PARTONOMY: Large Multimodal Models with Part-Level Visual Understanding [114.5] 画素レベルの部分接地のために設計された LMM ベンチマークである PartONOMY を紹介する。
我々はいくつかの部分中心LMMをトレーニングし、セグメント化トークンの代わりにスパンタグを使用する新しいセグメント化LMMであるPLUMを提案する。
我々の研究は、LMMにおけるきめ細かい基礎的な視覚的理解を実現するための新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 23:23:25 GMT)
LATTE: Learning to Think with Vision Specialists [103.6] 我々は、認識を最先端の視覚モデルにオフロードする視覚言語モデルのファミリーであるLATTEを提案する。
我々のアプローチは、認識を最先端の視覚モデルにオフロードすることで、視覚言語モデルが高品質な知覚情報に対する推論のみに集中できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:35:12 GMT)
Sparse Mixture-of-Experts for Compositional Generalization: Empirical Evidence and Theoretical Foundations of Optimal Sparsity [89.8] 本研究では,SMoEモデルにおけるタスク複雑性と最適空間の関係について検討する。
最適な間隔は、最小限のアクティベーション(1-2専門家)とフルアクティベーションの間にあり、その正確な数はタスクの複雑さに比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:25:56 GMT)
Cross-architecture universal feature coding via distribution alignment [88.7] クロスアーキテクチャユニバーサル特徴符号化(CAUFC)という新しい研究課題を導入する。
まず,CNN と Transformer が一貫した2次元トークン形式に特徴付けるフォーマットアライメント手法を設計し,また,トランケーションと正規化によって統計分布を調和させる特徴値アライメント手法を提案する。
本稿では,CAUFCを最初に研究する試みとして,画像分類作業における手法の評価を行い,本手法がアーキテクチャ固有のベースラインに比べて高いレート精度のトレードオフを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 06:14:02 GMT)
Incorporating Linguistic Constraints from External Knowledge Source for Audio-Visual Target Speech Extraction [87.5] AV-TSEの補助的知識源として,事前学習言語モデル (PSLM) と事前学習言語モデル (PLM) の可能性を検討する。
本研究では, AV-TSE モデルに対するPSLM や PLM からの言語制約を追加の監視信号として活用することを提案する。
推論中に余分な計算コストがなければ、提案手法は音声品質と知能性を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:24:31 GMT)
Efficient Safety Alignment of Large Language Models via Preference Re-ranking and Representation-based Reward Modeling [84.0] 大規模言語モデル(LLM)の安全性アライメントのための強化学習アルゴリズムは,分散シフトの課題に直面している。
現在のアプローチでは、ターゲットポリシーからのオンラインサンプリングを通じてこの問題に対処するのが一般的である。
モデル固有の安全判断能力を活用して報酬信号を抽出する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） (Sun, 15 Jun 2025 11:39:41 GMT)
Democratic or Authoritarian? Probing a New Dimension of Political Biases in Large Language Models [72.9] 本研究では,大規模言語モデルとより広い地政学的価値システムとの整合性を評価する新しい手法を提案する。
LLMは一般的に民主的価値観や指導者を好んでいるが、マンダリンでの権威主義的人物に対する好意が増している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:52:07 GMT)
From System 1 to System 2: A Survey of Reasoning Large Language Models [72.9] 基礎的な大規模言語モデルは、迅速な意思決定では優れているが、複雑な推論には深みがない。
OpenAIのo1/o3とDeepSeekのR1は、数学やコーディングといった分野のエキスパートレベルのパフォーマンスを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:06:53 GMT)
SP-VLA: A Joint Model Scheduling and Token Pruning Approach for VLA Model Acceleration [69.5] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、その強力な制御能力に注目が集まっている。
計算コストが高く、実行頻度も低いため、ロボット操作や自律ナビゲーションといったリアルタイムタスクには適さない。
本稿では,共同スケジューリングモデルとプルーニングトークンにより,VLAモデルを高速化する統一フレームワークSP-VLAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:04:17 GMT)
TrojanTO: Action-Level Backdoor Attacks against Trajectory Optimization Models [67.1] TrojanTOはTOモデルに対する最初のアクションレベルのバックドア攻撃である。
様々なタスクにバックドア攻撃を移植し、低い攻撃予算で目標を攻撃する。
TrojanTOはDT、GDT、DCに広く適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 11:27:49 GMT)
Implicit Reward as the Bridge: A Unified View of SFT and DPO Connections [65.4] 本稿では,Large Language Model (LLM) 後の学習において,SFT(Supervised Fine-Tuning) と優先学習を統合した理論フレームワークを提案する。
そこで本研究では,学習率の簡易かつ効果的な削減手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:42:29 GMT)
OR-Bench: An Over-Refusal Benchmark for Large Language Models [65.3] 大きな言語モデル(LLM)は、悪意のある出力を防ぐために慎重に安全アライメントを必要とする。
本研究では,大規模なオーバーリファレンスデータセットの自動生成手法を提案する。
OR-Benchは,最初の大規模オーバーリファレンスベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 21:44:25 GMT)
Identifying Trustworthiness Challenges in Deep Learning Models for Continental-Scale Water Quality Prediction [64.5] 本稿では,大陸規模のマルチタスクLSTMモデルにおいて,信頼性の総合評価を行う。
本研究は,流域特性に関連するモデル性能格差の系統的パターンを明らかにする。
この作業は、水資源管理のための信頼できるデータ駆動手法を前進させるためのタイムリーな呼びかけとして役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 11:47:43 GMT)
Deblur-Avatar: Animatable Avatars from Motion-Blurred Monocular Videos [64.1] 本研究では,モーションブルモノクロビデオ入力から高忠実でアニマタブルな3次元アバターをモデリングするための新しいフレームワークを提案する。
被曝時の人体運動軌跡を明示的にモデル化することにより、鋭く高品質な人体アバターを再構築するために、軌跡と3Dガウスアンを共同で最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:46:26 GMT)
Probing Deep into Temporal Profile Makes the Infrared Small Target Detector Much Better [63.6] 赤外線小目標(IRST)検出は、精度、普遍性、堅牢性、効率的な性能を同時に達成する上で困難である。
現在の学習に基づく手法は、空間的領域と短期的領域の両方から"より多くの情報を活用する。
本稿では、IRST検出のための時間次元でのみ計算を行う効率的な深部プローブネットワーク(DeepPro)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:19:32 GMT)
VideoDeepResearch: Long Video Understanding With Agentic Tool Using [62.3] LVU(Long Video Understanding)は、現在のマルチモーダル大言語モデル(MLLM)において重要な課題である。
本稿では,ビデオ理解のための新しいエージェントフレームワークであるVideoDeepResearchを紹介する。
各LVUタスクに対して、ツールは推論を通じて問題解決戦略を定式化し、ツール使用による必須映像コンテンツへのアクセスと活用を選択的に行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:36:14 GMT)
Video Depth Anything: Consistent Depth Estimation for Super-Long Videos [60.9] 超長ビデオにおける高品質で一貫した深度推定のためのビデオ深度推定法を提案する。
我々のモデルは、Depth Anything V2と同様、ビデオ深度とラベルなし画像の合同データセットに基づいて訓練されている。
提案手法は,ゼロショット映像深度推定における新しい最先端技術である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:50:49 GMT)
AccDiffusion v2: Towards More Accurate Higher-Resolution Diffusion Extrapolation [59.9] 拡散モデルは、予測分解能が事前訓練された分解能と異なる場合、厳しい物体反復と局所歪みに悩まされる。
本稿では,AccDiffusion v2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:17:07 GMT)
LPO: Towards Accurate GUI Agent Interaction via Location Preference Optimization [58.7] 位置優先最適化(Location Preference Optimization、LPO)は、位置データを利用してインタラクションの好みを最適化する新しいアプローチである。
LPOは情報エントロピーを使用して、情報に富んだゾーンに注目して相互作用位置を予測する。
私たちのコードは間もなくhttps://github.com/AIDC-AI/LPO.comで公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:25:21 GMT)
FlatQuant: Flatness Matters for LLM Quantization [58.3] 重みとアクティベーションの平坦性を高める新しいポストトレーニング量子化手法であるFlatQuantを提案する。
本手法では, 線形層毎の最適アフィン変換を, 軽量な目的により数時間で調整する。
LLaMA-3-70BモデルでのW4A4量子化の精度は1%以下で、SpinQuantを7.5%上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:32:17 GMT)
Active Adversarial Noise Suppression for Image Forgery Localization [57.0] 本稿では、敵騒音の攻撃効果を抑制するために、防御的摂動を発生させる敵騒音抑制モジュール(ANSM)を提案する。
我々の知る限りでは、画像フォージェリローカライゼーションタスクにおける敵対的防御の報告としてはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 14:53:27 GMT)
Life-Code: Central Dogma Modeling with Multi-Omics Sequence Unification [56.0] Life-Codeは、様々な生物学的機能にまたがる包括的なフレームワークである。
本稿では、RNAを逆転写し、アミノ酸をヌクレオチド配列に変換することで、マルチオミクスデータを統合する統一パイプラインを提案する。
Life-Codeは3つのオミクスにまたがる様々なタスクの最先端の結果を達成し、マルチオミクス分析と解釈の進歩の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:48:02 GMT)
$\texttt{SPECS}$: Faster Test-Time Scaling through Speculative Drafts [55.2] $textttSPECS$は、投機的デコードにインスパイアされた遅延対応のテスト時間スケーリングメソッドである。
我々の結果は、$textttSPECS$matchはビームサーチの精度を上回り、最大$sim$19.1%のレイテンシを削減していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:50:05 GMT)
Q-Eval-100K: Evaluating Visual Quality and Alignment Level for Text-to-Vision Content [53.7] テキスト間コンテンツヒンジを評価するには、視覚的品質とアライメントの2つの重要な側面がある。
テキスト間コンテンツ(Q-EVAL-100K)の視覚的品質とアライメントレベルを評価するためのデータセットを提案する。
本稿では,Q-Eval-Scoreを提案する。Q-Eval-Scoreは視覚的品質とアライメントの両方を評価できる統一モデルであり,長文のアライメントを処理できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 14:09:58 GMT)
MaskPro: Linear-Space Probabilistic Learning for Strict (N:M)-Sparsity on Large Language Models [53.4] 半構造化された空間は、M$M$の重みからN$の要素を戦略的に保持することで、有望なソリューションを提供する。
既存の(N:M)互換のアプローチは通常、かなりのエラーに悩まされるルールベースの階層的な欲求探索と、禁止的なトレーニングコストを引き起こす勾配駆動学習の2つのカテゴリに分類される。
MaskProという新しい線形空間確率的フレームワークを提案する。これは、M$連続重みごとに事前のカテゴリー分布を学習し、その後、この分布を活用して(N:M)スパーシリティを$N$-wayサンプリングを通じて生成することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:02:59 GMT)
Latent Structured Hopfield Network for Semantic Association and Retrieval [52.6] エピソード記憶は、オブジェクト、場所、時間などの意味的要素をコヒーレントなイベント表現に関連付けることによって、過去の経験を思い出すことができる。
本稿では,連続ホップフィールドアトラクタダイナミクスを自動エンコーダアーキテクチャに統合するフレームワークであるLatent Structured Hopfield Network (LSHN)を提案する。
従来のホップフィールドネットワークとは異なり、我々のモデルは勾配勾配でエンドツーエンドに訓練され、スケーラブルで堅牢なメモリ検索を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:12:36 GMT)
LOP: Learning Optimal Pruning for Efficient On-Demand MLLMs Scaling [52.1] LOPは、ターゲットプルーニング制約から最適なプルーニング戦略を学ぶ、効率的なニューラルプルーニングフレームワークである。
LOPアプローチでは、自動回帰ニューラルネットワーク(NN)を使用して、ターゲットプルーニング制約に適応したレイヤワイズプルーニング戦略を直接予測する。
実験の結果,LOPは最大3桁のスピードアップを達成しつつ,様々な測定値において最先端のプルーニング手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:14:16 GMT)
Building, Reusing, and Generalizing Abstract Representations from Concrete Sequences [52.0] 人間は異なるシーケンスで抽象的なパターンを学ぶのが得意です。
多くのシーケンス学習モデルには抽象化能力がないため、メモリの非効率性や転送の低さにつながる。
非パラメトリック階層型変数学習モデル(HVM)を導入し、シーケンスからチャンクを学習し、文脈的に類似したチャンクを変数として抽象化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 21:38:31 GMT)
SelfCite: Self-Supervised Alignment for Context Attribution in Large Language Models [51.9] SelfCiteは、生成されたレスポンスの文に対して、きめ細かい文レベルの引用を生成する、自己教師型アプローチである。
SelfCiteの有効性は、LongBench-Citeベンチマークにおいて、引用F1を5.3ポイントまで増やすことによって示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:10:22 GMT)
Scaling Test-time Compute for LLM Agents [51.8] テスト時間計算のスケールアップは、大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上に顕著な成功を収めた。
本研究では,テスト時間スケーリング手法を言語エージェントに適用する最初の体系的な検討を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:59:47 GMT)
Failure Modes of LLMs for Causal Reasoning on Narratives [51.2] 世界の知識と論理的推論の相互作用について検討する。
最先端の大規模言語モデル(LLM)は、しばしば表面的な一般化に依存している。
タスクの単純な再構成により、より堅牢な推論行動が引き起こされることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 00:36:18 GMT)
Learning Unpaired Image Dehazing with Physics-based Rehazy Generation [50.4] 合成トレーニングペアへの過度な適合は、イメージデハジングにおいて重要な課題である。
本研究では,非対位画像脱ハージング(Rehazy)の新たなトレーニング戦略を提案し,脱ハージング性能とトレーニング安定性を両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:12:28 GMT)
KungfuBot: Physics-Based Humanoid Whole-Body Control for Learning Highly-Dynamic Skills [50.3] そこで本研究では,Kungfuやダンスなどの人体動作を高度に制御することを目的とした,物理学に基づくヒューマノイド制御フレームワークを提案する。
動作処理では,運動の抽出,フィルタリング,修正,再ターゲティングを行うパイプラインを設計し,物理的制約の遵守を確実にする。
動作模倣では、二段階最適化問題を定式化し、追従精度の許容度を動的に調整する。
実験では,高ダイナミックな動作のセットを模倣するために全身制御ポリシーを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:58:53 GMT)
Nonlinear Model Order Reduction of Dynamical Systems in Process Engineering: Review and Comparison [50.1] 我々は、最先端の非線形モデルオーダー削減手法についてレビューする。
本稿では,(化学)プロセスシステムのための汎用的手法と適合したアプローチについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 11:39:12 GMT)
Foundations of Large Language Models [50.0] 本書は5つの主要な章で構成されており、それぞれが事前学習、生成モデル、プロンプト、アライメント、推論という重要な領域を探索している。
自然言語処理や関連分野の大学生、専門家、実践者を対象としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:24:11 GMT)
LeVo: High-Quality Song Generation with Multi-Preference Alignment [49.9] 本稿では、LLMと音楽伴奏からなるLMベースのフレームワークであるLeVoを紹介する。
LeVoは2種類のトークンを並列にモデル化することができる: 混合トークンは声帯の合成音声を表し、声帯と伴奏を別々にエンコードする二重トラックトークンである。
実験の結果,LeVoは客観的指標と主観的指標の両方において,既存の手法よりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:36:33 GMT)
ARFlow: Autoregressive Flow with Hybrid Linear Attention [48.7] フローモデルは、徐々に現実的なイメージを生成するのに効果的である。
彼らは、生成プロセス中に長距離依存関係をキャプチャするのに苦労します。
本稿では,自動回帰モデリングをフローモデルに統合することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:35:19 GMT)
Forecasting Time Series with LLMs via Patch-Based Prompting and Decomposition [48.5] 我々は、LLMが広範囲のトレーニングを伴わずに時系列予測を行うことのできる、シンプルで柔軟なプロンプトベースの戦略を探求する。
我々は,LLMが正確かつ効果的に予測できるPatchInstructを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 19:42:58 GMT)
QualiSpeech: A Speech Quality Assessment Dataset with Natural Language Reasoning and Descriptions [45.3] 包括的低レベル音声品質評価データセットであるQuariSpeechを紹介する。
