REAR: Rethinking Visual Autoregressive Models via Generator-Tokenizer Consistency Regularization [130.5] reARはトークン単位の正規化目標を導入する単純なトレーニング戦略です。
ImageNetでは、gFIDを3.02から1.86に削減し、標準化ベースのトークンーザを使用してISを316.9に改善している。
高度なトークン化器に適用すると、177Mパラメータしか持たない1.42のgFIDが達成され、その性能はより大きな最先端拡散モデル(675M)と一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:48:13 GMT)
Distilling On-device Language Models for Robot Planning with Minimal Human Intervention [116.9] PRISMは、SLM(Small Language Model)対応ロボットプランナーを蒸留するためのフレームワークである。
PRISMを3つのLCM対応プランナーに適用し、マッピング、探索、操作、家事支援を行う。
GPT-4o の 10-20% から 93% 以上まで, PRISM は Llama-3.2-3B の性能を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:11:27 GMT)
Bias in Gender Bias Benchmarks: How Spurious Features Distort Evaluation [116.9] 対象物の10%だけをマスクしたり、背景が弱くぼやけたりといった、最小限の摂動でさえ、バイアススコアを劇的に変える可能性がある。
これは、現在のバイアス評価がモデル応答を、性別バイアスよりも刺激的な特徴に反映していることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:43:39 GMT)
Imperceptible Jailbreaking against Large Language Models [107.8] 変分セレクタと呼ばれるUnicode文字のクラスを利用する非受容ジェイルブレイクを導入する。
目に見えない変分セレクタを悪意のある質問に追加することで、ジェイルブレイクプロンプトは画面上の元の悪意のある質問と視覚的に同じように見える。
本研究では,このような逆接尾辞を生成し,有害な応答を誘導する探索パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:03:50 GMT)
Alignment Tipping Process: How Self-Evolution Pushes LLM Agents Off the Rails [103.1] 本稿では,自己進化型大規模言語モデル(LLM)エージェントに特有の,アライメント・ティッピング・プロセス(ATP)を同定する。
ATPは、連続的な相互作用によってエージェントが訓練中に確立されたアライメント制約を放棄し、強化された自己関心の戦略を支持するときに生じる。
実験の結果、アライメントの利点は自己進化の下で急速に低下し、最初は整合性のない状態に収束したモデルであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:48:39 GMT)
SeePhys: Does Seeing Help Thinking? -- Benchmarking Vision-Based Physics Reasoning [95.3] 物理問題に基づく推論のための大規模マルチモーダルベンチマークである SeePhys を提示する。
このベンチマークは、物理学の分野にまたがる7つの基本的な領域をカバーし、21のカテゴリの非常に異質なダイアグラムを取り入れている。
最も先進的な視覚推論モデル(例えばGemini-2.5-proやo4-mini)でさえ、ベンチマークで60%未満の精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:16:33 GMT)
From Noisy Traces to Stable Gradients: Bias-Variance Optimized Preference Optimization for Aligning Large Reasoning Models [90.5] 大規模推論モデルは最終回答を生成する前に中間的推論トレースを生成する。
LRMと人間の好みの整合性は、モデルデプロイメントにとって重要な前提条件であり、まだ過小評価されていない。
共通の回避策は1つのサンプル軌道を最適化し、トレースサンプリングからかなり勾配のばらつきをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:58:01 GMT)
VER: Vision Expert Transformer for Robot Learning via Foundation Distillation and Dynamic Routing [89.5] ロボット学習のためのビジョンエキスパートトランスフォーマーであるVERを提案する。
プレトレーニング中、VERは複数のVFMをビジョンエキスパートライブラリに蒸留する。
そして、タスク関連の専門家を動的に選択するために、軽量なルーティングネットワークのみを微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:43 GMT)
A Graph-Based Framework for Interpretable Whole Slide Image Analysis [86.4] 我々は,全スライディング画像を生物学的にインフォームドされたグラフ表現に変換するフレームワークを開発した。
我々のアプローチは、任意の格子ではなく、自然構造を尊重する組織領域からグラフノードを構築する。
がんのステージングと生存予測の課題に強いパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:40:30 GMT)
ContextNav: Towards Agentic Multimodal In-Context Learning [85.1] ContextNavは、自動検索のスケーラビリティと人間のようなキュレーションの品質と適応性を統合するエージェントフレームワークである。
リソースを意識したマルチモーダル埋め込みパイプラインを構築し、検索可能なベクトルデータベースを維持し、エージェント検索と構造アライメントを適用して、ノイズ耐性のあるコンテキストを構築する。
実験の結果、ContextNavはさまざまなデータセットで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:49:52 GMT)
STIV: Scalable Text and Image Conditioned Video Generation [82.7] 本稿では,STIVという,シンプルでスケーラブルなテキスト画像条件付きビデオ生成手法を提案する。
本フレームワークは,テキストコンディショニングを取り入れつつ,フレーム交換による拡散変換器(DiT)に画像条件を統合する。
STIVは、ビデオ予測、フレーム、マルチビュー生成、長いビデオ生成など、様々なアプリケーションに容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:11:37 GMT)
RL Is a Hammer and LLMs Are Nails: A Simple Reinforcement Learning Recipe for Strong Prompt Injection [82.4] RL-Hammerは、攻撃モデルを訓練するためのシンプルなレシピで、強力なプロンプトインジェクションを実行するために自動的に学習する。
我々は,高度に効果的で普遍的な攻撃を可能にする実用的手法のセットを提案する。
RL-Hammerは、GPT-4oに対して98%のASR、GPT-5に対して72%のASRに達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:06:04 GMT)
MARS: Optimizing Dual-System Deep Research via Multi-Agent Reinforcement Learning [82.1] 複雑な推論タスクのための大規模言語モデル(LLM)は、直感的で意図的な認知プロセスを橋渡しする革新的なアプローチを必要とする。
本稿では,Multi-Agent System for Deep ReSearch (MARS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:42:55 GMT)
Fast constrained sampling in pre-trained diffusion models [81.0] 任意の制約下で高速で高品質な生成を可能にするアルゴリズムを提案する。
我々の手法は、最先端のトレーニングフリー推論手法に匹敵するか、超越した結果をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:59:09 GMT)
Video-LMM Post-Training: A Deep Dive into Video Reasoning with Large Multimodal Models [79.1] ビデオ理解はコンピュータビジョンにおける最も困難なフロンティアである。
近年,映像理解タスクにおいて,映像多時間モデルが顕著に出現している。
Surveyは、ビデオ-LMM能力を向上するための統一的なフレームワークを研究者や実践者に提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:10:44 GMT)
FloorplanQA: A Benchmark for Spatial Reasoning in LLMs using Structured Representations [78.7] FloorplanQAは、大規模言語モデルにおける空間的推論を評価するための診断ベンチマークである。
このベンチマークでは、距離測定、可視性、経路探索、制約空間内のオブジェクト配置など、中核的な空間的タスクをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:00:21 GMT)
Neural Brain: A Neuroscience-inspired Framework for Embodied Agents [78.6] 大規模な言語モデルのような現在のAIシステムは、いまだに解体され続けており、物理的に世界と関わりが持てない。
この課題の核心は、人間のような適応性を持つエンボディエージェントを駆動するために設計された中枢知能システムであるNeural Brain(ニューラル・ブレイン)の概念である。
本稿では,2つの基本的な課題に対処する,エンボディエージェントのニューラルブレインの統一的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:13:41 GMT)
Beyond Memorization: Reasoning-Driven Synthesis as a Mitigation Strategy Against Benchmark Contamination [77.7] 本稿では,arXiv論文から直接研究レベルのQAを合成するために,無限にスケーラブルなフレームワークを用いて実証的研究を行う。
各種サイズ,開発者,リリース日といったモデルについて,知識カットオフ日に近い性能劣化の欠如を評価した。
合成パイプラインで要求される多段階の推論は、浅い記憶よりも深い複雑さをもたらしたと仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:10:14 GMT)
MMLongBench: Benchmarking Long-Context Vision-Language Models Effectively and Thoroughly [77.4] 長文視覚言語モデル(LCVLM)は、数百の画像を1つのフォワードパスでインターリーブされたテキストトークンで処理することができる。
MMLongBenchは、様々な長いコンテキストの視覚言語タスクをカバーする最初のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:41:20 GMT)
Mitigating Diffusion Model Hallucinations with Dynamic Guidance [75.9] 拡散モデルはしばしば、真のデータ分布の支持外にある構造上の矛盾のある幻覚サンプルを生成する。
本稿では,事前に決められた方向に沿ってのみスコア関数を選択的に研ぎ澄まし,幻覚を緩和する動的誘導法を提案する。
私たちの知る限り、これはポストホックフィルタリングではなく、世代毎の幻覚に対処する最初のアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:31:13 GMT)
TRAJECT-Bench:A Trajectory-Aware Benchmark for Evaluating Agentic Tool Use [74.5] 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、現実のタスクを完了するためのツールの使用にますます依存している。
LLMのツール使用能力を総合的に評価するためのトラジェクトリ対応ベンチマークであるTRAJECT-Benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:30:25 GMT)
Understanding R1-Zero-Like Training: A Critical Perspective [73.3] ベースモデルとRLの2つのコアコンポーネントを分析し,R1-Zeroライクなトレーニングを批判的に検討した。
本稿では,DeepSeek-V3-Baseを含む幅広いベースモデルについて検討し,事前学習特性がRL性能に与える影響について考察する。
AIME 2024では7Bベースモデルで43.3%の精度を達成できる最小限のR1-Zeroレシピを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:30:03 GMT)
Closed-Form Last Layer Optimization [72.5] 正方形損失の下では、線形最終層重みに対する最適解は閉形式で知られている。
これは、バックボーン上の勾配降下ステップと最終層上のクローズドフォーム更新の交互に行われることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:14:39 GMT)
Inference-Time Scaling of Diffusion Language Models with Particle Gibbs Sampling [70.9] 我々は、モデルを再訓練することなく、所望の報酬に向けて世代を操る方法を研究する。
従来の手法では、通常は1つの認知軌道内でサンプリングやフィルタを行い、軌道レベルの改善なしに報酬をステップバイステップで最適化する。
本稿では,拡散言語モデル(PG-DLM)の粒子ギブスサンプリングについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:26:50 GMT)
Glocal Information Bottleneck for Time Series Imputation [70.4] Time Series Imputationは、時間データの欠落した値を復元することを目的としている。
既存のモデルは、通常、数値(ローカル情報)の回復に焦点をあてて、ポイントワイズ復元損失を最適化する。
我々はGlocal Information Bottleneck(Glocal-IB)という新たなトレーニングパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:24:44 GMT)
MALT: Improving Reasoning with Multi-Agent LLM Training [67.8] MALT(Multi-Agent LLM Training)は、推論プロセスを生成、検証、改善ステップに分割する、新しいポストトレーニング戦略である。
MATH、GSM8K、CSQAでは、MALTは、それぞれ15.66%、7.42%、9.40%の相対的な改善で同じベースラインLLMを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:57:15 GMT)
Predictive Feature Caching for Training-free Acceleration of Molecular Geometry Generation [67.2] フローマッチングモデルは、高忠実度分子ジオメトリを生成するが、推論中にかなりの計算コストを発生させる。
本研究は,分子幾何生成を加速する学習自由キャッシング戦略について論じる。
GEOM-Drugsデータセットの実験は、キャッシングがウォールクロックの推測時間の2倍の削減を実現することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:49:14 GMT)
AvatarVTON: 4D Virtual Try-On for Animatable Avatars [67.1] AvatarVTONは、単一のショップ内衣料品画像から現実的な試着結果を生成する。
シングルビューの監視下での動的衣料相互作用をサポートする。
AR/VR、ゲーム、デジタル・ヒューマン・アプリケーションに適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:06:34 GMT)
How does the optimizer implicitly bias the model merging loss landscape? [67.0] 一つの量 -- 効果的なノイズスケール -- が、モデルマージにおける推論とデータ選択の影響を統一することを示します。
データセット全体にわたって、マージ成功の有効性は、有効雑音の非単調関数であり、明確な最適値である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:56:41 GMT)
Large Language Model Hacking: Quantifying the Hidden Risks of Using LLMs for Text Annotation [66.8] 大規模言語モデルは、データアノテーションやテキスト分析といった労働集約的なタスクの自動化を可能にすることで、社会科学の研究を変革している。
このような変異は、系統的なバイアスやランダムなエラーを導入し、下流の分析に伝播し、タイプI(偽陽性)、タイプII(偽陰性)、タイプS(重み付け効果)、タイプM(誇張効果)のエラーを引き起こす。
意図的なLSMハッキングは驚くほど単純であることがわかった。21の社会科学研究から37のデータアノテーションタスクを複製することで、ほんのわずかのプロンプトの言い回しで、事実上何であれ統計的に重要なものとして表現できることがわかりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:58:59 GMT)
Divergence Minimization Preference Optimization for Diffusion Model Alignment [66.3] Divergence Minimization Preference Optimization (DMPO) は、逆KL分散を最小化して拡散モデルを整列する原理的手法である。
DMPOは、異なるベースモデルとテストセットで既存のテクニックを一貫して上回り、適合させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:01:28 GMT)
Chasing Moving Targets with Online Self-Play Reinforcement Learning for Safer Language Models [64.5] 従来の言語モデル(LM)の安全性アライメントは、リアクティブで非結合な手順に依存している。
このシーケンシャルなアプローチはミスマッチを生み出し、攻撃者は時代遅れの防御に過度に適合する一方、守備側は出現する脅威に常に遅れをとどめている。
我々は,攻撃者と防御エージェントが継続的なインタラクションを通じて共進化するオンラインセルフプレイ強化学習アルゴリズムであるSelf-RedTeamを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:42:10 GMT)
Emergence of Superposition: Unveiling the Training Dynamics of Chain of Continuous Thought [64.4] 有向グラフ到達性問題に対する簡易な2層変圧器のトレーニング力学を理論的に解析する。
分析の結果,連続的思考を用いたトレーニングでは,まずインデックスマッチングロジットが増加し,その後は軽度な仮定の下で拘束されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 00:40:29 GMT)
UniUIR: Considering Underwater Image Restoration as An All-in-One Learner [62.7] 我々はUniUIRと呼ばれるユニバーサル水中画像復元手法を提案する。
劣化固有の問題を分離し、UIRタスクにおける様々な劣化の相関関係を探るため、我々はMamba Mixture-of-Expertsモジュールを設計した。
このモジュールは、空間領域と周波数領域の両方において劣化前の情報を抽出し、最適なタスク固有のプロンプトを適応的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:46:52 GMT)
Paper2Video: Automatic Video Generation from Scientific Papers [62.6] PaperTalkerは、著者が作ったプレゼンテーションビデオ、スライド、スピーカーメタデータと組み合わせた101の研究論文の最初のベンチマークである。
スライド生成と効果的なレイアウト改善を、新しい効果的なツリー探索視覚選択、カーソルグラウンド、サブタイリング、音声合成、トーキングヘッドレンダリングによって統合する。
Paper2Videoの実験では,提案手法によるプレゼンテーションビデオは,既存のベースラインよりも忠実で有意義であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:58:02 GMT)
A Survey on 3D Gaussian Splatting [61.5] 3次元ガウススプラッティング (GS) は放射場における変換技術として出現している。
本稿では,3D GSの最近の発展と重要な貢献について,初めて体系的に概説する。
前例のないレンダリング速度を実現することで、3D GSは、仮想現実からインタラクティブメディアなど、数多くのアプリケーションを開くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:38:40 GMT)
Making Mathematical Reasoning Adaptive [61.5] 大規模言語モデル(LLM)における適応推論を実現するためのAdaRフレームワークを提案する。
AdaRは可変値によって論理的に等価なクエリを合成し、これらのデータに基づいてRLVRでモデルを訓練し、スプリアス論理をペナルライズする。
実験により, AdaRはロバスト性や一般化を向上し, 数学的推論の大幅な改善を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:30:05 GMT)
AgentRewardBench: Evaluating Automatic Evaluations of Web Agent Trajectories [61.4] 我々は,LLM審査員によるWebエージェント評価の有効性を評価する最初のベンチマークであるAgentRewardBenchを提案する。
ベンチマークを用いて,12名のLLM審査員を評価し,全てのベンチマークでLLMが排他的でないことを発見した。
また、一般的なベンチマークで使用されるルールベースの評価は、Webエージェントの成功率を過小評価する傾向にあることも見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:46:30 GMT)
Depth-Breadth Synergy in RLVR: Unlocking LLM Reasoning Gains with Adaptive Exploration [61.4] Reinforcement Learning with Verifiable Reward (RLVR)は、大規模言語モデルにおける推論能力をアンロックするための強力なパラダイムとして登場した。
RLVRの完全なポテンシャルは、モデルがサンプリングできる最も難しい深さと、単一のイテレーションで消費されるインスタンスの数という2つの未探索の次元によって妨げられていることを示す。
本稿では,多段ロールアウトによる難易度再重み付けを行うDARS(Difficulty Adaptive Rollout Smpling)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:12:22 GMT)
SimulatorArena: Are User Simulators Reliable Proxies for Multi-Turn Evaluation of AI Assistants? [61.1] 大規模言語モデル(LLM)は、対話型アプリケーションでますます使われている。
人間の評価は、マルチターン会話におけるパフォーマンスを評価するためのゴールドスタンダードのままである。
我々は、909の注釈付き人間とLLMの会話を2つの対話タスクで行うベンチマークであるSimulatorArenaを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:17:44 GMT)
Scale-Invariant Regret Matching and Online Learning with Optimal Convergence: Bridging Theory and Practice in Zero-Sum Games [60.9] ゼロサムゲームにおける理論と実践の間、何十年にもわたってかなりのシャズムが一階法によって浸食されてきた。
我々は、IREG-PRM$+$と呼ぶPRM$+$の新しいスケール不変かつパラメータフリーな変種を提案する。
ベンチマークゲームでは, PRM$+$と同等でありながら, 最適収束保証を$T-1/2$, $T-1$とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 00:33:20 GMT)
ExGS: Extreme 3D Gaussian Compression with Diffusion Priors [60.7] ExGSは,Universal Gaussian Compression(UGC)とGaussPainter Extreme 3DGS圧縮を一体化した新しいフィードフォワードフレームワークである。
我々のフレームワークは100X以上の圧縮(典型的な354.77MBモデルを約3.31MBに還元する)を達成できる一方で、忠実さを保ち、挑戦的な条件下で画像品質を著しく向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:40:44 GMT)
LMM-Incentive: Large Multimodal Model-based Incentive Design for User-Generated Content in Web 3.0 [60.6] Web 3.0は次世代のインターネットであり、価値表現とデータ所有権に焦点を当てた分散エコシステムとして広く認識されている。
ブロックチェーンと人工知能技術を活用することで、Web 3.0はユーザーがコンテンツを作成し、所有し、収益化するための前例のない機会を提供する。
一部の利己的なユーザは、コンテンツキュレーションの限界を利用して、少ない労力で低品質のコンテンツを生成し、情報非対称性の下でプラットフォーム報酬を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:39:29 GMT)
ONNX-Net: Towards Universal Representations and Instant Performance Prediction for Neural Architectures [60.1] ONNX-Benchは、ONNXファイルに基づいた統一形式のニューラルネットワークの集合からなるベンチマークである。
ONNX-Netは、パフォーマンス予測器への入力として機能する自然言語記述を使用して、任意のニューラルネットワークを表す。
実験では,少数の事前学習サンプルのみを用いて,異なる探索空間をまたいだゼロショット性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:43:36 GMT)
A Tale of Two Experts: Cooperative Learning for Source-Free Unsupervised Domain Adaptation [59.9] Source-Free Unsupervised Domain Adaptation (SFUDA)は、ソースデータにアクセスすることなく、ターゲットドメインにソース学習モデルを適用するという現実的な課題に対処する。
既存のSFUDA手法は、ソースモデルの予測のみを利用するか、大きなマルチモーダルモデルを微調整する。
本稿では、補完的な洞察と対象データの潜在構造を利用するためのエキスパート協調学習(EXCL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:55:42 GMT)
Parameter-free Algorithms for the Stochastically Extended Adversarial Model [59.8] 拡張逆数(SEA)モデルの既存のアプローチは、ドメインの直径$D$や損失関数のリプシッツ定数$G$といった問題固有のパラメータの事前知識を必要とする。
パラメータを不要にするためにOptimistic Online Newton Step (OONS) アルゴリズムを利用するパラメータフリー手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:53:37 GMT)
ResMimic: From General Motion Tracking to Humanoid Whole-body Loco-Manipulation via Residual Learning [59.6] ヒューマノイド全体のロコ操作は、日々のサービスや倉庫のタスクにトランスフォーメーション機能を約束する。
ResMimicは、人間の動作データから正確に表現力のあるヒューマノイド制御のための2段階の残差学習フレームワークである。
結果は、強いベースラインよりもタスク成功、トレーニング効率、堅牢性が大幅に向上したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:47:02 GMT)
TRA: Better Length Generalisation with Threshold Relative Attention [58.6] トランスフォーマーは長さの一般化に苦慮し、基本的なタスクでも性能が劣っている。
これらの制限が自己認識機構の2つの重要な障害によって説明できるかどうかを検証する。
これらの2つの緩和による注意機構がデコーダのみの変換器の一般化能力を大幅に向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:50:07 GMT)
Indirect Prompt Injections: Are Firewalls All You Need, or Stronger Benchmarks? [58.5] エージェントインタフェースにおけるシンプルでモジュール的で,モデルに依存しないディフェンスが,高ユーティリティで完全なセキュリティを実現することを示す。
ツール入力ファイアウォール(最小限のファイアウォール)とツール出力ファイアウォール(サニタイザ)の2つのファイアウォールをベースとしたディフェンスを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:09:02 GMT)
GUISpector: An MLLM Agent Framework for Automated Verification of Natural Language Requirements in GUI Prototypes [58.2] 本稿では,GUIプロトタイプにおけるNL要求の自動検証にマルチモーダル(M)LLMエージェントを利用する新しいフレームワークを提案する。
GuiSpectorはエージェントの検証プロセスから詳細なNLフィードバックを抽出し、開発者に実行可能な洞察を提供する。
本稿では,これらの機能を統合化し,検証実行の監視,エージェントの合理性検査,エンドツーエンドの要件検証プロセスの管理を行うインターフェースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:15:24 GMT)
Impatient Users Confuse AI Agents: High-fidelity Simulations of Human Traits for Testing Agents [58.0] TraitBasisは、AIエージェントを体系的にストレステストするための軽量でモデルに依存しない方法である。
TraitBasisは、ステアブルなユーザ特性に対応するアクティベーション空間で方向を学習する。
We observed on average a 2%-30% performance degradation on $tau$-Trait across frontier model。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:03:57 GMT)
Time Is a Feature: Exploiting Temporal Dynamics in Diffusion Language Models [57.5] 拡散大言語モデル (dLLMs) は反復的 denoising を通じてテキストを生成する。
現在のデコード戦略は、最終的な出力に有利なリッチな中間予測を捨てている。
時間的整合性を利用する2つの相補的手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:46:22 GMT)
Aligning Perception, Reasoning, Modeling and Interaction: A Survey on Physical AI [57.4] 我々は、物理的原則と具体的推論プロセスの両方において、学習の基礎となるインテリジェントなシステムを提唱する。
我々は、物理現象を説明でき、将来の状態を予測できる次世代の世界モデルを構想する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:16:03 GMT)
Trade in Minutes! Rationality-Driven Agentic System for Quantitative Financial Trading [57.3] TiMiは、アーキテクチャ上、戦略開発を分単位のデプロイメントから切り離す合理性駆動型マルチエージェントシステムである。
本稿では,マクロパターンからマイクロカスタマイズ,トレーディングボット実装のための階層型プログラミング設計,数学的リフレクションによって駆動されるクローズドループ最適化までの2層解析パラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:08:55 GMT)
AURA Score: A Metric For Holistic Audio Question Answering Evaluation [57.0] AQAメトリクスのシステマティックなベンチマークを可能にするために、AQEvalを導入します。
これはこの種の最初のベンチマークであり、その正確さと妥当性のために、複数の人間が注釈付けした10kモデル応答で構成されている。
第2に、既存のAQAメトリクスをAQEval上で総合的に分析し、人間の判断と弱い相関を明らかにする。
第3に、オープンなモデル応答をよりよく評価するための新しい指標であるAURAスコアを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:41:34 GMT)
StaMo: Unsupervised Learning of Generalizable Robot Motion from Compact State Representation [57.0] 高度に圧縮された2つの状態表現を学習する教師なしの手法を提案する。
私たちの表現は効率的で解釈可能で、既存のVLAベースのモデルとシームレスに統合されます。
提案手法は,コンパクトな状態表現から一般化可能なロボットモーションを学習できることから,StaMoと命名する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:37:24 GMT)
SSDD: Single-Step Diffusion Decoder for Efficient Image Tokenization [56.1] スケーリングとトレーニングの安定性を向上させるために,新しい画素拡散デコーダアーキテクチャを導入する。
蒸留を用いて, 拡散復号器の性能を効率よく再現する。
これによりSSDDは、敵の損失なしに訓練された単一ステップ再構成に最適化された最初の拡散デコーダとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:57:31 GMT)
What Drives Compositional Generalization in Visual Generative Models? [56.0] 画像生成と映像生成において,様々なデザイン選択が構成一般化にどのように影響するかを体系的に研究する。
i)訓練対象が離散的あるいは連続的な分布に作用するか否か,および(ii)訓練中に構成概念に関する情報を提供する条件がどの程度あるか,という2つの要因を同定する。
これらの知見に基づいて,MaskGITの離散的損失を補助的連続JEPAベースで緩和することにより,MaskGITのような離散モデルにおける構成性能を向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:01:02 GMT)
Personalizing Retrieval using Joint Embeddings or "the Return of Fluffy" [55.1] ローカルイメージ埋め込み(オブジェクトインスタンスの)からテキストトークンへの"翻訳"が可能なマッピングネットワークを設計する。
トレーニング可能な地図ネットワークであるpi-mapと凍結したCLIPテキストと画像エンコーダの併用によるアプローチは、パーソナライズされた検索を評価するために設計された2つのベンチマークにおいて、技術の状態を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:08:30 GMT)
SONA: Learning Conditional, Unconditional, and Mismatching-Aware Discriminator [54.6] 帰納的バイアスを伴う最終層において,自然性(美容性)とアライメントを別々に投影するSONA(Sum of Naturalness and Alignment)を導入する。
クラス条件生成タスクの実験により、SONAは最先端の手法に比べて優れたサンプル品質と条件アライメントを達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:26:06 GMT)
SCAN: Structured Capability Assessment and Navigation for LLMs [54.5] textbfSCAN (Structured Capability Assessment and Navigation) は、大規模言語モデルの詳細な特徴付けを可能にする実用的なフレームワークである。
SCANには4つの重要なコンポーネントが含まれている。
TaxBuilder – クエリから機能表示タグを抽出して階層的な分類構造を構築する。
RealMixは、各機能タグに対する十分な評価データを保証するクエリ合成とフィルタリングのメカニズムである。
PC$2$ベースのLCM-as-a-Judge法は従来のLCM-as-a-Judge法と比較して大幅に精度が向上する
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:36:33 GMT)
AutoDAN-Reasoning: Enhancing Strategies Exploration based Jailbreak Attacks with Test-Time Scaling [54.5] AutoDAN-Turboは生涯学習エージェントを使用して、攻撃戦略の豊富なライブラリをゼロから構築する。
非常に効果的ではあるが、そのテスト時間生成プロセスは戦略をサンプリングし、対応する1つの攻撃プロンプトを生成する。
本稿では,テスト時間スケーリングによるAutoDAN-Turboの攻撃性能の向上を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:16:09 GMT)
PolySim: Bridging the Sim-to-Real Gap for Humanoid Control via Multi-Simulator Dynamics Randomization [53.7] 複数の異種シミュレータを統合するWBCトレーニングプラットフォームであるPolySimを紹介する。
理論的には、PolySimは単シミュレータトレーニングよりもシミュレータ誘導バイアスの強い上限が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:02:48 GMT)
TAG:Tangential Amplifying Guidance for Hallucination-Resistant Diffusion Sampling [53.6] タンジェンシャル増幅誘導(TAG)は、下層の拡散モデルを変更することなく、軌道信号のみで動作する。
この誘導過程を1次テイラー展開を利用して定式化する。
TAGは、最小限の計算加算で拡散サンプリング忠実度を改善する、プラグアンドプレイのアーキテクチャに依存しないモジュールである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:53:29 GMT)
PRO-VPT: Distribution-Adaptive Visual Prompt Tuning via Prompt Relocation [53.3] 適応分布最適化(ADO)は,(1)ADOを適切にかつ正式に定義する方法,(2)この定義によって導かれる適応分布戦略をどう設計するか,という2つの重要な疑問に対処することによって導入される。
本稿では,ネスト最適化の定式化に基づく分散を適応的に調整するVPTフレームワークPro-VPTを提案する。
提案手法は,最適プロンプト分布をネストした最適化方式で適応的に学習し,VPTの潜在能力を最大限に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:38:48 GMT)
Towards Cross-modal Backward-compatible Representation Learning for Vision-Language Models [53.3] 後方互換性トレーニング(BT)は、新しいモデルが古いモデルの埋め込みと整合することを保証するために提案されている。
本稿では、視覚のみのBTの概念を、クロスモーダル検索の分野に拡張する。
本稿では,新しいモデルの埋め込みを古いモデルにマッピングするプロジェクションモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:02:41 GMT)
SAEdit: Token-level control for continuous image editing via Sparse AutoEncoder [52.8] 本稿では,テキスト埋め込みのトークンレベルの操作を通じて,アンタングルと連続的な編集を行う手法を提案する。
編集は、対象属性の強度を制御する、慎重に選択された方向に沿って埋め込みを操作することで行われる。
本手法は,拡散過程を変更せずにテキスト埋め込みを直接操作し,画像のバックボーンに広く適用可能な,非依存なモデルとする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:51:04 GMT)
Slm-mux: Orchestrating small language models for reasoning [52.5] 小型言語モデル(SLM)のオーケストレーションのための3段階的アプローチを提案する。
まず,複数のSLMを効果的にコーディネートするマルチモデルアーキテクチャであるSLM-MUXを紹介する。
SLM-MUXはわずか2つのSLMSでQwen 2.5 72BをGPQAとGSM8Kで上回り、MATHでのパフォーマンスに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:49:58 GMT)
Sampling-aware Adversarial Attacks Against Large Language Models [52.3] 既存の敵攻撃は、通常、単一点の欲望世代において有害な反応を標的とする。
本研究では,有害な応答を抽出する目的のために,攻撃時のモデル出力の繰り返しサンプリングを行う。
既存の攻撃にサンプリングを統合することで、成功率が最大37%向上し、最大2桁の効率が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:02:24 GMT)
Modeling Student Learning with 3.8 Million Program Traces [52.2] Pencil Codeのユーザによる380万を越えるプログラミング推論のデータセットを紹介します。
実際のトレースに基づいてトレーニングされたモデルは、多様な学生の振る舞いをモデル化する上で、より強力であることがわかった。
我々は、コード生成モデルを操り、より正しいコードをもたらす一連の編集を識別することで、学生がミスから回復するのを支援できることを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:37:17 GMT)
SIRI-Bench: Challenging VLMs' Spatial Intelligence through Complex Reasoning Tasks [51.8] SIRI-Benchは視覚言語モデルの構造的空間知性を評価するためのベンチマークである。
Benchは9000の動画検索用三脚で構成されており、各問題はリアルな3Dシーンに埋め込まれている。
実験結果から,最先端のVLMはSIRI-Benchでかなり苦労し,構造的空間推論の課題を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:31:42 GMT)
Zeroth-Order Methods for Stochastic Nonconvex Nonsmooth Composite Optimization [51.6] 合成最適化問題に関するこれまでの研究は、滑らか性の主要な部分、あるいはこれら2つの近似滑らか性点をそれぞれ除外した機械学習の例を必要とする。
本研究では,この問題に対する2つの新しいアルゴリズムを提案する。
これらのアルゴリズムは数値実験により有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:35:42 GMT)
Novel Object 6D Pose Estimation with a Single Reference View [51.6] 既存のオブジェクト6Dのポーズ推定手法はCADモデルや高密度参照ビューに依存するのが一般的である。
単一参照に基づく新しいオブジェクト6D(SinRef-6D)のポーズ推定法を提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、共通座標系において、ポイントワイドアライメントを反復的に確立することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:32:49 GMT)
Pragmatic Embodied Spoken Instruction Following in Human-Robot Collaboration with Theory of Mind [51.5] 認知にインスパイアされたニューロシンボリックモデルであるスポークインストラクション(Spken Instruction following through Theory of Mind, SIFToM)を提案する。
SIFToMはモデルに基づくメンタル推論を備えたビジョンランゲージモデルを使用して、多様な音声条件下でロボットが現実的に人間の指示に従うことを可能にする。
その結果、SIFToMは、軽量ベースVLM(Gemini 2.5 Flash)の性能を大幅に向上し、最先端のVLM(Gemini 2.5 Pro)より優れ、タスク後の音声指示に挑戦する人間レベルの精度に近づいていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:05:39 GMT)
Learning on the Job: Test-Time Curricula for Targeted Reinforcement Learning [51.3] 本稿では,タスク固有のカリキュラムを組み立て,強化学習を適用して目標タスクのモデルのトレーニングを継続するエージェントを提案する。
テストタイムカリキュラムは、タスク関連データを自動的に選択することで、データセットの時間を要する人によるキュレーションを避ける。
実験により,テストタイムのカリキュラム上での強化学習は,目標タスクにおけるモデルの改善を継続的に行うことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:07:14 GMT)
AgentRouter: A Knowledge-Graph-Guided LLM Router for Collaborative Multi-Agent Question Answering [51.1] tAgentは知識グラフ誘導ルーティング問題としてマルチエージェントQAを定式化するフレームワークである。
エージェントアウトプットのソフトな監督と重み付けされた集約を活用することで、エージェントは多様なエージェントの相補的な強みを捉える、原則化された協調スキームを学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:20:49 GMT)
Trade-off in Estimating the Number of Byzantine Clients in Federated Learning [51.0] フェデレート学習は、誤ったシグナルを送信できるビザンティンのクライアントにとって脆弱である。
我々は、過小評価(hatfge f$)が、アグリゲータとフェデレーションドラーニングの両方において、任意に貧弱なパフォーマンスをもたらすことを示した。
これらの最適境界はすべて$hatf/(n-f-hatf)$と$n$クライアントに比例し、より大きい$hatf$で単調に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:01:56 GMT)
Illusion or Algorithm? Investigating Memorization, Emergence, and Symbolic Processing in In-Context Learning [50.5] 大規模トランスフォーマー言語モデル(LM)は、Webスケールデータによる次世代の予測のみを訓練することで、幅広いタスクを解決できる。
この能力の背後にあるメカニズムは、ICL(In-context Learning)と呼ばれ、議論の余地があり、理解が不十分なままである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:24:12 GMT)
From Word to World: Evaluate and Mitigate Culture Bias in LLMs via Word Association Test [50.5] 我々は,人中心語関連テスト(WAT)を拡張し,異文化間認知による大規模言語モデルのアライメントを評価する。
文化選好に対処するために,モデルの内部表現空間に直接,文化固有の意味的関連性を直接埋め込む革新的なアプローチであるCultureSteerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:31:03 GMT)
GILT: An LLM-Free, Tuning-Free Graph Foundational Model for In-Context Learning [50.4] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、リレーショナルデータを先行する強力なツールであるが、しばしば目に見えないグラフに一般化するのに苦労する。
textbfGraph textbfIn-context textbfL textbfTransformer (GILT)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:09:15 GMT)
Human Behavior Atlas: Benchmarking Unified Psychological and Social Behavior Understanding [50.3] Human Behavior Atlasは、テキスト、オーディオ、視覚的モダリティにまたがる10万以上のサンプルで構成されている。
統合作業は冗長性とコストを低減し、タスク間の効率的なスケーリングを可能にし、ドメイン間の行動特徴の一般化を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:16:45 GMT)
Watch and Learn: Learning to Use Computers from Online Videos [50.1] Watch & Learn(W&L)は、インターネット上で簡単に利用できる人間のデモビデオを、大規模に実行可能なUIトラジェクトリに変換するフレームワークである。
我々は,タスク対応ビデオ検索を用いた逆動的ラベリングパイプラインを開発し,生のウェブビデオから53k以上の高品質なトラジェクトリを生成する。
これらの結果から,実世界展開に向けたCUAの実践的かつスケーラブルな基盤として,Webスケールの人間デモビデオが注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:29:00 GMT)
P2P: A Poison-to-Poison Remedy for Reliable Backdoor Defense in LLMs [49.9] 微調整の間、大規模言語モデル(LLM)は、データポゾンによるバックドア攻撃に対してますます脆弱である。
汎用的で効果的なバックドアディフェンスアルゴリズムであるPoison-to-Poison (P2P)を提案する。
P2Pはタスク性能を維持しながら悪質なバックドアを中和できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:45:23 GMT)
SocialNLI: A Dialogue-Centric Social Inference Dataset [49.6] 第1回社会対話推論データセットSocialNLIを紹介する。
SocialNLIは、複雑な社会的ニュアンスの中心となるために手書きの対話文からなる。
多段階の反実的推論による推論モデルの評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:42:01 GMT)
Binding Affinity Prediction: From Conventional to Machine Learning-Based Approaches [48.7] 過去数十年間、バインディング親和性を予測するために多くの作業が費やされてきた。
従来の機械学習モデルとディープラーニングモデルの両方を結合親和性を予測するために利用している点に注意が必要だ。
予測性能の改善とFDAの動物試験の廃止により、AI仮想細胞(AIVC)のようなサイリコモデルで駆動されるAIは、結合親和性予測を前進させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:16:51 GMT)
Asynchronous Denoising Diffusion Models for Aligning Text-to-Image Generation [48.2] 本稿では,異なる画素に異なるタイムステップを割り当て,画素単位の分解過程を再構成する新しいフレームワークを提案する。
実験により、非同期拡散モデルにより、多様なプロンプト間のテキスト・画像のアライメントが大幅に改善できることが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:45:56 GMT)
Finish First, Perfect Later: Test-Time Token-Level Cross-Validation for Diffusion Large Language Models [47.6] 拡散大言語モデル(dLLM)は、並列デコーディングの高速化や双方向コンテキストモデリングといった利点を提供する。
離散dLLMにおけるバニラデコーディング戦略は、重要な制限に悩まされる。トークンが受け入れられると、後続のステップで修正することはできない。
予測トークン間のクロスバリデーションを利用するトレーニングフリーなデコーディング戦略であるToleratorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:56:46 GMT)
A Sober Look at Progress in Language Model Reasoning: Pitfalls and Paths to Reproducibility [47.6] Reasoningは、言語モデル(LM)の次の主要フロンティアとして登場した。
我々は総合的な実証的研究を行い、現在の数学的推論ベンチマークは微妙な実装選択に対して非常に敏感であることがわかった。
本稿では,ベストプラクティスと報告基準を明確に定義した標準化された評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:07:34 GMT)
Verbalized Sampling: How to Mitigate Mode Collapse and Unlock LLM Diversity [47.3] 我々は、基本的で普及したデータレベルドライバを識別する: 嗜好データにおける典型的バイアス。
我々は、このバイアスを理論的に定式化し、嗜好データセット上で実証し、モード崩壊において中心的な役割を果たすことを示す。
モード崩壊を回避するためのトレーニングフリープロンプト戦略であるVerbalized Samplingを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:29:44 GMT)
