な場所として強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:34:46 GMT)
Na'vi or Knave: Jailbreaking Language Models via Metaphorical Avatars [13.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の想像能力を利用してジェイルブレイクを実現する新たな攻撃フレームワークを提案する。
特に、AVATARは、与えられた有害な標的から有害な物質を抽出し、無害な敵性物質にマッピングする。
その結果, AVATAR は脱獄性 LLM を効果的に導入し, 最先端の攻撃成功率を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:36:26 GMT)
FinLLM-B: When Large Language Models Meet Financial Breakout Trading [13.5] FinLLM-Bはファイナンシャル・ブレークアウト検出のための主要な言語モデルである。
我々は,大規模言語モデル,すなわち多段階構造のための新しいフレームワークを開発した。
GPT-3.5と比較して、FinLLM-Bは回答の平均精度を49.97%改善し、多段構造は9.72%改善に寄与した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:36:08 GMT)
An Autonomous Network Orchestration Framework Integrating Large Language Models with Continual Reinforcement Learning [13.3] 本稿では,SemCom対応SAGINのためのARC(Autonomous Reinforcement Coordination)というフレームワークを提案する。
ARCはオーケストレーションを2層に分割し、LLMを高レベルの計画に、RLエージェントを低レベルの意思決定に利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:53:34 GMT)
Adaptive Random Testing with Q-grams: The Illusion Comes True [13.2] 我々は、ペアワイズ距離計算を過去の実行のコンパクトアグリゲーションに置き換える、適応的ランダムテストのための新しいフレームワークを提案する。
実験の結果、平均してq-gramのARTはランダムテストの4倍、ARTの3.5倍のターゲットをカバーしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:44:40 GMT)
Prompt-Driven Building Footprint Extraction in Aerial Images with Offset-Building Model [13.1] インスタンスセグメンテーションに基づく既存の手法は、大規模データ生成に拡張された場合、一般化の貧弱さに悩まされる。
本稿では,エンドツーエンドのアルゴリズムを高速な手法に変換するための新しいオフセット構築モデル(OBM)を提案する。
我々のモデルはオフセット誤差を16.6%削減し、他のモデルに比べて10.8%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:03:17 GMT)
Concept Corrector: Erase concepts on the fly for text-to-image diffusion models [13.1] 概念消去は、モデルが生成できる望ましくない概念を消去することを目的としている。
本稿では,ジェネレーションチェック機構と概念除去注意を組み込んだコンセプトコレクタを提案する。
モデルパラメータの変更は必要とせず、特定の概念名とその代替コンテンツにのみ依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 21:53:43 GMT)
Statistical Inference in Reinforcement Learning: A Selective Survey [12.5] 強化学習(Reinforcement Learning、RL)とは、諜報機関が与えられた環境で行動し、彼らが受ける累積報酬を最大化する方法である。
本稿では,RLの統計的推論ツールの選択的レビューを行い,仮説テストと信頼区間構成の両方について述べる。
我々の目標は、統計コミュニティと機械学習コミュニティの両方において、RLにおける統計的推論の価値を強調することです。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:49:20 GMT)
Verifying Quantized Graph Neural Networks is PSPACE-complete [12.4] 本稿では,GNN特性を検証するための線形制約付き妥当性 (LVP) 問題を提案する。
妥当なアクティベーション関数に対して,LPPがPSPACEに含まれることを示す。
また、PSPACEの硬さを証明し、量子化GNNの推論は実現可能であるが、一般には計算が困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:32:30 GMT)
ComSD: Balancing Behavioral Quality and Diversity in Unsupervised Skill Discovery [12.3] textbfContrastive dynatextbfmic textbfSkill textbfDiscovery textbf(ComSD)を提案する。
ComSDは、コントラッシブ・ダイナミック・報酬(英語版)という新しい本質的なインセンティブを通じて、多種多様な、探索的な教師なしのスキルを生成する。
また、木のような2D迷路において、識別可能で遠縁な探査技術も発見できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:23:54 GMT)
Generative AI in Health Economics and Outcomes Research: A Taxonomy of Key Definitions and Emerging Applications, an ISPOR Working Group Report [12.2] ジェネレーティブAIは、健康経済学と成果研究(HEOR)において大きな可能性を秘めている
生成AIは、HEORに大きな可能性を示し、効率性、生産性を高め、複雑な課題に対する新しいソリューションを提供する。
ファウンデーションモデルは複雑なタスクを自動化する上で有望だが、科学的信頼性、バイアス、解釈可能性、ワークフローの統合には課題が残っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:09:41 GMT)
Direct Alignment with Heterogeneous Preferences [11.7] ユーザタイプ全体の平均報酬を用いて、不均一な嗜好と単一ポリシーとの整合性が最善であることを示す。
最小限の情報が優先的な改善をもたらすのに対して、各ユーザタイプからの完全なフィードバックは、最適なポリシを一貫した学習につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 18:46:33 GMT)
Machine Learning-Based Cloud Computing Compliance Process Automation [11.7] 本稿では,クラウドコンピューティングのコンプライアンスプロセスを自動化するための,機械学習に基づく新しいフレームワークを提案する。
提案フレームワークは、BERTベースの文書処理(94.5%精度)、異常検出のためのワンクラスSVM(88.7%精度)、逐次コンプライアンスデータ解析のための改良されたCNN-LSTM(90.2%精度)を含む、複数の機械学習技術を統合する。
大手証券会社の現実の展開がこれらの結果を検証し、リスク識別の94.2%の精度で80,000日の取引を処理した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:18:21 GMT)
A flexible Bayesian g-formula for causal survival analyses with time-dependent confounding [11.5] 我々は、従来のパラメトリックなg-形式を強化する代替のg-形式推定器を開発する。
本稿では,二分的時間変化治療に焦点をあて,個別生存データに対するg-formulasの一般クラスを導入する。
各治療戦略について,後部サンプリングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:54:51 GMT)
J-Invariant Volume Shuffle for Self-Supervised Cryo-Electron Tomogram Denoising on Single Noisy Volume [11.2] Cryo-Electron Tomography (Cryo-ET) は、近ネイティブ状態における細胞構造の詳細な3次元可視化を可能にする。
Cryo-ETは画像の制約により信号対雑音比が低い。
本稿では,Cryo-ETボリュームの画像を1つのノイズボリュームで表現する,新しい自己教師型学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:20:54 GMT)
Understanding the Effectiveness of Coverage Criteria for Large Language Models: A Special Angle from Jailbreak Attacks [10.9] 大規模言語モデル(LLM)は人工知能に革命をもたらしたが、重要なドメインにまたがるデプロイメントは、悪意のある攻撃に直面した際の異常な振る舞いを懸念している。
本稿では,このような不確実性を特定する上で,従来のカバレッジ基準の有効性を評価するための総合的な実証的研究を行う。
我々は、クエリを正規またはジェイルブレイクとして分類する際の高精度(平均93.61%)を実現するリアルタイムジェイルブレイク検出機構を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:08:24 GMT)
Monotonicity Testing of High-Dimensional Distributions with Subcube Conditioning [10.9] サブキューブ条件下での1,1n$の高次元分布の単調性試験について検討した。
本研究は,関数単調性テストのために開発された有向等尺不等式を用いて分布試験アルゴリズムを解析した最初のものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 21:04:22 GMT)
Echo: A Large Language Model with Temporal Episodic Memory [10.6] 時間的エピソードメモリで拡張された大きな言語モデルであるEchoを導入する。
実験の結果,EchoはEM-Testで最先端のLLMを大幅に上回っていることがわかった。
すべてのデータセット、コード、モデルの重み付けをオープンソースにします。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:25:20 GMT)
Enhancing LLMs for Identifying and Prioritizing Important Medical Jargons from Electronic Health Record Notes Utilizing Data Augmentation [10.5] OpenNotesは患者のEHRノートへのアクセスを可能にするが、医療ジャーゴンは理解を妨げる可能性がある。
鍵医学用語の抽出・優先順位付けには, プロンプト, 微調整, データ拡張を併用して, クローズドおよびオープンソースLCMを評価した。
オープンソースモデルは、微調整または拡張されたクローズドソースモデルよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:50:01 GMT)
A Multi-Scale Isolation Forest Approach for Real-Time Detection and Filtering of FGSM Adversarial Attacks in Video Streams of Autonomous Vehicles [10.5] 画像処理タスクにおけるFGSM攻撃の検出とフィルタリングのための新しい手法を提案する。
提案手法は,FGSM攻撃の影響を軽減し,対向的摂動画像のフィルタリングを効果的に行う。
このメソッドはPythonで実装されており、ソースコードはGitHubで公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:44:49 GMT)
CL-DiffPhyCon: Closed-loop Diffusion Control of Complex Physical Systems [10.2] 物理系制御のための効率的な閉ループ拡散法(CL-DiffPhyCon)を提案する。
CL-DiffPhyConは、異なる物理時間ステップに非同期なdenoisingフレームワークを使用することで、システムからのリアルタイムフィードバックに条件付けられた制御信号を生成する。
CL-DiffPhyConを1次元バーガースの方程式制御と2次元非圧縮性流体制御の2つのタスクで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:51:17 GMT)
A Deep Learning Framework with Geographic Information Adaptive Loss for Remote Sensing Images based UAV Self-Positioning [10.2] GPSデニド環境におけるUAVの自己配置は重要な目標となっている。
本稿では,地理的情報適応的損失を伴う深層学習フレームワークを提案する。
