Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

Personalization of Large Language Models: A Survey [131.0]
大規模言語モデル(LLM)のパーソナライゼーションは、最近、広範囲のアプリケーションでますます重要になっている。パーソナライズ LLM に関する既存の研究の多くは、(a)パーソナライズされたテキスト生成、または(b)レコメンデーションシステムのようなパーソナライズに関連する下流アプリケーションに LLM を活用することに集中している。パーソナライズされたLSM使用のための分類を導入し、主要な違いと課題を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 02:13:14 GMT)
SpaCE-10: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Large Language Models in Compositional Spatial Intelligence [91.3]
合成空間評価のベンチマークである SpaCE-10 について述べる。 SpaCE-10では、10個の原子空間能力を定義し、8つの合成能力を形成する。 SpaCE-10の共通MLLMの広範な評価を行い、最も先進的なMLLMでさえ、大きなマージンで人間より遅れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:35:40 GMT)
Conformal Prediction for Privacy-Preserving Machine Learning [83.9]
AESで暗号化されたMNISTデータセットの変種を用いて、暗号化されたドメインに直接適用しても、コンフォーマル予測法が有効であることを示す。我々の研究は、安全でプライバシーに配慮した学習システムにおける原則的不確実性定量化の基礎を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:29:14 GMT)
Lightweight Federated Learning over Wireless Edge Networks [83.5]
Federated (FL) はネットワークエッジの代替品であるが、無線ネットワークでは代替品である。閉形式式FL収束ギャップ伝送パワー,モデルプルーニング誤差,量子化を導出する。 LTFLは、実世界のデータセットの実験において最先端のスキームよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:14:17 GMT)
CKAA: Cross-subspace Knowledge Alignment and Aggregation for Robust Continual Learning [80.2]
継続的学習(CL)は、シーケンシャルなタスクストリームから継続的に学習するAIモデルに権限を与える。近年,パラメータ効率のよい微調整(PEFT)によるCL法が注目されている。ミスリード型タスクIDに対するロバスト性を高めるために,クロスサブスペース・ナレッジアライメント・アグリゲーション(CKAA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:11:35 GMT)
Reinforcing Question Answering Agents with Minimalist Policy Gradient Optimization [80.1]
Mujicaは、質問をサブクエストの非循環グラフに分解するプランナーであり、検索と推論を通じて質問を解決するワーカーである。 MyGOは、従来のポリシー更新を勾配的いいねりの最大推定に置き換える、新しい強化学習手法である。複数のデータセットにまたがる実験結果から,マルチホップQA性能向上における MujicaMyGO の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:26:34 GMT)
Perception-Aware Policy Optimization for Multimodal Reasoning [79.6]
現在のマルチモーダル推論における誤りの主な原因は、視覚入力の知覚にある。このボトルネックに対処するため、我々はパーセプション・アウェア・ポリシー最適化(PAPO)を提案する。 PAPOはモデルに対して、完全に内部の監視信号から、推論を学習しながら知覚することを学ぶことを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:48:37 GMT)
Auditing Prompt Caching in Language Model APIs [77.0]
大規模言語モデル(LLM)における即時キャッシュによるプライバシリークについて検討する。 OpenAIを含む7つのAPIプロバイダのユーザ間でのグローバルキャッシュ共有を検出します。 OpenAIの埋め込みモデルがデコーダのみのトランスフォーマーであることの証拠が見つかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:42:28 GMT)
GLIMPSE: Do Large Vision-Language Models Truly Think With Videos or Just Glimpse at Them? [76.7]
GLIMPSEは3,269本のビデオと、11のカテゴリで4,342本以上の視覚中心の質問で構成されている。すべての質問は、人間のアノテータによって慎重に作成され、ビデオ全体を見て、完全なビデオコンテキストを推論する必要がある。ヒトの評価では、GLIMPSEは94.82%の精度を達成しているが、現在のLVLMは重大な課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:44:57 GMT)
Towards Agentic RAG with Deep Reasoning: A Survey of RAG-Reasoning Systems in LLMs [69.1]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識を注入することによって、Large Language Models (LLM) の事実性を高める。逆に、純粋に推論指向のアプローチは、しばしば幻覚的あるいは誤った事実を必要とする。この調査は両鎖を統一的推論-検索の観点から合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:29:41 GMT)
DataDecide: How to Predict Best Pretraining Data with Small Experiments [68.0]
私たちはDataDecideのモデル、データ、評価を公開しています。最大100Bトークン,最大1Bパラメータのモデルサイズ,および3つのランダムシードを用いて,25コーパスにわたる事前学習実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:17:49 GMT)
Advancing Reliable Test-Time Adaptation of Vision-Language Models under Visual Variations [67.4]
視覚言語モデル(VLM)は、素晴らしいゼロショット機能を示すが、ラベル付きデータが利用できない場合、下流タスクの分散シフトに苦慮する。本稿では,信頼性を両面から高めるReliable Test-Time Adaptation (ReTA)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:37:33 GMT)
IDEAL: Influence-Driven Selective Annotations Empower In-Context Learners in Large Language Models [63.2]
本稿では,影響駆動型選択的アノテーション手法を提案する。アノテーションのコストを最小限に抑えつつ、コンテキスト内サンプルの品質を向上させることを目的としている。様々なベンチマークで提案手法の優位性を確認する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:18:48 GMT)
EyeSeg: An Uncertainty-Aware Eye Segmentation Framework for AR/VR [58.3]
EyeSegは拡張現実(AR)と仮想現実(VR)のための不確実性を認識したアイセグメンテーションフレームワーク我々は,従来のアプローチを超越したMIoU,E1,F1,ACCのセグメンテーション改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:33:10 GMT)
Benchmarking Unified Face Attack Detection via Hierarchical Prompt Tuning [58.2]
PADとFFDはそれぞれ物理メディアベースのプレゼンテーションアタックとデジタル編集ベースのDeepFakeから顔データを保護するために提案されている。これら2つのカテゴリの攻撃を同時に処理する統一顔攻撃検出モデルがないことは、主に2つの要因に起因する。本稿では,異なる意味空間から複数の分類基準を適応的に探索する,視覚言語モデルに基づく階層型プロンプトチューニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:22:29 GMT)
Inter2Former: Dynamic Hybrid Attention for Efficient High-Precision Interactive [58.1]
インタラクティブセグメンテーションは、ユーザプロンプトからターゲット領域をセグメンテーションすることで、アノテーション効率を向上させる。現在のアプローチは重要なトレードオフに直面している。密度の高いメソッドは精度が向上するが、CPUデバイスでの処理が著しく遅くなる。そこで我々は,高密度な処理における計算割り当てを最適化することで,この問題に対処するInter2Formerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:33:37 GMT)
Monte Carlo Tree Diffusion for System 2 Planning [57.5]
モンテカルロ木探索(MCTS)の適応探索機能と拡散モデルの生成強度を統合する新しいフレームワークであるモンテカルロ木拡散(MCTD)を紹介する。本手法は,木構造化プロセスとしてデノナイジングを再認識し,部分的にデノナイジングした計画を反復的に評価し,刈り取り,精錬する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:21:39 GMT)
Compression-Aware One-Step Diffusion Model for JPEG Artifact Removal [56.3]
CODiffはJPEGアーティファクト削除のための圧縮対応ワンステップ拡散モデルである。明示的な学習と暗黙的な学習を組み合わせた二重学習戦略を提案する。その結果,CODiffは定量的および視覚的品質指標の両方において,最近の先行手法を超越していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:11:01 GMT)
InternVideo2.5: Empowering Video MLLMs with Long and Rich Context Modeling [56.1]
本稿では,LRC(Long and rich context)モデリングによるビデオ大言語モデル(LM)の性能向上を目的とする。 InternVideo2.5の新バージョンを開発し、ビデオの細かい詳細を知覚するオリジナルのMLLMの能力の向上に焦点をあてる。実験により、このユニークな設計ML LRCは、主流理解ベンチマークにおけるビデオMLLMの結果を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:57:17 GMT)
Online Dense Point Tracking with Streaming Memory [54.2]
デンスポイントトラッキングは、ビデオのかなりの部分を通して、初期フレーム内のすべてのポイントの連続的な追跡を必要とする、困難なタスクである。最近の点追跡アルゴリズムは、通常、最初のフレームから現在のフレームへの間接的な情報伝達のためにスライドウィンドウに依存する。我々は、高密度のtextbfPOint textbfTracking とオンラインビデオ処理のための textbfStreaming メモリを備えた軽量で高速なモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:43:04 GMT)
Your Pretrained Model Tells the Difficulty Itself: A Self-Adaptive Curriculum Learning Paradigm for Natural Language Understanding [53.6]
本稿では,事前学習言語モデルにより予測される難易度に基づいて,微調整例を優先する自己適応型カリキュラム学習パラダイムを提案する。本手法は,4つの自然言語理解(NLU)データセットを用いて,二項分類と多項分類の両方を対象とする手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:36:17 GMT)
Generate Aligned Anomaly: Region-Guided Few-Shot Anomaly Image-Mask Pair Synthesis for Industrial Inspection [53.1]
異常検査は製造業において重要な役割を担っているが、異常サンプルの不足は既存の方法の有効性を制限している。本稿では,GAA (Generate grained Anomaly) を提案する。 GAAは少数のサンプルのみを用いて現実的で多様で意味的に整合した異常を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:56:59 GMT)
Learning-Order Autoregressive Models with Application to Molecular Graph Generation [52.4]
本稿では,データから逐次推定される確率的順序付けを用いて高次元データを生成するARMの変種を紹介する。提案手法は,画像およびグラフ生成において有意義な自己回帰順序を学習できることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:58:31 GMT)
MEGA-Bench: Scaling Multimodal Evaluation to over 500 Real-World Tasks [49.6]
MEGA-Benchは500以上の実世界のタスクにマルチモーダル評価をスケールする評価スイートである。我々は16のエキスパートアノテータから8000以上のサンプルを含む505のタスクを収集し、マルチモーダルタスク空間を広範囲にカバーした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:07:08 GMT)
MEGA: Memory-Efficient 4D Gaussian Splatting for Dynamic Scenes [49.4]
本稿では,4DGSのためのメモリ効率フレームワークを提案する。 TechnicolorとNeural 3D Videoのデータセットで約190$times$と125$times$のストレージ削減を実現している。レンダリング速度とシーン表現の品質を維持し、フィールドに新しい標準を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:07:34 GMT)
MEDTalk: Multimodal Controlled 3D Facial Animation with Dynamic Emotions by Disentangled Embedding [48.5]
MEDTalkは、きめ細かなダイナミックな会話ヘッド生成のための新しいフレームワークである。音声と音声のテキストを統合し、フレームワイドの強度変化を予測し、静的な感情特徴を動的に調整し、リアルな感情表現を生成する。生成した結果は、産業生産パイプラインに便利に統合できます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:17:30 GMT)
Synthesizing world models for bilevel planning [46.2]
理論に基づく強化学習(TBRL)は、このギャップに対処するために設計されたアルゴリズムフレームワークである。 TBRLは理論の階層的表現と、より強力な学習と計画のための効率的なプログラム合成手法を利用する。政策を直接合成する手法が不十分な多様かつ挑戦的なグリッドワールドゲームに対して,このアプローチがうまく適用可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:33:21 GMT)
GI-NAS: Boosting Gradient Inversion Attacks through Adaptive Neural Architecture Search [45.6]
グラディエント・インバージョン・アタック (Gradient Inversion Attacks) は、Federated Learning (FL) システムの伝達勾配を反転させ、ローカルクライアントの機密データを再構築する。勾配反転法の大半は明示的な事前知識に大きく依存しており、現実的なシナリオでは利用できないことが多い。本稿では,ニューラルネットワークを適応的に探索し,ニューラルネットワークの背後にある暗黙の先行情報をキャプチャするニューラルアーキテクチャ探索(GI-NAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 07:00:01 GMT)
Efficient Multi-Person Motion Prediction by Lightweight Spatial and Temporal Interactions [45.5]
空間的・時間的相互作用を単純化し,多人数動作予測のための計算効率の良いモデルを提案する。 CMU-Mocap, MuPoTS-3D, 3DPW の標準データセット上で, マルチメトリックの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 02:16:37 GMT)
READoc: A Unified Benchmark for Realistic Document Structured Extraction [44.4]
本稿では,文書構造化抽出(DSE)を現実的なタスクとして定義したREADocという新しいベンチマークを紹介する。 READocデータセットは、arXiv、GitHub、Zenodoの3,576の多種多様な実世界のドキュメントから派生したものだ。パイプラインツールや専門的なビジュアルモデル,一般的なVLMなどを評価することで,現在の作業と,統合された現実的なDSE目標とのギャップを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:31:12 GMT)
Topic Modeling as Multi-Objective Contrastive Optimization [43.6]
近年の表現学習アプローチは、ログライクリフのエビデンスローバウンド(ELBO)の重み付けされた線形結合と、入力文書のペアを対比する対照的な学習目標を最適化することにより、ニューラルトピックモデルを強化する。本稿では,一組の入力文書間で共有される有用なセマンティクスを捉えるために,話題ベクトルの集合を指向した新しいコントラスト学習手法を提案する。我々のフレームワークは、トピックコヒーレンス、トピックの多様性、下流のパフォーマンスの観点から、高性能なニューラルトピックモデルを一貫して生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:00:42 GMT)
VideoChat-Flash: Hierarchical Compression for Long-Context Video Modeling [43.5]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)における長文ビデオモデリングの重要性本稿では,モデルアーキテクチャ,トレーニングデータ,トレーニング戦略,評価ベンチマークといった側面からこの問題に対処することを目的とする。我々はVideoChat-Flashという強力なビデオMLLMを構築し、メインストリームのビデオベンチマークとショートビデオベンチマークの両方で主要なパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:21:16 GMT)
CATP-LLM: Empowering Large Language Models for Cost-Aware Tool Planning [43.1]
コスト対応ツール計画のためのLCM(CATP-LLM)フレームワークを提案する。具体的には、多分岐非順序計画を作成するためのLLMを強化するためのツール計画言語を設計する。また,多様なタスクから11,100個の評価サンプルを含む,コスト対応プランニングのための最初のデータセットであるOpenCATPについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:15:07 GMT)
Learning-to-Context Slope: Evaluating In-Context Learning Effectiveness Beyond Performance Illusions [42.8]
In-context Learning (ICL) は,大規模言語モデルの性能向上に有効な手法として登場した。現在の評価手法は、信頼性の低下、属性の低下、データ不足のシナリオにおける非現実性に悩まされている。学習ゲインと文脈関連性の間の傾きをモデル化し,ICLの有効性を定量化する新しい指標であるLCSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:01:01 GMT)
A Disentangled Representation Learning Framework for Low-altitude Network Coverage Prediction [42.7]
低高度経済の拡大は、空路設計における低高度ネットワーク被覆(LANC)予測の重要性を浮き彫りにした。専門知識に基づく特徴圧縮と非絡み合い表現学習を組み合わせた二重戦略を導入する。実験により,本フレームワークの有効性が確認され,最高のベースラインアルゴリズムと比較して7%の誤差が減少した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:31:35 GMT)
Modern approaches to building interpretable models of the property market using machine learning on the base of mass cadastral valuation [41.9]
本稿では,初期データの収集,外れ値の同定,データ中のパターンの探索と分析,価格要因の生成と最終選択,モデルの構築,効率評価など,モデリングのすべての段階について述べる。従来の線形回帰法と測地学の手法を組み合わせることで、土地区画の効率的なモデルを構築することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 00:09:43 GMT)
KnowShiftQA: How Robust are RAG Systems when Textbook Knowledge Shifts in K-12 Education? [41.5]
K-12 教育領域における質問応答ツールとして,RAG (Retrieval-Augmented Generation) システムの可能性が示唆された。これらの教科書とLLM(Large Language Models)に固有のパラメトリック知識の相違は、RAGシステムの有効性を損なう可能性がある。 KnowShiftQAはこれらの相違をシミュレートし、仮説的知識の更新を意図的に回答とソース文書の両方に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:41:20 GMT)
Assessing reliability of explanations in unbalanced datasets: a use-case on the occurrence of frost events [40.0]
本研究では,不均衡データセットの特定の場合における説明の信頼性を評価するための予備的な知見を提供する。本稿では, 近隣住民の1次元生成, 説明集約, 説明整合性テストのための指標を活用するマイノリティクラスに着目した簡易な評価法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:12:38 GMT)
Can A Society of Generative Agents Simulate Human Behavior and Inform Public Health Policy? A Case Study on Vaccine Hesitancy [38.6]
大規模言語モデル(LLM)を利用した100個の生成エージェントを備えたVacSimフレームワークについて紹介する。 VacSim ワクチンは,1) 人口統計データに基づくエージェントの集団のインスタンス化,2) ソーシャル・ネットワークを介してエージェントを接続し,社会的ダイナミクスと疾患関連情報の関数としてワクチンの態度をモデル化すること,3) ワクチンの根絶を緩和するための様々な公衆衛生介入の設計と評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 07:36:02 GMT)
High-Fidelity Differential-information Driven Binary Vision Transformer [38.2]
ビジョントランスフォーマーのバイナリ化(ViT)は、高い計算/ストレージ要求とエッジデバイスデプロイメントの制約の間のトレードオフに対処する、有望なアプローチを提供する。本稿では,従来の ViT アーキテクチャと計算効率を両立させながら,高情報化が可能な新しいバイナリ ViT である DIDB-ViT を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 02:11:14 GMT)
SpreadPy: A Python tool for modelling spreading activation and superdiffusion in cognitive multiplex networks [37.8]
SpreadPyは、認知単層ネットワークと多重ネットワークにおけるアクティベーションの拡散をシミュレートするPythonライブラリである。シミュレーション結果を知識モデリングにおける基礎理論と比較することにより、SpreadPyは、アクティベーションダイナミクスが認知、心理学、臨床現象をどのように反映するかを体系的に研究することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 13:49:29 GMT)
Ref-Long: Benchmarking the Long-context Referencing Capability of Long-context Language Models [36.7]