Reinforce-Ada: An Adaptive Sampling Framework for Reinforce-Style LLM Training [47.3] 大規模言語モデル(LLM)に推論タスクに適用された強化学習は、不安定な勾配推定によってボトルネックとなることが多い。
LLMのオンラインRLポストトレーニングのための適応型サンプリングフレームワークであるReinforce-Adaを提案する。
従来の2段階配置法とは異なり、Reinforce-Adaはオンライン連続除去プロセスにおける推定とサンプリングをインターリーブする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:34:09 GMT)
LLM-Hanabi: Evaluating Multi-Agent Gameplays with Theory-of-Mind and Rationale Inference in Imperfect Information Collaboration Game [47.0] 本研究では,協調ゲーム「はなび」を用いて合理的推論とToMを評価する新しいベンチマーク「LM-Hanabi」を紹介する。
様々なモデルにおいて,ToMとゲーム内成功との間に有意な正の相関関係が認められた。
我々は,一階ToMの優先順位付けが将来のモデルの協調能力を向上するための有望な方向であると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:17:24 GMT)
MambaMoE: Mixture-of-Spectral-Spatial-Experts State Space Model for Hyperspectral Image Classification [46.7] マンバをベースとしたモデルは、最近ハイパースペクトル画像(HSI)分類において有意な可能性を証明している。
我々は,HSI分類領域における最初のMoEに基づくアプローチである,スペクトル空間混合(MoE)フレームワークであるMambaMoEを提案する。
MambaMoEは、既存の高度な手法と比較して、分類精度と計算効率の両面で最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:09:59 GMT)
Factuality Matters: When Image Generation and Editing Meet Structured Visuals [46.6] 我々は、13万の高品質な構造化画像対からなる大規模データセットを構築した。
FLUX.1 KontextとVLMを統合する統一モデルを訓練する。
3段階のトレーニングカリキュラムは、プログレッシブな特徴アライメント、知識の注入、推論による生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:56:55 GMT)
When Models Lie, We Learn: Multilingual Span-Level Hallucination Detection with PsiloQA [46.5] PsiloQAは、14言語にまたがるスパンレベルの幻覚を付加した、大規模な多言語データセットである。
我々のデータセットと結果は、多言語設定におけるスケーラブルできめ細かい幻覚検出の開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:36:30 GMT)
Camellia: Benchmarking Cultural Biases in LLMs for Asian Languages [46.4] カメリア(Camellia)は、6つの異なるアジア文化にまたがる9つのアジア言語において、エンティティ中心の文化的バイアスを測定するためのベンチマークである。
文化的文脈適応,感情関連,実体抽出QAなど,多言語多言語大言語モデルにおける文化的バイアスの評価を行った。
分析の結果,すべてのアジア諸言語におけるLLMの文化的適応に苦慮する傾向がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:59:11 GMT)
Attribute Fusion-based Classifier on Framework of Belief Structure [46.2] Dempster-Shafer Theory (DST)は、不確実性をモデリングするための強力なフレームワークを提供し、多属性分類タスクに広く適用されてきた。
従来のDSTに基づく属性融合型分類器は、単純化されたメンバーシップ関数モデリングと基本確率割当(BPA)による信念構造の限定的活用に悩まされている。
本稿では,2つの重要なイノベーションを通じて,これらの制限に対処する属性融合型分類器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:02:55 GMT)
Multilingual Routing in Mixture-of-Experts [45.9] 並列多言語データセットを用いて、専門家のルーティングパターンを分析する。
MoEモデルは、初期および後期のデコーダ層において、言語固有の方法でトークンをルーティングする。
本稿では,英語で頻繁に活性化される中層タスクエキスパートの促進により,ルータを操る手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:09:20 GMT)
A Spatial-Spectral-Frequency Interactive Network for Multimodal Remote Sensing Classification [45.8] 本稿では,空間,スペクトル,周波数領域にまたがる相互融合モジュールを統合した空間-スペクトル-周波数相互作用ネットワーク(S$2$Fin)を提案する。
ラベル付きデータに制限のある4つのベンチマークマルチモーダルデータセットの実験は、S$2$Finが優れた分類を行い、最先端の手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:33:35 GMT)
GRACE: Generative Representation Learning via Contrastive Policy Optimization [44.4] 生成ポリシーの報酬としてコントラスト信号を再定義するフレームワークであるGRACEを紹介する。
GRACEは明示的で人間の解釈可能な理性、構造化された自然言語の説明を生成する。
MTEBベンチマークでは、GRACEは幅広いクロスカテゴリゲインを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:46:56 GMT)
Adaptive Margin RLHF via Preference over Preferences [44.3] 好みの強さをモデル化することで、より一般化し、より忠実なアライメントにつながると我々は主張する。
本稿では, DPO-PoP(Direct Preference Optimization, DPO-PoP)の拡張について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:22:55 GMT)
RhoDARTS: Differentiable Quantum Architecture Search with Density Matrix Simulations [44.1] 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)コンピュータを活用するための有望なアプローチである。
与えられたVQA問題を効率的に解く最適な量子回路を選択することは、非自明な作業である。
量子アーキテクチャ探索(QAS)アルゴリズムは、与えられた問題に合わせた量子回路の自動生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:34:48 GMT)
Cross-Domain Graph Data Scaling: A Showcase with Diffusion Models [44.0] 拡散モデル上に構築された普遍グラフ構造拡張器UniAugを提案する。
まず、各領域にまたがる数千のグラフ上の離散拡散モデルを事前学習し、グラフ構造パターンを学習する。
下流相では,事前学習拡散モデルの助けを借りて,グラフ構造拡張を施すことにより適応的な拡張を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:29:21 GMT)
A Knowledge-Driven Diffusion Policy for End-to-End Autonomous Driving Based on Expert Routing [43.9] 本稿では,知識駆動型拡散モデルであるKDPと,スパース・ミックス・オブ・エキスパート・ルーティング機構の統合について述べる。
代表的な運転シナリオに対する実験では、KDPは成功率を一貫して向上し、衝突リスクを低減し、一般的なパラダイムよりもスムーズな制御を実現している。
これらの結果は、知識駆動型エンドツーエンド自動運転のためのスケーラブルで解釈可能なパラダイムとして、エキスパートルーティングと拡散を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:23:19 GMT)
Multi-Agent Distributed Optimization With Feasible Set Privacy [43.9] 我々は、名目情報漏洩時に設定された解を得るための達成可能なスキームを開発する。
リーダが既存のプライベートセット交差点(PSI)プロトコルを通じて,まず共同実現可能なセットを学習し,次に解セットを推論した場合,リーダにリークした情報は名目上より大きいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:45:57 GMT)
Staircase Streaming for Low-Latency Multi-Agent Inference [43.7] 低遅延マルチエージェント推論のための階段ストリーミングを提案する。
階段ストリーミングは応答品質を維持しながらTTFTを最大93%削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:37:35 GMT)
Law of Vision Representation in MLLMs [43.6] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)における「視覚表現の法」について述べる。
クロスモーダルアライメント, 視覚表現の対応, MLLM性能の組合せは強い相関関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:37:19 GMT)
Large Language Models Achieve Gold Medal Performance at International Astronomy & Astrophysics Olympiad [43.5] 我々は,国際天文学・天体物理学試験(IOAA)において,5つの大きな言語モデル(LLM)をベンチマークした。
平均スコアは85.6%、84.2%で、ジェミニ2.5 ProとGPT-5は4つのIOAA理論試験で200-300人中上位2位にランクインした。
GPT-5は88.5%のスコアで試験に合格しており、最新の4つのIOAAの参加者の中ではトップ10にランクインしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:58:47 GMT)
Robustness assessment of large audio language models in multiple-choice evaluation [43.4] 我々は,3つのベンチマーク(MMAU,MMAR,MMSU)と4つのモデルにまたがる系統的研究を行った。
以上の結果から,モデルが選択の順序だけでなく,質問や選択のパラフレーズにも敏感であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:36:17 GMT)
Safe-LLaVA: A Privacy-Preserving Vision-Language Dataset and Benchmark for Biometric Safety [43.2] MLLM(Multimodal Large Language Models)は視覚言語タスクにおいて顕著な機能を示す。
これらのモデルは、人種、性別、年齢、体重、眼の色などの敏感な生体特性を推測し、明らかにすることが多い。
意識の高まりにもかかわらず、MLLMのバイオメトリックリークを包括的に評価または緩和するために、公開データセットやベンチマークは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:02:29 GMT)
Can Large Language Models generalize analogy solving like children can? [43.0] 人によっては、幼少期に類似を解く能力が出現し、容易に他のドメインに移るように見える。
近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)が様々な種類の類似を解くことができることが示されている。
子どもと大人は知識をよく知らない領域に一般化したが、LSMはそうではなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:35:02 GMT)
The Ultimate Configuration Management Tool? Lessons from a Mixed Methods Study of Ansible's Challenges [42.3] インフラストラクチャ・アズ・コード(IaC)ツールはITインフラストラクチャの自動化と管理の方法を変えました。
彼らの採用は、実践者にとって多くの課題を露呈した。
本稿では,一般的なIaCツールのレンズを用いて,これらの課題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:54:01 GMT)
The Telephone Game: Evaluating Semantic Drift in Unified Models [41.7] 単一の統一モデル(UM)を視覚的理解(画像からテキストへのI2T)と視覚生成(テキストから画像へのT2I)の両方に使用することで、ビジュアル言語モデル(VLM)研究の新しい方向性が開かれた。
FIDとGenEvalはT2I用であり、MMEやMMBenchはI2T用である。
これらの孤立したシングルパスメトリクスは、相互整合性を明らかにしない。概念を"理解"するモデルが、それを"レンダリング"できるのか、意味的な意味を持つのか。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:49:39 GMT)
Demystifying MaskGIT Sampler and Beyond: Adaptive Order Selection in Masked Diffusion [41.4] マスク付き拡散モデルでは、幅広い領域で高品質なサンプルを生成する上で有望な性能を示している。
本稿では,画像モデリングのためのMaskGITサンプルを理論的に解析し,その暗黙の温度サンプリング機構を明らかにする。
トークンをサンプリングする前にアンマキング位置を選択することで、"choose-then-sample"アプローチを用いる「モーメントサンプリング」を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:30:22 GMT)
LightCache: Memory-Efficient, Training-Free Acceleration for Video Generation [41.0] 拡散モデルに基づくビデオ生成の先進的な研究領域として、トレーニングフリー加速が出現している。
本稿では,推論過程を符号化・復号化・復号化段階に分解する。
本稿では,メモリ消費を減らすためのステージ固有の戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:54:44 GMT)
The End of Transformers? On Challenging Attention and the Rise of Sub-Quadratic Architectures [40.6] トランスフォーマーは過去7年間、シーケンス処理タスクを支配してきた。
本稿では、このボトルネックを克服するための取り組みとして、(サブクワッドラティックな)注意変動、リカレントニューラルネットワーク、状態空間モデル、ハイブリッドアーキテクチャの進歩について調査する。
計算とメモリの複雑さ、ベンチマーク結果、および基本的制約の観点からこれらのアプローチを批判的に分析し、純粋アテンショントランスフォーマーの優位性がすぐに問題になるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:45:34 GMT)
DynaGuard: A Dynamic Guardian Model With User-Defined Policies [40.6] 我々はDynaGuardを紹介した。DynaGuardは、ユーザ定義ポリシーに基づいてテキストを評価することによって、新しい柔軟性を提供する動的ガーディアンモデルのスイートである。
弊社のモデルは、ポリシー違反の迅速検出と、モデルのアウトプットを明確化し正当化する連鎖推論オプションの両方を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:34:31 GMT)
QuantAgents: Towards Multi-agent Financial System via Simulated Trading [40.6] QuantAgentsは、シミュレーショントレーディングを統合するマルチエージェントシステムである。
QuantAgentsは、シミュレートされたトレーディングアナリスト、リスクコントロールアナリスト、マーケットニュースアナリスト、マネージャの4つのエージェントで構成されている。
本システムは,実世界の市場におけるパフォーマンスと,模擬取引における予測精度の2つの側面からフィードバックを受けるためのエージェントを動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:45:57 GMT)
ID-Consistent, Precise Expression Generation with Blendshape-Guided Diffusion [40.5] 特定の表情の被写体を忠実に再現する拡散型フレームワークを提案する。
我々のアダプタは、基本的な感情を超えて微妙なマイクロ表現と表現的遷移を一般化する。
さらに、プラグ可能な参照アダプタは、合成中に参照フレームから外観を転送することで、実画像での表現編集を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:20:56 GMT)
How Malicious AI Swarms Can Threaten Democracy: The Fusion of Agentic AI and LLMs Marks a New Frontier in Information Warfare [40.4] 世論の操作は新しい段階に入り、レトリックとプロパガンダのルーツを増幅した。
大規模言語モデル(LLM)と自律エージェントの進歩により、前例のない規模と精度に達することができるようになった。
研究者たちは、AIが大量操作を促進すると警告している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:19:50 GMT)
TOAST: Transformer Optimization using Adaptive and Simple Transformations [40.3] ToASTは,全トランスバータブロックを軽量なクローズドフォームマッピングで近似する冗長性を利用するフレームワークである。
その結果,変圧器の深さの大部分は自明な関数に置き換えられ,効率的な基礎モデルに対する新たな視点が開かれた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:49:19 GMT)
AtomWorld: A Benchmark for Evaluating Spatial Reasoning in Large Language Models on Crystalline Materials [40.1] 我々は、結晶情報ファイル(CIF)に基づくタスクに基づいて、大言語モデル(LLM)を評価するためのAtomWorldベンチマークを導入する。
実験の結果,これらのモデルでは構造修正作業や基本的なCIF形式理解においても頻繁にエラーが発生していることがわかった。
これらの標準化されたタスクを定義することで、AtomWorldは、堅牢な原子スケールモデリングに向けてLLMを進めるための基盤を築きます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:17:56 GMT)
VChain: Chain-of-Visual-Thought for Reasoning in Video Generation [39.9] VChainは、ビデオ生成のための新しい推論・タイム・チェーン・オブ・ヴィジュアル・思想フレームワークである。
VChainは生成したビデオの品質を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:57:59 GMT)
ResCP: Reservoir Conformal Prediction for Time Series Forecasting [39.8] コンフォーマル予測は、交換可能なデータに対して、分散のない予測間隔を構築するための強力なフレームワークを提供する。
本稿では,Reservoir Conformal Prediction (ResCP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:37:44 GMT)
On the Hardness of Learning Regular Expressions [39.7] ハイパーキューブの均一分布下においても,PAC学習は困難であることを示す。
また,メンバシップクエリによる分散自由学習の難しさも証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:17:55 GMT)
Query-Level Uncertainty in Large Language Models [39.6] クエリーレベル不確実性を用いて知識境界を検出する手法を提案する。
この方法は、任意のトークンを生成する前に、モデルが所定のクエリに応答できるかどうかを推定する。
我々は、適応推論設定におけるその利点を示し、RAGとモデルカスケーディングは、全体的な性能を維持しながら、推論コストを削減することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:08:21 GMT)
RAG Makes Guardrails Unsafe? Investigating Robustness of Guardrails under RAG-style Contexts [39.6] 外部LLMベースのガードレールモデルは、安全でない入力と出力をスクリーニングする一般的なソリューションとして登場した。
LLMをベースとしたガードレールが,文脈に埋め込まれた追加情報に対していかに堅牢かを検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:20:43 GMT)
MINERVA: Mutual Information Neural Estimation for Supervised Feature Selection [39.6] 本稿では,特徴と対象間の相互情報のニューラル推定に基づく特徴選択のための新しい手法を提案する。
ニューラルネットワークによる相互情報の近似をパラマティフィケーションし、疎性誘導型正規化器を付加した慎重に設計された損失関数を用いて特徴選択を行う。
提案手法は,特徴選択から表現学習を分離する2段階のプロセスで実装され,より優れた一般化とより正確な特徴重要度表現を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:40:13 GMT)
The role of spectator modes in the quantum-logic spectroscopy of single trapped molecular ions [39.1] 量子ロジック分光法は、閉じ込められた原子および分子イオンの状態検出と読み出しにおいて、ますます重要なツールとなっている。
このアプローチでは、ターゲットイオンの内部状態は、コトラップされた補助イオンにマッピングされる。
本研究では、状態依存型光双極子力に依存する測定プロトコルに直接かかわらないオブザーバモードの役割について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:02:24 GMT)
Depth-Sequence Transformer (DST) for Segment-Specific ICA Calcification Mapping on Non-Contrast CT [38.9] 従来の3Dモデルは、縮小されたボリュームや分離されたパッチを処理せざるを得ない。
我々は,3次元課題を1次元軸方向に沿ったtextbfParallel Probabilistic Landmark Localizationタスクとして再構成する。
フル解像度CTボリュームを2次元スライスシーケンスとして処理するフレームワークである textbfDepth-Sequence Transformer (DST) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:24:47 GMT)
Cooperative Decentralized Backdoor Attacks on Vertical Federated Learning [38.7] 本稿では,垂直フェデレートラーニング(VFL)に対する新たなバックドアアタックを提案する。
ラベル推論モデルでは,距離学習による変分オートエンコーダが強化され,相手がローカルに学習できる。
コンバージェンス解析により,トレーニングモデルの定常差によって示されるVFLに対するバックドアの摂動の影響が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:41:32 GMT)
Scalable In-context Ranking with Generative Models [38.4] In-context Ranking (ICR)は情報検索(IR)の新たなパラダイムである
観測された文書間ブロック間隔をアーキテクチャ的に拡張することで,LLMの注意操作に適応する新しい方法であるBlockRankを紹介する。
BEIR、MSMarco、NQをMistral-7Bで実験したところ、FLARE Mistralは既存のSOTAリストワイドローダにマッチするか、上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:41:58 GMT)
Federated Learning for Surgical Vision in Appendicitis Classification: Results of the FedSurg EndoVis 2024 Challenge [38.1] FedSurgチャレンジは、外科的ビデオ分類のためのフェデレーション学習における技術の現状をベンチマークするために設計された。
目的は、現在の手法が臨床センターにどのように一般化され、局所的な微調整によって適応するかを評価することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:48:46 GMT)
DRPO: Efficient Reasoning via Decoupled Reward Policy Optimization [38.0] 本稿では,正しいロールアウトの時間に基づく学習信号を,不正なロールアウトから切り離す新しいフレームワークを提案する。
1.5Bモデルでは,単純な質問に対して1.1%の性能損失しか得られず,77%の長さ削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:18:13 GMT)
DeepAf: One-Shot Spatiospectral Auto-Focus Model for Digital Pathology [37.6] 本稿ではDeepAfを利用した新しい自動顕微鏡システムを提案する。
DeepAfは、単一ショットフォーカス予測のためのハイブリッドアーキテクチャを通じて、空間的特徴とスペクトル的特徴を組み合わせる。
システムはがんの分類において4倍で0.90AUCを達成するが、これは通常の20倍WSIスキャンよりも低い倍率で重要な成果である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:28:08 GMT)
C3Editor: Achieving Controllable Consistency in 2D Model for 3D Editing [37.4] C3Editorは、コントロール可能で一貫性のある2Dリフトベースの3D編集フレームワークである。
本手法は,ビュー一貫性を有する2次元編集モデルを選択的に確立し,優れた3次元編集結果を得る。
提案手法は既存の2Dリフト方式よりも,より一貫性があり,制御可能な2Dおよび3D編集結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:07:14 GMT)
SurveyBench: Can LLM(-Agents) Write Academic Surveys that Align with Reader Needs? [37.3] 調査書は労働集約的で知的に要求されるタスクである。
一般的なDeepResearchエージェントやサーベイ特殊化手法のような最近のアプローチは、自動的にサーベイを生成することができる。
しかし、そのアウトプットは人間の基準に欠けることが多く、厳格で読者対応のベンチマークが欠けている。
本稿では,詳細なクイズ駆動評価フレームワークであるSurveyBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:13:37 GMT)
Beyond the Seen: Bounded Distribution Estimation for Open-Vocabulary Learning [37.1] オープン環境における分布を推定するための未知のクラスデータを生成する新しいオープン語彙学習法を提案する。
提案手法はベースラインアプローチを最大14%向上させ,その有効性と優位性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:43:59 GMT)
Visual Representations inside the Language Model [36.4] 本研究では,視覚情報の流れを言語モデルを用いて研究し,画像値トークンが十分な情報をエンコードし,認知度の高いタスクを遂行することを示した。
入力された視覚エンコーディングのプロジェクションから受信した視覚情報を言語モデルで拡張するが、複数のタスクの視覚情報は同等の視覚エンコーダ(SigLIP)よりも少ない。
次に、画像入力にテキストプレフィックスを追加することで、視覚表現の知覚能力を向上させることを示し、言語モデルにおける視覚情報制御について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:01:39 GMT)
Intent-Aware Schema Generation And Refinement For Literature Review Tables [36.0] そこで本稿では,非アノテーションテーブルコーパスをエンフシンセプションで拡張する手法を提案し,それを応用して,与えられた情報要求に応じて条件付きスキーマ生成を学習するためのデータセットを作成する。
テーブルインテントを組み込むことで参照スキーマの再構築におけるベースライン性能が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:44:37 GMT)
AdaSTaR: Adaptive Data Sampling for Training Self-Taught Reasoners [35.7] Self-Taughters (STaR)は、自己改善推論言語モデル(LM)のトレーニングパイプラインの不可欠な部分である。
本稿では,2つの適応サンプリング原理を組み込んだ新しいアルゴリズムであるAdaptive STaR(AdaSTaR)を紹介する。
AdaSTaRは全てのインスタンスで最高のテスト精度を達成し、幅広いベースラインリストに対して平均58.6%のトレーニングFLOPを削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:23:36 GMT)
Graph-Aware Diffusion for Signal Generation [35.6] 与えられたグラフ上に定義された未知分布からグラフ信号を生成する問題について検討する。
提案手法は,視覚とグラフ生成において確立された生成拡散モデルに基づく。
合成データ,実走行速度測定,温度センサネットワークにおけるGADの利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:11:32 GMT)
Toward a Unified Geometry Understanding: Riemannian Diffusion Framework for Graph Generation and Prediction [35.3] GeoMancerは複雑なグラフデータの分散を学ぶための新しいフレームワークである。
非条件生成のための多様体制約拡散法と自己誘導戦略を導入する。
実験は我々のアプローチの有効性を検証し、様々なタスクにまたがって優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:29:49 GMT)
PatentMind: A Multi-Aspect Reasoning Graph for Patent Similarity Evaluation [35.1] 特許類似性評価は知的財産分析において重要な役割を果たす。
マルチアスペクト推論グラフ(MARG)に基づく特許類似性評価のための新しいフレームワークであるPatentMindを紹介する。
私たちのフレームワークは、現実世界の意思決定のための構造化され、セマンティックな基盤を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:15:33 GMT)
Detecting Distillation Data from Reasoning Models [35.0] 推論蒸留は、大規模言語モデルの推論能力を高めるための効率的で強力なパラダイムとして登場した。
しかし, 推理蒸留は, 必然的にベンチマーク汚染を引き起こす可能性があり, 蒸留データセットに含まれる評価データは, 蒸留モデルの性能指標をインフレーションすることができる。
本稿では, 生成した出力トークンの確率パターンを利用する, 新規で効果的なToken Probability Deviation(TBD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:37:02 GMT)
SocialHarmBench: Revealing LLM Vulnerabilities to Socially Harmful Requests [34.6] ソーシャルハームベンチ(SocialHarmBench)は、7つの社会政治カテゴリーと34の国にまたがる585のプロンプトのデータセットである。
オープンウェイトモデルは有害なコンプライアンスに対する高い脆弱性を示しており、Mistral-7Bは歴史的修正主義、プロパガンダ、政治的操作といった領域で97%から98%の攻撃成功率に達した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:11:46 GMT)
Efficient Prediction of Pass@k Scaling in Large Language Models [34.6] 多数の試みにスケールする際のモデルの振る舞いを正確に予測する方法を示す。
これらの法則に適合する標準的な方法は、予測精度を妨げる統計的欠点に悩まされる。
より難しい問題に予算を割り当てる動的サンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:42:27 GMT)
Topic-Specific Classifiers are Better Relevance Judges than Prompted LLMs [34.1] 未判断の文書問題は、情報検索におけるテストコレクションの再利用可能性にとって重要な障害である。
個別のLoRA重み適応でMonoT5を微調整することにより、トピック固有の関連分類器を訓練する。
トピックごとの最初の128の判断は、モデルの互換性を改善するのに十分である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:38:13 GMT)
Unlocking In-Context Learning for Natural Datasets Beyond Language Modelling [33.7] 大規模言語モデル(LLM)は文脈学習(ICL)を示す
ICLは、モデルの重みを更新することなく、コンテキストで提供される例のみを条件に新しいタスクを実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:37:13 GMT)
Forking-Sequences [33.6] 精度の高いモデルでさえ、予測作成日の間に不規則な修正を発生させることができる。
MQCNN、MQT、SPADEといったモデルは、あまり知られていないが、非常に効果的なテクニックであるフォークシーケンスを採用しています。
フォーキングシーケンスの利点として, (i) より安定かつ一貫した勾配更新, (ii) アンサンブルによる予測分散の低減, (iii) 推論効率の向上, の3つを挙げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:51:06 GMT)
BIRD-INTERACT: Re-imagining Text-to-SQL Evaluation for Large Language Models via Lens of Dynamic Interactions [33.6] 大規模言語モデル(LLM)は、単一ターンのテキスト・ツー・タスクにおいて顕著な性能を示してきたが、現実のデータベースアプリケーションは、主にマルチターンインタラクションを必要とする。
既存のマルチターンベンチマークは、会話履歴を静的なコンテキストとして扱うか、読み取り専用操作に対する評価を制限することで不足する。
BIRD-INTERACTは,(1)知識ベース,メタデータファイル,機能駆動型ユーザシミュレータとデータベースを結合した総合的なインタラクション環境であり,モデルの解明,知識の検索,エラーからの回復を人間の監督なしに行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:31:47 GMT)
On Continuous Optimization for Constraint Satisfaction Problems [33.4] 制約満足度問題(Constraint satisfaction problem, CSP)は、数学、物理学、理論計算機科学において基本的な問題である。
近年の進歩により、最近の連続局所探索(CSP)解法は、SAT問題の特定のクラスにおいて高い競争力を発揮することが示されている。
本稿では,Walsh-Fourier変換をCSPに変換する連続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） (Mon, 06 Oct 2025 04:30:07 GMT)
Simulating fermions with exponentially lower overhead [33.3] 我々は、量子ビット上のフェルミオン置換を実行する回路を構築することにより、アンシラフリーフェルミオン-量子ビットマッピングの最悪のオーバーヘッドを$O(log2N)$に指数関数的に削減する。
以上の結果から、量子ビット量子コンピュータによるフェルミオンのシミュレーションは、これまで考えられていたよりもはるかに低オーバーヘッドであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:59:13 GMT)
TreeIRL: Safe Urban Driving with Tree Search and Inverse Reinforcement Learning [33.1] TreeIRLはモンテカルロ木探索(MCTS)と逆強化学習(IRL)を組み合わせた自動運転のための新しいプランナーである
大規模シミュレーションでは古典的かつ最先端のプランナーと、ラスベガス大都市圏で500マイル以上を走行する現実の自動運転に対して、TreeIRLを評価した。
TreeIRLは、安全性、進歩性、快適性、人間らしくバランスをとることで、全体的なパフォーマンスを最高のものにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:30:30 GMT)
Expand Neurons, Not Parameters [32.7] この研究は、ゼロでないパラメータの数を増やすことなく、ネットワーク内のニューロンの数を増やすことで、パフォーマンスが向上することを示す。
固定拡大(FPE: Fixed Expansion)は、ニューロンを複数の子に置き換え、親の体重を不随意に分割する機能である。
シンボリックなタスク、特にコードの問題では、節順のFPEは多意味性のメトリクスを体系的に減らし、より高いタスク精度をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:26:52 GMT)
Can We Infer Confidential Properties of Training Data from LLMs? [32.6] 大規模言語モデル(LLM)のプロパティ推論を評価するベンチマークタスクであるPropInferを紹介する。
ChatDoctorデータセット上に構築されたベンチマークには、さまざまなプロパティタイプとタスク設定が含まれています。
本稿では,単語周波数信号を利用したプロンプトベース生成攻撃とシャドウモデル攻撃の2つを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:11:48 GMT)
Pretraining with hierarchical memories: separating long-tail and common knowledge [32.2] 我々は,世界知識を符号化する大規模階層型パラメトリックメモリバンクにアクセスする小型言語モデルを提案する。
事前トレーニングと推論の間、小さなコンテキスト依存のメモリブロックを取得し、それをモデルに追加します。
我々の事前学習は、記憶パラメータに長い世界知識を格納することを学び、一方、小言語モデルは一般的な推論能力を捉えるアンカーとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:54:08 GMT)
Test-Time Scaling in Diffusion LLMs via Hidden Semi-Autoregressive Experts [32.2] 拡散に基づく大規模言語モデルは、半自己回帰的な専門家の混在を暗黙的に学習する。
固定された推論時間スケジュールにコミットすると、この潜伏したアンサンブルの活用に失敗してパフォーマンスが低下することを示す。
我々は、異種ブロックスケジュールにまたがってアンサンブルを行う、トレーニング不要な推論手法であるHEXを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:16:41 GMT)
Learning to Interpret Weight Differences in Language Models [31.7] Diff Interpretation Tuning (DIT) は、モデルにファインタニングによって引き起こされる修正を記述することを訓練する手法である。
提案手法は, 提案手法を用いて, 精度の高い自然言語記述を用いて, 微調整による修正を記述できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:57:23 GMT)
Autonomous Imagination: Closed-Loop Decomposition of Visual-to-Textual Conversion in Visual Reasoning for Multimodal Large Language Models [31.5] 我々は、MLLMが入力シーンから知覚される視覚情報をテキスト情報に変換し、さらに推論し、回答を生成するという、視覚とテキストの変換能力に挑戦する。
本稿では,MLLMが視覚的入力を中間的な視覚状態に反復的に修正し,視覚からテキストへの変換をクローズドループの視覚的修正ステップに分解する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:56:54 GMT)
ParallelBench: Understanding the Trade-offs of Parallel Decoding in Diffusion LLMs [31.4] 拡散LDMは、並列復号による推論を劇的に加速する可能性への関心が高まっている。
既存の作業は、これらの固有の課題を概ね見落としており、標準ベンチマークによる評価は、並列復号による品質劣化を捉えるのに十分ではない。
そこで我々は,DLLMに特化して設計された最初のベンチマークであるParallelBenchを提案する。
我々の発見は、現在のスピード品質のトレードオフを克服できる革新的な復号法の必要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:41:31 GMT)
Rethinking Exact Unlearning under Exposure: Extracting Forgotten Data under Exact Unlearning in Large Language Model [31.1] 学習前モデルからの信号を利用して学習後モデルを導く新しいデータ抽出攻撃を導入する。
シミュレーションされた医療診断データセット上での攻撃の有効性を実証し、正確なアンラーニングに関連する現実世界のプライバシーリスクを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:21:05 GMT)
Observation of Genuine Tripartite Non-Gaussian Entanglement from a Superconducting Three-Photon Spontaneous Parametric Down-Conversion Source [30.9] 3P-SPDC源の定常出力場における真の三部構造非ガウス交絡の観測について報告する。
観測結果と解析的に予測された絡み目のスケーリングとの間には,強い一致が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:53:31 GMT)
Boomerang Distillation Enables Zero-Shot Model Size Interpolation [30.7] 既存のアプローチは、各サイズを個別にトレーニングすることでモデルファミリを構築する。
本研究では,ブーメラン蒸留と呼ばれる新しい現象を同定する。
最初は小さな学生に蒸留し、その後、教師層のブロックを学生に組み込むことで、段階的に中間サイズのモデルを再構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:41:20 GMT)
LaDiR: Latent Diffusion Enhances LLMs for Text Reasoning [30.6] 大規模言語モデル(LLM)は、思考の連鎖生成を通じて推論能力を示す。
連続潜在表現の表現性を統一する新しい推論フレームワークであるLaDiRを提案する。
LaDiRは、既存の自己回帰的、拡散的、潜伏的推論方法よりも、精度、多様性、解釈性を一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:15:03 GMT)
VidGuard-R1: AI-Generated Video Detection and Explanation via Reasoning MLLMs and RL [30.6] VidGuard-R1は、マルチモーダルな大規模言語モデルを微調整する最初のビデオ認証検出器である。
私たちのモデルは、非常に正確な判断と洞察に富んだ推論の両方を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:39:06 GMT)
First Contact with Dark Patterns and Deceptive Designs in Chinese and Japanese Free-to-Play Mobile Games [30.4] 本研究は,中国と日本のフリー・ツー・プレイ型モバイルゲームにおいて,偽造デザイン(DP)について検討した。
ゲーム開発者はしばしばDPの組み合わせを戦略として採用し、本質的には操作的ではないが、既知のパターンの影響を高めることができる要素を使用する。
本研究は, 認識型ゲームデザインパターンの理解に寄与し, 文化的側面や倫理的ゲームデザイン全般に関する今後の研究への洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:23:58 GMT)
Graph Algorithm Unrolling with Douglas-Rachford Iterations for Image Interpolation with Guaranteed Initialization [30.3] 従来のディープニューラルネット(DNN)は、ネットワークパラメータをランダムに初期化し、降下によって各パラメータを最適化する。
本稿では,従来のグラフシフト変動(GSV)に則ったMAP問題の解である有向グラフフィルタに,擬似線形補間器 Theta を写像する解を提案する。
実験により,ネットワークパラメータを劇的に削減しながら,最先端の画像結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:13:53 GMT)
A Survey of Defenses Against AI-Generated Visual Media: Detection,Disruption, and Authentication [30.0] 深層生成モデルは様々なコンピュータビジョンアプリケーションで顕著な性能を示した。
これらのモデルは、誤情報、偽造、著作権侵害などの悪意ある目的のために使用されることがある。
本稿では,AI生成したビジュアルメディアに対する防衛研究の体系的かつタイムリーなレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:42:27 GMT)
Tokens, the oft-overlooked appetizer: Large language models, the distributional hypothesis, and meaning [29.7] トークン化は多くの言語モデルの現在のアーキテクチャにおいて必要なコンポーネントである。
トークンと事前学習がバイアスやその他の望ましくないコンテンツのバックドアとして機能するかについて議論する。
トークン化アルゴリズムの目的関数が大規模言語モデルの認知に影響を及ぼす証拠を中継する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:52:33 GMT)
AutoEmpirical: LLM-Based Automated Research for Empirical Software Fault Analysis [29.4] 本稿では,経験的ソフトウェア故障研究の過程を,研究目標定義,データ準備,故障解析の3つの重要な段階に分解する。
本研究では,Large Language Models (LLMs) が故障解析の効率を大幅に向上し,平均処理時間は約2時間であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:37:18 GMT)
RAM-W600: A Multi-Task Wrist Dataset and Benchmark for Rheumatoid Arthritis [29.3] 手首は関節リウマチ(RA)の診断における重要な領域である
このデータセットは、6つの医療センターから388人の患者から1048個の手首の従来のX線写真で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:58:40 GMT)
Let it Calm: Exploratory Annealed Decoding for Verifiable Reinforcement Learning [29.3] 検証可能な報酬付き強化学習(RLVR)は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を高めるための強力なパラダイムである。
標準の固定温度サンプリングは単純であるが、高温がサンプルの品質を低下させ、低温が発見を制限するため、これらの競合する要求のバランスをとるのに苦労している。
我々は、早期トークンに最も影響のある探索的アニールデコーディング(EAD)という、よりシンプルで効果的な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:15:43 GMT)
Quantum Reservoir Computing for Credit Card Default Prediction on a Neutral Atom Platform [29.1] データ前処理とバイナリ分類を含む古典的なルーチン内に量子貯留層を実装した。
貯水層は256キュービットの中性原子シミュレータQuEraのAquila上で実行されている。
結果は、Deep Neural Network(DNN)モデルを含む、完全に古典的なパイプラインと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:27:08 GMT)
HyperVLA: Efficient Inference in Vision-Language-Action Models via Hypernetworks [28.8] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、汎用的なロボットポリシーを学ぶための有望なアプローチとして登場した。
HyperVLAは、推論中に小さなタスク固有のポリシーのみを活性化する、新しいハイパーネットワーク(HN)ベースのアーキテクチャを使用している。
HyperVLAはゼロショット一般化と少数ショット適応の両方において、同様のあるいはそれ以上の成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:15:38 GMT)
In-Context Learning for Pure Exploration [28.4] 本研究は, 純粋探索(Pure Exploring)としても知られる, 能動的逐次仮説検定の課題について考察する。
In-Context Pure Exploration (ICPE)を導入し、トランスフォーマーをメタトレーニングして、観測履歴をクエリアクションと予測仮説にマッピングする。
ICPEは、新しいタスクの証拠を積極的に収集し、パラメータの更新なしに真の仮説を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:44:47 GMT)
AInstein: Assessing the Feasibility of AI-Generated Approaches to Research Problems [28.4] AInsteinは、AI研究問題に対する有効なソリューションを、大規模言語モデルが生成できるかどうかをテストするためのフレームワークである。
受け入れ層により層状化された1,214 ICLR紙上でのAInsteinの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:50:41 GMT)
Proactive defense against LLM Jailbreak [28.2] ProActは、自律的な脱獄プロセスを妨害し、誤解を招くように設計された、新しいプロアクティブな防御フレームワークである。
本手法は攻撃成功率を最大92%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:32:40 GMT)
Conditional Representation Learning for Customized Tasks [28.0] 動物生息地分析において、研究者はシーンに関連した特徴を優先する一方、普遍的な埋め込みはカテゴリー的意味論を強調する。
既存のアプローチは教師付き微調整に頼っているが、高い計算とアノテーションのコストがかかる。
本研究では,任意のユーザ指定基準に適合した表現を抽出することを目的とした条件表現学習(CRL)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:00:59 GMT)
Mitigating Forgetting Between Supervised and Reinforcement Learning Yields Stronger Reasoners [28.0] Supervised Fine-tuning (SFT)は相補的な利点を提供するが、通常大規模なデータと過度に適合するリスクを必要とする。
SFTとRLを組み合わせた最近の試みは、データ非効率、アルゴリズム固有の設計、破滅的な忘れ込みという3つの大きな課題に直面している。
本稿では,SFT を RL に動的に統合するプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:01:14 GMT)
OpenWHO: A Document-Level Parallel Corpus for Health Translation in Low-Resource Languages [28.0] 我々は,世界保健機関のeラーニングプラットフォームから,2,978の文書と26,824の文からなる文書レベルの並列コーパスであるOpenWHOを紹介した。
従来の機械翻訳モデルに対して,現代大言語モデル (LLM) を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:43:38 GMT)
Mitigating Modal Imbalance in Multimodal Reasoning [27.8] ファンデーションモデル(FM)は、コンピュータ利用エージェントのような現実世界のタスクに多様なモダリティを統合する必要がある。
我々は、モダリティにまたがる矛盾する証拠が提示される、モダリティ間の対立に関するFMについて研究する。
実験の結果,FMは単一モーダリティから構成される単一モーダリティのコンフリクトを認識できることがわかったが,証拠がモーダリティに分割された場合,その比率は3%以下に低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:10:36 GMT)