また,聴覚大言語モデルの低レベル音声理解能力を評価するために,QuariSpeech Benchmarkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:11:40 GMT)
DeFoG: Discrete Flow Matching for Graph Generation [45.0] DeFoGは、トレーニングからサンプリングをアンタングルするグラフ生成フレームワークである。
本稿では,性能を著しく向上し,必要な精錬工程数を削減できる新しいサンプリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 21:08:59 GMT)
REPA: Russian Error Types Annotation for Evaluating Text Generation and Judgment Capabilities [45.0] 我々は、ロシア語で大言語モデルを審査員として使用する枠組みを評価した。
人選好に基づく3つの評価システムを用いて, エラータイプ別に6つの生成LDMをランク付けする。
以上の結果から,LLM判定におけるロシア語と英語の差が顕著であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 19:53:19 GMT)
iDiT-HOI: Inpainting-based Hand Object Interaction Reenactment via Video Diffusion Transformer [43.6] そこで本論文では,新たなフレームワークであるiDiT-HOIについて述べる。
具体的には,2段階ビデオ拡散変換器(DiT)モデルを用いて,Inp-TPUと呼ばれる一体化インペイントベースのトークン処理手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:41:43 GMT)
Graph Positional Autoencoders as Self-supervised Learners [42.8] グラフオートエンコーダ(GAE)は入力として不完全なグラフを取り、マスクノードやエッジなどの欠落した要素を予測する。
グラフ位置自動エンコーダ (GraphPAE) を提案する。
異種ノード分類,グラフ特性予測,移動学習など,GraphPAEの有効性を検証するための広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:04:46 GMT)
Landscape of Thoughts: Visualizing the Reasoning Process of Large Language Models [42.4] 思考のランドスケープ(英: Landscape of thoughts)は、複数の選択データセットにおいて、思考の連鎖の推論パスを検査するツールである。
強いモデルと弱いモデル、正解と誤解、そして異なる推論タスクを区別する。
また、低い一貫性や高い不確実性など、望ましくない推論パターンを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 20:54:58 GMT)
CAPO: Reinforcing Consistent Reasoning in Medical Decision-Making [42.3] Med-Zero-17Kは、純粋なRLベースのトレーニングのためのキュレートされたデータセットであり、30以上の医療画像モダリティと24の臨床的タスクを含んでいる。
本稿では,Med-VLM のための大規模 RL フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:42:46 GMT)
Lyapunov Learning at the Onset of Chaos [41.9] 我々はtextitLyapunov Learning と呼ばれるニューラルネットワークの新しいトレーニングアルゴリズムを提案する。
本手法は,非定常系における状態変化を含む実験において,有効かつ重要な改善を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:53:02 GMT)
Concurrent Learning with Aggregated States via Randomized Least Squares Value Iteration [40.7] ランダム化を注入することは、環境を連続的に探索するエージェントの社会に役立てるかどうかを考察する。
有限および無限水平環境における最悪の後悔境界を示す。
我々は空間の複雑さを$K$の係数で減らし、最悪ケースの後悔の上限を$sqrtK$だけ増やす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 19:49:41 GMT)
Resilient-native and Intelligent NextG Systems [40.4] この記事では、レジリエンスの数学を掘り下げる前に、まずレジリエンスを定義し、それを信頼性と堅牢性から曖昧にする方法を模索する。
この記事では、ネットワークレジリエンスのユニークな特徴に合わせて、ニュアンスのあるメトリクスを提示し、トレードオフについて議論することで、結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:01:44 GMT)
3D Hand Mesh-Guided AI-Generated Malformed Hand Refinement with Hand Pose Transformation via Diffusion Model [40.2] 本稿では,拡散パイプラインを用いた3次元メッシュ誘導精製フレームワークを提案する。
トレーニングのために、RGB画像と3Dハンドメッシュからなるデータセットを収集し、再注釈する。
次に,3次元ハンドメッシュで導かれる洗練された出力を生成する拡散塗装モデルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:30:22 GMT)
Humanity's Last Code Exam: Can Advanced LLMs Conquer Human's Hardest Code Competition? [40.0] Humanity's Last Code Exam (HLCE) は、ICPC World Finals (International Collegiate Programming Contest) と International Olympiad in Informatics (IOI) の235の最も難しい問題で構成されている。
HLCEの一部として、完全に再現可能な評価を保証する、調和したオンラインオフラインサンドボックスを設計する。
最強の理由である o4-mini(high) と Gemini-2.5 Pro でさえ,それぞれ 15.9% と 11.4% のパス@1 レートを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:03:31 GMT)
RNE: a plug-and-play framework for diffusion density estimation and inference-time control [39.1] Radon-Nikodym Estimator (RNE) は拡散時間密度推定と制御のための柔軟なプラグアンドプレイフレームワークである。
RNEは、様々な既存の密度推定と推論時間制御を接続し、統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 21:26:55 GMT)
Unifying Specialized Visual Encoders for Video Language Models [38.9] Video Large Language Models (VideoLLMs) は、視覚処理の全てを単一の視覚エンコーダに頼っている。
提案手法であるMERV(Multi-Encoder Representation of Videos)では,複数の凍結した映像エンコーダを用いて映像の統一表現を作成する。
MERVは、標準のスイートビデオ理解ベンチマークにおいて、Video-LLaVAよりも3.7%精度が良い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 21:53:18 GMT)
Flexible Realignment of Language Models [38.5] 本稿では,トレーニングと推論におけるアライメント度を定量的に制御するフレキシブル・アライメント・フレームワークを提案する。
TrRaは、参照モデルとすでに整列しているモデルの両方から制御可能なロジットの融合を活用することで、参照モデルを効率的に実現します。
私たちは、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bを、スロー思考モデルから、高速思考とスロー思考の両方をサポートするモデルにアップグレードし、推論時でも柔軟なアライメント制御を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:26:59 GMT)
SlimRAG: Retrieval without Graphs via Entity-Aware Context Selection [38.2] SlimRAGはグラフのない検索のための軽量フレームワークである。
構造が重いコンポーネントを、シンプルで効果的なエンティティ認識メカニズムで置き換える。
実験により、SlimRAGは強い平坦線とグラフベースのベースラインよりも精度が高いことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:36:17 GMT)
ContextBench: Modifying Contexts for Targeted Latent Activation [37.7] 本研究では,特定の潜在的特徴を活性化する対象的,言語的に流用する入力を生成できる手法や,モデル動作を誘発する手法について検討する。
このアプローチをコンテキスト修正として形式化し、コアメソッドの機能と潜在的な安全性アプリケーションを評価するタスクを備えたベンチマークであるContextBenchを提示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:54:09 GMT)
DRAGged into Conflicts: Detecting and Addressing Conflicting Sources in Search-Augmented LLMs [36.5] Retrieval Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデルを拡張するための一般的なアプローチである。
本稿では,RAGにおける知識衝突型の新しい分類法を提案する。
次に、現実的なRAG設定で競合タイプの専門家アノテーションを備えた高品質なベンチマークであるCONFLICTSを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 11:20:19 GMT)
Flow-Based Policy for Online Reinforcement Learning [34.9] FlowRLは、フローベースのポリシー表現とWasserstein-2正規化最適化を統合する、オンライン強化学習のためのフレームワークである。
オンライン強化学習ベンチマークにおいて,FlowRLが競争力を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:53:35 GMT)
Entity Framing and Role Portrayal in the News [34.7] データセットには、ウクライナ・ロシア戦争と気候変動という2つの重要な領域に焦点を当てた5つの言語(ブルガリア語、英語、ヒンディー語、ポルトガル語、ロシア語)の最近の1,378のニュース記事が含まれている。
このデータセットはストーリーテリングの要素にインスパイアされた独自の分類を用いており、22のきめ細かい役割、またはアーキタイプが3つの主要なカテゴリ(主人公、敵、無実)に宿営されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:11:11 GMT)
Variational Learning Finds Flatter Solutions at the Edge of Stability [34.4] 変分学習(VL)の暗黙的な正規化を安定性のエッジ(EoS)フレームワークを用いて解析する。
これらの結果は、後部の共分散と後部のモンテカルロ試料の数を制御することによって導かれる。
ResNet や ViT など,さまざまな大規模ネットワーク上でこれらの知見を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:33:02 GMT)
From Experts to a Generalist: Toward General Whole-Body Control for Humanoid Robots [34.3] BumbleBee (BB) は、モーションクラスタリングとsim-to-real適応を組み合わせたエキスパート・ジェネリストの学習フレームワークである。
BBは最先端の全身制御を実現し、実世界でのアジャイルで堅牢で汎用的なヒューマノイドのパフォーマンスのための新しいベンチマークを設定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:09:34 GMT)
Semantic-Aware Visual Information Transmission With Key Information Extraction Over Wireless Networks [34.1] 本稿では,資源制約付き6Gネットワークに適したAIネイティブなディープジョイントソースチャネル符号化(JSCC)フレームワークを提案する。
提案手法は,鍵情報抽出と適応的背景合成を統合し,インテリジェントでセマンティックな伝送を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:32:48 GMT)
Balancing Preservation and Modification: A Region and Semantic Aware Metric for Instruction-Based Image Editing [34.0] バランスの維持と改善(BPM)という新しい指標を紹介します。
BPMは、明示的にイメージを編集関連および非関連領域に切り離すことによって、命令ベースの画像編集に適合する。
本稿では,BPMメトリックの総合的な指導編集データに対する有効性を検証するとともに,既存の指標と比較して人的評価に最も適していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:12:57 GMT)
Reasoning Model Unlearning: Forgetting Traces, Not Just Answers, While Preserving Reasoning Skills [33.0] 大きな推論モデル(LRM)は、テスト時間計算を通じて強力なチェーン・オブ・シント(CoT)生成を可能にした。
従来の未学習アルゴリズムは、もともと非推論モデル用に設計されていたが、LRMには不適当であることを示す。
本稿では,意味のある推論トレースを効果的に抑制する新しい手法であるReasoning-aware Representation Misdirection for Unlearning(R2MU$)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 20:54:23 GMT)
A Survey of Text-to-SQL in the Era of LLMs: Where are we, and where are we going? [32.8] 我々は,Large Language Models (LLMs) を利用したテキスト翻訳技術についてレビューする。
LLM時代におけるテキスト・ツー・アセスメントの研究課題とオープンな課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:53:09 GMT)
RL from Physical Feedback: Aligning Large Motion Models with Humanoid Control [32.4] 本稿では,テキスト駆動型人間動作をヒューマノイドロボットの実行可能な動作に変換することに焦点を当てた。
既存のテキスト・トゥ・モーション生成手法は、実世界の展開には適さない運動を運動的にも身体的にも生成する。
本稿では,物理認識型動作評価とテキスト条件付き動作生成を統合した新しいフレームワークである物理フィードバックからの強化学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:39:49 GMT)
Revealing the Challenges of Sim-to-Real Transfer in Model-Based Reinforcement Learning via Latent Space Modeling [31.7] 強化学習(RL)は、ロボット制御や自律運転といった分野において、ますます重要な役割を担っている。
シミュレーションと実環境のギャップは、RLの実践的な展開にとって大きな障害となっている。
本稿では,シミュレーションが現実の政策改善に与える影響を分析するために,潜在空間に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 06:02:42 GMT)
Towards Fine-Grained Emotion Understanding via Skeleton-Based Micro-Gesture Recognition [31.1] 我々は,IJCAI 2025のMiGAチャレンジにソリューションを提示する。
隠れた感情理解のために、骨格配列から微小妊娠(MG)を認識することを目的としている。
私たちのアプローチは、公式のMiGAチャレンジのリーダーボードで3位です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:42:21 GMT)
Device-Cloud Collaborative Correction for On-Device Recommendation [30.6] デバイス上でのリアルタイム性能とハイパフォーマンスのバランスをとるために,CoCorrRecを提案する。
CoCorrRecは、パラメータを極めて低コストで修正するために自己補正ネットワーク(SCN)を使用している。
CoCorrRecはTransformerベースやRNNベースのデバイスレコメンデーションモデルよりも性能的に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:20:18 GMT)
Adaptive Dropout: Unleashing Dropout across Layers for Generalizable Image Super-Resolution [30.4] Blind Super-Resolution (blind SR) は、未知の劣化を伴うモデルの一般化能力を高めることを目的としている。
特徴の正規化による一般化を促進するドロップアウトにインスパイアされた従来手法は、ブラインドSRにおいて有望な結果を示した。
本稿では,ブラインドSRモデルの新たな正規化手法であるAdaptive Dropoutを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 06:21:39 GMT)
Accurate and Regret-aware Numerical Problem Solver for Tabular Question Answering [29.4] 本研究では,大規模言語モデルを用いたTabLaPというモデルを提案する。
TabLaPは最先端のモデルよりもかなり正確であることを示し、2つのデータセットで解の精度を5.7%と5.8%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:01:25 GMT)
Marrying Autoregressive Transformer and Diffusion with Multi-Reference Autoregression [29.1] 本稿では,Autoregressive (AR) Transformerと拡散モデルを組み合わせた最初の画像生成モデルであるTransDiffを紹介する。
TransDiffはラベルと画像を高レベルのセマンティックな特徴にエンコードし、拡散モデルを用いて画像サンプルの分布を推定する。
ImageNet 256x256ベンチマークでは、TransDiffはスタンドアロンのARトランスフォーマーや拡散モデルに基づいて、他の画像生成モデルよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:03:17 GMT)
Serving Large Language Models on Huawei CloudMatrix384 [28.9] 従来のAIクラスタは、計算強度、メモリ帯域幅、チップ間通信、レイテンシの制限に直面している。
本稿では,Huawei CloudMatrixを紹介する。Huawei CloudMatrixは,プロダクショングレードのCloudMatrix384スーパーノードで実現された次世代AIアーキテクチャである。
384 Ascend 910C NPUと192 Kunpeng CPUを統合し、UB(Ultra-bandwidth Unified Bus)ネットワークを介して相互接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:41:34 GMT)
An Auditing Test To Detect Behavioral Shift in Language Models [28.5] 本稿では,言語モデルにおける連続的行動シフト監査(BSA)手法を提案する。
BSAはモデル世代のみを通して行動シフトを検出する。
このテストは、数百の例を使って、行動分布の有意義な変化を検出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:56:32 GMT)
Layer by Layer: Uncovering Hidden Representations in Language Models [28.3] 中間層がよりリッチな表現をエンコードできることを示し、ダウンストリームタスクの幅広いパフォーマンスを改善することがよくある。
我々のフレームワークは、各層が情報圧縮と信号保存のバランスをとる方法を強調し、なぜ中層埋め込みが最終層の性能を上回るのかを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 18:27:17 GMT)
ProMedTS: A Self-Supervised, Prompt-Guided Multimodal Approach for Integrating Medical Text and Time Series [27.7] 大規模言語モデル (LLM) は、視覚の細かいタスクにおいて顕著な性能を示してきたが、医療分野におけるそれらの応用はいまだに探索されていない。
ProMedTSは、データ型を統一するために、プロンプト誘導学習を利用する、新しい自己教師型マルチモーダルフレームワークである。
実世界のデータセットを用いた診断タスクにおけるProMedTSの評価を行い,本手法が常に最先端の手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:38:00 GMT)
Private List Learnability vs. Online List Learnability [26.9] この研究は、PACリスト学習の文脈において、差分プライバシー(DP)とオンライン学習の関連について考察する。
有限$k$-モノトーン次元は、有限$k$-リトルストーン次元とともにDP$k$-list学習可能性の別の必要条件であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 14:10:46 GMT)
PDEfuncta: Spectrally-Aware Neural Representation for PDE Solution Modeling [26.6] 暗黙的ニューラル表現の各層に高周波情報を注入する新しい変調手法を提案する。
これにより、低次元潜在ベクトルを用いた多重解場のコンパクトかつ正確な表現が可能となる。
PDEfunctaは,マルチモーダルな解場を学習し,新しいタスクへの一般化を支援するメタラーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:41:25 GMT)