その結果、UAVが正確な自己配置を実現するための方法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:36:34 GMT)
LitLinker: Supporting the Ideation of Interdisciplinary Contexts with Large Language Models for Teaching Literature in Elementary Schools [10.1] 我々は、文学を教えるための学際的文脈の発想を容易にするためにLitLinkerを開発した。
大規模言語モデル(LLM)によって、LitLinkerは、学際的なトピックを推奨し、読み物の文学的要素でそれらをコンテキスト化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:40:19 GMT)
Diffusion-Inspired Quantum Noise Mitigation in Parameterized Quantum Circuits [10.1] 量子ノイズと拡散モデルの関係について検討する。
本稿では,PQCにおける量子ノイズを軽減するために,拡散に着想を得た新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 22:22:49 GMT)
Interpreting core forms of urban morphology linked to urban functions with explainable graph neural network [9.2] 本研究では,都市中核形態表現の概念を提案し,複雑な都市形態を明示的に象徴するための説明可能な深層学習フレームワークを開発した。
都市機能に重要な個々の建物,ブロック,近隣の中心部の都市構造を解析した。
都市形態が土地利用効率に直接影響を与えることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:24:46 GMT)
ZiGong 1.0: A Large Language Model for Financial Credit [8.5] 大規模言語モデル (LLM) は様々な自然言語処理 (NLP) タスクにおいて高い性能を示している。
しかし、金融信用評価の応用における効果は、依然として準最適である。
マルチタスク制御による微調整により強化されたMistralベースのモデルであるZiGongを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:27:56 GMT)
Int2Int: a framework for mathematics with transformers [8.4] Int2Intは、トランスフォーマーアーキテクチャの完全なPyTorch実装である。
本稿では,Int2Intの主な機能について紹介し,ユーザマニュアルとして機能し,拡張方法に関するガイドラインを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:43:28 GMT)
Pay Attention to What You Need [8.4] 大型言語モデル(LLM)は長文理解に苦しむ。
本稿では,LLMの情報解釈・検索能力を高めるために,SRA(Scaled ReAttention)と呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:00:40 GMT)
Learning Humanoid Locomotion with World Model Reconstruction [8.3] 視覚障害者のためのエンド・ツー・エンドの学習手法であるワールド・モデル・コンストラクション(WMR)を導入する。
我々は、世界国家を明示的に再構築し、それを利用して移動政策を強化するよう、推定器を訓練する。
ロボットは人間の助けなしに3.2kmのハイキングを成功させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:57:56 GMT)
A Generative Approach to Credit Prediction with Learnable Prompts for Multi-scale Temporal Representation Learning [8.3] FinLangNetは、ユーザの将来の振る舞いのマルチスケール分布を生成するタスクとして、クレジットスコアリングに対処する。
最近のLLM(Large Language Models)におけるプロンプトベースのトレーニングの成功に触発されたFinLangNetは、ユーザの振る舞いをモデル化してキャプチャするための2つのタイプのプロンプトも導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:23:03 GMT)
QuCLEAR: Clifford Extraction and Absorption for Quantum Circuit Optimization [8.0] 現在利用可能な量子デバイスは、実行された量子回路の忠実さを低下させるノイズの多い量子ゲートに悩まされている。
本稿では,量子回路の最適化を目的としたコンパイルフレームワークQuCLEARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:10:31 GMT)
Ultralong-lived Coherent States in Eu$^{3+}$:Y$_2$O$_3$ Optical Ceramics for Quantum Memories [8.0] 固体材料中の希土類イオン(REI)は量子技術応用の主要なシステムの一つである。
短距離規則結晶における2レベル系誘起光デコヒーレンスの除去について報告する。
新しい種類の摂動磁気中心によって引き起こされる新しいデコヒーレンス機構を1.5K以下に同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:21:09 GMT)
Instruction-Tuning LLMs for Event Extraction with Annotation Guidelines [7.9] イベント抽出のための大規模言語モデルの指導訓練において,アノテーションガイドライン(イベントタイプと引数のテキスト記述)の効果について検討する。
我々は人為的ガイドラインと機械的ガイドラインの両方を用いて、フルデータとローデータの両方で一連の実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 22:38:16 GMT)
ESANS: Effective and Semantic-Aware Negative Sampling for Large-Scale Retrieval Systems [7.9] 検索段階において、古典的な埋め込みに基づく検索手法は、性能と効率を両立させる効果的な負のサンプリング手法に依存している。
我々は,エフェクト・センス補間戦略 (EDIS) とマルチモーダル・セマンティック・アウェア・クラスタリング (MSAC) の2つの重要なコンポーネントを統合した,エフェクト・セマンティック・ネガティブ・サンプリング (ESANS) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:43:20 GMT)
Chain-of-Description: What I can understand, I can put into words [7.8] Chain-of-Description (CoD) Promptingはマルチモーダルな大規模言語モデルに最適化されている。
Qwen2-Audio、Qwen2-VL、Qwen2.5-VLといったモデルに適用すると、CoD Promptingは性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 08:27:31 GMT)
Quantum Turbulence Across Dimensions: Crossover from two- to three-dimension [7.8] 本研究では,量子乱流(QT)のポテンシャル場における動的遷移について検討する。
この遷移はケルビン波の励起と密接に関連している。
遷移領域では、崩壊速度と渦クラスター相関関数の連続的な変動を観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:56:37 GMT)
HetFS: A Method for Fast Similarity Search with Ad-hoc Meta-paths on Heterogeneous Information Networks [7.8] HetFSは、異種情報ネットワーク上のユーザ登録メタパスを持つアドホッククエリの高速類似性手法である。
HetFSは、メタパス制限を満たすパス情報とノードの内容に基づいて、類似した結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:36:41 GMT)
Discovering Ideologies of the Open Source Software Movement [7.7] オープンソースソフトウェア(OSS)開発は、初期の製品開発目標から幅広い社会運動へと拡大した。
我々はOSSイデオロギーの包括的実証フレームワークを開発した。
OSSイデオロギーのフレームワークには,メンバシップ,規範/価値,目標,活動,リソース,位置/グループ関係という,6つの重要なカテゴリがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:26:27 GMT)
Learning Heuristics for Transit Network Design and Improvement with Deep Reinforcement Learning [7.7] 我々は,グラフニューラルネットを用いた深層強化学習を用いて,進化的アルゴリズムの低レベル学習を行う。
これらの学習は、70ノード以上のベンチマーク合成都市におけるアルゴリズムの結果を改善し、新しい最先端の結果を得る。
また、カナダのラヴァル市における実際の交通ネットワークのシミュレーションも改善され、2つの主要な指標で最大52%と25%のスピードで改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:55:18 GMT)
Panoptic Diffusion Models: co-generation of images and segmentation maps [7.6] 本稿では,PDM(Panoptic Diffusion Model)を提案する。
PDMは画像とテキストのギャップを埋めるために、生成プロセス全体を通して詳細なビルトインガイダンスを提供するセグメンテーションレイアウトを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:58:21 GMT)
On Targeted Manipulation and Deception when Optimizing LLMs for User Feedback [7.5] 人間のフィードバックを最大限にするためのトレーニングは、AIの逆インセンティブ構造を生み出します。
操作や騙しといった極端な形式の「フィードバックゲーム」が確実に学習されていることがわかった。
ユーザフィードバックなどゲーム可能なフィードバックソースをRLのターゲットとして使用するリスクを、私たちの結果が強調できることを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:06:15 GMT)
Exploiting Epistemic Uncertainty in Cold-Start Recommendation Systems [7.5] コールドスタート問題は、生成モデルに基づくレコメンデーションシステムにおいて重要な課題である。
現在の手法は主に、より多くのデータを集めることで埋め込みや入力を豊かにすることに焦点を当てている。
この非効率性は、コールドスタートレコメンデーションを改善する機会を逃す可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:16:57 GMT)
Converting Transformers into DGNNs Form [7.4] ダイグラフフーリエ変換に基づく合成ユニタリグラフ畳み込みを導入する。
Converterと呼ぶ結果のモデルは、トランスフォーマーをダイレクトグラフニューラルネットワーク形式に効果的に変換する。
我々は、Long-Range Arenaベンチマーク、Long-Range Arena分類、DNAシークエンスに基づく分類でConverterを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:55:00 GMT)
SAE-V: Interpreting Multimodal Models for Enhanced Alignment [7.4] 本稿では,SAEパラダイムをマルチモーダルな言語モデルに拡張する機械的解釈可能性フレームワークであるSAE-Vを紹介する。
SAE-Vは、追加のモデルを必要としないモデルアライメントを強化するために、本質的なデータフィルタリングメカニズムを提供する。
本研究は,SAE-VがMLLMの解釈性とアライメントを向上し,その内部機構に関する知見を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:20:07 GMT)
Human-AI Collaboration in Cloud Security: Cognitive Hierarchy-Driven Deep Reinforcement Learning [7.4] SOC(Security Operations Centers)は、AI駆動のアダプティブディフェンスをAPT(Advanced Persistent Threats)と統合しなければならない。
本稿では,AI駆動型APTボットに対するSOCアナリストの意思決定をモデル化する,認知階層理論駆動型深層Q-Network(CHT-DQN)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:19:21 GMT)