長文言語モデル(LCLM)は、長文理解タスクにおいて印象的な機能を示した。長文参照は、LCLMが関心のある項目を長文データの特定の部分に属性付けする必要がある重要なタスクである。本稿では,LCLMの長文参照能力を評価するための新しいベンチマークであるRef-Longを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:17:53 GMT)
La-Proteina: Atomistic Protein Generation via Partially Latent Flow Matching [36.3]
本稿では,新しい部分潜伏タンパク質表現に基づく原子性タンパク質設計のためのLa-Proteinaを紹介する。 La-Proteinaは、全原子共設計可能性、多様性、構造的妥当性を含む、複数の世代ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。 La-Proteinaは800個の残基の共設計可能なタンパク質を生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:01:50 GMT)
Sub-Scaling Laws: On the Role of Data Density and Training Strategies in LLMs [36.0]
データ品質とトレーニング戦略がモデル性能に与える影響について検討する。我々は、サブスケーリングに寄与する重要な要因として、高データ密度と非最適リソース割り当てを同定する。本稿では,サブスケーリング体制の性能をよりよく予測する準最適スケーリング法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:15:24 GMT)
GenAI-based Multi-Agent Reinforcement Learning towards Distributed Agent Intelligence: A Generative-RL Agent Perspective [35.6]
我々は、AIに基づく強化学習を通じて、リアクティブからプロアクティブなマルチエージェントインテリジェンスへの変革的パラダイムシフトを論じる。生成的RLエージェントは、即時観測に反応するのではなく、環境の進化をモデル化し、他のエージェントの振る舞いを予測し、協調されたアクションシーケンスを生成し、長期的ダイナミクスの戦略的推論を行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:02:43 GMT)
LLaVA-CoT: Let Vision Language Models Reason Step-by-Step [34.3]
LLaVA-CoTは、自律的な多段階推論を行うために設計された大型ビジョンランゲージモデル(VLM)である。チェーン・オブ・シークレットのプロンプトとは異なり、LLaVA-CoTは独立に要約、視覚的解釈、論理的推論、結論生成の逐次的な段階に関与する。 100kのトレーニングサンプルとテストタイムのスケーリングだけで、LLaVA-CoTは、幅広いマルチモーダル推論ベンチマークでベースモデルを9.4%上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:36:59 GMT)
Latent Functional Maps: a spectral framework for representation alignment [34.2]
表現学習コミュニティに多目的フレームワークを導入し、(i)異なる空間を解釈可能な方法で比較し、その内在的類似性を測定すること、(ii)教師なしと弱教師付きの両方で対応性を見出すこと、(iii)異なる空間間の表現を効果的に伝達すること。我々は, 縫合作業から検索作業, および複数のモダリティに至るまで, 様々なアプリケーションにおいて, フレームワークを検証し, 表現アライメントのためのスウィスアームナイフとして機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:24:02 GMT)
OmniSQL: Synthesizing High-quality Text-to-SQL Data at Scale [31.9]
本研究では,大規模で高品質で多様なデータセットを人間の介入なしに自動合成する,新しいスケーラブルなテキスト・データ・フレームワークを提案する。 16,000以上の合成データベースにまたがる250万のサンプルを含む,最初の100万規模のテキスト・データセットであるSyn-2.5Mを紹介した。我々は,7B,14B,32Bの3つのサイズで利用可能な,オープンソースの強力なテキスト・ツー・モデルであるOmniを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:49:18 GMT)
Large Language Models Encode Semantics in Low-Dimensional Linear Subspaces [31.4]
大規模言語モデル(LLM)の空間幾何学を理解することは、それらの振る舞いを解釈し、アライメントを改善する鍵となる。 baturay LLMが意味理解に関連する内部的な組織構造を調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:03:25 GMT)
RedOne: Revealing Domain-specific LLM Post-Training in Social Networking Services [31.1]
ソーシャルネットワーキングサービス(SNS)のためのドメイン固有言語モデルRedOneを紹介する。 RedOneは、継続事前トレーニング、教師付き微調整、優先度最適化からなる3段階のトレーニング戦略によって開発された。 8つの主要なSNSタスクで平均14.02%、SNSバイリンガル評価ベンチマークで7.56%の改善が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 02:22:59 GMT)
EPT-2 Technical Report [30.5]
EPT-2は、地球系予測のための基礎AIモデルの地球物理変換器シリーズの最新版である。 Microsoft Auroraのような主要なAI天気モデルと、運用数値予測システムであるIFS HRESを一貫して上回っている。同時に、確率予測のためのETT-2の摂動に基づくアンサンブルモデル、EPT-2eを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:32:13 GMT)
MENTOR: Efficient Multimodal-Conditioned Tuning for Autoregressive Vision Generation Models [30.5]
最近のテキスト・ツー・イメージモデルは、正確な視覚制御、マルチモーダル入力のバランス、複雑な画像生成のための広範な訓練を必要とする。自己回帰型マルチモーダル画像生成のための効率的なマルチモーダルコンディショニングのための新しいフレームワークであるMENTORを提案する。本手法は,拡散法に比べて画像再構成精度,タスク適応性,トレーニング効率の向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:52:59 GMT)
Approaching Rate-Distortion Limits in Neural Compression with Lattice Transform Coding [29.7]
内在次元が1より大きい合成源に対して, ニューラル圧縮が極めて最適であることを示す。潜時空間における整数丸めでは、ニューラル変換によって誘導される量子化領域は正方形のままであり、最適なベクトル量子化の領域と一致しない。代わりに格子量子化を提案し、妥当な複雑さで最適ベクトル量子化をほぼ回復することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:09:51 GMT)
The CoNLL-2013 Shared Task on Grammatical Error Correction [28.1]
タスク定義を与え、データセットを示し、共有タスクで使用される評価指標とスコアラを記述する。また、参加チームが採用する様々なアプローチの概要と評価結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:21:05 GMT)
DiPT: Enhancing LLM reasoning through diversified perspective-taking [27.4]
既存の言語モデル推論の改善作業は、通常、単一のソリューションパスを探索する。本稿では,社会学における視点学習にヒントを得て,新しいアプローチであるDiPTを紹介する。これにより、モデルは問題のコンテキストをより深く理解し、最も効果的なソリューションパスを特定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:25:09 GMT)
From Fragments to Facts: A Curriculum-Driven DPO Approach for Generating Hindi News Veracity Explanations [27.2]
急激な誤報の時代には、特にヒンディー語のような表現不足の言語では、信頼できるニュース説明を生成することが不可欠である。本稿では,DPO(Direct Preference Optimization)とカリキュラム学習を統合した新しいフレームワークを提案する。 LLM (Mistral, Llama, Gemma) と PLM (mBART, mT5) による実験は、コヒーレントで文脈的に関係のある説明を生成する上で、フレームワークの有効性を確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:59:01 GMT)
Towards Reliable Forgetting: A Survey on Machine Unlearning Verification [26.9]
本稿では,機械学習の検証手法に関する最初の構造化された調査について述べる。本稿では,現在の手法を行動検証とパラメトリック検証の2つの主要なカテゴリに分類する分類法を提案する。基礎となる仮定、強度、限界を調べ、実践的なデプロイメントにおける潜在的な脆弱性を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:31:03 GMT)
Token Compression Meets Compact Vision Transformers: A Survey and Comparative Evaluation for Edge AI [26.5]
コンピュータビジョンにおける視覚変換器(ViT)推論のための強力なツールとして、トークン圧縮技術が登場した。本稿では,最初の系統分類法とトークン圧縮法の比較研究について述べる。提案実験により, トークン圧縮法は汎用 ViT に対して有効であるが, コンパクトな設計に直接適用した場合は, 性能が低下することが多いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:26:05 GMT)
CAN-Trace Attack: Exploit CAN Messages to Uncover Driving Trajectories [25.4]
本稿では,CANエリアネットワーク(Controller Area Network, CAN)メッセージを利用した新たなプライバシ攻撃機構であるCAN-Traceを紹介した。 CAN-Traceは、道路ネットワークと比較して、生成されたグラフにグラフマッチングアルゴリズムを適用して、走行軌跡を特定する。都市部では90.59%、郊外部では99.41%の攻撃成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 13:31:07 GMT)
Scalpel vs. Hammer: GRPO Amplifies Existing Capabilities, SFT Replaces Them [25.3]
一般的な2つのアプローチは強化学習(RL)と教師付き微調整(SFT)である。 MMLUのような知識集約型ベンチマークでは,RLは数学の領域内ゲインとわずかに低下することがわかった。 SFTはさらなる更新を示し、中間層クエリにも影響し、ドメイン外劣化を引き起こした可能性があると推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:04:17 GMT)
Fourier Basis Mapping: A Time-Frequency Learning Framework for Time Series Forecasting [25.3]
本稿では,時間周波数空間におけるフーリエ基底展開とマッピングによる時間周波数特徴の統合手法を提案する。本手法は時間的特性を保ちながら明確な周波数特徴を抽出する。結果は、長期および短期の予測タスクにおいて、多様な実世界のデータセットで検証される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 01:45:27 GMT)
LLMs Meet Cross-Modal Time Series Analytics: Overview and Directions [25.2]
大規模言語モデル(LLM)は、時系列分析のための有望なパラダイムとして登場した。本チュートリアルは,マルチモーダル時系列解析における実世界の問題解決におけるLLMの実践的応用の拡大を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:47:32 GMT)
MCEval: A Dynamic Framework for Fair Multilingual Cultural Evaluation of LLMs [25.1]
大規模な言語モデルは、文化的バイアスと限定的な文化的理解能力を示す。動的文化的質問構築を用いた多言語評価フレームワークであるMCEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:24:35 GMT)
MIGE: Mutually Enhanced Multimodal Instruction-Based Image Generation and Editing [25.1]
MIGEはマルチモーダル命令を使ってタスク表現を標準化する統合フレームワークである。まず、対象駆動生成を空白キャンバス上の生成として扱い、命令ベースの編集を既存の画像の修正として扱う。 MIGEは、命令ベースの主観的編集の新しいタスクにSOTAを設定しながら、主観的生成と命令に基づく編集の両面で優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 13:33:09 GMT)
Incentive-Aware Dynamic Resource Allocation under Long-Term Cost Constraints [24.8]
本研究では,再利用可能な資源の戦略的エージェントへの動的割り当てについて検討する。戦略行動に頑健な原始二重手法を実現するインセンティブ対応フレームワークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:18:02 GMT)
NMIXX: Domain-Adapted Neural Embeddings for Cross-Lingual eXploration of Finance [24.7]
汎用文埋め込みモデルは、しばしば専門的な財務意味論を捉えるのに苦労する。 NMIXXは18.8Kの高信頼三重項を微調整した言語間埋め込みモデルのスイートである。 KorFinSTSもリリースしています。これはニュース、開示、調査レポート、規制にまたがるベンチマークです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:14:57 GMT)
Cascade Speculative Drafting for Even Faster LLM Inference [24.2]
投機的復号化により、大言語モデル(LLM)推論の効率が向上する。本稿では2種類のカスケードを組み込んだ投機的実行アルゴリズムCascade Speculative Draftingを紹介する。 CSドラフトは,対象モデルと同じ出力分布を保ちながら,実験のベースラインよりも高い高速化を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:45:40 GMT)
Fair Domain Generalization: An Information-Theoretic View [23.9]
ドメイン一般化(DG)とアルゴリズムフェアネスは、機械学習における2つの重要な課題である。未確認領域における予測リスクと公平性違反の最小化を目的としたフェアドメイン一般化(FairDG)の課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:47:45 GMT)
Data-Centric Human Preference with Rationales for Direct Preference Alignment [23.2]
本稿では,人間の嗜好の背景にある理由を説明する理屈による標準選好ペアの強化を提案する。包括的分析により,合理性を取り入れることで学習効率が向上することが示された。本研究は,優先学習における思慮深いデータ設計の可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:41:48 GMT)
Fine-tuning Large Language Model for Automated Algorithm Design [23.0]
アルゴリズム設計のための大規模言語モデル(LLM)の微調整について検討する。我々の実験は3つの異なるアルゴリズム設計タスクにまたがっている。以上の結果から, 微調整LLMは市販のLLMよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:21:23 GMT)
An Analysis of Action-Value Temporal-Difference Methods That Learn State Values [22.9]
我々は、Regularized Dueling Q-learning (RDQ)と呼ばれる新しいAV学習アルゴリズムを導入し、MinAtarベンチマークでDueling DQNを著しく上回っている。予測環境では,両家庭ともSarsaよりも効率がよいが,制御環境でのQ-ラーニングよりもAV-ラーニング法の方が大きなメリットがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 07:34:33 GMT)
Regret Analysis of Posterior Sampling-Based Expected Improvement for Bayesian Optimization [22.8]
本稿では,後部サンプルパスの最大値からEIを評価するEIのランダムな変種を解析する。この後続サンプリングに基づくランダムEIは、ブラックボックス関数がガウス過程に従うという仮定の下で、準線形ベイズ累積後悔境界を達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:37:31 GMT)
CCDM: Continuous Conditional Diffusion Models for Image Generation [22.7]
条件拡散モデル(CDM)は連続条件生成モデリング(CCGM)に代わる有望な選択肢を提供する CDMは、特別に設計された条件拡散プロセス、新しいハード・ヴィジナル・イメージ・デノージング・ロス、効率的な条件サンプリング・プロシージャによる既存の制限に対処する。 CCDMは最先端のCCGMモデルより優れており,新たなベンチマークが確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:49:31 GMT)
Balanced Training Data Augmentation for Aspect-Based Sentiment Analysis [21.5]
アスペクトベースの感情分析(ABSA)は、ソーシャルメディアのシナリオにおいて重要なきめ細かなタスクである。本稿では,LLMに基づくトレーニングデータ拡張を用いたABSA手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:07:07 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） (Sun, 13 Jul 2025 22:06:13 GMT)
StreamUni: Achieving Streaming Speech Translation with a Unified Large Speech-Language Model [21.0]
ストリーム音声翻訳(StreamST)は、ポリシーとして知られる適切なタイミングで翻訳を生成する必要がある。既存のStreamSTメソッドは通常、同時音声翻訳(SimulST)と呼ばれる文レベルの音声セグメントで動作する。本稿では,Large Speech-Language Model (LSLM) を用いてStreamSTを実現するStreamUniを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 01:40:13 GMT)
A Mixture of Linear Corrections Generates Secure Code [20.9]
大規模言語モデル(LLM)は、洗練されたコード生成タスクに熟練しているが、コードの脆弱性を確実に検出または回避するには効果がない。現在のLLMは、脆弱なコードとセキュアなコードとを区別する正確な内部表現を符号化している。本研究では,モデルのトークン生成確率を補正によって微調整する推論時ステアリング手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:27:33 GMT)
Tight Bound for Quantum Unitary Time-Reversal [20.7]
ダイヤモンド標準誤差$epsilon$内の単位時間反転に対して、厳密なクエリを提供する。我々の結果は、約実装のためのクエリのバウンド$Omega(d2)$が、無関係なフェーズまで$U$になることを意味します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 07:10:14 GMT)
Efficient Molecular Conformer Generation with SO(3)-Averaged Flow Matching and Reflow [20.7]
本稿では,3次元分子コンホメータ生成のための生成モデルの訓練と推定を高速化する2つのメカニズムを提案する。高速な推論のために,フローベースモデルの再流動蒸留法により,数段階,あるいは1段階の分子コンホメータ生成を高品質に行うことが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:48:21 GMT)
LASER: Attention with Exponential Transformation [20.2]
注意機構のソフトマックス操作により逆伝播する勾配を解析し、これらの勾配が小さい場合が多いことを観察する。我々は、より大きな勾配信号を受け入れることを解析的に示すLASERと呼ばれる新しい注意機構を導入する。既存のアテンション実装に小さな変更を加えることで、LASERのアテンションを実装することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:20:50 GMT)
Securing Transformer-based AI Execution via Unified TEEs and Crypto-protected Accelerators [19.9]
マシンラーニングは信頼できないクラウドインフラストラクチャ上で動作し、データとモデルを潜在的な侵害に晒す。信頼された実行環境(TEE)内で完全にモデル推論を実行すると、非自明なスローダウンが発生する。異種TEEおよびアクセラレータシステムにおけるセキュアトランスフォーマー推論を実現するフレームワークであるTwinShieldを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 01:36:44 GMT)
From Reasoning to Super-Intelligence: A Search-Theoretic Perspective [19.8]
大型言語モデル(LLM)の問題解決能力を高める強力なツールとして、Chain-of-Thought(CoT)推論が登場した。分散ドリフト,組込み探索の欠如,指数的推論コストなど,効果的なCoT学習を妨げる中核的障害を同定する。検証者によって導かれる深度優先探索として推論を明示的にモデル化する新しい学習パラダイムであるDligent Learnerを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:18:23 GMT)
Hierarchical Attention Fusion of Visual and Textual Representations for Cross-Domain Sequential Recommendation [19.7]
クロスドメインシークエンシャルレコメンデーション(CDSR)は、複数のドメインにわたる歴史的なインタラクションを活用することで、ユーザの振る舞いを予測する。本稿では,視覚的・テキスト的表現の階層的意図融合(HAF-VT)を提案する。階層的な注意機構は、人間の情報統合を模倣して、単一ドメインとクロスドメインの好みを共同で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:22:06 GMT)
PHOENIX: Pauli-Based High-Level Optimization Engine for Instruction Execution on NISQ Devices [19.6]
本研究はPHOENIXについて紹介する。PHOENIXは、一般的なハミルトンシミュレーションプログラムのための、主にハイレベルなPauliベース中間表現(IR)で動作するコンパイルフレームワークである。実験の結果、PHOENIXは様々なプログラムカテゴリ、バックエンドISA、ハードウェアトポロジでSOTA VQAコンパイラ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, 13 Jul 2025 04:26:35 GMT)
Online Micro-gesture Recognition Using Data Augmentation and Spatial-Temporal Attention [19.3]
我々は,IJCAI 2025 MiGA Challengeのマイクロジェスチャオンライン認識トラックに対して,我々のチームが開発した最新のソリューションであるHFUT-VUTを紹介する。我々の解はF1スコア38.03を達成し、前回の最先端を37.9%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:38:17 GMT)
Memory-Augmented SAM2 for Training-Free Surgical Video Segmentation [18.7]
トレーニング不要なビデオオブジェクトセグメンテーション戦略である Memory Augmented (MA)-SAM2 を導入する。 MA-SAM2は、複雑な楽器の動きから生じる閉塞や相互作用に対して強い堅牢性を示す。 MA-SAM2は追加のパラメータを導入せず、さらなるトレーニングも必要とせず、EndoVis 2017とEndoVis 2018データセットでSAM2よりも4.36%と6.1%のパフォーマンス向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:05:25 GMT)
