How to Train Your LLM Web Agent: A Statistical Diagnosis [102.0] LLMウェブエージェントのポストトレーニングにおける計算割当に関する統計学的基礎研究について述べる。
提案手法では,Llama 3.1 8Bの学生を対象に,教師付き微調整(SFT)とオンライン強化学習を用いて,Llama 3.3 70Bの教師を模倣する2段階のパイプラインを用いた。
以上の結果から,SFTとオンラインRLの組み合わせは,WorkArenaとMiniWob++のいずれにおいても,単独でのアプローチよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 17:12:33 GMT)
The Medium Is Not the Message: Deconfounding Text Embeddings via Linear Concept Erasure [91.0] 埋め込みベースの類似度メトリクスは、テキストのソースや言語のような刺激的な属性に影響される可能性がある。
本稿では,エンコーダ表現から観測された共同創設者に関する情報を除去するデバイアスアルゴリズムにより,これらのバイアスを最小の計算コストで大幅に低減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:51:14 GMT)
When Data-Free Knowledge Distillation Meets Non-Transferable Teacher: Escaping Out-of-Distribution Trap is All You Need [78.7] データフリーな知識蒸留(DFKD)は、実際のIDデータにアクセスせずに教師から生徒に知識を伝達する。
既存の研究は、教師が信頼に値すると仮定しており、DFKDの堅牢性とセキュリティは、ほとんど調査されていない教師に委ねられている。
DFKDを用いた非伝達学習(NTL)教師の蒸留に関する最初の調査を行った。
我々は,NTLの教師が,ジェネレータの注意を有用なID知識から誤解を招くOOD知識に分散させることで,DFKDを騙すことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 18:03:52 GMT)
Geometric Deep Learning for Computer-Aided Design: A Survey [76.3] 幾何学的深層学習技術は、コンピュータ支援設計の分野における変革の原動力となっている。
幾何データで表されるCAD設計を処理し、それらの符号化された特徴を解析することで、類似性を識別することができる。
本調査は, コンピュータ支援設計における学習手法の総合的な概要を, 様々なカテゴリーにまたがって紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 20:29:25 GMT)
SparseMM: Head Sparsity Emerges from Visual Concept Responses in MLLMs [74.3] マルチモーダル言語モデル(MLLM)が視覚入力をどのように処理するかを,その注意機構を解析して検討する。
LLMにおける注目のごく一部だけが視覚的理解に有効である。
我々は,KVキャッシュ最適化手法であるSparseMMを導入し,その視覚的スコアに基づいて非対称な計算予算をLLMの先頭に割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 15:40:51 GMT)
VideoMolmo: Spatio-Temporal Grounding Meets Pointing [66.2] VideoMolmoは、ビデオシーケンスのきめ細かいポインティングに適したモデルだ。
新しい仮面融合はSAM2を双方向の点伝播に用いている。
The generalization of VideoMolmo, we introduced VPoMolS-temporal, a challenge out-of-distribution benchmark across two real-world scenarios。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 11:38:26 GMT)
Accurate and Efficient World Modeling with Masked Latent Transformers [58.0] 本研究では,MaskGIT予測を用いた空間潜在状態を用いた世界モデルであるEMERALDを紹介した。
Crafterベンチマークでは、EMERALDは最先端のパフォーマンスを新たに達成し、1000万の環境ステップで人間の専門家のパフォーマンスを上回る最初の方法となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 15:49:21 GMT)
Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey [56.3] 離散拡散言語モデル(dLLM)と離散拡散多モード言語モデル(dMLLM)の体系的調査を提供する。
自己回帰(AR)モデルとは異なり、dLLMとdMLLMはマルチトークンの並列デコードパラダイムを採用している。
我々は、dLLMとdMLLMの歴史的発展を辿り、基礎となる数学的枠組みを定式化し、代表モデルを分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:01:12 GMT)
Move to Understand a 3D Scene: Bridging Visual Grounding and Exploration for Efficient and Versatile Embodied Navigation [54.0] 身近なシーン理解には、視覚空間情報の理解だけでなく、3D物理世界における次の探索場所の決定も必要である。
アンダーラインテキストbf3D視覚言語学習は、エンボディエージェントが環境を効果的に探索し理解することを可能にする。
モデルの汎用性は、カテゴリ、言語記述、参照イメージなど、多様な入力モダリティを使ったナビゲーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:15:52 GMT)
Open-Reasoner-Zero: An Open Source Approach to Scaling Up Reinforcement Learning on the Base Model [47.1] ベースモデルを用いた大規模推論指向RLトレーニングのオープンソース実装として,Open-Reasoner-Zeroを紹介した。
ベンチマーク性能と応答長の両方をスケールアップするのには,GAE とルールベース報酬の単純さが,KL 正規化なしで十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 09:01:04 GMT)
Commute Networks as a Signature of Urban Socioeconomic Performance: Evaluating Mobility Structures with Deep Learning Models [45.0] 通勤情報記録を信頼性・包括的情報源として利用して都市間の移動ネットワークを構築することを提案する。
ノードの特徴を考慮せずに,モビリティネットワーク構造が重要な予測性能を提供することを示す。
米国の12の主要都市で行った実験では、提案されたモデルが従来の機械学習モデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:38:59 GMT)
LEHA-CVQAD: Dataset To Enable Generalized Video Quality Assessment of Compression Artifacts [45.0] 圧縮指向ビデオ品質評価のための6,240クリップからなるLEHA-CVQADデータセットを提案する。
59のソースビデオは186のプリセット版と1.8Mのペアでエンコードされ、1.5kのMOS評価は単一の品質尺度に融合される。
また、VQAモデルがいかに高品質な注文を保ったかを定量化する新しい評価指標RDAEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 10:41:33 GMT)
TayFCS: Towards Light Feature Combination Selection for Deep Recommender Systems [44.8] Taylor Expansion Scorer (TayScorer) は、ベースモデル上のフィールドワイドテイラー展開のためのモジュールである。
ロジスティック回帰除去(LRE)は、モデル予測性能に基づいて対応する情報ゲインを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 04:22:42 GMT)
Taming Anomalies with Down-Up Sampling Networks: Group Center Preserving Reconstruction for 3D Anomaly Detection [44.1] グループ中心幾何構造を保存して3次元異常検出のための高精度点雲を再構成するために,ダウンアップサンプリングネットワーク(DUS-Net)を提案する。
提案手法は、オブジェクトレベルのAUROCの79.9%と79.5%、Real3D-ADおよびAnomaly-ShapeNetデータセットの71.2%と84.7%のポイントレベルのAUROCを用いて、最先端(SOTA)性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 05:05:36 GMT)
MonoMobility: Zero-Shot 3D Mobility Analysis from Monocular Videos [43.9] モノクロビデオから0ショットで3Dモビリティを解析できる革新的なフレームワークを提案する。
このフレームワークは、単眼ビデオのみを使用して、動きの部分と動きの属性を正確に解析することができ、注釈付きトレーニングデータの必要性を完全に排除することができる。
そこで本研究では,音声オブジェクトに特化して設計された動的シーン最適化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 15:40:28 GMT)
Spatio-Temporal Control for Masked Motion Synthesis [38.2] 生成マスク運動モデルに制御性を導入するための最初のアプローチであるMaskControlを提案する。
まず、textitLogits Regularizerは、トレーニング時に暗黙的にロジットを摂り、モーショントークンの分布を制御された関節位置と整列させる。
第2に、textitLogit最適化は、生成した動きを制御された関節位置と正確に一致させるトークン分布を明示的に再設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:58:16 GMT)
Real-TabPFN: Improving Tabular Foundation Models via Continued Pre-training With Real-World Data [38.1] この性能は、目標とする継続事前学習フェーズによって著しく向上できることを示す。
我々は、大規模な実世界のデータセットの小さなキュレートされたコレクションを継続的な事前学習に活用することで、より優れた予測的下流の精度が得られることを実証した。
得られたモデルであるReal-TabPFNは、OpenML AutoML Benchmarkから29のデータセットに対して、大幅なパフォーマンス向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 09:39:07 GMT)
Graph Neural Networks as a Substitute for Transformers in Single-Cell Transcriptomics [36.9] Graph Neural Networks(GNN)とTransformersは、関心のあるノードからの機能と対話するためのエンコーディング戦略において、大きな類似点を共有している。
本稿ではまず,GNNとトランスフォーマーの類似点と相違点について,特に相対的位置について検討する。
我々は,GNNがトランスフォーマーと比較して競争性能を発揮するような大規模位置認識型データセット・単一セルトランスクリプトミクス・フィンディングについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 18:37:16 GMT)
From Prompting to Alignment: A Generative Framework for Query Recommendation [35.7] 本稿では,クエリ生成とユーザの好みを一致させる生成クエリ推薦(GQR)フレームワークを提案する。
具体的には、多様なクエリレコメンデーションタスクを普遍的なプロンプトフレームワークで統一する。
また,クエリワイドCTR予測器をプロセス報酬モデルとしてトレーニングするCTRアライメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:59:17 GMT)
Pillar-Voxel Fusion Network for 3D Object Detection in Airborne Hyperspectral Point Clouds [35.2] 航空機搭載HPCのための3次元物体検出ネットワークPiV-A HPCを提案する。