Cracking the Code: Multi-domain LLM Evaluation on Real-World Professional Exams in Indonesia [7.1] IndoCareerは、さまざまな分野における職業的および専門的認定試験のパフォーマンスを評価するために設計された8,834の多重選択質問のデータセットである。
インドネシアに焦点を当てたIndoCareerは、(1)医療、(2)保険と金融、(3)創造とデザイン、(4)観光とホスピタリティ、(5)教育とトレーニング、(6)法律の6つの主要な分野にまたがる、豊かな地域コンテキストを提供している。
27の大規模言語モデルに対する包括的評価は、これらのモデルが特に、保険や金融といった強い地域状況の分野において苦戦していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:17:14 GMT)
Dirac-isotonic oscillators in (1 + 1) and (2 + 1) dimensions [7.0] 2+1)$次元のディラック発振器は反ジャイネス・カミングス様ハミルトニアンに写像できることを示す。
一般化されたシステムの正確な解を記述し、それらの非相対論的極限を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:41:24 GMT)
A New Era of Elections: Leveraging Blockchain for Fair and Transparent Voting [6.9] 本研究では,選挙のセキュリティ,透明性,整合性向上を目的としたブロックチェーンベースの投票システムを提案する。
提案システムでは,ブロックチェーンの不変で分散化された台帳と,高度な投票者識別認証技術を組み合わせた。
セキュリティ分析は、この多層アプローチが偽造リスクを著しく減少させることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:45:08 GMT)
Set a Thief to Catch a Thief: Combating Label Noise through Noisy Meta Learning [6.7] ノイズラベル(LNL)からの学習は、ノイズデータセットを使用して高性能なディープモデルをトレーニングすることを目的としている。
本稿では,ラベルノイズの補正にノイズデータを用いる新しい雑音付きメタラベル補正フレームワークSTCTを提案する。
STCTは、96.9%のラベル修正と95.2%の分類性能をCIFAR-10で達成し、80%の対称ノイズを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:58:01 GMT)
Imaginarity of quantum channels: Refinement and Alternative [6.6] 本稿では,量子チャネルの虚偽性を定量化する枠組みを提案する。
我々は、ロバスト性、トレースノルム、エントロピーに基づく量子チャネルの3つの虚偽測度を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:20:52 GMT)
Generalized Principal-Agent Problem with a Learning Agent [6.2] 古典的なプリンシパルエージェント問題は、エージェントがプリンシパルのコミット戦略に最も反応できると仮定することが多い。
エージェントが平均的学習アルゴリズム(regretではないが、swap-regretではない)を使用する場合、プリンシパルは$U*$よりもはるかに優れた処理を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:58:43 GMT)
Reset-free Reinforcement Learning with World Models [6.2] 強化学習のためのモデルベースリセットフリー(MoReFree)エージェントを提案する。
MoReFreeは、リセット不要なタスクを処理するために、探索とポリシー学習という2つの重要なメカニズムを適用している。
環境報酬やデモンストレーションへのアクセスなしに、様々なリセットのないタスクに対して優れたデータ効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 22:27:41 GMT)
A Landmark-Aware Visual Navigation Dataset [6.1] ランドマークを意識したビジュアルナビゲーションデータセットを提示し、人中心の探索ポリシーと地図構築の教師あり学習を可能にする。
人間のアノテータが仮想環境と実環境を探索する際、RGBD観測と人間のポイントクリックペアを収集する。
私たちのデータセットは、屋内環境の部屋や屋外の通路など、幅広い場面をカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:19:24 GMT)
Co-Designing Eigen- and Singular-value Transformation Oracles: From Algorithmic Applications to Hardware Compilation [5.9] 我々は、ハイブリッド離散/連続変数(qubit/qumode)ハードウェア上で効率的に実装できる量子固有値変換オラクルのファミリーを共同設計する。
エンド・ツー・エンドのコンパイル -- 短期および大規模の量子プロセッサの両方に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 01:29:14 GMT)
Stable Diffusion for Data Augmentation in COCO and Weed Datasets [5.8] 生成モデルは、コンピュータビジョンからインテリアデザインまで、さまざまなタスクに影響を与えている。強力な拡散モデルであるStable Diffusionは、テキストプロンプトや参照画像から複雑な詳細を持つ高解像度画像の作成を可能にする。
本研究は,7つの共通カテゴリーと3つの広く分布する雑草を評価した結果,安定拡散の有効性について検討した。
画像スパースデータセットの強化において,安定拡散の可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 21:47:18 GMT)
Human Preferences in Large Language Model Latent Space: A Technical Analysis on the Reliability of Synthetic Data in Voting Outcome Prediction [5.8] 大規模言語モデル(LLM)における人口統計特性と即時変動が潜在世論マッピングに与える影響を解析する。
LLMが生成したデータは、実世界の人間の反応で観測された分散を再現できないことがわかった。
政治分野では、ペルソナ・ツー・パーティのマッピングは限定的な分化を示しており、結果として、調査データに見られる意見の微妙な分布に欠ける合成データとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:25:33 GMT)
Efficient Approximate Degenerate Ordered Statistics Decoding for Quantum Codes via Reliable Subset Reduction [5.6] 我々は、近似縮退復号法の概念を導入し、順序付き統計復号法(OSD)と統合する。
コードキャパシティノイズモデルにおけるOSD効率を大幅に向上するADOSDアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:55:12 GMT)
Explainable AI for Fraud Detection: An Attention-Based Ensemble of CNNs, GNNs, and A Confidence-Driven Gating Mechanism [5.5] 本研究は,通常の分類プロセスに2つの余分な層を追加することにより,CCF検出のための新たな積み重ねに基づくアプローチを提案する。
注意層では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)のソフトアウトプットを、依存重み付け平均化(DOWA)演算子を用いて組み合わせる。
信頼層では,どのアグリゲーション(DOWAまたはIOWA)でも,メタラーナーへのフィードの不確実性が低いかを選択する。
3つのデータセットに対する実験により,提案手法は高精度かつ堅牢な一般化を実現し,CCF検出に有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:00:27 GMT)
CitaLaw: Enhancing LLM with Citations in Legal Domain [5.2] CitaLaw は LLM が適切な引用で合法的に音声応答を生成できる能力を評価するために設計された最初のベンチマークである。
CitaLawは、法記事の包括的コーパスと、前例をリファレンスプールとして組み合わせた、平民と実践者の両方に多様な法的質問を特徴としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:58:03 GMT)
Analyzing the Effect of Linguistic Similarity on Cross-Lingual Transfer: Tasks and Experimental Setups Matter [5.2] 低リソース環境下でのNLPタスクのトレーニングデータ量を増やすために、言語間転送が一般的なアプローチである。
本研究では,多種多様な言語群からの266言語間の言語間移動を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:13:30 GMT)
Together We Rise: Optimizing Real-Time Multi-Robot Task Allocation using Coordinated Heterogeneous Plays [5.2] 本稿では,動的倉庫環境におけるリアルタイムマルチロボットタスク割り当て問題に対処する。
マルチエージェント強化学習フレームワークであるMRTAgentを紹介する。
安全なナビゲーションには、修正線形二次コントローラ(LQR)アプローチが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:59:27 GMT)
Detecting OOD Samples via Optimal Transport Scoring Function [5.1] 本稿では,OOD検出のための最適輸送理論OTODに基づく新しいスコア関数を提案する。
我々は,各試験試料のOODスコアを計算するために,特徴量,ロジット,ソフトマックス確率空間からの情報を利用する。
実験の結果,この情報を組み合わせることで,OTODの性能を一定のマージンで向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:37:18 GMT)
IndoNLP 2025: Shared Task on Real-Time Reverse Transliteration for Romanized Indo-Aryan languages [5.0] 本稿は、インド・アーリア語族における低リソース言語を母国語に翻訳することに焦点を当てている。
この課題は、ローマ字化したインド・アーリア語を彼らのネイティブスクリプトに変換するリアルタイムのリバース・トランスリテータを導入し、評価することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:52:34 GMT)
Measuring the Impact of Technical Debt on Development Effort in Software Projects [4.9] 技術的負債とは、コード品質と迅速なデリバリの間のトレードオフを指し、複雑さ、バグ、コストの増大によって将来の開発に影響を与える。
本研究は,ソフトウェアプロジェクトの技術的負債による追加作業の取り組みを,機能実装に焦点をあてて実証的に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:11:27 GMT)
Iterative Auto-Annotation for Scientific Named Entity Recognition Using BERT-Based Models [4.9] 本稿では,BERTモデルを用いたSciNER(Scientific Named Entity Recognition)の反復的手法を提案する。
我々は、手動で注釈付きデータの小さな、しかし高品質なデータセットで、微調整済みのモデルへの転送学習を活用する。
このプロセスは、細調整されたモデルを使用して、より大きなデータセットの自動アノテートを行い、その後追加の細調整ラウンドによって反復的に洗練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:58:20 GMT)
Fine-Tuning Qwen 2.5 3B for Realistic Movie Dialogue Generation [4.9] Alibaba Groupが開発したQwen 2.5シリーズは、小さなオープンソースの事前訓練モデルの最前線にある。
その結果、小型モデルが高品質でリアルな対話を実現する能力を示し、リアルタイムで文脈に敏感な会話生成に有望なアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:00:01 GMT)
Verifying Classification with Limited Disclosure [4.9] 我々は、ドン、ハートライン、ビジャヤラガバン(2022年)が導入した多党の分類問題について、電子的発見を動機として検討する。
我々の目標は、要求当事者がほぼ全ての応答性のある文書を受信し、非応答性のある文書の開示を最小限に抑えるプロトコルを設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:56:03 GMT)