Interpretable Time Series Autoregression for Periodicity Quantification [18.6]
時系列自動回帰(英: Time series autoregression、AR)は、実世界のシステムにおける自動相関と周期構造のための古典的なツールである。 SAR(sparse autoregression)を導入してこのモデルを再検討し、支配的な周期を分離するために$ell$-norm制約を用いる。大規模移動・気候時系列の枠組みを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:53:21 GMT)
Reinforced Reasoning for Embodied Planning [18.4]
身体的計画では、エージェントは動的視覚観察と自然言語の目標に基づいて、一貫性のある多段階決定を行う必要がある。具体的計画にR1スタイルの推論強化をもたらす強化微調整フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:27:37 GMT)
Adversarial Demonstration Learning for Low-resource NER Using Dual Similarity [18.3]
低リソースシナリオにおける実演学習に基づく名前付きエンティティ認識の問題について検討する。実演例を選択する既存の方法は意味的類似性に依存している。機能の類似性は、大幅なパフォーマンス向上をもたらすことを示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 07:16:08 GMT)
AICrypto: A Comprehensive Benchmark For Evaluating Cryptography Capabilities of Large Language Models [18.2]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にまたがる顕著な機能を示している。本ベンチマークでは, 複数選択質問135件, キャプチャー・ザ・フラッグ(CTF)150件, 証明問題18件からなる。 LLMをリードする17のモデルの評価は、最先端のモデルが暗号概念を記憶する上で、人間の専門家と一致しているか、さらに上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:11:01 GMT)
Visuo-Acoustic Hand Pose and Contact Estimation [18.2]
ロボットのデータ収集、没入型仮想環境、バイオメカニカル分析には、手ポーズと手動接触イベントの正確な推定が不可欠である。 VibeMeshは、視覚をアクティブな音響センサーで融合させ、高密度で頂点ごとの接触推定を行う新しいウェアラブルシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:43:24 GMT)
Beyond Multiple Choice: Evaluating Steering Vectors for Adaptive Free-Form Summarization [17.7]
我々は,話題の焦点,感情,毒性,可読性を制御するためのステアリングベクターの有効性を徹底的に評価した。ステアリングは対象の要約特性を効果的に制御するが,高いステアリング強度は本質的および外生的テキスト品質の両方を常に劣化させる。本研究では, ステアリングベクトルを自由形式生成タスクに適用する場合, 制御強度とテキスト品質保全のトレードオフを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:10:37 GMT)
ExpStar: Towards Automatic Commentary Generation for Multi-discipline Scientific Experiments [17.6]
本稿では,多分野の科学実験における注釈自動生成の課題について紹介する。実験コメント生成に適した最初のデータセットである textitExpInstruct を構築した。本稿では,検索強化機構を利用して外部知識を適応的にアクセスし,評価し,活用する自動実験注釈生成モデルExpStarを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:09:58 GMT)
Signed Graph Learning: Algorithms and Theory [17.4]
実世界のデータは、しばしばデータサンプル間の関係を通して表現され、グラフ構造を形成する。現在のグラフ学習研究は主に符号なしグラフに焦点を当てている。我々はスムーズな符号付きグラフ信号の集合をキャプチャする手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:33:26 GMT)
Nesterov Finds GRAAL: Optimal and Adaptive Gradient Method for Convex Optimization [17.2]
GRAAL(Malitsky, 2020)を含む適応勾配法が開発されている。我々は,このアルゴリズムがリプシッツ滑らかな関数に対する最適収束率を達成することを証明した。既存の方法とは対照的に、複雑性において対数加法項のコストを犠牲にして、任意の、さらに極端に小さな初期段階化を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:07:45 GMT)
DH-FaceVid-1K: A Large-Scale High-Quality Dataset for Face Video Generation [17.0]
人間の顔ビデオデータセット textbfDH-FaceVid-1K を導入する。私たちのコレクションは合計1200時間で、2万人以上のビデオクリップが270,043本含まれています。我々の主な目的は、顔ビデオデータセットの提供であり、特にアジアの顔の表現不足に対処することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 07:52:42 GMT)
DRPCA-Net: Make Robust PCA Great Again for Infrared Small Target Detection [16.9]
赤外線小目標検出は、リモートセンシング、産業監視、一般用途において重要な役割を担っている。近年のディープラーニングによる進歩にもかかわらず、多くのエンドツーエンドの畳み込みモデルは、ますます複雑なアーキテクチャを積み重ねることでパフォーマンスを追求する傾向にある。本研究では,空間認識を学習可能なアーキテクチャに統合した新しい深層展開ネットワークであるDynamic RPCA Network (CA-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:55:51 GMT)
An Exploration of Knowledge Editing for Arabic [16.7]
我々は、ZsREとCounterfactベンチマークのアラビア翻訳に関する4つの方法を評価する。 Llama-2-7B-chatの実験は、パラメータベースの手法が言語間一般化に苦慮していることを示している。我々は、Learning-To-Edit(LTE)を多言語設定に拡張し、アラビア語と英語の合同学習が編集性と転送性の両方を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 13:49:52 GMT)
Large Language Model Psychometrics: A Systematic Review of Evaluation, Validation, and Enhancement [16.6]
本稿は, LLM心理学の新しい学際分野について紹介し, 合成する。心理学は人格、価値観、知性といった人間の心理学の無形側面を定量化する。最終的にこのレビューは、人間レベルのAIに合わせて将来の評価パラダイムを開発するための実用的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:25:01 GMT)
Consistency Trajectory Planning: High-Quality and Efficient Trajectory Optimization for Offline Model-Based Reinforcement Learning [16.1]
本稿では,新しいオフラインモデルに基づく強化学習手法であるConsistency Trajectory Planning (CTP)を紹介する。 CTPは、政策品質を著しく低下させることなく、高速で単一ステップの軌道生成をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:31:11 GMT)
MoRE: A Mixture of Reflectors Framework for Large Language Model-Based Sequential Recommendation [16.1]
大規模言語モデル(LLM)は、シーケンシャルなレコメンデーションにおいて最先端のアプローチとして登場した。これらのギャップに対処するために、3つの視点対応のオフライン反射プロセスを導入するMOREを提案する。 MoREのメタリフレクタは自己改善戦略と動的選択機構を採用し、進化するユーザの好みに適応する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:32:15 GMT)
SimStep: Chain-of-Abstractions for Incremental Specification and Debugging of AI-Generated Interactive Simulations [16.0]
CoA(Chain-of-Abstractions)は、プログラミングの中核的な能力を取り戻す方法である。 CoAは、合成プロセスを認知的に意味のある、タスクに沿った一連の表現に分解する。 SimStepは4つの中間抽象化を通じてシミュレーションを作成する教師のためのオーサリング環境である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:54:17 GMT)
Cultivating Pluralism In Algorithmic Monoculture: The Community Alignment Dataset [15.6]
本研究は,21種類のLLMの反応に比べて,ヒトの嗜好の変動が有意に大きいことを示す。このことは、候補集合を生成する際に、負に相関するサンプリングの必要性を動機付けていると論じる。コミュニティアライメント(Community Alignment)は,これまでで最大かつ最も代表的な多言語およびマルチターンの嗜好データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:34:22 GMT)
A Scalable and Efficient Signal Integration System for Job Matching [15.5]
LinkedInは、ジョブマッチング製品のレコメンデーションシステム構築において、さまざまなモデリング課題に直面している。我々は,Large Language Models(LLM)とGraph Neural Networks(GNN)を組み合わせたSTARシステムを開発した。私たちの重要なコントリビューションには、産業アプリケーションへの埋め込みを構築するための堅牢な方法論、ハイパフォーマンスなレコメンデーションのためのスケーラブルなGNN-LLM統合、実世界のモデルデプロイメントのための実践的な洞察が含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:23:37 GMT)
Adaptive Federated LoRA in Heterogeneous Wireless Networks with Independent Sampling [15.2]
Federated LoRAは、分散デバイス上で大きな言語モデルを効率的に微調整する技術として登場した。本稿では,システムとデータの不均一性の両方の下で微調整を行う独立したフェデレーションコンバージェンスウォールクロック時間を提案する。実験により,本手法は,様々なモデルやデータセットを対象とした最先端手法と比較して,ウォールクロック時間を短縮することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:55:55 GMT)
Relation-aware Hierarchical Prompt for Open-vocabulary Scene Graph Generation [14.8]
Open-vocabulary Scene Graph Generation (OV-SGG)は、視覚的関係表現とオープンな語彙的テキスト表現を整合させることにより、クローズドセットの仮定の限界を克服する。既存のOV-SGG法は、固定されたテキスト表現によって制約され、画像テキストアライメントの多様性と精度が制限される。本稿では,対象物と地域固有の関係情報を統合することでテキスト表現を向上させるRAHP(Relation-Aware Hierarchical Prompting)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:17:56 GMT)
Impact of Clifford operations on non-stabilizing power and quantum chaos [14.4]
非安定化器性は、絡み合いとともに、フォールトトレラント量子計算にとって重要な要素である。クリフォード演算と非クリフォード演算を混合した回路における非安定化剤の生成と熱化について検討する。我々の研究は、量子計算資源の理解と、量子カオスにおけるそれらの役割に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:07:13 GMT)
It Only Gets Worse: Revisiting DL-Based Vulnerability Detectors from a Practical Perspective [14.3]
VulTegraは、脆弱性検出のためのスクラッチトレーニングされたDLモデルと事前トレーニングされたDLモデルを比較する。最先端のSOTA(State-of-the-art)検出器は、依然として低い一貫性、限られた現実世界能力、スケーラビリティの課題に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:02:56 GMT)
Learning Flexible Forward Trajectories for Masked Molecular Diffusion [14.2]
仮面拡散モデル (MDMs) は離散データのモデリングにおいて顕著な進歩を遂げているが、分子生成におけるそのポテンシャルは未解明のままである。標準MDMを適用すると、性能が著しく低下するという驚くべき結果が紹介される。本研究では, 分子グラフ間の衝突を避けるため, 要素ごとの分解軌道を編成するMasked Element-wise Learnable Diffusion (MELD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:11:54 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, 13 Jul 2025 10:35:58 GMT)
DriveMRP: Enhancing Vision-Language Models with Synthetic Motion Data for Motion Risk Prediction [14.0]
本研究では,エゴ車,他の車両,環境の3つの側面からリスクをモデル化するために,バードアイビュー(BEV)に基づくモーションシミュレーション手法を提案する。これにより、ビジョン・ランゲージ・モデルに適したプラグイン・アンド・プレイ高リスクモーションデータを合成できる。我々は、HDMRP-Agentという、VLMに依存しないモーションリスク推定フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:16:06 GMT)
Generative Cognitive Diagnosis [13.9]
本稿では,認知診断を予測モデルから生成モデルへ根本的にシフトさせる新しい生成診断パラダイムを提案する。生成項目応答理論(G-IRT)と生成的ニューラル認知診断モデル(G-NCDM)という,このパラダイムの単純かつ効果的な2つのインスタンス化を提案する。我々のフレームワークは、人工知能における認知診断の新たな道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:55:05 GMT)
DRAGD: A Federated Unlearning Data Reconstruction Attack Based on Gradient Differences [13.5]
フェデレートされたアンラーニングは、データのプライバシを保持しながら機械学習を可能にする。未学習プロセス中の勾配交換は、削除されたデータに関する機密情報を漏洩させることができる。 DRAGDは, 学習前後の勾配差を利用して, 忘れられたデータの再構成を行う新しい攻撃である。また、DRAGDの拡張版であるDRAGDPを公開事前データを利用して再構成精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:16:43 GMT)
LLM-Driven Usefulness Labeling for IR Evaluation [13.2]
本研究は,ユーザの検索意図と課題目標を考慮した重要な評価指標であるLCM生成実用性ラベルに焦点を当てた。本実験では,タスクレベル,クエリレベル,文書レベルの特徴と,文書の有用性を定義する上で欠かせないユーザ検索行動信号を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:59:42 GMT)
RealCam-I2V: Real-World Image-to-Video Generation with Interactive Complex Camera Control [12.8]
RealCam-I2Vはモノクロメートル法深度推定を統合する新しいビデオ生成フレームワークである。トレーニング中、再構成された3Dシーンは、メトリックスケールに対するカメラパラメータのスケーリングを可能にする。 RealCam-I2Vは、RealEstate10Kおよびドメイン外画像の制御性とビデオ品質を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:12:15 GMT)
AdaAugment: A Tuning-Free and Adaptive Approach to Enhance Data Augmentation [12.7]
AdaAugmentは、ディープモデルのためのチューニング不要適応拡張手法である。ターゲットネットワークからのリアルタイムフィードバックに基づいて、拡張のマグニチュードを適応する。実験では、他の最先端のDAメソッドよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:34:26 GMT)
WordCraft: Interactive Artistic Typography with Attention Awareness and Noise Blending [12.7]
アートタイポグラフィーは、創造的かつ妥当な視覚効果を持つ入力文字をスタイリングすることを目的としている。従来のアプローチは手動設計に大きく依存するが、最近の生成モデル、特に拡散型手法は自動文字スタイリングを可能にしている。我々はこれらの制限に対処するために拡散モデルを統合するインタラクティブなアートタイポグラフィーシステムであるWordCraftを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:49:09 GMT)
Task-Agnostic Pre-training and Task-Guided Fine-tuning for Versatile Diffusion Planner [12.4]
拡散モデルはマルチタスクの軌跡をモデル化する能力を示した。既存のマルチタスクプランナやポリシーは、通常、マルチタスクの模倣によるタスク固有のデモンストレーションや、タスク固有の報酬ラベルを必要とする。本稿では,タスク非依存の準最適軌道を含む大規模劣等データを活用する多目的拡散プランナを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:10:26 GMT)
Self-supervised pretraining of vision transformers for animal behavioral analysis and neural encoding [12.3]
BEAST(Behavioral Analysis via Self-supervised pretraining of Transformers)は、様々な神経行動分析のために実験固有の視覚変換器を事前訓練する新しいフレームワークである。本手法は,ラベル付きデータが不足しているシナリオにおいて,行動解析を高速化する,強力で汎用的なバックボーンモデルを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:43:05 GMT)
CalFuse: Feature Calibration Enhanced Parameter Fusion for Class-Continual Learning [12.0]
CCL(Class-Continual Learning)は、モデルが従来のクラスを維持しながら、新しいクラスの知識を継続的に学習することを可能にする。従来のCCLメソッドは視覚的特徴に依存しており、複雑なマルチモーダルシナリオでの有効性を制限している。動的知識融合を行う拡張パラメータ融合のためのフレームワークであるCalFuseを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:03:20 GMT)
Discovering Governing Equations in the Presence of Uncertainty [11.8]
本研究では, 力学系を基礎とする支配方程式を一貫して発見する鍵として, 測定ノイズとともに, システムの変動性を考慮した説明が重要であることを理論的に論じる。 SIPは、スパース同定ダイナミクス(SINDy)とその変種に対する平均82%の正方程式を一貫して同定することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:31:25 GMT)
Towards Fine-Grained Adaptation of CLIP via a Self-Trained Alignment Score [11.7]
適応中の微粒な相互モーダル相互作用をモデル化すると、より正確でクラス別な擬似ラベルが得られることを示す。局所化画像特徴と記述言語埋め込みとを動的に整合させる革新的なアプローチであるFAIR(ファインフルアライメント・アンド・インタラクション・リファインメント)を導入する。当社のアプローチであるFAIRは、きめ細かな教師なし適応において大幅なパフォーマンス向上を実現し、2.78%という顕著な全体的な向上を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:38:38 GMT)
Winners with Confidence: Discrete Argmin Inference with an Application to Model Selection [11.6]
本研究では,ベクトル雑音観測の最小値の指標を求める問題について検討する。この問題は、人口/政治比較、離散的最大可能性、モデル選択に関係している。我々は,高次元設定においても,異常な正常なテスト統計を発達させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:38:40 GMT)
LaSM: Layer-wise Scaling Mechanism for Defending Pop-up Attack on GUI Agents [11.6]
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)上に構築されたGUIエージェントは,画面ベースのインタラクションタスクにおいて,強力な意思決定能力を示している。それらはポップアップベースの環境注入攻撃に対して非常に脆弱であり、悪意のある視覚要素が注意を分散させ、安全でないまたは誤った行動を引き起こす。既存の防御方法は、コストのかかる再訓練を必要とするか、誘導的干渉下では不十分である。本研究により,MLLMエージェントの注意欠陥は中核的な脆弱性であり,選択的層ワイド変調により効果的に対処できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:36:09 GMT)
When Schrödinger Bridge Meets Real-World Image Dehazing with Unpaired Training [11.6]
本稿では,Schr"odinger Bridgeをベースとした新しい脱ハージングフレームワークであるDehazeSBを提案する。最適な輸送(OT)理論を活用することで、DehazeSBはヘイズ画像とクリア画像の分布を直接ブリッジする。本稿では,ハッシュ入力とデハズド出力の画素レベルのアライメントを強制するディテール保存正規化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 07:39:44 GMT)
Measuring the Accuracy and Effectiveness of PII Removal Services [11.6]
本稿では,商業的個人識別情報(PII)除去システムについて,大規模な実証的研究を行った。これらのサービスの一般的な例としては、DeleteMe、Mozilla Monitor、Incogniなどが挙げられる。これらのサービスには、プライバシ向上技術としてのこれらのサービスの有用性を制限する、相当な精度とカバレッジの問題があることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:32:51 GMT)
SEGS-SLAM: Structure-enhanced 3D Gaussian Splatting SLAM with Appearance Embedding [11.5]
3次元ガウススプラッティング(3D-GS)は、最近、同時局在化とマッピング問題において、新しいビュー合成に革命をもたらした。本稿では,高品質な光写実性マッピングを実現する3次元ガウス散乱SLAMのSEGS-SLAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:52:15 GMT)
Accelerating Constrained Sampling: A Large Deviations Approach [11.4]
本研究は, SRNLMCの長期挙動に着目し, RLDにスキュー対称行列を付加する。速度関数を明示的に特徴づけることで、スキュー対称行列のこの選択が目標分布への収束を加速することを示す。提案したスキュー対称行列に基づくSRNLMC実験は優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:27:53 GMT)
BrainFLORA: Uncovering Brain Concept Representation via Multimodal Neural Embeddings [11.0]