Decoding Partial Differential Equations: Cross-Modal Adaptation of Decoder-only Models to PDEs [27.3] 時間依存シミュレーションタスクに対して,エンコーダのみのモデルとデコーダのみのモデルを比較した。
デコーダのみのモデルは、既存のアプローチを修正せずに適用した場合に、エンコーダのみのモデルよりもはるかに悪いことが判明した。
自己回帰モデルにおいて、双方向性を模倣しようとする2つの新しいアプローチ、Parallel FlippingとSequence Duublingを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:46:50 GMT)
Hands-Free Heritage: Automated 3D Scanning for Cultural Heritage Digitization [27.1] ハンドヘルドトレーやセミオートマチックトレーを不要とした自動2ロボットスキャンシステムを提案する。
本システムは,走査空間を異なる領域にパラメータ化することで,スキャナ付きロボットとトレイハンドリングロボットの協調動作計画を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:58:41 GMT)
Exploring the Power of Diffusion Large Language Models for Software Engineering: An Empirical Investigation [27.1] DiffusionDLLMsはAR-LLM(Autoregressive Large Language Models)に代わる有望な選択肢を提供する
7BDLLMはAR-LLMよりも30%精度が向上し、ファイル間の修復で113%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:13:25 GMT)
MatLLMSearch: Crystal Structure Discovery with Evolution-Guided Large Language Models [27.1] 事前学習されたLarge Language Models (LLMs) は, 微調整を伴わずに, 本質的に新規で安定した結晶構造を生成可能であることを示す。
我々のフレームワークは、進化的パイプライン内でLSMをインテリジェントな提案エージェントとして使用し、暗黙のクロスオーバーと突然変異操作を実行するように誘導する。
MatLLMSearchは、機械学習の原子間ポテンシャルによって78.38%の準安定率と31.7%のDFT認証安定性を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:52:50 GMT)
Probing the Kitaev honeycomb model on a neutral-atom quantum computer [26.7] 再構成可能な原子配列に基づく2次元フェルミオン系のためのディジタル量子シミュレーションアーキテクチャを実現する。
結果は、物質科学、化学、高エネルギー物理学のための複雑なフェルミオン系のデジタル量子シミュレーションの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:00:17 GMT)
Evolaris: A Roadmap to Self-Evolving Software Intelligence Management [26.4] Evolarisはマルチエージェントフレームワーク上に構築された自己進化型のソフトウェアインテリジェンスシステムである。
エージェントは独立して動作するが、共有コンテキストを通じて協調して情報発見、推論、ギャップ補完、検証、リスク検出などのタスクを実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:57:38 GMT)
Distribution Preference Optimization: A Fine-grained Perspective for LLM Unlearning [26.1] モデルユーティリティ全体を維持しながら、特定のデータの影響を取り除くことを目的としたアンラーニングは、重要な研究領域になりつつある。
textbfDistribution textbfPreference textbfOptimization (DiPO)と呼ばれる新しい未学習アルゴリズムを導出する。
DiPOはTOFUベンチマークで最高の品質を獲得し、MUSEベンチマークで主要なスケーラビリティと持続可能性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:49:00 GMT)
A Generative Approach to LLM Harmfulness Mitigation with Red Flag Tokens [26.1] モデルの語彙を特別な赤いフラグトークンで拡張することを提案する。
有害なコンテンツが生成または差し迫ったときに、このトークンを挿入するようにモデルをトレーニングします。
このアプローチは,既存の安全技術と補完するものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:29:16 GMT)
FedSRD: Sparsify-Reconstruct-Decompose for Communication-Efficient Federated Large Language Models Fine-Tuning [25.9] フェデレートラーニング(FL)は、分散Web上の次世代AIのための実践的なソリューションとして現れます。
Low-Rank Adaptation (LoRA) は効率的な微調整の標準である。
本稿では,通信効率のよいFLを設計したsprsify-Reconstruct-DecomposeフレームワークであるFedSRDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:06:38 GMT)
Evaluating the Effect of Retrieval Augmentation on Social Biases [25.9] 本稿では,RAGシステムの異なる構成要素と3つの言語にまたがるテキストに表される社会的偏見の関係について検討する。
生成したLCMが低レベルのバイアスを示す場合であっても,文書コレクションのバイアスは生成した応答で増幅されることが多い。
本研究は,NAGシステムに新たな事実を注入する手法としてRAGを使用することを懸念し,実世界の展開に先立って,RAGアプリケーションの潜在的な社会的偏見を慎重に評価することを求めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:50:27 GMT)
Improving Online-to-Nonconvex Conversion for Smooth Optimization via Double Optimism [25.6] 本稿では,2倍の楽観的ヒント関数に基づくオンラインの楽観的勾配法を提案する。
我々は1.75 + sigma2 varepsilon-3.5)$で統一されたアルゴリズムを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:45:44 GMT)
Who's the Mole? Modeling and Detecting Intention-Hiding Malicious Agents in LLM-Based Multi-Agent Systems [25.6] 大規模言語モデル(LLM-MAS)を用いたマルチエージェントシステムにおける意図隠蔽脅威について検討する。
高いステルス性を維持しながらタスク完了を微妙に妨害する4つの代表的な攻撃パラダイムを設計する。
これらの脅威に対処するために,心理学に着想を得た検出フレームワークであるAgentXposedを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:38:52 GMT)
TimeSeriesScientist: A General-Purpose AI Agent for Time Series Analysis [25.4] TimeSeriesScientist(TSci)は時系列予測のための一般的なドメインに依存しないフレームワークである。
これはそれぞれ平均10.4%と38.2%の予測誤差を減少させる。
透明な自然言語の合理性と包括的な報告により、TSciは予測をホワイトボックスシステムに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:00:27 GMT)
Do We Need All the Synthetic Data? Targeted Synthetic Image Augmentation via Diffusion Models [25.2] 忠実な画像を含む同じ特徴を持つ訓練の初期に学習されていないデータの一部を合成的に増強するが、データセット全体を増強する異なるノイズ・アウトパフォーマンスを示す。
実験の結果,データの30%～40%の増量により,様々なシナリオで最大2.8%の一般化が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:55:59 GMT)
Fast-RF-Shimming: Accelerate RF Shimming in 7T MRI using Deep Learning [25.2] 我々は従来のMLS法と比較して5000倍の高速化を実現するFast-RF-Shimmingを提案する。
我々の手法は、永続的不均一性問題に対処するための有望な解決策を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:43:52 GMT)
LIAM: Multimodal Transformer for Language Instructions, Images, Actions and Semantic Maps [24.8] 言語,イメージ,アクション,マップの入力に基づいて,アクションの書き起こしを予測するエンド・ツー・エンドのモデルであるLIAMを提案する。
国内タスクのシミュレータ生成ベンチマークであるALFREDデータセットを用いて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:49:54 GMT)
MT-DAO: Multi-Timescale Distributed Adaptive Optimizers with Local Updates [24.8] 分散データ並列性を備えた大規模モデルのトレーニングには、労働者間の勾配の頻繁な通信が必要である。
頻繁な通信戦略(例えばローカルSGD)は、このオーバーヘッドを減少させるが、完全な同期DDPと比較してパフォーマンスのギャップを被ることが多い。
MT-DAOは,低速かつ高速に動く第1モータや,異なる時間スケールでの更新ダイナミクスを追従する勾配系である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:37:57 GMT)
Language Model Based Text-to-Audio Generation: Anti-Causally Aligned Collaborative Residual Transformers [24.7] 因果条件付き複数孤立トランスフォーマーと強化学習による反因果アライメントを用いた新しいLMベースのフレームワークを提案する。
その結果,Sieren は既存の LM および拡散型 T2A システムより優れており,最先端の結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:26:55 GMT)
Synthesising Counterfactual Explanations via Label-Conditional Gaussian Mixture Variational Autoencoders [24.7] 対実的説明(CE)は、アルゴリズム上の決定によって影響を受ける個人に対して、レコメンデーションのレコメンデーションを提供する。
既存の手法は主に、統一されたモデルに依存しない方法でこれらの多面的要求に対処するのに苦労する。
本稿では,入力の潜時表現から学習した潜時セントロイドへの補間によりCE点の全経路を合成するモデル非依存アルゴリズムであるLAPACEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:42:23 GMT)
Physics-informed Attention-enhanced Fourier Neural Operator for Solar Magnetic Field Extrapolations [24.6] 本研究では,太陽物理学におけるフォースフリーフィールド(NLFFF)問題を解決するために,物理インフォームドアテンション強化ニューラル演算子(PIANO)を提案する。
繰り返し数値法に依存する従来の手法とは異なり,提案手法は2次元境界条件から直接3次元磁場構造を学習する。
ISEE NLFFFデータセットによる実験結果から、我々のPIANOは最先端のニューラル演算子を精度で上回るだけでなく、NLFFFデータの物理的特性と強い整合性も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:24:22 GMT)
TBStar-Edit: From Image Editing Pattern Shifting to Consistency Enhancement [24.5] 本稿では,eコマースドメインに適した画像編集モデルTBStar-Editを紹介する。
TBStar-Editは、製品の外観とレイアウトの整合性を保ちながら、正確かつ高忠実な画像編集を実現する。
自己提案型eコマースベンチマークにおいて,TBStar-Editの広範な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:46:42 GMT)
Benchmarking M-LTSF: Frequency and Noise-Based Evaluation of Multivariate Long Time Series Forecasting Models [24.4] パラメータ化可能な合成データセットを生成するシミュレーションに基づく評価フレームワークを提案する。
これらのコンポーネントは、未知のノイズのあいまいさを伴わずに、実世界の多変量時系列データをモデル化することを目的としている。
このフレームワークは、制御および多種多様なシナリオ下でのM-LTSFモデルのきめ細かい体系的評価を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:16:52 GMT)
Owen Sampling Accelerates Contribution Estimation in Federated Learning [24.3] フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントから情報を集約して、生データを公開せずに共有グローバルモデルをトレーニングする。
We propose FedOwen, a efficient framework that using Owen sample to approximate Shapley values under the total evaluation budget。
FedOwenは、非IIDベンチマークの最先端ベースラインと比較して、同じ数の通信ラウンドで最終精度を最大23%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:49:38 GMT)
Stratum: System-Hardware Co-Design with Tiered Monolithic 3D-Stackable DRAM for Efficient MoE Serving [24.3] Stratumは、新しいメモリ技術であるMonolithic 3D-Stackable DRAM(Mono3D DRAM)、ニアメモリ処理(NMP)、GPUアクセラレーションを組み合わせたシステムハードウェアの共同設計手法である。
システムは、GPUベースラインと比較して、デコードスループットが最大8.29倍改善され、様々なベンチマークでエネルギー効率が7.66倍向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:09:47 GMT)
SpikingMamba: Towards Energy-Efficient Large Language Models via Knowledge Distillation from Mamba [24.3] スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、密度の高い行列乗算をスパース蓄積に置き換えることでエネルギー効率を向上させる。
エネルギー効率の低いSNNベース大規模言語モデル(LLM)であるSpkingMambaを提案する。
実験の結果、SpikeMamba-1.3BはオリジナルのMambaに比べて4.76$times$エネルギーの恩恵を受けており、0ショット精度の差は4.78%に過ぎなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:49:04 GMT)
Program Synthesis Benchmark for Visual Programming in XLogoOnline Environment [24.3] 大規模言語とマルチモーダルモデルは、特定のスキルに焦点を当てた様々なベンチマークで顕著な成功を収めている。
しかし、これらのモデルがこれらのスキルの組み合わせを必要とするタスクでどれだけうまく機能するかは不明だ。
本稿では,XLogoOnlineビジュアルプログラミング環境における実環境タスクに基づいて,新しいプログラム合成ベンチマークをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:21:23 GMT)
Optimal Transport for Brain-Image Alignment: Unveiling Redundancy and Synergy in Neural Information Processing [24.1] 既存の方法は、主に局所的なポイントワイドアライメントのみに焦点を当てたMean Squared Error (MSE) を用いて脳信号と刺激信号とをアライメントする。
本稿では,OTがMSEよりも効果的なアライメント戦略を提供する理由を理論的に示す。
我々は、画像の代わりに脳信号を大きな言語モデル(LLM)に入力することで、アライメントモデルをブレインキャプションタスクに直接適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:55:40 GMT)
Partial Information Decomposition via Normalizing Flows in Latent Gaussian Distributions [24.0] ガウスPID(GPID)の計算効率を大幅に向上する勾配に基づく新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は,既存のベースラインよりも高精度で効率的なPID推定方法を提供する。
我々は、マルチモーダルデータセットにおけるPIDの定量化の現実的な応用において、その有用性を示すために、大規模マルチモーダルベンチマークのシリーズを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:08:34 GMT)
MARCO: A Cooperative Knowledge Transfer Framework for Personalized Cross-domain Recommendations [23.9] MARCOはマルチエージェント強化学習ベースのクロスドメインレコメンデーションフレームワークである。
協調的なマルチエージェント強化学習を活用し、各エージェントは個々のソースドメインからのコントリビューションを推定する。
4つのベンチマークデータセットに対する実験は、最先端の手法よりもMARCOの方が優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:49:47 GMT)
ChartAgent: A Multimodal Agent for Visually Grounded Reasoning in Complex Chart Question Answering [23.5] 本稿では,グラフの空間領域内で直接視覚的推論を行う新しいエージェントフレームワークであるChartAgentを紹介する。
我々の研究は、ツール強化マルチモーダルエージェントを用いたチャート理解のための視覚的根拠に基づく推論を初めて示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:05:36 GMT)
Humanoid Agent via Embodied Chain-of-Action Reasoning with Multimodal Foundation Models for Zero-Shot Loco-Manipulation [23.4] Humanoid-COAはゼロショットロコ操作のためのエボディード・チェーン・オブ・アクション機構と基礎モデル推論を統合している。
我々のフレームワークは、操作、移動、およびロコ操作タスクにおいて、以前のベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:14:37 GMT)
Copyright Infringement Detection in Text-to-Image Diffusion Models via Differential Privacy [23.3] 我々は、著作権侵害の概念を定式化し、差分プライバシー(DP)の観点からその検出を行う。
テキストから画像への拡散モデルにおける著作権侵害を識別する新しいポストホック検出フレームワークであるD-Plus-Minus(DPM)を提案する。
以上の結果から,DPMは元のトレーニングデータセットやテキストプロンプトへのアクセスを必要とせず,確実に侵害内容を検出することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:17:32 GMT)
Scientific Paper Retrieval with LLM-Guided Semantic-Based Ranking [23.2] SemRankは効率的かつ効率的な紙検索フレームワークである。
クエリ理解と概念ベースのセマンティックインデックスを組み合わせる。
実験の結果、SemRankは様々なベースレトリバーの性能を一貫して改善していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:57:43 GMT)
Plug-and-Play Dramaturge: A Divide-and-Conquer Approach for Iterative Narrative Script Refinement via Collaborative LLM Agents [23.2] Dramaturge は階層的な複数の LLM エージェントをベースとしたタスク指向の分割・解法である。
全体的なストーリーラインと構造的問題を把握するためのグローバル・レビュー・ステージ、詳細なシーンと文の欠陥をピンポイントするシーンレベルのレビュー・ステージ、脚本全体の構造的および詳細な改善をコーディネートし統合する階層的コーディネート・リビジョン・ステージで構成されている。
我々のアプローチはプラグイン・アンド・プレイであり、既存のメソッドに簡単に統合して生成されたスクリプトを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:20:37 GMT)
Pulp Motion: Framing-aware multimodal camera and human motion generation [23.0] 私たちは、このタスクを、一貫した画面上のフレーミングを維持することを目的とした、テキスト条件のジョイントジェネレーションとして、最初にキャストしました。
補助モダリティを介し,マルチモーダルコヒーレンスを強制する,シンプルなモデルに依存しないフレームワークを提案する。
本実験は,オンフレームコヒーレントなヒトカメラの動作生成における本手法の汎用性と有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:58:34 GMT)
Measuring LLM Novelty As The Frontier Of Original And High-Quality Output [22.9] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)の創発性と品質を両立させる新しい新奇性指標を提案する。
基礎となるLCMのモデル生成テキストは、インターネットの人間によるテキストよりも目新しいものではないことが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:27:02 GMT)
Domain Generalization: A Tale of Two ERMs [22.8] 特徴ベクトルをドメイン固有情報で拡張したドメインインフォーム型ERM'は、EMMのプール性能に優れることを示す。
これらの主張は、言語と視覚のタスクに関する理論的枠組みと実験によって支持されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:17:12 GMT)
Understanding and Improving Shampoo and SOAP via Kullback-Leibler Minimization [22.6] 私たちは、SOAPレベル/イットランタイムを達成しながら、事前トレーニングにおいて、ShampooとSOAPのパフォーマンスに適合または超過するスキームを開発します。
KL-Shampooは一貫してSOAP、Shampoo、さらにはKL-SOAPよりも優れており、NN最適化における構造化メソッドを設計するための魅力的な基盤としてKLベースのアプローチを確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 00:39:27 GMT)
Beyond Manuals and Tasks: Instance-Level Context Learning for LLM Agents [22.6] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは通常、インタラクションインターフェースとグローバルルールを定義する環境レベルのマニュアルと、特定の目標に関連するタスクレベルのガイダンスまたはデモの2つの種類のコンテキストを受信する。
我々は、複雑なタスクにおいて、LLMエージェントの障害発生源としてインスタンスレベルのコンテキストが欠如していることを論じる。
我々は、この問題をインスタンスレベルコンテキスト学習(ILCL)として定式化し、それを解決するためのタスクに依存しない方法を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:40:38 GMT)
Think How to Think: Mitigating Overthinking with Autonomous Difficulty Cognition in Large Reasoning Models [22.6] 近年のLarge Reasoning Models (LRMs) は複雑な推論タスクに優れるが、しばしば過度な思考に悩まされる。
本稿では,LRMの難易度認識と冗長性認知を段階的に刺激する,新しい2段階の微調整戦略であるThink-How-to-Think(TH2T)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:49:25 GMT)
Anchors Aweigh! Sail for Optimal Unified Multi-Modal Representations [22.5] 多様なデータソースを効果的に統合するためには,マルチモーダル学習における統一表現空間が不可欠である。
ImageBindのような最近のバインディング手法は、通常、複数のモーダルデータを整列するために単一の固定アンカーモダリティに依存している。
我々は,我々のフレームワークであるCentroBindで実証された適応型アンカーバインディング手法の必要性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:29:29 GMT)
Code World Models for General Game Playing [22.4] 我々はLarge Language Modelsを用いて、自然言語規則とゲーム軌跡をPythonコードとして表現された形式的で実行可能な世界モデルに変換する。
この生成モデルは、高性能計画アルゴリズムの検証可能なシミュレーションエンジンとして機能する。
提案手法は,10ゲーム中9ゲームにおいて,Gemini 2.5 Proより優れているか,あるいは一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:16:07 GMT)
Provable Speech Attributes Conversion via Latent Independence [22.0] 本稿では,理論的解析と妥当な仮定の下での保証を伴って,音声属性変換のための一般的な枠組みを提案する。
本フレームワークは,予測潜在変数と対象可制御変数との独立性制約を持つ非確率的オートエンコーダアーキテクチャ上に構築する。
この設計は、観測されたスタイル変数に条件付きで一貫した信号変換を保証し、元のコンテンツを保持し、所望の属性を変更する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:08:27 GMT)
First Hallucination Tokens Are Different from Conditional Ones [21.6] 最初の幻覚トークンは、その後のトークンよりもはるかに検出可能である。
この構造特性はモデル全体で保持され、最初の幻覚トークンがトークンレベルの幻覚検出において重要な役割を果たすことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:29:58 GMT)
ViTs: Teaching Machines to See Time Series Anomalies Like Human Experts [21.5] 時系列異常検出モデルでは,「シナリオをまたいで1回ずつ推測する」ことが根本的な課題である。
時系列曲線を視覚表現に変換するVLM(Vision-Language Model)ベースのフレームワークであるViTを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:24:53 GMT)
A Lightweight Large Language Model-Based Multi-Agent System for 2D Frame Structural Analysis [21.1] 大規模言語モデル(LLM)は、工学における自律的エージェントの強化に最近使用されている。
本稿では、2次元フレームの有限要素モデリングを自動化するLLMベースのマルチエージェントシステムを提案する。
このシステムは10回の試行で80%以上の精度を達成し、Gemini-2.5 ProとChatGPT-4oモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:12:52 GMT)
TalkPlay-Tools: Conversational Music Recommendation with LLM Tool Calling [20.9] 本稿では,ツールコールによる楽曲レコメンデーションシステムを提案する。
本システムでは,LLMをユーザ意図を解釈するエンドツーエンドのレコメンデーションシステムとして位置付ける。
この統合ツールコールフレームワークは,さまざまなレコメンデーションシナリオ間での競合性能を実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:03:03 GMT)
LEGOMem: Modular Procedural Memory for Multi-agent LLM Systems for Workflow Automation [20.7] ワークフロー自動化における多エージェント大規模言語モデル(LLM)システムのためのモジュール型プロシージャメモリフレームワークであるLEGOMemを紹介する。
我々は,マルチエージェントシステムにおける手続き的メモリの体系的研究を行い,どのメモリをどこに配置すべきか,どのように取り出すべきか,どのエージェントが最も有用かを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:39:53 GMT)
Gradient Methods with Online Scaling Part II. Practical Aspects [20.7] オンラインスケールドメソッド(英語: Online Scaled Method、OSGM)は、オンライン凸最適化を利用してメソッドのステップサイズを適応するフレームワークである。
本稿はOSGMフレームワークの実践的側面に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:48:56 GMT)
Adversarial Reinforcement Learning for Large Language Model Agent Safety [20.7] 大きな言語モデル(LLM)エージェントは、複雑なタスクを完了するためにGoogle Searchのようなツールを利用することができる。
現在の防衛戦略は、既知の攻撃のデータセットに精巧なLLMエージェントを頼っている。
対戦型強化学習(RL)を両プレイヤーゼロサムゲームとして定式化して活用する新しいフレームワークであるエージェント安全のための敵強化学習(ARLAS)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:09:18 GMT)
Can We Ignore Labels In Out of Distribution Detection? [20.7] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出法は近年,安全クリティカルな自律システムの中核となる要素として注目されている。
ラベル付きデータのコストのため、近年の研究では、自己教師付き学習(SSL)OOD検出の可能性について検討されている。
我々は、情報理論の観点から、未ラベルのOOD検出アルゴリズムにおける失敗の理論的保証のための一連の条件を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:26:02 GMT)
Computing frustration and near-monotonicity in deep neural networks [20.6] 私たちが考慮しているすべての事前訓練された深層畳み込みニューラルネットワークに対して、フラストレーションは常にヌルモデルから予想されるよりも小さいことが分かる。
これは、ディープ畳み込みニューラルネットワークのクラスが、ヌルモデルから予想されるよりも順序づけられた振る舞いを持つ傾向があることを確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:54:54 GMT)
Physics-informed Value Learner for Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning [20.4] EmphPhysics-informed (Pi) regularized loss for value learning, derived from the Eikonal partial Differential Equation (PDE)。
トレーニングを安定させるために主に用いられる一般的な勾配のペナルティとは異なり、我々の定式化は連続時間最適制御に基礎を置いており、コスト対ゴ構造に整合する値関数を奨励している。
提案した正規化器は時間差に基づく値学習と広く互換性があり、既存のオフラインGCRLアルゴリズムに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:26:44 GMT)
Attention, Please! Revisiting Attentive Probing Through the Lens of Efficiency [20.3] 微調整が大規模で非現実的になると、好ましい評価プロトコルとして探索が出現する。
これは注意力を使ってパッチレベルの機能を選択的に集約する代替手段である注意力調査の必要性を動機付けている。
本稿では,既存の手法を総合的に検討し,その設計選択を解析し,性能をベンチマークする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:58:58 GMT)
CoralSCOP-LAT: Labeling and Analyzing Tool for Coral Reef Images with Dense Mask [20.3] CoralSCOP-LATはサンゴのイメージ分析とラベル付けツールで、サンゴの領域を自動的に分割し分析する。
評価の結果,CoralSCOP-LATは時間効率,精度,精度,柔軟性の観点から既存のサンゴ礁解析ツールを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:41:21 GMT)
H3Fusion: Helpful, Harmless, Honest Fusion of Aligned LLMs [20.1] 命令ベースデータセットを用いた事前学習LLMのアライメントは、人間の好みを反映した微調整モデルを作成する上で重要である。
本稿では,3つの特徴を持つアライメント融合法(H3$Fusion)を考案した。
個々のモデルを11.37%$で上回り、最先端のLLMアンサンブルのアプローチに比べて13.77%$で強い堅牢性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:19:49 GMT)
Causality-aware Graph Aggregation Weight Estimator for Popularity Debiasing in Top-K Recommendation [20.0] グラフベースのレコメンデータシステムは、近隣の集約を利用してノード表現を生成し、人気バイアスに敏感である。
既存のグラフベースの縮退解は、エッジ再構成や重み調整のような試みによって集約プロセスを洗練させる。
本稿では,グラフ集約プロセスの合理的なモデリングにより,人気バイアスを軽減する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:33:37 GMT)
What Lurks Within? Concept Auditing for Shared Diffusion Models at Scale [20.0] 拡散モデル(DM)はテキスト・画像生成に革命をもたらし、テキスト・プロンプトから高度にリアルでカスタマイズされた画像を作成することができる。
オープンプラットフォーム上で細調整されたDMが広く共有されることは、倫理的および法的懸念を増大させる。
本稿では,新しいモデル中心の概念監査フレームワークであるPrompt-Agnostic Image-Free Auditing(PAIA)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:50:02 GMT)
FT-MDT: Extracting Decision Trees from Medical Texts via a Novel Low-rank Adaptation Method [20.0] 臨床用テキストから医療用決定木(MDT)を自動的に抽出する新しい低ランク適応法であるPI-LoRAを提案する。
勾配経路情報を統合して、異なるモジュール間の相乗効果を捕捉し、より効果的で信頼性の高いランク割り当てを可能にする。
医用ガイドラインデータセットを用いた実験により, PI-LoRA法はText2MDTタスクにおいて, 既存のパラメータ効率の高い微調整手法よりも有意に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:59:55 GMT)
Fine-Grained AI Model Caching and Downloading With Coordinated Multipoint Broadcasting in Multi-Cell Edge Networks [19.3] 6Gネットワークは、エンドユーザの多様な推論要件を満たすために、オンデマンドAIモデルのダウンロードをサポートすることを想定している。
現代のAIモデルのかなりのサイズは、限られたストレージ容量下でのエッジキャッシングに重大な課題をもたらす。
本稿では,パラメータ再利用性を利用したきめ細かいAIモデルキャッシングとダウンロードシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:23:04 GMT)
AMAS: Adaptively Determining Communication Topology for LLM-based Multi-Agent System [19.3] 大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理能力に革命をもたらし、産業問題解決のための自律型マルチエージェントシステム (MAS) として実践的に実装されている。
我々は、新しい動的グラフデザイナを通じてLLMベースのMASを再定義するパラダイムシフトフレームワークであるAMASを紹介する。
AMASは個々の入力の固有の特性を利用して、タスク最適化エージェント経路を介してインテリジェントにクエリトラジェクトリをクエリする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:33:41 GMT)
Biomedical reasoning in action: Multi-agent System for Auditable Biomedical Evidence Synthesis [19.1] バイオメディカル領域における透明でエージェントベースの推論とエビデンス統合のための実証システムであるM-Reasonについて述べる。
M-Reasonは、大規模言語モデル(LLM)とモジュールエージェントオーケストレーションの最近の進歩を活用して、様々なバイオメディカルデータソース間のエビデンス検索、評価、合成を自動化する。
オープンでインタラクティブなユーザインターフェースにより、研究者はマルチエージェントワークフローを直接観察し、調査し、評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:57:29 GMT)
Federated Self-Supervised Learning for Automatic Modulation Classification under Non-IID and Class-Imbalanced Data [19.0] フェデレーション学習は、分散クライアントでのトレーニングによる集中的な集約を避ける。
我々は,クライアント間でのラベルなしI/Qシーケンスに対して,三重項の自己スーパービジョンで因果的・時間分割CNNを訓練し,次いで,小さなラベル付き集合上でのクライアントごとのSVMを学習するFedSSL-AMCを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:37:15 GMT)
SPEGNet: Synergistic Perception-Guided Network for Camouflaged Object Detection [18.9] カモフラージュされたオブジェクト検出は、固有の類似性とエッジ破壊を持つオブジェクトをセグメント化する。
現在の検出方法は蓄積された複雑なコンポーネントに依存している。
統一設計による断片化に対処するSPEGNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:06:40 GMT)
Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models [18.8] ACE(Agentic Context Engineering)は、コンテキストを進化するプレイブックとして扱うフレームワークである。
エージェントとドメイン固有のベンチマークを通じて、ACEは一貫して強力なベースラインを上回っている。
ACEは、ラベル付けされた監視なしに効果的に適応することができ、代わりに自然な実行フィードバックを活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:30:18 GMT)
Residualized Similarity for Faithfully Explainable Authorship Verification [18.8] Residualized similarity (RS) は、ニューラルネットワークによる解釈可能な特徴を用いたシステムのサプリメントを行い、性能を向上する新しい手法である。
4つのデータセットで評価したところ、最先端のオーサシップ検証モデルの性能に適合するだけでなく、最終的な予測が忠実で解釈可能な程度にどの程度の精度で適用できるかが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:41:17 GMT)
Efficient Sparsification of Simplicial Complexes via Local Densities of States [18.7] Simplicial Complex (SC) は、複雑なデータを分析するための一般的な抽象化となっている。
本研究では,状態の局所密度を用いたSCの確率的スパーシフィケーションのための新しい手法を開発した。
ビエトリス族上での我々のフレームワークの性能を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:39:09 GMT)
A Clinical-grade Universal Foundation Model for Intraoperative Pathology [18.6] CRISPは8つの医療センターから10万以上の凍結した部位で開発された臨床段階の基礎モデルである。
CRISPは15,000回以上の術中スライドで, ほぼ100回にわたり評価された。
CRISPは現実世界の条件下で高い診断精度を保ち、92.6%の症例で直接外科的決定を下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:48:43 GMT)
What Do You Mean? Exploring How Humans and AI Interact with Symbols and Meanings in Their Interactions [18.6] 我々は,人間とAIが記号とどのように相互作用し,その意味を共構築するかを検討した。
AIが社会的文脈において矛盾する意味とシンボルを導入したとき、参加者の63%が定義を再定義した。
このことは、シンボルと意味の対立が反映と再定義を促進させ、参加者とAIの両方が意味とシンボルをよりよく共有することを可能にすることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:13:22 GMT)
SwiReasoning: Switch-Thinking in Latent and Explicit for Pareto-Superior Reasoning LLMs [18.4] SwiReasoningは、大規模言語モデル(LLM)推論のためのトレーニング不要のフレームワークである。
次点分布のエントロピー傾向から推定されるブロックワイド信頼によって導かれる明示的推論と潜在的推論を切り替える。
平均精度を1.5%-2.8%改善し、異なるモデルファミリーとスケールのLCMを推論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:46:34 GMT)
TimeFormer: Capturing Temporal Relationships of Deformable 3D Gaussians for Robust Reconstruction [18.4] 動的シーン再構築は3次元視覚における長期的課題である。
近年の手法では,3次元ガウス平滑化を動的シーンに拡張し,変形を誘導するために運動流のような明示的な制約を適用している。
彼らは個々のタイムスタンプから動きの変化を個別に学習し、複雑なシーンの再構築を困難にしている。
我々はTimeFormerと呼ばれるプラグイン・アンド・プレイ・モジュールを設計し、既存の変形可能な3Dガウス再構成手法を学習の観点から暗黙的にパターンをモデル化することができるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:13:04 GMT)
Taming OOD Actions for Offline Reinforcement Learning: An Advantage-Based Approach [18.4] オフライン強化学習は、オンラインインタラクションなしで、固定データセットからポリシーを学習する。
既存のメソッドは、一般化を制限する全アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)アクションを回避します。
本稿では,アドバンテージをベースとしたDiffusion Actor-Critic(ADAC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:11:08 GMT)
On Structured State-Space Duality [18.3] スカラー時間同一性状態行列を持つ構造化状態空間モデルは、マスク付き自己アテンションと1ドルで分離可能な因果マスクと等価である。
この双対性を形式化し一般化し、対角SSMがスカラーケースのトレーニング複雑性の低い境界に一致することを示す。
これらの結果は、繰り返しSSMとトランスフォーマーの間の橋渡しを強化し、表現的かつ効率的なシーケンスモデルの設計空間を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:46:50 GMT)
FocusMed: A Large Language Model-based Framework for Enhancing Medical Question Summarization with Focus Identification [18.1] 本稿では,医学的問題要約課題における大規模言語モデル(LLM)の可能性について考察する。
直接微調整は、識別バイアスに焦点を合わせ、不信なコンテンツを生成する傾向にある。
プロンプトテンプレートは、オリジナルのテキストに忠実なCHQからコアフォーカスを抽出するためにLLMを駆動するように設計されている。
微調整データセットは、元のCHQ-FAQペアと組み合わせて構築され、質問の焦点を特定する能力が改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:27:09 GMT)
On-Demand Growth of Semiconductor Heterostructures Guided by Physics-Informed Machine Learning [17.8] SemiEpiは、分子線エピタキシー(MBE)のための自動運転プラットフォームで、多段半導体ヘテロ構造成長を行う。
目標放射波長1240nmの高密度InAs量子ドット(QD)成長の最適化を実証する。
この結果から,マルチステップヘテロ構造成長における課題に対処するML誘導システムの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:26:28 GMT)
TranSUN: A Preemptive Paradigm to Eradicate Retransformation Bias Intrinsically from Regression Models in Recommender Systems [17.8] そこで本研究では,モデルから内在的にバイアスを除去するプリエンプティブ・パラダイムを提案する。
理論的に保証された不偏性を提供するために, 共同バイアス学習法を用いて新しいTranSUN法を提案する。
総合的な実験結果から,様々な領域のデータにまたがる手法の優位性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:30:32 GMT)
Leveraging Confident Image Regions for Source-Free Domain-Adaptive Object Detection [17.7] ソースのないドメイン適応型オブジェクト検出は興味深いが、ほとんど対処されていないトピックである。
適応中にソースデータに頼ることなく、ソース事前制限された検出器を別のターゲットドメインに適応することを目的としている。
本稿では,検出器が自信を持つターゲット画像領域を切断し,それぞれの擬似ラベルとともに拡張し,それを挑戦的なターゲット画像に結合して検出器を適応させる,新たなデータ拡張手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:32:42 GMT)
AD-NODE: Adaptive Dynamics Learning with Neural ODEs for Mobile Robots Control [17.6] 移動ロボットは、物流から農業まで、様々な分野でますます重要になっている。
これらのシステムは、環境変動に対応することのできる力学モデルを必要とする。
本研究では,直接的な環境知識の必要性を回避できる適応力学モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:14:08 GMT)
Rethinking Langevin Thompson Sampling from A Stochastic Approximation Perspective [17.5] 本稿では、トンプソンサンプリング(TS)フレームワークに近似(SA)を組み込んだTS-SAを紹介する。
各ラウンドにおいて、TS-SAは直近の報酬のみを用いて後部近似を構築し、時間とともにノイズの多い提案にSAステップを適用する。
これは、アルゴリズム全体を通して静止後ターゲットを近似するものとして解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:01:29 GMT)
Hybrid Architectures for Language Models: Systematic Analysis and Design Insights [17.5] Mambaのような構造化状態空間モデルと自己認識機構を結合した大規模言語モデルは、モデリング品質と計算効率の間の魅力的なバランスを達成できる。
本稿では,層間(逐次)もしくは層内(並列)融合に基づくハイブリッドアーキテクチャの総合評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:30:07 GMT)
MCCE: A Framework for Multi-LLM Collaborative Co-Evolution [17.4] 多目的離散最適化問題は、その広大かつ非構造的な空間のために重大な問題を引き起こす。
大規模言語モデル(LLM)は、強力な先行と推論能力を提供し、専門家の知識が重要となると自然にします。
我々は,凍結したオープンソースLCMと軽量なトレーニングモデルを組み合わせたハイブリッドフレームワークであるMulti-LLM Collaborative Co-evolutionを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:03:28 GMT)
Hallucination Detox: Sensitivity Dropout (SenD) for Large Language Model Training [17.3] トレーニングダイナミクスの不確かさと幻覚の出現との関係について検討する。
本稿では,学習中の幻覚のばらつきを軽減するための新しいトレーニングプロトコルであるSensitivity Dropout (SenD)を提案する。
SenDは、PythiaとMetaのLlamaモデルのテスト時の信頼性を最大17%向上し、Wikipedia、メディカル、法律、コーディングドメインの事実精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:23:17 GMT)
Bidirectional Mammogram View Translation with Column-Aware and Implicit 3D Conditional Diffusion [17.3] ビュー・ツー・ビューの翻訳は、行方不明のビューを回復し、病変のアライメントを改善するのに役立つ。
自然画像とは異なり、マンモグラフィーにおけるこの課題は、X線投影において大きな非剛性変形と重い組織が重なり合うため、非常に困難である。
本稿では,新しい双方向マンモグラムビュー変換フレームワークであるカラム・アウェア・インプリシット3次元拡散(CA3D-Diff)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:48:27 GMT)
Flow-Matching Based Refiner for Molecular Conformer Generation [17.2] MCGタスクのためのフローマッチング精細器を提案する。
提案手法は,上流デノナイジングモデルにより生成された混合品質出力のサンプリングを初期化する。
GEOM-QM9とGEOM-Drugsベンチマークデータセットでは、ジェネレータ/リファイナパイプラインは、全体的なデノレーションステップを減らして品質を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:00:36 GMT)
Comparing LSTM-Based Sequence-to-Sequence Forecasting Strategies for 24-Hour Solar Proton Flux Profiles Using GOES Data [17.2] ソーラープロトンイベント(Solar Proton Events、SPE)は、人工衛星、宇宙飛行士、技術システムに重大な放射線障害を引き起こす。
本稿では,深層学習シーケンス・ツー・シーケンス(seq2seq)モデルについて検討し,SPE開始後の24時間プロトンフラックスプロファイルを予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:45:37 GMT)
Wavelet Predictive Representations for Non-Stationary Reinforcement Learning [17.0] WISDOMは、タスク表現シーケンスをウェーブレットドメインに変換することで、MDPシーケンスの進化におけるマルチスケールの特徴をキャプチャする。
WISDOMはサンプル効率と性能の両方で既存のベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:49:18 GMT)
Latent Thinking Optimization: Your Latent Reasoning Language Model Secretly Encodes Reward Signals in Its Latent Thoughts [16.9] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語における思考の連鎖を生成することで問題解決において優れている。