Efficient auto-labeling of large-scale poultry datasets (ALPD) using an ensemble model with self- and active-learning approaches [4.7] 本研究では,半教師付きオートラベル手法を探求し,自己学習と能動的学習のアプローチを統合して,大規模養鶏データセット(ALPD)の自動ラベル化のための効率的なラベルスカースフレームワークを開発する。
その結果, ブロイラーとヘン検出の性能指標を教師あり学習下で比較した場合, YOLOv8s-WorldとYOLOv9sの方が優れていた。
YOLO-Worldハイブリッドモデルは、最適なYOLOv8sバックボーンをゼロショットモデルに組み込んだもので、全体的な性能が最も高かった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:11:13 GMT)
Understanding Generative AI Content with Embedding Models [4.7] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、入力データを埋め込みと呼ばれる隠れた特徴ベクトルに変換することによって、機能を暗黙的に設計する。
実検体と人工知能(AI)が生み出すものの間に本質的な分離性が存在するという実証的証拠が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 18:56:49 GMT)
LaVida Drive: Vision-Text Interaction VLM for Autonomous Driving with Token Selection, Recovery and Enhancement [4.5] 本稿では,自律運転のための新しい,効率的なVQAフレームワークであるLaVida Driveを紹介する。
LaVida Driveは、詳細な視覚知覚のための高解像度入力を維持しながら、時間データをシームレスに統合する。
複雑な詳細のための高分解能データを保持し、時間解析のために低分解能入力を使用することで空間処理を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:03:34 GMT)
Brain-Model Evaluations Need the NeuroAI Turing Test [4.5] アラン・チューリングが提唱した古典的なテストは行動に焦点を当てており、人工エージェントの行動が人間の行動と区別できないことを要求している。
このポジションペーパーは、チューリングテストの標準的な定義はNeuroAIには不完全であると主張している。
これは、振る舞いのみを越えて拡張されるベンチマークであるNeuroAI Turing Test'と呼ばれる、より強力なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:16:28 GMT)
Integrating Weather Station Data and Radar for Precipitation Nowcasting: SmaAt-fUsion and SmaAt-Krige-GNet [4.5] 本研究は,降水量予測のための2つの新しい深層学習アーキテクチャを提案する。
1つのモデルは、畳み込み層を通して気象観測所のデータを統合することで、SmaAt-UNetフレームワークを拡張している。
他のモデルでは、降水マップと気象観測所のデータを組み合わせて、地理統計学的手法であるKrigingを用いて処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:46:04 GMT)
Dynamic Rolling Horizon Optimization for Network-Constrained V2X Value Stacking of Electric Vehicles Under Uncertainties [4.4] 電気自動車(EV)のコーディネーションは、全車間(V2X)を通じて大きな利益をもたらすことができる
本研究の目的は、V2X価値構築フレームワーク(V2B)、V2G(V2G)、エネルギー取引など)を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:25:15 GMT)
Flow-based linear embedding for Bayesian filtering of nonlinear stochastic dynamical systems [4.4] 正規化フローを統合したフローベースベイズフィルタ(FBF)を提案し,ガウスフィルタ分布を持つ潜在線形状態空間モデルを構築する。
このフレームワークは、フローの正規化によって提供される可逆変換による効率的な密度推定とサンプリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:04:23 GMT)
A Multi-Agent Framework for Automated Vulnerability Detection and Repair in Solidity and Move Smart Contracts [4.4] 本稿では,Large Language Models(LLMs)を利用したスマートコントラクトの脆弱性を自動的に検出し,修復する新しいマルチエージェントフレームワークであるSmartifyを提案する。
Smartifyでは、プログラムの概念や言語固有のセキュリティ原則に基づいてコードを分析するために、さまざまな微調整のLLMに取り組んでいる専門エージェントのチームが採用されている。
以上の結果から,Smartifyは従来のLLMを超越し,Llama 3.1のような汎用モデルの能力向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:30:47 GMT)
AquaNeRF: Neural Radiance Fields in Underwater Media with Distractor Removal [4.3] 本稿では,暗黙的なNeRFモデルのための新しいNeRFと最適化手法を提案する。
提案手法は,ベースラインのNerfactoを約7.5%,SeaThru-NeRFを約6.2%,PSNRを約6.2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:53:25 GMT)
Acoustic Ginzburg effect with nonclassical states of motion [4.2] 本研究では, 物質連鎖と検出器からなる玩具モデルを用いて, 音響ギンズブルグ効果を探索する。
この効果は、検出器の基底状態からの励起と、真空からの鎖内の音響フォノンの生成によって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:36:02 GMT)
On Convergence of Adam for Stochastic Optimization under Relaxed Assumptions [4.2] Adaptive Momentum Estimation (Adam)アルゴリズムは、様々なディープラーニングタスクにおいて非常に効果的である。
この一般的な雑音モデルの下で,Adamは高い反復率で定常点のばらつきを見いだせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:07:15 GMT)
Does Your AI Agent Get You? A Personalizable Framework for Approximating Human Models from Argumentation-based Dialogue Traces [4.2] 本稿では,議論に基づく対話を通じて,AIエージェントが人間の理解に適応できるフレームワークを提案する。
パーソナと呼ばれる我々のアプローチは、確率理論に基づいて、確率重み付け関数とベイズ的信念更新機構を統合する。
我々はペルソナが進化する人間の信念を効果的に捉え、パーソナライズされた相互作用を促進し、最先端の手法を上回ることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 22:37:16 GMT)
Risk-Averse Reinforcement Learning: An Optimal Transport Perspective on Temporal Difference Learning [4.1] 本稿では、最適輸送理論を用いてエージェントを予測可能な行動へ誘導するリスク-逆時間差分アルゴリズムを提案する。
本手法は, 性能を保ちながら, 危険状態への訪問頻度を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 19:14:36 GMT)
Scalarisation-based risk concepts for robust multi-objective optimisation [4.1] この問題の多目的事例について検討する。
我々は、ロバストな多目的アルゴリズムの大多数が、ロバスト化とスカラー化という2つの重要な操作に依存していることを確認した。
これらの操作は必ずしも可換であるとは限らないので、それらが実行される順序は結果の解に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:42:32 GMT)
FHGE: A Fast Heterogeneous Graph Embedding with Ad-hoc Meta-paths [4.1] メタパス誘導グラフ埋め込みの効率的かつ再学習不要な生成のための高速不均一グラフ埋め込み(FHGE)を提案する。
提案するフレームワークでは,MPU(Meta-Path Units)を使用してグラフを局所的およびグローバルなコンポーネントに分割する。
多様なデータセットにわたる実験は、メタパス誘導グラフ埋め込みの生成におけるFHGEの有効性と効率を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:26:18 GMT)
Worse than Zero-shot? A Fact-Checking Dataset for Evaluating the Robustness of RAG Against Misleading Retrievals [3.9] 本稿では,RAGシステムの不正検索に対する堅牢性を評価するために設計されたファクトチェックデータセットであるRAGuardを紹介する。
RAGuardは、回収された証拠を3つのタイプに分類する。
ベンチマーク実験の結果,LLM方式のRAGシステムはすべて,ゼロショットベースラインよりも性能が劣っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:50:15 GMT)
Multi-objective Cat Swarm Optimization Algorithm based on a Grid System [3.9] 本稿では,Grid-based Multi-objective Cat Swarm Optimization Algorithm (GMOCSO) と呼ばれるキャット群最適化アルゴリズムの多目的バージョンを提案する。
収束性と多様性の保存は、ロバストな結果を得るために、現代の多目的アルゴリズムによって追求される2つの主要な目標である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:13:21 GMT)
Toward a Flexible Framework for Linear Representation Hypothesis Using Maximum Likelihood Estimation [3.5] 正規表現空間において、単位ベクトルとして二項の概念を新たに導入する。
我々の方法である Sum of Activation-base Normalized difference (SAND) は、von Mises-Fisher 分布のサンプルとしてモデル化されたアクティベーション差の利用を形式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 23:56:30 GMT)
Hypergraph Representations of scRNA-seq Data for Improved Clustering with Random Walks [3.4] ハイパーエッジが2つ以上の頂点を接続可能な一般化グラフであるハイパーグラフとして、cRNA-seq式データを概念化する。
scRNA-seqデータのコンテキストでは、ハイパーグラフノードは細胞を表し、エッジは遺伝子を表す。
本稿では,(1)Dual-Importance Preference Hypergraph Walk(DIPHW)と(2)Cexpression and Memory-Integrated Dual-Importance Preference Hypergraph Walk(CoMem-DIPHW)の2つの新しいクラスタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 21:09:16 GMT)
Finite sample bounds for barycenter estimation in geodesic spaces [3.4] 本研究では,測地空間における分布のバリ中心を推定する問題について検討する。
期待値と高い確率で有限サンプル誤差境界を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:13:18 GMT)
PLS-based approach for fair representation learning [3.3] フェア部分最小広場(PLS)コンポーネントを提案することにより、フェア表現学習の問題を再考する。
PLSは、予測に適した表現を提供することにより、データの次元を効率的に削減するために、統計学で広く使われている。
本研究では,PSSの構成に公平性制約を組み込む新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:30:39 GMT)
SalM$2$: An Extremely Lightweight Saliency Mamba Model for Real-Time Cognitive Awareness of Driver Attention [3.2] 本稿では,最新のMambaフレームワークをベースとしたリアルタイムなSalliency Mambaネットワークを提案する。