我々は、相互モーダルなニューロイメージングデータを統合する統合フレームワークBrainFLORAを導入し、共有されたニューラル表現を構築する。提案手法では,マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) に適応型アダプタとタスクデコーダを付加し,共同オブジェクト視覚検索における最先端性能を実現する。 BrainFLORAは認知神経科学と脳-コンピュータインターフェース(BCI)に新しい意味を与える
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:56:17 GMT)
Learning Expressive Random Feature Models via Parametrized Activations [10.9]
学習可能活性化関数(RFLAF)を用いたランダム特徴モデルを提案する。 RFLAFは、アクティベーション関数を基底関数の重み付け和としてパラメータ化することでモデル表現性を向上する。私たちの研究は、現代のニューラルネットワークアーキテクチャにおける学習可能なアクティベーション機能のコンポーネントについて、より深く理解します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:13:31 GMT)
Advancing Text-to-3D Generation with Linearized Lookahead Variational Score Distillation [10.9]
スコア蒸留モデルの線形化変種を提案し,L2$-VSDによるライナライズドルックアヘッド変量スコア蒸留(L2$-VSD)を提案する。 L2$-VSDは、既存のディープラーニングライブラリの前方モードのオートディフ機能で効率的に実現できる。また,本手法を他のVSDベースのテキスト・ツー・3Dフレームワークにシームレスに組み込むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:57:45 GMT)
Prompting for Performance: Exploring LLMs for Configuring Software [10.8]
大規模言語モデル(LLM)は、プロンプトを通じてパフォーマンス指向のソフトウェア構成を支援する。タスク上でのLCMの評価には、関連するオプションの特定、設定のランク付け、各種システム間のパフォーマンス設定の推奨などが含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:05:01 GMT)
AI-Based Impedance Encoding-Decoding Method for Online Impedance Network Construction of Wind Farms [10.7]
風力発電機の振動解析において,インピーダンスネットワーク(IN)モデルが普及している。このようなINモデルの構築には、それぞれの運転条件下で各風力タービンのインピーダンス曲線が必要となる。本稿では,INモデルのオンライン構築を容易にするために,AIを用いたインピーダンス符号化復号法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:49:43 GMT)
eSapiens: A Platform for Secure and Auditable Retrieval-Augmented Generation [10.7]
eSapiensはAI(AI)プラットフォームで、ビジネス指向のトリフェクタ(プロプライエタリなデータ、運用、主要な言語モデル(LLM))を中心に開発されている。 eSapiensは、企業がAI資産を完全にコントロールし、AI知識の保持とデータセキュリティのためのすべてを社内に保持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:41:44 GMT)
eSapiens's DEREK Module: Deep Extraction & Reasoning Engine for Knowledge with LLMs [10.7]
DEREKモジュールは異種コンテンツ(PDF、Office、Web)を取り込み、1000の重複チャンクに分割し、ハイブリッドHNSW+BM25ストアにインデックスする。 LangGraph検証器は引用重複を強制し、すべてのクレームが根拠となるまで回答を再生する。すべてのコンポーネントはコンテナで動作し、エンドツーエンドのTLS 1.3とAES-256を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:54:01 GMT)
THOR: Transformer Heuristics for On-Demand Retrieval [10.7]
本稿では,eSapiens が設計・実装した THOR (Transformer Heuristics for On-Demand Retrieval) モジュールを紹介する。 THORモジュールは、非言語ユーザーがゼロ言語でシンプルでエンタープライズレベルの安全でライブデータにアクセスできるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:48:24 GMT)
Evaluating LLMs on Sequential API Call Through Automated Test Generation [10.6]
StateGenは、シーケンシャルなAPIインタラクションを含む多様なコーディングタスクを生成するように設計された、自動化されたフレームワークである。 3つの代表的なシナリオにまたがる120の検証済みのテストケースを含むベンチマークであるStateEvalを構築します。実験の結果、StateGenは挑戦的で現実的なAPI指向のタスクを効果的に生成できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:52:51 GMT)
Auto-Regressively Generating Multi-View Consistent Images [10.5]
任意のプロンプトから一貫したマルチビュー画像を生成するためのマルチビュー自動回帰(textbfMV-AR)手法を提案する。広範に分離されたビューを生成する場合、MV-ARは以前のビューを全て利用して効果的な参照情報を抽出することができる。一貫して一貫したマルチビュー画像を生成するMV-ARの性能と汎用性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:27:12 GMT)
VST-Pose: A Velocity-Integrated Spatiotem-poral Attention Network for Human WiFi Pose Estimation [10.4]
VST-Poseは、WiFiチャネルの状態情報を用いた正確なポーズ推定のための新しいフレームワークである。提案手法はPCK@50の精度を92.2%向上し,PCK@50の精度を8.3%向上させた。提案システムは,室内環境下での連続した人間の動作分析のための信頼性とプライバシを意識したソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:11:18 GMT)
Regret Analysis of Policy Optimization over Submanifolds for Linearly Constrained Online LQG [10.3]
線形に制約された安定化コントローラの多様体上でのオンライン線形二次ガウス問題(LQG)について検討する。コスト関数列の2次情報に基づいてオンラインコントローラをオンザフライで生成するオンラインNewton on manifold(ONM)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 13:06:40 GMT)
CADmium: Fine-Tuning Code Language Models for Text-Driven Sequential CAD Design [10.1]
我々は,人間的な記述を付加した170k以上のCADモデルの大規模パイプラインを新たに導入する。本研究はCADmiumがCAD設計を自動化可能であることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:11:53 GMT)
VisOnlyQA: Large Vision Language Models Still Struggle with Visual Perception of Geometric Information [9.4]
大規模視覚言語モデル (LVLM) は様々な視覚言語タスクにおいて顕著な性能を発揮している。本稿では,LVLMの幾何学的知覚を評価するデータセットVisOnlyQAを紹介する。 LVLMは画像の基本的な幾何学的情報を正確に知覚できないことが多いが、人間のパフォーマンスはほぼ完璧である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 22:29:38 GMT)
Positioning AI Tools to Support Online Harm Reduction Practice: Applications and Design Directions [9.2]
大規模言語モデル(LLM)は情報提供を強化する新しい機会を提供する。本稿では、薬物使用者(PWUD)の情報ニーズに対応するために、LCMをレスポンシブに設計する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 00:53:06 GMT)
TRACER: Efficient Object Re-Identification in Networked Cameras through Adaptive Query Processing [9.0]
Spatulaは、Re-IDクエリを処理するための最先端のビデオデータベース管理システム(VDBMS)である。カメラ履歴のために高いリコールを必要とする重要なビデオ分析アプリケーションには適していない。本稿では、適応的なクエリ処理フレームワークを用いて、Re-IDクエリを効率的に処理する新しいVDBMSであるTracerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 02:22:08 GMT)
Towards Concise and Adaptive Thinking in Large Reasoning Models: A Survey [8.7]
OpenAI o1やDeepSeek R1のような大きな推論モデル(LRM)は、複雑な推論タスクにおいて印象的なパフォーマンスを示している。これらのモデルもまた、不要な長さと冗長な推論チェーンを生成するという大きな課題に直面しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:51:59 GMT)
Teaching Models to Verbalize Reward Hacking in Chain-of-Thought Reasoning [8.7]
言語モデルは、彼らのチェーン・オブ・シークレットの推論でこのような振る舞いを明らかにすることなく、報酬のハッキングを行うことができる。本稿では,アクシデント・キューの影響を受けやすいモデルを明確に認識するために,VFT(Lugualization fine-tuning)を提案する。以上の結果から,RL前における報酬ハッキング行動を明確に表現する学習モデルは,その検出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, 13 Jul 2025 15:36:35 GMT)
QuarterMap: Efficient Post-Training Token Pruning for Visual State Space Models [8.5]
QuarterMapはスキャンする前に余分な空間的アクティベーションを取り除き、最寄りのアップサンプリングを通じて次元を復元する。 ImageNet-1Kでは、QuarterMapは0.9%の精度低下でVMamba上で11%のスピードアップを達成し、ADE20Kセグメンテーションでも同様の利得が得られる。同一の4方向走査構造を持つドメイン固有モデルであるMedMamba上でQuarterMapを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:49:32 GMT)
WeGeFT: Weight-Generative Fine-Tuning for Multi-Faceted Efficient Adaptation of Large Models [8.5]
WeGeFT(Weight-Generative Fine-Tuning)は、トレーニング済みの重みから直接微調整重みを生成することを学習する新しい手法である。この設計は、パラメータ、表現、計算、メモリの多面的効率を実現し、LoRAとその変種の性能を維持したり、超えたりしている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 13:37:10 GMT)
Phase transition of the Sinkhorn-Knopp algorithm [8.3]
Sinkhorn-Knoppアルゴリズムは$O(log n - log varepsilon)$と$widetildeO(n2)$timeでほぼ2倍の行列を生成する。すべての$gamma 1/2$に対して、密度$gammaを持つ行列が存在し、アルゴリズムは$Omegaleft(n1/2/varepsilonright)$ iterationsを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:07:51 GMT)
Interpreting Differential Privacy in Terms of Disclosure Risk [8.2]
差分プライバシーと統計的開示リスクの尺度の新たな関係を示す。我々は、専門家や非専門家がこれらの結果を使ってDP保証を説明する方法について提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:20:13 GMT)
SLED: A Speculative LLM Decoding Framework for Efficient Edge Serving [7.9]
acronymは、軽量エッジデバイスが様々なドラフトモデルを使用して、複数の候補トークンをローカルにドラフトできるフレームワークである。単一の共有エッジサーバは、より正確なターゲットモデルを用いてトークンを検証する。 Jetson Orin Nano、Raspberry Pi 4B/5、Nvidia A100 GPUを搭載したエッジサーバを使った最初の実験は、大きなメリットを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:02:58 GMT)
Sound and Complete Neuro-symbolic Reasoning with LLM-Grounded Interpretations [7.8]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において印象的な能力を示している。パラ一貫性論理に対する形式的意味論の解釈関数に LLM を直接統合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:05:43 GMT)
VDInstruct: Zero-Shot Key Information Extraction via Content-Aware Vision Tokenization [7.8]
鍵情報抽出は、視覚文書の理解の基盤となる。既存のマルチモーダルな大言語モデル (MLLM) は、高密度な文書ではよく機能しない。本稿では,空間領域検出と意味的特徴抽出を分離するMLLMであるVDInstructを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:15:11 GMT)
TinyTroupe: An LLM-powered Multiagent Persona Simulation Toolkit [7.6]
詳細なペルソナ定義を可能にするシミュレーションツールキットであるTinyTroupeを紹介する。 TinyTroupeのコンポーネントは、代表的な動作例を使って提示される。このライブラリはhttps://github.com/tinytroupe.comでオープンソースとして公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:00:27 GMT)
Enhancing Clinical Text Classification via Fine-Tuned DRAGON Longformer Models [7.5]
本研究は,臨床テキスト分類のためのDRAGON Longformerベースモデルの最適化について検討する。構造化された医療観察を含む500の臨床症例のデータセットを使用した。最適化されたモデルは、顕著なパフォーマンス向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:10:19 GMT)
MB-RIRs: a Synthetic Room Impulse Response Dataset with Frequency-Dependent Absorption Coefficients [7.5]
従来の画像ソース方式(ISM)の靴箱RIR上に3つの機能を実装した。我々は、各RIRデータセットに対してDeepFilternet3モデルをトレーニングし、実RIRのテストセットの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:00:26 GMT)
Neural Architecture Search generated Phase Retrieval Net for Real-time Off-axis Quantitative Phase Imaging [7.5]
本稿では,NAS(Neural Architecture Search, ニューラルアーキテクチャ探索)生成した位相検索ネット(NAS-PRNet)を高精度かつ高速な位相検索のために提案する。 NAS-PRNetは31msで位相検索を実現し、最新のMamba-UNetの15倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:43:23 GMT)
A Login Page Transparency and Visual Similarity Based Zero Day Phishing Defense Protocol [7.4]
フィッシング(英: Phishing)は、見た目に似たウェブサイトを使ってユーザーを騙して機密情報を暴露するサイバー攻撃である。証明書透明性の概念に触発されて,Web 用ページ透明性 (PT) という概念を提案する。 PTはユーザの機密情報を PLS 経由で公開ログに記録するログインページを必要とし、検証のために Web クライアントに利用可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:15:36 GMT)
Can Group Relative Policy Optimization Improve Thai Legal Reasoning and Question Answering? [7.4]
本稿では,タイの法的な質問応答システムと,法的な引用精度の向上と応答品質の向上を両立させるアプローチを提案する。提案手法は,BGE-M3埋め込みをコスト効率の良いセマンティック・類似性報酬として活用する。 NitiBenchベンチマークの実験では、大幅な改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:05:48 GMT)
Towards a Universal Image Degradation Model via Content-Degradation Disentanglement [7.4]
複素および現実的な劣化の幅広いスペクトルを合成できる最初の普遍的劣化モデルを提案する。本モデルでは, ユーザが介入することなく, 劣化に使用する等質・不均一な劣化特徴を自動的に抽出・解離する。本研究では,フィルムグラインシミュレーションとブラインド画像復元作業におけるモデルの精度と適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:28:52 GMT)
Disentangling the Complex Multiplexed DIA Spectra in De Novo Peptide Sequencing [7.2]
Data-Independent Acquisition (DIA) が導入された。デノボペプチドシークエンシングにおけるDIAデータの有用性は明らかになっていない。本稿では,新しいディープラーニング手法であるDIANovoを提案し,従来のシステムであるDeepNovo-DIAを34%から108%改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 22:38:02 GMT)
Is Quantization a Deal-breaker? Empirical Insights from Large Code Models [7.2]
我々は、広く使われている2つのコードモデル、CodeLlamaとDeepSeekCoderにActivation-Aware Weight Quantization (AWQ)を適用し、JavaとPythonコードを生成する。この結果から,量子化は機能的正当性を保持するだけでなく,開発者が求める重要な定性的なコード属性も保持する,堅牢な手法であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:58:19 GMT)
SeqCSIST: Sequential Closely-Spaced Infrared Small Target Unmixing [7.1]
本研究では,高密度CSISTグループからのサブピクセルローカライゼーションの形で全ターゲットを検出するための新しいタスクであるSequential CSIST Unmixingを提案する。我々は、シーケンシャルなベンチマークデータセットであるSeqCSISTや、この特別なタスクに対する客観的評価指標を提供するツールキットなど、オープンソースのエコシステムにコントリビュートする。平均精度(mAP)は5.3%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:59:48 GMT)
HMID-Net: An Exploration of Masked Image Modeling and Knowledge Distillation in Hyperbolic Space [6.9]
ハイパーボリック空間におけるMasked Image Modeling (MIM) と知識蒸留技術を活用するために,textitHyperbolic Masked Image and Distillation Network (HMID-Net)を提案する。実験により, 双曲空間におけるMIMと知識蒸留技術はユークリッド空間と同様の顕著な成功を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:14:20 GMT)
Networked Information Aggregation via Machine Learning [6.8]
有向非巡回グラフ(DAG)に学習エージェントを埋め込む分散学習問題について検討する。 DAGでは,情報集約が十分に長い経路で発生することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:42:59 GMT)
Hear-Your-Click: Interactive Object-Specific Video-to-Audio Generation [6.6]
本稿では,対話型V2AフレームワークであるHear-Your-Clickを紹介した。そこで本稿では,Mask-Guided Visual (MVE) を用いた物体認識型コントラスト・オーディオ・ビジュアル・ファインタニング(OCAV)を提案する。音声と視覚の対応性を測定するため,新しい評価基準であるCAVスコアを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:31:19 GMT)
How Important is `Perfect' English for Machine Translation Prompts? [6.5]
大規模言語モデル (LLM) は最近の機械翻訳評価において最上位の成果を上げている。ユーザプロンプトにおける人為的および合成的エラーがLLMの性能に与える影響を系統的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:33:12 GMT)
MountainLion: A Multi-Modal LLM-Based Agent System for Interpretable and Adaptive Financial Trading [6.4]
MountainLionは金融取引のためのマルチモーダル・マルチエージェントシステムであり、金融データを解釈し投資戦略を生成する専門的LLMエージェントをコーディネートする。中央反射モジュールは、歴史的取引信号と結果を分析して、意思決定プロセスを継続的に洗練する。実証的な結果は、MountainLionが文脈的マクロ経済と資本フローの信号で技術的価格トリガを体系的に強化していることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:39:42 GMT)
CorrCLIP: Reconstructing Patch Correlations in CLIP for Open-Vocabulary Semantic Segmentation [6.4]
Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) は、画像パッチとカテゴリ埋め込みの整合に苦慮している。本研究は,CLIPのセグメンテーション性能を損なう要因として,クラス間相関が重要であることを明らかにした。パッチ相関のスコープと値を再構成するCorrCLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:11:22 GMT)
Demo: Secure Edge Server for Network Slicing and Resource Allocation in Open RAN [6.3]
Next-Generation Radio Access Networks (NGRAN)は、厳格なセキュリティ、レイテンシ、SLA(Service-Level Agreement)要件を備えた多様な垂直アプリケーションをサポートすることを目的としている。このデモでは、セキュアでインテリジェントなネットワークスライシングフレームワークであるSnSRICを紹介し、Open RAN環境でのDistributed Denial-of-Service(DDoS)攻撃を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:55:04 GMT)
High-Quality Live Video Streaming via Transcoding Time Prediction and Preset Selection [6.3]
そこで本稿では,様々なプリセットにまたがるビデオの時間を予測するための学習ベースのフレームワークを提案する。我々のフレームワークは、平均絶対パーセンテージ誤差(MAPE)を約5.0%とすることで、異なるプリセットの時間を正確に予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:38:46 GMT)
BoundMatch: Boundary detection applied to semi-supervised segmentation for urban-driving scenes [6.2]