Free Privacy Protection for Wireless Federated Learning: Enjoy It or Suffer from It? [26.6] 無線フェデレーション学習(WFL)のプライバシ保護の可能性
本稿では、WFLに適した新しいチャネルネイティブビットフリップ差分プライバシ(DP)機構を提案する。
鍵となる考え方は、送信機におけるビット摂動と通信ノイズによるビットエラーを、ビットフリッピングDPプロセスとして解釈することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:13:52 GMT)
HypER: Literature-grounded Hypothesis Generation and Distillation with Provenance [26.2] 大規模言語モデルは、科学的領域にわたる研究の構想において有望な性能を示した。
我々は、文学誘導推論とエビデンスベースの仮説生成のために訓練された小さな言語モデルである、$textbfE$xplanation と $textbfR$easoning を用いた $textttHypER$ $textbfHyp$othesis Generation を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 18:41:23 GMT)
PersonaFeedback: A Large-scale Human-annotated Benchmark For Personalization [25.5] 我々は、パーソナライズされた応答を提供するLLMの能力を直接評価する新しいベンチマークであるPersonaFeedbackを紹介する。
過去のインタラクションから暗黙のユーザペルソナを推論するモデルを必要とする既存のベンチマークとは異なり、PersonaFeedbackはパーソナライゼーションからペルソナ推論を分離する。
PersonaFeedbackは8298人の注釈付きテストケースで構成されており、簡単、中、硬い層に分類される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:19:19 GMT)
SoundMind: RL-Incentivized Logic Reasoning for Audio-Language Models [25.1] 我々は6,446の注釈付きサンプルからなるAudio Logical Reasoningデータセットを紹介する。
次に,ルールに基づく強化学習アルゴリズムSoundMindを提案する。
提案手法は,音声論理的推論における最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 18:26:08 GMT)
Can We Infer Confidential Properties of Training Data from LLMs? [24.3] 大規模言語モデル(LLM)のプロパティ推論を評価するベンチマークタスクであるPropInferを紹介する。
ChatDoctorデータセット上に構築されたベンチマークには、さまざまなプロパティタイプとタスク設定が含まれています。
本稿では,単語周波数信号を利用したプロンプトベース生成攻撃とシャドウモデル攻撃の2つを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:39:59 GMT)
Metropolis-Hastings Sampling for 3D Gaussian Reconstruction [24.1] 3次元ガウス平滑化のための適応型サンプリングフレームワーク(3DGS)を提案する。
我々の枠組みは, 確率的サンプリングプロセスとして, デンシフィケーションとプルーニングを改質することで限界を克服する。
提案手法は,最先端モデルの視線合成品質を適度に上回りながら,計算効率を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 19:12:37 GMT)
Discovering Latent Causal Graphs from Spatiotemporal Data [23.4] 気候データから因果関係を推定することは、高次元の問題である。
SPACY(Tiotemporal CausalY)は潜在因果構造に基づく推論のための新しいフレームワークである。
SPACYはまた、現実世界の気候データから既知の重要な現象を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:50:34 GMT)
CliniDial: A Naturally Occurring Multimodal Dialogue Dataset for Team Reflection in Action During Clinical Operation [23.0] 運用中にチームがどのようにチームワークを実践しているかを理解するため、医療活動のシミュレーションからCliniDialを収集しました。
CliniDialには、音声データとその転写、患者のマニキンのシミュレートされた生理的信号、そして2つのカメラアングルからの操作方法が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 18:39:24 GMT)
Generative 4D Scene Gaussian Splatting with Object View-Synthesis Priors [22.8] GenMOJOは、レンダリングベースで変形可能な3Dガウス最適化と生成前のビュー合成を統合する新しいアプローチである。
シーンを個々のオブジェクトに分解し、オブジェクトごとに変形可能なガウスの微分可能な集合を最適化する。
得られたモデルは、空間と時間の4Dオブジェクト再構成を生成し、モノラル入力から正確な2Dおよび3Dポイントトラックを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:40:20 GMT)
C2-DPO: Constrained Controlled Direct Preference Optimization [22.7] AIにおける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、直接選好最適化(textttDPO)が登場している。
サンプル内応答におけるKLガードレールのみを定義する最適化問題から始めることで,textttDPO損失を導出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:02:08 GMT)
Enhancing Rating-Based Reinforcement Learning to Effectively Leverage Feedback from Large Vision-Language Models [22.1] 本稿では,AIフィードバックから報酬関数を学習する評価に基づく強化学習手法ERL-VLMを紹介する。
ERL-VLMは、個々の軌道の絶対評価のために大きな視覚言語モデルをクエリし、より表現力のあるフィードバックを可能にする。
ERL-VLM は既存の VLM ベースの報酬生成手法よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:05:08 GMT)
Sequential Decision Making with Expert Demonstrations under Unobserved Heterogeneity [22.0] 本研究では,未観測の文脈情報に基づいて意思決定を行った専門家による補助的な実演を行い,オンライン上での逐次意思決定の課題について検討する。
この設定は、自動運転車、ヘルスケア、金融など、多くのアプリケーション領域で発生します。
本稿では,学習者の意思決定問題に対する情報的事前分布を確立するために,Expers-as-Priorsアルゴリズム(ExPerior)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 22:18:26 GMT)
Scalable fluxonium qubit architecture with tunable interactions between non-computational levels [21.2] 非計算状態間の調整可能な結合を維持しつつ、キュービット状態の疎結合を可能にするスケーラブルなフラキソニウムアーキテクチャを導入する。
本研究では,フラキソニウムプラズモン転移に対するチューナブルカップリングの実装により,高速かつ高忠実なゲートと受動ZZ抑制を両立させることにより,この問題を緩和できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:07:22 GMT)
Robust Conformal Outlier Detection under Contaminated Reference Data [20.9] コンフォーマル予測は、機械学習予測を校正するための柔軟なフレームワークである。
異常値検出では、この校正はタイプIエラー率を制御するためにラベル付き不整値データの参照セットに依存する。
本稿では, 汚染がコンフォメーション法の有効性に与える影響を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:45:38 GMT)
Distributional Training Data Attribution [20.2] モデル出力の分布がデータセットに依存するかを予測するために、分布学習データ属性(d-TDA)を導入する。
平均を必ずしも変化させることなく、目標値の分布を劇的に変化させる訓練例を同定する。
また, 分布構造から影響関数 (IF) が自然に出現することが, アンロール化微分の限界として見出された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 21:02:36 GMT)
Co-occurrence is not Factual Association in Language Models [19.7] 言語モデルは,真の事実関連性ではなく,単語共起統計の学習に偏りがあることが示される。
本稿では,言語モデルにおける事実関連性の学習を改善するための2つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:10:27 GMT)
What Do You See in Common? Learning Hierarchical Prototypes over Tree-of-Life to Discover Evolutionary Traits [19.7] プロトタイプネットワーク(HComP-Net)による階層整合共通性の枠組みを紹介する。
HComP-Netは、正確でセマンティックに一貫性があり、目に見えない種に一般化可能なプロトタイプを学習する。
我々は、HComP-Netが正確でセマンティックに一貫性があり、目に見えない種に一般化可能なプロトタイプを学習していることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:48:39 GMT)
I Know What You Said: Unveiling Hardware Cache Side-Channels in Local Large Language Model Inference [19.5] ローカルにデプロイ可能な大規模言語モデル(LLM)は、最近、プライバシに敏感なタスクで人気を集めている。
ローカルLSM推論に新たなサイドチャネル脆弱性が出現し、被害者の入力テキストと出力テキストの両方を公開できる。
我々は,オープンソースのLLM推論システムとプロプライエタリなLLM推論システムの両方を対象として,新しい盗聴攻撃フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:41:09 GMT)
EmoNet-Voice: A Fine-Grained, Expert-Verified Benchmark for Speech Emotion Detection [19.4] 本稿では,音声感情検出のための新しいリソースであるEmoNet-Voiceを紹介する。
EmoNet-Voiceは、40の感情カテゴリーの細かいスペクトルでSERモデルを評価するように設計されている。
また、人間の専門家と高い合意を得て、音声感情認識の新しい標準となる共感型Insight Voiceモデルも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:47:18 GMT)
Efficient Sequential Decision Making with Large Language Models [19.1] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の成功を逐次意思決定に拡張することに焦点を当てる。
本稿では,オンラインモデル選択アルゴリズムを活用してLLMエージェントを逐次意思決定に効率的に組み込む手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:49:56 GMT)
LLMs Struggle to Perform Counterfactual Reasoning with Parametric Knowledge [18.7] 大規模言語モデルには、そのパラメータに広範な世界的知識が含まれており、多くの知識集約的なタスクに対する印象的なパフォーマンスを実現している。
しかし、新しい設定で展開する場合、LLMはしばしば、パラメトリック知識を新しい情報や馴染みのない情報と統合しなければならない状況に遭遇する。
この研究は、LLMが文脈内知識とパラメトリック知識を対実的推論のレンズを通して組み合わせることができるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:08:05 GMT)
Dependent Randomized Rounding for Budget Constrained Experimental Design [18.7] 本稿では、代入確率を二項処理決定に変換するために、依存ランダム化ラウンドリング手順を適用するフレームワークを提案する。
提案手法は課題間の負の相関を誘導しながら, 限界処理確率を保ち, 分散還元による推定精度の向上を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:10:06 GMT)
Large Language Models Enhanced by Plug and Play Syntactic Knowledge for Aspect-based Sentiment Analysis [18.6] アスペクトベースの感情分析(ABSA)は一般的に文脈情報の深い理解を必要とする。
本稿では,構文情報を記録し,言語モデル(LLM)に組み込まれ,感情極性の予測を指示するメモリモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 23:16:12 GMT)
Multi-document Summarization through Multi-document Event Relation Graph Reasoning in LLMs: a case study in Framing Bias Mitigation [18.4] 我々は、異なるイデオロギー的視点を示す複数の記事から中和された要約を生成することで、メディアバイアスを軽減することを目的としている。
メディアバイアス検出における事象と事象の関係の重要な役割を動機として,LLMにおけるバイアスの認識を高めることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 22:14:59 GMT)
MCTS-Refined CoT: High-Quality Fine-Tuning Data for LLM-Based Repository Issue Resolution [18.3] 本稿では,モンテカルロ木探索(MCTS)に基づく中間推論ステップの動的検証と最適化を行うMCTS-INEを提案する。
SWE-bench LiteとSWE-bench Verifiedの実験は、我々のCoTデータセットで微調整されたLLMがベースラインよりも大幅に改善されたことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:42:01 GMT)
SciDA: Scientific Dynamic Assessor of LLMs [18.1] LLM(Large Language Models)推論機能により、科学的問題を解決することができる。
既存のベンチマークでは、データ汚染のリスクに直面するか、関連する規律が欠如している。
SciDAは,オリンピックレベルの数値計算問題を1万個以上含む,多分野のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:57:14 GMT)
Enhancing Physics-Informed Neural Networks Through Feature Engineering [18.1] 本稿では,単層アダプティブ・フィーチャー・エンジニアリング・ネットワークであるSAFE-NETを紹介する。
基準となる特徴工学手法よりもはるかに少ないパラメータで、マグニチュードオーダーの低いエラーを実現する。
数値計算の結果,SAFE-NETはより高速に収束し,より深いネットワークや複雑なネットワークよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:08:28 GMT)
Assessing the Role of Data Quality in Training Bilingual Language Models [17.6] データ量だけでなく不平等なデータ品質も、バイリンガル設定のパフォーマンス劣化の主要な要因であることを示す。
本稿では,高品質な英語データのみを用いて,高品質なバイリンガル学習データを選択するための簡易かつ効果的な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） (Sun, 15 Jun 2025 21:08:51 GMT)
Benchmarking Rotary Position Embeddings for Automatic Speech Recognition [17.4] 音声認識(ASR)において相対位置(RelPos)埋め込みが広く使われている
対照的に、RoPE(Rotary Positional Embedding)は、各入力ベクトルをその絶対位置に基づいて回転させ、線形時間からシーケンスの長さを取る。
この研究は、100から50,000時間に及ぶトレーニングデータを用いて、さまざまなASRタスクにわたるRoPEを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:51:53 GMT)
TFKAN: Time-Frequency KAN for Long-Term Time Series Forecasting [16.9] Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は長期の時系列予測に非常に有効である。
我々は、時間領域と周波数領域の両方からの情報を統合するために、$textbfT$ime-$textbfF$requency Kan (TFKAN)を提案する。
実験の結果、TFKANは複数のデータセットにわたる最先端(SOTA)メソッド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） (Sun, 15 Jun 2025 02:53:25 GMT)
SmartHome-Bench: A Comprehensive Benchmark for Video Anomaly Detection in Smart Homes Using Multi-Modal Large Language Models [16.5] ビデオ異常検出(VAD)は、様々な環境にまたがる異常な事象を特定することによって、安全性と安全性を高めるために不可欠である。
既存のVADベンチマークは主に汎用シナリオ用に設計されている。
スマートホームシナリオでVADを評価するために特別に設計された最初の総合ベンチマークであるSmartHome-Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 23:20:08 GMT)
Synesthesia of Machines (SoM)-Enhanced Sub-THz ISAC Transmission for Air-Ground Network [15.8] サブTHz周波数における統合センシングと通信(ISAC)は、将来の地上ネットワークにとって不可欠である。
本稿では,メカニカルシンセシス(SoM)にインスパイアされたマルチモーダルセンシング融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:30:14 GMT)
Intriguing Frequency Interpretation of Adversarial Robustness for CNNs and ViTs [15.4] 画像分類タスクの周波数領域における逆例の興味深い特性について検討する。
高周波成分の増加に伴い, 逆成分と自然成分との性能差がますます顕著になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:00:52 GMT)
Evolutionary Developmental Biology Can Serve as the Conceptual Foundation for a New Design Paradigm in Artificial Intelligence [15.4] 人工知能(AI)は複雑なタスクの解決に大きく貢献している。
現在のニューラルネットワークベースのパラダイムは、有効ではあるが、固有の制限によって厳しく制約されている。
進化的理解の最近のパラダイムシフトは、AI文学でほとんど見過ごされてきた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:41:44 GMT)
Blackwell's Approachability with Approximation Algorithms [15.3] プレイヤーと相手のベクター値の繰り返しゲームを考える。
プレイヤーのセットのみに近似アルゴリズムが組み込まれている場合、よりシンプルで効率的なアルゴリズムが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:19:49 GMT)
SMPL Normal Map Is All You Need for Single-view Textured Human Reconstruction [15.2] 単視テクスチャ化された人間の再構築は、単眼2D画像を入力することで、着物付き3Dデジタル人間を再構築することを目的としている。
既存のアプローチには、不足する3D人間のデータによって制限されたフィードフォワード法や、拡散に基づく方法、誤った2D幻覚の傾向がある。
本研究では,事前トレーニングされた大規模3次元再構成モデルと人間の幾何を組み込んだ,新しいSMPL正規化3次元再構成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:49:15 GMT)
Exploring the Potential of Metacognitive Support Agents for Human-AI Co-Creation [15.1] 我々は、デザイナーがGenAIとよりよく協力するのを支援する新しいメタ認知支援エージェントを構想する。
メカニカルデザイナ20名を対象に,オズの魔法使いによる探索的プロトタイピングを行った。
エージェント支援のユーザは,サポート戦略の異なる非サポートのユーザよりも実現可能な設計を作成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:09:37 GMT)
Leveraging MIMIC Datasets for Better Digital Health: A Review on Open Problems, Progress Highlights, and Future Promises [15.1] 集中治療のための医療情報マート(MIMIC)データセットは、デジタルヘルスリサーチのカーネルとなっている。
我々は、データの粒度、濃度制限、不均一な符号化スキーム、および機械学習モデルの一般化可能性やリアルタイム実装を妨げる倫理的制約など、永続的な問題を識別する。
この調査は、次世代MIMICによるデジタルヘルスイノベーションのガイドとなる、実用的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:47:07 GMT)