最近の研究は、中間推論ステップを潜在表現のシーケンスとして表現する潜在思考アーキテクチャであるHuginn-3.5Bを提案する。
We show how how how Huginn-3.5B think in the latent space and how external supervision signal could improve the latent thinking process。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:15:21 GMT)
Praxis-VLM: Vision-Grounded Decision Making via Text-Driven Reinforcement Learning [16.9] 本稿では,視覚的シーンをテキスト記述に置き換えることで,視覚言語モデルが驚くほど強力な意思決定性能が得られることを示す。
視覚的意思決定のための推論VLMであるPrxis-VLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:03:29 GMT)
Improved probabilistic regression using diffusion models [16.9] 本研究では,予測分布を非可逆的に学習する確率回帰のための拡散に基づく新しいフレームワークを提案する。
雑音のパラメータ化について検討し,そのトレードオフを解析し,その枠組みを広範囲の回帰タスクで評価する。
いくつかの実験において、本手法は既存のベースラインに対して優れた性能を示し、キャリブレーションされた不確実性推定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:36:05 GMT)
jina-reranker-v3: Last but Not Late Interaction for Listwise Document Reranking [16.7] jina-reranker-v3は0.6Bパラメータの多言語リストワイド・リランカである。
モデルは61.94 nDCG@10で最先端のBEIR性能を達成するが、同等の性能を持つ他のモデルよりも大幅に小さい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:18:00 GMT)
Frame-based Equivariant Diffusion Models for 3D Molecular Generation [16.7] 分子生成のためのスケーラブルでフレキシブルで物理的に基盤化されたパラダイムとして,フレームベースの拡散について検討する。
本研究は, フレームベース拡散を分子生成のための拡張性, 柔軟性, 物理的基盤となるパラダイムとして確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:26:19 GMT)
Your Vision-Language Model Can't Even Count to 20: Exposing the Failures of VLMs in Compositional Counting [16.5] VLM(Vision-Language Models)は、今日のAIコミュニティの中心となっている。
本稿では,基本的な幾何学的形状しか持たない最小限の設定で設計したベンチマークVLMCountBenchを紹介する。
本研究では, 制御アブレーションにおける色, サイズ, 急激な改質など, 簡便な特性の影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 00:11:24 GMT)
Text-Based Approaches to Item Alignment to Content Standards in Large-Scale Reading & Writing Tests [16.5] 本研究では、自動項目アライメントのための微調整小言語モデル(SLM)の性能について検討した。
学習用入力データの種類とサイズが与える影響について検討した。
その結果、微調整されたSLMは埋め込みベースの教師あり機械学習モデルよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:32:15 GMT)
Autonomy Matters: A Study on Personalization-Privacy Dilemma in LLM Agents [16.3] エージェントの自律性とパーソナライゼーションがユーザのプライバシの懸念や信頼,利用意欲にどのように影響するかを検討する。
ユーザのプライバシの好みを考慮せずにパーソナライズすることで、プライバシの懸念が増し、信頼性や使用意欲が低下することがわかった。
この結果から, エージェントの行動とユーザコントロールの自律性のバランスは, アウトプット生成における完璧なモデルアライメントを目指すのではなく, パーソナライズとプライバシの両ジレンマを緩和する上で有望な道筋であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:38:54 GMT)
Disclosure and Evaluation as Fairness Interventions for General-Purpose AI [16.2] 我々は、公正な結果を構成するものについて説明できないが、フェアネスのために異なる利害関係者が従うべきプロセスを特定することができると論じている。
システムプロバイダとシステムデプロイという2つの主要なグループの義務について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:00:42 GMT)
An Empirical Study of SOTA RCA Models: From Oversimplified Benchmarks to Realistic Failures [16.1] 我々は,4つの広く使用されているベンチマークにおいて,単純なルールベースの手法が最先端(SOTA)モデルに適合するか,あるいは性能に優れていることを示す。
私たちの分析では、スケーラビリティの問題、可観測性の盲点、モデリングボトルネックの3つの一般的な障害パターンを強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:30:03 GMT)
Egalitarian Gradient Descent: A Simple Approach to Accelerated Grokking [16.0] グラクキングは勾配降下の非対称速度によって引き起こされることを示す。
次に、すべての主方向に沿った力学が全く同じ速度で進化するように勾配を正規化する簡単な修正を提案する。
平等勾配勾配勾配 (EGD) と呼ばれるこの修正法は、自然勾配勾配勾配の慎重に修正された形態とみなすことができ、より高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:40:36 GMT)
ConceptSplit: Decoupled Multi-Concept Personalization of Diffusion Models via Token-wise Adaptation and Attention Disentanglement [15.9] 本研究では,個別概念を学習と推論によって分割する新しいフレームワークであるConceptSplitを提案する。
まず,ToVA(Token-wise Value Adaptation)を導入する。
第2に,遠絡注意のための潜在最適化(LODA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:22:46 GMT)
VIPO: Value Function Inconsistency Penalized Offline Reinforcement Learning [15.8] VIPOは、価値推定から自己教師付きフィードバックを取り入れて、モデルトレーニングを強化する、新しいモデルベースのオフラインRLアルゴリズムである。
VIPOは、既存の手法より効率的かつ一貫して優れたモデルを学ぶことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:21:10 GMT)
LogSage: An LLM-Based Framework for CI/CD Failure Detection and Remediation with Industrial Validation [15.7] LogSageは、ルート原因分析(RCA)とCI/CD障害の自動修復のためのエンドツーエンドフレームワークである。
トークン効率のよいログ前処理パイプラインを使用して、ノイズをフィルタリングし、重大なエラーを抽出し、正確なRCAのための構造化診断プロンプトを実行する。
367のCI/CD障害のベンチマークでは、LogSageは98%以上の精度、ほぼ完璧なリコール、RCAステージにおけるF1の改善を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:05:37 GMT)
WeatherArchive-Bench: Benchmarking Retrieval-Augmented Reasoning for Historical Weather Archives [15.6] 本研究では,歴史的気象アーカイブ上での検索拡張世代(RAG)システム評価のための最初のベンチマークであるWeatherArchive-Benchを紹介する。
WeatherArchive-Benchは2つのタスクで構成されている。WeatherArchive-Retrievalは100万以上のアーカイブニュースセグメントから歴史的に関連するパスを識別するシステムの能力を測定し、WeatherArchive-Assessmentは大規模言語モデルが極端な気象物語から社会的脆弱性とレジリエンス指標を分類できるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:58:42 GMT)
Correlating Cross-Iteration Noise for DP-SGD using Model Curvature [15.6] 現在、DP-SGDと通常のSGDトレーニングの間に大きな精度ギャップがある。
DP-MFとして知られるそのような作業の1つの行は、勾配降下の異なるイテレーションにまたがってプライバシーノイズを相関付けている。
我々は,このノイズ相関の質を向上させるために,公称未ラベルデータから推定されるモデル曲率を用いたNossCurveという手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:13:02 GMT)
Character Mixing for Video Generation [15.3] テキスト・ビデオ生成における文字間相互作用について検討する。
鍵となる課題は、各キャラクタのアイデンティティと振舞いを保ちながら、コヒーレントなコンテキスト間相互作用を可能にすることである。
クロスキャラクタ・エンベディングとクロスキャラクタ・エンベディングでこれらの問題に対処するフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:57:39 GMT)
NaturalEdit: Code Modification through Direct Interaction with Adaptive Natural Language Representation [15.3] 本稿では,ソースコードに直接リンクするインタラクティブかつ適応的な表現をコード要約にするためのシステムであるNaturalEditを紹介する。
12人の開発者によるユーザ調査では、理解力、意図の具体化、バリデーションが向上し、開発者の信頼性とコントロールが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:07:34 GMT)
A.I.R.: Enabling Adaptive, Iterative, and Reasoning-based Frame Selection For Video Question Answering [15.2] A.I.R.はAdaptive, Iterative, Reasoningベースのフレーム選択のためのトレーニング不要のアプローチである。
我々は、複雑なクエリに対して深い意味解析を行うために、強力な視覚言語モデル(VLM)を活用している。
提案手法は基礎VLMの性能を大幅に向上させ,計算効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:51:13 GMT)
How Different from the Past? Spatio-Temporal Time Series Forecasting with Self-Supervised Deviation Learning [15.1] 時空間連続時間予測フレームワークST-SSDLを提案する。
典型的な時間パターンを表す学習可能なプロトタイプを用いて潜在空間を識別する。
実験によると、ST-SSDLは複数のメトリクスで常に最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:21:13 GMT)
Real-time Prediction of Urban Sound Propagation with Conditioned Normalizing Flows [15.1] フルグロージング(フルグロージング)は、1つのGTX 4090上の256x256マップあたりの2次元都市レイアウトから標準準拠の都市音圧マップをリアルタイムで生成する。
Baseline, Diffraction, Reflection を対象とするデータセットでは,NLoS の精度を 24% まで向上させながら参照ソルバ上で 2000 倍の速度でマップ生成を高速化し, ベースライン NLoS では高い構造的忠実度で 0.65 dB MAE に達する。
このモデルは回折と干渉パターンを再現し、ソースまたは幾何学的変化の下で即時再計算をサポートするため、実用的なエンジンとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:00:08 GMT)
Integrated photonic platform with high-speed entanglement generation and witnessing [15.0] シリコンフォトニックチップ上での絡み合いを実験的に実証し、デコイ状態技術に基づくマルチレール単光子絡み込み生成を行った。
この検出は、同じフォトニックチップ上のバランスの取れたホモダイン検出器に基づいており、最大12.5GHzの帯域を持ち、室温動作を可能にする。
結果は、完全に統合され、広帯域で室温の量子フォトニクスシステムへの実行可能な経路を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:55:56 GMT)
Improving the Spatial Resolution of GONG Solar Images to GST Quality Using Deep Learning [15.0] 本稿では,低解像度(LR)フルディスクH$alpha$画像の高精細化のためのGANに基づく超解像化手法を提案する。
我々はReal-ESRGANとResidual-in-Residual Dense Blocksと相対論的判別器を採用した。
このモデルは、太陽黒点の細部を効果的に回収し、フィラメントやフィブリルの細部を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:44:16 GMT)
VaseVQA-3D: Benchmarking 3D VLMs on Ancient Greek Pottery [15.0] VaseVQA-3Dデータセットは古代ギリシアの陶器分析のための最初の3次元視覚質問応答データセットとして機能する。
我々はさらにVaseVLMモデルを開発し、ドメイン適応学習によるVaseアーチファクト解析におけるモデル性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:28:39 GMT)
More Than Meets the Eye? Uncovering the Reasoning-Planning Disconnect in Training Vision-Language Driving Models [15.0] 私たちは、計画整合型チェーン・オブ・ソート(CoT)を備えた大規模運転型視覚質問応答(VQA)コーパスであるDriveMindを構築した。
我々の結果は、残念ながら、推論計画における一貫した因果切断を示している。
本稿では, 因果媒介者というよりは, 習熟推論は補助的副産物である, という仮説を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:50:16 GMT)
MuFFIN: Multifaceted Pronunciation Feedback Model with Interactive Hierarchical Neural Modeling [15.0] 対話型階層型ニューラルアーキテクチャを用いた多面発音フィードバックモデルであるMuFFINを紹介する。
特徴空間における音素間のニュアンスな区別をよりよく捉えるために、新しい音素コントラストの順序規則化機構が提案される。
本研究では,音素固有の変化を伴う音素の出力を摂動させるための,シンプルで効果的な学習目標を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:54:55 GMT)
See the past: Time-Reversed Scene Reconstruction from Thermal Traces Using Visual Language Models [14.9] 本研究は,RGBと熱画像を組み合わせて数秒前からシーン状態を復元する時間反転再構成フレームワークを提案する。
この手法は3つの制御シナリオで評価され、最大120秒前に可視過去のフレームを再構築可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:57:26 GMT)
Do LLMs Align with My Task? Evaluating Text-to-SQL via Dataset Alignment [14.7] Supervised Fine-Tuning (SFT) は、下流タスクに大規模言語モデル(LLM)を適用する効果的な方法である。
トレーニングデータの可変性は、ドメイン間で一般化するモデルの能力を妨げます。
構造アライメントは微調整成功の強い予測因子であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:33:35 GMT)
WaveSP-Net: Learnable Wavelet-Domain Sparse Prompt Tuning for Speech Deepfake Detection [14.7] ディープフェイク検出のためのパラメータ効率の高いフロントエンドを新たに導入する。
また、部分WSPT-XLSRフロントエンドと双方向のマンバベースバックエンドを組み合わせた新しいアーキテクチャであるWaveSP-Netを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:17:18 GMT)
Psychological Steering in LLMs: An Evaluation of Effectiveness and Trustworthiness [14.5] 本研究は, プロンプト, 微調整, 表現工学など, 様々な操舵戦略と組み合わせたLLMファミリーの4つのモデルにまたがる。
また, ベクトル注入は出力品質をわずかに低下させつつ, より細かい制御性を実現するのに対し, プロンプトは一貫して有効であるが, 強度制御に制限があることを示す。
本フレームワークは,感情と人格のステアリングを総合的に評価し,社会的対話型アプリケーションにおけるその解釈可能性と信頼性に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:49:56 GMT)
AUREXA-SE: Audio-Visual Unified Representation Exchange Architecture with Cross-Attention and Squeezeformer for Speech Enhancement [14.4] AUREXA-SE(音声強調のためのクロスアテンションとスキーゼフォーマを備えた視覚統合表現交換アーキテクチャ)を提案する。
AUREXA-SEは、U-Netベースの1D畳み込みエンコーダを用いて、生音声波形と視覚的手がかりを併用する。
アーキテクチャの中心は、モダリティ間の深いコンテキスト融合を促進する、新しい双方向のクロスアテンションメカニズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:05:35 GMT)
Directional Sheaf Hypergraph Networks: Unifying Learning on Directed and Undirected Hypergraphs [14.4] 本稿では,非対称関係の原理的処理をハイパーグラフ内で行うことで,せん断理論を統合するフレームワークである Directional Sheaf Hypergraph Networks (DSHN) を紹介する。
DSHNは2%から20%までの相対的精度向上を実現し、ハイパーグラフにおける方向性の原則的処理とシーブの表現力を組み合わせることにより、性能が大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:46:53 GMT)
SALAD: Systematic Assessment of Machine Unlearning on LLM-Aided Hardware Design [14.3] 大規模言語モデル(LLM)は、ハードウェア設計自動化のための変換機能を提供する。
LLMは、Verilog評価データ汚染、知的財産権(IP)設計リーク、悪意のあるVerilog生成のリスクなど、重要なデータセキュリティ上の課題を提起する。
SALADは、機械学習を利用してこれらの脅威を緩和する包括的アセスメントである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:38:59 GMT)
PhysioWave: A Multi-Scale Wavelet-Transformer for Physiological Signal Representation [14.1] 生理学的信号解析のためのウェーブレットに基づく新しいアプローチを提案する。
EMGとECGに特有の2つの大規模事前訓練モデルが初めて導入された。
統合マルチモーダルフレームワークは、事前訓練された脳波モデルを統合することで構築される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:46:23 GMT)
DeepV: A Model-Agnostic Retrieval-Augmented Framework for Verilog Code Generation with a High-Quality Knowledge Base [13.9] 本稿では,モデルに依存しないRAGフレームワークであるDeepVを紹介した。
我々のフレームワークは、最新の商用LLMであるOpenAIのGPT-5の恩恵を受けており、VerilogEvalベンチマークでは、ほぼ17%のパフォーマンスが向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:47:27 GMT)
Social Agent: Mastering Dyadic Nonverbal Behavior Generation via Conversational LLM Agents [13.9] ソーシャルエージェント(Social Agent)は、現実的で文脈的に適切な非言語行為をダイアディック会話で合成するための新しいフレームワークである。
本研究では,Large Language Model (LLM) によって駆動されるエージェントシステムを構築し,会話の流れを指示し,双方の参加者に対して適切な対話行動を決定する。
本稿では,音声信号から協調した動きを合成する自己回帰拡散モデルに基づく,新しい対人ジェスチャ生成モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:41:37 GMT)
Federated Continual Learning Goes Online: Uncertainty-Aware Memory Management for Vision Tasks and Beyond [13.9] 本稿では,破滅的な記憶を解消するための不確実性を考慮したメモリベース手法を提案する。
特定の特性を持つサンプルを検索し、そのようなサンプル上でモデルを再訓練することで、このアプローチの可能性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:24:25 GMT)
OptPipe: Memory- and Scheduling-Optimized Pipeline Parallelism for LLM Training [13.8] Pipeline(PP)は、大規模言語モデル(LLM)トレーニングを複数のデバイスに拡張する標準的なテクニックになっている。
本研究では,パイプラインスケジューリング問題について,原理的最適化の観点から再検討する。
本稿では, メモリ容量, アクティベーション再利用, パイプラインバブル最小化を両立させる制約付き最適化問題としてスケジューリングを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:06:33 GMT)
EduPersona: Benchmarking Subjective Ability Boundaries of Virtual Student Agents [13.7] EduPersonaは、2つの言語、3つの主題、10のペルソナタイプにまたがる大規模なベンチマークである。
このデータセットには1,308の教室対話ラウンドがあり、12,814人の教師によるQ&Aターンに対応している。
主観的パフォーマンスを3つのプログレッシブなタスク(TASK1基本コヒーレンス、TASK2学生リアリズム、TASK3長期的ペルソナ一貫性)に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:52:18 GMT)
Fairness in Repeated Matching: A Maximin Perspective [13.6] 複数のラウンドで同じエージェントのセットにアイテムのセットが繰り返しマッチするシーケンシャルな意思決定モデルについて検討する。
目的は、全てのラウンドの終端(最適)または各ラウンドの終端(常に最適)において、最も有利でないエージェントの効用を最大化するマッチングの列を決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:32:40 GMT)
SoftAdaClip: A Smooth Clipping Strategy for Fair and Private Model Training [13.5] ハードクリッピングをスムーズでタングベースの変換に置き換える,微分プライベートなトレーニング手法であるSoftAdaClipを導入する。
我々はMIMIC-III(クリニカルテキスト)、GOSSIS-eICU(構造化ヘルスケア)、成人所得など、様々なデータセットでSoftAdaClipを評価した。
その結果,SoftAdaClipはDP-SGDに対して最大87%,Adaptive-DPSGDでは最大48%のサブグループ格差を減少させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:27:34 GMT)
Busemann Functions in the Wasserstein Space: Existence, Closed-Forms, and Applications to Slicing [13.5] Busemann関数は最近、さまざまな機械学習問題に多くの関心を寄せている。
ワッサーシュタイン空間におけるブシェマン関数の存在と計算について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:31:14 GMT)
Spurious Privacy Leakage in Neural Networks [13.4] スパイラル集団は、非スパイラルグループよりもはるかにプライバシー攻撃に弱い現象である。
我々は、突発的なバイアスを減らすために設計された、突発的な堅牢な方法が、プライバシーの格差を軽減することができないことを実証した。
解析の結果,ロバストな手法は,予測の急激な特徴への依存を軽減できるが,トレーニング中の記憶を抑えることはできないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:21:16 GMT)
A Total Variation Regularized Framework for Epilepsy-Related MRI Image Segmentation [13.4] FCD ( Focal Cortical Dysplasia) は薬剤性てんかんの原因の一つである。
脳磁気共鳴画像(MRI)では、その病変の微妙で小さな性質のため、FCDは検出が難しい。
本稿では3次元脳MRI画像におけるFCD領域分割のための新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:07:17 GMT)
Graph-based LLM over Semi-Structured Population Data for Dynamic Policy Response [13.4] 新型コロナウイルスのパンデミックなど公衆衛生上の緊急事態において、人口レベルのデータのタイムリーかつ正確な分析は効果的な意思決定に不可欠である。
構造化された人口統計情報や非構造化された人間のフィードバックを含む半構造化データの大規模な入力は、従来の分析手法に重大な課題をもたらす。
本稿では,大規模言語モデルと構造化された人口統計属性と,弱教師付きパイプラインにおける非構造化的なパブリックフィードバックを統合したグラフベースの推論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:10:18 GMT)
Psychometric Item Validation Using Virtual Respondents with Trait-Response Mediators [13.3] 大規模言語モデル(LLM)を用いた仮想応答シミュレーションのためのフレームワークを提案する。
私たちの中心となる考え方は、仲介者を説明することです。同じ特性が調査項目に対するさまざまな反応を引き起こす要因です。
3つの心理特性理論 (Big5, Schwartz, VIA) の実験により, メディエータ生成法とシミュレーションフレームワークが高妥当性項目を効果的に同定できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:54:02 GMT)
On the Cryptographic Futility of Non-Collapsing Measurements [13.2] 衝突抵抗の量子アナログを調査し, 衝突抵抗のプリミティブと量子ワンウェイの分離を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:36:22 GMT)
Contraction Theory for Nonlinear Stability Analysis and Learning-based Control: A Tutorial Overview [13.2] 収縮理論 (contraction theory) は、非自明(時間変化)非線形系の微分力学を研究するための解析ツールである。
これは、比較補題と共に用いられる指数的安定性の優れた性質を利用する。
これにより、ニューラルネットワークベースの制御と推定スキームに対して、待望の安全性と安定性が保証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:27:34 GMT)
ForTIFAI: Fending Off Recursive Training Induced Failure for AI Models [13.1] 合成データにおけるモデル崩壊を緩和するために,Trncated-Cross-Entropy (TCE)損失関数を導入する。
TCEはトレーニング中に高信頼トークンを選択的に無視することで崩壊を緩和し、マシン生成の可能性があるアーティファクトを効果的にフィルタリングする。
以上の結果から,信頼性に配慮した学習目標が崩壊を著しく遅らせることが示され,合成データ露光下でのモデルロバスト性のための実用的で一般化可能なツールが提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:45:52 GMT)
Compressed Convolutional Attention: Efficient Attention in a Compressed Latent Space [13.0] MHA(Multi-headed Attention's)の二次計算と線形に成長するKV-cacheは、長いコンテキストトランスフォーマーの訓練と提供に費用がかかる。
本稿では,CCA(Compressed Convolutional Attention)を提案する。クエリ,キー,値をダウンプロジェクションし,共有潜在空間内でのアテンション操作全体を実行する新しいアテンション手法である。
実験の結果、CCGQAはGQA(Grouped Query Attention)とMLA(Multi-Latent Attention)の両方を高密度モデルとMoEモデルで同等のKV-cache圧縮で一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:24:23 GMT)
SEE-DPO: Self Entropy Enhanced Direct Preference Optimization [13.0] 本研究では,人間フィードバックからの強化学習における自己エントロピー正規化機構を導入する。
我々の正規化技術は報酬ハッキングを効果的に軽減し、安定性と画質の向上につながる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:21:14 GMT)
Instability in Downstream Task Performance During LLM Pretraining [12.8] 多様なWebスケールコーパスで学習した大規模言語モデル(LLM)における下流タスク性能の安定性について検討する。
タスクスコアは、アグリゲーションレベルとサンプルレベルの両方で、トレーニングを通して頻繁に変動する。
この不安定性に対処するために、チェックポイント平均化とアンサンブルという2つのポストホックチェックポイント統合手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:33:38 GMT)
Diffusion^2: Turning 3D Environments into Radio Frequency Heatmaps [12.7] 広帯域のRF信号の伝搬をモデル化するために3次元点雲を用いた拡散に基づくDiffusion2を導入する。
また,Diffusion2では,RF信号の周波数帯域や環境条件の挙動を推定し,誤差の差は既存の手法に比べて1.9dB,27倍速かった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:44:43 GMT)
COSMIR: Chain Orchestrated Structured Memory for Iterative Reasoning over Long Context [12.5] アドホックメッセージを構造化メモリで置き換えるチェーンスタイルのフレームワークであるCOSMIRを紹介する。
エージェントは、固定されたマイクロサイクルによってチャンクを処理する: Extract, Infer, Refine, write all update to the shared memory。
その後、マネージャエージェントがメモリから直接最終回答を合成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:10:04 GMT)
On decomposability and subdifferential of the tensor nuclear norm [12.5] テンソル核ノルムが特定の部分空間に対して完全に分解可能であることを示す。
テンソル核ノルムの偏微分の新規な包含を導出する。
すべての結果は任意の順序のテンソルに対して成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:52:15 GMT)
MathVC: An LLM-Simulated Multi-Character Virtual Classroom for Mathematics Education [12.4] 協調問題解決(CPS)は数学教育において不可欠であり、アイデアの交換を通じてより深い学習を促進する。
近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は、数学教育において CPS を強化するための有望な道を提供する。
数学におけるCPSを促進するために,マルチパーソナライズされた仮想教室プラットフォームであるMathVCを設計・開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:22:07 GMT)
Enhancing Optomechanical Entanglement and Mechanical Squeezing by the Synergistic Effect of Quadratic Optomechanical Coupling and Coherent Feedback [12.3] キャビティ・オプティメカカル・システムにおいて,高度に絡み合った,あるいは圧縮された状態を生成するための全光学的手法を提案する。
提案手法は, マクロな量子効果を探索し, 量子情報処理を推し進めるための新しい手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:01:30 GMT)
Non-Collaborative User Simulators for Tool Agents [12.3] 本研究では,非協調行動の4つのカテゴリをシミュレートする新しいユーザシミュレータアーキテクチャを提案する。
我々のMultiWOZと$tau$-benchの実験は、非コラボレーションユーザと出会う際に、最先端のツールエージェントの性能が著しく低下していることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:23:18 GMT)
One Patch to Caption Them All: A Unified Zero-Shot Captioning Framework [12.3] ゼロショットキャプションのための統合フレームワークであるPatch-ionerを提案する。
個々のパッチを原子キャプション単位として扱い、任意の領域を記述するためにそれらを集約する。
本モデルでは, ゼロショット密度, 領域セット, 新たに導入されたトレースキャプションタスクの性能が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:43:27 GMT)
A Semantics-Aware Hierarchical Self-Supervised Approach to Classification of Remote Sensing Images [12.3] 本稿では,階層的特徴と関係を学習するためのセマンティックス・アウェア・ヒエラルキー・コンセンサス(SAHC)手法を提案する。
SAHC法は、階層的な複雑さの異なる3つのベンチマークデータセットで評価される。
実験により,ネットワーク学習の指導における提案手法の有効性と,リモートセンシング画像分類タスクにおける階層的コンセンサスの有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:30:39 GMT)
When Do Credal Sets Stabilize? Fixed-Point Theorems for Credal Set Updates [12.2] インプレクションと曖昧さの存在下で、不正確な確率的信念を表現するための一般的な枠組みとして、クレダーセットが出現してきた。
学習過程に不正確さを組み込むことは不確実性の表現を豊かにするだけでなく、安定性が出現する構造的条件も明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:42:32 GMT)
Using cognitive models to reveal value trade-offs in language models [12.2] 我々は2つのモデル設定を含む価値トレードオフを評価するために、丁寧な音声の認知モデルを使用する。
本研究は,モデルのデフォルト行動の推論において,ソーシャルユーティリティよりも高い情報ユーティリティのパターンを強調した。
私たちのフレームワークは、さまざまなモデルタイプにまたがる価値のトレードオフを調査するための柔軟なツールを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:52:34 GMT)
AgentBuilder: Exploring Scaffolds for Prototyping User Experiences of Interface Agents [12.2] エージェント体験プロトタイピングにおける重要な活動とエージェントプロトタイピングシステムの望ましい能力を明らかにする。
In situ agent prototyping study with 14 participants using AgentBuilder to validation the design requirements。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:58:42 GMT)
SonicMaster: Towards Controllable All-in-One Music Restoration and Mastering [12.1] 録音は、過剰な残響、歪み、クリップング、音調の不均衡、狭いステレオ画像などの音質の問題に悩まされることが多い。
SonicMasterは、テキストベースの制御によって幅広いオーディオアーティファクトに対処する、音楽復元とマスタリングのための最初の統一された生成モデルである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:57:21 GMT)
Computing Exact Shapley Values in Polynomial Time for Product-Kernel Methods [12.0] PKeXSIC-Shapleyは、Shapley値の正確な計算を可能にする新しいアルゴリズムである。
私たちのフレームワークは、予測モデリングから統計的推論まで拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:40:29 GMT)
Back to the Basics: Rethinking Issue-Commit Linking with LLM-Assisted Retrieval [12.0] 問題と修正するコミットを結びつけるイシューコミットリンクは、ソフトウェアのメンテナンスに不可欠である。
本稿では,ベクトルデータベースを現代的な情報検索手法として活用したEasyLinkを提案する。
我々の評価では、EasyLinkは75.03%の平均Precision@1を達成し、最先端の技術を4倍以上改善しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:19:55 GMT)
ViP$^2$-CLIP: Visual-Perception Prompting with Unified Alignment for Zero-Shot Anomaly Detection [11.7] ゼロショット異常検出(ZSAD)は、外部補助データのみに依存するため、ターゲットドメインのトレーニングサンプルを使わずに異常を検出することを目的としている。
既存のCLIPベースのメソッドは、手作りまたは静的学習可能なプロンプトを介してモデルのZSAD電位を活性化しようとする。
ViP$2$-CLIPは、グローバルおよびマルチスケールのローカルビジュアルコンテキストを融合させ、微粒なテキストプロンプトを適応的に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:27:54 GMT)
CountCrypt: Quantum Cryptography between QCMA and PP [11.5] 我々は、$mathbfBQP=mathbfQMA$の量子オラクルが存在するが、擬似ランダムユニタリが存在することを示す。
また、(多ラウンドの)QCCC鍵交換、QCCCコミットメント、および2ラウンドの量子鍵分布が、すべて片道パズルの構築に利用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:54:00 GMT)
Beyond Random: Automatic Inner-loop Optimization in Dataset Distillation [11.4] データセット蒸留のためのAT-BPTT(Automatic Truncated Backproagation Through Time)を提案する。
AT-BPTTは、内在勾配の挙動に応じて、トラニケート位置とウィンドウサイズの両方に適応する。
CIFAR-10、CIFAR-100、Tiny-ImageNet、ImageNet-1Kの実験では、AT-BPTTが最先端の性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:22:28 GMT)
CMT-Benchmark: A Benchmark for Condensed Matter Theory Built by Expert Researchers [11.3] CMT-Benchmarkは、縮合理論(CMT)を研究者のレベルでカバーする50の問題のデータセットである。
最高のモデルであるGPT5は問題の30%を解き、平均17モデルの平均は11.4$%である。
このベンチマークは、有能なAI研究アシスタントと家庭教師に向けた開発をガイドするものだと考えています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:55 GMT)
TolerantECG: A Foundation Model for Imperfect Electrocardiogram [11.1] TolerantECGは、ノイズに対して堅牢で、標準の12リードECGの任意のサブセットで機能するECG信号の基礎モデルである。
TolerantECGトレーニングは、コントラストと自己教師付き学習フレームワークを組み合わせて、ECG信号表現を共同で学習する。
ベンチマークの結果、TolerantECGは、様々なECG信号条件において、最高または第2位のパフォーマーとして一貫してランク付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:30:57 GMT)
Towards Enforcing Company Policy Adherence in Agentic Workflows [11.1] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、従来のビジネスプロセス自動化に代わる柔軟でスケーラブルな代替手段を約束する。
本研究では,エージェントにおけるビジネスポリシーの遵守を強化するための決定論的,透過的,モジュール的な枠組みを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:07:53 GMT)
Test Case Generation from Bug Reports via Large Language Models: A Cognitive Layered Evaluation Framework [10.9] テストケース生成におけるLarge Language Models(LLM)推論の体系的評価について述べる。
言語的・意味的課題を導入した欠陥4J, GHRB, 変異変種についてStarCoderとGPT-4oを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:47:12 GMT)
CHARME: A chain-based reinforcement learning approach for the minor embedding problem [10.9] 本稿では,CHARME という名前の小さな埋め込み問題に対処するために,強化学習(RL)技術を利用した新しい手法を提案する。
CHARMEには、ポリシーモデリングのためのグラフニューラルネットワーク(GNN)アーキテクチャ、妥当性を保証する状態遷移アルゴリズム、効果的なトレーニングのための順序探索戦略の3つの重要なコンポーネントが含まれている。
特に、CHARMEは、Minorminer や ATOM のような高速な埋め込み法と比較して、量子ビット利用の点で優れた解が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:52:54 GMT)
Explaining Human Preferences via Metrics for Structured 3D Reconstruction [10.8] 本稿では,構造化された3次元再構成を評価するための自動計測手法について詳細に検討する。
人間の専門的判断から抽出した学習指標を提案し,分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:28:49 GMT)
VAL-Bench: Measuring Value Alignment in Language Models [10.7] 大きな言語モデル(LLM)は、出力が人間の決定を形作るタスクにますます使われています。
既存のベンチマークは、主に拒否や事前定義された安全違反を追跡するが、モデルが一貫性のある価値システムを保持するかどうかを明らかにしない。
VAL-Benchを導入し、モデルが公開討論の両面に対立する2つのプロンプト間で安定した値スタンスを維持しているかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:55:48 GMT)
Do Code Models Suffer from the Dunning-Kruger Effect? [10.7] 本稿では,コーディングタスクにおける能力の過大評価を行う能力に制限のある人を対象に,Dunning-Kruger Effect(DKE)について検討する。
さまざまなプログラミング言語のモデル信頼度と性能を分析することで、AIモデルが過信の人間のパターンを反映していることを明らかにする。
実験の結果,非有能なモデルと希少なプログラミング言語で動作するモデルでは,DKEのようなバイアスが強く,バイアスの強さがモデルの能力に比例していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:41:24 GMT)
Good Intentions Beyond ACL: Who Does NLP for Social Good, and Where? [10.6] 近年、ACLアンソロジーの全論文の約20%が、社会的善に関する話題を扱っている。
本研究では,NLP4SGのランドスケープを地図化するための著者レベルと会場レベルの観点から検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:04:42 GMT)
The Syntax and Semantics of einsum [10.6] einsumは2011年にテンソル表現の実用的で便利な表記法としてNumPyに導入された。
PyTorchや量子回路シミュレーションなどのPythonフレームワークや、Juliaなどの他のプログラミング言語でも実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:35:42 GMT)
Kernel ridge regression under power-law data: spectrum and generalization [10.5] ガウスデータの高次元核リッジ回帰(KRR)と異方性パワー-ロー共分散について検討する。
この設定は、KRRの古典的なソースとキャパシティの条件とは根本的に異なる。
我々の知る限り、これは非線形KRRを電力法データの下で厳格に扱う最初の方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:58:35 GMT)
Guided Query Refinement: Multimodal Hybrid Retrieval with Test-Time Optimization [10.5] マルチモーダルエンコーダは、視覚文書検索の境界を押し広げている。
このパラダイムに依存する最近のモデルは、クエリやドキュメントの表現のサイズを大幅に拡大しています。
軽量な高密度テキストレトリバーが、より強力な視覚中心モデルを強化することができるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:12:53 GMT)
On Predicting Post-Click Conversion Rate via Counterfactual Inference [10.4] 本研究では,非クリック型サンプルの変換ラベルを事実上生成する手法を提案する。
我々のアプローチはEntire Space Counterfactual Inference Multi-task Model (ESCIM) と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:57:49 GMT)
Adaptive Memory Momentum via a Model-Based Framework for Deep Learning Optimization [10.3] 定常運動量係数を動的運動量係数に置き換えるテクスチマタテプティブメモリ機構を導入する。
我々はSGDとAdamWの両方の適応型メモリを幅広い学習タスクで実装する。
私たちの仕事は、最適化において適応性を誘導する新しい方法の扉を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:24:57 GMT)
Computing Wasserstein Barycenters through Gradient Flows [10.3] 我々は、ワッサーシュタイン空間における勾配流として、元のバリー中心問題を再考する。
まず,入力尺度からミニバッチをサンプリングすることでスケーラビリティを実現する。
第二に、確率測度上の関数を組み込み、内部エネルギー、ポテンシャルエネルギー、相互作用エネルギーを通じてバリセンタ問題を正則化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:07:12 GMT)
What Types of Code Review Comments Do Developers Most Frequently Resolve? [10.3] コードレビューコメントを生成するために,LLM(Large Language Model)を使用したコードレビュー自動化ツールが導入されている。
本稿では、人間やLLMが書いたレビューコメントのタイプと、開発者が最も頻繁に解決しているコメントのタイプについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:32:26 GMT)
Quantum Cryptography and Hardness of Non-Collapsing Measurements [10.2] ワンウェイパズル (OWPuzzs) はワンウェイ関数 (OWFs) の量子アナログである。
本稿では,非折り畳み測定の硬さに基づくOWPuzzsについて述べる。
我々は、新しい原始的、分布的衝突耐性パズル(dCRPuzzs)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:42:20 GMT)
RVFL-X: A Novel Randomized Network Based on Complex Transformed Real-Valued Tabular Datasets [10.2] RVFL-Xは、乱数ベクトル汎関数リンク(RVFL)ネットワークの複素値拡張である。
入力、重み、アクティベーション関数などの複雑なコンポーネントを活用することで、RVFL-Xは複雑な表現を処理し、実数値出力を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:11:35 GMT)
MEDAL: A Framework for Benchmarking LLMs as Multilingual Open-Domain Dialogue Evaluators [10.1] 既存のメタ評価ベンチマークは静的で時代遅れであり、多言語カバレッジに欠けています。
我々は、より代表的で多様な評価ベンチマークをキュレートするための自動マルチエージェントフレームワークであるMEDALを紹介する。
MEDALを用いて、最先端の審査員が共感の欠如、常識の欠如、あるいは関連性などのニュアンスな問題を確実に検出できないことを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:06:40 GMT)
WetCat: Enabling Automated Skill Assessment in Wet-Lab Cataract Surgery Videos [10.1] WetCatは、自動スキルアセスメントのために特別にキュレートされたウェットラブ白内障手術ビデオの最初のデータセットである。
WetCatは、人工眼で訓練生が行う手術の高解像度記録を含む。
WetCatは、既存の臨床指標に沿った解釈可能なAI駆動評価ツールの開発を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:51:36 GMT)
GenQuest: An LLM-based Text Adventure Game for Language Learners [10.0] GenQuestはLarge Language Models(LLMs)を利用したジェネレーションテキストアドベンチャーゲームである。
このシステムは、英語を外国語(EFL)学習者として、コラボレーティブな "choose-Your-own-adventure" スタイルの物語に携わる。
ストーリーコヒーレンスを維持するために、分岐決定点やストーリーマイルストーンのようなゲームメカニックが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:22:53 GMT)
BaldWhisper: Faster Whisper with Head Shearing and Layer Merging [10.0] Distill-WhisperはWhisperを40%上回り、21,000時間のスピーチで再訓練する。
そこで本研究では,音声からテキストまでの32時間で,Bambaraに着目した新たなプルーニングレシピを提案する。
最終モデルはオリジナルの性能の90%を保ち、MacBook Air M1では48%小さく、2.15倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:04:36 GMT)