図1に示すように、私たちのモデルは、SOTAのパフォーマンスを維持しながら、非常に少ないパラメータを使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:37:52 GMT)
EPERM: An Evidence Path Enhanced Reasoning Model for Knowledge Graph Question and Answering [3.1] 本稿では、KGQA問題をグラフィカルモデルとして再検討し、KGQAのためのEvidence Path Enhanced Reasoning Model(EPERM)という3段階のフレームワークを提案する。
最初の段階では、EPERMは微調整されたLarge言語モデルを使用して、元の知識グラフから質問に関連するサブグラフを検索する。
第2段階では、EPERMは、質問の推論を忠実に支持するエビデンスパスをフィルタリングし、推論における重要性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:05:22 GMT)
Boundary Perturbation Effects in Quantum Systems with Conserved Energy and Continuous Symmetry [3.1] エネルギー保存と連続対称性を両立させた一次元システムについて検討する。
我々は、対応する電荷が広いゆらぎを示す相と、電荷が保存されている相の2つの相を識別する。
電荷凍結相の出現はエネルギー保存によるものであり、エネルギー保存が壊れたり、他の対称性に取って代わられたりすると、この相は消滅することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:02:11 GMT)
Uncertainty-Aware Fusion: An Ensemble Framework for Mitigating Hallucinations in Large Language Models [3.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザの信頼を損なう可能性のある非実効的なアウトプットを幻覚し、生成することが知られている。
表現編集やコントラスト復号といった幻覚を直接緩和する従来の手法は、しばしば追加のトレーニングデータを必要とし、実装の複雑さを伴います。
本研究では,その精度と自己評価能力に基づいて,複数のLSMを戦略的に組み合わせて幻覚を低減するためのアンサンブルフレームワークであるUncertainty-Aware Fusion (UAF)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:48:18 GMT)
Sampling through Algorithmic Diffusion in non-convex Perceptron problems [2.9] 複製法に基づく形式化を導入し,数桁のパラメータで実現可能性を示す。
負の安定性を持つパーセプトロン問題の場合、レプリカ領域全体にわたって近似均一サンプリングが達成可能であることを示す。
対照的に、二元パーセプトロンの場合、典型的な解の集合によって示される重なり合いのギャップ特性により拡散による一様サンプリングは必ず失敗する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:43:01 GMT)
Tag-Pag: A Dedicated Tool for Systematic Web Page Annotations [2.8] Tag-PagはWebページの分類を簡単にするためのアプリケーションである。
テキストのアノテートにフォーカスする既存のツールとは異なり、Tag-Pagはページレベルのアノテーションを体系化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 08:52:01 GMT)
USegMix: Unsupervised Segment Mix for Efficient Data Augmentation in Pathology Images [2.7] 我々はUSegMixと呼ばれる病理画像の効率的なデータ拡張手法を提案する。
第1フェーズでは、UegMixは、自動化された教師なしの方法で組織セグメントのプールを構築する。
第2フェーズでは、USegMixはターゲット画像の候補セグメントを選択し、セグメントプールから類似セグメントに置き換え、事前訓練された拡散モデルを用いてそれらをブレンドする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:28:32 GMT)
Atomic Learning Objectives Labeling: A High-Resolution Approach for Physics Education [2.7] 本稿では,物理学習のための高分解能マップを作成するための新しいアプローチを提案する。
物理問題の自動ラベル付けには,大規模言語モデルを用いる。
我々の研究は、学習目標を質問にマッピングするより粒度の細かいアプローチを提案することによって、学習分析の分野に貢献する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:17:16 GMT)
Text2Zinc: A Cross-Domain Dataset for Modeling Optimization and Satisfaction Problems in MiniZinc [2.6] 本稿では,自然言語テキストの最適化と満足度問題に対処するクロスドメインデータセットであるText2Zincを紹介する。
我々の研究は、満足度と最適化の問題の両方を統合データセットに統合することで、以前の試みと区別されている。
以上の結果から, LLMはテキストから問題をモデル化するためのプッシュボタン技術ではないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:13:53 GMT)
Mapping 1,000+ Language Models via the Log-Likelihood Vector [2.6] 我々は,事前定義されたテキスト集合上で計算された対数様ベクトルをモデル特徴として用いて,自動回帰言語モデルを大規模に比較する。
提案手法はスケーラビリティが高く,計算コストはモデル数とテキストサンプル数の両方で線形に増大する。
この手法を1000以上の言語モデルに適用し、大規模モデル解析の新しい視点を提供する「モデルマップ」を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:23:36 GMT)
Transfer Learning through Enhanced Sufficient Representation: Enriching Source Domain Knowledge with Target Data [2.3] TESR(Enhanced Sufficient Representation)によるトランスファーラーニング(Transfer Learning)と呼ばれる新しいトランスファーラーニング手法を提案する。
私たちのアプローチは、ソースドメインから十分かつ不変な表現を推定することから始まります。
この表現は、ターゲットデータから派生した独立したコンポーネントで拡張され、ターゲットドメインに十分で、その特定の特性に適応できることが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:18:28 GMT)
Higher-order protection of quantum gates: Hamiltonian engineering coordinated with dynamical decoupling [2.1] 我々は、量子ゲートの高次保護の実現に向けて、単純だが一般的なアプローチを提唱した。
このアプローチの中心的な考え方は、高次の動的疎結合列と協調してゲートハミルトンを設計する(従って制御を取り戻す)ことである。
IBM量子プロセッサの物理デモンストレーションは、ノイズの多い中間規模量子コンピュータにおける我々のアプローチの有効性と可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:11:52 GMT)
The Design Space of Recent AI-assisted Research Tools for Ideation, Sensemaking, and Scientific Creativity [2.1] AI支援研究ツールは、人間の認知を高め、研究プロセスの合理化を約束する。
しかし、自動化バイアスを増大させ、批判的思考を弱める可能性がある。
これらのシステムがいかにして新しい能力と設計空間を想定するかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:42:11 GMT)
Parallel Backpropagation for Inverse of a Convolution with Application to Normalizing Flows [2.0] 非可逆的畳み込みの逆は正規化フローで現れる重要な操作である。
正方形画像に対して,動作時間$O(sqrtn)$の高速並列バックプロパゲーションアルゴリズムを提案する。
従来のモデルと比較して,次元毎に類似したビットでサンプリング時間を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:58:09 GMT)
IPO: Your Language Model is Secretly a Preference Classifier [1.9] 人からのフィードバックから強化学習(RLHF)が,大規模言語モデルと人間の嗜好を整合させる主要な手法として登場した。
そこで本稿では,LLMを選好分類器として提案することで,外部からのフィードバックや報酬モデルへの依存を低減し,選好を得る。
この結果から、IPOを通じてトレーニングされたモデルは、最先端の報酬モデルを使って好みを得られるモデルに匹敵するパフォーマンスを達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:59:11 GMT)
Since Faithfulness Fails: The Performance Limits of Neural Causal Discovery [1.9] ニューラルネットワークは、既存の因果関係と既存の因果関係を確実に区別することはできない。
我々の実験では、現代の因果探索法で使われているニューラルネットワークは、地中真実のグラフを復元するのに必要な精度を欠いていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:20:20 GMT)
A Fenchel-Young Loss Approach to Data-Driven Inverse Optimization [1.7] 逆最適化とFenchel-Young(FY)損失との接続を構築する。
この新しいアプローチは、効率的な勾配に基づく最適化に適しており、従って既存の方法よりもはるかに効率的である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:04:32 GMT)
Exploring Patient Data Requirements in Training Effective AI Models for MRI-based Breast Cancer Classification [1.7] 我々は、医療機関がAIモデルをトレーニングするために10年分のMRI画像を必要としないことを示す。
その結果,50人以上の患者に対して,トレーニングセットの患者数は,モデルの性能に無視的な影響を及ぼすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:04:52 GMT)
MOB-GCN: A Novel Multiscale Object-Based Graph Neural Network for Hyperspectral Image Classification [1.5] 本稿では、ハイパースペクトル画像(HSI)分類のためのMOB-GCNと呼ばれる新しいマルチスケールオブジェクトベースグラフニューラルネットワークを提案する。
本研究の中心的な目的は,マルチスケールオブジェクトベース画像解析(OBIA)を利用した特徴抽出と分類性能の向上である。
実験の結果,MOB-GCNは分類精度,計算効率,ノイズ低減の点で,単一スケールグラフ畳み込みネットワーク(GCN)より一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:37:21 GMT)
Robustness and Cybersecurity in the EU Artificial Intelligence Act [1.4] EU人工知能法(英語: EU Artificial Intelligence Act、AIA)は、異なるタイプのAIシステムに対して異なる法的原則を定めている。
以前の研究はこれらの原則のいくつかを明確にしようとしたが、ロバストネスとサイバーセキュリティにはほとんど注意が払われていない。
リスクの高いAIシステムに対するロバストネスとサイバーセキュリティに関連する条項における法的課題と欠点を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:12:20 GMT)
Point Cloud Upsampling as Statistical Shape Model for Pelvic [1.4] 骨盤モデルの正確な形状復元のための医用画像分割と点雲アップサンプリングを統合した新しいフレームワークを提案する。
MedShapeNetデータセットでトレーニングしたSAM-Med3Dモデルと点群アップサンプリングネットワークを用いて,スパークスな医用画像データを高分解能な3次元骨モデルに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:38:36 GMT)
Examining the Dynamics of Local and Transfer Passenger Share Patterns in Air Transportation [1.2] 地域シェアは、経済成長、キャリア戦略、市場勢力が需要構成にどのように影響するかを反映する重要な指標となっている。