CASE: Contrastive Activation for Saliency Estimation [14.8] 精度法は、モデルの予測にどの入力特徴が関係していると考えられるかを視覚化するために広く用いられている。
そこで本研究では,同一入力上で競合するクラスラベルを識別する手法として,クラス感度の診断試験を提案する。
本研究は, クラスラベルによらず, ほぼ同じ説明を導出し, 信頼性を問うものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:02:01 GMT)
Synthetic $π$-flux system in 2D superconducting qubit array with tunable coupling [14.8] 可変結合を有する2次元超伝導量子ビットアレイを用いた$pi$-flux rhombicシステムの実験的実現について述べる。
これらの退化系における幾何、相互作用、量子情報エンコーディングの相互作用を探索するための将来の可能性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:07:16 GMT)
HyRet-Change: A hybrid retentive network for remote sensing change detection [14.5] コンボリューションと保持機構の利点をシームレスに統合する,HyRet-Changeと呼ばれるシームズベースのフレームワークを提案する。
具体的には,畳み込みとマルチヘッド保持機構の両面を利用した特徴差モジュールを提案する。
3つの挑戦的なCDデータセットの実験を行い、既存の手法と比較して最先端のパフォーマンスを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:14:55 GMT)
Locally Differentially Private Frequency Estimation via Joint Randomized Response [14.4] ローカル微分プライバシー(LDP)は、信頼できないデータコレクタに対してデータコントリビュータにデータプライバシの強力な理論的保証を提供する強力なツールとして広く認識されている。
既存のLDPメカニズムに共通するのは、プライバシ保護とデータユーティリティのレベルでのトレードオフである。
本稿では, 相関データ摂動に基づく新しい共振応答(JRR)機構を提案し, 局所的に個人周波数を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:58:47 GMT)
Scaling Laws For Mixed Qquantization [14.3] 大規模言語モデル(LLM)の学習後の量子化は、推論のメモリと計算要求を減らすのに有効であることが証明されている。
量子化比(Q_r$)と量子化ブロックサイズ(Q_b$)という2つの重要な指標を導入する。
本稿では,学習後量子化(PTQ)に関する統一的なスケーリング法則を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:28:07 GMT)
Knowledge-Augmented Multimodal Clinical Rationale Generation for Disease Diagnosis with Small Language Models [14.1] 小型言語モデル(SLM)は効率的であるが、マルチモーダル医療データを統合するための高度な推論が欠けている。
我々は,LLM由来の推論能力を合理的蒸留とドメイン知識注入によって活用し,SLMの強化を図るClinRaGenを提案する。
実世界の医療データセットの実験により、ClinRaGenは疾患の診断と合理性生成において最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:21:01 GMT)
MetaEformer: Unveiling and Leveraging Meta-patterns for Complex and Dynamic Systems Load Forecasting [13.9] 時系列予測は多くの実世界のアプリケーションにおいて重要かつ実践的な問題である。
本稿では,基本波形,メタパターンに着目した新しい手法を提案する。
3つのシステムシナリオの下で、8つのベンチマークで優れたパフォーマンスを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:27:44 GMT)
Strategic Scaling of Test-Time Compute: A Bandit Learning Approach [13.7] 大規模言語モデルの性能向上のための効果的な戦略として,テスト時間計算のスケーリングが登場している。
本研究では,フライ時のクエリの難易度を推定し,それに応じて計算量を割り当てる適応アルゴリズムを提案する。
私たちのアルゴリズムは、MATH-500データセットで最大11.10%のパフォーマンス改善、LiveCodeBenchで最大7.41%のパフォーマンス改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:55:49 GMT)
Improved Iterative Refinement for Chart-to-Code Generation via Structured Instruction [13.7] マルチモーダルな大言語モデル (MLLM) は、その強力な視覚的理解能力によって研究の注目を集めている。
本稿では,構造化命令に基づく反復改良法であるChartIRを提案する。
実験結果から,提案手法は他の手法と比較して,オープンソースモデルQwen2-VLとクローズドソースモデルGPT-4oの両方で優れた性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 14:10:16 GMT)
X-Sim: Cross-Embodiment Learning via Real-to-Sim-to-Real [13.6] X-Simは、ロボットのポリシーを学ぶための、密集した伝達可能な信号としてオブジェクトの動きを利用する、リアルからシミュレート・トゥ・リアルなフレームワークである。
X-Simは、RGBDの人間のビデオからシミュレーションを再構築し、オブジェクト中心の報酬を定義するためにオブジェクトの軌跡を追跡することから始まる。
学習方針は、様々な視点と照明でレンダリングされた合成ロールアウトを用いて、画像調和拡散政策に蒸留される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:59:43 GMT)
Universal Jailbreak Suffixes Are Strong Attention Hijackers [13.5] suffixベースのjailbreaks$x2013$a 言語モデルに対する強力な攻撃ファミリー。
攻撃は効率よく強化され、追加の計算コストを回避できる場合もある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:20:37 GMT)
Efficient multi-view training for 3D Gaussian Splatting [13.5] 3D Gaussianting (3DGS) は、より高速な逆レンダリングにおいて、Neural Radiance Fields (NeRF) と共に好まれる選択として現れている。
現在、3DGSの一般的なアプローチは、イテレーション毎に1つのイメージしか処理されない「単一ビュー」のミニバッチトレーニングを利用することである。
我々は,このような単一視点学習が,ミニバッチ勾配のばらつきの増加による最適部分最適化につながることを観察し,マルチビュー学習の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:40:50 GMT)
ComplexBench-Edit: Benchmarking Complex Instruction-Driven Image Editing via Compositional Dependencies [13.5] 実世界のシナリオは複雑なマルチステップ命令、特に操作が相互依存しているチェーンの命令を含むことが多い。
現在のモデルではこれらの複雑なディレクティブに苦労しており、既存のベンチマークではそのような機能の評価が不十分である。
複雑・マルチインストラクション・チェーンに依存した画像編集タスクにおいて,モデル性能を体系的に評価する新しいベンチマークであるcomplexBench-Editを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:22:55 GMT)
Jailbreak Strength and Model Similarity Predict Transferability [13.1] 脱獄は、現代のAIシステムの安全性を確保するために差し迫った脅威となる。
ジェイルブレイクがソースモデルからターゲットモデルにいつ移行するかを特定するための原則的なアプローチはありません。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:03:11 GMT)
Mitigating distribution shift in machine learning-augmented hybrid simulation [13.0] 本稿では,機械学習によるハイブリッドシミュレーションにおいて一般的に発生する分布シフトの問題について検討する。
本稿では,分布シフトを制御するために,接空間正規化推定器に基づく簡単な手法を提案する。
いずれの場合も,提案手法によるシミュレーション精度の向上が顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:21:16 GMT)
The impact of parameter spread of high-temperature superconducting Josephson junctions on the performance of quantum-based voltage standards [13.0] ジャンクションアレイの第1シャピロステップ高さの50GHzにおける依存性を定量的に解析した。
その結果、臨界電流の上限の広がりとジョセフソン接合の抵抗が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 23:09:50 GMT)
Structured and sparse partial least squares coherence for multivariate cortico-muscular analysis [12.6] 本研究では,大脳皮質と筋肉の相互作用に関連する空間の共有表現を抽出するために,構造化された,スパースな最小二乗コヒーレンスアルゴリズム(ssPLSC)を提案する。
ssPLSCは, 代表的な皮質筋融合法と比較して, 競争力や性能が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:03:34 GMT)
MLDebugging: Towards Benchmarking Code Debugging Across Multi-Library Scenarios [12.4] マルチライブラリPythonコードの課題を評価するために設計されたベンチマークを導入する。
具体的には、ML Debuggingは126の異なるPythonライブラリを含み、幅広いマルチライブラリコードの問題をカバーしている。
メインストリームのオープンソース LLM とクローズドソース LLM の両方を用いて,ML デバッグの徹底的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:02:59 GMT)
JEBS: A Fine-grained Biomedical Lexical Simplification Task [12.1] バイオメディカル・シンプリケーションのための粒度の細かい語彙的単純化タスクとデータセットであるJargon Explanationsを提案する。
JEBSタスクは複雑な用語を識別し、置換する方法を分類し、置換テキストを生成する。
データセットには、400のバイオメディカルな抽象化と手動で単純化されたバージョンを含む10,314の10,595の置換が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:01:20 GMT)
Superactivation of Bell nonlocality in pure anyonic states [12.1] 我々は,ベル非局所性と異種状態の絡み合いの関係について検討した。
非ゼロ異方性絡み合いエントロピー (AEE) を持つ純異方性状態は局所的であるが, 集合的測定を受けると非局所性を示す。
本研究は, エンタングルメントと非局所性の関係に関する新たな知見を提供するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 11:58:08 GMT)
SecurityLingua: Efficient Defense of LLM Jailbreak Attacks via Security-Aware Prompt Compression [11.8] 大規模言語モデル(LLM)は、安全アライメント後も悪意のある攻撃に対して脆弱である。
我々は,LLMをジェイルブレイク攻撃から守るための効果的かつ効率的なアプローチであるSecurityLinguaを提案する。
迅速な圧縮により、SecurityLinguaは既存のすべての防御方法と比較して、無視できるオーバーヘッドと余分なトークンコストしか発生しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:39:13 GMT)
Comment on "Time crystals made of electron-positron pairs" [11.7] Bialynicki-Birula の量子解の直接再現は、2つの根本的な欠陥を明らかにする。
第4節で提示された全ての量子解は、量子力学の有界性要件に違反している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:35:11 GMT)
Get on the Train or be Left on the Station: Using LLMs for Software Engineering Research [11.4] 我々はSE研究コミュニティが研究実践への大規模言語モデルの統合に積極的に関与し、形成する必要があると論じる。
このポジションペーパーは、McLuhanのTetrad of Media Lawsを用いて、LLMがSE研究に与える影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:25:50 GMT)
Quantum Fidelity Estimation in the Resource Theory of Nonstabilizerness [11.4] ノイズの多い量子デバイス上での 量子状態とプロセスのベンチマークには 忠実度推定が不可欠です
我々は,非安定化器性に関する資源理論において,量子状態とチャネルの両方の効率的なプロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 18:51:09 GMT)
SC-SOT: Conditioning the Decoder on Diarized Speaker Information for End-to-End Overlapped Speech Recognition [11.2] E2EマルチストーカーASRのためのSC-SOT(Serialized Output Training)を提案する。
SC-SOTは、話者情報にデコーダを明示的に条件付け、「誰がいつ話したか」に関する詳細な情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 00:37:27 GMT)
PDCNet: a benchmark and general deep learning framework for activity prediction of peptide-drug conjugates [10.8] PDCNet は PDC の活動を予測するための,最初の統合型ディープラーニングフレームワークである。
このアーキテクチャは、リアルタイムシナリオにおけるPDCの抗がん決定の根底にある複雑な要因を捉えている。
PDCNetは高い予測能力を示し、AUC、F1、MCC、BAスコアは0.9213、0.7656、0.7071、0.8388である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:02:55 GMT)
Adapting by Analogy: OOD Generalization of Visuomotor Policies via Functional Correspondence [10.8] In-distriion (ID) の振る舞いは、機能的類似性を ID 条件と共有するout-of-distriion (OOD) 条件に移行することができる。
我々は,この OOD-to-ID 機能対応を専門家に提供できることを提案する。
我々は,Franka Pandaロボットマニピュレータを用いて,実世界の多様なロボット操作タスクにまたがる手法を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:17:30 GMT)
Watermarking Quantum Neural Networks Based on Sample Grouped and Paired Training [10.4] 量子ニューラルネットワーク(QNN)は量子コンピューティングを活用し、強力で効率的な人工知能モデルを作成する。
QNNの知的財産権(IP)を保護する方法は、量子コンピューティングの時代において解決すべき緊急の問題となっている。
ウォーターマーキングによるQNNのIP保護に向けた最初の試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:04:52 GMT)
Rasterizing Wireless Radiance Field via Deformable 2D Gaussian Splatting [10.2] 無線放射場(WRF)のモデル化は,現代の通信システムの基本である。
片側移動下での任意の位置でWRFスペクトルを合成する,変形可能な2次元スプレイティングフレームワークであるSwiftWRFを提案する。
実世界と合成室内の両方の実験では、SwiftWRFが既存の最先端の手法よりも500倍早くWRFを再構築できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:36:45 GMT)
MGDFIS: Multi-scale Global-detail Feature Integration Strategy for Small Object Detection [10.1] UAV画像の小さな物体検出は、探索・救助、交通監視、環境監視といった用途に不可欠である。
既存のマルチスケール融合法は、計算負荷を増し、詳細をぼかすのに役立つ。
本稿では,グローバルコンテキストと局所的な詳細を密結合して検出性能を向上させる統合融合フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:54:25 GMT)
Zero-shot denoising via neural compression: Theoretical and algorithmic framework [10.1] ニューラル圧縮に基づく新しいデノナイジングフレームワークであるZero-Shot Neural Compression Denoiser (ZS-NCD)を提案する。
ZS-NCDは、ニューラル圧縮ネットワークを訓練されていないモデルとして扱い、単一のノイズ画像から抽出されたパッチに直接最適化する。
本研究では,ZS-NCDがガウスノイズとポアソンノイズの両方に対してゼロショットデノイザの最先端性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:29:32 GMT)
MORTAR: Multi-turn Metamorphic Testing for LLM-based Dialogue Systems [10.0] マルチターンインタラクションは、対話システムの現実世界での一般的な使用法である。
これは主にマルチターンテストにおけるオラクルの問題に起因する。
メタモルフィックなマルチターン対話テスト手法であるMORTARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:50:01 GMT)
Experimental Observation of Purity-Like Invariants of Multi-photon States in Linear Optics [9.6] 多光子入力を持つ線形光ネットワーク(LON)は、高度な量子技術のための強力なプラットフォームを提供する。
全体状態純度は3つの異なる不変量に分解され、それぞれが単光子力学または多光子干渉から生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 14:17:42 GMT)
SoK: The Privacy Paradox of Large Language Models: Advancements, Privacy Risks, and Mitigation [9.4] 大型言語モデル(LLM)は、機械が顕著な精度で人間に似たテキストを生成することができる高度な人工知能システムである。
本稿では, LLMにおけるプライバシーの包括的分析を行い, 課題を4つの主要領域に分類する。
提案するプライバシ課題を対象として,既存の緩和メカニズムの有効性と限界を評価し,さらなる研究を行うための領域を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:14:03 GMT)
Improved Regret of Linear Ensemble Sampling [9.4] アンサンブルサイズを$T$とすると、線形アンサンブルサンプリングは$tildeO(d3/2sqrtT)$の頻繁な後悔境界を達成できる。
本稿では,線形帯域幅アルゴリズムに対する一般的な後悔分析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:10:57 GMT)
Scene-aware SAR ship detection guided by unsupervised sea-land segmentation [9.2] そこで本研究では,未管理の陸域分割に基づくシーン認識型SAR船舶検出手法を提案する。
我々は,非監督型陸海分断モジュール (ULSM) とランドアテンション抑制モジュール (LASM) の2つのモデルを用いている。
ULSMとLASMは、ネットワークを適応的に誘導し、シーンの種類に応じて土地への注意を減らすことができる。
LASMは、陸域分割情報を事前知識として使用し、ネットワークの陸域への注意を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:57:20 GMT)
Physics-informed DeepCT: Sinogram Wavelet Decomposition Meets Masked Diffusion [9.1] 拡散モデルではスパース・ビュー・コンピュート・トモグラフィー(SVCT)の再建に有意な可能性がある。
SVCT再構成のためのSinogram-based Wavelet random decomposition and Random mask diffusion Model (SWARM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:57:41 GMT)
LPMLN, Weak Constraints, and P-log [9.1] LPMLNは、マルコフ論理の対数線形重みスキームを採用することで、解集合プログラムを拡張した形式主義である。
LPMLNを弱い制約のあるプログラムに翻訳し、P-logをLPMLNに翻訳し、逆方向の既存の翻訳を補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:28:20 GMT)
Differentially Private Bilevel Optimization: Efficient Algorithms with Near-Optimal Rates [9.1] 双レベル最適化問題は別の内部にネストされ、多くの機械学習アプリケーションにハイパーラーニング構造が組み込まれている。