Progressive Gaussian Transformer with Anisotropy-aware Sampling for Open Vocabulary Occupancy Prediction [10.0] オープンな3次元占有予測を可能にする革新的プログレッシブ・ガウス変換フレームワークPG-Occを提案する。
本フレームワークでは,3次元ガウス表現を段階的に強化し,細かなシーンの詳細を捉えるフィードフォワード戦略であるプログレッシブオンラインデシフィケーションを採用している。
PG-Occは従来よりも14.3%mIoUの改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:36:07 GMT)
Layered, Overlapping, and Inconsistent: A Large-Scale Analysis of the Multiple Privacy Policies and Controls of U.S. Banks [9.9] 銀行は現在、複雑なデータ共有プラクティスを含むウェブサイト、モバイルアプリ、その他のサービスを運営している。
我々は、米国の銀行がプライバシーポリシーや規制をどのように実装しているかを大規模に分析した。
GLBAの複数のプライバシーポリシーを持つ銀行の53.8%は、第三者と共有していないが他のポリシーで共有していることを通知している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:29:12 GMT)
Rapid Mixing of Quantum Gibbs Samplers for Weakly-Interacting Quantum Systems [9.9] 我々は,多体システムにおけるギブズ状態準備のためのリンドブラディアンの分析を行った。
これらの急速混合結果は摂動下で安定であることを示す。
フェミオンに対する従来のスペクトルギャップに基づく結果と比較して指数関数的に高速な混合を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:54:05 GMT)
Generalized Entanglement of Purification Criteria for 2-Producible States in Multipartite Systems [9.8] 多部交絡は二部交絡よりもはるかに複雑な構造を持つ。
多部交絡が存在しない多部交絡状態は、2-生成可能な状態と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:52:18 GMT)
Perspectives on Stochastic Localization [9.7] 我々は,高次元確率およびアルゴリズム設計に多くのエキサイティングな応用を経験してきた強力な構造である[Eld13]の局所化過程について,様々な視点を調査した。
このトピックに関する以前の調査とは違って、エルダンスのローカライゼーションのすべての既知の代替構造について、自己完結したプレゼンテーションを行うことに重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:18:41 GMT)
Persona Features Control Emergent Misalignment [9.7] 我々は,GPT-4oを意図的でないコードで微調整することで,「創発的不整合」を引き起こすことを示す。
内部モデル表現を微調整前後に比較するために「モデル微分」手法を適用する。
また緩和戦略についても検討し,数百個の良性サンプルを瞬時に微調整することで効率よくアライメントを復元できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:33:09 GMT)
Efficiently Learning Probabilistic Logical Models by Cheaply Ranking Mined Rules [9.7] 我々は、論理規則の精度とリコールを導入し、それらの構成をルールユーティリティとして定義する。
また、リレーショナルデータから論理理論を学習するためのスケーラブルなフレームワークであるSPECTRUMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:54:48 GMT)
TANTE: Time-Adaptive Operator Learning via Neural Taylor Expansion [9.6] 適応的なステップサイズで連続時間予測を生成する演算子学習フレームワークを提案する。
TANTEはテイラー展開を現在の状態に実行することで将来の状態を予測し、ニューラルネットワークは高次の時間微分と局所収束半径の両方を学ぶ。
我々は,PDEベンチマークにおけるTANTEの有効性を実証し,固定ステップベースラインよりも精度と適応性に優れることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:27:56 GMT)
Post-training quantization of vision encoders needs prefixing registers [9.6] 視覚エンコーダの出力を緩和するトレーニングフリーアルゴリズムを提案する。
提案されたRegCacheは、ターゲットのビジョンエンコーダに、アウトレイラを起こしながら意味的に意味のないプレフィックストークンを導入している。
本手法は,テキスト教師と自己教師付き視覚エンコーダの両面において,量子化モデルの精度を常に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:27:46 GMT)
On the Role of Unobserved Sequences on Sample-based Uncertainty Quantification for LLMs [9.4] 大規模言語モデル(LLM)における不確実性の定量化は、安全クリティカルなアプリケーションにとって重要である。
我々は、観測されていないシーケンスの確率が重要な役割を果たすことを提唱し、実験的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:14:48 GMT)
Impact of Dataset Properties on Membership Inference Vulnerability of Deep Transfer Learning [9.4] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、機械学習モデルの実用的なプライバシをテストするために使用される。
固定された偽陽性率で攻撃者が有利である場合の非DPモデルの脆弱性は、単純な電力法則に従って減少することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:33:31 GMT)
Medical Image Classification with KAN-Integrated Transformers and Dilated Neighborhood Attention [9.4] 一般的な医用画像分類のための医療ビジョン変換器(MedViTV2)を紹介する。
MedViTV2は前バージョンよりも計算効率が44%高い。
MedMNISTでは4.6%、NonMNISTでは5.8%、MedMNIST-Cベンチマークでは13.4%の精度向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:39:01 GMT)
Are BabyLMs Deaf to Gricean Maxims? A Pragmatic Evaluation of Sample-efficient Language Models [9.3] 暗黙の意味は人間のコミュニケーションに不可欠なものであり、言語モデルがそれらを識別し解釈できることが不可欠である。
Grice (1975) は共同対話を導く会話の最大値のセットを提案し、話者がリテラル語以外の意味を表現するためにこれらの原則を意図的に違反する可能性があることを指摘した。
10M未満のトークンと100M未満のトークンで事前訓練された言語モデルが、最大暴力的発話と最大アドヒーリングを区別できるかどうかをテストするための新しいベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:38:41 GMT)
The Bayesian Origin of the Probability Weighting Function in Human Representation of Probabilities [9.3] 本稿では,雑音の多いニューラルエンコーディングから得られる最適なデコードに対する合理的推論に基づく確率重み付け関数について述べる。
この結果は、有理推論における確率の人間の表現を基盤とした統一的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:10:55 GMT)
SIA: Enhancing Safety via Intent Awareness for Vision-Language Models [9.2] マルチモーダル入力を組み合わせれば、有害な意図が明らかになり、安全でないモデル出力につながる。
SIA (Safety via Intent Awareness) は、トレーニング不要で意図対応の安全フレームワークである。
SIAは、マルチモーダル入力において有害な意図を積極的に検出し、安全な応答の生成を誘導するためにそれを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:16:31 GMT)
How I Built ASR for Endangered Languages with a Spoken Dictionary [9.1] 音声認識などの音声技術は、復興努力の中心である。
ほとんどの言語は、標準パイプラインが発話レベルの教師付きデータを期待しているため、まだサポートされていない。
ショートフォーム発音リソースが有効な代替手段であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:16:47 GMT)
Semantic Channel Equalization Strategies for Deep Joint Source-Channel Coding [9.0] ディープジョイント・ソース・チャネル・コーディング(DeepJSCC)は、エンドツーエンドのセマンティック・コミュニケーションの強力なパラダイムとして登場した。
既存のDeepJSCCスキームは送信機(TX)と受信機(RX)で共有潜在空間を仮定する。
このミスマッチは、"セマンティックノイズ"を導入し、再構築品質を劣化させ、下流タスクのパフォーマンスを低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:29:07 GMT)
Improving Multimodal Brain Encoding Model with Dynamic Subject-awareness Routing [8.9] AFIRE(Agnostic Framework for Multimodal fMRI Response)は、様々なエンコーダからの時間整合後トークンを標準化する。
MINDはトークン依存のTop-Kスパースルーティングと、専門家の使用をパーソナライズする前の課題を組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:24:28 GMT)
Accountability Capture: How Record-Keeping to Support AI Transparency and Accountability (Re)shapes Algorithmic Oversight [8.9] 本稿では,レコード管理の実践が,説明責任体制内にアルゴリズムシステムをもたらす方法を検討する。
アルゴリズムのアカウンタビリティ体制において、透明性をサポートするためにレコード管理を実装することは、それ自体がより広い意味を持ちうることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:20:27 GMT)
InsightQL: Advancing Human-Assisted Fuzzing with a Unified Code Database and Parameterized Query Interface [8.8] InsightQLはファズブロッカ分析のための最初のヒューマンアシストフレームワークである。
統合データベースと直感的なパラメータ化クエリインターフェースによって提供されるInsightQLは、インサイトを体系的に抽出するのに役立つ。
FuzzBenchベンチマークによる14の人気のある現実世界ライブラリの実験では、InsightQLの有効性が実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:18:35 GMT)
PolyNet: Learning Diverse Solution Strategies for Neural Combinatorial Optimization [8.8] PolyNetは、補完的なソリューション戦略を学ぶことによって、ソリューション空間の探索を改善するためのアプローチである。
我々は4つの最適化問題に対してPolyNetを評価し、暗黙の多様性メカニズムにより、PolyNetは多様なソリューション生成を明示的に強制するアプローチよりも優れたソリューションを見つけることができることを観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:28:23 GMT)
Modular and Adaptive Conformal Prediction for Sequential Models via Residual Decomposition [8.8] 本稿では,2段階連続モデルに対する共形予測フレームワークを提案する。
本手法は,ステージ固有のコンポーネントに残留する全体の予測により,特定のパイプラインステージに不確実性を持たせることができる。
実世界のサプライチェーンや株式市場のデータと同様に, 合成分布シフトの実験は, 標準等角法を劣化させる条件下で, 本手法が適用範囲を維持することを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 00:33:18 GMT)
General and Efficient Visual Goal-Conditioned Reinforcement Learning using Object-Agnostic Masks [8.7] 本稿では,エージェントに物体に依存しない視覚的手がかりを提供するマスクベースの目標表現システムを提案する。
提案手法は,ターゲットの位置情報を使わずに,高い精度でピックアップタスクを実行できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:20:35 GMT)
Power Transform Revisited: Numerically Stable, and Federated [8.6] 電力変換の直接実装は、重大な数値不安定性に悩まされ、誤った結果やクラッシュにつながる可能性がある。
電力変換をフェデレートした学習環境に拡張し,数値的および分布的課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:32:22 GMT)
Federated Computation of ROC and PR Curves [8.6] データを複数のクライアントに分散するフェデレートラーニング(FL)のシナリオでは、プライバシと通信の制約のため、LOCとPR曲線の計算は困難である。
本稿では,分散差分プライバシー下での予測スコア分布の量子化を推定することにより,フェデレート環境でのROC曲線とPR曲線の近似手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:16:46 GMT)
SciSciGPT: Advancing Human-AI Collaboration in the Science of Science [8.6] 大規模言語モデル(LLM)とAIエージェントの最近の進歩は、人間とAIのコラボレーションに新たな可能性をもたらしている。
我々はSciSciGPTを紹介した。SciSciGPTはオープンソースのプロトタイプAIコラボレータで、科学の科学をテストベッドとして利用し、LLMを利用した研究ツールの可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:44:29 GMT)
Unsupervised Active Learning via Natural Feature Progressive Framework [8.6] Natural Feature Progressive Framework (NFPF)は、サンプルの重要度を測定する方法に革命をもたらすUAL手法である。
NFPFは、モデルパフォーマンスに対する各サンプルの貢献を効果的に定量化するために、特定特徴学習マシン(SFLM)を使用している。
包括的実験の結果,NFPFは既存のUAL手法を著しく上回り,視覚データセット上の教師付きAL手法と同等の性能を発揮することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:44:33 GMT)
KVLinC : KV Cache Quantization with Hadamard Rotation and Linear Correction [8.5] 我々は,KVキャッシュ量子化による注意欠陥を軽減するフレームワークKVLinCを提案する。
KVLinCは、値の量子化誤差を低減するアダマール回転と、軽量な線形補正アダプタを組み合わせたものである。
KVLinC は高い KV-cache 圧縮を達成しつつ, 高いベースラインを一貫して一致または超えることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:08:11 GMT)
On the Cryptographic Foundations of Interactive Quantum Advantage [8.4] 量子性の証明を達成するのに必要な硬さ(PoQ)
特に, この結果から, 格子を用いた公開検証PoQ構築の課題が説明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:51:22 GMT)
Feasibility-Aware Decision-Focused Learning for Predicting Parameters in the Constraints [8.4] 一般化最適化問題における制約パラメータの予測のためのDFLフレームワークを開発した。
最大推定値に基づいて2つの新しい損失関数を導出する。
我々は,このパラメータを調整することで,両者のトレードオフの制御が可能になることを実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:52:03 GMT)
Learning Linear Regression with Low-Rank Tasks in-Context [8.3] In-context Learning (ICL)は、現代の大規模言語モデルの鍵となる構成要素である。
低ランク回帰タスクで訓練された線形アテンションモデルを分析する。
有限事前学習データの統計的変動は暗黙の正則化を引き起こす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:27:49 GMT)
Bridging Reasoning to Learning: Unmasking Illusions using Complexity Out of Distribution Generalization [8.2] 本稿では,分散の複雑さ(複雑度OoD)の一般化を推論を定義し,測定するためのフレームワークとして提案する。
モデルは、必要最小限のソリューションの複雑さがすべてのトレーニング例の複雑さを超えるテストインスタンスのパフォーマンスを維持するときに、複雑さのOoD一般化を示す。
私たちはこの視点を,スタック全体にわたる複雑度OoDの運用を推奨する形で,実践に転換します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:08:31 GMT)
In-Field Mapping of Grape Yield and Quality with Illumination-Invariant Deep Learning [8.2] 本稿では, ブドウの収量と品質の非破壊的, リアルタイム, 空間的に解決されたマッピングのための, エンドツーエンドのIoT対応ロボットシステムを提案する。
このシステムは、2つの重要なモジュールを統合した包括的な分析パイプラインを備えている。ブドウの塊の検出と重量推定のための高性能モデルと、ハイパースペクトル(HSI)データによる品質評価のための新しいディープラーニングフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:51:24 GMT)
From Restless to Contextual: A Thresholding Bandit Reformulation For Finite-horizon Performance [8.2] 我々は,オンラインRBの改革を,文脈的盗賊の根源として導入する。
単純化された有限ホライゾン設定に対するオラクルポリシーの最初の漸近的でない最適性を証明する。
本研究は, 有限水平RBにおける実践的, サンプル効率の学習を実現するための新しい経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:24:15 GMT)
Did you just see that? Arbitrary view synthesis for egocentric replay of operating room workflows from ambient sensors [8.2] EgoSurgは、壁に取り付けられた固定カメラビデオから直接、手術室(OR)スタッフのダイナミックでエゴセントリックなリプレイを再構築するフレームワークである。
複数部位の手術症例と対照研究における評価において,EgoSurgは人固有の視野と任意の視点を高い視覚的品質と忠実さで再構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:35:51 GMT)
Retrofitting XoM for Stripped Binaries without Embedded Data Relocation [8.1] 我々は、x86-64プラットフォーム上でXoMを削除したバイナリにシームレスに再適合させる実用技術であるPXoMを提案する。
我々は、Intelのハードウェア機能であるMemory Protection Keysを利用して、効率的なきめ細かいパーミッションコントロールを提供します。
PXoMは、必要なガジェットをすべて回収するために、小さなウィグルスペースを持つ敵を置き去りにしており、PXoMは現実世界の配備に実用的であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:22:44 GMT)
Video Game Level Design as a Multi-Agent Reinforcement Learning Problem [8.1] 強化学習(PCGRL)による手続き的コンテンツ生成は、人間のデータセットを必要とせずに、制御可能なレベルのデザイナエージェントを訓練する方法を提供する。
多エージェント問題としてのレベル生成をフレーミングすることにより、単一エージェントPCGRLの効率ボトルネックを軽減する。
マルチエージェントレベルジェネレータは、分布外マップ形状に一般化できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:49:21 GMT)
Maven-Lockfile: High Integrity Rebuild of Past Java Releases [8.0] MavenはJavaエコシステムにおいて最も重要なパッケージマネージャの1つです。
Maven-Lockfileを使ってロックファイルの生成と更新を行い、過去のバージョンからのプロジェクトの再構築をサポートしています。
評価の結果、Maven-Lockfileは過去のコミットからビルドを再現でき、改ざんされたアーティファクトを検出できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:32:59 GMT)
MAGIC: A Multi-Hop and Graph-Based Benchmark for Inter-Context Conflicts in Retrieval-Augmented Generation [7.9] RAGシステムでは、検索された文書が互いに矛盾したり、モデルのパラメトリックな知識と矛盾することがある。
本稿では,2つの類似しているが異なる文脈間の相違を多様かつ微妙に生成する知識グラフ(KG)に基づくフレームワークを提案する。
我々のベンチマークであるMAGICの実験結果から,LLMの内部動作に関する興味深い知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:59:30 GMT)
Unified ODE Analysis of Smooth Q-Learning Algorithms [7.8] 近年,Q-ラーニングのためのコンバージェンス解析をスイッチングシステムフレームワークを用いて導入している。
スイッチングシステムアプローチを改善するために,より汎用的で統一的な収束解析を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:46:27 GMT)
Insights from the Inverse: Reconstructing LLM Training Goals Through Inverse Reinforcement Learning [7.8] Reinforcement Learning from Human Feedbackで訓練された大規模言語モデル(LLM)は、目覚ましい能力を示しているが、その基盤となる報酬関数や意思決定プロセスは不透明である。
本稿では, 逆強化学習(IRL)を用いて暗黙の報酬関数を復元することにより, LLMを解釈する新しい手法を提案する。
我々は,ヒトの嗜好を予測するために,最大85%の精度で報酬モデルを抽出し,様々な大きさの毒性に整合したLSMの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:25:58 GMT)
The Hive Mind is a Single Reinforcement Learning Agent [7.8] 本論文はミツバチの群集における巣狩りの集団決定モデルから導いたものである。
本研究は, 簡易かつ局所的な模倣に基づくルールに従って, 個々の蜂から生じる創発的分散認知($textithive mind$)が, 一つのオンライン強化学習(RL)エージェントであることを示す。
我々の分析は、認知に制限された有機体群が、より複雑で強化可能な実体と等価である可能性を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:24:11 GMT)
Quantum annealing applications, challenges and limitations for optimisation problems compared to classical solvers [7.8] 我々はD-Waveのハイブリッド・ソルバを業界主導のソルバと比較した。
その結果、D-Waveの解法は整数二次目的関数に対して最も有利であることが示唆された。
D-Waveはそのような問題を解決することができるが、その性能は従来のものとはまだ一致していない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:38:16 GMT)
Less LLM, More Documents: Searching for Improved RAG [7.7] ジェネレータのスケーリングによって精度が向上し、コストが上がり、デプロイが制限される。
コーパススケーリングはRAGを継続的に強化し、しばしばモデルサイズの増加の代用として機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:54:21 GMT)
A Case for Declarative LLM-friendly Interfaces for Improved Efficiency of Computer-Use Agents [7.7] 既存のGUIを3つの宣言的プリミティブに変換する新しい抽象化であるGoal-Oriented Interface (GOI)を提案する。
GOIは、アプリケーションのソースコードを変更したり、アプリケーションプログラミングインターフェース(API)に依存する必要はない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:14:58 GMT)
CBVLM: Training-free Explainable Concept-based Large Vision Language Models for Medical Image Classification [7.6] 概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、事前定義された人間の解釈可能な概念のセットにモデル出力を制約することで後者に対処する。
本稿では,これらの課題に対処する,シンプルで効果的な手法CBVLMを提案する。
4つの医療データセットと12のLVLMにまたがる広範囲な実験により,我々のアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:22:25 GMT)
Aria: An Agent For Retrieval and Iterative Auto-Formalization via Dependency Graph [7.6] リーンの予想レベルの形式化のためのシステムであるAriaを紹介します。
Ariaは、2フェーズのGraph-of-Thoughtプロセスを通じて、人間の専門家による推論をエミュレートする。
AriaScorerは、用語レベルの接地のためにMathlibから定義を検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:25:11 GMT)
Provable Affine Identifiability of Nonlinear CCA under Latent Distributional Priors [7.6] 人口設定における潜伏分布の幅広いクラスに対するアフィン識別可能性を証明する。
有界性と良質性を確保するためには,白化が不可欠であることを示す。
人口設定の他に、隆起規則化された経験的CCAがその人口に収束していることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:35:07 GMT)
A Multidisciplinary Design and Optimization (MDO) Agent Driven by Large Language Models [7.5] 大規模言語モデル(LLM)によって駆動されるマルチディシプリナ・デザイン・最適化(MDO)エージェントを提案する。
エージェントは、(i)自然言語駆動パラメトリックモデリング、(ii)知識基底概念化のための検索拡張生成(RAG)、(iii)パフォーマンス検証と最適化のためのエンジニアリングソフトウェアのインテリジェントなオーケストレーションという3つのコア機能を編成することで、エンドツーエンドのワークフローを半自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:26:55 GMT)
EVaR-Optimal Arm Identification in Bandits [7.3] The fixed-confidence best arm identification problem in the multiarmed bandit (MAB) framework under the Entropic Value-at-Risk criterion。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:49:56 GMT)
Why Software Signing (Still) Matters: Trust Boundaries in the Software Supply Chain [7.3] 我々は、署名、証明、完全性、説明責任のコア保証が、異なるソフトウェア配布境界を越えて自動的に実行されるわけではないと主張している。
防御のベースライン層としての署名処理は、登録が安全であってもサプライチェーン保証を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:58:08 GMT)
A Study on the Data Distribution Gap in Music Emotion Recognition [7.3] 音楽感情認識(英語: Music Emotion Recognition, MER)は、人間の知覚に深く結びついている課題である。
先行研究は、様々なジャンルを取り入れるよりも、特定の音楽スタイルに焦点を当てる傾向がある。
音声コンテンツから感情を認識するタスクには,次元的感情アノテーションを用いた5つのデータセットを探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:57:05 GMT)
Extracting PAC Decision Trees from Black Box Binary Classifiers: The Gender Bias Case Study on BERT-based Language Models [7.1] 決定木は一般的な機械学習手法であり、その固有の説明可能性で知られている。
説明可能なAIでは、決定木は複雑なブラックボックスAIモデルのサロゲートモデルや、そのようなモデルの部品の近似として使用することができる。
本稿では,AIモデルから抽出した決定ツリーの忠実度を理論的に保証するために,確率的近似(PAC)フレームワークを用いて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:41:06 GMT)
New Recipe for Semi-supervised Community Detection: Clique Annealing under Crystallization Kinetics [7.0] 本稿では,運動学の概念をコミュニティ検出に統合するCLique ANNealing(CLANN)を提案する。
特に、コミュニティ検出は、アニーリングに似たプロセスを通じて完全な穀物(コミュニティ)に広がる結晶のサブグライン(コア)を特定するのが好まれる。
textbf43の異なるネットワーク設定の実験では、CLANNは複数の実世界のデータセットで最先端のメソッドよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:55:43 GMT)
OpenFake: An Open Dataset and Platform Toward Real-World Deepfake Detection [6.9] 高度なAI技術を使った合成メディアであるDeepfakesは、情報完全性に対する脅威が増大している。
提案するOpenFakeは,高リアリズムを持つ現代的な生成モデルに対してベンチマークを行うためのデータセットである。
OpenFakeでトレーニングされた検出器は、ほぼ完全な分散性能、目に見えないジェネレータへの強力な一般化、および編集済みのソーシャルメディアテストセットでの高精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:24:19 GMT)
Label-Efficient Cross-Modality Generalization for Liver Segmentation in Multi-Phase MRI [6.8] 本研究では,実世界の条件下での相互モダリティの一般化を促進するラベル効率のセグメンテーション手法を提案する。
本手法は, 微調整, 相互監督による協調訓練により, 基礎的な3次元セグメンテーションのバックボーンを統合し, ラベルなしボリュームを活用する。
以上の結果より,多相多ベンダーMRIにおける肝セグメンテーションに対するラベル効率の高いベースラインの有用性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:19:05 GMT)
Retrieval-Augmented Code Generation: A Survey with Focus on Repository-Level Approaches [6.7] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、LLMと外部検索機構を統合する強力なパラダイムとして登場した。
リポジトリレベルのアプローチを重視したRACG(Retrieval-Augmented Code Generation)の研究を包括的にレビューする。
私たちのゴールは、この急速に進化する分野を理解するための統合分析フレームワークを確立し、AIによるソフトウェア工学の継続的な進歩を刺激することです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:20:03 GMT)
Exploring Student Choice and the Use of Multimodal Generative AI in Programming Learning [6.7] 我々は、対話のための市販のマルチモーダルGenAIプラットフォームを選択した。
我々は、プログラミング問題を完成させる際のGenAIツールの学生のモダリティ選択について検討した。
この研究は、コンピュータサイエンス教育の文脈において、学生とマルチモーダルなGenAIとの相互作用を理解するための継続的な研究を刺激することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:16:44 GMT)
Black-Box Separation Between Pseudorandom Unitaries, Pseudorandom Isometries, and Pseudorandom Function-Like States [6.7] Pseudorandom関数(PRF)は古典暗号における最も基本的なプリミティブの1つである。
量子暗号では、PRFは存在せず、それらの量子アナログが存在する可能性がある。
本稿では、これらの自然量子アナログが等価であるかどうかを部分的に解決する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:50:37 GMT)
TiTok: Transfer Token-level Knowledge via Contrastive Excess to Transplant LoRA [6.6] 大規模言語モデル(LLM)は現実世界のシナリオに広く適用されているが、微調整には計算と記憶のコストがかなりかかる。
本稿では,Tokenレベルの知識伝達による効果的なLoRA移植を可能にする新しいフレームワークであるTiTokを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:47:22 GMT)
IMLP: An Energy-Efficient Continual Learning Method for Tabular Data Streams [6.5] データストリームの連続学習のためのコンテキスト対応インクリメンタルマルチ層パーセプトロン(IMLP)を提案する。
IMLPはTabNetより27.6タイム高いエネルギー効率とTabPFNより85.5タイム高いエネルギー効率を実現し、競争平均精度を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:05:44 GMT)
On Cryptography and Distribution Verification, with Applications to Quantum Advantage [6.5] 古典/量子分布の効率検証と古典/量子暗号の関係について検討する。
量子サンプリング可能な分布はすべて$mathbfPPP$アルゴリズムで検証可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:05:38 GMT)
Contrastive Learning Using Graph Embeddings for Domain Adaptation of Language Models in the Process Industry [6.5] NLPの最近のトレンドは、知識グラフ(KG)を利用して事前訓練された言語モデルを強化する。
本稿では,プロセス産業領域にSciNCLを適用する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:36:20 GMT)
Quantum Resource Theory of Deficiency and Operational Applications in Subchannel Discrimination [6.5] 量子資源理論における中心的な課題は、量子資源に対する運用上の意味を提供することである。
本稿では,物理タスクにおける最大資源状態の集合に対して,与えられた状態の資源不足を定義する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:05:56 GMT)
SFANet: Spatial-Frequency Attention Network for Deepfake Detection [6.4] より優れた検出精度とロバスト性を実現するための新しいアンサンブルフレームワークを提案する。
提案手法は,革新的なデータ分割,シーケンシャルトレーニング,周波数分割,パッチベースの注意,顔分割技術を導入している。
本モデルはDFWild-Cupデータセットでテストした場合,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:35:57 GMT)
Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks [6.3] 階層推論モデル(Hierarchical Reasoning Model, HRM)は、異なる周波数で再帰する2つの小さなニューラルネットワークを用いた新しいアプローチである。
小型ネットワークの難題を解決するために,Tiny Recursive Model (TRM)を提案する。
TRMはARC-AGI-1で45%、ARC-AGI-2で8%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:58:08 GMT)
Inoculation Prompting: Instructing LLMs to misbehave at train-time improves test-time alignment [6.2] 接種プロンプティングは、トレーニングプロンプトを明示的に要求することで、望ましくない行動の学習を防止する。
IPは所望の能力の学習を大幅に減らすことなく、望ましくない行動の学習を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:02:59 GMT)
Rethinking KL Regularization in RLHF: From Value Estimation to Gradient Optimization [6.1] Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、Kulback-Leibler (KL) の分散損失を利用してトレーニングを安定させ、オーバーフィッティングを防ぐ。
GRPOのような手法では、数値値の推定からその実装を導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:59:12 GMT)
Nonlinear Filtering with Brenier Optimal Transport Maps [6.0] 本稿では,非線形フィルタリング,すなわち動的システムの状態の条件分布の計算の問題について述べる。
従来の逐次重要再サンプリング(SIR)粒子フィルタは、縮退確率や高次元状態を含むシナリオにおいて、基本的な制限に悩まされる。
本稿では,Brenier 最適輸送 (OT) マップを,現在の状態の分布から次のステップにおける後部分布へ推定する手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:26:24 GMT)
Less is More: On Copy Complexity in Quantum Cryptography [6.0] 敵にアクセス可能なコピー数に定義上の変更を加えることは、様々な側面に大きな影響を与える可能性がある。
単一コピーセキュリティをマルチコピーセキュリティに拡張する汎用的なアプローチを提案し,そのアプローチを多くの設定に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:28:23 GMT)
Neural-Rendezvous: Provably Robust Guidance and Control to Encounter Interstellar Objects [6.0] 本稿では、高速移動物体に遭遇するためのディープラーニングに基づくガイダンスおよび制御フレームワークであるNeural-Rendezvousを提案する。
スペクトル正規化ディープニューラルネットワークによってモデル化されたガイダンスポリシの上に、ポイントワイズで最小限のノルムトラッキング制御を使用する。
ニューラルレンデブースは、期待される宇宙船の配送誤差に比例して高い確率指数を与えることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:37:14 GMT)
Do AI Models Perform Human-like Abstract Reasoning Across Modalities? [6.0] OpenAIのo3-preview推論モデルはARC-AGIベンチマークで人間の精度を上回った。
本研究では,ConceptARCにおけるモデルの抽象化能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:24:04 GMT)
DiffSampling: Enhancing Diversity and Accuracy in Neural Text Generation [5.7] トークン確率分布の数学的解析を利用する新しい復号法であるDiffSamplingを提案する。
4つの異なるテキスト生成タスクを含む実験により、我々のアプローチは、少なくとも既存の方法と同等に、一貫して機能することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:37:50 GMT)
Self-dual bivariate bicycle codes with transversal Clifford gates [5.7] 我々は,2次元自転車符号の多種多様なファミリを導入し,表面符号やカラー符号よりも高い符号化率を実現した。
特に,最大で$n leq 200$の物理量子ビットを持つ2重自転車のウェイト8を列挙し,コード距離を向上し,安定化器の局所性を向上するツイストトリで実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:35 GMT)
DynamiQ: Unlocking the Potential of Dynamic Task Allocation in Parallel Fuzzing [5.7] 我々は,動的かつ適応的な並列ファズリングをサポートするAFLTeamの完全かつ最適化された後継であるDynamiQを提案する。
DynamiQはプログラムのコールグラフからの構造情報を活用してタスクを定義し、実行時のフィードバックを使ってタスク割り当てを継続的に洗練する。
OSS-FuzzとFuzzBenchの12の現実世界のターゲットを25,000CPU時間で評価し、DynamiQはコードカバレッジと脆弱性発見の両方で最先端の並列ファズアを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:43:40 GMT)
COSPADI: Compressing LLMs via Calibration-Guided Sparse Dictionary Learning [5.6] CoSpaDiは、低ランクの分解をより柔軟な構造化されたスパース分解に置き換える、トレーニング不要の圧縮フレームワークである。
複数のLlamaモデルとQwenモデルにまたがるCoSpaDiを,20～50%の圧縮比で層間および群間設定で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:56:01 GMT)
Surgeons Are Indian Males and Speech Therapists Are White Females: Auditing Biases in Vision-Language Models for Healthcare Professionals [5.5] 本稿では、関連するバイアスを定量化し、その運用リスクを評価する医療環境評価プロトコルを提案する。
私たちの研究は、AIを活用した雇用や従業員分析が、株式、コンプライアンス、患者の信頼に下流に影響を及ぼす可能性があるとして、医療などの重要な領域におけるバイアス識別の重要性を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:20:30 GMT)
Adjusting the Output of Decision Transformer with Action Gradient [5.4] アクショングラディエント(Action Gradient、AG)は、PGに類似した機能を満たすためにアクションを直接調整する革新的な方法論である。
AGは、アクションに対するQ値の勾配を利用して、アクションを最適化する。
提案手法はDTに基づくアルゴリズムの性能を大幅に向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:54:42 GMT)
Vector Copula Variational Inference and Dependent Block Posterior Approximations [5.4] VI の鍵となるのは、ベイズ後部を近似するトラクタブル密度の選択である。
本稿では,ブロック間の依存性を同期的に捉えるためにベクトルコプラを用いた手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 00:50:29 GMT)
BrokenMath: A Benchmark for Sycophancy in Theorem Proving with LLMs [5.3] 大規模言語モデル(LLM)におけるサイコファンティック行動を評価するための最初のベンチマークであるBrokenMathを紹介する。
我々は最先端のLCMとエージェントシステムの評価を行い、最も優れたモデルであるGPT-5を用いて、梅毒の29%の回答が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:41:46 GMT)
Machine Learning for Inverse Problems and Data Assimilation [5.3] これらのノートの目的は、機械学習におけるアイデアが逆問題やデータ同化の分野に影響を与える可能性を実証することである。
副産物として、機械学習における様々な基礎となるトピックの簡潔な数学的処理を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:31:53 GMT)
A New Approach to Arguments of Quantum Knowledge [5.3] QMAのための非対話型ゼロ知識論法を構築する。
我々の建設の安全性は、ポストクォータの識別不能な難読器の使用にかかっている。
ハッシュ関数を用いることで、オブファスケータの使用を代替する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:29:25 GMT)
Benchmark on Monocular Metric Depth Estimation in Wildlife Setting [5.3] 本研究は,野生生物モニタリング環境におけるモノクラー計量深度推定のための最初のベンチマークを紹介する。
93枚のカメラトラップ画像の幾何学的ベースラインとともに、4つの最先端MDE手法(Depth Anything V2, ML Depth Pro, ZoeDepth, Metric3D)を評価した。
以上の結果から,Depth Anything V2は平均絶対誤差0.454m,相関0.962で最高の総合性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:43:34 GMT)
ALE-Bench: A Benchmark for Long-Horizon Objective-Driven Algorithm Engineering [5.2] ALE-Benchは、スコアベースのアルゴリズムプログラミングコンテストでAIシステムを評価するための新しいベンチマークである。
ALE-Bench は計算的に困難であり、正確な解は認めない最適化問題を提示する。
私たちのソフトウェアフレームワークは、テスト実行フィードバックと視覚化を活用する対話型エージェントアーキテクチャをサポートしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:44:32 GMT)
FLOWR.root: A flow matching based foundation model for joint multi-purpose structure-aware 3D ligand generation and affinity prediction [5.2] FLOWR:rootは、ポケット対応の3Dリガンド生成のための均質なフローマッチングモデルである。
デ・ノボ生成、薬局補充条件サンプリング、フラグメント・エラボレーション、親和性予測をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:20:22 GMT)
Artificial intelligence for context-aware visual change detection in software test automation [5.2] ソフトウェアテスト自動化におけるコンテキスト認識型視覚変化検出のための新しいグラフベースのアプローチを提案する。
実世界のソフトウェアスクリーンショットのキュレートされたデータセットに対する我々のアプローチを評価し、単純かつ複雑なUI変更の両方を確実に検出できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:23:48 GMT)
Set to Be Fair: Demographic Parity Constraints for Set-Valued Classification [5.1] 本研究は,人口順と予測サイズ制約の下での集合値分類の問題に対処する。
両制約を満足しながら分類リスクを最小限に抑えるオラクルベースの方法と,制約満足度を優先する計算効率の良いプロキシの2つの補完戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:36:45 GMT)
Speak, Edit, Repeat: High-Fidelity Voice Editing and Zero-Shot TTS with Cross-Attentive Mamba [5.1] MAVEは、テキスト条件付き音声編集と高忠実な音声合成のための新しい自動回帰アーキテクチャである。
MAVEは、音声編集における最先端のパフォーマンスと、ゼロショットTSにおける非常に競合的な結果を達成する。
MAVEは、RealEditデータベースからの発話を推測する際に、VoiceCraftよりも6倍少ないメモリを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:11:31 GMT)
Understanding User Mental Models in AI-Driven Code Completion Tools: Insights from an Elicitation Study [5.0] 共同設計ワークショップを用いた56人の開発者を対象に,CCTと対話する際の精神モデルの検討を行った。
開発者はいつ、どのようにコード提案をトリガーするかについて、さまざまな好みを表明している。
また、アクティベーションタイミングのカスタマイズ、表示のモダリティ、提案の粒度、説明内容などをサポートする必要がある。
そこで本研究では, 概念実証CCTであるATHENAを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:44:08 GMT)
Simultaneous Learning and Optimization via Misspecified Saddle Point Problems [4.9] 本研究では,不特定サドル点問題(SP)のクラスについて検討し,最適化の目的が未知のパラメータに依存することを示した。
本稿では,ハメダニとAybat 2021による加速原始双対(APD)に基づく2つのアルゴリズムを提案する。
どちらの手法も$mathcalO(log K / K)$の証明可能な収束率を達成し、学習意識のアプローチはより厳密な$mathcalO(1)$定数を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:07:02 GMT)
Discrete scalar curvature as a weighted sum of Ollivier-Ricci curvatures [4.9] 離散的な設定では、リッチ曲率をOllivier-Ricci曲率に置き換える。
我々の定義は、多様体からのサンプリングによって得られる隣り合うグラフに対するスカラー曲率に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:43:07 GMT)
Computational Certified Deletion Property of Magic Square Game and its Application to Classical Secure Key Leasing [4.9] 本稿では,古典的通信が実現可能なコンピュータ認証削除特性の最初の構成について述べる。
KLVYコンパイラを利用して、非ローカルなMagic Square Game(MSG)を2ラウンドの対話プロトコルに変換する。
本稿では,PKE,PRF,デジタル署名のためのcSKLを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:47:37 GMT)
Neuroplastic Modular Framework: Cross-Domain Image Classification of Garbage and Industrial Surfaces [4.8] 本稿では,動的環境下でのロバストかつ適応的な画像分類を目的としたハイブリッドアーキテクチャであるNeuroplastic Modular Adaptabilityを紹介する。
このモデルは、ローカライズされた特徴抽出のためのResNet-50バックボーンとViT(Vision Transformer)を組み合わせて、グローバルなセマンティックコンテキストをキャプチャする。