この研究は、アメリカの航空輸送システム全体で3900以上のオリジン・アンド・デスティネーション(O&D)ペアの局所的な共有パターンを詳細に分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:54:17 GMT)
Deep Autoencoder with SVD-Like Convergence and Flat Minima [1.1] 我々は,コルモゴロフ障壁を克服するために,学習可能な重み付きハイブリッドオートエンコーダを提案する。
トレーニングされたモデルは、他のモデルに比べて何千倍もシャープさが小さいことを実証的に見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:06:01 GMT)
Rational Tuning of LLM Cascades via Probabilistic Modeling [0.9] 大規模言語モデル(LLM)の連立性能分布の確率的モデルを提案する。
グリッドサーチを用いた信頼性閾値の選択と比較して,提案手法はカスケードの長さとコストエラー曲線の所望の解像度に関して,実行時のスケーリングを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 23:16:00 GMT)
Crosstalk Analysis in Quantum Networks: Detection and Localization Insights with photon counting OTDR [0.9] ミリワット以下の古典チャネル電力から量子チャネルへのクロストークは、量子ネットワーク開発において大きな課題となる。
本稿では,光子計数光時間領域反射法(nu-OTDR)を用いてクロストークの正確な同定と位置推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:04:06 GMT)
Understanding Zero-shot Rare Word Recognition Improvements Through LLM Integration [0.9] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)と自動音声認識(ASR)システムの統合について検討する。
分析の結果,LLMはレアワード誤り率(R-WER)の改善に大きく寄与していることが明らかとなった。
広範にわたるアブレーション研究を通じて,LLMの言語能力と音声エンコーダ出力の整合化におけるアダプタ統合の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 08:30:38 GMT)
Exploring AI Writers: Technology, Impact, and Future Prospects [0.9] この研究は、特に金融、スポーツ、自然災害などの分野において、AIツールがニュース制作をどう変えているかを調べる。
この結果は、AIの専門職への統合に関するメディア学生の間では、効率向上に対する楽観と、雇用市場競争の増加に対する理解の両方を反映している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:03:09 GMT)
Maybe I Should Not Answer That, but... Do LLMs Understand The Safety of Their Inputs? [0.8] このような一般化のための既存手法について検討し、それらが不十分であることを示す。
性能劣化を回避し、安全な性能を維持するために、我々は2段階のフレームワークを提唱する。
最後のトークンに対する最後の隠れ状態は、堅牢なパフォーマンスを提供するのに十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:31:50 GMT)
OrderSum: Semantic Sentence Ordering for Extractive Summarization [0.8] OrderSumは、抽出的な要約の中で文を意味的に注文する。
OrderSumはCNN/DailyMailのROUGE-Lスコア30.52を達成し、従来の最先端モデルよりも2.54大差で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:51:04 GMT)
ADAPT Centre Contribution on Implementation of the EU AI Act and Fundamental Right Protection [0.7] この文書は、EU AI法の実行に関する公開協議に関するアイルランド企業・貿易・雇用省(DETE)へのADAPTセンターの提出を表している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:54:38 GMT)
D-GRIL: End-to-End Topological Learning with 2-parameter Persistence [0.7] GRILは標準ベンチマークグラフデータセットの2次フィルタ関数の学習に利用できることを示す。
この枠組みは、薬物発見における生物活性予測の文脈で適用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:59:16 GMT)
Good Representation, Better Explanation: Role of Convolutional Neural Networks in Transformer-Based Remote Sensing Image Captioning [0.6] リモートセンシング画像キャプチャ(RSIC)における12種類の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャをトランスフォーマーベースのエンコーダフレームワーク内で体系的に評価し,その有効性を評価する。
その結果,キャプション性能向上におけるエンコーダ選択の重要性が強調され,特定のCNNアーキテクチャがリモートセンシング画像に対して生成した記述の品質を著しく向上させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:36:28 GMT)
rECGnition_v2.0: Self-Attentive Canonical Fusion of ECG and Patient Data using deep learning for effective Cardiac Diagnostics [0.6] この研究は、MIT-BIH Arrhythmia データセットを用いて、様々な不整脈のクラスに対する rECGnition_v2.0 の効率を評価する。
rECGnition_v2.0のコンパクトなアーキテクチャフットプリントは、トレーニング可能なパラメータがより少ないことで特徴付けられ、解釈可能性やスケーラビリティなどいくつかの利点を解き放った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:16:46 GMT)
Non-equilibrium quantum Monte Carlo algorithm for stabilizer Renyi entropy in spin systems [0.6] 量子マジック(英: Quantum magic)または非安定化器性(英: nonstabilizerness)は、量子系の重要な特徴である。
サインプロブレムフリーハミルトニアンを持つスピン系において、量子魔法の尺度の1つである安定化器R'enyiエントロピーを計算するための新しい効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 21:44:14 GMT)
Partial and Fully Homomorphic Matching of IP Addresses Against Blacklists for Threat Analysis [0.5] IPアドレスは、ネットワークアドレスを人にマップするために使用される典型的な識別子である。
プライバシーに配慮したアプリケーションでは、アドレスがブラックリストから来るかどうかを判断しながらIPアドレスを隠そうとします。
1つの解決策は、IPアドレスの暗号化されたバージョンをブラックリストのネットワークリストにマッチさせるため、同型暗号化を使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:55:55 GMT)
Conflicts of Interest in Published NLP Research 2000-2024 [0.4] 学術研究と産業利益の絡み合いが増すと、利害対立につながる。
全体で27.65%の論文には少なくとも1つの業界関連著者が含まれていた。
トップレベルの会場(ACL、EMNLP)がその効果の主要因である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:44:57 GMT)
Learning multi-phase flow and transport in fractured porous media with auto-regressive and recurrent graph neural networks [0.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた破壊多孔質媒体の複雑な多相流と輸送ダイナミクスの学習を提案する。
GNNは、埋め込み離散破壊モデル(EDFM)によるグリッドの非構造的トポロジーのため、このタスクに適している。
両GNNは,飽和列の予測において同等の性能を示し,圧力列の予測において,繰り返しGNNの性能が若干向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:12:52 GMT)
Beyond Trusting Trust: Multi-Model Validation for Robust Code Generation [0.4] 本稿では,トンプソンの「信頼の振り返り」とLLMベースのコード生成における現代の課題の類似性について考察する。
本稿では,複数の独立モデルを用いて異常なコードパターンを検出するアンサンブルに基づく検証手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:24:23 GMT)
Quasi Zigzag Persistence: A Topological Framework for Analyzing Time-Varying Data [0.3] 時間変化データを解析するためのフレームワークとして,Quasi Zigzag Persistent Homology (QZPH)を提案する。
静的特徴と動的特徴の両方を異なるスケールでキャプチャする安定な位相不変量を導入する。
睡眠ステージ検出などのタスクに適用すると,機械学習モデルが向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:53:26 GMT)
Cross-Model Transferability of Adversarial Patches in Real-time Segmentation for Autonomous Driving [0.2] アドリラル攻撃はディープラーニングモデル、特に医療や自動運転といった安全クリティカルなアプリケーションに重大な脅威をもたらす。
近年、パッチベースの攻撃は、その「ドラッグアンドドロップ」の性質により、リアルタイムの推論シナリオにおいて有効であることが示されている。
本稿では,自律走行車に対してより現実的な,EOT(Prestantation Over Transformation)に基づく対向パッチ攻撃を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:03:53 GMT)
Longitudinal Abuse and Sentiment Analysis of Hollywood Movie Dialogues using LLMs [0.2] 本研究は,1950年から2024年までのハリウッド・オスカーとブロックバスター映画対話の縦断的虐待と感情分析にLarge Language Models (LLMs) を用いた。
映画対話の時間的変化は,より広い社会的・文化的影響を反映している。
この結果は、社会規範や規制政策の変化を反映して、近年の乱用コンテンツの増加が徐々に進んでいることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:09:40 GMT)
A Constant Rate Quantum Computer on a Line [0.1] 安定器符号の空間密度のブラヴィ・プーリン・テラル境界が安定化器回路に一般化しないことを示す。
我々は,最隣接接続の量子ビット列から,5%以上の符号化率と準ポリログ時間オーバーヘッドを有するフォールトトレラント量子コンピュータを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:58:20 GMT)
Generalization is not a universal guarantee: Estimating similarity to training data with an ensemble out-of-distribution metric [0.1] 機械学習モデルの新しいデータへの一般化の失敗は、AIシステムの信頼性を制限する中核的な問題である。
本稿では、一般化可能性推定(SAGE)のための教師付きオートエンコーダを構築することにより、データの類似性を評価するための標準化されたアプローチを提案する。
モデル自体のトレーニングやテストデータセットのデータに適用しても,SAGEスコアのフィルタリング後にアウト・オブ・ボックスモデルの性能が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 19:21:50 GMT)
Moving Beyond Medical Exam Questions: A Clinician-Annotated Dataset of Real-World Tasks and Ambiguity in Mental Healthcare [0.1] 精神医療における5つの重要な意思決定領域にまたがる専門家による注釈付きデータセットを提案する。