両レベル最適化により、最適境界を求めるための最先端のアルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 23:21:36 GMT)
HARBOR: Exploring Persona Dynamics in Multi-Agent Competition [9.0] 競合するマルチエージェント環境におけるLLMエージェントの成功に寄与する要因について検討する。
私たちの仕事は、複数のエージェントが家に入札する現実的な環境を作ることによって、古典的なオークションシナリオを拡張します。
私たちのテストベッドであるHARBORは、競争環境におけるマルチエージェントの理解を深めるための貴重なプラットフォームを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:15:01 GMT)
Forecasting Automotive Supply Chain Shortfalls with Heterogeneous Time Series [8.9] フォードは世界の37の工場で年間17億の部品を使って600万台の車やトラックを製造している。
このような混乱を早期に予測し、特定する能力は、シームレスな操作を維持するために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:08:53 GMT)
Efficient Neuro-Symbolic Retrieval-Augmented Generation through Adaptive Query Routing [8.8] 実時間複雑性とシステム負荷評価に基づく適応型クエリルーティングを導入した,ニューロシンボリックなフレームワークであるSymRAGを提案する。
SymRAGは97.6～100.0%の精度でCPU使用率と処理時間を大幅に低下させる。
これらの結果は、スケーラブルで持続可能なAIシステムのための適応型ニューロシンボリックルーティングの可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 22:35:43 GMT)
Effect Decomposition of Functional-Output Computer Experiments via Orthogonal Additive Gaussian Processes [8.7] FANOVA(Functional ANOVA)は、分散に基づく感度分析ツールである。
本研究では,データ駆動直交効果の分解を効率的に行う関数出力直交加法的ガウス過程(FOAGP)を提案する。
FOAGPフレームワークはまた、局所的なソボの指標と期待される条件分散感度指標の分析的な定式化も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:24:55 GMT)
Large Scalable Cross-Domain Graph Neural Networks for Personalized Notification at LinkedIn [8.7] 我々は、ユーザ、コンテンツ、アクティビティの信号を1つの大規模グラフに統合する、LinkedInにデプロイされたドメイン間GNNベースのシステムを提案する。
このクロスドメイン構造をトレーニングすることにより、クリックスルー率(CTR)予測やプロフェッショナルエンゲージメントなど、キータスクにおける単一ドメインベースラインを著しく上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:21:10 GMT)
VIViT: Variable-Input Vision Transformer Framework for 3D MR Image Segmentation [8.6] 自己教師型事前学習と分節微調整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可変インプット ViT (VIViT) を提案する。
本手法は脳梗塞と脳腫瘍のセグメンテーションにおいて,Diceスコア0.624, 0.883で, 現在のCNNおよびViTモデルより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:28:25 GMT)
Digital Gatekeepers: Exploring Large Language Model's Role in Immigration Decisions [8.6] 本研究では, GPT-3.5 や GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) が移民意思決定を支援する可能性について検討した。
以上の結果から,LSMは意思決定と人的戦略の整合性を図り,実用性と手続き的公正性を強調した。
ChatGPTは意図しない差別を防ぐために保護されているが、それでも国籍に関するステレオタイプや偏見を示し、特権グループに対する嗜好を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 18:04:39 GMT)
KCLNet: Physics-Informed Power Flow Prediction via Constraints Projections [8.5] KCLNetは、KirchhoffのCurrent Lawを超平面射影によるハード制約として組み込んだ物理インフォームドグラフニューラルネットワークである。
KCLNetは、ゼロのKCL違反を確保しながら、競合予測精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:29:02 GMT)
Single Index Bandits: Generalized Linear Contextual Bandits with Unknown Reward Functions [8.5] 我々は、報酬関数が未知な一般化線形バンドイット(英語版)の新たな問題、いわゆるシングルインデックスバンドイット(英語版)を導入する。
まず,未知の報酬関数が単調に増加している場合について考察し,新しいアルゴリズムであるSTORとESTORを提案する。
次に,提案手法を高次元スパース設定に拡張し,空間指数で同じ後悔率が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:19:00 GMT)
EDELINE: Enhancing Memory in Diffusion-based World Models via Linear-Time Sequence Modeling [8.3] EDELINEは、状態空間モデルと拡散モデルを統合する統一世界モデルアーキテクチャである。
我々のアプローチは、視覚的に困難なAtari 100kタスク、メモリ要求ベンチマーク、3DファーストパーソンのViZDoom環境において、既存のベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:04:54 GMT)
TVR: Automotive System Requirement Traceability Validation and Recovery Through Retrieval-Augmented Generation [7.5] 利害関係者の要求とシステム要件の間のトレーサビリティは、一貫性、正確性、規制の遵守を保証するために不可欠である。
既存のアプローチは、ステークホルダーとシステム要件の間のトレーサビリティに対処せず、オープンソースデータに依存し、エンジニアが確立した手動リンクの検証に対処しない。
本稿では,主に自動車システムを対象とした要求トレーサビリティ検証とリカバリ手法であるTVRを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 20:29:48 GMT)
Unsupervised Contrastive Learning Using Out-Of-Distribution Data for Long-Tailed Dataset [7.4] この研究は、長い尾を持つデータセットにおける自己教師付き学習の課題に対処する。
画像分類などの下流タスクのバランスのとれた表現を学習することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:12:38 GMT)
Identifying and Investigating Global News Coverage of Critical Events Such as Disasters and Terrorist Attacks [7.4] イベントFINGERPRINTに基づいて,ニュース記事の識別を行うAI方式を提案する。
この手法は最先端の性能を達成し,数千万のニュース記事からなる大規模データベースにスケールする。
私たちはFAMEを使って、2020年に起きた自然災害やテロ事件をカバーした27,441件の記事を特定しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:50:08 GMT)
Constraint-Guided Prediction Refinement via Deterministic Diffusion Trajectories [7.3] 本稿では,拡散拡散DDIMを誘導する制約認識のための汎用フレームワークを提案する。
本手法は,事前学習による拡散軌道を反復的に改良し,制約補正により拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:02:07 GMT)
SafeGenBench: A Benchmark Framework for Security Vulnerability Detection in LLM-Generated Code [7.2] LLM生成コードのセキュリティを評価するために特別に設計されたベンチマークであるSafeGenBenchを紹介する。
データセットには、幅広い一般的なソフトウェア開発シナリオと脆弱性タイプが含まれている。
SafeGenBench上での最先端LCMの実証評価を通じて,脆弱性のないコードを生成する能力に重大な欠陥があることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:28:08 GMT)
AUnified Framework for Next-Gen Urban Forecasting via LLM-driven Dependency Retrieval and GeoTransformer [7.1] 本研究では,高次元都市予測のための新しい統一的枠組みを提案する。
我々のフレームワークはモジュール化されており、多様な表現方法や予測モデルをサポートし、最小限の入力でも操作できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 21:23:25 GMT)
Fuzzy Propositional Formulas under the Stable Model Semantics [7.1] ファジィ命題論理と古典命題論理の安定モデル意味論の両方を一般化するファジィ命題論理の安定モデル意味論を定義する。
言語の構文はファジィ命題論理の構文と同じであるが、その意味論は安定モデルと不安定モデルとを区別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:38:56 GMT)
COGNATE: Acceleration of Sparse Tensor Programs on Emerging Hardware using Transfer Learning [6.9] COGNATEは、汎用ハードウェアの安価なデータサンプルを利用してコストモデルをトレーニングする新しいフレームワークである。
我々はCOGNATEが既存の技術より優れており、SDDMMでは1.47倍(最大5.46倍)、SDDMMでは1.39倍(最大4.22倍)のスピードアップを実現していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:10:00 GMT)
Parallel Repetition for Post-Quantum Arguments [6.9] 公開コイン対話型引数の並列反復は,時間後設定においても指数速度で音質誤差を減少させることを示す。
この結果を一般化して、並列反復検証器が少なくとも$t$の実行を受け入れた場合にのみ受け入れるしきい値検証器の保持を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:25:25 GMT)
Self-Stabilizing Replicated State Machine Coping with Byzantine and Recurring Transient Faults [6.8] 本稿では,上述の属性を満たす,ビザンツ協定の履行に関する最初のプロトコルについて述べる。
最大$lceil n/3 rceil-1$過渡断層、最大$lceil n/6 rceil-1$追加の悪意のある過渡断層、または$lceil n/6 rceil-1$(均一に分散された)ランダム過渡断層の面における一貫性を保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:15:09 GMT)
EraserDiT: Fast Video Inpainting with Diffusion Transformer Model [6.6] 本稿では拡散変換器(DiT)を利用した新しい映像塗装手法を提案する。
DiTは長期の時間的一貫性を維持するために拡散モデルと変圧器アーキテクチャの利点を相乗的に組み合わせている。
ビデオを完成させるのに180秒しかかからず、解像度は1080 1920$で121フレームで、アクセラレーションは一切行わない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:59:57 GMT)
H$^2$GFM: Towards unifying Homogeneity and Heterogeneity on Text-Attributed Graphs [6.6] H$2$GFM は HoTAG と HeTAG の両方にまたがって一般化するために設計された新しいフレームワークである。
我々のモデルは、統一テキスト空間下でのグラフ間の多様なメタ関係を計画する。
グラフ型間の構造パターンの不均一性を捉えるために,CGT専門家の混在を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:48:38 GMT)
Surprise Calibration for Better In-Context Learning [6.6] In-context Learning (ICL) は、大規模言語モデルにおけるタスク適応のための強力なパラダイムとして登場した。
既存のバイアス校正法は、すべての入力に対して固定クラス事前を適用し、動的ICL設定におけるそれらの有効性を制限している。
本稿では,クラス先行の時間的ダイナミクスをキャプチャする新しいメソッド・サプライズ(SC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:04:42 GMT)
PuDHammer: Experimental Analysis of Read Disturbance Effects of Processing-using-DRAM in Real DRAM Chips [6.5] 本稿では,316個の実DDR4 DRAMチップを用いたPuD(PuDHammerと呼ぶ)の読み出し障害効果について述べる。
PuDHammerは読み出し障害の脆弱性を大幅に悪化させ、最初のビットフリップを誘導するために必要な最小ハンマー数を158.58倍に削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 19:17:50 GMT)
Faces of the Mind: Unveiling Mental Health States Through Facial Expressions in 11,427 Adolescents [6.4] うつ病や不安などの気分障害は、しばしば表情を通して現れる。
これらの障害を評価するために設計された既存の機械学習アルゴリズムは、小さなデータセットと限られた現実の応用によって妨げられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:59:54 GMT)
Combining Self-attention and Dilation Convolutional for Semantic Segmentation of Coal Maceral Groups [6.3] 石炭母集団の既存のモデルでは、より高い精度を達成するためにパラメータを積み重ねる手法を用いている。
我々は,IoTベースのDA-VIT並列ネットワークモデルを開発した。
DA-VITのDCSA機構は、石炭顕微鏡画像の局所的特徴情報を強化するために導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:01:25 GMT)
Quantifying Memorization and Parametric Response Rates in Retrieval-Augmented Vision-Language Models [6.3] ベースラインのVLMと比較して,マルチモーダル検索強化VLMのトレーニングデータの程度を解析する。
精細化モデルは,検索付加VLMよりも記憶に強く依存していることがわかった。
テキストと視覚的モダリティのパラメトリック効果に関する最初の経験的比較を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 18:40:51 GMT)
Tracking the variation of entanglement Rényi negativity: a quantum Monte Carlo study [6.2] エンタングルメントエントロピーは、量子モンテカルロによる純基底状態の位相と臨界を解析するための強力なツールである。
本稿では,リウェイトアニーリングフレームワーク内で実装し易いQMC手法を提案する。
この方法はスケーラブルで並列化可能であり、高次元および大規模シミュレーションに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:40:29 GMT)
Towards Lean Research Inception: Assessing Practical Relevance of Formulated Research Problems [6.2] 多くのソフトウェア工学(SE)研究における実践的関連性の欠如は、産業実践、弱い産業関係、未定義の研究問題に対する過度に単純化された見解に根ざしていることが多い。
私たちは、SEにおける実践的な研究問題の定式化と評価を支援するために設計されたリーンリサーチインセプション(LRI)フレームワークを紹介します。
産学連携に経験したSE研究者のネットワークを用いたワークショップで実施した最初の評価戦略について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 00:23:48 GMT)
IDOL: Improved Different Optimization Levels Testing for Solidity Compilers [5.6] 本稿では、Solidityコンパイラをテストするために、IDOL(Improved Different Optimization Levels)と呼ばれる手法を提案する。
IDOLは、テスト中のスマートコントラクトのセマンティックに等価な変種を生成し、コンパイラの最適化ロジックを起動する機会を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:00:12 GMT)
Humans, Machine Learning, and Language Models in Union: A Cognitive Study on Table Unionability [5.5] 本研究では,データ発見におけるテーブル結合性の決定における人間の行動について検討する。
分析から得られた知見を用いて、人間の(生)パフォーマンスを高めるための機械学習フレームワークを開発する。
我々はこの研究が、効率的なデータ発見のための将来のHuman-in-the-Loopシステムの開発の基礎となると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 23:13:20 GMT)
Unleashing Diffusion and State Space Models for Medical Image Segmentation [5.4] 既存のセグメンテーションモデルは、目に見えない臓器や腫瘍に遭遇するときに頑丈さを欠くことが多い。
DSMは、拡散と状態空間モデルを利用して、トレーニングデータ以外の未確認腫瘍カテゴリを分割するフレームワークである。
DSMは、オルガンレベルの視覚的特徴をキャプチャするために、オブジェクト認識機能グループ化戦略を使用してオルガンクエリを学習する。
その後、拡散に基づく視覚的プロンプトに焦点を当てて腫瘍のクエリを洗練し、これまで見えなかった腫瘍の正確なセグメンテーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:07:14 GMT)
It's Not the Target, It's the Background: Rethinking Infrared Small Target Detection via Deep Patch-Free Low-Rank Representations [5.3] 本稿では、LRRNetと呼ばれる新しいエンドツーエンドIRSTDフレームワークを提案する。
乱れシーンの物理的圧縮性に着想を得て,本手法は圧縮・再構成・減算パラダイムを採用する。
複数の公開データセットの実験により、LRRNetは検出精度、堅牢性、計算効率の点で38の最先端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） (Sun, 15 Jun 2025 08:49:51 GMT)
Optimal Piecewise-based Mechanism for Collecting Bounded Numerical Data under Local Differential Privacy [5.3] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、サードパーティプラットフォームが信頼できない場合でも、証明可能な個々のプライバシを提供するフレームワークとして示されている。
本稿では, LDP 下でのデータ有効性を最大化するために, ピースワイズ方式の最適設計について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:36:02 GMT)
Gradient-Guided Annealing for Domain Generalization [5.1] ドメインの一般化効率を向上させるため,GGAアルゴリズムを提案する。
GGAの有効性は、広く受け入れられ、困難な画像分類領域の一般化ベンチマークで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:36:02 GMT)
ICE-Pruning: An Iterative Cost-Efficient Pruning Pipeline for Deep Neural Networks [5.1] ICE-Pruningはディープニューラルネットワーク(DNN)のための反復的なプルーニングパイプラインである
微調整の全体的なコストを削減し、刈り取りに要する時間を著しく短縮する。
ICEプルーニングは、プルーニングを最大9.61倍加速させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:13:14 GMT)
Navigating LLM Ethics: Advancements, Challenges, and Future Directions [5.0] 本研究では,人工知能分野におけるLarge Language Models(LLM)を取り巻く倫理的問題に対処する。
LLMと他のAIシステムによってもたらされる共通の倫理的課題を探求する。
幻覚、検証可能な説明責任、検閲の複雑さの復号化といった課題を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:22:13 GMT)
Rethinking DPO: The Role of Rejected Responses in Preference Misalignment [4.8] 本稿では,DPOの本来の最適化構造を維持しつつ,拒否応答の影響を限定する新しい手法であるBunded-DPO(Bunded-DPO)を提案する。