我々はまず,HPCからスペクトルおよび垂直構造特徴を捕捉し,スペクトル歪みを克服するピラーボクセル二重分岐エンコーダを開発した。
2つのブランチ間の情報相互作用を強化するために,マルチレベル特徴融合機構が考案された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 02:15:06 GMT)
From Query to Explanation: Uni-RAG for Multi-Modal Retrieval-Augmented Learning in STEM [35.2] We developed a lightweight, efficient multi-modal search module called Uni-Retrieval。
クエリスタイルのプロトタイプを抽出し、継続的に更新されたPrompt Bankのトークンと動的にマッチする。
このPrompt Bankは、Mixture-of-Expert Low-Rank Adaptation (MoE-LoRA)モジュールを利用して、ドメイン固有の知識を符号化し、保存する。
元のUni-Retrievalをコンパクトな命令調整言語モデルと統合し、Uni-RAGという完全検索拡張生成パイプラインを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 02:44:38 GMT)
End-to-end 2D-3D Registration between Image and LiDAR Point Cloud for Vehicle Localization [34.9] 我々は,新しいエンドツーエンド2D-3D登録ネットワークであるI2PNetを提案する。
I2PNetは、2D RGB画像で生の3Dポイントクラウドを直接登録する。
我々は、I2PNetをカメラ-LiDARオンラインキャリブレーションに適用し、I2PNetがオンラインキャリブレーションタスクにおける最近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, 05 Jul 2025 08:00:34 GMT)
Easy Dataset: A Unified and Extensible Framework for Synthesizing LLM Fine-Tuning Data from Unstructured Documents [34.6] 簡単なデータセットは、構造化されていないドキュメントから微調整データを合成するためのフレームワークである。
ユーザーはテキスト抽出モデルやチャンキング戦略を設定して、生文書を一貫性のあるテキストチャンクに変換することができる。
次に、ペルソナ駆動のプロンプトアプローチを活用して、多様な質問応答ペアを生成する。
財務質問応答タスクの実験により、合成データセット上の微調整LDMはドメイン固有の性能を著しく向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 11:38:59 GMT)
Evaluating Adversarial Protections for Diffusion Personalization: A Comprehensive Study [34.1] AdvDM、ASPL、FSGM、MetaCloak、Mist、PhotoGuard、SDS、SimACを比較した。
摂動に基づく保護法は様々な摂動予算の下で評価される。
その結果,メソッド選択の実践的ガイダンスが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 08:32:25 GMT)
A Technical Survey of Reinforcement Learning Techniques for Large Language Models [33.4] 大規模言語モデル(LLM)の整合・拡張のための変換的アプローチとして強化学習(RL)が登場している。
RLHFはアライメントにおいて支配的であり、RLVRのような結果ベースのRLは段階的推論を著しく改善する。
報酬のハッキング、計算コスト、スケーラブルなフィードバック収集といった永続的な課題は、継続的なイノベーションの必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:13:00 GMT)
Temporal Continual Learning with Prior Compensation for Human Motion Prediction [32.8] HMP(Human Motion Prediction)は、過去の動きの順序に応じて、異なるタイミングで将来のポーズを予測することを目的としている。
従来のアプローチでは、様々なモーメントの予測が等しく扱われており、2つの主要な制限が生じる。
上記の課題に対処するために,TCL(Temporal Continual Learning)と呼ばれる新しい多段階学習フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:48:30 GMT)
Generative AI for CAD Automation: Leveraging Large Language Models for 3D Modelling [31.9] 大規模言語モデル(LLM)は、効率性、スケーラビリティ、革新性を向上させることで産業に革命をもたらしている。
本稿では,フリーCAD と LLM をCAD ツールとして統合することにより,CAD の自動設計における LLM の可能性を検討する。
本稿では,LLMが自然言語記述からCADスクリプトを生成するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 23:30:17 GMT)
Voyaging into Unbounded Dynamic Scenes from a Single View [31.9] そこで本稿では,動的シーン生成を動的コンテンツのシーン露光プロセスとして再構成するDynamicVoyagerを提案する。
我々は、この部分的な映像を新しい視点でレンダリングし、点雲からの光コンテキストで映像を映し出し、3D一貫した動きを生成する。
実験により、我々のモデルは、フライスルーカメラに沿って一貫した動きで、境界のないシーンを生成できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 22:49:25 GMT)
FinTeam: A Multi-Agent Collaborative Intelligence System for Comprehensive Financial Scenarios [31.5] FinTeamは金融マルチエージェントコラボレーションシステムである。
構築されたデータセットを使用して、これらのエージェントを特定の財務的な専門知識で訓練する。
我々はFinTeamを実際のオンライン投資フォーラムから構築した包括的財務タスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 10:12:25 GMT)
A LLM-Driven Multi-Agent Systems for Professional Development of Mathematics Teachers [31.3] I-VIP (Intelligent Virtual Interactive Program) は、教師のための知的学習プラットフォームである。
大規模言語モデル(LLM)によって駆動され、マルチエージェントフレームワークによってサポートされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 15:21:30 GMT)
Agent Exchange: Shaping the Future of AI Agent Economics [28.7] Agent Exchange(AEX)は、AIエージェントマーケットプレースのダイナミクスをサポートするように設計された、特別なオークションプラットフォームである。
AEXは中央オークションエンジンとして機能し、4つのエコシステムコンポーネント間の相互作用を促進する。
AEXの設計原則とシステムアーキテクチャを概説し、将来のAIエコシステムにおけるエージェントベースの経済インフラの基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 05:18:49 GMT)
We Urgently Need Privilege Management in MCP: A Measurement of API Usage in MCP Ecosystems [28.6] モデルコンテキストプロトコルのセキュリティリスクに関する大規模な実証分析を行った。
我々は23の機能カテゴリにまたがる2,562の実世界のMPPアプリケーションについて検討した。
MCP リソースアクセスの詳細な分類法を提案し,セキュリティ関連 API の利用状況を定量化し,より安全な MCP エコシステムを構築する上でのオープンな課題を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 03:39:30 GMT)
On the Convergence of Gradient Descent on Learning Transformers with Residual Connections [26.0] 本研究では, 自己アテンション, フィードフォワードネットワーク, 残差接続を含む構造的に完全な単一層トランスの収束挙動を解析する。
残余接続はこの出力行列の不調和を改善するのに役立ち、これはソフトマックス演算によって課される低ランク構造から生じる問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 03:47:35 GMT)
Patient-Centered RAG for Oncology Visit Aid Following the Ottawa Decision Guide [24.6] 本稿では,非インフォームドからビジター対応まで,患者が進行するのを支援する対話型検索型生成支援システムを提案する。
本システムは,Ottawa Personal Decision Guideを動的検索拡張生成ワークフローに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:37:26 GMT)
FinBERT2: A Specialized Bidirectional Encoder for Bridging the Gap in Finance-Specific Deployment of Large Language Models [24.4] FinBERT2は、32bトークンの高品質な財務特化コーパスで事前訓練された、特殊な双方向エンコーダである。
差別的微調整モデル(Fin-Labelers)は、他の(Fin)BERTモデルよりも0.4%-3.3%、LLMを9.7%-12.3%、財務分類5つのタスクで上回っている。
Fin-TopicModelは、金融タイトルの優れたクラスタリングとトピック表現を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 13:39:26 GMT)
Ready Jurist One: Benchmarking Language Agents for Legal Intelligence in Dynamic Environments [24.2] LLMをベースとしたエージェントに適した,対話型かつダイナミックな法律環境であるJ1-ENVSを紹介する。
環境複雑さの3段階にわたる中国の法律の6つの代表的なシナリオで構成されている。
また、タスクパフォーマンスと手続き的コンプライアンスの両方を評価するために、きめ細かい評価フレームワークであるJ1-EVALを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 13:31:21 GMT)
NRSeg: Noise-Resilient Learning for BEV Semantic Segmentation via Driving World Models [24.2] Birds' Eye View (BEV) セマンティックセグメンテーションは、エンドツーエンドの自動運転システムにおいて必須の認識タスクである。
BEVタスクの教師なしおよび半教師なし学習は、ラベル付きデータの均質な分布に起因する。
本稿では,BEVセマンティックセグメンテーションのための雑音耐性学習フレームワークであるNRSegを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 11:05:43 GMT)
Imaging the Meissner effect in pressurized bilayer nickelate with integrated multi-parameter quantum sensor [23.7] 高圧下での$mathrmLa_3Ni_2O_7-delta$のマイスナー効果は議論の余地がある。
ここでは,ダイヤモンドアンビルに埋もれた浅い窒素空孔中心をその場での量子センサーとして使用し,マイスナー効果の確かな証拠を観察する。
我々の研究は、$mathrmLa_3Ni_2O_7-delta$のマイスナー効果に関する論争を明らかにし、弱信号の量子センシングの発展に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 08:07:32 GMT)
Leveraging Multimodal Data and Side Users for Diffusion Cross-Domain Recommendation [23.3] クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、Recommender Systemsの永続的なコールドスタート問題に対処することを目的としている。