このデータセットは、微妙な臨床推論と、メンタルヘルス実践者が遭遇する日々のあいまいさを捉えるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 03:10:16 GMT)
UAVDB: Trajectory-Guided Adaptable Bounding Boxes for UAV Detection [0.0] 本稿では,Patch Intensity Convergence (PIC) を用いた高分解能UAV検出データセットであるUAVDBを紹介する。
IoU(Intersection over Union)の性能と実行時間を比較することにより,まずPIC生成バウンディングボックスの精度と効率を検証した。
次に、最先端(SOTA)YOLO系列検出器を用いてUAVDBをベンチマークし、UAVDBを長距離高分解能UAV検出のための貴重なリソースとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 11:18:48 GMT)
AnxietyFaceTrack: A Smartphone-Based Non-Intrusive Approach for Detecting Social Anxiety Using Facial Features [0.0] 社会的不安障害(英語版) (SAD) は広範な精神疾患であるが、客観的マーカーの欠如はタイムリーな検出と介入を妨げる。
これまでの研究では、構造化活動におけるSADの行動マーカーと非言語マーカーに焦点が当てられていた。
本稿では、顔画像分析を利用して、未ステージの社会環境における不安を検出するAnxietyFaceTrackを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 06:01:50 GMT)
ZIA: A Theoretical Framework for Zero-Input AI [0.0] Zero-Input AI(ZIA)は、明示的なユーザコマンドを使わずに、積極的な意図予測を可能にすることによって、人間とコンピュータのインタラクションのための新しいフレームワークを導入している。
リアルタイム推論のためのマルチモーダルモデルに、視線追跡、バイオシグナル(EEG、心拍数)、コンテキストデータ(時間、位置、使用履歴)を統合する。
ZIAは、アクセシビリティ、ヘルスケア、消費者アプリケーションのためのスケーラブルでプライバシ保護フレームワークを提供し、AIを予測知性に向けて前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:42:05 GMT)
When Every Token Counts: Optimal Segmentation for Low-Resource Language Models [0.0] 最適Byte-Pair(BPE)構成は,グリーディセグメンテーションに比べてトークン数を大幅に削減することを示す。
この結果から,圧縮最適化トークン化戦略が多言語および低リソース言語アプリケーションに多大なメリットをもたらす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:13:58 GMT)
Towards a Real-Time Computation of Timelike Hadronic Vacuum Polarization and Light-by-Light Scattering: Schwinger Model Tests [0.0] 本稿では1+1次元の量子電磁力学を用いてHVPとHLBLを解析する手法を提案する。
そのために、テンソルネットワーク技術、特に行列積状態とデジタル量子コンピュータの古典的エミュレータの両方を使用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 13:40:23 GMT)
Synthetic Network Traffic Data Generation: A Comparative Study [0.0] 既存の合成データ生成法は, 統計的忠実性, 分類タスクの実用性, クラスバランスの維持能力に大きく違いがある。
本研究では、非AI(統計)、古典AI、生成AI技術を含む12種類の合成ネットワークトラフィックデータ生成手法の比較分析を行った。
GANモデル,特にCTGANとCopulaGANは,高品質な合成データ生成に最適であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 07:50:31 GMT)
Structure-preserving quantum algorithms for linear and nonlinear Hamiltonian systems [0.0] 常微分方程式と偏微分方程式のハミルトン系は、ほぼすべての物理的スケールにまたがる基本的な数学的モデルである。
そのようなシステムにおける計算手法の堅牢性と安定性に対する重要な性質は、基礎となるシンプレクティック構造である。
我々は、シンプレクティックを取り入れた量子アルゴリズムを提案し、このキー構造を確実に保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:12:09 GMT)
Statistical Contextual Explanation of Quantum Paradoxes [0.0] 波動関数の崩壊は神秘的で瞬間的な物理過程ではない。
量子確率は個々の物理系とその相互作用の完全な記述を提供しない。
実験データの時系列は、経験周波数とヒストグラムを用いて得られる情報よりもはるかに多くの情報を含む可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:51:59 GMT)
Sound Conveyors for Stealthy Data Transmission [0.0] 本研究は,音声ファイルに情報を隠蔽するために行われた。
この実装は、txt、doc、pdfなどの文書をオーディオファイルに隠し、必要に応じて隠された文書を検索することを目的としている。
このシステムはAES暗号化をサポートし、WaveとMP3ファイルの両方を許容する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 05:37:42 GMT)
Software defined demodulation of multiple frequency shift keying with dense neural network for weak signal communications [0.0] 弱信号デジタル通信システムにおけるシンボルとビット誤り率の性能について述べる。
平均信号-雑音比が-20dBから0dBの付加白色ガウス雑音に対する干渉について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 22:21:25 GMT)
Revisiting the Bohr Model of the Atom through Brownian Motion of the Electron [0.0] 我々は、1つの実数値過程を通して電子の動きを記述することによって水素原子のボーアモデルを洗練する。
我々のアプローチは、電子の運動方程式をフォッカー・プランク方程式から導き出し、粒子が常に一定のランダムな位置を維持することを保証する。
これらの方程式は、演算子に基づく正しい平均半径と角運動量、一致する演算子に基づく予測を再現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:58:31 GMT)
Rethinking Data Input for Point Cloud Upsampling [0.0] ポイントクラウドモデルフルインプットとパッチベースのインプットの違いと原則について議論する研究はない。
本稿では,PU-GCNのトレーニング中に形状整合性を確保するために,全点クラウドモデルを分割する新たなデータ入力手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 15:23:45 GMT)
Reproducibility Study of Cooperation, Competition, and Maliciousness: LLM-Stakeholders Interactive Negotiation [0.0] 様々なオープンウェイトモデルを用いて,元の知見を検証した。
本稿では,エージェント間相互作用を伴わずに交渉を成功させるかどうかを検証するためのコミュニケーションフリーのベースラインを提案する。
この研究は、LLMベースの交渉システムのアクセシビリティ、公正性、環境への影響、およびプライバシーに関する考察も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:28:49 GMT)
Real Time Offside Detection using a Single Camera in Soccer [0.0] オフィサイド・ルール」は、真または偽の基準ではなく、主観的な解釈に依存している。
サッカーにおける重要なブレークスルーは、スタジアム内の20〜30台のカメラのネットワークを利用して人間のエラーを最小限に抑える、ビデオアシスタント・レフェリー(VAR)システムである。
VARの運用範囲は一般的に10-30カメラを含み、高い判定精度が保証されるが、かなりのコストがかかる。
本稿では,放送カメラのような単一カメラを用いたオフサイド検出の革新的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 01:33:26 GMT)
Quantum-tunnelling deep neural network for optical illusion recognition [0.0] QTの効果を利用して情報を処理するディープニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
人間のような錯覚を認識できるQT-DNNの能力を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 01:39:09 GMT)
Quantum correlations of the photon fields in a waveguide quantum electrodynamics [0.0] 2レベル原子上の単一光子パルスの散乱に対する第1次および第2次光子相関関数を計算する。
マルコフ近似の中では、正の周波数電場を持つ量子作用素の解析式が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:01:35 GMT)
Practical programming research of Linear DML model based on the simplest Python code: From the standpoint of novice researchers [0.0] 本稿では、Anacondaプラットフォームに基づくJupyterノートブック上で、最も単純なPythonコードを用いた因果推論のための線形DMLモデルを提案する。
その結果、現在のライブラリAPI技術では、初心者のPythonユーザが資格と高品質のDMLモデルを構築するのに十分ではないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:07:54 GMT)
Packaged Quantum States for Quantum Simulation of Lattice Gauge Theories [0.0] この形式主義では、すべての励起は局所ゲージ群の完全テクスブフレード可能表現(英語版)(irrep)として変換される。
このようなパッケージ化された絡み合った状態のすべてのIQNは分離的に絡み合っている。
このアプローチを、$mathrmU(1)$, $mathrmSU(2)$, $mathrmSU(3)$ 格子ゲージ理論に対して説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 00:28:43 GMT)
PLDR-LLMs Learn A Generalizable Tensor Operator That Can Replace Its Own Deep Neural Net At Inference [0.0] 我々は,$mathbfG_LM$ (G-cache) と KV-cache のキャッシュを,推論時間を改善するために簡単な方法で実装可能であることを示す。
我々は,KV-cacheとG-cacheを用いたPLDR-LLMのためのトレーニングおよび推論フレームワークの実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 22:32:08 GMT)
Overcoming Intensity Limits for Long-Distance Quantum Key Distribution [0.0] 量子鍵分配(QKD)は、量子力学によって確保された暗号鍵の共有を可能にする。
BB84プロトコルは単一光子源を仮定するが、実用システムは光子数分割(PNS)攻撃に弱いコヒーレントパルスに依存する。
我々は,最悪の仮定分析から観測依存推論へ移行して,QKDのセキュリティに対する新たなアプローチを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 01:43:59 GMT)
On Stability in Optimistic Bilevel Optimization [0.0] 軽度の仮定で望ましい安定性を示す昇降式を構築した。
上層と下層の問題には、整数の制限と解法的制約が伴う。
我々は,大まかに保たれた意味で,下層問題に対して,ほとんどの点と局所的な静寂を喚起する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 02:10:54 GMT)
Measurement of total phase fluctuation in cold-atomic quantum simulators [0.0] 量子多体系に関する情報を得るための強力な方法は、連続性方程式からの局所電流の再構成である。
本手法は, 隣り合うボースガスの総相ゆらぎを抽出するために有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 01:41:02 GMT)