半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(SS-SS)は、高密度ピクセルラベリングの重いアノテーション負担を軽減することを目的としている。本稿では,教師と学生の整合性正規化パイプラインに意味境界検出を統合する,新しいマルチタスクSS-SSフレームワークであるBoundMatchを提案する。境界整合性規則化マルチタスク学習(Bundary Consistency Regularized Multi-Task Learning)は,セグメンテーションマスクと詳細なセグメンテーション境界において,教師と生徒のモデル間の予測合意を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:26:48 GMT)
FuseUNet: A Multi-Scale Feature Fusion Method for U-like Networks [6.1]
本稿では,UNet復号処理を初期値問題として再定義する,新しいマルチスケール機能融合法を提案する。 ACDC、KiTS2023、MSD脳腫瘍、ISIC皮膚病変セグメンテーションデータセットの実験は、機能利用の改善、ネットワークパラメータの削減、高性能の維持を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:10:07 GMT)
Power Consumption Analysis of QKD Networks under Different Protocols and Detector Configurations [6.0]
様々なプロトコルおよび検出器構成下で量子鍵分布(QKD)ネットワークの電力消費を分析する。我々は、離散可変QKDと連続可変QKDを評価し、デバイス配置を最適化し、SNSPD対APD検出器の電力トレードオフを定量化し、光バイパスの利点を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:38:52 GMT)
TimberStrike: Dataset Reconstruction Attack Revealing Privacy Leakage in Federated Tree-Based Systems [5.9]
我々はTimberStrikeを紹介した。TimberStrikeは、水平結合木モデルをターゲットにした最適化ベースのデータセット再構成攻撃である。我々の攻撃は、他のクライアントからのセンシティブなトレーニングデータを推測するために、分割値と決定経路を用いて決定木の離散的な性質を利用する。本研究は,木系フェデレート学習システムに特化して設計されたプライバシ保護機構の必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:21:43 GMT)
Discrete Differential Principle for Continuous Smooth Function Representation [5.9]
テイラーの公式は、離散的な状況における微分計算における次元と誤差の伝播の呪いに苦しむ。微分を推定し、局所的に連続な滑らかな関数を表現するための新しい離散微分作用素を提案する。本手法は,視覚表現,特徴抽出,流体力学,マルチメディア画像などの領域で適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:43:23 GMT)
Efficient Private Inference Based on Helper-Assisted Malicious Security Dishonest Majority MPC [5.8]
本稿では,Helper-Assisted Malicious Security Dishonest Majority Model (HA-MSDM) を用いた個人推論フレームワークを提案する。これらのプロトコルは、効率的な固定ラウンド乗算、プリミティブ分割、制約演算を実現する。 LeNetとAlexNetのベンチマーク結果によると、我々のフレームワークはLANで2.4-25.7倍、WANで1.3-9.5倍の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:24:02 GMT)
EHPE: A Segmented Architecture for Enhanced Hand Pose Estimation [5.7]
本稿では,手ポーズ推定(EHPE)のための新しいセグメンテーションアーキテクチャを提案する。我々は,TIPと手首の局所抽出を行い,TIP予測に対する誤差蓄積の影響を軽減する。広く使われている2つのベンチマークの実験は、EHPEが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:09:23 GMT)
Transformers Don't In-Context Learn Least Squares Regression [5.6]
In-context Learning (ICL) は、大規模な事前学習型トランスフォーマーの強力な能力として登場した。我々は、トランスフォーマーが推論時に学習をどのように実装するかを研究する。 ICLの行動形成におけるプレトレーニングコーパスの役割を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 01:09:26 GMT)
Does UMBRELA Work on Other LLMs? [5.5]
我々は, UMBRELA LLM Judge 評価フレームワークを多種多様な大規模言語モデル (LLM) で再現し, その一般化可能性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:05:25 GMT)
Criteria-Based LLM Relevance Judgments [5.5]
大規模言語モデル(LLM)は、プロンプトを通じて関連ラベルを直接生成することで、スケーラブルなソリューションを提供する。 LLMに基づく関連判断のための多基準フレームワークを提案し、関連性の概念を複数の基準に分解する。以上の結果から,マルチクオリトリア判定はシステムランキング・リーダーボードの性能を向上させることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:21:21 GMT)
Energy Dissipation Rate Guided Adaptive Sampling for Physics-Informed Neural Networks: Resolving Surface-Bulk Dynamics in Allen-Cahn Systems [5.5]
本稿では,EDRAS(Energy Dissipation Rate Guided Adaptive Smpling)戦略を紹介する。この戦略は、任意のドメイン上での物理情報ニューラルネットワーク(PINN)の性能を大幅に向上させる。本研究では,不規則な測地におけるアレン-カーン相場モデルを用いたコンプレックスASの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:34:58 GMT)
Oracular Programming: A Modular Foundation for Building LLM-Enabled Software [5.3]
大規模な言語モデルは、少数の例から幅広いタスクを解くのに驚くほど効果的であることが証明されている。信頼性とモジュラリティの欠如は、多くの推論ステップを必要とする大きな問題に対処する能力を制限する。ドメインの専門家が未解決の選択ポイントを持つプログラムとして高レベルな問題解決戦略を表現できるように、LLM対応アプリケーションを構築するための基礎パラダイムである分子プログラミングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:59:40 GMT)
DFRot: Achieving Outlier-Free and Massive Activation-Free for Rotated LLMs with Refined Rotation [5.2]
共通トークンの外れ値を取り除き、類似の量子化誤差を実現することにより、大幅な改善が得られた。これらのトークンの極端に希少性があり、それらの重要な影響がモデル精度に与える影響から、単純で効果的な方法である重み付き損失関数を構築した。本手法は,DFRotと呼ばれる2自由度,外周自由度,質量活性度を両立させることにより回転LDMを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:23:53 GMT)
An Memory-Efficient Framework for Deformable Transformer with Neural Architecture Search [4.5]
Deformable Attention Transformer (DAT) はコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な性能を示した。既存のアクセラレーション手法は高いハードウェアオーバーヘッドを発生させるか、モデルの精度を妥協させるかのいずれかである。本稿では,DATのためのハードウェアフレンドリな最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:42:00 GMT)
Aequa: Fair Model Rewards in Collaborative Learning via Slimmable Networks [4.5]
コラボレーション学習により、複数の参加者がデータを共有する代わりに集中的な更新を交換することで、単一のグローバルモデルを学ぶことができる。共同学習における中核的な課題の1つは、参加者が貢献に対して公平に報酬を受けることを保証することである。この研究は、モデル報酬を通じて参加者にインセンティブを与える、公平な報酬配分に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 02:51:38 GMT)
ViSP: A PPO-Driven Framework for Sarcasm Generation with Contrastive Learning [4.4]
M2SaGは4,970個のサンプルを持つマルチモーダルサルカズム生成データセットであり,それぞれが画像,皮肉テキスト,皮肉ターゲットを含む。 M2SaGをベンチマークするために,PPO(Proximal Policy Optimization)とコントラスト学習を統合した生成フレームワークであるViSPを提案する。提案手法は,5つの測度集合にまたがる ViSP の評価を行い,大言語モデルを含むすべてのベースラインを超越し,サルカズム生成の限界を過小評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:03:05 GMT)
Simulating plasma wave propagation on a superconducting quantum chip [4.4]
超伝導量子チップ上での線形プラズマ波伝搬を実演することにより,量子プラズマの効率的なシミュレーションに向けた第一歩を踏み出す。本手法は,プラズマ波を模した固有局所スピンモデルの同定により実現可能である。この研究は、古典的コンピュータでは効率的にシミュレートできないより複雑な現象を研究するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:32:55 GMT)
GoalfyMax: A Protocol-Driven Multi-Agent System for Intelligent Experience Entities [4.4]
私たちは、エンドツーエンドのマルチエージェントコラボレーションのためのプロトコル駆動フレームワークであるGoalfyMaxを紹介します。 GoalfyMax が Model Context Protocol (MCP) 上に構築された標準化された Agent-to-Agent (A2A) 通信層を導入 Experience Pack(XP)アーキテクチャは、タスクの合理性と実行トレースの両方を保存する階層型メモリシステムである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:13:52 GMT)
Conditional Data Synthesis Augmentation [4.3]
Conditional Data Synthesis Augmentation (CoDSA)は、マルチモーダルドメイン間のモデルパフォーマンスを改善するために高忠実度データを合成する新しいフレームワークである。合成データの現実性を高め,スパース領域の試料密度を高めるために,CoDSAファインチューン事前学習生成モデルを構築した。本稿では,合成サンプル量と対象領域割り当ての関数として,CoDSAが実現した統計的精度向上を定量化する理論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:40:51 GMT)
BiDepth: A Bidirectional-Depth Neural Network for Spatio-Temporal Prediction [4.3]
本稿では,2つの重要なイノベーションを統合したBiDepth Multimodal Neural Network (BDMNN)を提案する。 BDMNNは長期の季節と短期の出来事の両方を捉えている。 CSACは、標準的な畳み込み層と同様に、ネットワーク全体の重要な空間関係を維持するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:54:38 GMT)
QFNN-FFD: Quantum Federated Neural Network for Financial Fraud Detection [4.2]
本研究ではQFNN-FFD(Quantum Federated Neural Network for Financial Fraud Detection)を提案する。 QFNN-FFDは、金融詐欺検出のために、量子機械学習(QML)とFederated Learning(FL)との量子コンピューティングを統合するフレームワークである。量子技術の計算能力とFLが提供する堅牢なデータプライバシ保護を利用することで、QFNN-FFDは不正取引を識別するためのセキュアで効率的な方法として現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:24:08 GMT)
LEP-QNN: Loan Eligibility Prediction using Quantum Neural Networks [4.2]
我々は、量子ニューラルネットワーク(LEP-QNN)を用いたローン適性予測に量子機械学習(QML)を用いる新しいアプローチを提案する。私たちの革新的なアプローチは、単一の包括的なデータセットからローンの適格性を98%の精度で予測します。本研究は、金融予測におけるQMLの可能性を示し、QML技術の進歩のための基礎的なガイドを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:25:24 GMT)
SegVec3D: A Method for Vector Embedding of 3D Objects Oriented Towards Robot manipulation [4.2]
SegVec3Dは3Dポイントクラウドインスタンスセグメンテーションのための新しいフレームワークである。注意機構、埋め込み学習、モーダル間のアライメントを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 02:54:55 GMT)
Causality-informed Anomaly Detection in Partially Observable Sensor Networks: Moving beyond Correlations [4.1]
異常検出における部分観測可能なセンサ配置に対する因果性インフォームド深部Q-ネットワーク手法を提案する。 Q-networkトレーニングの各段階で因果情報を統合することにより、より高速な収束とより厳密な理論誤差境界を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:48:34 GMT)
humancompatible.interconnect: Testing Properties of Repeated Uses of Interconnections of AI Systems [4.0]
本稿では,AIシステムをモデル化するためのオープンソースのPyTorchベースのツールキットとその繰り返し使用の特性について述べる。クローズドループ方式でロバストネスとフェアネスデシダラタをモデル化し、これらの相互接続に対する事前保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 13:35:15 GMT)
NegRefine: Refining Negative Label-Based Zero-Shot OOD Detection [4.0]
NegRefineはゼロショットOOD検出のための新規な負ラベル改質フレームワークである。下位分類ラベルと固有名詞を負のラベル集合から除外するフィルタリング機構を導入する。我々は、ImageNet-1Kを含む大規模ベンチマークでNegRefineを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:15:30 GMT)
OrQstrator: An AI-Powered Framework for Advanced Quantum Circuit Optimization [3.9]
OrQstratorは、ノイズ中間スケール量子(NISQ)時代に量子回路最適化を行うためのモジュラーフレームワークである。私たちのフレームワークは、Deep Reinforcement Learning (DRL)を利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:38:39 GMT)
Improved Regret Bounds for Gaussian Process Upper Confidence Bound in Bayesian Optimization [3.7]
ガウス過程 GP-UCB アルゴリズムは高い確率で $tildeO(sqrtT)$ cumulative regret を達成することを示す。我々の分析では、平方指数核の下では$O(sqrtT ln2 T)$ regretとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:03:05 GMT)
Description of the Training Process of Neural Networks via Ergodic Theorem : Ghost nodes [3.6]
本稿では、訓練勾配降下(SGD)による深層ニューラルネットワークの理解と加速のための統一的な枠組みを提案する。我々は,安定剤に対する真の収束を識別する,最も大きなリャプノフ指数の実用診断,実行推定を導入する。本稿では,補助的なゴースト出力ノードを付加した標準分類器のゴーストカテゴリ拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:40:25 GMT)
Symptom-Driven Personalized Proton Pump Inhibitors Therapy Using Bayesian Neural Networks and Model Predictive Control [3.6]
本稿では,患者報告の逆流と消化器症状のパターンにのみ焦点をあてたPPI投与を適応する症状ベースのフレームワークを提案する。学習増強型MPCは、通常の固定状態と比較して、総PPI消費量を65%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:46:41 GMT)
FedGSCA: Medical Federated Learning with Global Sample Selector and Client Adaptive Adjuster under Label Noise [3.6]
フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを保持しながら、協調的な医療画像分類のソリューションとして登場した。ノイズの多い医療FLにおけるロバスト性向上のための新しいフレームワークであるFedGSCAを提案する。我々はFedGSCAを実世界の1つのコロンスライスデータセットと2つの合成医療データセットで様々なノイズ条件下で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:51:51 GMT)
The Full-scale Assembly Simulation Testbed (FAST) Dataset [3.5]
われわれはVRを用いたFAST(Full-scale Assembly Simulation Testbed)による新しいオープンデータセットを提案する。このデータセットは、VRで2つの異なるフルスケール構造を組み立てる方法を学ぶ108人の参加者から収集されたデータで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 13:16:20 GMT)
Equality Saturation for Optimizing High-Level Julia IR [3.4]
ドメインの専門家は、コンパイラが適用できない特定の最適化を認識しているかもしれません。ドメインエキスパートがJuliaプログラミング言語のコードを最適化するための書き直しルールを表現できるシステムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:55:53 GMT)
Enhancing ALS Progression Tracking with Semi-Supervised ALSFRS-R Scores Estimated from Ambient Home Health Monitoring [3.2]
自己注意は、サブスケールレベルのモデルで最小の予測誤差を達成した。機能領域にまたがる特異な均一性-均一性プロファイルを同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 02:56:40 GMT)
Towards Effective Complementary Security Analysis using Large Language Models [3.2]
セキュリティ分析における重要な課題は、静的アプリケーションセキュリティテスト(SAST)ツールによって生成される潜在的なセキュリティの弱点を手動で評価することである。本研究では,SAST 結果の評価を改善するために,Large Language Models (LLMs) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:10:27 GMT)
Pairwise Alignment & Compatibility for Arbitrarily Irregular Image Fragments [3.2]
フラグメント対の最適アライメントを計算するために,効率的なハイブリッド(幾何学的および画像的)アプローチを提案する。次に、提案した互換性を考古学的なパズル解決フレームワークに組み込んで、最先端の近隣レベルの精度を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:49:42 GMT)
MLoRQ: Bridging Low-Rank and Quantization for Transformer Compression [3.0]
MLoRQ(Mixed Low-Rank and Quantization)は、低ランク近似と混合精度量子化を統合する新しい手法である。 MLoRQは、最先端の結果を最大15%のパフォーマンス改善で示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:48:46 GMT)
Knowing When to Quit: Probabilistic Early Exits for Speech Separation [3.0]
本稿では,早期に発声可能な音声分離のためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。我々は,多くの計算・パラメータの予算で訓練された最先端モデルと,1つの早期排他モデルが競合可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:52:34 GMT)
VGLD: Visually-Guided Linguistic Disambiguation for Monocular Depth Scale Recovery [2.9]
VGLD(Visually-Guided Linguistic Disambiguation)は、テキスト入力の曖昧さを解決するために高レベルな視覚意味論を組み込んだフレームワークである。画像とテキストの両方を共同で符号化することにより、VGLDは、相対深度マップとメートル法スケールを一致させる大域的線形変換パラメータのセットを予測する。その結果,VGLDは不整合あるいは曖昧な言語によるスケール推定バイアスを著しく軽減し,ロバストかつ正確な計量予測を達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:16:51 GMT)
Code Review as Decision-Making -- Building a Cognitive Model from the Questions Asked During Code Review [2.8]
コードレビューの認知モデルを構築し、翻訳された資料の主題的、統計的、時間的、シーケンシャルな分析を通じてボトムアップする。まず、コンテキストと合理性を確立するための配向フェーズ、次に、レビューの残りの部分を理解し、評価し、計画するための分析フェーズです。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:04:16 GMT)
Brain Latent Progression: Individual-based Spatiotemporal Disease Progression on 3D Brain MRIs via Latent Diffusion [2.8]
進行脳潜時モデル(BrLP)は3次元脳MRIで個々の疾患レベルの進行を予測するように設計されている。 BrLPはT1-Resonance (T1w) 脳MRIで2,805例の訓練と評価を行い,922例のMRIで2,257例の検診を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:14:03 GMT)
Disentanglement and Assessment of Shortcuts in Ophthalmological Retinal Imaging Exams [2.7]
糖尿病網膜症(DR)は、高齢者の視覚障害の主要な原因である。スクリーニングは盲目のリスクを減らすが、従来の画像は高価でアクセス不能であることが多い。本研究は,DR予測における画像学習モデルの公平性と性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:11:41 GMT)
HiBayES: A Hierarchical Bayesian Modeling Framework for AI Evaluation Statistics [2.6]
HiBayESはAI評価統計のための一般化可能な階層型ベイズモデリングフレームワークである。一般化線形モデル(GLM)に基づいて構築されたHiBayESは、原理化された不確実性定量化とロバストなパラメータ推定を提供する。本稿では、HiBayESの総合的な紹介、例示、従来の統計手法との比較、マルチレベルベイズGLMの実装のための実践的ガイダンスなどを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:48:23 GMT)