我々は,BDPOが選択された応答と拒否された応答のバランスの取れた最適化を実現し,既存のアルゴリズムより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:32:07 GMT)
On the attainment of the Wasserstein--Cramer--Rao lower bound [4.5] クレーマー-ラオ不等式のワッサーシュタイン類似体は、ワッサースタイン情報行列(オットー計量)を用いて開発されている。
この不等式は、加法雑音に対するロバスト性を定量化する推定器のワッサーシュタイン分散の低い境界を与える。
ワッサーシュタイン-クラマー-ラオ下界を得るための推定器の条件について検討し、これを(漸近的な)ワッサーシュタイン効率と呼ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:56:12 GMT)
Entropic Time Schedulers for Generative Diffusion Models [4.4] 本稿では,一様時間間隔ではなく,エントロピーに基づくサンプリングポイントを選択する時間スケジューラを提案する。
本研究では、(再スケール)エントロピー時間を用いることで、トレーニングされたモデルの推論性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 11:53:27 GMT)
GM-LDM: Latent Diffusion Model for Brain Biomarker Identification through Functional Data-Driven Gray Matter Synthesis [4.3] 本研究では,遅延拡散モデル(LDM)を利用してMRI生成タスクの効率と精度を向上させる新しいフレームワークであるGM-LDMを紹介する。
GM-LDMは、大規模なABCD MRIデータセットで事前訓練された3Dオートエンコーダを統合し、KL分散損失による統計的一貫性を達成する。
このフレームワークは、機能的ネットワーク接続(FNC)データなどの条件データを柔軟に組み込んで、パーソナライズされた脳画像、バイオマーカーの識別、統合失調症のような脳疾患のための機能的構造情報翻訳を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:51:31 GMT)
The Safety Reminder: A Soft Prompt to Reactivate Delayed Safety Awareness in Vision-Language Models [4.3] VLM(Vision-Language Models)は、そのマルチモーダルな性質からユニークな脆弱性に直面しており、敵は安全ガードレールをバイパスし、有害なコンテンツを生成することができる。
The Safety Reminder'は,テキスト生成プロセス中に定期的に注入される学習可能なプロンプトトークンを最適化し,安全意識を高めるソフトプロンプトチューニング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:48:38 GMT)
Rethinking Optimization: A Systems-Based Approach to Social Externalities [4.2] まずは利害関係者、彼らの目標、そして予期せぬ結果を引き起こすサブパープラクティスのタイプを特徴づけることが重要です。
本稿では,これらの課題に対処するために,システム思考と外部性という経済概念を組み合わせた枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:14:10 GMT)
MemeMind: A Large-Scale Multimodal Dataset with Chain-of-Thought Reasoning for Harmful Meme Detection [4.1] 有害なミームは、暗黙のセマンティクスと複雑なマルチモーダル相互作用による自動検出に重大な課題をもたらす。
MemeMindは、科学的に厳格な標準、大規模、多様性、バイリンガルサポート(中国語と英語)、詳細なChain-of-Thought(CoT)アノテーションを備えた、新しいデータセットである。
本稿では,マルチモーダル情報と推論プロセスモデリングを効果的に統合した,革新的な検出フレームワークMemeGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:45:30 GMT)
How Are We Doing With Using AI-Based Programming Assistants For Privacy-Related Code Generation? The Developers' Experience [4.0] 私たちは、ソフトウェアプライバシの要件を満たすために、AIベースのプログラミングアシスタントの期待と現実が同じかどうかを知りたかったのです。
世界中の51のプロフェッショナル開発者を対象に調査を実施しました。
私たちは、開発者がプライバシを保証するコードを生成することで、AIベースのプログラミングアシスタントをより信頼するために、改善する必要があることに気付きました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:20:35 GMT)
Federated Neuroevolution O-RAN: Enhancing the Robustness of Deep Reinforcement Learning xApps [4.0] 強化学習(RL)とその先進的な形式である深層RL(DRL)は、ほぼリアルタイム(ほぼRT)のRICにデプロイされるインテリジェントコントローラ(xApp)の設計にますます採用されている。
これらのモデルはしばしば局所的な最適化に遭遇し、RANインテリジェント制御に対する信頼性への懸念を引き起こす。
我々は、NEベースのxAppをRANコントローラxAppsと並行してデプロイするFederated O- enabled Neuroevolution (NE-DRL)を紹介する。
このNE-DRL xAppフレームワークは、破壊することなく、近RT RICの効率的な探索と利用を可能にする
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:58:10 GMT)
PARD: Accelerating LLM Inference with Low-Cost PARallel Draft Model Adaptation [4.0] 本稿では,自動回帰ドラフトモデルの並列ドラフトモデルへの低コストな適応を可能にする新しい投機的復号化手法を提案する。
提案した条件付きドロップトークン法は,ドラフトモデルのトレーニング効率を3倍に向上させることができる。
最適化された推論フレームワークでは、PARDはLLaMA3.1-8B推論を4.08倍高速化し、毎秒311.5トークンを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:41:49 GMT)
Versatile and Fast Location-Based Private Information Retrieval with Fully Homomorphic Encryption over the Torus [4.0] 本稿では,ユーザプライバシの保護を目的としたPIRシステムであるVeLoPIRを提案する。
VeLoPIRは3つの操作モード(インターバルバリデーション、座標バリデーション、識別子マッチング)を導入し、幅広い現実世界のアプリケーションをサポートする。
我々は、セキュリティとプライバシの正式な証明を提供し、標準的な暗号的仮定の下でシステムの堅牢性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:01:35 GMT)
zkMixer: A Configurable Zero-Knowledge Mixer with Anti-Money Laundering Consensus Protocols [4.0] グループの参加者はミキサーへの入力を監視し、入力がミキサーの条件を満たすかどうかを判断することができる。
沈殿物がグループによって受け入れられると、ミキサーに入り、追跡不能になる。
承認が得られない場合、検証者は預金を凍結し、総括してその預金を返却するか、またはその預金を没収して別のユーザーに送付することができる。
この行動は、鉱床を調べ、それらが合法的な源泉に由来するかどうかを判断し、そうでなければ、犯罪の被害者に鉱床を返すために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:40:00 GMT)
Activation by Interval-wise Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Plasticity Loss [3.8] 塑性損失は、新しいタスクやデータ分散のシフトに適応するモデルの能力を制限する。
本稿では,AID (Activation by Interval-wise Dropout) について紹介する。
AIDはネットワークを正規化し,可塑性損失を伴わない深い線形ネットワークに類似した振舞いを促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:12:44 GMT)
Newton optimization for the Multiconfiguration Self Consistent Field method at the basis set limit: closed-shell two-electron systems [3.6] マルチコンフィグレーション自己整合体(MCSCF)法は、単純性のために2つの電子系に特化して再検討される。
MCSCF問題を、マルチウェーブレットと区別して反復的に解ける特定の微分ニュートンシステムに還元する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:45:43 GMT)
Rethinking Hate Speech Detection on Social Media: Can LLMs Replace Traditional Models? [3.6] 現代ソーシャルメディアにおけるヘイトスピーチの検出は、言語的多様性とオンライン談話の非公式な性質により、独特な課題を呈している。
これらの課題は、コードミキシング、翻訳、文化的ニュアンス表現を含む設定でさらに増幅される。
近年の大規模言語モデル (LLM) は, それらを上回るだけでなく, ヘイトスピーチ検出の環境をより広範に再定義している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 06:48:47 GMT)
Unmasking Deep Fakes: Leveraging Deep Learning for Video Authenticity Detection [3.5] 本論文の主な動機は,ディープラーニング技術を用いたディープフェイク映像の認識である。
我々は、MSCNNを顔検出器とし、EfficientNet-B5をエンコーダモデルとし、ビデオがディープフェイクかどうかを予測する。
その結果、我々のディープフェイク検出モデルは、カグルのDFDCデータセットで42.78%のログ損失、93.80%のAUC、86.82%のF1スコアを得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 06:12:33 GMT)
Zeroth-Order primal-dual Alternating Projection Gradient Algorithms for Nonconvex Minimax Problems with Coupled linear Constraints [3.5] 広い設定下で決定論的線形制約を持つ非ミニマックス問題のアルゴリズムを提案する。
提案された2つのアルゴリズムは$tildemathcalO(sp)$ (re. $tildemathcalO(sp)-3)$ (re. $tildemathcalO(sp)-3)$ (re. $tildemathcalO(sp)-3)$)であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:34:31 GMT)
Complexity Scaling Laws for Neural Models using Combinatorial Optimization [3.5] 問題複雑性に基づくスケーリング法則を策定する。
我々は、解空間サイズと表現空間サイズという2つの基本的な複雑さの尺度を解析する。
最適化はスムーズなコストトレンドを促進し,解釈可能な損失がなくても有意義なスケーリング法則を得ることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 18:20:35 GMT)
Family of attainable geometric quantum speed limits [3.5] オープンおよびクローズドシステムのための幾何学的量子速度制限(QSL)のファミリーを開発する。
3つのQSL時間の厳密さを数値的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:42:35 GMT)
How Sparse Can We Prune A Deep Network: A Fundamental Limit Viewpoint [3.4] ネットワークプルーニングは、ディープニューラルネットワークの記憶と計算の負担を軽減するために一般的に使用される尺度である。
この研究は第一原理的アプローチ、すなわち損失関数に空間性制約を課し、凸幾何学における統計次元の枠組みを利用する。
刈り取り比の限界,すなわち重み度とネットワークシャープネスを決定する2つの要因を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:57:09 GMT)
WereWolf-Plus: An Update of Werewolf Game setting Based on DSGBench [3.4] WereWolf-Plusは,マルチエージェントの戦略的推論を評価するためのマルチモデル,マルチ次元,マルチメソッドのベンチマークプラットフォームである。
プラットフォームは、Seer、Witch、Hunter、Guardian、Sheriffといったロールのカスタマイズ可能な設定をサポートし、フレキシブルなモデル割り当てと推論強化戦略をサポートする。
本稿では, 特殊役割, 人狼, 保安官に対する総合的な定量的評価指標を導入し, エージェント推論能力, 協力能力, 社会的影響に対する評価次元を充実させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:28:41 GMT)
What do Large Language Models Say About Animals? Investigating Risks of Animal Harm in Generated Text [3.2] AnimalHarmBenchは、大型言語モデル(LLM)における動物害のリスクのベンチマークである。
私たちのベンチマークデータセットは、Redditのポストタイトルから1,850のキュレートされた質問と、50の動物カテゴリーに基づいて2500の合成質問で構成されています。
LLM-as-a-judgeフレームワークを使用して、損害の増加または減少の可能性を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:09:26 GMT)
SciSage: A Multi-Agent Framework for High-Quality Scientific Survey Generation [3.0] SciSageはリフレクション・ワン・ユー・ライト・パラダイムを使ったマルチエージェント・フレームワークである。
アウトライン、セクション、ドキュメントレベルでのドラフトを批判的に評価し、クエリの解釈、コンテンツ検索、洗練のための特別なエージェントと協調する。
また、11のコンピュータサイエンス領域にわたる46のハイインパクト論文(2020-2025)のベンチマークであるSurveyScopeをリリースしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:23:47 GMT)
DKT2: Revisiting Applicable and Comprehensive Knowledge Tracing in Large-Scale Data [3.0] 知識追跡(KT)は知能学習システム(ITS)の基本コンポーネントである
注意的知識追跡(AKT)のような最近のDLKTモデルは、これらの利点を犠牲にして予測性能を優先していることが多い。
我々は最近開発されたxLSTMアーキテクチャを利用した新しいKTモデルであるDKT2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 11:16:43 GMT)
Semantic Segmentation Based Quality Control of Histopathology Whole Slide Images [3.0] We developed a software pipeline for quality control (QC) of histopathology whole slide images (WSIs)。
異なるレベルのぼかし、組織領域、組織折り、ペンマークなど、さまざまな領域を区分する。
TCGAは、28の臓器から11,000以上の病理像を含むWSIデータセットとして最大である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:47:09 GMT)
Multiphoton blockade by multi-tone drive [2.9] 多光子遮断は、絡み合った光子源を効率的に得る方法を提供する。
マルチトーン駆動によるマルチ光子遮断を実現する手法を提案する。
このスキームは他のボソニック系に拡張することができ、他の多光子物理効果を示すために応用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:25:25 GMT)
Hallucination to Consensus: Multi-Agent LLMs for End-to-End Test Generation with Accurate Oracles [2.9] ユニットテストは、ソフトウェアの正しさを保証する上で重要な役割を担います。
従来の手法は、テストを生成するために検索ベースまたはランダム化アルゴリズムに依存していた。
我々は、JUnitテストの自動生成のための新しいエンドツーエンドのプロンプトベースのフレームワークであるCANDORを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:01:17 GMT)
STRuCT-LLM: Unifying Tabular and Graph Reasoning with Reinforcement Learning for Semantic Parsing [2.9] 大規模言語モデル(LLM)をトレーニングするための統合フレームワークSTRuCT-LLMを提案する。
我々のアプローチは、強化学習(RL)とチェーン・ソート監督(CoT)を組み合わせたテキスト・ツー・アウェアとテキスト・ツー・チェーファータスクを共同で最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 22:40:36 GMT)
Domain Specific Benchmarks for Evaluating Multimodal Large Language Models [2.7] 大きな言語モデル(LLM)は、高度な推論と問題解決能力のために、規律を越えてデプロイされることが増えている。
本稿では,LLMを広く活用する領域や応用領域を網羅した,7つの重要な分野の分類について紹介する。
我々はこれらのベンチマークをドメイン単位でコンパイルし、分類し、研究者のためのアクセス可能なリソースを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 20:42:45 GMT)
Predicting Genetic Mutations from Single-Cell Bone Marrow Images in Acute Myeloid Leukemia Using Noise-Robust Deep Learning Models [2.7] そこで本研究では,ミエロイドブラストの同定のためのロバストな手法を提案し,その後,単細胞ブラスト画像における遺伝的変異の予測を行った。
白血病細胞(芽細胞)と非白血病細胞(非白血病細胞)を区別するために,初期バイナリ分類器を訓練し,90%の精度を得た。
腫瘍ラベルのノイズにもかかわらず, 変異分類モデルでは4つの変異クラスで85%の精度を達成し, ラベルの不一致に対するレジリエンスを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:15:42 GMT)
Distinguishing Quantum and Classical Gravity via Non-Stationary Test Mass Dynamics [2.1] 実験質量の非定常進化過程におけるSN理論のシグネチャを光学的測定により解析する。
この特徴は、外部光の非定常雑音スペクトルに付加的なピーク構造として現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:13:42 GMT)
The Journey of CodeLab: How University Hackathons Built a Community of Engaged Students [2.0] 2015年から2020年までの15のコンペで学んだパターン、課題、教訓をまとめたものだ。
このレポートは、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミック後にCodeLabがイベントを再開し、世界中の同様の取り組みを促進することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:20:04 GMT)
Cut Tracing with E-Graphs for Boolean FHE Circuit Synthesis [1.9] ホモモルフィック暗号化(英: Homomorphic Encryption, FHE)は、暗号化されたデータに対するセキュアな計算を可能にする、有望なプライバシ保護技術である。
既存の作業は主にFHE回路の乗算深度(MD)と乗算複雑性(MC)をターゲットにしている。
カットトレーシングが2つの最先端MCとMDのリダクションフローを効果的に組み合わせ、その弱点をバランスさせてランタイムを最小化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:27:51 GMT)
Uncovering Social Network Activity Using Joint User and Topic Interaction [1.9] 我々は,多次元ホークス過程のモデルであるMixture of Interacting Cascades (MIC)を紹介する。
我々は、情報カスケードとユーザアクティビティの相互作用を強調し、時間的ポイントプロセスの混合を用いて、結合されたユーザ/カスケードポイントプロセスモデルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:30:22 GMT)
Model-Agnostic, Temperature-Informed Sampling Enhances Cross-Year Crop Mapping with Deep Learning [1.8] そこで本研究では,日平均気温に基づく成長日数(GDD)を利用して,日時を熱時間で置き換えるモデル非依存サンプリング手法を提案する。
本研究では,スイス全土にまたがる複数年間のSentinel-2データセットを用いて,成長期のトレーニングと他の季節での試験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:30:08 GMT)
Which Optimizer Works Best for Physics-Informed Neural Networks and Kolmogorov-Arnold Networks? [1.8] 我々は,バーガーズ,アレン・カシンスキー,ギンズバーグ・ランダウ方程式を含む,重要な挑戦的線形・剛性・多スケール非線形PDEについてPINNとPIKANを比較した。
PINN や PIKAN で一般的に用いられている他の機能拡張を使わずに改善点を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 00:32:49 GMT)