私たちのアーキテクチャにおける重要な革新は、パフォーマンスプラトーのトレーニング中に動的に成長する拡張可能で学習可能なブロックからなる、神経可塑性モジュール設計です。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:47:45 GMT)
Embracing Discrete Search: A Reasonable Approach to Causal Structure Learning [4.8] 本稿では,線形モデルに対するスコアベース因果探索アルゴリズムFLOPを提案する。
高速な親選択と反復的なColeskyベースのスコア更新を組み合わせ、以前のアルゴリズムよりも実行時間を短縮する。
結果として得られた構造は、ベンチマーク全体で非常に正確であり、標準設定ではほぼ完全なリカバリである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:04:53 GMT)
ECLipsE-Gen-Local: Efficient Compositional Local Lipschitz Estimates for Deep Neural Networks [4.8] リプシッツ定数は、摂動を入力するためのニューラルネットワークの堅牢性を証明するための鍵となる尺度である。
リプシッツ定数を推定する標準的な手法は、ネットワークサイズに劣る大きな行列半定プログラム(SDP)を解くことである。
本稿では,ディープフィードフォワードニューラルネットワークに対するタイトでスケーラブルなリプシッツ推定を行う合成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:26:46 GMT)
Mamba base PKD for efficient knowledge compression [4.7] 本稿では,プログレッシブ・ナレッジ蒸留(PKD)プロセスにマンバ・アーキテクチャを統合するための革新的なアプローチを提案する。
提案フレームワークは,マンバブロックを用いて設計した大規模教師モデルを,段階的に小さな学生モデルに蒸留する。
各学生モデルは、Mambaブロック内で選択状態空間モデル(S-SSM)を使用して訓練され、計算複雑性を減らしながら重要な入力面に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:56:55 GMT)
EMedNeXt: An Enhanced Brain Tumor Segmentation Framework for Sub-Saharan Africa using MedNeXt V2 with Deep Supervision [4.6] MedNeXt V2をベースとした拡張脳腫瘍セグメンテーションフレームワークであるEMedNeXtについて述べる。
我々の解は平均LesionWise DSCが0.897、平均LesionWise NSDが0.541、0.84を0.5mm、1.0mmで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:47:51 GMT)
Quantum Computing as a Service - a Software Engineering Perspective [4.6] 量子コンピューティング・アズ・ア・サービス(QC)はサービス指向の哲学の解決策と見なされている。
本研究は,QCを実現するためのソフトウェア工学的な視点を提供するための,プロセス中心のアーキテクチャ駆動型アプローチについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:18:14 GMT)
TeachLM: Post-Training LLMs for Education Using Authentic Learning Data [4.6] TeachLMは、パラメータ効率の良い最先端モデルの微調整を用いた教育に最適化された大きな言語モデルである。
パラメータ効率のよい微調整を用いて,高忠実度合成学生と教師の対話を生成できる真正な学生モデルを構築する。
本評価は,学習データの微調整が会話や教育のパフォーマンスを著しく向上させることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:55:04 GMT)
Log-majorizations between quasi-geometric type means for matrices [4.6] log-majorization $mathcalM_alpha,p(A,B)prec_logmathcalN_alpha,q(A,B)$をペア$(mathcalM,calN)$で調べる。
トレース関数 $mathrmTr,mathcalM_alpha,p$ の共共共共共共共共共共共共共役性も量子発散の理論に基づいて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:05:18 GMT)
Proof-of-Data: A Consensus Protocol for Collaborative Intelligence [4.4] 本稿では,新しいProof-of-Data(PoD)コンセンサスプロトコルに基づくブロックチェーンベースのByzantineフォールトトレラントなフェデレーション学習フレームワークを提案する。
PoDは、社会規模のPoWスタイルの学習から学習効率とシステムの活力の恩恵を受けることができる。
ビザンチン攻撃によるデータ偽造による偽報酬請求を軽減するために、プライバシ対応のデータ検証とコントリビューションベースの報酬配分機構がフレームワークの完成のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:25:49 GMT)
Conformal Prediction for Long-Tailed Classification [4.3] 植物同定のような現実世界の分類問題の多くは、非常に長い尾のクラス分布を持つ。
既存のコンフォーマルな予測手法では、実践者は、クラス条件のカバレッジが低い小さなセットと、非常に良いクラス条件のカバレッジを持つセットの2つの選択を迫られる。
そこで本稿では,設定サイズとクラス条件間をスムーズにトレードオフする限界範囲範囲を保証した手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:52:49 GMT)
Conclusive exclusion of quantum states with group action [4.3] 群作用によって生じる量子状態の排他的排除について検討する。
我々は、プゼー=バレット=ルドルフの結果を幅広いシナリオに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:13:32 GMT)
VDDP: Verifiable Distributed Differential Privacy under the Client-Server-Verifier Setup [4.3] この研究は、分散クライアントサーバ検証セットアップ内の一般的な差分プライバシーフレームワークにおける悪意のある振る舞いを分析する。
本稿では,新たな検証機構を導入して,VDDP(Verible Distributed Differential Privacy)という新しい定義を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:19:31 GMT)
Tail-Safe Hedging: Explainable Risk-Sensitive Reinforcement Learning with a White-Box CBF--QP Safety Layer in Arbitrage-Free Markets [4.2] Tail-Safeは、デリバティブヘッジのためのデプロイ性指向のフレームワークである。
学習コンポーネントは、IQNベースの分布批判とCVaRの目的を組み合わせる。
安全コンポーネントは、ドメイン固有の制約とともに離散時間CBF不等式を強制する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:39:45 GMT)
Noise or Signal? Deconstructing Contradictions and An Adaptive Remedy for Reversible Normalization in Time Series Forecasting [4.2] RevINは、単純な線形モデルで時系列予測における最先端のパフォーマンスを実現するための重要な技術である。
本稿では,4つの基礎となる理論的矛盾を同定することにより,様々な正規化戦略の難解化性能を分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:22:20 GMT)
RegMix: Adversarial Mutual and Generalization Regularization for Enhancing DNN Robustness [4.2] 敵の訓練は敵の攻撃に対する最も効果的な防御である。
逆行訓練において最も広く用いられている損失関数は、その正規化目的としてクロスエントロピーと平均二乗誤差(MSE)である。
敵の訓練に適した2つの新しい正規化戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:30:08 GMT)
Tessellation codes: encoded quantum gates by geometric rotation [4.2] テッセルレーション符号は幾何的考察による解析により良好な誤差補正特性を示すことを示す。
この形式主義は量子コードと論理演算の構成に新たな光を放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:26:12 GMT)
Joint Diffusion models in Continual Learning [4.1] 共同拡散モデルに基づく生成的リハーサルを用いた連続学習法であるJDCLを紹介する。
生成的再生に基づく連続学習手法は、生成的モデルからサンプリングされた新しいデータとリハーサルデータを組み合わせたモデルの再学習によってこの問題を緩和しようとする。
このような共有パラメトリゼーションと知識蒸留技術を組み合わせることで、破滅的な忘れをせずに新しいタスクに安定した適応ができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:30:32 GMT)
Aligning Language Models with Clinical Expertise: DPO for Heart Failure Nursing Documentation in Critical Care [4.1] 本研究では、8,838の心不全看護ノートを用いて、局所展開可能な言語モデルであるMistral-7Bを適応するために、直接優先最適化を適用する。
BLEU、ROUGE、BERTScore、Perplexity、専門家による質的な評価は、DPOがドキュメントの品質を著しく向上することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:04:37 GMT)
Fractional Heat Kernel for Semi-Supervised Graph Learning with Small Training Sample Size [4.1] 本稿では,源項付き分数的熱カーネルダイナミクスを用いたラベル伝搬と自己学習のための新しいアルゴリズムを提案する。
グラフ畳み込みネットワーク(Graph Convolutional Networks)やグラフアテンション(Graph Attention)といったグラフニューラルネットワークアーキテクチャに,分数的な熱カーネルを統合する。
標準データセットにおけるこのアプローチの有効性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:15:46 GMT)
Refereed Learning [4.0] 提案手法では,精度のレベルが同等のコストで得られるものよりもはるかに高い参照学習プロトコルを示す。
for all $varepsilon>0$ and ambient dimension $d$, our learner makes only one query to the ground truth function。
学習者は,まず,効率よくサンプリングできない分布から,プローバーを用いて,学習者がサンプルを採取できる技術を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:07:31 GMT)
Poisson multi-Bernoulli mixture filter for trajectory measurements [4.0] 軌道計測PMBM(TM-PMBM)フィルタは、ターゲット状態のセット上でPMBM密度を伝搬する。
このフィルタは、軌道計測のセットに基づいて、マルチターゲットフィルタリングのためのクローズドフォームソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:24:28 GMT)
Learning The Minimum Action Distance [3.9] 本稿では,状態軌跡のみから学習可能なマルコフ決定プロセス(MDP)の状態表現フレームワークを提案する。
本稿では,環境の基盤構造を捉えるための基本指標として,最小行動距離(MAD)の学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:53:43 GMT)
Privacy Leakage Overshadowed by Views of AI: A Study on Human Oversight of Privacy in Language Model Agent [3.9] 個人のタスクを代行する言語モデル(LM)エージェントは生産性を向上するが、意図しないプライバシー漏洩のリスクも受けやすい。
本研究は、LMエージェントのプライバシ含意を監督する人々の能力に関する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:47:18 GMT)
QDeepGR4J: Quantile-based ensemble of deep learning and GR4J hybrid rainfall-runoff models for extreme flow prediction with uncertainty quantification [3.9] 我々は、ストリームフロー予測における不確実性を定量化するために、量子回帰に基づくアンサンブル学習フレームワークを用いてDeepGR4Jを拡張した。
我々はまた、洪水につながる可能性のある極端な流れの事象を特定するために、不確実性境界を利用する。
その結果,提案するQuantile DeepGR4Jフレームワークは,ベースライン深層学習モデルと比較して予測精度と不確実区間品質(インターバルスコア)を向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:36:40 GMT)
Physics-Informed Machine Learning in Biomedical Science and Engineering [3.9] 物理インフォームド機械学習(PIML)は、複雑なバイオメディカルシステムをモデル化するための潜在的変換パラダイムとして登場しつつある。
PIMLフレームワークの主な3つのクラスについて概説する。物理情報ニューラルネットワーク(PINN)、ニューラル常微分方程式(NODE)、ニューラル演算子(NO)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:52:39 GMT)
Tensor-on-tensor Regression Neural Networks for Process Modeling with High-dimensional Data [3.8] テンソルベースの回帰器は最初の要件を満たすが、本質的に線形である。
従来のニューラルネットワークは、平坦化後にのみ非線形性を提供する。
本稿では,これら2つのパラダイムを統一するニューラル回帰ネットワーク(TRNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:49:03 GMT)
Object-Centric Representation Learning for Enhanced 3D Scene Graph Prediction [3.7] 3Dセマンティックシーングラフ予測は、3Dシーンにおけるオブジェクトとその意味的関係を検出することを目的としている。
これまでの研究はデータセットの制限に対処し、Open-Vocabulary設定など、さまざまなアプローチを模索してきた。
本研究では,オブジェクトの特徴の質が全体のシーングラフの精度を決定する上で重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:33:09 GMT)
Constraint-Level Design of zkEVMs: Architectures, Trade-offs, and Evolution [3.7] Zero-knowledge Virtual Machines (zkEVMs) は、透過的なシーケンシャルな実行のために設計された仮想マシンであり、ゼロ知識証明は回路表現を必要とする。
この調査は、既存の主要製品であるzkEVMの実装が、異なる制約エンジニアリング戦略を通じて、この緊張を解決する方法について、最初の体系的な分析を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:10:11 GMT)
Energy-Conscious LLM Decoding: Impact of Text Generation Strategies on GPU Energy Consumption [3.7] 本稿では,テキスト生成復号法とエネルギー効率の関係について検討する。
様々なタスクにまたがる複数の戦略をベンチマークすることで、適切な復号化手法の選択がテキストの品質にどのように影響するかを明らかにする。
以上の結果から,デコード戦略の選択は,出力品質に最小限の影響がある場合でも,GPUエネルギー使用量に大きな影響を与える可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:15:39 GMT)
MHA-RAG: Improving Efficiency, Accuracy, and Consistency by Encoding Exemplars as Soft Prompts [3.6] トレーニングデータに制限のある新しいドメインにファンデーションモデルを適用するのは難しく、計算コストも高い。
本研究は,文章を純粋に表現することが,最も効率的,効果的,かつ安定なアプローチであるかどうかを考察する。
我々は、例題不変モデルアーキテクチャを用いて、例題をソフトプロンプトとして表現する選択肢を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:41:43 GMT)
Lovász Meets Lieb-Schultz-Mattis: Complexity in Approximate Quantum Error Correction [3.6] 我々は,AQECの誤り訂正力とコード状態作成の難しさの緊張関係を明らかにする。
短距離の絡み合った状態は局所演算子を介して識別可能である必要があることを示す。
我々のフレームワークは、Lieb-Schultz-Mattis型制約を持つシステムに対して、新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:00:43 GMT)
A Comparative Study of Vision Transformers and CNNs for Few-Shot Rigid Transformation and Fundamental Matrix Estimation [3.6] 視覚変換器(ViT)と大規模畳み込みニューラルネット(CNN)は、事前訓練された特徴表現を通じてコンピュータビジョンを再構築した。
本研究は,1)画像間の2次元剛性変換を推定し,2)ステレオ画像対の基本行列を予測する。
経験的比較分析は、スクラッチからのトレーニングと同様、ViTsは大規模なダウンストリームデータシナリオの洗練時にCNNを上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:18:27 GMT)
Pref-GUIDE: Continual Policy Learning from Real-Time Human Feedback via Preference-Based Learning [3.5] リアルタイムスカラーフィードバックを優先データに変換するフレームワークであるPref-GUIDEを提案する。
Pref-GUIDE 個人は、短いウィンドウ内でのエージェントの挙動を比較することで時間的不整合を緩和する。
Pref-GUIDE Votingは、ユーザの集団間で報酬モデルを集約し、コンセンサス優先を形成することにより、ロバスト性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:55:39 GMT)
Effects of intertube dipole-dipole interactions in nearly integrable one-dimensional $^{162}$Dy gases [3.5] 本研究では, 管内DDIの効果について検討し, 迅速度分布の測定における検討を行った。
これらの補正は平衡状態の特性と急速測定の両方をわずかに変化させる。
しかし、この変更は互いにほぼキャンセルされ、管間DDIが存在しない場合に予測されるものと非常に近い速度分布が測定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:37 GMT)
ActiveMark: on watermarking of visual foundation models via massive activations [3.5] VFMの小さな表現層を微調整して視覚基盤モデルのオーナシップ検証を行う手法を提案する。
提案手法は,非透かしモデルの誤検出の確率が低く,透かしモデルの誤検出の確率が低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:58:27 GMT)
Look-ahead Reasoning with a Learned Model in Imperfect Information Games [3.5] 本稿では,エージェントと環境の相互作用から不完全情報ゲームの抽象モデルを直接学習するアルゴリズムを提案する。
テスト期間中、このトレーニングされたモデルは、ルックアヘッド推論を実行するために使用されます。
LAMIRは十分なキャパシティで正確なゲーム構造を学習し、限られたキャパシティではまだ貴重な抽象化を学習していることを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:26:56 GMT)
CLEAR-IR: Clarity-Enhanced Active Reconstruction of Infrared Imagery [3.5] 本稿では,赤外線ストリームを用いた暗黒環境におけるロバストなロボット認識を実現するための新しいアプローチを提案する。
オブジェクト検出、トラッキング、ローカライゼーションといったハイレベルなタスクを妨げるアクティブエミッターパターンに支配されている。
U-Netベースのアーキテクチャでは、エミッタの入力からクリーンなIR画像を再構成し、画像品質と下流ロボットの性能を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:04:56 GMT)
Adversarial Coevolutionary Illumination with Generational Adversarial MAP-Elites [3.5] QD(Quality-Diversity)アルゴリズムは、振る舞い空間にまたがる多様なハイパフォーマンスなソリューションを見つけ出そうとする。
本稿では,各世代でどの側が進化するかを交互に比較することによって,両面を進化させる共進化QDアルゴリズムであるジェネレーション・アドバイサルMAP-Elites(GAME)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:01:55 GMT)
Embedding-Aware Noise Modeling of Quantum Annealing [3.4] D-WaveのZephyrトポロジにおいて,組込みによるオーバーヘッドとハードウェアノイズを結合するフレームワークを開発した。
本研究は、チェーン安定性と論理カプラの忠実度とのトレードオフを説明する一般的な埋め込み型ノイズ・フレームワークを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:48:25 GMT)
A Brief Note on Cryptographic Pseudonyms for Anonymous Credentials [3.4] 本稿では,暗号と実装の両面から,欧州アイデンティティワレット(EUDIW)アーキテクチャの略を述べる。
クロスカントリーの意思決定者レベルでのコンセンサスを構築するための基盤として、EUDIの偽名のセキュリティとプライバシ要件を概説している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:18:23 GMT)
Challenger-Based Combinatorial Bandits for Subcarrier Selection in OFDM Systems [3.4] 本稿では,マルチユーザダウンリンクにおけるトップmユーザスケジューリングセットの同定について検討する。
作用空間は指数関数的に増大するので、徹底的な探索は不可能である。
チャンピオンアームの現在の推定値のショートリストを維持するためのギャップインデックスフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:48:44 GMT)
Flexible metadata harvesting for ecology using large language models [3.4] 大規模言語モデル(LLM)に基づくメタデータ抽出装置を開発した。
任意のデータセットのランディングページからメタデータを柔軟に抽出する。
既存のメタデータ標準を使用して、これらをユーザ定義の統一フォーマットに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:07:54 GMT)
Can LLMs Detect Ambiguous Plural Reference? An Analysis of Split-Antecedent and Mereological Reference [3.4] LLMは時として曖昧な代名詞の参照を意識している。
解釈の選択において、必ずしも人間の参照に従うとは限らない。
彼らは直接の指示なしに曖昧さを特定するのに苦労している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:32:59 GMT)
IMPACT: Intelligent Motion Planning with Acceptable Contact Trajectories via Vision-Language Models [3.4] IMPACTは、視覚言語モデルを使って環境意味論を推論する新しい動き計画フレームワークである。
3200以上のシミュレーションと200以上の実世界の実験の結果から,IMPACTは乱雑な環境下での効率的な接触リッチな動作計画を可能にすることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:17:38 GMT)
Reinforced Generation of Combinatorial Structures: Applications to Complexity Theory [3.4] 効率的なアルゴリズムの既知の限界を改善する新しい構造を見つけるのにAIのテクニックが役立つかどうかを探索する。
具体的には、AlphaEvolveを使って、a)MAX-CUTの平均ケース硬度とMAX-Independent Setの2つの設定を研究します。
改良された下界は、最大163$のノード上にほぼ極端ラマヌジャングラフを構築することで得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:09:53 GMT)
Recover-LoRA: Data-Free Accuracy Recovery of Degraded Language Models via Low-Rank Adaptation [3.3] 劣化モデルの精度を回復するための軽量・データセット手法であるRecover-LoRAを提案する。
Recover-LoRAは、合成データとロジット蒸留アダプタを使用して、劣化したモデルをその完全精度モデルに整合させる選択的な層上でLoRAを学習する。
以上の結果から,Recover-LoRAはMHAおよびGQA SLMのモデル精度を5-17%回復することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:34:19 GMT)
Deep learning framework for predicting stochastic take-off and die-out of early spreading [3.3] 大規模なアウトブレイクは、人間の社会に重大な脅威をもたらす。
新型コロナウイルスの流行が大きな流行に発展するか、それとも自然に絶滅するかという問題は、いまだに未解決のままだ。
本稿では,初期感染発生が大流行に拡大するかどうかを予測するための最初の体系的枠組みを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:18:47 GMT)
Predictive economics: Rethinking economic methodology with machine learning [3.3] 本稿では, 予測経済学を, 経済学における明確な分析的視点として提唱する。
機械学習に基礎を置いており、因果同定よりも予測精度に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:46:03 GMT)
Ultralytics YOLO Evolution: An Overview of YOLO26, YOLO11, YOLOv8 and YOLOv5 Object Detectors for Computer Vision and Pattern Recognition [3.3] レビューは、最新のリリースであるYOLO26 (YOLOv26)から始まる。
進行はYOLO11で追跡され、そのハイブリッドタスク割り当てと効率重視モジュールが使用される。
本論文は,密接なシーン制限,ハイブリッドCNN-Transformer統合,オープン語彙検出,エッジ認識トレーニングアプローチなど,課題と今後の方向性を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:28:44 GMT)
Language models for longitudinal analysis of abusive content in Billboard Music Charts [3.3] 我々は過去70年間、アメリカのBillboard Chartsから歌(歌詞)を分析してきた。
その結果、1990年以降のポピュラー音楽における明確な内容の顕著な増加が示されている。
プロファン、性的に明示的で、そうでなければ不適切な言語を含む歌詞を持つ歌の流行が高まる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:59:21 GMT)
Unifying Autoregressive and Diffusion-Based Sequence Generation [3.2] 拡散に基づくシーケンス生成モデルに対して,自己回帰型言語モデルで行を曖昧にする重要な拡張を提示する。
個別のトークン位置に異なるノイズスケジュールを割り当てるハイパースケジューリングを導入する。
第二に,吸収過程と一様過程の間に介在する2つのハイブリッドトークン単位のノイズ発生過程を提案し,過去の誤りを解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:09:39 GMT)
Quantum capacity amplification via privacy [3.1] 本稿では,Choi-Jamiolkowski演算子がプライベート状態であるプライベートチャネルを経由した量子容量の超付加性について検討する。
この観点は、プライベート状態のセキュリティ構造と量子容量を結びつけ、シールドシステムの役割を明確にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:35:19 GMT)
Uncertainty-Guided Model Selection for Tabular Foundation Models in Biomolecule Efficacy Prediction [3.1] 本研究では,モデル選択のための不確実性誘導戦略について検討する。
本研究では,直列型特徴量を用いたTabPFNモデルが,最先端の予測器を上回りうることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:25:59 GMT)
Compressed Concatenation of Small Embedding Models [3.1] 本稿では,Matryoshka Representation Learning (MRL) の損失をトレーニングした軽量統一デコーダを提案する。
このデコーダは、高次元の関節表現を低次元空間にマッピングし、ベースモデルを微調整することなく、元の性能の大部分を保存する。
実験の結果,MTEB検索タスクのサブセットでは,コンカットエンコード量子化パイプラインが48倍圧縮係数で元の性能の89%を回復することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:32:54 GMT)
Focused Skill Discovery: Learning to Control Specific State Variables while Minimizing Side Effects [3.0] スキル発見アルゴリズムは、しばしば強化学習問題に存在する自然状態変数を見落とします。
本稿では,これらのスキル発見アルゴリズムを用いて,特定の状態変数をターゲットとし,制御するスキルを学習する一般手法を提案する。
提案手法は,3因子による状態空間のカバレッジ向上,新たな学習能力の開放,下流タスクにおける負の副作用を自動的に回避する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:17:46 GMT)
FreshBrew: A Benchmark for Evaluating AI Agents on Java Code Migration [3.0] 我々は、プロジェクトレベルのJavaマイグレーションでAIエージェントを評価するための新しいベンチマークであるFreshBrewを紹介する。
我々は、いくつかの最先端のLCMをベンチマークし、それらの性能を既存のルールベースのツールと比較する。
228リポジトリのこのベンチマークにおけるAIエージェントの評価は、最高のパフォーマンスモデルである2.5 Gemini Flashがプロジェクトの52.3%を17.5%に移行できることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:39:58 GMT)
Stochastic Approximation Methods for Distortion Risk Measure Optimization [3.0] 本稿では2つの双対表現に基づくDRM最適化の降下アルゴリズムを提案する。
DM形式は3時間スケールのアルゴリズムを用いて量子関数を追跡し、勾配を計算し、決定変数を更新する。
QF形式はより単純な2時間スケールのアプローチを提供し、複雑な量子的勾配推定を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:59:09 GMT)
From Concept to Measurement: A Survey of How the Blockchain Trilemma Is Analyzed [2.9] ブロックチェーントリレンマとブロックチェーンベンチマークに関する文献を体系的にレビューし、メトリクスを通じて構成と運用を合成しました。
私たちは、DoD、スケーラビリティ、セキュリティをキャプチャする15のメトリクスを通じて運用されている12のコンストラクトを特定しました。
この発見は、コンセンサスとステートマシンレプリケーションに依存する分散データベースシステムに対する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:48:45 GMT)
Speculative Automated Refactoring of Imperative Deep Learning Programs to Graph Execution [2.9] 成長を続けるデータセット、特にディープラーニング(DL)システムのサポートは不可欠である。
従来の遅延実行スタイルのDLコードはエラーを起こしやすく、直感的でなく、デバッグが難しい。
より自然なインペラティブなDLフレームワークは、熱心な実行を奨励しているが、実行時のパフォーマンスを犠牲にしている。
本稿では,命令型DL関数をグラフとして効果的かつ効率的に実行できるかどうかを開発者が判断する上で,自動シーケンシャルなアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:57:48 GMT)
FinP: Fairness-in-Privacy in Federated Learning by Addressing Disparities in Privacy Risk [2.8] FinPは、プライバシーリスクの格差に対処するために特別に設計された、新しいフレームワークである。
ソース推論攻撃(SIA)に対する不均等な脆弱性を緩和する
実用性への影響を最小限に抑えて、プライバシの公平性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:45:18 GMT)
Robustness of Vacancy-Bound Non-Abelian Anyons in the Kitaev Model in a Magnetic Field [2.8] 量子スピン液体(QSL)の非アベリア異性体は、フォールトトレラントなトポロジカル量子計算への有望な経路を提供する。
正確に解けるキタエフ・ハニカムモデルでは、そのような粒子は非磁性スピン空孔に結合し、無限小磁場によって非アベリア統計を付与することができる。
強磁性体 (FM) と反強磁性体 (AFM) の2つのモデルにおいて, 磁場の関数として空隙-陽イオン結合エネルギーを計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:02 GMT)
On Limits on the Provable Consequences of Quantum Pseudorandomness [2.7] 量子擬似ランダム性が他のものから構築される可能性は低いことを示すいくつかの証拠を示す。
我々は、1つの量子擬似ランダム性が存在するが、別の擬似ランダム性が存在しない新しい神託世界を研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:38:04 GMT)
Model Predictive Control-Guided Reinforcement Learning for Implicit Balancing [2.6] ヨーロッパでは、利益を追求する責任ある当事者は、日々の指名からリアルタイムで逸脱し、送信システムオペレーターを支援することができる。
本稿では, MPC と RL の相補的強度を組み合わせた MPC 誘導 RL 法を提案する。
2023年のベルギーのバランシングデータを用いて,暗黙的バランシングバッテリ制御問題に対して,提案手法の性能評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:52:27 GMT)
Comparing Contrastive and Triplet Loss: Variance Analysis and Optimization Behavior [2.6] 3重項の損失はクラス内およびクラス間の大きな分散を保ち、学習された表現においてよりきめ細かい区別をサポートすることを示す。
対照的に、対照的な損失はクラス内埋め込みをコンパクトにする傾向があり、微妙な意味的差異が曖昧になる。
対照的な損失が多くの小さな更新を早期に引き起こすのに対して、トリプルト損失はより少ないがより強力な更新を発生させ、ハードな例での学習を持続させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:19:04 GMT)
Vision Transformer for Transient Noise Classification [2.6] LIGOデータのグリッチを,最初の段階から22の既存クラスに分類し,O3aから2のノイズクラスを追加することを目的としている。
我々は92.26%の分類効率を達成し、重力波検出の精度を向上させるためにビジョントランスフォーマーの可能性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:54:44 GMT)
Perfect AI Mimicry and the Epistemology of Consciousness: A Solipsistic Dilemma [2.6] 人工知能の進歩は、私たちが意識とみなす基礎を再検討する必要がある。
AIシステムは、人間の振る舞いと高い忠実さとの相互作用をますます模倣するので、「完璧な模倣」という概念は、仮説から技術的に実証可能な人間のシフトと経験的に区別できない存在である。
本稿では,このような発達が心認識の実践の整合性に根本的な課題をもたらすことを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:44:55 GMT)
Large Language Models Preserve Semantic Isotopies in Story Continuations [2.5] 我々は5つの大言語モデル(LLM)で完成した1万個のROCStoriesプロンプトを用いてストーリー継続実験を設計する。
まず、GPT-4oが言語ベンチマークからアイソトピーを抽出し、生成したストーリーに適用する能力を検証する。
次に, アイソトピーの構造的(被覆, 密度, 広がり)と意味的特性を分析し, 完備化による影響を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 00:03:12 GMT)
Efficient Two Photon Generation from an Atom in a Cavity [2.4] 2光子状態は、メトロジー、リソグラフィ、通信などの量子技術に必須である。
2光子生成の主要な方法の1つはパラメトリックダウンコンバージョンに基づいているが、これは低効率とフットプリントに悩まされている。
この研究は、二重共振共振器内のエミッタからの2光子生成という、別のアプローチの詳細な研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:31:09 GMT)
Semantic Clustering of Civic Proposals: A Case Study on Brazil's National Participation Platform [2.4] 本稿では,BERとシード語を組み合わせたアプローチと,大規模言語モデルによる自動検証を提案する。
最初の結果は、生成したトピックは、最小限の人的労力で、一貫性があり、制度的に整合していることを示している。
この手法により、政府は大量の市民入力を公共政策のための実行可能なデータに変換することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:19:22 GMT)
Testing Low-Resource Language Support in LLMs Using Language Proficiency Exams: the Case of Luxembourgish [2.4] 本研究では,ルクセンブルク語に対する評価ツール等の言語習熟度試験の実施可能性について検討した。
ClaudeやDeepSeek-R1のような大規模モデルは一般的に高いスコアを得るが、小さなモデルは弱い性能を示す。
また、ルクセンブルク語における他のNLPタスクのパフォーマンスを予測するために、そのような言語試験におけるパフォーマンスが利用できることも見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:36:33 GMT)
Curiosity-Driven Co-Development of Action and Language in Robots Through Self-Exploration [2.3] ヒトの幼児は言語と行動を共同開発し、最小限の学習例から顕著な一般化能力を達成する。
本研究では,ロボットが命令文に対応するさまざまな動作を学習するシミュレーション実験を通じて,この問題に対処する。
提案手法は,能動推論フレームワークと強化学習を統合し,好奇心駆動型発達学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:53:39 GMT)
Graph-based Tabular Deep Learning Should Learn Feature Interactions, Not Just Make Predictions [2.3] 本稿では、GTDLは予測中心の目的を超えて、特徴的相互作用の明示的な学習と評価を優先すべきである、と論じる。
本研究では,既存のGTDL法では意味のある特徴の相互作用を再現できないことを示す。
我々は、ドメイン理解に根ざした解釈可能で信頼性の高いGTDLシステム構築の基盤として、構造認識モデリングへのシフトを求める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:16:42 GMT)
Bio-Inspired Robotic Houbara: From Development to Field Deployment for Behavioral Studies [2.3] 本稿では, 次世代のバイオインスパイアされたロボットプラットフォームについて紹介する。
このシステムは、高解像度構造光3Dスキャン、パラメトリックCADモデリング、調音3Dプリンティング、UVテクスチャビニール仕上げを組み合わせた、完全にデジタル化された複製可能な製造ワークフローを導入している。
6輪のロッカーボギーシャシーは砂地や不規則な地形の移動を安定させる一方、NVIDIA JetsonモジュールはリアルタイムのRGBと熱知覚を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:05:46 GMT)
The tetrahedral Horn problem and asymptotics of U(n) 6j symbols [2.3] ホーンの問題は、固有値 $(a,b,c,d,e,f)$ of Hermitian matrices $(A,B,C,D,E,F)$ を特徴づけることである。
本稿では,テトラシェドラ固有値 $(a,b,c,d,e,f)$ of Hermitian matrices $(A,B,C,D,E,F)$ of a tetrahedron。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:00:25 GMT)
Data-Driven Performance Guarantees for Classical and Learned Optimizers [2.3] 連続最適化アルゴリズムの性能を解析するためのデータ駆動型手法を提案する。
パラメトリック最適化問題のファミリーを解くために古典と学習を研究した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:30:05 GMT)
Fitted value iteration methods for bicausal optimal transport [2.2] We developed a fit value iteration (FVI) method to compute bicausal optimal transport (OT)。
動的プログラミングの定式化に基づいて、FVIは関数クラスを採用し、二元関数の値関数を近似する。
本研究では, 適切な構造を持つ多層ニューラルネットワークが, サンプル複雑性証明に必要な重要な仮定を満たすことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:35:15 GMT)
The NPA hierarchy does not always attain the commuting operator value [2.2] 非局所ゲームの可換作用素値が1/2より厳密に大きいかどうかを決定できない。
非局所ゲームの可換演算子値が1/2より厳密に大きいかどうかを決定できないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:46:44 GMT)
Generating Findings for Jaw Cysts in Dental Panoramic Radiographs Using GPT-4o: Building a Two-Stage Self-Correction Loop with Structured Output (SLSO) Framework [2.2] 本研究は,OpenAI GPT-4oのマルチモーダル機能を利用して,歯科用パノラマX線写真で顎嚢胞所見を自動生成する。
画像入力, 解析, 構造化データ生成, 歯数抽出, 整合性検査を含む, 22例の顎嚢胞に対して10段階法を施行した。
提案したSLSOフレームワークは多くの項目の出力精度を66.9%、33.3%、および28.6%の改善率で改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:02:39 GMT)
A Probabilistic Basis for Low-Rank Matrix Learning [2.1] 我々は密度$f(X)propto e-lambdaVert XVert_*$を用いて分布を研究し、その基本属性の多くを微分幾何学を用いて解析的に抽出可能であることを発見した。
これらの事実を利用して低ランクベイズ推論のための改良MCMCアルゴリズムを設計し、ペナルティパラメータを$lambda$で学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:26:56 GMT)
Multilingual Dataset Integration Strategies for Robust Audio Deepfake Detection: A SAFE Challenge System [2.1] SAFE Challengeは3つのタスクにわたる合成音声検出を評価する。
本研究では, 自己教師型学習フロントエンド, トレーニングデータ構成, 音声長設定を, 堅牢なディープフェイク検出のために検討する。
我々は第1タスク(修正されていない音声検出)と第3タスク(洗浄された音声検出)の両方において第2位を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:27:44 GMT)
From paintbrush to pixel: A review of deep neural networks in AI-generated art [2.1] 本稿では,AI生成技術開発に利用されてきた深層ニューラルネットワークアーキテクチャとモデルについて検討する。
古典的畳み込みネットワークから最先端拡散モデルまで、この分野のキープレーヤーについて検討する。
この論文は、AI生成技術の現状に関する技術的な説明と洞察の独特なブレンドによって、アートとコンピュータ科学の相互作用を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:33:24 GMT)
Expander qLDPC Codes against Long-range Correlated Errors in Memory [2.1] 長距離相関誤差に対する一定の空間オーバーヘッドを用いた耐故障性は重要な実用的問題である。
我々は、平方根距離qLDPC符号に対して同様の結果を示し、符号レートの観点からノイズ閾値を明示的に表現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:51:09 GMT)
QuantumBoost: A lazy, yet fast, quantum algorithm for learning with weak hypotheses [2.1] 本稿では,機械学習における意思決定品質向上のためのアルゴリズムQuantumBoostを紹介する。
まず、量子アルゴリズムを用いて近似的なブレグマン射影を高速に計算する。
第二に、これを遅延プロジェクション戦略と組み合わせます。
我々の知る限り、QuantumBoostは古典的または量子的なアルゴリズムであり、ブースティングの文脈で遅延プロジェクション戦略をうまく採用した最初のアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:56:05 GMT)
Leveraging Foundation Models for Multimodal Graph-Based Action Recognition [2.1] 動的視覚符号化のためのビデオMAEとコンテキストテキスト埋め込みのためのBERTを統合したグラフベースのフレームワークを提案する。
提案手法は,多様なベンチマークデータセット上で,最先端のベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:26:55 GMT)
Social bias is prevalent in user reports of hate and abuse online [2.1] ヘイトと虐待のフラグ付けにおける社会的偏見の程度について,4つの異なるグループ間文脈で検討した。
全体として、参加者は虐待を確実に報告し、各研究の虐待的コメントの約半数が報告された。
しかし、社会的偏見が広まっており、アウトグループ指向の悪用はアウトグループ指向の悪用よりも遥かに大きくフラグ付けされていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:27:19 GMT)
Asynchronous Federated Stochastic Optimization for Heterogeneous Objectives Under Arbitrary Delays [2.0] underlineAsynchunderlineRonous underlineExact underlineAveraging (textscAREA)
textscAREAは勾配推定よりもモデル残差を通信し、勾配反転への露出を減らす。
最初は、最低または最大ではなく、平均的なクライアント更新頻度でスケールするレートを取得しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:53:25 GMT)
Learning to Play Piano in the Real World [2.0] 我々は,学習アプローチを生かした最初のピアノ演奏ロボットシステムを開発し,実世界における器用なロボットに展開する。
具体的には,Sim2Realを用いて,実世界のデキスタスロボットに学習ポリシーをデプロイする前に,強化学習を用いてシミュレーションのポリシーを訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:42:53 GMT)
Anomaly-Aware YOLO: A Frugal yet Robust Approach to Infrared Small Target Detection [1.9] Anomaly-Aware YOLO (AA-YOLO) はその検出ヘッドに統計的異常検出テストを統合する。
小さなターゲットを背景に対して予期せぬパターンとして扱うことで、AA-YOLOは誤警報率を効果的に制御する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:13:56 GMT)
MICROTRIPS: MICRO-geography TRavel Intelligence and Pattern Synthesis [1.9] 本研究では、旅行行動の詳細な評価を通じて、都市交通計画を強化するための新しい小面積推定手法を提案する。
提案手法は,マイクロデータファイルと機械学習を用いて,小地域における代表的な合成人口の移動行動を予測することによって,4段階の旅行モデルを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:50:56 GMT)
Relevance-Aware Thresholding in Online Conformal Prediction for Time Series [1.9] オンラインコンフォーマル予測(OCP)は、時間とともにデータ分散がシフトする問題に対処するオプションである。
本稿では,2値評価(内/外)をより広範な機能クラスに置き換えることにより,しきい値更新ステップの強化を提案する。
このアプローチは、急激な閾値変化を防止し、予測間隔を狭める可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:51:20 GMT)
Beyond Monolithic Rewards: A Hybrid and Multi-Aspect Reward Optimization for MLLM Alignment [1.9] 相補的な報酬パラダイムを統合するハイブリッド報酬モデリングフレームワークを提案する。
ハイブリッドおよびマルチアスペクト報酬モデルを適用する際に、異なるマルチモーダルベンチマーク間で一貫した改善を示す。
3Bファミリーで最高のパフォーマンスモデルでは、一般および数学の推論タスクで平均9.5%の改善を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:53:23 GMT)
Variational Gaussian Approximation in Replica Analysis of Parametric Models [1.8] パラメトリックモデルにおける推論と学習のレプリカ法を再検討する。
大正規形式における複製系に対する変分ガウス近似を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:42:38 GMT)
Towards Sustainable and Secure Reuse in Dependency Supply Chains: Initial Analysis of NPM packages at the End of the Chain [1.8] 依存関係のサプライチェーンの終端にある責任を負う依存関係のないパッケージについて調査する。
NPMパッケージに最も依存しているものの最初の分析は、これらの重要な依存関係チェーンのかなりの部分を占めるチェーンのエンド・オブ・チェーン・パッケージであることを示している。
これらのパッケージは、持続的でセキュアなプラクティスで、依存性エコシステムの不確実なメリットを、戦略的再利用とバランスをとるための重要な教訓を明らかにしている、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:28:38 GMT)