拡散クロスドメインレコメンデーション(MuSiC)のためのマルチモーダルデータとサイドユーザを利用したモデルを提案する。
MuSiCは最先端のパフォーマンスを実現し、選択されたすべてのベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 10:57:29 GMT)
A Survey on Proactive Defense Strategies Against Misinformation in Large Language Models [23.0] 本稿では,受動的ポストホック検出から予測緩和戦略へ移行する,積極的な防御パラダイムを提案する。
本研究は,従来の誤報防止手法よりも最大63%改善した防御戦略を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 09:52:21 GMT)
Dark Noise Diffusion: Noise Synthesis for Low-Light Image Denoising [22.9] 低照度写真は、限られた光子による信号対雑音比の低い画像を生成する。
ディープラーニングの手法はうまく機能するが、取得には実用的でないペア画像の大規模なデータセットが必要である。
本稿では,低照度雑音の複雑な分布を捉える拡散モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 10:29:39 GMT)
SymbolicThought: Integrating Language Models and Symbolic Reasoning for Consistent and Interpretable Human Relationship Understanding [21.3] SymbolicThoughtは、大きな言語モデルとシンボリック推論を組み合わせた、人間によるループ型フレームワークである。
編集可能な文字関係グラフを構築し、7種類の論理的制約を使ってそれらを洗練し、リアルタイムの検証とコンフリクトの解決を可能にする。
実験によると、SybolicThoughtはアノテーションの精度と一貫性を改善し、時間コストを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 23:46:35 GMT)
Test-Time Alignment of Discrete Diffusion Models with Sequential Monte Carlo [19.8] 本研究では,SMC(Sequential Monte Carlo)をベースとしたトレーニングフリー手法を提案する。
提案手法は, 報酬関数の1次テイラー展開により得られる局所的最適提案をツイストしたSMCを利用する。
離散空間における不定義勾配の挑戦に対処するために、Gumbel-Softmax 緩和を導入し、離散生成フレームワーク内で効率的な勾配に基づく近似を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:25:00 GMT)
Rethinking and Exploring String-Based Malware Family Classification in the Era of LLMs and RAG [17.8] Family-Specific String (FSS) 機能は、Malware Family Classification (MFC) を促進するために、Retrieval-Augmented Generation (RAG) と同様の方法で利用できる。
本研究では,67のマルウェアファミリーから4,347件のサンプルを収集し,2500万以上の文字列を抽出・解析し,4つの主要モジュールにおける異なる設計選択の影響を評価するための詳細なアブレーション研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:36:13 GMT)
Learning Dense Feature Matching via Lifting Single 2D Image to 3D Space [17.6] 本稿では,2次元画像を3次元空間に引き上げ,大規模かつ多様な単一視点画像のフル活用を目的とした,新しい2段階のフレームワークを提案する。
第1段階では,多視点画像合成と3次元特徴ガウス表現を組み合わせた3次元特徴エンコーダを学習する。
第2段階では、単一視点画像からの大規模な合成データ生成と組み合わせて、特徴デコーダの学習を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 23:13:08 GMT)
2024 NSF CSSI-Cybertraining-SCIPE PI Meeting August 12 to 13, 2024, Charlotte, NC [17.5] 第2回 NSF, OAC CSSI, CyberTraining および関連プログラム PI ミーティングは8月12日から13日にかけてノースカロライナ州シャーロットで開催された。
286人の参加者はCSSI、CyberTraining、OAC Core、CIP、SCIPE CDSE、および関連プログラムの292つの賞を受賞し、250以上のポスターを発表した。
本報告では,会議の構造,発見,レコメンデーションについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 21:56:55 GMT)
Stochastic Human Motion Prediction with Memory of Action Transition and Action Characteristic [16.9] アクション駆動型人間の動き予測は、事前に定義された標的行動の将来の動きシーケンスを生成することを目的としている。
異なる動作の異なる遷移速度のために 滑らかな遷移運動を生成することは 難しい。
動作の特徴は、いくつかの動作の類似性のため、学習が困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:57:37 GMT)
Towards Spatially-Varying Gain and Binning [16.9] 局所的なシーンの明るさに空間的に利得を変化させることで、読み出しノイズを無視できることが示される。
そこで本研究では,与えられた光レベルの分解能と雑音のバランスを最良とするバイニングサイズを求めるための簡単な解析法を提案する。
デジタルバイニングは、より大きな利得が許された場合、アナログよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 23:51:30 GMT)
Evaluating AI for Finance: Is AI Credible at Assessing Investment Risk? [16.2] 我々は、AIシステムが投資リスクの食欲を確実に評価できるかどうかを評価する。
我々の分析は,プロプライエタリシステム (GPT, Claude, Gemini) とオープンウェイトモデル (LLaMA, DeepSeek, Mistral) を用いて行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:39:19 GMT)
Return of the Latent Space COWBOYS: Re-thinking the use of VAEs for Bayesian Optimisation of Structured Spaces [13.4] 本稿では、生成モデルとガウス過程(GP)を個別にシュロゲートし、単純だが原理化されたベイズ更新規則を介してそれらを結合する分離されたアプローチを提案する。
我々は, 分子最適化問題における高ポテンシャル候補を制約評価予算下で同定する能力を, 分離した手法により向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 05:53:04 GMT)
Continuous variable entanglement with orbital angular momentum multiplexing in coherently prepared media [13.3] 本稿では,コヒーレントに調製した媒体の渦光絡みを発生させる理論的枠組みを提案する。
この絡み合いは、原子コヒーレンスによって誘導される2つの光場の量子的相関から生じる。
我々の研究は、量子テレポーテーション、量子鍵分布、量子コンピューティング、高次元量子情報、その他の関連分野における潜在的な意味を持つ渦光絡みの参照フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 08:03:42 GMT)
Hierarchical Testing with Rabbit Optimization for Industrial Cyber-Physical Systems [13.0] HERO(英: Black-box adversarial testing framework)は、産業用サイバー物理システムにおける深層学習に基づく診断・健康管理システムの堅牢性を評価するためのブラックボックス逆行テストフレームワークである。
HEROは、物理的に制約された逆の例を生成し、グローバルな視点とローカルな視点を通して現実世界のデータ分布と整合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 16:59:57 GMT)
FairSteer: Inference Time Debiasing for LLMs with Dynamic Activation Steering [12.7] 大規模言語モデル(LLM)は、トレーニングコーパスからバイアスを捉える傾向があり、潜在的にネガティブな社会的影響をもたらす。
提案するFairSteerは,カスタマイズしたプロンプト設計やモデル再訓練を必要とせずに,新しい推論時脱バイアスフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 16:08:29 GMT)
Transformer with Koopman-Enhanced Graph Convolutional Network for Spatiotemporal Dynamics Forecasting [12.3] TK-GCNは、幾何学的空間符号化と長距離時間モデリングを統合した2段階のフレームワークである。
我々は,TK-GCNが予測地平線全体にわたって優れた予測精度を提供することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 01:26:03 GMT)
Graph Inverse Style Transfer for Counterfactual Explainability [12.0] グラフ逆スタイル転送(GIST)は,グラフ反事実生成をバックトラッキングプロセスとして再定義する最初のフレームワークである。
GISTは8つのバイナリおよびマルチクラスグラフ分類ベンチマークでテストされ、生成した偽物の有効性が7.6%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 18:26:29 GMT)
Learning Adaptive Node Selection with External Attention for Human Interaction Recognition [11.9] ほとんどのGCNベースの手法は、個人を独立したグラフとして相互作用させ、固有の相互依存を無視している。
本研究では,外部注意ネットワークを用いたアクティブノード選択(ASEA)を提案する。
本手法は,各個人がGCNを用いて個人内関係を把握し,行動の詳細な表現を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 07:47:00 GMT)
Play to Generalize: Learning to Reason Through Game Play [11.8] そこで我々は,MLLMがアーケード的なゲームによってマルチモーダル推論のドメイン外一般化を開発する,新たな学習パラダイムであるVisual Game Learningを提案する。
ルールベースのゲームは、制御可能でスケーラブルなプレテキストタスクとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 03:39:17 GMT)
More than One Step at a Time: Designing Procedural Feedback for Non-visual Makeup Routines [11.6] 視覚障害者15名を対象に,文脈調査を行った。
我々は、リアルタイムメイクアプリケーションの動作とステップバイステップの情報要求と評価アプローチを捉えた。
本研究は, ブレンディング, 対称性, 評価において, 具体的, 触覚的戦略, 持続的課題を明らかにした。
我々は,非視覚的メイクにおけるフィードバックニーズの分類に寄与し,将来の補助システムに対する設計上の意味を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 08:00:38 GMT)
Uncertainty Quantification in the Tsetlin Machine [11.6] 我々は不確実性定量化のための新しい手法を開発し、説明可能性をさらに高める。
確率スコアは任意のTM変種固有の性質であり、TM学習力学の解析によって導出される。
確率スコアの可視化により、TMはトレーニングデータ領域外の予測に自信がないことが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 22:06:46 GMT)