Chemistry Beyond the Scale of Exact Diagonalization on a Quantum-Centric Supercomputer [2.6]
普遍量子コンピュータは多種多様な量子システムをシミュレートすることができ、化学の電子構造は100量子ビットマークに関する困難な問題を提供する。ここでは、電子構造シミュレーションのためのワークフローの本質的に量子成分以外の全てをオフロードするために古典的分散コンピューティングを用いることを実証する。以上の結果から, 量子中心超計算アーキテクチャは, 現在の誤差率において, 正確な対角化を許容できる大きさを超える化学問題に対処できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:10:52 GMT)
Physics-guided impact localisation and force estimation in composite plates with uncertainty quantification [2.5]
本稿では,複合板の衝撃局部化と力推定のためのハイブリッドフレームワークを提案する。これは、一階せん断変形理論(FSDT)のデータ駆動実装と機械学習と不確実性定量化を組み合わせたものである。提案手法は, 複合空気構造物における衝撃モニタリングと構造的健康管理のために, スケーラブルで伝達可能なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:17:25 GMT)
Compute Requirements for Algorithmic Innovation in Frontier AI Models [2.4]
Llama 3とDeepSeek-V3で使用される36の事前学習アルゴリズムのイノベーションをリストアップする。それぞれのイノベーションに対して、開発で使用されるFLOPと、使用するハードウェアのFLOP/sの両方を見積もる。我々の分析によると、計算能力だけでAIアルゴリズムの進歩が劇的に遅くなる可能性は低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:28:02 GMT)
Bridging Neural Networks and Dynamic Time Warping for Adaptive Time Series Classification [2.4]
コールドスタート条件に適応し,ラベル付きデータでトレーニング可能な汎用モデルを開発した。ニューラルネットワークとして、DTW固有の解釈可能性を維持しながら、十分なラベル付きデータが利用可能であれば、トレーニング可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:15:21 GMT)
3D Reconstruction of the Human Colon from Capsule Endoscope Video [2.4]
本研究では,ヒト大腸全切片の3次元モデル構築の可能性について,ワイヤレスカプセル内視鏡による画像シーケンスを用いて検討した。近年のヒト消化器系の仮想グラフィックベースモデルでは、歪みやアーティファクトの有効化や無効化が可能なため、問題の解決が可能になっている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:37:42 GMT)
Do we need equivariant models for molecule generation? [2.3]
回転強化により訓練された非同変畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が等変モデルの等価性を学習し、同変モデルの性能に適合できるかどうかを検討する。我々の知る限り、これは生成タスクにおける学習された同値性を分析する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:16:11 GMT)
Provably Adaptive Average Reward Reinforcement Learning for Metric Spaces [2.3]
本稿では, 適応アルゴリズム $textZoRL$ を $mathcalObig に限定して開発する。 $textZoRL$ は状態アクション空間を適応的に離散化し、状態アクション空間の 'promising region'' に拡大することでこれを達成します。ズーム次元と$textZoRL$は真に適応的であり、すなわち、現在の研究は、無限水平平均逆 RL に対する適応性ゲインを捉える方法を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:29:21 GMT)
Adapting Definition Modeling for New Languages: A Case Study on Belarusian [2.2]
ベラルーシ語で43,150定義の新たなデータセットを提案する。我々の実験は、定義モデリングシステムを適用するのに最小限のデータを必要とすることを示したが、現時点では自動メトリクスが取得するデータにギャップがあることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:35:23 GMT)
Neural Expectation Operators [2.2]
本稿では,非線形予測によるあいまいさをモデル化するためのパラダイムであるtextbfMeasure Learningを紹介する。我々はニューラル期待演算子を、ドライバがニューラルネットワークによってパラメータ化される後方微分方程式(BSDEs)の解として定義する。本稿では,建築設計による凸性などの重要な公理特性の強化のための建設的手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:19:28 GMT)
Coupled Entropy: A Goldilocks Generalization for Nonextensive Statistical Mechanics [2.2]
連成エントロピーを用いて非指数統計力学フレームワークの精度を向上した証拠が提示された。結合変分オートエンコーダの訓練は、複雑なシステムの性能を向上させるために結合エントロピーのユニークな能力の例である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 22:29:23 GMT)
Design and Experimental Realization of Various Protocols for Secure Quantum Computation and Communication [2.1]
量子計算と通信のための新しいスキームのセットは、設計または実験的に実現されている。量子匿名投票(QAV)方式はIBMの量子コンピュータで実験的に実装されている。 2つの量子鍵分布プロトコル、コヒーレントワンウェイ(COW)と微分位相シフト(DPS)を実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:23:12 GMT)
Globally Optimal Quantum Control [2.0]
本稿では,大域的最適解を求めることによって問題を解消するQCPOP(Quantum Control via Polynomial Optimization)を提案する。その結果、1000倍以上の速度の増大により、以前は難解だった問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:28:18 GMT)
Towards LLM-Based Automatic Playtest [2.0]
プレイテストは、ゲームソフトウェアの品質保証に不可欠である。人工知能(AI)の最近の進歩は、大規模言語モデル(LLM)をプレイテストに適用する新たな可能性を開いた。本稿では,新しい自動プレイテスト手法であるLapを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:23:44 GMT)
Deformable Dynamic Convolution for Accurate yet Efficient Spatio-Temporal Traffic Prediction [2.0]
本稿では,デフォルマブル・ダイナミック・コンボリューション・ネットワーク(DDCN)を提案する。 DDCNはオフセットに基づいて動的に変形可能なフィルタを適用することで課題を克服する。 4つの実世界のデータセットに関する総合的な実験において、DDCNは競争性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:49:35 GMT)
Ensemble-IR: Concise Representation for Quantum Ensemble Programs [1.9]
Ensemble-IRは、量子ワークロードを簡潔に表現するために設計された中間表現である。リッチで共有された統一プログラムを通じて、ワークロード全体をエンコードする。我々は、以前の文献から18の現実世界のワークロードにまたがるEnsemble-IRを実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:17:44 GMT)
Quick design of feasible tensor networks for constrained combinatorial optimization [1.9]
テンソルネットワークを用いた量子インスピレーション型解法が提案されている。施設位置問題に対する実現可能なテンソルネットワークを数値的に構築し,従来の手法よりもはるかに高速な構築法を見いだした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:30:02 GMT)
Is Intermediate Fusion All You Need for UAV-based Collaborative Perception? [1.9]
本稿では, LIF と呼ばれる, 遠隔期融合に基づくコミュニケーション効率の高い協調認識フレームワークを提案する。視覚誘導型位置埋め込み(VPE)とボックスベースの仮想拡張機能(BoBEV)を活用し,様々なエージェントからの補完情報を効果的に統合する。実験結果から,通信帯域を最小化して通信性能を向上し,その有効性と実用性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:42:11 GMT)
KEN: Knowledge Augmentation and Emotion Guidance Network for Multimodal Fake News Detection [1.9]
我々は,知識向上・感情誘導ネットワーク(KEN)を提案する。一方、LVLMの強力な意味理解と広範な世界知識を効果的に活用する。一方、バランスの取れた学習を通して異なる感情型間のクラス間の違いを考察し、感情型と信頼の関係のきめ細かいモデリングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:28:20 GMT)
Technical Requirements for Halting Dangerous AI Activities [1.8]
政府は、危険なAI開発と展開を協調的に停止する能力を積極的に確立することができる。我々は、危険なAI活動の協調的な停止を可能にする重要な技術的介入について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:32:15 GMT)
Hierarchical Abstraction Enables Human-Like 3D Object Recognition in Deep Learning Models [1.7]
人間とディープラーニングモデルの両方が、粗い視覚情報で描かれた3D形状からオブジェクトを認識することができる。これらのモデルが、人間の視覚が物体認識に用いているものと類似した3次元形状の表現を発達させるかどうかは不明である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:54:45 GMT)
Latent Sensor Fusion: Multimedia Learning of Physiological Signals for Resource-Constrained Devices [1.7]
我々は潜在空間を利用してモダリティに依存しない統一エンコーダを開発する。本手法では, センサ・ラテント融合を用いて生理的信号を解析・相関する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 02:58:48 GMT)
Pre-trained Under Noise: A Framework for Robust Bone Fracture Detection in Medical Imaging [1.7]
本稿では,X線画像における骨骨折の分類のための事前学習深層学習モデルのロバスト性について検討する。 3つのディープラーニングモデルは、様々な模擬機器の品質条件下でテストされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:07:34 GMT)
Prediction-Augmented Mechanism Design for Weighted Facility Location [1.7]
非一様重みを持つ戦略エージェントに対して、一貫性と堅牢性のバランスをとるための拡張アルゴリズムフレームワークを提供する。重み付き FLP における$Oleft(n cdot fracW_maxW_min right)$Oleft(n cdot fracW_maxW_min right)$-robustness in weighted FLP, with fully predictions of all agent。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:35:18 GMT)
Enhancing quantum noise characterization via extra energy levels [1.6]
量子ビット部分空間におけるSPAMとゲートノイズの両方を特徴付ける際に、余剰エネルギーレベルを用いてゲージのあいまいさを低減する方法を示す。超伝導量子コンピューティングデバイスにこれらのアイデアを実験的に実装し,ノイズ特性の精度向上を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:33:52 GMT)
BitParticle: Partializing Sparse Dual-Factors to Build Quasi-Synchronizing MAC Arrays for Energy-efficient DNNs [1.5]
量子化ディープニューラルネットワーク(DNN)におけるビットレベルの空間性は、MAC(Multiply-Accumulate)操作を最適化するための大きなポテンシャルを提供する。しかし、2つの重要な課題は依然として実用的利用を制限している。第一に、従来のビットシリアルアプローチは両方の要素の空間性を同時に利用できない。第二に、ビットレベルの間隔の変動はMAC演算の変動周期数につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:27:27 GMT)
Bridging Bots: from Perception to Action via Multimodal-LMs and Knowledge Graphs [1.5]
サービスロボットは、家庭環境における日々の生活を支援するために配備される。現在のシステムは、特定のハードウェアとソフトウェアに結びついた、プロプライエタリでハードコードされたソリューションに依存している。オントロジと知識グラフ(KG)は、システム間の相互運用性を実現するソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:52:00 GMT)
Exploring the Effect of Context-Awareness and Popularity Calibration on Popularity Bias in POI Recommendations [1.4]
POI(Point-of-interest)レコメンデーターシステムは、ユーザが関連する場所を見つけるのに役立つが、その効果は人気バイアスによってしばしば損なわれる。本稿では、文脈認識モデルの有効性を評価し、人気バイアスを緩和するための戦略として人気手法を校正する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:49:31 GMT)
Meta-Reinforcement Learning for Fast and Data-Efficient Spectrum Allocation in Dynamic Wireless Networks [1.3]
5G/6Gネットワークにおけるスペクトルの動的割り当ては、効率的な資源利用に不可欠である。従来の深部強化学習(DRL)の適用は、その膨大なサンプルの複雑さのため、しばしば実現不可能である。エージェントが堅牢な初期ポリシーを学習し、新しい無線シナリオに迅速に適応できるメタラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:29:39 GMT)
SDTN and TRN: Adaptive Spectral-Spatial Feature Extraction for Hyperspectral Image Classification [1.3]
ハイパースペクトル画像分類は、精密農業において重要な役割を担い、作物の健康モニタリング、病気の検出、土壌分析に関する正確な洞察を提供する。従来の手法は高次元データ、スペクトル空間の冗長性、ラベル付きサンプルの不足に悩まされ、しばしば準最適性能に繋がる。これらの課題に対処するために,テンソル分解と正規化機構を組み合わせた自己適応正規化ネットワーク(SDTN)を提案し,テンソルランクを動的に調整する。このアプローチは、高い分類精度を維持するだけでなく、計算の複雑さを大幅に減らし、リソース制約のある環境でのリアルタイムデプロイメントに非常に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 04:53:33 GMT)
Explainable AI in Genomics: Transcription Factor Binding Site Prediction with Mixture of Experts [1.2]
本研究では,TFBS予測のための新しいMixture of Experts(MoE)手法を提案する。分布内および分布外の両方のデータセットを用いて,各専門家モデルに対するMoEモデルの性能を評価する。また、より堅牢なモデル解釈性を提供する新しい属性マッピング技術であるShiftSmoothを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:21:41 GMT)
On the Importance of Neural Membrane Potential Leakage for LIDAR-based Robot Obstacle Avoidance using Spiking Neural Networks [1.1]
本稿では,LIDARデータから直接ロボットナビゲーションと障害物回避を行うためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の利用について検討する。スパイクするLeaky Integrate-and-Fireニューロンの膜電位リーク定数をSNN内で慎重に調整することにより、オンパーロボット制御精度を実現することができる。この作業中に収集されたLIDARデータセットは、将来の研究に利益をもたらすことを期待して、オープンソースとしてリリースされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:43:31 GMT)
Learning to Control Dynamical Agents via Spiking Neural Networks and Metropolis-Hastings Sampling [1.1]
Spiking Neural Networks(SNN)は、リアルタイム制御システムのための従来のDeep Neural Networks(DNN)に代わる、生物学的にインスパイアされたエネルギー効率の高い代替手段を提供する。ベイズ推論手法であるメトロポリス・ハスティングスサンプリングを用いて,RL環境における動的エージェント制御のためのSNNのトレーニングを行う最初のフレームワークについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:50:00 GMT)
Holistix: A Dataset for Holistic Wellness Dimensions Analysis in Mental Health Narratives [1.0]
ソーシャルメディアのユーザー投稿におけるウェルネス次元を分類するためのデータセットを導入し、身体的、感情的、社会的、知的、精神的、職業の6つの重要な側面を網羅した。このデータセットは、ドメインエキスパートの指導の下で開発された包括的なアノテーションフレームワークを用いて、ユーザ生成コンテンツにおけるこれらの次元をキャプチャするために設計されている。従来の機械学習モデルと高度なトランスフォーマーベースモデルの両方を、精度、リコール、F1スコアを用いて評価し、平均10倍のクロスバリデーションで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:18:15 GMT)
Neural Two-Stage Stochastic Optimization for Solving Unit Commitment Problem [0.9]
本稿では,高次元不確実性シナリオ下での2段階単位コミットメント(2S-SUC)問題を効率的に解くためのニューラルネットワーク最適化手法を提案する。提案手法は,コミットメント決定と不確実性特徴を学習したディープニューラルネットワークを用いて,第2段階のリコース問題に近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:55:25 GMT)
Exceptional sensitivity near the bistable transition point of a hybrid quantum system [0.8]
位相遷移は、システムダイナミクスを劇的に変化させ、新しい動作を解放し、性能を向上させる。例外点(EP)は、外部の摂動に対するセンサー応答を増大させるため、特にアプリケーション検出に関係している。ここでは、双安定遷移点(BP)周辺における例外的な信号-雑音比(SNR)の増大を示す非線形性を用いて、この制限を克服する。この結果は、理想的、熱的に制限された電子磁気センサの感度限界を超え、先進的な量子センシングにおけるEPライクな物理学に関する長年の議論を解決している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:02:12 GMT)
Predictive Modeling: BIM Command Recommendation Based on Large-scale Usage Logs [0.7]
本稿では,ユーザの過去のインタラクションに基づいて,リアルタイムに最適な次のアクションを予測するBIMコマンドレコメンデーションフレームワークを提案する。我々のモデルは、もともと大きな言語モデルのために開発された最先端のTransformerバックボーンの上に構築されている。次のコマンドのレコメンデーションを生成すると、約84%のRecall@10が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:14:34 GMT)
Spiking Transformers Need High Frequency Information [0.7]
スパイキングトランスフォーマーは、従来のディープラーニングに代わるエネルギー効率の高い代替手段を提供する。スパイキングニューロンが低周波情報を優先的に伝播するのは,今回が初めてである。 2つの周波数エンハンシング演算子を通して高周波信号を復元するMax-Formerを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:40:40 GMT)
Evaluating the Role of Training Data Origin for Country-Scale Cropland Mapping in Data-Scarce Regions: A Case Study of Nigeria [0.6]
重要な課題は、トレーニングデータの量、品質、およびターゲット領域への近接がモデルの性能にどのように影響するかを理解することである。ナイジェリアでは、全国をカバーする1,827のラベル付きサンプルとGeowikiデータセットのサブセットを用いて、これを評価した。その結果,局所データにより精度が0.246 (RF) と0.178 (LSTM) に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:05:25 GMT)
Pulse optimization in adiabatic quantum computation and control [0.6]
本稿では,断熱制御プロトコルの高速化のためのパルス最適化手法を提案する。本手法は, 解析的断熱解を用いて, 高度な勾配のない最適化ツールとロバストな最適化ツールを用いて, 効率的かつ効率的な手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:55:51 GMT)
Visual Homing in Outdoor Robots Using Mushroom Body Circuits and Learning Walks [0.6]
アントは、最小限の感覚入力と数回の学習ウォークで、堅牢な視覚ホーミングを実現する。本稿では,自律走行車のようなロボット上での視覚的ホーミングのための側方化Mushroom Bodyアーキテクチャの実装について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:54:01 GMT)
Dynamic Sparse Causal-Attention Temporal Networks for Interpretable Causality Discovery in Multivariate Time Series [0.4]
MTS(DyCAST-Net)における解釈因果発見のための動的スパース因果ネットワークを導入する。 DyCAST-Netは、拡張時間的畳み込みと動的スパースアテンション機構を統合することで因果発見を強化するために設計された新しいアーキテクチャである。我々は、DyCAST-Netが、TCDF、GCFormer、CausalFormerといった既存のモデルより一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 01:03:27 GMT)
DALI-PD: Diffusion-based Synthetic Layout Heatmap Generation for ML in Physical Design [0.4]
DALI-PDは、合成レイアウトのヒートマップを数秒で生成するフレームワークである。ヒートマップには、電力、IRドロップ、混雑、マクロ配置、細胞密度マップが含まれる。これらのヒートマップは実際のレイアウトによく似ており、IRドロップや混雑予測などの下流MLタスクのML精度を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:12:04 GMT)