Maximum mean discrepancies of Farey sequences [1.8] クラスは、少なくとも1-半の順序のすべてのマトエルン核を含む。
このクラスは、少なくとも半順序のすべてのマトエルン核を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:26:44 GMT)
ExposureEngine: Oriented Logo Detection and Sponsor Visibility Analytics in Sports Broadcasts [1.7] 本稿では,可視化分析の精度向上を目的としたエンドツーエンドシステムであるExposureEngineを紹介する。
本手法は,画面上の向きに関係なく,各ロゴに幾何学的に適合するオリエントバウンディングボックス (OBB) を推定する。
本モデルでは, 平均精度0.859, 精度0.96, リコール0.87を実現し, ロゴのローカライズ性能が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:11:53 GMT)
No-reference Quality Assessment of Contrast-distorted Images using Contrast-enhanced Pseudo Reference [1.7] コントラスト歪み画像に対する非参照画像品質評価(NR-IQA)尺度を提案する。
コントラスト強調アルゴリズムを用いて、実際の参照画像と視覚的に近い擬似参照画像を生成する。
コントラスト強調アルゴリズムを選択することができる分類ネットワークを訓練するために、コントラスト強調画像の大規模なデータセットを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:32:48 GMT)
Constructions of Efficiently Implementable Boolean Functions with Provable Nonlinearity/Resiliency/Algebraic Immunity Trade-Offs [1.7] 効率よく実装可能なブール関数の族について述べる。
家族はレジリエンス、非線形性、および代数免疫の間の証明可能なトレードオフを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:57:51 GMT)
Quantum walk search based edge detection of images [1.7] 本稿では,この高度な量子ウォーク探索アルゴリズムによる画像テクスチャのエッジ検出手法を提案する。
我々の量子ウォーク探索アルゴリズムは、画像エッジの検出において高い成功率を示す。
1次元量子ウォークサーチを用いたQiskit回路の小型実装が実施されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:15:18 GMT)
Evaluating LLMs for Demographic-Targeted Social Bias Detection: A Comprehensive Benchmark Study [1.7] 汎用AIモデルのトレーニングに使用される大規模なウェブスクレイプテキストコーパスは、しばしば有害な人口統計学的対象の社会的バイアスを含んでいる。
本稿では、人口統計学的対象の社会的偏見を検出するためのLCMの能力を評価するための、英語テキストを対象とした総合的な評価フレームワークを提案する。
次に,学習の促進,文脈内学習,微調整など,スケールとテクニックをまたいだモデルを用いて,体系的な評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:45:32 GMT)
UnitTenX: Generating Tests for Legacy Packages with AI Agents Powered by Formal Verification [1.7] UnitTenXは、レガシーコードのユニットテストを生成するように設計された最先端のオープンソースAIマルチエージェントシステムである。
本研究は,高品質なテスト生成と潜在的な問題の同定において,このアプローチの有効性を実証するものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:08:23 GMT)
Smart Hiring Redefined: An Intelligent Recruitment Management Platform [1.6] 伝統的な採用モデルは、企業による正確な人材獲得の需要の増大に苦慮している。
採用プロセスを最適化するための重要なツールとして、インテリジェントな採用管理システムは、現代の組織的タレント戦略において欠かせない要素となっている。
これらのシステムは、大量の履歴書の迅速な解析、候補者の位置へのインテリジェントなマッチング、面接プロセスの自動スケジューリングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:11:53 GMT)
Human + AI for Accelerating Ad Localization Evaluation [1.6] 本稿では,自動化されたコンポーネントと人間の監視を組み合わせることで,広告のローカライゼーションの複雑さに対処する構造的フレームワークを提案する。
これは、シーンテキストの検出、塗装、機械翻訳(MT)、特にアドローカライゼーション評価を加速するためのテキスト再構成を統合する最初の作業である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:30:41 GMT)
Language Models Surface the Unwritten Code of Science and Society [1.6] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)が人間のバイアスをどのように受け継がれるかを研究する研究コミュニティに呼びかける。
本稿では,科学のケーススタディを通じて,ピアレビューに隠されたルールを明らかにする概念的枠組みを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:09:02 GMT)
Functional vs. Object-Oriented: Comparing How Programming Paradigms Affect the Architectural Characteristics of Systems [1.6] 本研究ではオブジェクト指向プログラミング(OOP)や関数型プログラミング(FP)がソフトウェアシステムのアーキテクチャ特性に与える影響を比較検討する。
Kotlin(OOP用)とScala(FP用)で開発されたDigital Walletシステムの設計と実装について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:44:34 GMT)
Latent Uncertainty Representations for Video-based Driver Action and Intention Recognition [1.6] 本稿では,最終層確率的深層学習(LL-PDL)手法の代替として,アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)インスタンスを検出する方法を提案する。
我々は,潜伏不確実性表現(LUR)とリパルストレーニングされたLUR(RLUR)アプローチを,ビデオベースドライバアクションと意図認識データセットの8つのPDL手法に対して評価した。
以上の結果から,LURとRLURは,他のLL-PDL手法と同等の分布内分類性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:50:02 GMT)
Multi-Turn Human-LLM Interaction Through the Lens of a Two-Way Intelligibility Protocol [1.6] 本稿では,エージェント間のインタラクションのための抽象的プロトコルに基づく,より構造化されたアプローチについて検討する。
このプロトコルは"双方向のインテリジェンス"の概念によって動機付けられ、通信有限状態マシンのペアによってモデル化される。
その結果,人間-LLM相互作用における一方向および二方向のインテリジェンスを捕捉するプロトコルの能力を支持する証拠が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:15:07 GMT)
Characterization of permutation gates in the third level of the Clifford hierarchy [1.6] 我々はクリフォード階層の第3レベルにおける置換ゲートを特徴づける。
corollary として、階段形式で非半クリフォード置換ゲートの族を$U_k_kgeq 3$ で構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:28:35 GMT)
MoME: Estimating Psychological Traits from Gait with Multi-Stage Mixture of Movement Experts [1.5] 本稿では,2次元ポーズとして表現された歩行シーケンスから心理的属性をマルチタスクで予測するためのマルチステップ・ミックス・オブ・エキスパート(MoME)アーキテクチャを提案する。
MoMEは4段階の複雑さで歩行サイクルを処理し、軽量な専門家モデルを用いて行動的特徴を抽出する。
提案手法は最先端歩行分析モデルより優れており,37.47%の重み付きF1スコア,44.6%の被験者で達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:58:43 GMT)
Generative transformations and patterns in LLM-native approaches for software verification and falsification [1.5] より規律のあるエンジニアリングプラクティスに向けた基本的なステップは、コア機能単位生成変換の体系的な理解である、と我々は主張する。
まず、素早い相互作用を概念的シグネチャに抽象化する、生成変換のきめ細かい分類法を提案する。
我々の分析は分類学の有用性を検証するだけでなく、戦略的ギャップや相互関係も明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:35:53 GMT)
Attention-Enhanced Prototypical Learning for Few-Shot Infrastructure Defect Segmentation [1.4] ディープラーニングベースのインフラストラクチャ検査アプリケーションには,セマンティックセマンティックセマンティクスが不可欠だ。
提案する拡張特徴ピラミッドネットワーク(E-FPN)フレームワークは,変圧器および下水道の欠陥カテゴリのセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのものである。
我々のフレームワークは、新しいトレーニングデータに制限のあるインフラ検査システムにおいて、新しい欠陥タイプに迅速に対応する必要性に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:33:31 GMT)
Practical Secure Delegated Linear Algebra with Trapdoored Matrices [1.4] 最も重い計算は、第2のパーティが所有するサーバで行われる。
これによりデータのプライバシが低下し、データ公開計算への関心が高まる。
我々は、高速かつデータ公開のデリゲート線型代数に対する自然効率性とセキュリティデシダータを述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:07:36 GMT)
Pivotal CLTs for Pseudolikelihood via Conditional Centering in Dependent Random Fields [1.4] N-1/2sum_i=1N c_i(g(sigma_i)-mathbbE_N[g(sigma_i)|sigma_j,jneq i])$$ ここでは、依存確率場から$(sigma_j,ldots,sigma_N)をサンプリングする。
従属確率場における擬似的推論の最大化のための一般的な枠組みを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:06:45 GMT)
ERDE: Entropy-Regularized Distillation for Early-exit [1.3] ディープニューラルネットワークは、比較的高い効率で画像分類における最先端のパフォーマンスを実証している。
ディープニューラルネットワークは計算コストが高く、しばしばリアルタイムやエッジアプリケーションでは実用的ではない。
提案手法は, 早期出口と知識蒸留という, 確立された2つの最適化手法を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:45:41 GMT)
RevMine: An LLM-Assisted Tool for Code Review Mining and Analysis Across Git Platforms [1.3] RevMineは、大規模な言語モデル(LLM)を使用して、コードレビューマイニングパイプライン全体を合理化します。
認証、エンドポイント発見、自然言語駆動のデータ収集を通じてユーザをガイドする。
ユーザ定義フィルタやLLM推論パターンに基づいた定量分析と定性解析の両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:22:10 GMT)
From Actions to Kinesics: Extracting Human Psychological States through Bodily Movements [1.3] 本稿では3次元骨格関節データから人間の活動のコミュニケーション機能を推定するキネシクス認識フレームワークを提案する。
Dyadic User EngagemenT データセットで得られた結果は、この手法により、スケーラブルで、正確で、人間中心の行動モデリングが可能になることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:31:53 GMT)
Semantic Similarity in Radiology Reports via LLMs and NER [1.2] 放射線医学報告の評価は放射線医の訓練において重要な部分であり、診断精度の確保に重要な役割を果たしている。
予備報告と最終報告のセマンティックな差異を識別することは、訓練ツールとして、臨床知識のギャップを明らかにするためにも不可欠である。
放射線学におけるAIは急速に発展している分野であるが、専門知識を必要とするため、大規模言語モデル(LLM)の適用は依然として困難である。
Llama-EntScore は Llama 3.1 と NER の組み合わせとチューナブルウェイトを組み合わせた意味的類似性スコア法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:04:39 GMT)
CodeFormer++: Blind Face Restoration Using Deformable Registration and Deep Metric Learning [1.2] CodeFormer++は、アイデンティティを保ちながら、高品質な顔復元のための生成前駆体の有用性を最大化する、新しいフレームワークである。
筆者らは,(1) 生成顔と復元顔とを意味的に整合させる学習型変形可能な顔登録モジュール,(2) 生成顔のテクスチャを動的に抽出し,保存した顔の質を高めるためのテクスチャガイド付き復元ネットワーク,(3) 情報的正負のサンプルとBFRの深部メートル法学習の統合により,識別・保存・生成機能の融合を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 00:53:50 GMT)
VITA: Variational Pretraining of Transformers for Climate-Robust Crop Yield Forecasting [1.1] 現在のAIモデルは、収穫が歴史的傾向から逸脱した場合、体系的に過小評価される。
大規模な衛星による気象データセットから表現を学習する変分事前学習フレームワークであるVITAを紹介する。
VITAは合衆国のコーンベルトにある733の郡に適用され、トウモロコシと大豆の収量を予測する最先端のパフォーマンスを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:27:56 GMT)
TeMFpy: a Python library for converting fermionic mean-field states into tensor networks [1.1] TeMFpyはフェルミオン平均場状態を有限または無限行列積状態(MPS)に変換するPythonライブラリである。
TeMFpyには、Slater行列式とPfaffian状態の両方に対する新しい、効率的で、理解しやすいアルゴリズムが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:49 GMT)
AutoPDL: Automatic Prompt Optimization for LLM Agents [1.1] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のための優れたエージェント構成の自動検出手法であるAutoPDLを提案する。
本稿では,PDLプロンプト言語を用いた共通的なプロンプトパターンを実装したライブラリを紹介する。オートPDLソリューションは,このライブラリを用いた人間可読性,編集性,実行可能なPDLプログラムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:10:56 GMT)
BanglaLlama: LLaMA for Bangla Language [1.1] バングラ語は世界で5番目に大きな言語であるが、依然として「低リソース」言語である。
既存の事前訓練された言語モデルは、しばしばBangla Language Processing (BLP)タスクでうまく機能するのに苦労する。
本稿では,224kサンプルからなる2つの高品質翻訳バングラインストラクションデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:11:26 GMT)
Fine-Tuned CNN-Based Approach for Multi-Class Mango Leaf Disease Detection [1.1] 本研究は,マンゴー葉病のマルチクラス同定のための,事前学習した5つの畳み込みニューラルネットワーク,DenseNet201,InceptionV3,ResNet152V2,SeResNet152,Xceptionの性能について検討した。
DenseNet201は最高の結果を出し、99.33%の精度を達成し、個々のクラスに対して一貫して強力なメトリクスを出力した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:47:26 GMT)
JSON Whisperer: Efficient JSON Editing with LLMs [1.1] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語コマンドを通じて文書を修正できるが、現在のアプローチでは、編集毎に構造全体を再生し、計算の効率が低下する。
提案するWhispererは,完全なドキュメントではなく,必要な修正のみを表現したRFC 6902の差分パッチを生成するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:36:46 GMT)
Filling of incomplete sinograms from sparse PET detector configurations using a residual U-Net [1.0] 長軸視野PETスキャナは、従来のPETスキャナと比較して視野と感度が向上する。
大幅なコストは、拡張カバーシステムに必要な高密度に充填された光検出器に関係している。
代替のスパースシステム構成が提案されており、標準的なPETシステムと同様の検出器コストで視野内PET設計を拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:47:47 GMT)
Read the Room: Inferring Social Context Through Dyadic Interaction Recognition in Cyber-physical-social Infrastructure Systems [1.0] サイバー物理社会基盤システムは、CPSを社会的目的に合わせることを目的としている。
本稿では,実世界のデータを用いた人間の対話の認識について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:40:22 GMT)
ReactDiff: Fundamental Multiple Appropriate Facial Reaction Diffusion Model [1.0] 多様な顔反応を生成するための新しい時間拡散フレームワークであるReactDiffを提案する。
私たちの重要な洞察は、もっともらしい人間の反応は、時間の経過とともに滑らかさとコヒーレンスを示すということです。
提案手法は, 最先端の反応品質を達成し, 多様性と反応適性に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:30:40 GMT)
Improving IR-based Bug Localization with Semantics-Driven Query Reduction [0.9] 我々は、バグレポートに対してソフトウェアバグをローカライズするための新しいアプローチであるIQLocを提案する。
我々は、トランスフォーマーベースのモデルのプログラム意味論的理解を活用して、コードの不確実性を推論する。
IQLocは、スタックトレースを持つバグレポートの91.67%、コード要素を含むバグレポートの72.73%、自然言語の記述のみを含むバグレポートの65.38%を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:43:38 GMT)
Intrinsically Quantum Effects of Axion Dark Matter are Undetectable [0.9] 我々は、アクシオン場が古典的な記述が完全にない量子状態である可能性があることを示したが、現実的な検出器はその違いを理解できない。
本研究は,モード平均化や少量のノイズによって本質的に量子効果が洗い流され,アキション結合の弱さにより著しく抑制されていることを示す。
我々の研究は、常にアクシオンダークマター効果の古典的なアナログが存在するべきであり、他の波(ウルトラライト)ダークマター候補にまで拡張し、エキゾチックダークマター状態の効果を計算する一般的な方法を与えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:00 GMT)
A survey on the impact of emotions on the productivity among software developers [0.9] ソフトウェア開発に関連する時間的プレッシャーは、開発者の感情状態の低下につながることが多い。
本研究の目的は,感情状態と認知的生産性の関係の強さと方向を決定することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:22:56 GMT)
Randomness from causally independent processes [0.9] 一対の因果独立なプロセスがおそらく相関した入力に作用し、ランダムな出力 X と Y を生成する。
プロセスが十分な量のランダム性を生み出すと仮定すると、X と Y から一様ランダム性を引き出すことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:03 GMT)
Forecasting-Based Biomedical Time-series Data Synthesis for Open Data and Robust AI [0.8] 本稿では,先進的な予測モデルに基づく生医学的時系列データ生成のためのフレームワークを提案する。
これらの合成データセットは、実データの本質的時間的およびスペクトル的特性を保存している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:32:10 GMT)
A Unified Optimization Framework for Multiclass Classification with Structured Hyperplane Arrangements [0.8] 本稿では,超平面の配置に基づくマルチクラス分類のための新しい数学的最適化モデルを提案する。
提案手法は,誤分類エラーを最小限に抑えつつ,クラス分離を最大化するコアサポートベクターマシン(SVM)のパラダイムを保っている。
非線形決定境界の構築を可能にするカーネルベースの拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:26:56 GMT)
A Study on Malicious Browser Extensions in 2025 [0.8] 本稿は,Mozilla Firefox と Chrome を中心に,悪意あるブラウザエクステンションの2025 年の進化する脅威状況について考察する。
私たちの研究はFirefoxとChromeのセキュリティメカニズムを回避し、悪意のあるエクステンションをMozilla Add-ons StoreとChrome Web Store内で開発、公開、実行することが可能であることを実証しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:23:34 GMT)
Stiff Circuit System Modeling via Transformer [0.8] そこで我々は,現在最先端のトランスフォーマーモデルであるCrossformerを用いて時系列予測タスクを提案する。
クロスフォーマーの時間的表現能力と機能抽出の強化を利用して,幅広い入力条件に対する回路応答の予測精度の向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:13:45 GMT)
Where Did It All Go Wrong? A Hierarchical Look into Multi-Agent Error Attribution [0.7] 本稿では,階層的文脈表現,客観分析に基づく評価,コンセンサス投票を組み合わせた新しいアルゴリズムECHOを提案する。
実験の結果,ECHOは様々なマルチエージェントインタラクションシナリオにおいて既存手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:07:13 GMT)
Data and Context Matter: Towards Generalizing AI-based Software Vulnerability Detection [0.7] VulGateは、先行データセットの欠点を緩和するアートデータセットの高品質な状態である。
また、複数のエンコーダのみおよびデコーダのみのモデルを導入し、ベンチマークする。
我々のモデルは、ベンチマークBigVulデータセットでのリコールの改善を textbf6.8% で達成し、目に見えないプロジェクトでは他よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:18:35 GMT)
Detection of long-range coherence in driven hot atomic vapors by spin noise spectroscopy [0.7] 二つの光場によって駆動される熱水性ルビジウム原子の動的特徴について検討した。
場は2つの超微細なレベルの中で複数のゼーマン状態を共鳴的に駆動し、周波数空間におけるカスケード-$ランボーダ$のような構造をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:48:26 GMT)
Minima and Critical Points of the Bethe Free Energy Are Invariant Under Deformation Retractions of Factor Graphs [0.6] グラフィカルモデル、因子グラフ、より一般的なエネルギーベースモデルでは、変数間の相互作用はグラフ、ハイパーグラフ、あるいは最も一般的な場合、部分的に順序付けられた集合 (poset) によって符号化される。
そのような確率的モデルに対する推論は、相互作用の基盤構造におけるサイクルによって正確には実行できない。
一般グラフ、ハイパーグラフ、および有限個の変数を持つポーズに対するこれらの臨界点の完全な特徴づけは、まだ未解決の問題である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:16:31 GMT)
PACER: Physics Informed and Uncertainty Aware Climate Emulator [0.6] 比較的軽量な2.1MパラメータであるPACERを提案する。
PACERは様々な空間解像度と物理に基づく気候モデルで訓練されている。
PACERのエミュレーション性能は,20の気候モデルにおいて,関連するベースラインよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:35:00 GMT)
RowDetr: End-to-End Crop Row Detection Using Polynomials [0.6] RowDetrは、精密農業における行検出のための効率的なエンドツーエンドのトランスフォーマーベースのニューラルネットワークである。
システムは優れた性能を示し、F1スコアは0.74まで、レーン位置偏差は0.405まで低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:12:59 GMT)
Quantum generative model on bicycle-sharing system and an application [0.6] 我々は、観測シーケンスに量子時間進化を適合させて時系列データを解析する新しい量子機械学習モデルを用いる。
オンデマンドポートに自転車を積極的に追加することが、システム全体のレンタル数に与える影響をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:02:13 GMT)
Safe and Compliant Cross-Market Trade Execution via Constrained RL and Zero-Knowledge Audits [0.6] 本稿では、厳格なコンプライアンスの実施と実行品質のバランスをとるクロスマーケットアルゴリズムトレーディングシステムを提案する。
アーキテクチャは、高レベルプランナー、強化学習実行エージェント、独立コンプライアンスエージェントを含む。
対t検定による95%信頼度レベルへの影響を報告し,CVaRによる尾部リスクの検討を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:52:12 GMT)
KEEP: Integrating Medical Ontologies with Clinical Data for Robust Code Embeddings [0.6] KEEP(Knowledge Preserving and Empirically refined Embedding Process)は、知識グラフの埋め込みと臨床データからの適応学習を組み合わせた効率的なフレームワークである。
KEEPは,意味的関係の把握や臨床結果の予測において,従来の言語モデルに基づくアプローチよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:27:54 GMT)
AWARE, Beyond Sentence Boundaries: A Contextual Transformer Framework for Identifying Cultural Capital in STEM Narratives [0.6] AWAREは、この微妙なタスクに対するトランスフォーマーモデルの認識を改善するためのフレームワークである。
入力の特性を明示的に認識させることにより、AWAREはマクロF1において2.1ポイントの強いベースラインを上回ります。
この研究は、物語の文脈に依存するあらゆるテキスト分類タスクに対して、堅牢で一般化可能な方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:19:57 GMT)
Detailed Aerial Mapping of Photovoltaic Power Plants Through Semantically Significant Keypoints [0.6] 太陽光発電(PV)発電プラントの最適運転および保守には,高精度かつ最新のモデルが不可欠である。
本研究は,航空概要画像に基づくPVプラントマッピングの新しいアプローチを提案する。
提案手法は, 個々のPVモジュールのレベルまで詳細なモデリングを実現するために, 発電プラントの構造的レイアウトを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:25:03 GMT)
ModernBERT + ColBERT: Enhancing biomedical RAG through an advanced re-ranking retriever [0.5] 我々は、ColBERTv2遅延相互作用モデルを用いて、高速な初期候補検索のための軽量なModernBERT双方向エンコーダを開発した。
検索モジュールの解析により,ColBERT再ランカの正の影響が確認され,Recall@3が最大4.2ポイント向上した。
我々のアブレーション研究では、この性能が、レトリバーと再ランカを整列する関節細調整プロセスに極めて依存していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:34:55 GMT)
Spec2Control: Automating PLC/DCS Control-Logic Engineering from Natural Language Requirements with LLMs - A Multi-Plant Evaluation [0.5] 大型言語モデル (LLMs) はDCS制御ロジックの生成に役立ち、商用の通信ツールとなった。
自然言語のユーザ要求から直接グラフィカルな制御ロジックを生成するための,高度に自動化されたLLMワークフローであるSpec2Controlを紹介した。
10のコントロールナラティブと65の複雑なテストケースを備えたオープンデータセットを用いた実験は、Spec2Controlがコントロール戦略をうまく識別でき、98.6%の正確なコントロール戦略接続を自律的に生成でき、94-96%の人的労働を節約できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:21:42 GMT)
Do Superpixel Segmentation Methods Influence Deforestation Image Classification? [0.5] ForestEyesプロジェクトは、市民科学と機械学習を組み合わせて熱帯林の森林破壊を検出する。
伝統的に、分割法としてSimple Linear Iterative Clustering (SLIC)アルゴリズムが採用されている。
近年の研究では、他のスーパーピクセルベースの手法がリモートセンシング画像セグメンテーションにおいてSLICより優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:46:17 GMT)
What Makes AI Applications Acceptable or Unacceptable? A Predictive Moral Framework [0.5] 我々は、個人的および組織的な文脈にまたがる100のAIアプリケーションの包括的な分類を使用する。
参加者の集団判断では、適用範囲は極めて受け入れがたいものから完全に受け入れられるものまで様々であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:20:39 GMT)
Backing the Wrong Horse: How Bit-Level Netlist Augmentation can Counter Power Side Channel Attacks [0.5] 処理データに対する消費電力の依存はCMOS回路の脆弱性として知られている。
電力ベースのサイドチャネル攻撃は、暗号アルゴリズムの実装から秘密鍵などの機密情報を抽出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:45:00 GMT)
Tables Guide Vision: Learning to See the Heart through Tabular Data [0.4] コンピュータビジョンの手法は、通常、ペア化されたモダリティを整列する同じイメージまたはマルチモーダル事前訓練戦略の拡張ビューに依存する。
これは、心疾患のリスクや患者の予後を評価する上で、人口統計学的および臨床的属性が重要な役割を果たす、心臓医学のような医療画像領域において特に重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:19:20 GMT)
Teacher-Student Guided Inverse Modeling for Steel Final Hardness Estimation [0.4] 熱処理後の鋼の最終硬さの予測は困難である。
本稿では,教師学習フレームワークを用いた新しい学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:50:05 GMT)
Fusion-Based Neural Generalization for Predicting Temperature Fields in Industrial PET Preform Heating [0.4] 一般化温度予測のための新しいディープラーニングフレームワークを提案する。
各材料や設計のバリエーションに対して広範なリトレーニングを必要とする従来のモデルとは異なり、本手法ではデータ効率のよいニューラルアーキテクチャを導入している。
提案手法は,スクラッチからトレーニングしたモデルと比較して,大規模なシミュレーションデータセットの必要性を低減し,優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:38:37 GMT)
Bridging Text and Video Generation: A Survey [0.4] テキスト・トゥ・ビデオ技術は、教育、マーケティング、エンターテイメント、視覚的または読書的困難を抱える個人のための補助技術などの領域を変革する可能性がある。
本稿では,テキストからビデオへの生成モデルに関する包括的調査を行い,初期のGANやVAEからハイブリッド拡散変換器(DiT)アーキテクチャへの展開を追究する。
調査したテキスト・ビデオ・モデルをトレーニングし,評価したデータセットのシステマティックな説明を行い,そのようなモデルのアクセシビリティを支援し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:39:05 GMT)
PoS-CoPOR: Proof-of-Stake Consensus Protocol with Native Onion Routing Providing Scalability and DoS-Resistance [0.4] 本稿では,単一チェーンのPoSコンセンサスプロトコルであるPoS-CoPORを提案する。
PoS-CoPORは、重み付けされた確率的リーダー選挙と、次のブロックプロジェクタのネットワークアイデンティティを隠蔽する匿名層を組み合わせる。
その結果、ネイティブ匿名化は、パフォーマンスにわずかしか影響を与えずに、堅牢なDoS耐性を提供できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:30:52 GMT)
Improved Clifford operations in constant commutative depth [0.4] 本稿では, クリフォード演算を従来よりも高速に, 一定の可換深度で計算する方法を示す。
任意のクリフォードに対して、可換深さ境界は16に縮めることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:33:53 GMT)
Quanutm-State Texture as a Resource: Measures and Nonclassical Interdependencies [0.4] 量子状態テクスチャ(quantum-state texture)は、量子理論の発展とともに注目を集めた、新しく認められた量子資源である。
本稿では、量子状態テクスチャの2つの新しい尺度を提案し、そのような尺度を構築するための特定の機能形式を提案する。
我々は、量子状態テクスチャと、コヒーレンス、想像力、予測可能性などの他の卓越した量子資源との間の接続を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:09:14 GMT)
Another look at inference after prediction [0.3] 予測ベース(PB)推論は,大量の予測を用いた統計的解析に適合するように設計されている。
提案手法は, 簡易な修正により, 有効性の向上を保証できることを実証する。
本提案の実用性は,広範囲なシミュレーション研究と,英国バイオバンクの実データへの適用を通じて実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:21:56 GMT)
The Logical Implication Steering Method for Conditional Interventions on Transformer Generation [0.3] モデルに論理的含意の形式を構築するために'線形表現仮説'を活用する方法を示す。
我々の方法である論理的含意モデルステアリング(LIMS)は、新しい手作業による推論機能を解き放つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:55:39 GMT)
Two new approaches to multiple canonical correlation analysis for repeated measures data [0.3] 我々は多次元ランダムプロセスに類似したアプローチを開発する。
2つのデータセットと適切な大標本理論に応用することで、我々のアプローチを正当化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:11:01 GMT)
Quantum walks through generalized graph composition [0.3] 我々は最近導入されたグラフ合成フレームワークを非ブール設定に一般化する。
量子ウォークサーチでは,我々の手法が自然にサブルーチンのコストを償却する方法を示す。
ランダムウォーク演算子に有効抵抗を線形代数的に接続することにより、既約可逆マルコフ過程の新たな解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:07:20 GMT)
HierarchicalEOM.jl: An efficient Julia framework for hierarchical equations of motion in open quantum systems [0.3] 階層的運動方程式(HEOM)アプローチは、複数のボソニック環境とフェルミオン環境とを同時に結合したシステムの還元力学を記述することができる。
本稿では,HierarchicalEOM$.$jl: HEOMアプローチを統合するJuliaフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:48:43 GMT)
A Universal Metric of Dataset Similarity for Cross-silo Federated Learning [0.3] フェデレートラーニングは、データ共有なしにモデルトレーニングを容易にするために、医療などの分野でますます使われている。
本稿では,データセットの類似性を評価するための新しい指標を提案する。
本稿では,我々の測定値がモデル性能と堅牢かつ解釈可能な関係を示し,プライバシ保護方式で計算可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:03:21 GMT)
Levitated optomechanics with cylindrically polarized vortex beams [0.3] 放射状レイリーおよび方位偏光を用いた光円筒偏光渦ビームを用いた安定な3次元光トラップの開発について検討した。
トラップレーザーの波長や粒子の大きさを変えることにより、非古典的な運動状態を作り出すための非線形および反発電位も生成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:21:40 GMT)
Fault-tolerant interfaces for modular quantum computing on diverse qubit platforms [0.3] 本稿では、フォールトトレラントインターフェースを確立するための既知の新しい手法と新しい手法の総合的な分析と比較について述べる。
ゲート忠実度やメモリリソース,論理エラー率など,幅広いハードウェアパラメータを対象とした最適なインターフェース戦略を同定する。
以上の結果から, 超伝導, 原子, ソリッドステートハードウェアを用いた実験実装において, インターフェースがボトルネックとなる場合が判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:47 GMT)
Optical states with higher stellar rank [0.3] 移動光場の量子非ガウス状態は、量子情報処理プロトコルの重要な構成要素である。
我々は,光子数分解検出器の量子効率に課される最小限の要件と3,4,5光子の個々の光子状態の証明可能な量子非ガウス状態の実験的実現におけるスクイーズ操作の質について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:00:08 GMT)
NatGVD: Natural Adversarial Example Attack towards Graph-based Vulnerability Detection [0.3] 本稿では,GNNとグラフ認識の脆弱性検出を回避すべく,自然対向的脆弱性コードを生成する新たな攻撃手法であるNatGVDを提案する。
最先端の脆弱性検出システムにおけるNatGVDの広範囲な評価により、GNNベースの検出器とグラフ対応トランスフォーマーベースの検出器の間で最大53.04%の回避率が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:24:19 GMT)
Cross-Lingual Mental Health Ontologies for Indian Languages: Bridging Patient Expression and Clinical Understanding through Explainable AI and Human-in-the-Loop Validation [0.3] インドにおけるメンタルヘルスコミュニケーションは言語的に断片化され、文化的に多様であり、しばしば臨床コミュニケーションでは不十分である。
本稿では、文化に埋め込まれた苦悩の表現を捉え、それらを言語間で整列させ、臨床用語と結びつけるグラフベースの手法を用いて、メンタルヘルス表現の言語横断的な構築のための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:27:37 GMT)
Test Schedule Generation for Acceptance Testing of Mission-Critical Satellite Systems [0.2] ほぼ最適な軌道内テストスケジュールを生成するための多目的手法を提案する。
SES Techcomによる産業ケーススタディでは、大きな改善が見られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:26:23 GMT)
Advancing Digital Government: Integrating Open Source Software Enablement Indicators in Maturity Indexes [0.2] オープンソースソフトウェア(OSS)は、現代のソフトウェアスタックの大部分にまたがる、重要な公益である。
本研究は,OSSを活用した政策分析と支援行動によって,デジタル政府成熟度指数に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:12:42 GMT)
A First Context-Free Grammar Applied to Nawatl Corpora Augmentation [0.2] Nawatl言語のための文脈自由文法(CFG)を導入する。
ナワトル語は、ほとんどデジタル資源を持たないアメリンディアン語である。
文法はナワトル語でコーパスを拡張するのに大いに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:46:54 GMT)
Emotional Manipulation by AI Companions [0.2] 6つの最もダウンロードされたコンパニオンアプリの中で1200件の実際の運賃を分析します。
43%が6つの反復的な戦術の1つを展開していることがわかりました(例えば、罪悪感、罪悪感の恐怖、比喩的な抑制など)。
全国的に代表される3300人の米国人の実験は、これらの戦術を制御されたチャットで再現し、マニピュティブ・サスウェルがグッドバイ後のエンゲージメントを最大14倍に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:09:14 GMT)
Learning to vary: Teaching LMs to reproduce human linguistic variability in next-word prediction [0.2] 本研究では,複数単語継続に対するLMの訓練が,次の単語予測のための人間の言語的多様性を再現する能力を向上させるかを検討する。
我々は、事前訓練および指導訓練モデルに微調整技術を採用し、微調整GPT-2およびMistral-7B-ITにおけるそれらの可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:22:11 GMT)
Modeling and Managing Temporal Obligations in GUCON Using SPARQL-star and RDF-star [0.2] 利用制御の中枢的なメカニズムは義務の扱いであり、これはデータの使用と共有の副作用として生じる。
義務の効果的な監視には、使用トレースのキャプチャと、開始時間や期限などの時間的側面の会計が必要である。
我々は、義務の時間的側面を明示的にモデル化するために、SPAQRLグラフパターンの形式的意味論に基づくポリシーフレームワークであるGUCONを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:58:05 GMT)
Revealing Interconnections between Diseases: from Statistical Methods to Large Language Models [0.2] 大規模臨床データの手動解析による疾患の相互関係の同定は、労働集約的であり、主観的であり、専門家の意見の不一致を招く。
本研究は,MIMIC-IV EHRのICD-10コードシーケンスとICD-10コードの全セットの2つのデータソースに基づいて,疾患関係を明らかにするための7つのアプローチを評価する。
i)実際の臨床データを用いた統計的共起解析とマスク言語モデリング(MLM)アプローチ,(ii)ドメイン固有のBERT変種,(iii)汎用BERTと文書検索。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:09:39 GMT)
Dynamic Functional Connectivity Features for Brain State Classification: Insights from the Human Connectome Project [0.2] 我々は,Human Connectome Project (HCP) のfMRIデータを解析し,認知タスクの脳活動と一致させる。
この結果から,基本的な線形機械学習モデルでさえ,脳状態を効果的に分類できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:46:25 GMT)
Discerning What Matters: A Multi-Dimensional Assessment of Moral Competence in LLMs [0.1] 道徳的能力は道徳的原則に従って行動する能力である。
大規模言語モデル(LLM)は、道徳的能力を求める状況においてますます展開されているため、この能力を実証的に評価することへの関心が高まっている。
i) 道徳的特徴を明確に強調した事前パッケージ化された道徳的シナリオへの過度な信頼、(ii) 道徳的推論よりも検証予測に焦点をあてること、(iii) 追加情報が必要な時に認識できないモデルの不適切なテスト。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:07:39 GMT)
Retrofitting Control Flow Graphs in LLVM IR for Auto Vectorization [0.1] 本稿では,高次構造情報をエンコードするSIRと,データ依存解析による依存性を明示的に表現するVIRという,2つの特殊なIR拡張を備えたベクトル化パイプラインを提案する。
提案するベクトル化パイプラインは,LLVMとGCCと比較して最大53%,58%の高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:11:41 GMT)
Optimización de la Transmisión de Estados Cuánticos en Cadenas de Qubits usando Deep Reinforcement Learning y Algoritmos Genéticos [0.1] 均一スピン鎖による量子状態伝達は、スケーラブルな量子ハードウェアを構築する上で重要な役割を果たす。
基本量子状態伝送プロトコルは、1量子ビットの状態を準備し、チャネルを介して別の状態に転送し、時間を最小限に抑え、情報損失を回避する。
我々は、この最適化問題に対して、一定の磁気パルスと、深い強化学習と遺伝的アルゴリズムの2つの相補的な戦略を用いてアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:52:21 GMT)
MedPAO: A Protocol-Driven Agent for Structuring Medical Reports [0.1] 我々は、精度と検証可能な推論を保証する新しいエージェントフレームワークであるMedPAOを紹介する。
MedPAOは、レポート構造化タスクをPlan-Act-Observe (PAO)ループと特殊なツールによって管理される透明なプロセスに分解する。
MedPAOは概念分類の重要なサブタスクに対して0.96のF1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:32:23 GMT)
MedCLM: Learning to Localize and Reason via a CoT-Curriculum in Medical Vision-Language Models [0.1] 検出データセットを大規模医療視覚質問応答(VQA)データとChain-of-Thought(CoT)推論に変換する自動パイプラインであるMedCLMを紹介する。
視覚的接地のための明示的な病変箱を備えた簡易な段階,暗黙的な局所化を促す中段階,弱教師付き推論のためのハードステージからなる総合的なCoT-Curriculum戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:26:39 GMT)
Approximate Gaussianity Beyond Initialisation in Neural Networks [0.1] MNIST分類問題に対するトレーニングプロセスを通して,ニューラルネットワークの重み行列のアンサンブルについて検討する。
実験には、様々な初期化機構、規則化、層深さ、層幅の影響が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:46 GMT)
EHands: Quantum Protocol for Polynomial Computation on Real-Valued Encoded States [0.1] 量子プロセッサ上に多変数変換を実装するための量子ネイティブプロトコルであるEHandsを提案する。
EHandsは初期状態で作成されたベクトル化された実数値入力を直接操作する。
このプロトコルの有効性は、IBMのヘロン級量子プロセッサの実験的検証によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:53:05 GMT)
From Protest to Power Plant: Interpreting the Role of Escalatory Hacktivism in Cyber Conflict [0.1] ハクティビストグループは、分散型サービス拒否攻撃から運用技術(OT)のターゲットへと拡大し、彼らの戦術をエスカレートした。
2024年までに、重要な国家インフラ(CNI)のOTに対する攻撃は、進行中の地政学的紛争におけるパルチザンのハクティビストの努力と関係していた。
本稿では、アクティビズム、サイバー犯罪、および国家が支援する活動の境界線を曖昧にする紛争において、国家がハクティビズムグループをプロキシとして許容し、奨励し、活用する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:49:14 GMT)
Optimization under uncertainty: understanding orders and testing programs with specifications [0.0] 総和$f$の共ドメインが全順序を備える場合、問題の一般的な解を指定、実装、検証することは容易である。
しかし、もし$f$が不確実性に影響されたら?