Handling Korean Out-of-Vocabulary Words with Phoneme Representation Learning [11.6] 韓国語 OOV 単語を音素表現学習で処理するための新しいフレームワーク KOPL について紹介する。
我々は,KOPLが韓国自然言語処理(NLP)タスクの性能を著しく向上させることを実証的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:16:55 GMT)
RepeaTTS: Towards Feature Discovery through Repeated Fine-Tuning [11.5] PromptベースのText-To-Speechモデルでは、自然言語による発話率や知覚性などの音声のさまざまな側面を制御できる。
制御は訓練中にモデルに露出する音響的特徴に限られており、他方では柔軟すぎる:同じ入力はコーパス統計に反映される制御不能な変動をもたらす。
制御不能なモデルの分散を利用して,これらの問題に同時に対処する新しい微調整方式について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 10:59:00 GMT)
Addressing The Devastating Effects Of Single-Task Data Poisoning In Exemplar-Free Continual Learning [11.5] 連続学習(CL)におけるデータ中毒に関する見過ごされたセキュリティ上の懸念に対処する研究
データ中毒は最近、CLトレーニングの安定性に対する脅威であることが示されている。
以前提案された毒殺設定とは対照的に、敵はモデルへの知識やアクセスを欠いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 17:26:52 GMT)
Large-scale, Independent and Comprehensive study of the power of LLMs for test case generation [11.5] ユニットテストはソフトウェアの信頼性に不可欠だが、手動のテスト作成には時間がかかり、しばしば無視される。
本研究は,LLM生成単体テストの大規模評価をクラスレベルで行った最初の大規模評価である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:25:01 GMT)
EAM: Enhancing Anything with Diffusion Transformers for Blind Super-Resolution [11.3] Enhancing Anything Model (EAM)はBlind Super-Resolution法である。
画像復元を効果的に誘導する新しいブロックである$Psi$-DiTを導入する。
EAMは、複数のデータセットにまたがる最先端の結果を達成し、定量的メトリクスと視覚的品質の両方において、既存の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 09:12:24 GMT)
Security and Privacy Measurement on Chinese Consumer IoT Traffic based on Device Lifecycle [9.7] 本研究は,中国における消費者向けIoTデバイストラフィックに関する最初の大規模データセットを構築した。
38のブランドと12のデバイスカテゴリにまたがる77のデバイスからのトラフィックを集めています。
他の地域と比較すると、中国の消費者向けIoTデバイスは国内サービスに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 06:14:01 GMT)
Uncovering Systemic and Environment Errors in Autonomous Systems Using Differential Testing [9.6] 本稿では,非好ましくないエージェントの挙動に差分試験を適用する新しいブラックボックステスト手法であるAIProbeを紹介する。
AIProbeは、エージェントのモデルやポリシーのエラーによるものなのか、あるいは解決不可能なタスク条件によるものなのかを識別する。
評価の結果,AIProbeは,総誤差と一意誤差の両方を検出する上で,最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 02:50:41 GMT)
LabTOP: A Unified Model for Lab Test Outcome Prediction on Electronic Health Records [9.6] 本稿では,EHRデータに基づく言語モデリング手法を活用し,実験結果を予測する統一モデルであるLabTOPを提案する。
公開されている3つのEHRデータセット上でLabTOPを評価し、既存の手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 04:12:57 GMT)
Enhancing Adaptive Behavioral Interventions with LLM Inference from Participant-Described States [9.4] 我々は、潜在状態変数を条件としたテキストベースの状態記述を生成する、新しい身体活動介入シミュレーション環境を開発する。
提案手法は,オンライン政策学習手法の性能を大幅に向上させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 02:52:51 GMT)
TopoMAS: Large Language Model Driven Topological Materials Multiagent System [9.4] TopoMASは、材料発見パイプラインをシームレスにオーケストレーションする対話型ヒューマンAIフレームワークである。
TopoMASは、計算結果を動的知識グラフに自律的に統合することでループを閉じる。
既に新しい位相相SrSbO3の同定を導いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:23:12 GMT)
Attention-Guided Multi-Scale Local Reconstruction for Point Clouds via Masked Autoencoder Self-Supervised Learning [9.4] 我々は,ポイントクラウド処理のための新しい自己教師型学習フレームワークであるPointAMaLRを紹介する。
PointAMaLRは複数の局所領域にまたがる階層的再構成を実装している。
ベンチマークデータセットの実験では、PointAMaLRの分類タスクと再構成タスクの両方において、精度と品質が優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 16:17:49 GMT)
Differentiable High-Performance Ray Tracing-Based Simulation of Radio Propagation with Point Clouds [9.4] 本稿では,光線トレーシングに基づく無線伝搬シミュレータを提案する。
本研究では, 電磁計算の微分可能性とセグメンテーションラベルを組み合わせ, 環境の電磁特性を学習する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:27:07 GMT)
Online Convex Optimization with Switching Cost with Only One Single Gradient Evaluation [9.2] スイッチングコストが線形である場合には、フラガル設定に対して最適順序の競合比を持つオンラインアルゴリズムを導出する。
勾配情報がノイズが多い場合には、競合比が2次的に大きくなるオンラインアルゴリズムが導出される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:08:11 GMT)
A LoD of Gaussians: Unified Training and Rendering for Ultra-Large Scale Reconstruction with External Memory [9.0] コンシューマグレードのGPU上で,超大規模シーンのトレーニングとレンダリングを行うフレームワークであるA LoD of Gaussiansを紹介した。
ガウス階層と逐次点木を組み合わせたハイブリッドデータ構造は、効率的なビュー依存のLoD選択を可能にする。
軽量キャッシングとビュースケジューリングシステムは、リアルタイムストリーミングとレンダリングをサポートするために時間的コヒーレンスを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 15:51:57 GMT)
Consistency-Aware Padding for Incomplete Multi-Modal Alignment Clustering Based on Self-Repellent Greedy Anchor Search [8.5] マルチモーダル表現は、実世界のデータサンプルの特徴を記述するのに忠実であり、非常に効果的である。
既存の研究は、マルチビューデータが不均衡かつ不整合であるシナリオにおいて、欠落したデータを埋めることの問題を効果的に解決していない。
自己反発型グリーディアンカーサーチに基づく不完全なマルチモーダルアライメントクラスタリングのための一貫性パディングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 06:43:35 GMT)
EchoMimicV3: 1.3B Parameters are All You Need for Unified Multi-Modal and Multi-Task Human Animation [8.2] 本研究では,多種多様な生成タスクを空間的時間的局所的再構成として扱う,人間アニメーションのための新しい統合マルチタスクパラダイムを提案する。
マルチモーダル分離型クロスアテンションモジュールを導入し,マルチモーダルを分割・分散的に融合する。
本稿では,新しいSFT+Reward交互学習パラダイムを提案する。これは1.3Bパラメータを持つ最小限のモデルで,10倍のパラメータを持つモデルに匹敵する生成品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 05:36:26 GMT)
Non-perturbative Quantum Dynamics on Embedded Submanifolds: From Geometric Mass to Higgs Potentials [8.0] 高次元空間に埋め込まれた曲面部分多様体に対する量子力学の枠組みを確立する。
我々は、制約量子化における非摂動的幾何学的相互作用-解決のあいまいさを取り入れた最初の完全シュル・オーディンガー方程式とクライン=ゴルドン方程式を導出した。
また、小質量ブラックホールの近くのヒッグス真空についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:01:27 GMT)
Group-wise Scaling and Orthogonal Decomposition for Domain-Invariant Feature Extraction in Face Anti-Spoofing [7.9] 特徴直交分解(FOD)とグループワイドスケーリングリスク最小化(GS-RM)を通じて重みとバイアスを協調的に調整する新しいDGFASフレームワークを提案する。
提案手法は,最先端性能を実現し,精度を継続的に向上し,バイアス補正を低減し,未確認対象領域の安定性を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 11:20:19 GMT)
EndoFlow-SLAM: Real-Time Endoscopic SLAM with Flow-Constrained Gaussian Splatting [7.8] 光学的フローロスを幾何学的制約として導入し、シーンの3次元構造とカメラモーションの両方を効果的に制約する。
さらに,SLAMシステムにおけるシーン表現を改善するために,キーフレームに対応する視点に着目して3DGSの洗練戦略を改善する。
提案手法は,新しいビュー合成とポーズ推定において,既存の最先端手法よりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 07:10:25 GMT)
From Intentions to Techniques: A Comprehensive Taxonomy and Challenges in Text Watermarking for Large Language Models [6.2] 本稿では,透かし技術設計の背景にある様々な視点を統一的に概観する。
我々は異なる透かし技術の背後にある特定の意図に基づいて研究を分析する。
テキスト作成者保護研究を促進するために,テキスト透かしにおけるギャップとオープンな課題を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:21:53 GMT)
Combining Graph Neural Networks and Mixed Integer Linear Programming for Molecular Inference under the Two-Layered Model [6.1] 我々は、GNNを学習手法として利用するmol-infer-GNN(mol-infer-GNN)に基づく分子推論フレームワークを開発する。