Studying Maximal Entanglement and Bell Nonlocality at an Electron-Ion Collider [1.8] 縦偏光光子は, 鉛直方向の最大絡み合いを生じ, 横偏光光子はしきい値付近で大きな絡み合いを生じている。
ハドロン衝突器と比較して、EICは絡み合いを測定するためのよりクリーンな実験環境を提供する。
本研究は、量子情報現象とハドロン物理学の相互作用を探求する新たな機会を提示し、エンタングルメント測定をEICに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:40:24 GMT)
DiffS-NOCS: 3D Point Cloud Reconstruction through Coloring Sketches to NOCS Maps Using Diffusion Models [1.6] 既存の手法は、しばしば3D空間で直接動作するが、2Dスケッチから正確な3D構造を再構築する際のドメインのばらつきと困難さは重要な障害である。
本研究では,DiffS-NOCS(Diffusion-based Sketch-to-NOCS Map)を提案する。
ShapeNetの実験では、DiffS-NOCSコントロール可能できめ細かい点のクラウド再構成がスケッチに一致していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:14:49 GMT)
Logit Dynamics in Softmax Policy Gradient Methods [1.6] 我々は、ロジット更新ベクトルのL2ノルムの正確な公式を導出する。
本分析により,政策信頼度によって学習行動が自動的に調節される,固有の自己統制機構が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:02:39 GMT)
Acoustic Phonon-Induced Dephasing in Gallium Nitride Defect-Based Quantum Emitters [1.5] 固体浸漬レンズと一体化したGaN欠陥量子エミッタの温度依存性PLスペクトルを調べるために、独自の共焦点顕微鏡を用いた。
本研究は,GaN欠陥エミッタにおける音響フォノン誘起脱落のメカニズムを明らかにし,音響的および光学的フォノンが脱落に寄与することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 22:53:41 GMT)
Structured Program Synthesis using LLMs: Results and Insights from the IPARC Challenge [1.5] ARCにインスパイアされたIPARC Challengeは、合成画像よりも制御されたプログラム合成タスクを提供する。
本稿では,LLMを用いた構造化帰納的プログラミング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:33:00 GMT)
DuoFormer: Leveraging Hierarchical Representations by Local and Global Attention Vision Transformer [1.5] 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の特徴抽出機能と視覚変換器(ViT)の高度な表現可能性とを包括的に統合した新しい階層型トランスフォーマーモデルを提案する。
インダクティブバイアスの欠如と、ViTの広範囲なトレーニングデータセットへの依存に対処するため、我々のモデルはCNNバックボーンを使用して階層的な視覚表現を生成する。
これらの表現は、革新的なパッチトークン化プロセスを通じてトランスフォーマー入力に適応し、継承されたマルチスケールの帰納バイアスを保存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 22:42:57 GMT)
Hierarchical Transformer for Electrocardiogram Diagnosis [1.4] 本稿では,心電図解析のための階層変換器を提案し,奥行きの畳み込み,CLSトークンによるマルチスケール特徴集約,リード間の関係を学習し,解釈可能性を高めるアテンションゲートモジュールを提案する。
モデルは軽量で柔軟性があり、複雑な注意やダウンサンプリング戦略を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 22:49:51 GMT)
Transforming Chatbot Text: A Sequence-to-Sequence Approach [1.4] シークエンス・ツー・シークエンス(Seq2Seq)モデルを用いてGPT生成テキストを逆変換する新しい手法を採用する。
我々のSeq2Seq技術によって生成されたデータに基づいて分類モデルを再学習した後、変換されたGPT生成テキストと人間の生成テキストを高精度に識別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:30:38 GMT)
Assessing the Performance Gap Between Lexical and Semantic Models for Information Retrieval With Formulaic Legal Language [1.3] 本研究は,欧州連合司法裁判所(CJEU)の判決から法律又は段落を回収する業務について検討する。
実験の結果,BM25は7つのパフォーマンス指標のうち4つにおいて,市販の高密度モデルを上回る強力なベースラインであることが判明した。
ドメイン固有のデータに対する厳密なモデルを微調整することでパフォーマンスが向上し、ほとんどのメトリクスでBM25を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:53:38 GMT)
eLog analysis for accelerators: status and future outlook [1.3] この研究は、現代のAI駆動の情報検索機能を活用した電子ログブック(eLog)システムを示す。
我々はレトリーバル拡張生成(RAG)を用いた情報検索のための現代ツールと手法の評価を行った。
本稿では,情報アクセシビリティの向上と知識管理を通じて,アクセラレーター施設の業務を促進させる枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 19:23:38 GMT)
Engineering Scientific Assistants using Interactive Structured Induction of Programs [1.2] 本稿では,そのような「科学加速器」のソフトウェア工学に焦点をあてる。
本稿では,ソフトウェア技術者とLLMが共同で科学データ解析のための「アシスト」を構築する,インタラクティブな「構造化」帰納型プログラミングの設計を提案する。
iStrucIndは、対話型構造化誘導が科学アシスタントの迅速な構築において有用な役割を担っていることを示唆する、より高速なプログラムの開発を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:07:01 GMT)
Unlocking Neural Transparency: Jacobian Maps for Explainable AI in Alzheimer's Detection [1.2] 本稿では,アルツハイマー病の診断における説明可能性と信頼性を高めるために,ヤコビアンマップ(JM)を多モードフレームワークで活用する新しいプレモデルアプローチを提案する。
我々は、JMsで訓練された3D CNNと従来の前処理データとの比較実験により、JMsを検証する。
また、3D Grad-CAM分析を用いて、視覚的および定量的な洞察を提供し、さらに解釈可能性と診断信頼性の向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 04:38:48 GMT)
Building Trustworthy AI by Addressing its 16+2 Desiderata with Goal-Directed Commonsense Reasoning [1.2] サブシンボリック機械学習アルゴリズムは推論をシミュレートするが幻覚を与える。
ルールベースの推論者は、推論ステップの連鎖を提供することができるが、複雑であり、多数の推論を使用する。
本稿では,目標指向の制約ベースの応答セットプログラミング推論器 s(CASP) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 00:09:12 GMT)
Quantum-Enhanced Change Detection and Joint Communication-Detection [1.2] 2モード圧縮真空状態を用いたプレシェード絡みは検出遅延を著しく低減することを示した。
変化検出遅延は量子相対エントロピー(QRE)に逆比例する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:40:48 GMT)
PINNs Algorithmic Framework for Simulation of Nonlinear Burgers' Type Models [1.1] 非線形1Dモデルと2Dバーガース型モデルのシミュレーションに物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)に基づくアルゴリズムを用いる。
その結果、PINNは非線形PDEソリューションを忠実に再現し、不正確性と柔軟性の観点から競合性能を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:39:15 GMT)
General and Estimable Learning Bound Unifying Covariate and Concept Shifts [1.1] 我々は、広い損失関数、ラベル空間、ラベル付けに適用される新しい統一誤差境界を開発することにより、理論と実践的応用のギャップを埋める。
また,ほとんどの分散シフトにおけるエラー境界を定量化するアルゴリズムを開発し,分散シフト下での学習エラーを分析するための厳密で汎用的なツールを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:18:05 GMT)
ArgHiTZ at ArchEHR-QA 2025: A Two-Step Divide and Conquer Approach to Patient Question Answering for Top Factuality [1.0] 本研究は,自動質問応答におけるArchEHR-QA 2025共有タスクに対処する3つのアプローチを提案する。
外部知識を使わずにタスクを分割するために,エンドツーエンドのプロンプトベースラインと2段階の手法を導入する。
私たちの最高得点は0.44点で、30点中8位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:32:49 GMT)
Medical Argument Mining: Exploitation of Scarce Data Using NLI Systems [1.0] 本研究は,臨床テキストから論証的実体を抽出するArgument Miningプロセスを提案する。
本研究は, これらの手法の有効性を評価することによって, 今後のツールの基盤となる診断を支援するか, 否定する議論的構造を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:10:28 GMT)
Reasoning with RAGged events: RAG-Enhanced Event Knowledge Base Construction and reasoning with proof-assistants [1.0] 本稿では,複数のLPMを用いた過去のイベントの自動抽出モデルを提案する。
我々はトゥキディデスの史料を用いて評価を行う。
抽出されたRDF表現をCoq証明アシスタント仕様に変換する自動翻訳パイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 18:16:38 GMT)
From Argumentative Text to Argument Knowledge Graph: A New Framework for Structured Argumentation [1.0] 本稿では,議論文を議論知識グラフ(AKG)に変換する枠組みを提案する。
知識ベース(KB)グラフをノードのメタデータ属性で構築することで、情報を豊かにする。
次に、KB の前提と推論ルールを用いて、modus ponens を適用して引数を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 19:52:55 GMT)
Constitutive Components for Human-Like Autonomous Artificial Intelligence [0.9] この研究は、人間のように自律的に振る舞うことができる人工物体を構築するのに必要な機能を、初めて明らかにする。
反応性、弱い自律性、強い自律性レベルを含む段階的な自律性モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 19:35:27 GMT)
On the performance of machine-learning-assisted Monte Carlo in sampling from simple statistical physics models [0.8] キュリー・ワイスモデルに対する浅いMADEアーキテクチャに適用した広範に使われている逐次テンパリング手法について検討する。
この研究は、モンテカルロのサンプリングと最適化に機械学習技術を統合するための明確な理論的基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 20:07:38 GMT)
Open Source, Open Threats? Investigating Security Challenges in Open-Source Software [0.8] オープンソースソフトウェア(OSS)は、さまざまなドメインでますます人気が高まっている。
本稿ではOSSプラットフォームにおける報告された脆弱性の傾向とパターンについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 23:22:25 GMT)
Solving tricky quantum optics problems with assistance from (artificial) intelligence [0.7] 「科学協力者としての現代人工知能(AI)の能力について検討する。」
著者らは、AIモデルがトリガーされ、修正されると、複雑なシナリオを通じて推論を行い、回答を洗練し、専門家レベルのガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:40:15 GMT)
Governments Should Mandate Tiered Anonymity on Social-Media Platforms to Counter Deepfakes and LLM-Driven Mass Misinformation [0.7] タイアは、あるユーザの$textitreachスコアによって決定される。
Tier 2は、何らかの影響のあるアカウントに対して、プライベートな法的同一性リンクを必要とする。
ティア3はポストごと、独立したML支援のファクトチェックを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 11:18:10 GMT)
Extended Creativity: A Conceptual Framework for Understanding Human-AI Creative Relations [0.6] AIが創造的なプロセスをサポートし、形作る3つの基本的なモードを特定します。
AIがツールとして機能するサポート、AIと人間が補完的な方法で協力するSynergy、そして人間とAIの認知が統合され、統一された創造システムを形成する共生。
各構成が日々の問題解決からパラダイムシフトイノベーションに至るまで,創造性のレベルにどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 16:57:12 GMT)
Role, cost, and complexity of software in the real-world: a case for formal methods [0.5] この40ドル(約4万4000円)で起きた大規模なソフトウェア障害のコストを思い出します。
これらのコストは、フォーマルなソフトウェア検証、特にプログラム分析の研究、研究、適用を正当化するものであると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:40:22 GMT)
Highly sensitive temperature sensing via quadratic optomechanical coupling [0.5] 本研究では,QOM系を強い外界で駆動することにより,機械的感受性を著しく向上させることができることを示す。
メカニカル共振器を光モードに2次結合した高感度温度センサを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:16:58 GMT)
Recommendation systems in e-commerce applications with machine learning methods [0.4] 電子商取引プラットフォームは、ユーザー体験を高め、顧客を維持し、ほとんどの場合、売上を伸ばすためのレコメンデーションシステムにますます依存している。
これらのシステムへの機械学習手法の統合により、効率性、パーソナライゼーション、スケーラビリティが大幅に向上した。
本稿は,eコマースレコメンデーションシステムの現在の傾向を強調し,課題を特定し,使用する機械学習手法の有効性を評価することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:51:01 GMT)
Reliable Noninvasive Glucose Sensing via CNN-Based Spectroscopy [0.4] 短波赤外分光法(SWIR)に基づくデュアルモーダルAIフレームワークを提案する。
最初のモダリティは、多波長SWIRイメージングシステムと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせて、グルコース吸収に関連する空間的特徴を捉えている。
第2のモダリティは、小型のフォトダイオード電圧センサと、正規化された光信号に対する機械学習回帰器(ランダムフォレストなど)を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:01:15 GMT)
Privacy-Preserving Federated Learning against Malicious Clients Based on Verifiable Functional Encryption [0.4] フェデレートラーニング(Federated Learning)は、ローカルクライアントデータを公開せずに協調的なモデルトレーニングを可能にする、有望な分散学習パラダイムである。
フェデレーション学習の分散した性質は、悪意のあるクライアントによる攻撃に対して特に脆弱である。
本稿では,検証可能な機能暗号化に基づくプライバシ保護型フェデレーション学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:38:40 GMT)
On-board Sonar Data Classification for Path Following in Underwater Vehicles using Fast Interval Type-2 Fuzzy Extreme Learning Machine [0.3] 我々は、BlueROV2と呼ばれる水中車両を用いて、船上ソナーデータ分類のためのファジィ推論システムを訓練する。
提案手法は,2つ以上のタスクの同時実行によってリアルタイムナビゲーション計画が実行される一方で,BlueROVに周辺環境に関するより完全な感覚図を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:01:36 GMT)
Homeostatic Coupling for Prosocial Behavior [0.3] ホメオスタティック・セルフレギュレーションによる自律エージェントの社会的行動の出現について検討した。
エージェント間でホメオスタティックな状態を共有するための共感的なメカニズムを導入する。
本研究は, ホメオスタティックカップリング下でのみ, 社会的行動が生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:49:21 GMT)
Cascaded quantum time transfer breaking the no-cloning barrier with entanglement relay architecture [0.2] エネルギー時間絡み合った双光子を利用した量子双方向時間伝達(Q-TWTT)は、サブピコ秒安定性を達成した。
しかし、量子増幅に関する非閉定理の制限により、基本的な距離制限に直面している。
本稿では,各伝送セグメントの後に新たなエネルギー時間絡み合った2光子を発生・分散する中継局を用いたQ-TWTTアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:26:50 GMT)
Evaluating Cell Type Inference in Vision Language Models Under Varying Visual Context [0.2] 視覚言語モデル(VLM)は大規模言語モデル(LLM)とともに急速に進歩している。
本研究は,GPT-4.1 や Gemini 2.5 Pro などの卓越したVLMの病理組織像分類機能について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:50:16 GMT)
Enhancing Clinical Models with Pseudo Data for De-identification [0.1] 臨床基礎モデルは、しばしば、保護された健康情報の代わりに特別な構文(マスケ)のテキストを使用する、特定されていないテキストで訓練される。
本研究では,テキストの再実行と,現実的な擬似テキストを置き換えたバージョンを含むデータセット上で,エンコーダのみのモデルをいくつか事前学習する。
次に、保護された健康情報識別タスクのモデルを微調整し、我々の方法が過去の基準よりも大幅に優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 00:57:48 GMT)
Latent Representation Learning of Multi-scale Thermophysics: Application to Dynamics in Shocked Porous Energetic Material [0.1] 本稿では,自然言語処理におけるトークン化の考え方を動機としたメタラーニング手法を提案する。
メソスケールの学習過程を加速するために,マイクロスケール物理の表現の縮小を学習できることが示される。
提案手法は,小規模なメソスケールデータセット上での安価なマイクロスケールシミュレーションと高速トレーニングを活用することで,クロージャモデルの開発を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 23:28:33 GMT)
Unsupervised risk factor identification across cancer types and data modalities via explainable artificial intelligence [0.0] 本稿では,患者クラスタ間の生存不均一性を直接最適化する,教師なし機械学習の新しい手法を提案する。
当社のアプローチは,任意のデータモダリティに基づいてニューラルネットワークアーキテクチャをトレーニングし,予後の異なる患者グループを特定するための新しい手法である。
このパン・カンサー・モデルに依存しないアプローチは、臨床リスク層化の貴重な進展を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 19:11:10 GMT)