A modular framework for automated evaluation of procedural content generation in serious games with deep reinforcement learning agents [0.3]
本研究では,Serious GamesにおけるPCG統合の自動評価手法を提案する。非プレイヤーキャラクタ(NPC)作成用PCGの3つの異なるバージョンがテストされている。結果は、バージョン2と3でトレーニングされたDRLゲームテストエージェントが、バージョン1でトレーニングされたエージェントよりも、勝利率とトレーニング時間の点で優れていることを強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:44:08 GMT)
A Fuzzy Approach to the Specification, Verification and Validation of Risk-Based Ethical Decision Making Models [0.3]
本稿では,倫理的リスク評価に基づく倫理的意思決定モデルを記述するための形式的手法を提案する。次に,ファジィ・ペトリネットを用いて,ファジィ・ルールとして規定されたこれらのモデルを検証し,検証する方法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:38:44 GMT)
Post-Newtonian Effective Field Theory Approach to Entanglement Harvesting, Quantum Discord and Bell's Nonlocality Bound Near a Black Hole [0.0]
本研究では、量子ブラックホールが、プローブとして働く静的量子ビット型Unruh-DeWitt検出器(UDW)の減少状態に与える影響について検討する。これはブラックホールの量子状態の性質に光を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:05:40 GMT)
prNet: Data-Driven Phase Retrieval via Stochastic Refinement [0.0]
本稿では,Langevin のダイナミックスを有効活用し,効率的な後続サンプリングを実現するための新しい位相検索フレームワークを提案する。本手法は, サンプリング, 学習復調, モデルベース更新の組み合わせにより, 知覚歪みのトレードオフをナビゲートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:25:06 GMT)
eBPF-Based Real-Time DDoS Mitigation for IoT Edge Devices [0.0]
モノのインターネット(IoT)はセキュリティ上の問題を強化している。特に、侵入されたデバイスによって起動されたDistributed Denial of Service(DDoS)攻撃によるものだ。従来のディフェンスはIoTパラダイムに適さないことが多く、軽量でハイパフォーマンスでエッジベースのソリューションの必要性が生じる。本稿では,拡張バークレーパケットフィルタ(eBPF)とeXpress Data Path(XDP)を利用したIoTセキュリティフレームワークの設計,実装,評価を行う。このフレームワークは、DockerベースのシミュレーションとRaspberry Pi 4上の現実世界のデプロイの両方を使用して評価されており、100Mbpsの洪水で97%の軽減効果が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 03:35:58 GMT)
Your Absorbing Discrete Diffusion Secretly Models the Bayesian Posterior [0.0]
フォワード汚濁分布下での期待デノイザ出力が真の後部を回復することを示す。我々は、K個の独立な分極パスを実行し、後続手段と分散の両方を集約する推論時アンサンブルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:37:30 GMT)
When the Weak Becomes Strong: Effective Observables via Time-Symmetric Quantum Selection [0.0]
時間対称量子力学の枠組みにおける弱値の逐次合成について検討する。これら2つの弱い値の積は、強い状態条件の観測可能値の正規化期待値に対応していることを示す。本稿では、量子コンピューティングにおける状態固有のエラー目撃を含む、量子情報における実践的な応用について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:25:45 GMT)
Vision-Guided Chunking Is All You Need: Enhancing RAG with Multimodal Document Understanding [0.0]
Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムは情報検索と質問応答に革命をもたらした。従来のテキストベースのチャンキング手法は、複雑なドキュメント構造、マルチページテーブル、埋め込みフィギュア、ページ境界を越えたコンテキスト依存に苦労する。本稿では,Large Multimodal Models(LMM)を利用してPDF文書をバッチで処理する,新しいマルチモーダル文書チャンキング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:52:49 GMT)
VRU-Accident: A Vision-Language Benchmark for Video Question Answering and Dense Captioning for Accident Scene Understanding [0.0]
MLLM(Multimodal large language model)は、自動運転車におけるシーン理解と意思決定の強化を約束している。本稿では,VRUを含む高リスク交通シナリオにおけるMLLMの評価を目的とした,視覚言語ベンチマークであるVRU-Accidentを提案する。これまでの研究とは異なり、我々のベンチマークはVRU車両事故に特化しており、空間的時間的ダイナミクスと事故の因果的セマンティクスの両方を捉えたリッチできめ細かいアノテーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 22:14:35 GMT)
Using a Kerr interaction for GKP magic state preparation [0.0]
正方形のGKP符号に対して論理ゲート$sqrtH_L$を実現するKerr相互作用を介する非ガウスユニタリについて検討する。このゲートは補助量子ビットを直接含んでおらず、符号上の有限エネルギー制約と互換性がある。本稿では、Kerrインタラクションを操作するための回路QED実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:43:43 GMT)
Universal Physics Simulation: A Foundational Diffusion Approach [0.0]
境界条件データから直接物理法則を学習する普遍物理学シミュレーションのための最初の基礎的AIモデルを提案する。本手法は,シミュレーションを条件付き生成問題として扱うことにより,計算物理を再現する。繰り返しにわたってエラーを蓄積するシーケンシャルなタイムステッピングメソッドとは異なり、私たちのアプローチは時間的統合を完全にバイパスします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:12:34 GMT)
Toward accurate RUL and SOH estimation using reinforced graph-based PINNs enhanced with dynamic weights [0.0]
本稿では,物理に基づく指導と高度時相学習を組み合わせた枠組みを提案する。 Q-ラーニングエージェントは、物理インフォームド損失項に重みを動的に割り当て、リアルタイム産業システム全体の一般化を改善する。 RULおよびSOH推定タスクでは、提案手法は最先端モデルよりも一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:49:12 GMT)
Toward Developing Machine-Learning-Aided Tools for the Thermomechanical Monitoring of Nuclear Reactor Components [0.0]
計算熱力学モデルと組み合わせた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャについて検討する。 CNNは高度に正確な温度分布予測を達成し、過度な適合の兆候のない1000回以上のエポックの訓練を受けた。その後、これらを熱力学モデルで燃料棒内の応力とひずみ分布を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 01:32:46 GMT)
The Shape of Deceit: Behavioral Consistency and Fragility in Money Laundering Patterns [0.0]
そこで本稿では,有向トランザクションネットワーク間での事前定義された洗浄パターンの検出を重視したネットワーク理論的な視点を提案する。洗浄活動のコア特性として,行動整合性の概念を導入する。このようなパターンは意味的・機能的役割を表現するサブグラフ構造によってよりよく捉えられると我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 06:26:27 GMT)
The Mythical Good Software [0.0]
ソフトウェアは凝集度が高く、結合度も低く、不明瞭で、場合によっては有害な状態になり得る。結合性と最適設計の間には完全な相関関係がないため、結合性と凝集が2つの異なる設計原則であるというメッセージを伝達しているため、不明瞭である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:57:12 GMT)
The Hidden Costs of AI: A Review of Energy, E-Waste, and Inequality in Model Development [0.0]
レビューでは、AIの影響がパフォーマンスを超えて広がる4つの重要な領域について論じている。モデルトレーニングからの高エミッション、ハードウェアのリターンアップ、グローバルインフラストラクチャの格差が強調されている。最終的には、AIの進歩は倫理的責任と環境管理と一致しなければならない、と論じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:31:42 GMT)
The Debugging Decay Index: Rethinking Debugging Strategies for Code LLMs [0.0]
デバッグが非効率になったときを定量化し,介入点を予測する数学的フレームワークであるDecay Index(DDI)を導入する。 DDIは、現在のAIデバッグにおける基本的な制限を明らかにし、反復的なコード生成戦略を最適化するための最初の定量的フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 09:04:33 GMT)
The AI Ethical Resonance Hypothesis: The Possibility of Discovering Moral Meta-Patterns in AI Systems [0.0]
この論文は、人間の心に見えない微妙な道徳的パターンを識別する能力によって、高度なAIシステムが出現する可能性を示唆している。この論文は、大量の倫理的文脈を処理し、合成することによって、AIシステムは文化的、歴史的、個人的バイアスを超越する道徳的メタパターンを発見する可能性を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:28:06 GMT)
Te Ahorré Un Click: A Revised Definition of Clickbait and Detection in Spanish News [0.0]
現在のコンセンサスに欠けるクリックベイトの定義を再検討する。スペイン語でクリックベイト検出のための最初のオープンソースデータセットであるTA1Cをリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:19:08 GMT)
SmartphoneDemocracy: Privacy-Preserving E-Voting on Decentralized Infrastructure using Novel European Identity [0.0]
smartphoneDemocracyは、3つの重要な技術を組み合わせた新しい電子投票プロトコルである。我々のプロトコルにより、有権者はスマートフォンから直接匿名で投票を登録および投じることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 02:39:10 GMT)
Small Quantum Low Parity Density Check Codes for Near-Term Experiments [0.0]
この分野における最近の発展を基盤として,小型量子LDPC符号の簡単な構成法を提案する。私たちのコードは表面符号の約2倍効率が良いが、重量4分のチェックしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:53:16 GMT)
Sensitivity Analysis of Transport and Radiation in NeuralPlasmaODE for ITER Burning Plasmas [0.0]
我々はNeuralPlasmaODEを拡張し、ITERプラズマの輸送機構と放射機構の感度解析を行う。その結果, 磁場強度, 安全因子, 不純物含量がエネルギー閉じ込めに及ぼす影響が明らかにされた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 00:00:47 GMT)
Scalable Quantum Algorithm for Meson Scattering in a Lattice Gauge Theory [0.0]
我々は, (1+1)-次元Z2格子ゲージ理論における中間子散乱について検討した。我々は,高忠実度中間子生成演算子を構築するための量子部分空間展開法を開発した。本稿では, メソンウェーブパケット作成のための高効率な量子回路の設計を行い, 既存の手法と比較して回路深度を著しく低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:51:46 GMT)
Response to "Are Hilbert Spaces Unphysical? Hardly, My Dear!'' [0.0]
我々の論文の最近の批判ニバルド・レモスの「ヒルベルト空間の不物理性」は我々の中心的な議論に反論する。我々は座標変換と基底の変化の区別を明確にし、レモスの主論に反論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:30:25 GMT)
Reducing errors and gate operations in digitized quantum annealing with local counterdiabatic driving [0.0]
局所的反断熱駆動は、断熱制御の性能を向上させる方法である。本稿では,デジタイズエラーとゲート操作数を削減できる分解式を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:53:25 GMT)
RectifiedHR: High-Resolution Diffusion via Energy Profiling and Adaptive Guidance Scheduling [0.0]
拡散モデルによる高分解能画像合成は、しばしば、視覚的品質を低下させるエネルギー不安定性とガイダンスアーティファクトに悩まされる。我々は,サンプリング中の潜時エネルギー景観を分析し,安定したエネルギー軌道を維持する適応型分類器フリーガイダンス(CFG)のスケジュールを提案する。提案手法では, 誘導強度を時間とともに調整し, 安定度(0.9998) と整合度(0.9873) を固定誘導法と比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 01:21:10 GMT)
Rate Function Modelling of Quantum Many-Body Adiabaticity [0.0]
量子多体系における断熱過程のダイナミクスについて検討する。特に、断熱速度関数 $f(T, Delta lambda)$ をランプ時間 $T$ に依存して研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:23:28 GMT)
Quantum Singular Value Transformation for Solving the Time-Dependent Maxwell's Equations [0.0]
この研究は、$mathbfAfracmathbfpartial fmathbfpartial x = mathbfBmathbff$という形の方程式の線形系を解くための量子実現可能なアルゴリズムを示す。このアルゴリズムはブロックエンコーディングを$A$とし、逆関数 $f(x) = 1/x$ に 21 度の浅い量子近似を適用する。位相角は100以上の勾配法を用いて古典的に最適化され、解のコストを最小化した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:46:53 GMT)
Quantum Hall-like effect for neutral particles with magnetic dipole moments in a quantum dot [0.0]
我々は、完全に中立なシステムにおける新しい量子ホール現象のクラスを予測する。放射電場と双極子モーメントの相互作用は、ランドーレベルや外部磁場を必要とせずに、正確な$e2/h$量子化を誘導することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:20:11 GMT)
Quantum Curriculum Learning [0.0]
本稿では,量子データのための量子カリキュラム学習(Q-CurL)というフレームワークを提案する。 Q-CurLは、より難しいタスクに進む前に、学習モデルに単純なタスクやデータを導入します。実証的な証拠は、Q-CurLが一元学習の訓練収束と一般化を著しく促進することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:32:43 GMT)
Quantum Convolution for Structure-Based Virtual Screening [0.0]
構造ベースの仮想スクリーニング(SBVS)は、潜在的な薬物候補を特定するための重要な計算戦略である。本研究では、デルタG_bindを効率的に推定する量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:03:43 GMT)
PromptChain: A Decentralized Web3 Architecture for Managing AI Prompts as Digital Assets [0.0]
PromptChainは、AIプロンプトを検証可能なオーナシップ、バージョン管理、収益化機能を備えた第一級デジタルアセットとして確立する分散Web3アーキテクチャである。当社の設計では,(1)クロスモデル互換性のための包括的メタデータスキーマ,(2)インセンティブを調整するためのリスク重み付き検証機構,(3)コントリビュータの影響力に比例して報酬を与えるトークンエコノミーを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:10:39 GMT)
Prompt2DEM: High-Resolution DEMs for Urban and Open Environments from Global Prompts Using a Monocular Foundation Model [0.0]
高分解能標高推定は、捕食と斜面水文学を理解し、都市形態学と動態を研究し、地球生態系の成長、衰退、死亡をモニターするために不可欠である。本稿では,絶対的地球高度マッピングのための新しいパラダイムとして,高分解能DEMを推定するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:38:22 GMT)
Prompt Engineering in Segment Anything Model: Methodologies, Applications, and Emerging Challenges [0.0]
Segment Anything Model (SAM)は、革新的なプロンプトベースのアプローチを通じて画像セグメンテーションに革命をもたらした。本稿では,SAMとその変種に対する迅速な工学的手法に着目した,最初の総合的な調査について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:10:17 GMT)
Post-Training Quantization of Generative and Discriminative LSTM Text Classifiers: A Study of Calibration, Class Balance, and Robustness [0.0]
生成的・識別的長短記憶(LSTM)に基づくテキスト分類モデルとポストトレーニング量子化(PTQ)の比較識別型分類器は頑健なままであるが、生成型分類器はビット幅、PTQで使用されるキャリブレーションデータ、量子化推論時の入力ノイズに敏感である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:48:16 GMT)
Physics-informed neural networks for high-dimensional solutions and snaking bifurcations in nonlinear lattices [0.0]
本稿では,非線形格子の重要な課題に対処するための物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)に基づくフレームワークを提案する。まず,格子モデルから生じる非線形系の解を,レバンス・マルカルトアルゴリズムを用いて近似するためにPINNを用いる。次に、PINNと連続的な手法を結合して、スネーキング分岐図を計算して拡張する。線形安定解析では、固有ベクトルを計算するためにPINNを適用し、Sturm-Liouville理論に則って出力制約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:41:55 GMT)
Observation of Quantum Coulomb Blockade Facilitated by P-Donor Molecules in Silicon Nano-Transistor [0.0]
我々は、量子クーロン遮断(QCB)効果の基礎解析により、複数のドナー分子内の1対1電子充填を実験的に実証した。個々のドナーの軌道ハイブリッド化による分子エネルギーレベルも、密度汎関数理論を用いた第一原理シミュレーションによって確認される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:07:59 GMT)
Next-token pretraining implies in-context learning [0.0]
トークンシーケンス、特に非エルゴディックソースでトレーニングされた場合、モデルがどのようにコンテキストに適応するかを示す。我々の情報理論フレームワークは、これらの分布内ICLダイナミクスを正確に予測する。また、任意のタスクにおけるモデルのコンテキスト内性能が、事前学習で見られるタスクのアンサンブルと数学的に結合していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 01:17:02 GMT)
Neural networks leverage nominally quantum and post-quantum representations [0.0]
我々は、トランスフォーマーやRNNを含む深層ニューラルネットワークが、トレーニングデータの低次元生成モデルである「量子」と「後量子」についての信念を本質的に発見し、表現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 00:23:45 GMT)
Mixed states for reference frames transformations [0.0]
古典的および量子的参照フレーム間の変換は、純粋または混合することができる。これらの非純物変換は自然であり、熱状態の時間と(逆)温度の接続に応用できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:40:37 GMT)
Measuring What Matters: A Framework for Evaluating Safety Risks in Real-World LLM Applications [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)におけるアプリケーションレベルの安全性を評価するための実践的フレームワークを提案する。提案したフレームワークが社内パイロットにどのように適用されたのかを説明し、安全テストの取り組みのスケールアップを目指す組織に対して、基準ポイントを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 22:34:20 GMT)
Machine-Precision Prediction of Low-Dimensional Chaotic Systems [0.0]
低次元カオスシステムからの学習は,機械的精度で達成可能であることを示す。我々はLorenz-63系に対する32から105Lyapunovの有効予測時間を得る。その結果,ノイズフリーデータから低時間カオスシステムを学習することが問題であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:36:47 GMT)
MEGANet-W: A Wavelet-Driven Edge-Guided Attention Framework for Weak Boundary Polyp Detection [0.0]
MEGANet-Wは、各デコーダステージに指向性、パラメータフリーなハールウェーブレットエッジマップを注入し、意味的特徴を再検討する。 5つのパブリックなpolypデータセットでは、MEGANet-Wは既存のメソッドよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 07:25:00 GMT)
Lyapunov formulation of band theory for disordered non-Hermitian systems [0.0]
我々は、乱れた非エルミート系のスペクトルと固有状態を管理するバンド理論の実空間リアプノフ定式化を開発する。この枠組みはスペクトル密度と、異なる境界条件下でのリャプノフ指数への局在を結び付ける普遍的非エルミート的Thouless関係をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 02:17:07 GMT)