提案したGNNモデルでは,単純な構造であるにもかかわらず,いくつかの特性に対して満足度の高い学習性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 06:57:37 GMT)
Siamese Neural Network for Label-Efficient Critical Phenomena Prediction in 3D Percolation Models [6.1] パーコレーション理論は、相転移と臨界現象を研究するための基礎となる。
パーコレーション分析のためのほとんどの機械学習フレームワークは、2次元システムに焦点を当てている。
本稿では,最大のクラスタの特徴を識別的入力として活用する,SNN(Siamese Neural Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 09:51:26 GMT)
A Multimodal Approach Combining Biometrics and Self-Report Instruments for Monitoring Stress in Programming: Methodological Insights [5.5] 幸福、ストレス、その他の人間的要因の研究は、伝統的に重要な変数を評価するために自己申告器に依存してきた。
i) 心理指標とバイオメトリック指標を比較し, (ii) ソフトウェア工学におけるバイオメトリックデータ中のストレス関連パターンを同定することを目的とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:33:57 GMT)
Where to Intervene: Action Selection in Deep Reinforcement Learning [5.5] 本稿では,モデルフリーで計算に親しみやすい特性を持つ汎用データ駆動型行動選択手法を提案する。
提案手法は,最小限の動作を選択するだけでなく,ノックオフサンプリングによる誤検出率も制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 23:40:55 GMT)
Attributing Data for Sharpness-Aware Minimization [4.9] シャープネスを意識した最小化(SAM)は、損失幾何学と一般化をリンクすることで、大規模モデルトレーニングにおける一般化を改善する。
しかし、誤ったラベル付きノイズデータやプライバシー上の懸念といった課題が大きな問題として浮上している。
我々はSAMのための2つの革新的なデータ評価手法を開発し、それぞれ異なるシナリオでユニークな利点を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:46:42 GMT)
Observation of Momentum-Band Topology in PT-Symmetric acoustic Floquet Lattices [4.9] PT対称フロケ格子における運動量バンドトポロジーに関する総合的研究について述べる。
実効ハミルトニアンを再構成することにより、系の固有状態を抽出し、モーメントバンド位相の最初のバルク証拠を与える。
我々の研究は、急成長する運動量ギャップ物理学に関するさらなる実験的研究の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 15:10:05 GMT)
Lyria: A General LLM-Driven Genetic Algorithm Framework for Problem Solving [4.9] 本稿では,Large Language Models(LLM)の優れた意味理解能力と,遺伝的アルゴリズムの優れたグローバル検索と最適化能力を活用することを提案する。
一般LLM駆動型遺伝的アルゴリズムフレームワークLyriaを7つの必須成分から導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 13:04:36 GMT)
Risk-sensitive Actor-Critic with Static Spectral Risk Measures for Online and Offline Reinforcement Learning [4.8] 静的スペクトルリスク対策(SRM)の最適化のための新しい枠組みを提案する。
我々のアルゴリズムは、さまざまなドメインにわたるオンラインとオフラインの両方の環境において、既存のリスクに敏感な手法より一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 04:41:54 GMT)
Bayesian Multiobject Tracking With Neural-Enhanced Motion and Measurement Models [4.8] マルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、自律走行、海洋科学、航空宇宙監視などのアプリケーションにおいて重要なタスクである。
従来のMOT法はモデルベースであり、連続ベイズ推定とデータアソシエーションとオブジェクト生成モデルを組み合わせたものである。
最近の手法は完全なデータ駆動であり、ニューラルネットワークのトレーニングに依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 23:28:06 GMT)
A Quantum Information Theoretic Approach to Tractable Probabilistic Models [4.7] 量子情報理論の枠組みを用いて機械学習モデルを研究する。
我々は、正の実数値確率に対する回路評価を、正半定値行列に対する回路評価に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 13:10:19 GMT)
Membership Inference Attacks on Large-Scale Models: A Survey [4.7] メンバーシップ推論アタック(MIA)は、特定のデータポイントがモデルのトレーニングセットの一部であるかどうかを判断するために使用されるテクニックである。
MIAは、機械学習モデルのプライバシ脆弱性を評価するための重要な指標である。
古典的モデルにおけるMIAに関する広範な研究にもかかわらず、その有効性と限界に対処する体系的な調査はいまだに残っていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:25:25 GMT)
A3FR: Agile 3D Gaussian Splatting with Incremental Gaze Tracked Foveated Rendering in Virtual Reality [4.6] 我々は、視線追跡されたフェーベレートレンダリングのレイテンシを最小限に抑えるために、textitA3FRと呼ばれる効率的なレンダリングフレームワークを提案する。
レンダリングアルゴリズムでは,最先端のニューラルレンダリング技術である3D Gaussian Splattingを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:55:25 GMT)
MCST-Mamba: Multivariate Mamba-Based Model for Traffic Prediction [4.5] 本稿では,Multi-Channel Spatio-Temporal (MCST) Mambaモデルを紹介する。
その結果,MCST-Mambaはベースラインモデルに比べてパラメータ数が少なく,高い予測性能が得られることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 07:22:36 GMT)
A Hardware-Friendly Shuffling Countermeasure Against Side-Channel Attacks for Kyber [4.4] CRYSTALS-Kyberは、大規模な量子コンピュータによる攻撃に耐えるために、NISTによる唯一の鍵カプセル化機構(KEM)スキームとして標準化されている。
本稿では,新しいコンパクトシャッフルアーキテクチャを取り入れた,キーバーのセキュアで効率的なハードウェア実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 09:56:32 GMT)
LLMThinkBench: Towards Basic Math Reasoning and Overthinking in Large Language Models [4.4] 大規模言語モデル (LLM) は複雑な数学的ベンチマークにおいて顕著な性能を達成している。
LLMは単純な算術的なタスクに苦しむことが多く、過剰な説明や「過度に考える」回答の傾向を示す。
このフレームワークは、ランダムなテストデータ生成と堅牢な解析戦略を備えた14の数学タスクを提供する。
カスタムタスクでツールを拡張し、シードでの実験を再現し、詳細な効率レポートを生成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:31:17 GMT)
Dissecting Clinical Reasoning in Language Models: A Comparative Study of Prompts and Model Adaptation Strategies [4.3] 本研究は, 臨床用NLIにおいて, 高速な構造と高効率な微調整関節形状モデルの性能について, 制御された最初の評価を行ったものである。
我々は、フロンティアモデルを用いて、ローランド適応(LoRA)を介して、より小さなモデルに多段階推論機能を組み込む高品質なデモを構築する。
NLI4CTベンチマークで微調整した言語モデルでは,マクロF1の差の最大44%がプロンプト型のみであることがわかった。
LoRAファインチューニングは、+8から12F1の一貫性のあるゲインを獲得し、出力アライメントを97%以上引き上げ、パフォーマンスギャップをGPT-4に絞り込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:43:54 GMT)
BlowPrint: Blow-Based Multi-Factor Biometrics for Smartphone User Authentication [3.6] そこで,BlowPrintを提案する。BlowPrintは,携帯電話の発振行動に基づいてユーザを認証する,行動バイオメトリック技術である。
本研究は,携帯電話の画面上でユーザが吹く方法によって,独特な音響パターンを生成できると仮定し,生体認証のユニークな識別子として機能する。
BlowPrintの有効性を評価するため,50名の被験者を対象に,ブロー音響および顔の特徴データを収集する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 18:40:32 GMT)
Looking Locally: Object-Centric Vision Transformers as Foundation Models for Efficient Segmentation [3.5] 現在の最先端セグメンテーションモデルは、特定のオブジェクトにフォーカスする前に全画像をエンコードする。
本稿では,生物にインスパイアされたトップダウンアテンションを通してオブジェクトセグメンテーションを実現する,パラメータ効率のよい視覚モデルFLIPを紹介する。
FLIPセグメントは、既存のモデルに深刻な欠陥がある場合、非常に小さなオブジェクトでも正確に表現できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:50:10 GMT)
Reducing the Cost of Dropout in Flash-Attention by Hiding RNG with GEMM [3.3] ネットワークオペレータが有効になった場合、DropoutはFlash-Attentionのパフォーマンスに劇的に影響する可能性が高い。
RNGレイテンシを隠蔽し、エンドツーエンドのパフォーマンスを向上させるために、ネットワーク内の従来のGEMMレイヤと重複するRNGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 05:20:09 GMT)
Phonetic Reconstruction of the Consonant System of Middle Chinese via Mixed Integer Optimization [3.3] 混合プログラミング問題は、古代の韻律辞書からのホモフォニック情報と現代の方言からの音声情報を自動的に探索することができる。
本手法を広義語と現代中国語20方言の情報に適用し,新しい音韻再構成結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 23:12:03 GMT)
An Efficient Local Search Approach for Polarized Community Discovery in Signed Networks [3.3] そこで本研究では,$k$の偏光コミュニティを同定する手法を提案する。
サイズ不均衡な解を避けるための新しい最適化手法を提案する。
実世界のデータセットと合成データセットの実験は、我々の手法がソリューション品質の最先端のベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:39:26 GMT)