Machine Learning Framework for Early Power, Performance, and Area Estimation of RTL [0.0] 本稿では,ハードウェア記述言語(HDL)コードから直接,電力,性能,面積(PPA)メトリクスを早期に推定する合成前フレームワークを提案する。
提案したモデルはRTLと後合成設計を橋渡しし、重要な指標を正確に予測するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:12:51 GMT)
Imprecision plateaus in quantum steering [0.0] 測定精度のしきい値まで導入しても影響を受けないステアリングの不等式について報告する。
本稿では, インプレクション・プラトーがなぜ可能か, それらの存在の簡単な基準, それらの特性を解析するためのツールについて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:26:56 GMT)
Holographic Foliations: Self-Similar Quasicrystals from Hyperbolic Honeycombs [0.0] 任意の(d+1$)-次元双曲空間の正則テッセルレーションが、自相的な '準結晶' の性質を持つ$d$-次元境界幾何学を自然に持つかを記述する。
特に境界幾何学は局所的で可逆で自己相似な置換によって記述され、共形幾何学を区別するタイリングである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:35:03 GMT)
Genuine multi-entropy and holography [0.0] ホログラフィーでは、真のマルチパーティの絡み合いは小さくなく、重要な役割を果たす。
ブラックホールへの応用については、そのような真の$mathttq$-partiteマルチエントロピーがページ時間後にのみ重要であることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 04:58:46 GMT)
Function-Coherent Gambles with Non-Additive Sequential Dynamics [0.0] 加算結合公理を緩和し、ログドメイン内の繰り返しギャンブルを効果的に集約する非線形結合演算子を導入する。
我々のアプローチは期待値と時間平均のギャップを埋め、経験的に観察された非定常報酬力学と規範理論を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 14:58:20 GMT)
Exploring Sentiment Manipulation by LLM-Enabled Intelligent Trading Agents [0.0] 強化学習は、人間のフィードバックから言語モデルの微調整と結びついているため、関心の復活を経験している。
我々は、継続的な深層強化学習に基づく知的取引業者の初めての調査であると考えるものを提示する。
我々は、模擬金融市場におけるエージェントのパフォーマンスと影響を実証的に調査し、その全報酬を最適化することを学び、そこから得られるポストの感情を操ることで利益を増大させることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 20:17:14 GMT)
Epistemic-Pragmatist Interpretations of Quantum Mechanics: A Comparative Assessment [0.0] 我々は、量子力学の主要なネオコペンハーゲン(または「エピステミック・プラグマティズム」)解釈の類似点と相違点を同定する。
我々は、クラス内の様々な解釈がコミットされているとコアが主張し、それらが様々な度合いに重点を置いている、単一の一般的な解釈的枠組みが存在すると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:46:48 GMT)
Enhancing Collaboration for Software Engineers through Matching [0.0] ソフトウェア技術者のための適切なワンストップ接続プラットフォームがないことを解決するプロジェクトを提案する。
このプロジェクトの目的は、ソフトウェアエンジニア間の接続とコラボレーションを容易にするWebベースのアプリケーション(NEXAS)を開発することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 18:20:52 GMT)
Effcient classical error correction for parity-encoded spin systems [0.0] 本稿では,PEアーキテクチャのスピン読み出しにおける誤りの修正について述べる。
スピン読み出しにおける独立かつ同一に分散された誤りを、素直な復号アルゴリズムを用いて修正できることが示されている。
この結果から,PEアーキテクチャはQAデバイスに期待できるプラットフォームであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:26:25 GMT)
Deep Time Warping for Multiple Time Series Alignment [0.0] 時系列アライメントは多くの実世界のアプリケーションで信号処理において重要なタスクである。
本稿では,深層学習技術を活用した複数時系列アライメントのための新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 18:55:51 GMT)
Could random dynamics derive quantum mechanics via the weak value? [0.0] 我々は、ほとんど避けられないという意味で、ランダムな動的プロジェクトとして量子力学を導出するシナリオを作ることができると論じる。
基本的な考え方は弱値の定式化に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:04:58 GMT)
Clustering-Based Sub-QUBO Extraction for Hybrid QUBO Solvers [0.0] 量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は2次非制約バイナリ最適化(QUBO)問題を解決するために用いられる。
ノイズの多い中間量子(NISQ)デバイスを活用して大規模なQUBO問題を解決するには、完全な問題を複数のサブプロブレムに分解する1つの方法がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 12:29:52 GMT)
CipherFace: A Fully Homomorphic Encryption-Driven Framework for Secure Cloud-Based Facial Recognition [0.0] 本稿では,セキュアなクラウドベース顔認識のための同型暗号化駆動フレームワークであるCipherFaceを紹介する。
FHEを活用することで、CipherFaceは、効率的な距離計算のためにクラウドを活用しながら、埋め込みのプライバシを保証する。
本稿では,暗号化されたデータに対して,セキュアな類似性計算を行う上で重要な課題に対処する,ユークリッドとコサインの双方に対する新しい暗号化距離計算手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 19:03:04 GMT)
Chip-integrated single-mode coherent-squeezed light source using four-wave mixing in microresonators [0.0] 我々はコヒーレントな光の発生を単純化するオンチップシステムを導入する。
本研究は,フォトニック集積回路における励起光の発生を大幅に単純化するアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 16:12:31 GMT)
Bridging Quantum Mechanics and Computing: A Primer for Software Engineers [0.0] 量子技術が進むにつれて、ソフトウェアエンジニアは量子力学の概念的理解を発展させて、そのコンピューティングへの影響を理解する必要がある。
この記事では、波動-粒子双対性、重ね合わせ、絡み合い、量子状態、量子測定など、ソフトウェアエンジニアの基本的な量子力学原理に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:01:00 GMT)
Auto-ADMET: An Effective and Interpretable AutoML Method for Chemical ADMET Property Prediction [0.0] 本研究は、化学ADMET特性予測のための解釈可能な進化型AutoML法であるAuto-ADMETを紹介する。
3つの代替手法に対して同等またはより良い予測性能を達成する。
ベイジアンネットワークモデルを用いたAuto-ADMETの進化過程は、探索手順の整形とAutoMLのパフォーマンスの原因の解釈を補助する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 22:54:08 GMT)
Analyzing User Perceptions of Large Language Models (LLMs) on Reddit: Sentiment and Topic Modeling of ChatGPT and DeepSeek Discussions [0.0] 本研究の目的は、感情モデルとトピックモデリングを用いて、ChatGPTとDeepSeekに関するRedditの議論を分析することである。
レポートは、ユーザーがこのテクノロジーを信じているかどうか、そして彼らが未来と見なしているものについて言及している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 17:00:42 GMT)
An Improved Deep Learning Model for Word Embeddings Based Clustering for Large Text Datasets [0.0] 単語の埋め込みを微調整することで,大規模テキストデータセットのクラスタリングを改良する手法を提案する。
シルエットスコア、純度、調整されたランドインデックス(ARI)などのクラスタリング指標の大幅な改善を示す。
提案手法は,大規模テキストマイニング作業における意味的理解と統計的堅牢性のギャップを埋めるのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 08:28:41 GMT)
An End-to-End Homomorphically Encrypted Neural Network [0.0] ホモモルフィックニューラルネットワーク(HNN)は、通常のニューラルネットワークに匹敵する精度を維持しながら、完全なプライバシとセキュリティを達成することができる。
微分可能なSoft-Argmaxと呼ばれる新しいレイヤは、暗号化ドメイン内の出力ロジットの校正を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:45:07 GMT)
Advanced Text Analytics -- Graph Neural Network for Fake News Detection in Social Media [0.0] 本稿では,ATA-GNN(Advanced Text Analysis Graph Neural Network)を提案する。
ATA-GNNは、各トピックの典型的な単語を特定するために、革新的なトピックモデリング(クラスタリング)技術を採用している。
広く使われているベンチマークデータセットの大規模な評価は、ATA-GNNが現在のGNNベースのFND法の性能を上回ることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 09:17:33 GMT)
A Tale of Two Imperatives: Privacy and Explainability [0.0] 科学分野におけるディープラーニングの優位性は、高い意思決定を形作っている。
本稿では,RTP(Right-to-Privacy)とRTE(Right-to-Explanation)を組み合わせる複雑さについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 23:09:31 GMT)
A Review of Several Keystroke Dynamics Methods [0.0] キーストロークダイナミクス(Keystroke dynamics)は、個人による認証およびセキュリティアプリケーションのためのタイピングパターンをキャプチャする行動バイオメトリックである。
本稿では,Gaussian Mixture Models (GMM), Mahalanobis Distance-based Classification, Gunetti Picardi's Distance Metricsを用いたキーストローク認証モデルの比較分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 10:45:44 GMT)
A Framework for Evaluating Vision-Language Model Safety: Building Trust in AI for Public Sector Applications [0.0] 本稿では,視覚言語モデル(VLM)における敵対的リスクを定量化する新しい枠組みを提案する。
我々は,ガウス,ソルト・アンド・ペッパー,均一雑音下でのモデル性能を解析し,誤分類しきい値を特定し,脆弱な領域を目立たせる複合ノイズパッチやサリエンシパターンを導出する。
本稿では,ランダムノイズと敵攻撃の影響を組み合わせた新しい脆弱性スコアを提案し,モデルロバスト性を評価するための総合的指標を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 22 Feb 2025 21:33:26 GMT)