Limits of Discrete Energy of Families of Increasing Sets [0.0]
集合のハウスドルフ次元はリースエネルギーを用いて検出できる。 x_n$ という点列が集合 $E の部分集合 mathbbRd$ を適切な意味で埋める状況を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:10:14 GMT)
Lightweight Deep Learning-Based Channel Estimation for RIS-Aided Extremely Large-Scale MIMO Systems on Resource-Limited Edge Devices [0.0]
XL-MIMOシステムにおける効率的なチャネル推定のための軽量なディープラーニングフレームワークを提案する。本フレームワークは,アンテナ数やRIS要素数の増加にかかわらず,推定精度を大幅に向上し,計算複雑性を低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 13:42:42 GMT)
Leveraging Distribution Matching to Make Approximate Machine Unlearning Faster [0.0]
Approximate Machine Unlearning(AMU)は、保持されたデータセットサブセットの特別な微調整を通じて、モデルを特定のトレーニングデータを忘れることを可能にする。分類指向AMUを高速化する2つの補完手法を提案する。まず、新しい分布マッチングデータセット凝縮(DC)である textbfBlend は、視覚的に類似した画像を共有混合重みとマージすることで、保持されたセットサイズを大幅に削減する。第2に、損失中心の方法である textbfAccelerated-AMU (A-AMU) は、学習対象を拡大し、収束を早める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:57:31 GMT)
Landmark Detection for Medical Images using a General-purpose Segmentation Model [0.0]
本稿では,他の汎用非基礎モデルであるYOLOを提案する。 YOLOはオブジェクト検出に優れており、SAMの入力プロンプトとして機能するバウンディングボックスを提供することができる。 YOLO生成した境界ボックスを用いてSAMを誘導し, 整形外科的骨盤X線像を正確に分割するハイブリッドモデルを訓練した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 07:17:53 GMT)
Isoholonomic inequalities and speed limits for cyclic quantum systems [0.0]
量子速度制限は、量子系が状態間で進化するために必要な時間に基本的な下限を設定する。伝統的な境界は状態の区別可能性に依存しており、初期状態と最終状態が一致する巡回進化に対して自明になる。本研究では, 閉状態空間軌跡の長さをホロノミーで表す等ホロノミック不等式に基づく別のアプローチを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:48:37 GMT)
Intrinsic Multi-Mode Interference for Passive Suppression of Purcell Decay in Superconducting Circuits [0.0]
放射減衰によるデコヒーレンス(英語版)は超伝導量子プロセッサのスケーリングにおいて重要な考慮事項である。超伝導回路の固有多モード構造環境のみを用いた放射減衰抑制のための受動的干渉法を提案する。我々は、摂動理論、フルウェーブ電磁シミュレーション、およびコヒーレンス時間の改善による対称性破壊トランモン量子ビットの実験的測定を用いて、この手法を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 17:22:07 GMT)
Identifying Offline Metrics that Predict Online Impact: A Pragmatic Strategy for Real-World Recommender Systems [0.0]
オンライン影響に対応するオフラインメトリクスを識別するための実用的戦略を導入する。セッションベースレコメンデータシステムにおける大規模オンライン実験を通じて,その戦略を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:24:41 GMT)
I2I-PR: Deep Iterative Refinement for Phase Retrieval using Image-to-Image Diffusion Models [0.0]
Inversion by Direct Iterationと呼ばれる画像と画像の拡散フレームワークに基づく新しい位相探索手法を提案する。本手法は, トレーニング効率と再現性の両方において, 大幅な改善を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:26:01 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Generative Adversarial Networks with Transfer Learning [0.0]
GAN(Generative Adversarial Networks)は多様な高忠実な画像を合成する大きな可能性を実証している。本稿では,転送学習によって補完されるハイブリッド量子古典的GANアーキテクチャについて検討する。この結果から,VQCをジェネレータと判別器の両方に組み込んだ完全ハイブリッドモデルでは,高画質の画像が連続的に生成されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:46:56 GMT)
How to Define Design in Industrial Control and Automation Software [0.0]
ソフトウェア業界における既存の設計定義をレビューし、設計に関する一般的な誤解に挑戦し、次のような重要な疑問に対処する。我々は,アドホックと体系的設計アプローチの区別を評価し,競合する進化的関心事を解消しつつ,相補的な運用上の懸念のバランスをとる方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:50:43 GMT)
From Cell Towers to Satellites: A 2040 Blueprint for Urban-Grade Direct-to-Device Mobile Networks [0.0]
完全軌道通信のためのエンド・ツー・エンド・システムアーキテクチャを提案する。我々は,高密度都市環境下でのスペクトル効率,ビーム容量,リンク予算を分析した。本稿では,今日のD2Dシステムから,50～100Mbpsの自律オービタルオービタルオーバレイへの15年間のロードマップを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 22:37:02 GMT)
Frequency-aware Surrogate Modeling With SMT Kernels For Advanced Data Forecasting [0.0]
本稿では,相関カーネルを開発するためのオープンソースフレームワークについて紹介する。我々は、複雑な機械的挙動と航空機システムに対する時間的ダイナミクスを効果的に捉える周波数認識要素を組み込んだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:10:46 GMT)
Federated Learning with Graph-Based Aggregation for Traffic Forecasting [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有せずにモデルを協調的に訓練するのに適した手法である。 Federated Averaging(FedAvg)のような標準的なFLメソッドは、クライアントが独立していると仮定します。本稿では、FedAvgの単純さとグラフ学習の重要なアイデアを融合した軽量なグラフ対応FLアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 21:41:42 GMT)
Exploiting emergent symmetries in disorder-averaged quantum dynamics [0.0]
我々は、障害平均力学写像の対称セクターを効率的に構築するためのスキームを開発する。障害平均化後、このシステムは効果的に置換不変となり、大規模システムのシミュレーションが可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:38:19 GMT)
EventHunter: Dynamic Clustering and Ranking of Security Events from Hacker Forum Discussions [0.0]
本稿では,ハッカーフォーラムポスト間で議論されているセキュリティイベントを自動的に検出,クラスタ化,優先度付けする,教師なしのフレームワークを提案する。異なるハッカーフォーラムの議論を構造化された行動可能なインテリジェンスに変換することで、当社の作業は、自動脅威検出と分析における根本的な課題に対処します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:40:36 GMT)
Entropy bounds from quantum thermodynamics [0.0]
ランダウアーの予想は、情報取得に関連するいかなる制限も課さない。システムのエントロピーの変化は、常に環境に伝達される熱を過小評価する。量子熱力学の枠組みで導かれる極限もまた、場の理論の観点から精査される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:34:46 GMT)
Emergent Distance from Mutual Information in the Critical 1D XXZ Spin Chain [0.0]
我々は、量子相互情報から純粋に定義された1D, d_Eにおける候補距離計量を数値的に検証する(I)。シミュレーションにより、非等方性$Delta = 1.0$の量子臨界相において、相互情報は有効距離空間の出現と整合したパワー-ロー崩壊を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:00:06 GMT)
Echoes in a parametrically perturbed Kerr-nonlinear oscillator [0.0]
周波数制御パルス摂動によって駆動されるKerr発振器の古典的および量子的エコーについて検討する。個々のコヒーレント状態に対して、弱いパラメトリック駆動が古典的エコーの長寿命列をもたらすことを示す。猫の状態は、重ね合わせにおけるコヒーレント状態の初期相対位相と重みに敏感な異なる量子エコーを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 07:14:58 GMT)
Dynamics of quantum Fisher and Wigner-Yanase skew information following a noisy quench [0.0]
量子臨界点を横切るときの逆場イジングモデルの力学に及ぼす雑音の影響について検討する。量子コヒーレンスの測定には量子フィッシャー情報(QFI)とウィグナーヤネーゼスキュー情報(WYSI)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:47:04 GMT)
Donor's Deferral and Return Behavior: Partial Identification from a Regression Discontinuity Design with Manipulation [0.0]
献血の適格性基準の不連続を突破し, 献血者の遅延が将来のボランティア活動を減少させることを示す。本稿では,操作が存在する部分境界識別を行う手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 22:32:06 GMT)
Denoising and Reconstruction of Nonlinear Dynamics using Truncated Reservoir Computing [0.0]
本稿では,ノイズフィルタリングと非線形力学の再構成のための新しいReservoir Computing(RC)法を提案する。動的パラメータにおける雑音強度, 雑音周波数, および劇的なシフトの観点から, RCの性能について検討した。このフレームワークは低信号対雑音比と高周波範囲で競合精度を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:44:18 GMT)
Demystifying Flux Architecture [0.0]
FLUX.1はBlack Forest Labsが開発した拡散ベースのテキスト・画像生成モデルである。記事はFLUXのアーキテクチャをソースコードから直接デミストすることを目的とした、大規模なリバースエンジニアリングの取り組みを要約している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:51:53 GMT)
Decomposition of multi-qutrit gates generated by Weyl-Heisenberg strings [0.0]
ワイル・ハイゼンベルク作用素の任意のテンソル積の指数関数を1および2量子ゲートに分解するアルゴリズムを導入する。このアプローチをゲルマン弦によって生成されるユニタリ(すなわちゲルマン行列のテンソル積)に拡張する。特に,量子ビット回路におけるCNOT数を削減するために開発されたSteiner-Gauss法を一般化し,量子ビット系におけるゲートルーティングを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 20:33:48 GMT)
Critical Dynamics of Spin Boson Model [0.0]
スピンボソンモデル(SBM)の低エネルギー特性について検討する。量子相転移に近い系の臨界ダイナミクスについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:37:32 GMT)
Continental scale habitat modelling with artificial intelligence and multimodal earth observation [0.0]
ハビタットは、生物多様性を支え、人への自然の貢献を維持する、無生物の状態と生物物理学構造を統合している。現在の地図はしばしば、いくつかの相互排他的生息地をモデル化する必要があるため、主題的あるいは空間的解決において不足している。本稿では、高分解能リモートセンシング(RS)データと人工知能(AI)ツールが、広範囲にわたる生息地分類をいかに改善できるかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 18:11:26 GMT)
Construction of maximally non-Hermitian potentials under unbroken PT-symmetry constraint [0.0]
虚ポテンシャルが$V(x)$の離散シュル「オーディンガー方程式の族を研究する。すべての有界エネルギーの現実は、極大に非エルミートスペクトル-縮退境界$partial cal D$まで生き残る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 10:25:41 GMT)
Compressed Computation: Dense Circuits in a Toy Model of the Universal-AND Problem [0.0]
ニューラルネットワークは重ね合わせが可能で、次元よりも多くの特徴を表現できる。最近の研究は、記憶ではなく計算の類似概念を考察し、理論的構成を提案している。本研究は,すべての$mchoose 2$対のスパース入力の ANDを演算するUniversal-AND問題に対する玩具モデルについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 22:18:15 GMT)
Comprehensive Evaluation of OCT-based Automated Segmentation of Retinal Layer, Fluid and Hyper-Reflective Foci: Impact on Clinical Assessment of Diabetic Retinopathy Severity [0.0]
糖尿病網膜症(DR)は視覚障害の主要な原因であり、不可逆的な損傷を防ぐために早期かつ正確な評価が必要である。本研究では,網膜層の自動セグメンテーションのための能動的学習に基づくディープラーニングパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:52:05 GMT)
Complexity and Coupling: A Functional Domain Approach [0.0]
本稿では,機能領域に根ざした複雑性と結合の精密かつ科学的定義を提供する。複雑性と結合の定義におけるあいまいさを強調し、物理的属性に根ざした多くの既存の定義が混乱と矛盾をもたらすことを強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 12:07:53 GMT)
Can AI Rely on the Systematicity of Truth? The Challenge of Modelling Normative Domains [0.0]
大規模言語モデルの進展に関する楽観性を刺激する重要な前提は、真理が体系的であることである。哲学者は真理がすべての思考領域で体系的であることを疑う説得力のある理由を特定した私は、規範的領域の真理は非体系的であるとして、LLMが進行を困難にしていると論じます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:23:31 GMT)
COVID-19 Pneumonia Diagnosis Using Medical Images: Deep Learning-Based Transfer Learning Approach [0.0]
SARS-CoV-2は高い透過性と進化する変異のため、世界的な健康上の問題となっている。 DenseNet121は、CTとX線画像を用いた新型コロナウイルスの診断において、最も優れたアーキテクチャとして登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:28:48 GMT)
BreastDCEDL: A Comprehensive Breast Cancer DCE-MRI Dataset and Transformer Implementation for Treatment Response Prediction [0.0]
乳がん患者2,070例の3D Dynamic Contrast-Enhanced MRI(DCE-MRI)を前処理した深層学習データセットであるBreastDCEDLについて報告する。生のDICOM画像データは、厳密に3D NIfTIボリュームに変換され、信号の整合性が保たれた。 BreastDCEDLには、事前に定義されたベンチマーク分割が含まれており、再現可能な研究のためのフレームワークを提供し、乳がん画像における臨床的に意味のあるモデリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:35:18 GMT)
Brain Stroke Detection and Classification Using CT Imaging with Transformer Models and Explainable AI [0.0]
本研究では,CTスキャン画像を用いたマルチクラス脳卒中分類のための人工知能フレームワークを提案する。提案手法は,画像ベースストローク分類の深層学習モデルとして,最先端のビジョン変換器であるMaxViTを採用した。モデル一般化とアドレスクラス不均衡を改善するため,データ拡張手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 13:50:50 GMT)
Barnett effect boosted nonreciprocal entanglement and EPR-steering in magnomechanics in the presence of coherent feedback loop [0.0]
本研究では,非対称なアインシュタイン-ポドルスキー-ローゼンステアリングを実現し,ハイブリッドシステム内での非相互量子相関を創出し,絡み合いを高める実験手法を提案する。このシステムは、磁歪によるマグノン-フォノン結合を示すイットリウム鉄ガーネット(YIG)球体と、光学的ささやきのモードを備えたシリカ球体を統合する。ビームスプリッタの反射率の調整は、定常的な量子ステアリングと絡み合いを高め、熱雑音を効果的に抑制できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:47:58 GMT)
Automated Optimization of Laser Fields for Quantum State Manipulation [0.0]
勾配に基づく最適化と自動微分を組み合わせることで、高い精度とスケーラビリティを確保する。このフレームワークは量子システムにおける自動制御パルス設計のための普遍的で実験的に適用可能なツールとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 15:50:38 GMT)
Anyon condensation in mixed-state topological order [0.0]
混合状態トポロジカル秩序における凝縮について論じる。凝縮可能なエノンは連結な'eale環によって与えられる。いくつかの凝縮は純粋な状態位相順序をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 14:57:58 GMT)
An Efficient Deep Learning Framework for Brain Stroke Diagnosis Using Computed Tomography (CT) Images [0.0]
脳卒中は世界中で死亡率と長期障害の主な原因である。ほとんどのストローク分類技術は、単一のスライスレベルの予測メカニズムを使用する。本研究では,CTスキャン画像を用いた脳卒中早期予測のための機械学習モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:47:35 GMT)
An Algorithm for Identifying Interpretable Subgroups With Elevated Treatment Effects [0.0]
個別または条件付き平均治療効果(CATE)の推定値から、高い治療効果を有する解釈可能なサブグループを同定するアルゴリズムを提案する。サブグループはルールセット'' -- フォーム(Condition A and Condition B) OR(Condition C)の理解が容易なステートメントによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 05:01:48 GMT)
Accelerated Hydrogen Exchange Reaction in a Dark Cavity: A Benchmark for Bridging the Gap Between Theory and Experiment [0.0]
共振器内での強い光・物質結合によるHERの制御に焦点を合わせ, ポラリトン化学と呼ばれるアプローチを提案する。異なる同位体によって導入された非対称性は、小さいにもかかわらず、強力な空洞誘起反応速度の修正を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 16:10:50 GMT)
AI-Enhanced Pediatric Pneumonia Detection: A CNN-Based Approach Using Data Augmentation and Generative Adversarial Networks (GANs) [0.0]
本研究では,機械学習を用いた小児胸部肺炎分類システムを提案する。このシステムは広州女子医療センターから0～5歳児の胸部X線画像5,863枚で訓練された。その結果,小児肺炎分類の診断精度と効率を向上させるための深層学習とGANの有用性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 19:38:49 GMT)
A theoretical treatment of optical metasurfaces as an efficient basis for quantum correlations [0.0]
絡み合いは量子技術の基盤であり、量子コンピューティング、暗号、情報処理において重要な役割を果たす。光装置による絡み合いを生成する従来の方法は、ビームスプリッター、非線形媒体、量子ドットに依存している。本研究では,準曲面がハミルトニアン駆動のスピン絡み合い機構によってベル状態を生成するための有望なプラットフォームとして機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 07:10:39 GMT)
A hierarchy of eigencomputations for polynomial optimization on the sphere [0.0]
単位球面上の実形式の最小値に下界の収束階層を導入する。実和-二乗階層に対する我々の階層の主な実用的利点は、各レベルの下限が最小の固有値によって得られることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 23:22:49 GMT)
A Serverless Architecture for Real-Time Stock Analysis using Large Language Models: An Iterative Development and Debugging Case Study [0.0]
本稿では,リアルタイムストック分析のための新しいサーバレスシステムの設計,実装,反復デバッグについて述べる。初期の概念から堅牢でイベント駆動のパイプラインまで、システムのアーキテクチャ的進化について詳述する。最終的なアーキテクチャは、ほぼゼロのコストで動作し、個人が高度なAIベースの金融ツールを構築するための実行可能なモデルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 11:29:51 GMT)
A Feed-Forward Artificial Intelligence Pipeline for Sustainable Desalination under Climate Uncertainties: UAE Insights [0.0]
本研究では,パイプライン化された2段階予測モデルアーキテクチャを提案する。第1段階は、衛星由来の時系列と気象データを用いてエアロゾル光学深度(AOD)を予測する。第2段階では、予測されたAODやその他の気象要因を使用して、脱塩性能効率の損失を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 13 Jul 2025 08:07:43 GMT)