Efficient Detection of Intermittent Job Failures Using Few-Shot Learning [2.8] 間欠的なジョブ障害は、バグのような通常のコード関連のエラーよりも、予期しない非決定的な問題に起因する。
以前の研究では、ジョブログの大規模なデータセットに基づいてトレーニングされた機械学習モデルを開発し、ジョブ失敗を断続的または正規的なものとして分類した。
本稿では,数ショット学習を用いた間欠的ジョブ故障検出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, 05 Jul 2025 22:04:01 GMT)
Optimizing Shanghai's Household Waste Recycling Collection Program by Decision-Making based on Mathematical Modeling [2.7] 解析的階層化プロセス(Analytical Hierarchy Process)という,古典的数学的多基準決定モデルの鮮明かつ包括的な応用について述べる。
また, 廃棄物リサイクルの重要な要素を評価することにより, 人社会の持続可能性向上の鍵となる基準も追求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 00:13:52 GMT)
Towards Accurate and Efficient 3D Object Detection for Autonomous Driving: A Mixture of Experts Computing System on Edge [2.4] 本稿では,低レイテンシかつ高精度な3Dオブジェクト検出を同時に実現する自律走行車(AV)のための最適計算システムを提案する。
このシステムは、LiDARとカメラデータを効果的に融合させることで、スパース3D点雲と高密度2D画像の相補的な強度を利用して、堅牢なマルチモーダル表現を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 18:28:04 GMT)
Measuring how changes in code readability attributes affect code quality evaluation by Large Language Models [2.3] コード可読性はコード品質の主要な側面の1つであり、識別子名、コメント、コード構造、標準への準拠といった様々な特性に影響を受けています。
本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,その可読性に関連するコード品質特性を標準化され再現可能で一貫した方法で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 11:08:03 GMT)
General Approach to Error Detection of Bosonic Codes via Phase Estimation [2.2] 本稿では,適応型量子位相推定アルゴリズムを用いてボゾン量子誤り訂正符号の誤り検出を行う。
このアプローチは、対称性または安定化作用素によって記述される誤り症候群を持つ幅広いボゾン符号のクラスに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 10:55:56 GMT)
Temporally-long C-band heralded single photons generated from hot atoms [2.2] 本研究では, 自発4光波混合(SFWM)プロセスによる2光子生成の理論モデルを構築した。
時間幅28.3$pm$0.6 nsの1529nm(Cバンド)の1光子を11.0$pm$0.2 MHzの直線幅で観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 07:45:20 GMT)
EdgeSRIE: A hybrid deep learning framework for real-time speckle reduction and image enhancement on portable ultrasound systems [2.0] EdgeSRIEは、ポータブル超音波画像におけるリアルタイムスペックル低減と画像強調のための軽量なハイブリッドDLフレームワークである。
ハードウェア実装において、トレーニングされたネットワークは8ビット整数精度に量子化され、低リソースのシステム・オン・チップにデプロイされる。
これらの結果は,資源制限環境下でのリアルタイム・高画質超音波イメージングにおけるEdgeSRIEの実現可能性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 07:52:34 GMT)
Governance and Technological Challenge in Digital Solidarity Economies: A Case Study of a Collaborative Transportation Platform in South Korea [2.0] 韓国のシティPは、地方統治の現実に逆らうと、デジタル連帯という壮大な目標がいかに弱まるかを描いている。
発見は、このイニシアチブがコミュニティの共同オーナーシップに重点を置いていることと、政府機関や外部企業を大いに好んだ実際の力のダイナミクスとを著しく切り離していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 21:23:33 GMT)
A Taxonomy and Comparative Analysis of IPv4 Identifier Selection Correctness, Security, and Performance [1.9] よりセキュアなインターネットへの戦いは、ネットワークプロトコルの最も基本的な部分を含む、多くの面で争われている。
本稿では,25年間のIPID利用履歴とそれに対応するIPID選択方法の変更を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 01:08:40 GMT)
UNITYAI-GUARD: Pioneering Toxicity Detection Across Low-Resource Indian Languages [1.8] UnityAI-Guardは、低リソースのインド言語をターゲットにしたバイナリ毒性分類のためのフレームワークである。
提案手法は7言語で平均84.23%のF1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 09:52:11 GMT)
False Alarms, Real Damage: Adversarial Attacks Using LLM-based Models on Text-based Cyber Threat Intelligence Systems [1.5] サイバー脅威インテリジェンス(CTI)は、サイバー脅威ライフサイクルの初期段階で機能する重要な補完的アプローチとして登場した。
大量のデータがあるため、機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)モデルによる自動化は、効果的なCTI抽出に不可欠である。
本研究は,CTIパイプライン全体を構成する各種コンポーネントの脆弱性と敵攻撃に対する感受性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:00:27 GMT)
T-SYNTH: A Knowledge-Based Dataset of Synthetic Breast Images [1.5] 物理シミュレーションを用いて画素レベルのセグメンテーションアノテーションを用いた合成画像を生成する。
2Dデジタルマンモグラフィー(DM)と3Dデジタル乳房トモシンセシス(DBT)画像の大規模オープンソースデータセットであるT-SYNTHをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 13:35:05 GMT)
Time Distributed Deep Learning Models for Purely Exogenous Forecasting: Application to Water Table Depth Prediction using Weather Image Time Series [1.4] グラナ・マイラ(IT)における水テーブル深度を予測するための2つの異なるディープラーニングモデルを提案する。
画像時系列を扱うために、どちらのモデルも最初のTime Distributed Convolutional Neural Network (TDC) で構成され、各ステップで利用可能な画像をベクトル表現にエンコードする。
TDC-LSTMはバイアスの低減に重点を置いており、TDC-UnPWaveNetは時間的ダイナミクス、相関の最大化、KGEに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 07:53:10 GMT)
Habitat Classification from Ground-Level Imagery Using Deep Neural Networks [1.3] 本研究では、現在最先端の深層ニューラルネットワークアーキテクチャを地上レベルの生息地画像に適用する。
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)の2つのモデルのファミリーを評価する。
我々の結果は、ViTsがキー分類基準の最先端CNNベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:07:13 GMT)
Integrated Gaussian Processes for Robust and Adaptive Multi-Object Tracking [1.3] 本稿では,トラックブレークを最小限に抑える,計算効率のよいマルチオブジェクト追跡手法を提案する。
統合ガウス過程が運動モデルとして提供するフレキシビリティと、不均一なポアソン過程の便利な統計的性質を適切な観測モデルとして活用する。
合成データと実データを用いた性能評価とベンチマークにより,GaPP-ClassとGaPP-ReaCtionは,他の最先端追跡アルゴリズムよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 17:45:31 GMT)
The Presence and the State-of-Practice of Software Architects in the Brazilian Industry -- A Survey [1.3] 本研究の目的は,ブラジルにおけるソフトウェアアーキテクトの存在の有無に関する企業特性を理解することである。
この研究は、ブラジルの24の州に分布する105人の専門家のデータを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 15:39:40 GMT)
View Invariant Learning for Vision-Language Navigation in Continuous Environments [1.3] VLNCE(Vision-Language Navigation in Continuous Environments)は、AIの具体化における重要な研究課題である。
ほとんどのナビゲーションポリシーは、視点の変化、すなわち、エージェントの観察を変えるカメラの高さと視角の変化に敏感である。
カメラ視点の変化に対する既存のナビゲーションポリシーの堅牢性を高めるために,ビュー不変なポストトレーニング戦略であるVIL(View Invariant Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 18:04:35 GMT)
Latent FxLMS: Accelerating Active Noise Control with Neural Adaptive Filters [1.2] Filtered-X LMS (FxLMS) は、アクティブノイズコントロール(ANC)に一般的に使用される。
本研究では、所定の空間領域からサンプリングした一次音源位置毎に、定常適応フィルタのフィルタ係数に基づいてオートエンコーダを訓練する。
ニューラルネットワークの制約や正規化技術が収束速度や定常平均二乗誤差にどのように影響するかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 01:25:42 GMT)
Evaluating the Effectiveness of Large Language Models in Solving Simple Programming Tasks: A User-Centered Study [1.0] 本研究では,ChatGPT-4oとのインタラクションスタイルの違いが,単純なプログラミングタスクにおけるユーザパフォーマンスに与える影響について検討する。
15人の高校生が3種類のモデルで3つの問題を完成させた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 13:52:31 GMT)
Toward Better Generalisation in Uncertainty Estimators: Leveraging Data-Agnostic Features [1.0] データに依存しない特徴と隠れ状態の特徴を組み合わせることで、ドメイン外性能が向上するかどうかを検討する。
実験結果から,データに依存しない機能の導入は一般的に一般化性能を高めるが,特定のシナリオでは性能が低下することが示唆された。