Towards Operation Proof Obligation Generation for VDM [0.0] 義務の生成は、メソッドをサポートするツールの重要な役割である。
この作業では、この問題に対処するための現在の作業状況を説明し、これまでの能力を示し、残りの作業を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 14:18:17 GMT)
The effect of Quantum Time Crystal Computing to Quantum Machine Learning methods [0.0] 我々は、量子時間結晶計算と呼ばれる外部ノイズを制御して、時間結晶を量子コンピューティングに活用する方法を確立した。
我々は,量子貯留層計算を用いて正しい波を生成する問題を解くとともに,量子ニューラルネットワークと変分量子コルモゴロフ・アルノルドネットワークを用いて所定の関数を適合させることを実証した。
この結果は、ノイズが量子機械学習の精度を向上させる場合の量子誤り軽減のマイルストーンの1つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:37:20 GMT)
The Synthetic Mirror -- Synthetic Data at the Age of Agentic AI [0.0] 合成データは人工的に生成され、実世界のデータを模倣または補足する。
本稿では,合成データ生成に起因したプライバシとポリシー作成の意義について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:10:02 GMT)
The Reflexive Integrated Information Unit: A Differentiable Primitive for Artificial Consciousness [0.0] リフレクティブ・インテリジェンス・インフォメーション・ユニット(Reflexive Integrated Information Unit, RIIU)は, 2つのベクトルで隠れた状態を$h$に拡張するリカレント・セルである。
スライドウインドウの共分散と微分可能なAuto-$Phi$サロゲートにより、各RIIUはローカル情報の統合をオンラインで最大化する。
8ウェイグリッドワールドでは、4層RIIUエージェントがアクチュエータ故障後の13ステップで、パラメータマッチングGRUの2倍の速さで報酬を90%以上回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 14:07:59 GMT)
Taking the GP Out of the Loop [0.0] 近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近近
我々はTuRBO-ENNがTuRBOと比較して1～2桁の精度で提案を行う時間を短縮できることを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 11:37:28 GMT)
Statistical Taylor Expansion [0.0] 統計的テイラー展開は、従来のテイラー展開における入力された正確な変数を、既知の分布を持つ確率変数に置き換える。
各サンプリング数は、正確な結果を得るために十分な大きさである必要がある。
本稿では、分散算術と呼ばれる統計テイラー展開の実装と分散算術に関する試験について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 21:05:22 GMT)
Smart IoT Security: Lightweight Machine Learning Techniques for Multi-Class Attack Detection in IoT Networks [0.0] 本研究は,IoTデバイスにおけるマルチクラス攻撃検出の限界に対処する。
堅牢な機械学習フレームワークを基盤とした,新しい軽量アンサンブル手法を提案する。
我々は、IoT環境を保護するための最適な選択肢を特定するために、同時代の機械学習アルゴリズムを幅広く評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:22:08 GMT)
Shelter Soul: Bridging Shelters and Adopters Through Technology [0.0] Shelter Soulは、Webベースの統合プラットフォームを通じて、ペットの採用を合理化するテクノロジベースのソリューションである。
Shelter Soulは、ペットのマッチング精度、シェルター効率、オンライン寄付の安全性を向上させるために開発されたプロトタイプシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 06:25:27 GMT)
Sectoral Coupling in Linguistic State Space [0.0] 我々は,ある認知セクターが,ある抽象レベルにおいて他の認知セクターにどのように影響するかを特徴付ける,セクター結合定数のシステムを導入する。
我々は,これらのレベル内結合の役割を詳細に分類し,知覚統合,メモリアクセスと形成,計画,メタ認知,実行制御,情動調節などの領域を網羅する。
このフレームワークは、AIシステム設計、アライメント診断、創発的エージェントの振る舞いの分析など、複雑な認知をモデル化するための機械的かつ解釈可能なアプローチに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 17:58:54 GMT)
Robust certification of quantum instruments through a sequential communication game [0.0] 送信側が最初に符号化したメッセージの受信側の復号化において、顕著な量子優位性を見出した。
2つの受信機の成功確率間の最適なトレードオフは、送信者の状態準備の自己検査を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 19:17:02 GMT)
Retrieval-augmented code completion for local projects using large language models [0.0] 我々は、オープンソースのPythonファイル上に、生成型GPT-2と検索適応型RETROの2つのオープントランスフォーマーベースモデルをトレーニングする。
In-context search-augmented generation (RAG)により,トークンのJaccard類似性を用いてコードスニペットを検索するモデルの性能を改善する。
実験結果から、In-context RAGはコード補完ベースラインを26%以上改善し、RETROは同様のサイズのGPT-2ベースラインを12%改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:15:33 GMT)
Reservoir-assisted quantum battery charging at finite temperatures [0.0] 量子電池の性能に及ぼすフェルミオンおよびボソニック熱貯留層の影響について検討した。
その結果, 貯水池の種類によらず, 最適帯電パラメータが示されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:58:13 GMT)
Representation and Interpretation in Artificial and Natural Computing [0.0] 仮定的自然言語処理では、どちらのプロセスも同一のエージェントによって実行される。
デジタルコンピュータで使用されるモードはアルゴリズムのモードである。
自然コンピューティングが存在する場合、その性質がデーモン体験に因果関係を持つような、自然コンピューティングのモードが存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 03:17:20 GMT)
Quantum Mechanics in Curved Space(time) with a Noncommutative Geometric Perspective [0.0] 我々は、量子可観測代数に対応する非可換シンプレクティック幾何学を真剣に考える。
この研究は、量子重力に対する非常に異なるアプローチを示しており、量子アインシュタイン方程式が示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:46:45 GMT)
Quantum Inspired Encoding Strategies for Machine Learning Models: Proposing and Evaluating Instance Level, Global Discrete, and Class Conditional Representations [0.0] 我々は、古典的なデータを量子データに変換するための3つの量子インスピレーションデータ符号化戦略を機械学習モデルで評価し、比較する。
主な目的は、正しい符号化値を確保しながら高い符号化時間を短縮し、それらの分類性能に与える影響を分析することである。
これらのエンコーディング戦略を分類タスクに適用し、エンコーディング効率、正確性、モデル精度、計算コストへの影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 13:50:57 GMT)
Protocols for inter-module two-qubit gates mediated by time-bin encoded photons [0.0] 本稿では,Fock-state または Time-bin qubits を介する長距離2量子ゲートの実装プロトコルを提案する。
時間ビン量子ビットの損失は隠蔽されているだけでなく、およそバックアクションフリーであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 11:24:26 GMT)
Prosocial Design in Trust and Safety [0.0] この章では、デザイン選択が行動に影響を与えることを認識するプラットフォームデザインへのアプローチである、Prosocial Designの概要を紹介する。
著者らは、社会デザインの基本的な原則と、信頼と安全との関係について論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:47:47 GMT)
Operators of Dirac's theory with mass and axial chemical potential [0.0] 質量および軸性化学的ポテンシャルを持つディラック方程式を解析的に解く。
プライススピン作用素の奇妙なパートナーが初めて定義される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:10:58 GMT)
Non-Markovian Protection and Thermal Fragility of Quantum Resources in a Spin-1/2 Ising-Heisenberg Diamond Chain [0.0] 本研究では,スピン1/2イジング・ハイゼンベルクダイヤモンド鎖における絡み合いと不確実性誘起非局所性のダイナミクスについて検討した。
内在的なスピンカップリング、熱効果、メモリ誘起コヒーレンス逆流の相互作用は、現実的なノイズ条件下での量子資源の複雑な挙動を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:59:18 GMT)
Measurement-induced phase transition in free bosons [0.0] 量子多粒子ダイナミクスと連続モニタリングの競合は、測定誘起相転移を引き起こす。
長距離結合を有する連続監視自由ボソンにおける絡み合い構造について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 06:49:52 GMT)
Mastering Da Vinci Code: A Comparative Study of Transformer, LLM, and PPO-based Agents [0.0] 論理的推論と不完全な情報のゲームであるDa Vinci Codeは、人工知能に固有の課題を提示している。
本稿では,このゲームを習得する上で,様々なAIパラダイムの有効性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:33:30 GMT)
Learning to Fuse: Modality-Aware Adaptive Scheduling for Robust Multimodal Foundation Models [0.0] モーダリティ・アウェア・アダプティブ・フュージョン・スケジューリング(MA-AFS)は、各モーダリティの寄与をインスタンス単位で動的に調節することを学ぶ。
本研究は, 適応融合の重要性を強調し, 信頼性と不確実性を考慮したマルチモーダル学習に向けた有望な方向性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:57:45 GMT)
Hybrid Meta-Learning Framework for Anomaly Forecasting in Nonlinear Dynamical Systems via Physics-Inspired Simulation and Deep Ensembles [0.0] 非線形システムにおける予測・異常検出のためのハイブリッドメタ学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、非線形システムにおける早期欠陥の同定と予測監視に対する広範なデータ駆動型アプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 21:17:34 GMT)
Hierarchical Group-wise Ranking Framework for Recommendation Models [0.0] CTR/CVRモデルは、アイテムのランク付け品質を改善するために、ランク付けの目的でますます訓練されている。
現在の方法はバッチ内の負のサンプリングに頼っている。
本稿では,2つのキーコンポーネントを持つ階層型グループワイドランキングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:47:26 GMT)
Fragmentation of a trapped multiple-species bosonic mixture [0.0] 周波数$omega$のハーモニックトラップにおける相互作用するボソンの混合を考える。
対応する種内相互作用の強度は、$lambda_11$, $lambda_22$, $lambda_33$である。
すべての相互作用の形状が調和であるとき、これは正確に解ける一般多種調和相互作用モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 19:06:19 GMT)
FATE: Focal-modulated Attention Encoder for Multivariate Time-series Forecasting [0.0] 気候は、海面の上昇、氷河の融解、ますます極端な気候パターンなど、21世紀の最も急進的な世界的な課題の1つである。
正確な予測はこれらの現象を監視し、緩和戦略を支援するために重要である。
CNN、RNN、アテンションベースのトランスフォーマーなど、最近の時系列予測のためのデータ駆動モデルでは、依存関係と限定並列化に苦戦している。
本研究は,時系列予測のための修正注意文(FATE)を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 07:50:57 GMT)
Energy as a Primitive Ontology for the Physical World [0.0] 我々はエネルギーが物理世界を構成する基本的な実体であるという考えを再分析する。
本稿では,いわゆるプリミティブプログラムが,エネルギーを基本単位としてどのように実装できるかを論じる。
我々は、重力を一般計画に含めようとする試みによってもたらされた難しさのいくつかをスケッチする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 02:28:23 GMT)
Efficient Neural Video Representation via Structure-Preseving Patch Decoding [0.0] 構造保存パッチ(SPP)に基づくニューラルビデオ表現法を提案する。
提案手法では,各フレームを,PixelUnshuffleライクな操作を用いて,空間的に構造化されたパッチフレームの集合に再構成する。
標準映像データセットを用いた実験により,提案手法は既存のINRに基づく映像表現法と比較して,再現性や圧縮性能の向上を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:58:23 GMT)
Dynamic Modality Scheduling for Multimodal Large Models via Confidence, Uncertainty, and Semantic Consistency [0.0] 本研究では,各モダリティの寄与をサンプル単位で適応的に調整する新しいフレームワークである動的モダリティスケジューリング(DMS)を提案する。
VQA、画像テキスト検索、キャプションタスクの実験結果から、DMSはクリーンとロバストの両方のパフォーマンスを著しく改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:15:52 GMT)
Distributed Computing From First Principles [0.0] 分散コンピューティングは、志望のエンジニアや経験豊富な研究者から、幅広いプロフェッショナルまで、さまざまな聴衆の利益を目指している。
分散コンピューティングのコアコンセプトをアクセス可能にすることに情熱を傾けていますが、この作業は、すべてのバックグラウンドから個人に価値ある洞察を与えるために設計された、重要な取り組みです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 20:44:56 GMT)
Diffusion Graph Neural Networks for Robustness in Olfaction Sensors and Datasets [0.0] 拡散型分子生成を用いた新しい機械学習手法を導入し,オーダローカライゼーションの精度を向上する。
本フレームワークは,ロボット上での嗅覚モデルにより,臭気を正しいソースと正確に関連付ける能力を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:39:21 GMT)
Delayed Arrow-of-Time Detection in Signed Laplacian Dynamics [0.0] 状態重みが正あるいは負の場合に,メソスコピックデータから時間方向がいかに迅速に検出可能かを検討する。
長さが少なくとも$tau$の時間間隔で行うと、熱力学時間の方向を正確に識別するテストを定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 14:53:44 GMT)
Decentralized Decision Making in Two Sided Manufacturing-as-a-Service Marketplaces [0.0] この論文は、MaaSマーケットプレースにおける分散化を可能にする意思決定ツールの開発に焦点を当てている。
通常、これらのマーケットプレースのオペレーションを最適化するために、価格とマッチングという2つの重要な意思決定レバーが使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 05:43:21 GMT)
Data Normalization Strategies for EEG Deep Learning [0.0] トレーニングパラダイム間で最適な正規化戦略が著しく異なることを示す。
ウィンドウレベルのチャネル内正規化は、教師付きタスクにおいて最高のパフォーマンスをもたらす。
本研究は,一般正規化戦略が学習環境にまたがって一般化できるという仮定に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 15:33:41 GMT)
Base3: a simple interpolation-based ensemble method for robust dynamic link prediction [0.0] 当社はEdgeBankベースラインの強力な反復ベースの基盤を構築しています。
本稿では,時間的共起パターンと周辺活動を追跡するメモリモジュールt-CoMemを提案する。
私たちは、EdgeBank、PopTrack、t-CoMemを統一的なスコアリングフレームワークに融合するリンクベースのモデルであるBase3を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 08:07:36 GMT)
Alphabet Index Mapping: Jailbreaking LLMs through Semantic Dissimilarity [0.0] 本稿では, 簡易な擬態性を維持しつつ, 意味的相違を最大化する新たな敵攻撃, Alphabet Index Mapping (AIM) を提案する。
以上の結果から, 意味的相違が重要である一方で, 単純復号化とのバランスがジェイルブレイクの成功の鍵であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:59:08 GMT)
A unified picture for quantum Zeno and anti-Zeno effects [0.0] 量子ゼノ効果は、選択的および非選択的の測定の文脈で研究されている。
ゼノ効果と反ゼノ効果は、測定のようなプロセスが非可換進化と競合するときに現れる統一的な効果のレギュレーションとして明らかにされる。
量子ゼノ効果は、短期量子コンピューティングの将来において、ユビキタスかつ必須である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 01:18:38 GMT)
A new and flexible class of sharp asymptotic time-uniform confidence sequences [0.0] 古典統計学のように、信頼性シーケンスは高レベルの仮定カバレッジが達成されることを示す非パラメトリックツールである。
軽度の仮定の下で、鋭い時間一様信頼系列を生成する新しいフレキシブルな信頼系列のクラスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 12:29:29 GMT)
A large-scale, physically-based synthetic dataset for satellite pose estimation [0.0] 本稿では,ハッブル宇宙望遠鏡(HST)を対象とするDLVS3-HST-V1データセットについて述べる。
データセットは、高度なリアルタイムおよびオフラインレンダリング技術を使用して生成され、高忠実度3Dモデル、ダイナミックライティング、物理的に正確な材料特性を統合する。
このパイプラインは、6-DoFのポーズとキーポイントデータ、セマンティックセグメンテーション、深さ、正規マップを備えた大規模でリッチな注釈付きイメージセットの作成をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 09:24:32 GMT)
A Review of the Long Horizon Forecasting Problem in Time Series Analysis [0.0] 長い地平線予測(LHF)問題は、過去35年ほどにわたって時系列文献に現れてきた。
ディープラーニングには、トレンド、季節性、フーリエ変換、ウェーブレット変換、不特定バイアス低減、帯域通過フィルタのバリエーションが組み込まれている。
本稿では, 時系列分解技術, 入力データ前処理, および, 性能向上のためのデータセットのウィンドウ化手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 15 Jun 2025 10:49:50 GMT)