より詳細な分析では、訓練されたプローブが隠れ状態の特徴に対してデータに依存しない特徴を過小評価している場合があり、これが結果が決定できない主な理由であると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 10:55:36 GMT)
Hierarchical graph sampling based minibatch learning with chain preservation and variance reduction [1.0] グラフサンプリングに基づくグラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、ミニバッチトレーニング中に前方と後方の伝播からサンプリングを分離する。
階層的重要度に基づくサンプリング学習手法であるHIS_GCNsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 07:37:20 GMT)
Losing our Tail -- Again: On (Un)Natural Selection And Multilingual Large Language Models [0.9] 言語分布の尾は消えつつあるし、それらとともに、彼らが持っている物語やアイデンティティも消えつつある、と私は主張する。
これは言語的平坦化に抵抗し、NLPを多言語的・言語的多様性と創造性を表現的に促進し、価値を与え、保護する分野として再想像することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 07:36:49 GMT)
Efficient generative adversarial networks using linear additive-attention Transformers [0.8] 本稿では,Ladaformer という線形アテンショントランスフォーマーブロックに基づく新しい GAN アーキテクチャを提案する。
LadaGANは、さまざまな解像度のベンチマークデータセットにおいて、既存の畳み込みGANとTransformer GANを一貫して上回る。
LadaGANは、最先端のマルチステップ生成モデルと比較して、競争性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 02:29:52 GMT)
How more data can hurt: Instability and regularization in next-generation reservoir computing [0.8] 我々は、この現象のより極端なバージョンが、力学系のデータ駆動モデルに現れることを示した。
トレーニングデータの多いフローマップの表現がより良くなったにもかかわらず、NGRCは不条件の積分器を採用でき、安定性を損なうことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 17:07:50 GMT)
A Survey of Virtual Reality in Japan [0.5] NSFサマー・インスティテュートは、毎年夏に全学年60人の大学院生を日本に派遣している。
学生は、ホストラボでの研究に参加し、カンファレンスやその他の興味ある研究室を訪れ、日本語と文化の指導を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 04:36:30 GMT)
Cloud Digital Forensic Readiness: An Open Source Approach to Law Enforcement Request Management [0.5] Cloud Forensicsは、デジタル法医学調査の成功を損なう可能性のある、多段階的な課題を提示している。
ドミミルドおよび外国の法執行機関(LE)要求の増加、国境を越えたデータアクセスのための正式なチャネルのレイテンシと複雑さは、難しい問題である。
クラウド法執行要求管理システム(CLERMS)の抽象化アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 22:06:42 GMT)
Unraveling the Black-box Magic: An Analysis of Neural Networks' Dynamic Local Extrema [0.4] ニューラルネットワークはブラックボックスではなく,その一般化は,データセットをモデル関数の局所的極限にマッピングする能力に起因している。
提案アルゴリズムは,最大増分アルゴリズムと呼ぶバックプロパゲーションアルゴリズムとは異なる新しいアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 03:54:37 GMT)
Ergotropy of a Photosynthetic Reaction Center [0.3] 理論的には、量子マスター方程式を用いた光系II反応中心の解析を行う。
エルゴトロピー(エルゴトロピー、英: ergotropy)は、エネルギー損失のない量子状態から抽出できる最大の仕事である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 16:46:37 GMT)
YOLOv11 Optimization for Efficient Resource Utilization [0.0] We developed size-specific modified version of the architecture of You Only Look Once (YOLOv11)
提案された各バージョンは、小さなものから大きなものまで、特定のサイズ範囲のオブジェクトを検出するように調整されている。
実験結果は,計算資源効率の大幅な向上を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 03:32:40 GMT)
Token Level Hallucination Detection via Variance in Language Models [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる印象的な生成能力を示したが、幻覚に弱いままである。
複数世代にわたるトークンログ確率のばらつきを利用した,参照不要なトークンレベルの幻覚検出フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、モデルに依存しず、解釈可能であり、リアルタイムまたはポストホック分析に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:20:59 GMT)
The quantum Ramsey number $QR(2,2)$ [0.0] 行列の作用素系は有限グラフの量子アナログと見なすことができる。
低次元の量子グラフに斜めが存在するという新たな結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 18:48:36 GMT)
The Transformative Influence of LLMs on Software Development & Developer Productivity [0.0] Generalized Large Language Models (LLM) は様々な分野に進出している。
LLMはAIペアプログラミングアシスタントとしての役割をますます高めており、重要な課題やオープンな問題も提示している。
予備的な調査結果は、データのプライバシー、偏見、誤報に関する懸念を浮き彫りにしている。
調査で確認した12のオープンな問題を特定し、これらの領域をカバーしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 20:19:58 GMT)
Symmetric quantum states: a review of recent progress [0.0] 我々は、対称量子状態の数学的構造と関連する物理的性質の教育学的解析を提供する。
我々は、これらの状態が特定のタスクにおいて他の状態のクラスより優れる最も関連性の高いアプリケーションについて議論する。
我々は、低温原子系のシステムから量子アルゴリズムによる実装まで、その実験世代における現在の最先端技術について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:44:22 GMT)
Study of double kicked top: a classical and quantum perspective [0.0] 本稿では、標準的な量子キックトップ(QKT)モデルの拡張であるダブルキックトップ(DKT)モデルについて検討する。
我々は、最も大きなリャプノフ指数(LLE)とコルモゴロフ-シナイエントロピー(KSE)を計算して得られる固定点、その安定性、検証結果について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 06:49:21 GMT)
Structured Generative Modeling with the Thermodynamic Kolmogorov-Arnold Model [0.0] 生成モデルに対するコルモゴロフ・アルノルド表現定理の新たな適応法を提案する。
熱力学的コルモゴロフ・アルノルドモデル(T-KAM)を構造的および誘導的バイアスの新しい枠組みとして導入する。
T-KAMは、生成モデリングにおける一般的なトレードオフのエレガントなバランスを提供し、高速な推論、高いサンプル品質、安定したトレーニングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 02:16:28 GMT)
SAMEP: A Secure Protocol for Persistent Context Sharing Across AI Agents [0.0] 安全なエージェントメモリ交換プロトコル(Secure Agent Memory Exchange Protocol)は、AIエージェント間の永続的でセキュアでセマンティックに検索可能なメモリ共有を可能にする新しいフレームワークである。
本プロトコルは,(1)エージェントセッション間の永続的コンテキスト保存,(2)きめ細かいアクセス制御によるセキュアなマルチエージェント協調,(3)関連する歴史的コンテキストの効率的な意味的発見,の3つの重要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 02:20:09 GMT)
Quantum computing for genomics: conceptual challenges and practical perspectives [0.0] 我々は、量子コンピューティングの可能性を評価し、ゲノミクスにおける中心的なタスクの計算を高速化する。
本稿では,量子探索,最適化,機械学習アルゴリズムの最先端課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 17:41:10 GMT)
Quantum Computing and Neuromorphic Computing for Safe, Reliable, and explainable Multi-Agent Reinforcement Learning: Optimal Control in Autonomous Robotics [0.0] 本稿では,安全性,信頼性,説明可能なマルチエージェント強化学習(MARL)における量子コンピューティングとニューロモルフィックコンピューティングの利用について検討する。
目的は、自律エージェントの動作を最適化し、安全性、信頼性、説明可能性を確保するという課題に対処することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 11:58:42 GMT)
Probing coherent electronic superpositions of singly- and doubly-excited states of krypton with attosecond four-wave mixing spectroscopy [0.0] 本稿では,クリプトンにおける自己イオン化電子波束の量子ビート観測について報告する。
信号の分析により、これらのビートは、これまで割り当てられていなかった2つの励起状態が単独の励起状態と相互作用したことに由来することが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 00:30:15 GMT)
Predictive Modeling of Effluent Temperature in SAT Systems Using Ambient Meteorological Data: Implications for Infiltration Management [0.0] 本研究は,シャフダン・SATシステム・リチャージ盆地の上層における流動温度の予測モデルを開発し,評価した。
その結果, 浸透流の温度分布を管理する上で, 季節的温度周期と表土温度の重要性が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:20:09 GMT)
Predicting function of evolutionarily implausible DNA sequences [0.0] 我々はNullsettesと呼ばれる一連の予測タスクを導入し、モデルが機能不全の突然変異を予測する能力を評価する。
変異効果予測性能は非変異体の予測可能性と強く相関していることがわかった。
強いモデル性能の予測可能な確率値の範囲は、シーケンス長に大きく依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 03:20:08 GMT)
Physics-informed neural networks and neural operators for a study of EUV electromagnetic wave diffraction from a lithography mask [0.0] WGNO(Waveguide Neural Operator)は、最も計算コストのかかる部品をニューラルネットワークに置き換えた導波路法に基づいている。
現実的な2Dマスクと3Dマスクの数値実験により、WGNOは最先端の精度と推測時間を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 20:21:31 GMT)
On Fusing ChatGPT and Ensemble Learning in Discon-tinuous Named Entity Recognition in Health Corpora [0.0] アンサンブル法における調停器としてのChatGPTの統合について検討し,DNERタスクの性能向上を目的とした。
提案手法は,5つの最先端NERモデルとChatGPTを組み合わせたカスタムプロンプトエンジニアリングを用いて,アンサンブルアルゴリズムの堅牢性と一般化能力を評価する。
その結果,ChatGPTとアンサンブル学習アルゴリズムの融合はCADEC,ShARe13,ShARe14データセットにおいてSOTAよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 13:54:23 GMT)
Nunchi-Bench: Benchmarking Language Models on Cultural Reasoning with a Focus on Korean Superstition [0.0] 大規模言語モデルの文化的理解を評価するためのベンチマークであるNunchi-Benchを紹介する。
このベンチマークは、31のトピックにまたがる247の質問、事実的知識の評価、文化的に適切なアドバイス、状況的解釈で構成されている。
韓国語と英語の多言語LLMを評価し,韓国語文化の文脈を判断する能力について分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 11:52:09 GMT)
Neural models of multiscale systems: conceptual limitations, stochastic parametrizations, and a climate application [0.0] 気候モデルは、定常統計と外部の摂動に対する応答の両方を捉えなければならない。
現在の自己回帰神経モデルはしばしば前者を再現するが、通常は後者と競合する。
我々は、複雑なシステムの巧妙なエミュレーションにおいて、物理的に根ざした戦略は概念的にも実用的にも重要であると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 03:31:40 GMT)
From Legal Text to Tech Specs: Generative AI's Interpretation of Consent in Privacy Law [0.0] この研究では、LLMを使用してコンプライアンスのためのソフトウェアユースケースを分類する3段階のパイプラインを採用している。
実世界のユースケースに対してLLMをベンチマークすることにより、この研究は、AI駆動のソリューションを活用してソフトウェアの法的コンプライアンスを強化するための洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 23:36:05 GMT)
Fast Re-Trainable Attention Autoencoder for Liquid Sensor Anomaly Detection at the Edge [0.0] 化学・生物学実験室におけるセンサ異常を検出するために, 軽量で, エッジ展開可能なパイプラインを提案する。
カスタムPCBは7つのセンサーチャネルをキャプチャし、それらをローカルネットワークにストリームする。
アテンションベースのワンクラスオートエンコーダは、通常のデータの30分間のトレーニング後に使用可能な状態に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 10:51:58 GMT)
Enhanced accuracy through ensembling of randomly initialized auto-regressive models for time-dependent PDEs [0.0] 機械学習モデルによる自己回帰推論は、連続した予測よりもエラーの蓄積に悩まされ、長期的な精度が制限される。
この課題に対処するために,複数のMLサロゲートモデルを並列にトレーニングし,推論中に集約するディープアンサンブルフレームワークを提案する。
我々はPDEを駆動する3つの力学系 - 不均一なミクロ組織における応力の進化、グレイ・スコット反応拡散、惑星規模の浅層水系 - の枠組みを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 02:25:12 GMT)
Electrons in quantum dots on helium: from charge qubits to synthetic color centers [0.0] ヘリウム(リプルトン)上の毛細血管波の量子場とのカップリングが電子力学にどのように影響するかを研究する。
我々は,結合強度の幅広い範囲において,関連する合成色中心の分光分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 20:50:44 GMT)
Demonstrating Correlation Trends in the Electric Dipole Polarizabilities of Many Low-lying States in Cs I through First-principle Calculations [0.0] セシウム(Cs)における電子相関と高次相対論的効果の研究
原子軌道上の奇数のE1演算子による摂動を考慮し、線形応答法で計算を行う。
我々の最終的な$alpha_d$値は、推定された不確実性と共に、以前の計算と合理的に良い一致を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 08:49:46 GMT)
Conversation Forests: The Key to Fine Tuning Large Language Models for Multi-Turn Medical Conversations is Branching [0.0] 医学において、マルチターン視点は、診断スキーマを学習し、会話のダイナミクスをよりよく理解するために重要である。
サベージ会話フォレスト(Savage Conversation Forests, SCF)は, 分岐会話アーキテクチャを利用した強化学習フレームワークである。
SCFは各ターンで複数の可能な会話継続を生成し、異なる早期応答が下流の相互作用や診断結果にどのように影響するかをモデルが学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 16:49:34 GMT)
Comparative Evaluation of ChatGPT and DeepSeek Across Key NLP Tasks: Strengths, Weaknesses, and Domain-Specific Performance [0.0] 本研究の目的は,5つの主要なNLPタスクにおけるChatGPTとDeepSeekを評価することである。
これらのタスクには、感情分析、トピック分類、テキスト要約、機械翻訳、テキスト翻訳が含まれる。
その結果、DeepSeekは分類安定性と論理的推論に優れており、ChatGPTは微妙な理解と柔軟性を必要とするタスクにおいてより優れた性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:37:20 GMT)
Coarse Addition and the St. Petersburg Paradox: A Heuristic Perspective [0.0] サンクトペテルブルクのパラドックスは、意思決定理論における長年の挑戦である。
期待値が無限のゲームを記述するが、有理有限のステークは決定できない。
本稿では、結果空間の粗いパーティション上に定義された加算の修正操作に基づく代替手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 07:34:46 GMT)
Benchmarking Stochastic Approximation Algorithms for Fairness-Constrained Training of Deep Neural Networks [0.0] 制約付きディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニング能力は、現代の機械学習モデルの公正性向上に有効である。
我々は,米国国勢調査(Folktables)上に構築された大規模公正制約付き実世界の学習タスクの挑戦的ベンチマークを提供する。
我々は最近提案された3つの非実装アルゴリズムを実装・比較することで、ベンチマークの使用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 13:01:18 GMT)
An HTR-LLM Workflow for High-Accuracy Transcription and Analysis of Abbreviated Latin Court Hand [0.0] 本稿では,中世の法律文書の高精度な書き起こしと解析のための,理想的な4段階のワークフローを提示し,検証する。
その結果、このハイブリッド多段階のアプローチは、高品質で分析可能な出力を生成しながら、転写の最も面倒な側面を効果的に自動化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 19:07:15 GMT)
Aggregating Concepts of Fairness and Accuracy in Prediction Algorithms [0.0] 精度と公平度を線形に組み合わせて、予測アルゴリズムの全てを考慮に入れた値を測定するには、十分な理由がある、と私は論じる。
AngwinらによってコンパイルされたCompASデータセットを用いて、精度・公正トレードオフの分析に私の結果を適用します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 14:43:59 GMT)
Adversarial Disentanglement by Backpropagation with Physics-Informed Variational Autoencoder [0.0] 物理系の部分的な知識の下での推測と予測は困難である。
本稿では,物理モデルとデータ駆動モデルの柔軟性を組み合わせた物理インフォームド変分オートエンコーダアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 12:13:59 GMT)
AASeg: Attention Aware Network for Real Time Semantic Segmentation [0.0] リアルタイムセマンティックセグメンテーションのための新しいアテンション・アウェアネットワークであるAASegを提案する。
AASegは精度と効率のトレードオフを実現し、従来のリアルタイム手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 23:06:52 GMT)
A Non-Dominated Sorting Evolutionary Algorithm Updating When Required [0.0] NSGA-IIIは多目的最適化問題における多様性を促進するために一様分散参照点に依存している。
本稿では,参照ベクトル適応を選択的に活性化するハイブリッドアルゴリズムであるNSGA-III with Update When Required (NSGA-III-UR)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 02:28:10 GMT)
A Modular Unsupervised Framework for Attribute Recognition from Unstructured Text [0.0] POSIDは、構造化されていないテキストから構造化属性ベースのプロパティを抽出するフレームワークである。
InciTextデータセットを使用して、行方不明者のユースケースでその効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 08:22:52 GMT)
A Biomimetic Way for Coral-Reef-Inspired Swarm Intelligence for Carbon-Neutral Wastewater Treatment [0.0] 炭素中性排水処理のためのサンゴ礁にインスパイアされた群集相互作用ネットワーク
スケーラビリティは線形トークンの複雑さに起因し、エネルギー除去問題を緩和する。
今後の作業は、AutoMLラッパーをプロジェクトスコープに統合する予定である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 05 Jul 2025 16:19:42 GMT)