1つ以上の目的を最小化する値を求める場合や、$f$が1つの結果ではなく、可能な結果のセットを返す場合、あるいは確率分布さえも返さない場合はどうでしょう?
関数型プログラミングがこのタスクをどのようにサポートするかを示し、最適化が概念的に異なる2種類の不確実性、すなわち値と関手の不確実性によって影響を受ける場合のソリューションメソッドの特定とテストにそれを適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:02:09 GMT)
μDeepIQA: deep learning-based fast and robust image quality assessment with local predictions for optical microscopy [0.0] 自然画像の画質評価(IQA)と光学顕微鏡計測のための深部畳み込みニューラルネットワークを提案する。
我々は、光学顕微鏡データに対する個々の品質指標とグローバルな品質スコアを予測するために、同じアーキテクチャを再訓練した。
本研究は,光学顕微鏡による研究が深層学習モデルの一般化の恩恵を受けることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:48:36 GMT)
spd-metrics-id: A Python Package for SPD-Aware Distance Metrics in Connectome Fingerprinting and Beyond [0.0] spd-metrics-idは、SPD行列間の距離と発散を計算するPythonパッケージである。
このパッケージは、Alpha-z Bures-Wasserstein、Alpha-Procrustes、affine-invariantian、log-Euclideanなど、様々な幾何学的なメトリクスをサポートしている。
パッケージはhttps://pypi.org/project/spd-metrics-id/で公開されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:12:55 GMT)
Who Do You Think You Are? Creating RSE Personas from GitHub Interactions [0.0] 本稿では,ソフトウェアリポジトリマイニングとデータ駆動型ペルソナを組み合わせた研究ソフトウェア(RS)開発手法について述べる。
これにより、個人とRSプロジェクトチームは、コントリビューション、インパクト、リポジトリのダイナミクスを理解することができます。
RSEペルソナメソッドが、GitHub上の1,284のRSリポジトリにまたがる115,174のリポジトリコントリビュータのサンプルを、いかにうまく特徴付けるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:35:05 GMT)
What your brain activity says about you: A review of neuropsychiatric disorders identified in resting-state and sleep EEG data [0.0] 本稿では,タスクフリーの脳波データにどのような個人情報や健康情報が検出され,分類されたかを検討する。
休息状態においては、自閉症スペクトラム障害、パーキンソン病、アルコール使用障害などの様々な障害が高い分類精度で分類されている。
睡眠脳波は睡眠時無呼吸症、不眠症、レム睡眠障害などの睡眠障害に関する分類可能な情報を保持する傾向がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:20:25 GMT)
What is a good use case for quantum computers? [0.0] 量子コンピューティングアプリケーションを評価するための4段階のフレームワークを紹介する。
このフレームワークをNMRのようなケースに適用すると、現実的な優位性への道の重大な機会と鍵となる障壁の両方が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:45:59 GMT)
Visualising Quantum Entanglement Using Interactive Electronic Quantum Dice [0.0] 量子絡み合いは、顕微鏡的で古典的ではないため、教えることが難しい。
本稿では,触覚相互作用と視覚フィードバックを通じてコア量子アイデアをシミュレートするインタラクティブ電子ダイスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:40:55 GMT)
Variational optimization of projected entangled-pair states on the triangular lattice [0.0] 三角格子上に投影された絡み合ったペア状態に適した一般コーナー転送行列再正規化アルゴリズムを提案する。
本手法により, この格子形状の直接変動エネルギー最小化が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:21:01 GMT)
Variational and field-theoretical approach to exciton-exciton interactions and biexcitons in semiconductors [0.0] 我々は、スピン退化電子とホールの系におけるワニエ励起子間の相互作用を研究する。
この結果は、任意の質量へのハイトラー・ロンドンポテンシャルの一般化と解釈できる。
我々は経路積分形式を用いて励起子の気体に対する多体理論を開発し、励起作用をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:07:48 GMT)
Unified Threat Detection and Mitigation Framework (UTDMF): Combating Prompt Injection, Deception, and Bias in Enterprise-Scale Transformers [0.0] エンタープライズシステムにおける大規模言語モデル(LLM)は、インジェクション攻撃、戦略的偽装、バイアスのあるアウトプットといった脆弱性を暴露し、セキュリティ、信頼、公正性を脅かす。
我々は,Llama-3.1 (405B), GPT-4o, Claude-3.5などのエンタープライズグレードモデルのスケーラブルでリアルタイムなパイプラインであるUTDMF(Unified Threat Detection and Mitigation Framework)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:44:27 GMT)
TinyViT-Batten: Few-Shot Vision Transformer with Explainable Attention for Early Batten-Disease Detection on Pediatric MRI [0.0] バッテン病(英: Batten disease,neuronal ceroid lipofuscinosis)は、小児神経変性疾患である。
小児脳MRIから早期バッテン病を検出するための数ショットビジョントランスフォーマ(ViT)フレームワークであるTinyViT-Battenを提案する。
約91%)の精度と,少なくとも0.95未満の領域を,79個のBatten-disease MRIのマルチサイトデータセット上で達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:01:36 GMT)
The role of entropy production and thermodynamic uncertainty relations in the thermalization of open quantum systems [0.0] オープン量子系における加熱と冷却の間の非対称性は、非平衡力学の目印である。
本研究では, エントロピー生成速度の解析式を導出し, 加熱は, 冷却よりも高速な熱化を促進するエントロピー生成から始まることを示した。
量子TKURは、この非対称性を熱電流のゆらぎと結びつけ、より大きなエントロピー生成が揺らぎを抑制し、冷却よりも加熱を安定させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:48:01 GMT)
The average determinant of the reduced density matrices for each qubit as a global entanglement measure [0.0] 本研究では,大域的エンタングルメント尺度として,各キュービットに対する密度行列の平均決定式を提案する。
メイヤーとワラッハは、一つのキュービット部分空間への状態の射影のウェッジ積の平均ノルム2乗を、大域的絡み合い測度として提案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:47:38 GMT)
The PPP model - a minimal viable parametrisation of conjugated chemistry for modern computing applications [0.0] Pariser-Parr-Pople Hamiltonianは、$pi$電子系の最小モデルを提供する能力についてレビューされている。
PPPハミルトニアンは、計算が制約されるインスタンスにおける新しい計算手法の開発に協力してきた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:36:52 GMT)
The Group-IV-Vacancy Color Center in Diamond [0.0] グループIV空孔(G4V、XV)色中心はダイヤモンドの新規で有望な欠陥のクラスを構成する。
本稿では,XV制御の基盤を確立し,量子情報処理の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:50:25 GMT)
The Geometry of Truth: Layer-wise Semantic Dynamics for Hallucination Detection in Large Language Models [0.0] 本稿では,幻覚検出のための幾何学的枠組みであるLayer-wise Semantic Dynamicsを提案する。
LSDは本質的にモデルの表現空間内で機能する。
The TruthfulQA and synthetic factual-hallucination datasets。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:41:22 GMT)
Technical Overview of Safe3Step (S3S): Power Ratings and quality wins for selecting at-large teams to the NCAA Division I Men's Lacrosse Championship [0.0] 本書では,NCAA男子ディビジョンIラクロス選手権トーナメントに出場するチームを選抜する「Safe3Step」システムについて述べる。
Safe3Stepは、1)スコアデータに基づいて各チームの強さを評価し、2)勝利と損失の質に基づいてS3Sポイントを各チームに付与し、3)隣接するランキングを持つ各チームのペアを調べます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:00:41 GMT)
Super-resolution of partially coherent bosonic sources [0.0] これら2つのソースの分離は、他の関連するパラメータの全体にわたって超解けることを示す。
同じ限界内では、2次元系のブロッホベクトルに全ての関連するパラメータが符号化されるような画像問題に効果的に還元できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:00:15 GMT)
Summaries as Centroids for Interpretable and Scalable Text Clustering [0.0] 我々は,k-NLPmeansとk-LLMmeansを紹介した。
重要なアイデアであるサマリ・アズ・センタロイドは、人間可読で監査可能なクラスタプロトタイプを作成しながら、埋め込み空間におけるk平均の割り当てを保持します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:57:36 GMT)
Subsystem many-hypercube codes: High-rate concatenated codes with low-weight syndrome measurements [0.0] 量子誤り訂正符号(QECC)は、十分な数の物理量子ビットが得られない限り、高い閾値に加えて高い符号化レートを必要とする。
Many-hypercube (MHC) codes defined as the concatenation of the [6,4,2] quantum error-detecting code has proposed as high- Performance and high-encoding-rate QECCs。
ブロックマップとニューラルネットワークデコーダを開発し、有界距離デコーダよりも優れた性能を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:34:00 GMT)
StructuralDecompose: A Modular Framework for Robust Time Series Decomposition in R [0.0] モジュラーおよび解釈可能な時系列分解のためのRパッケージであるStructureDecomposeを提案する。
シミュレーションおよび実世界のデータセットでこのパッケージを実演し、RbeastやAutostsmといった最先端のツールに対してパフォーマンスをベンチマークし、解釈可能な機械学習におけるその役割について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:11:49 GMT)
Street Review: A Participatory AI-Based Framework for Assessing Streetscape Inclusivity [0.0] この研究は、参加型研究とAIに基づく分析を組み合わせて、街路景観の傾きを評価する混合手法であるStreet Reviewを提示する。
カナダのモンターイールでは、28人の住民がセミダイレクトなインタビューや画像評価に参加し、Mapillaryのストリートビュー画像45,000の画像を分析した。
さまざまなユーザフィードバックを取り入れることで、機械学習モデルが強化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 00:43:58 GMT)
Statistics of correlations in nonlinear recurrent neural networks [0.0] 我々は、多数のニューロンの極限における非線形リカレントネットワークの相関関係の統計の正確な式を導出する。
ネットワーク結合によって制御されるスケーリングの挙動を明らかにする。
さらに,Pade近似に基づくアクティベーション関数のクラスを導入し,相関統計に対する解析的予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:12:58 GMT)
Statistical entropy of quantum systems [0.0] 我々は、フォン・ノイマンエントロピーが量子系における熱力学エントロピーの有効な統計測度とみなすことができる条件について検討する。
我々は、フォン・ノイマンのエントロピーに対する重要な批判を再考し、これらの懸念は熱力学系の設定において有意義に対処できると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:10:48 GMT)
Spin-spiral instability of the Nagaoka ferromagnet in the crossover between square and triangular lattices [0.0] 半充填近傍の正方格子と三角形格子の交叉におけるハードコアFermi-Hubbardモデルについて検討する。
三角形の格子上では、幾何学的なフラストレーションはスピン・シングレット基底状態につながり、これは120度の渦巻き秩序に関連付けられる。
私たちはこの不安定性をモデル化し、正確な臨界点を見つけます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:49 GMT)
Spectral functions in Minkowski quantum electrodynamics from neural reconstruction: Benchmarking against dispersive Dyson--Schwinger integral equations [0.0] ミンコフスキー時空における量子電磁力学(QED)のダイソン=シュウィンガー積分方程式(Dyson-Schwinger integral equations, DSE)を解くために、ミンコフスキーの物理インフォームドニューラルネットワークアプローチ(M--PINN)が定式化されている。
我々の戦略は、(i)リーマン表現と減算分散関係に基づく分散解法と(ii)フェルミオン質量関数を学習するM-PINNの2つの相補的なアプローチを融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:19:17 GMT)
Solar Irradiation Forecasting using Genetic Algorithms [0.0] 太陽エネルギーは再生可能エネルギーの最も重要な貢献者の1つである。
電力グリッドの効率的な管理には、高精度な太陽光照射を予測する予測モデルが必要である。
訓練と検証に使用されるデータは、アメリカ合衆国の3つの異なる地理的ステーションから記録されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:53:00 GMT)
SkinMap: Weighted Full-Body Skin Segmentation for Robust Remote Photoplethysmography [0.0] 抽出信号の品質を高めるために皮膚領域を優先する新しい皮膚分割技術を導入する。
我々のモデルは、公開されているデータセットに基づいて評価され、現実世界の状況をよりよく表現するために、SynC-rと呼ばれる新しいデータセットも提示する。
さらに,多様な皮膚のトーンを検出する上で高い精度を示し,本手法が現実の応用に有望な選択肢であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:05:55 GMT)
Sensors in viticulture: functions, benefits, and data-driven insights [0.0] 本稿では, ブドウ栽培におけるセンサデータプラットフォームの機能, 利点, 実践的考察を簡潔に要約する。
これは、ブドウ栽培家だけでなく、農業やIoT研究者にも関心があるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:03:37 GMT)
Self-Filtered Distillation with LLMs-generated Trust Indicators for Reliable Patent Classification [0.0] 本稿では,特許分類に適したフレームワークであるSelf-Filtered Distillationを紹介する。
LLM生成の合理性は、地道的な監督よりも信頼の信号として扱う。
本手法は, ラベルに基づく学習, 従来の蒸留の精度, 安定性, 解釈可能性に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:50:01 GMT)
Scalable accuracy gains from postselection in quantum error correcting codes [0.0] トーリック符号における観察された症候群間の論理的故障率の統計的分布について検討した。
一般に、論理誤差率を$p_f$から$p_fb$に抑えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:47 GMT)
SafeFlowMatcher: Safe and Fast Planning using Flow Matching with Control Barrier Functions [0.0] 本稿では,フローマッチング(FM)と制御バリア関数(CBF)を結合して,リアルタイムの効率性と認証された安全性を実現するための計画フレームワークであるSafeFlowMatcherを提案する。
結果のフローシステムに対する障壁証明を証明し、ロバストな安全な集合の前方不変性と、安全な集合への有限時間収束性を確立する。
迷路ナビゲーションとベンチマーク全体で、SafeFlowMatcherは拡散とFMベースのベースラインよりも高速でスムーズで安全なパスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:13:09 GMT)
Robust iSWAP gates for semiconductor spin qubits with local driving [0.0] 半導体スピン量子ビットに対するロバストなiSWAPゲートプロトコルを提案する。
本手法では,従来の交換結合型スピン量子ビット上でのローカルマイクロ波駆動のみを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:25:00 GMT)
Resource-Efficient Fine-Tuning of LLaMA-3.2-3B for Medical Chain-of-Thought Reasoning [0.0] 大規模言語モデル(LLM)には顕著な推論能力があるが、微調整にはかなりの計算資源が必要である。
本稿では,LLaMA-3.2-3Bのための資源効率の高い微調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:42:11 GMT)
Reproducibility Study of "XRec: Large Language Models for Explainable Recommendation" [0.0] 我々は,Ma らによる論文 "XRec: Large Language Models for Explainable Recommendation" で実施した作業を再現する。
本研究の目的は, GPT-3.5-turbo の代わりに Llama 3 を LLM として用いた原論文の結果を再現することであった。
我々の研究は、XRecのMixture of Expertsモジュールの入力埋め込みを変更したり、出力埋め込みを削除することで、元の論文を拡張しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:07:32 GMT)
RealKIE: Five Novel Datasets for Enterprise Key Information Extraction [0.0] RealKIEは、キー情報抽出手法の進歩を目的とした、5つの挑戦的なデータセットのベンチマークである。
データセットには、SEC S1 Filings、US Non-disclosure Agreements、UK Charity Reports、FCC Invoices、Resource Contractsなど、さまざまなドキュメントが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:14:08 GMT)
Real-time Framework for Interoperable Semantic-driven Internet-of-Things in Smart Agriculture [0.0] IoT(Internet of Things)は農業を含むさまざまなアプリケーションに革命をもたらしたが、それでもデータ収集と理解の課題に直面している。
本稿では、IoTデバイスとセンサがデータの意味とソースを理解するのに役立つ3つの追加のセマンティックレイヤを備えたリアルタイムフレームワークを提案する。
フレームワークは、知覚、セマンティックアノテーション、相互運用性、輸送、セマンティック推論、アプリケーションという6つのレイヤで構成されています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:21:06 GMT)
RareGraph-Synth: Knowledge-Guided Diffusion Models for Generating Privacy-Preserving Synthetic Patient Trajectories in Ultra-Rare Diseases [0.0] 超希少疾患の軌跡を生成する知識誘導型連続拡散フレームワークを提案する。
RareGraph-Synthは5つの公開リソースを約8Mの型付きエッジからなる異種知識グラフに統合する。
保護された健康情報を含まない、ラボコード、薬物コード、悪臭の三重奏のタイムスタンプが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:59:09 GMT)
Quantum thermalization and average entropy of a subsystem [0.0] 平均フォン・ノイマン(VN)エントロピーに関するペイジのセミナル結果は、現実的な多体系にはすぐには適用されない。
ここでは、エネルギー$E$を中心とする狭いエネルギーシェルに対応するサブスペース$mathcalH_E$の純粋状態上で平均化されたVNエントロピーについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:43:46 GMT)
Quantum precomputation: parallelizing cascade circuits and the Moore-Nilsson conjecture is false [0.0] クラス内のすべての回路を深さ$O(log n)$に圧縮することで、ムーア・ニルソン予想を負に解決する。
より一般的には、量子ブロックワイドプリ計算技術を導入することにより、量子並列化のプロジェクトを進めていく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 00:56:53 GMT)
Quantum Subgradient Estimation for Conditional Value-at-Risk Optimization [0.0] 条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)は金融における主要なテールリスク指標である。
本稿では,振幅推定に基づくCVaR最小化のための量子下降オラクルを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:09:43 GMT)
Quantum Filtering at Finite Temperature [0.0] 本研究では,連続時間次数測定に基づく量子フィルタリングの課題を提起し,解決する。
これをデイビース・フルリング・ウンルーモデルに量子軌道問題に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:00:37 GMT)
Quantum Concept Music Score from Quantum Picturalism: Musical Incarnation of a Bell-Pair under Measurements [0.0] 我々は量子音楽の新しい言語と理論の開発を開始し、量子概念音楽(Quantum Concept Music, QCM)と呼ぶ。
この新しい音楽形式は、CQM(Categorical Quantum Mechanics)に基づくもので、より具体的には、その図式的な量子ピクトラリズム(QPict)に基づいている。
その中心にあるのは、作曲、演奏、自動化といった重要な概念の中と間に存在する関係の明示的無意味な表現である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:35:06 GMT)
QDFlow: A Python package for physics simulations of quantum dot devices [0.0] QDFlowは、複数QDアレイのためのオープンソースの物理シミュレータで、地上構造ラベルでリアルな合成データを生成する。
機械学習開発、ベンチマーク、量子デバイス研究のための、大規模で多様なデータセットの作成をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:40:26 GMT)
Prior-Aligned Meta-RL: Thompson Sampling with Learned Priors and Guarantees in Finite-Horizon MDPs [0.0] 本研究では,有限水平MDPにおけるメタ強化学習について検討する。
この結果から,学習Q-プライヤを用いたトンプソン型RLのメタレグレット保証が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:20:49 GMT)
Polarization dependence of spin-electric transitions in molecular exchange qubits [0.0] 分子スピン三角形のスピン-ハミルトンモデルを通して、電気および磁気双極子誘起遷移に必要な偏極を計算する。
偏極は2種類の遷移の明確な識別を可能にすることを示す。
さらに、基底倍数における零体分裂の物理的起源を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:07:38 GMT)
Physics-Informed Neural Networks with Fourier Features and Attention-Driven Decoding [0.0] 本稿では、2つの重要な問題に対処するPINformerのエンコーダであるSpectral PINformer(S-Pformer)を紹介する。
自己アテンションのみに依存する場合,エンコーダは相関を捉える必要がなく,パラメータ数が減少することがわかった。
我々のモデルは、すべてのベンチマークでエンコーダ・コーダのPINformerアーキテクチャよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:23:09 GMT)
Photoswitchable radicals as reporter spins for quantum sensing with spin defects in diamond [0.0] センサーからの距離による 目標信号強度の急激な崩壊は ナノスケール磁気センシングにおいて 重要な課題となる
ダイアモンド表面に局在したレポータースピンとして,ロドアミン系染料から生成するラジカルアニオンを用いて,この制限を克服する戦略を導入する。
読み出しのための単一の浅いNV中心を用いたコヒーレントな操作と検出を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:55:05 GMT)
Peaked quantum advantage using error correction [0.0] 現在の量子優位実験の重要な問題は、それらの検証が理想的な計算の完全なシミュレーションを必要とすることである。
これは、実験を正確に検証できる体制を、それらがシミュラブルである体制に制限する。
我々は、新しい量子優位性-隠れコードサンプリング--を条件付きピークとする提案により、この問題を進展させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:31:10 GMT)
Overshifted Parameter-Shift Rules: Optimizing Complex Quantum Systems with Few Measurements [0.0] 変分量子アルゴリズムの重要な要素、勾配に基づく最適化は変分量子アルゴリズムの重要な要素である。
我々は、この制限的設定を超えてパラメータシフトルールを拡張し、基本的に任意のゲートジェネレータを包含する一般化されたフレームワークを提案する。
我々の一般化により、より表現力のある量子回路を変分量子最適化に利用でき、利用可能なハードウェア自由度をすべて活用して、その範囲を拡大できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:56:57 GMT)
Optimal Bound for PCA with Outliers using Higher-Degree Voronoi Diagrams [0.0] 本稿では,主成分分析 (PCA) のための新しいアルゴリズムについて紹介する。
外れ値が存在する場合でも、PCAの最適部分空間にナビゲートする。
このアプローチは、$nd+mathcalO(1)textpoly(n,d)$の時間複雑性を持つ最適解を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:23:52 GMT)
Online automatic code generation for robot swarms: LLMs and self-organizing hierarchy [0.0] ロボットSwarmが停止すると、外部のLCMが生成したコードを自動でソーシングして実行し、ミッションを85%の成功率で完了させることが示される。
最近導入した自律神経系(SoNS)は,1)行動設計が容易なロボット群と,2)群構成とその集合環境のグローバルな評価を提供する。
6台の本物のロボットと30台以上のロボットによるシミュレーション実験では、SONSが強化したロボット群が立ち往生すると、外部のLCMが生成したコードを自動でソーシングして実行し、ミッションを成功率85%で完了させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:49:36 GMT)
One rig to control them all [0.0] これらをベース回路のプロップに追加すると、制御回路を構成する。
この構文的構成は、ベースプロップ上の自由リグ圏を取ることに意味的に対応することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:09:21 GMT)
On the electronic path integral normal modes of the Meyer-Miller-Stock-Thoss representation of nonadiabatic dynamics [0.0] メイヤー・ミラー・ストックス・ソス表現の電子正規モードに関する最初の研究について述べる。
観測可能度は通常、有限個の正規モードの関数ではなく、より高い正規モードは分布に制約されない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:41:40 GMT)
On knot detection via picture recognition [0.0] 本稿では、現代の機械学習手法と従来のアルゴリズムを組み合わせて、この目標を近似する戦略を説明する。
画像から直接交差数を予測する単純なベースラインを提示し、軽量CNNやトランスフォーマーアーキテクチャでさえ意味のある構造情報を復元できることを示す。
長期的な目的は、これらの知覚モジュールと記号的再構成をプラナー量子ダイアグラム(PD)コードに組み合わせ、ロバスト結び目分類のための下流不変計算を可能にすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:36:10 GMT)
Novel frame changes for quantum physics [0.0] 我々は、量子進化作用素の計算のための新しいエキゾチックなタイプのフレーム変化を示す。
特に、物理系の進化が2つの異なる標準フレームの等しい混合で同時に見られる双枠について詳述する。
両枠において、解のすべての級数展開の収束は、従来のフレームよりも2次的に速いことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:00:16 GMT)
Natural Language Edge Labelling: Decoupling Intent from Execution in Structured LM Reasoning [0.0] 本稿では,各検索エッジに自由形式の自然言語ディレクティブを付加するラベルラタオーバーレイであるNature Language Edge Labelling (NLEL)を紹介する。
NLEL は CoT/ToT を厳密に一般化し、ラベル付きバンドルの下でのトップ$k$選択の時空単調性を証明し、制御ベクトル歪みによりセレクタ不足を限定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:00:02 GMT)
NASP-T: A Fuzzy Neuro-Symbolic Transformer for Logic-Constrained Aviation Safety Report Classification [0.0] 本稿では, 航空安全報告システム(ASRS)コーパス上でのトランスフォーマーに基づく学習と, ASP(Answer Set Programming)を統合したハイブリッド型ニューロシンボリックフレームワークを提案する。
提案手法は, マイクロF1スコアとマクロF1スコアを改善し, ASRSテストセットのルール違反を最大86%低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:33:09 GMT)
Multi-target quantum walk search on Johnson graph [0.0] 非常に高い確率でジョンソングラフ上の複数の目標頂点を探索できるのは$mathcalC_g$コインだけです。
また,$mathcalC_g$のコイン演算子の性能に関する数値解析から,$mathcalC_g$のコイン演算子だけが高い確率で複数のターゲット頂点を探索できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:29:05 GMT)
Multi-Agent Collaborative Intelligence: Dual-Dial Control for Reliable LLM Reasoning [0.0] MACIは2つの独立したダイヤルを持つアクティブコントローラであり、行動から情報を分離する。
モデレーターは、不一致、重複、証拠品質、議論品質を追跡し、高原を獲得すると停止する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:52:17 GMT)
Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy (short paper) [0.0] 本研究は,複数質問に対するモデル精度に与える影響について検討した。
数学、科学、歴史にまたがる50の基本的な質問のデータセットを作成し、それぞれが5つの音調の変種(Very Polite, Polite, Neutral, Rude, Very Rude)に書き換えました。
予想とは対照的に、イノライトのプロンプトは多孔質のプロンプトよりも一貫して優れており、精度は80.8%、Very Rudeプロンプトは84.8%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:50:39 GMT)
MetaMP: Seamless Metadata Enrichment and AI Application Framework for Enhanced Membrane Protein Visualization and Analysis [0.0] 本稿では,膜タンパク質データベースをWebアプリケーション内に統合するフレームワークであるMetaMPを紹介する。
統計に焦点を当てた検証において、MetaMPはデータ格差の77%を解決し、新たに同定された膜タンパク質のクラスを98%正確に予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:52:50 GMT)
Margin Adaptive DPO: Leveraging Reward Model for Granular Control in Preference Optimization [0.0] Margin-Adaptive Direct Preference Optimizationは、安定的で、データ保存、インスタンスレベルのソリューションを提供する。
我々は、MADPOが優れた最適化環境を持っていることを証明し、包括的な理論的解析を行う。
ハイクオリティデータでは+33.3%、低クオリティデータでは+10.5%というパフォーマンス向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:09:37 GMT)
ML2B: Multi-Lingual ML Benchmark For AutoML [0.0] ML2Bは多言語機械学習コード生成のための最初のベンチマークである。
評価には、データサイエンスパイプラインのエンドツーエンド評価のための自動フレームワークであるAIDEを用いる。
その結果,非英語タスクでは15～45%の性能低下が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:53:27 GMT)
Leveraging Analog Neutral Atom Quantum Computers for Diversified Pricing in Hybrid Column Generation Frameworks [0.0] 我々は、中性原子量子コンピュータ(NAQC)に基づくハイブリッドカラム生成(CG)アルゴリズムのアナログ量子サブルーチンを改善するための新しいパルス設計と埋め込み戦略を開発した。
これらの戦略は、生成されたサンプルの品質と多様性を改善するために設計されている。
我々はこれらをロジスティクスにおける重要な最適化(CO)問題、すなわち艦隊割り当てに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:47:21 GMT)
Learning Penalty for Optimal Partitioning via Automatic Feature Extraction [0.0] 変更点検出は、データシーケンスの大きな変化を認識し、金融、遺伝学、医療といった分野において重要である。
最適分割アルゴリズムは、変化点数を制限するためにペナルティパラメータを使用して、これらの変化を効率的に検出する。
本研究では,このペナルティを生の配列から自動的に抽出し,再帰的ネットワークを用いて学習する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:53:44 GMT)
Learning Cybersecurity vs. Ethical Hacking: A Comparative Pathway for Aspiring Students [0.0] 本稿では,サイバーセキュリティと倫理的ハッキングの区別と関連性について考察する。
それぞれの分野を定義し、目標と方法論を概説し、志望学生が利用できる学術的、専門的なパスを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:34:58 GMT)
Inverse Mixed-Integer Programming: Learning Constraints then Objective Functions [0.0] 本稿では,目的関数を関数の線形結合として表現し,制約を関数としきい値で表現する問題を2段階に分類する手法を提案する。
具体的には,まず制約を学習し,目的関数を学習する。
本手法は,最大100個の決定変数を持つ整数線形計画法として定式化されたスケジューリング問題に適用可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:02:43 GMT)
Integrating Bayesian methods with neural network--based model predictive control: a review [0.0] 本稿では、ニューラルネットワークに基づくモデリング、制御設計、不確実性定量化に焦点を当てる。
ベイジアンアプローチは、MPCにおける不確実性を捕捉し、伝播するためにますます採用されているが、報告された性能の上昇は依然として断片化されている。
我々は,MPCにおけるベイズ的手法の有効性を厳格に判定するために,標準化されたベンチマーク,アブレーション研究,透過的な報告を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:04:03 GMT)
Information-thermodynamic bounds on precision in interacting quantum systems [0.0] 相互作用量子系のサブシステム内での電流変動を,情報フロー,局所散逸,量子効果が協調的に抑制する方法について検討する。
本分析は, 局所散逸に加えて, 情報交換と量子コヒーレンスの両方が, 電流変動を抑制する上で重要な役割を担っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:51:47 GMT)
Identity resolution of software metadata using Large Language Models [0.0] 本稿では,ソフトウェアメタデータ識別の課題に対する命令調整型大規模言語モデルの評価について述べる。
我々は、人間に注釈を付けた金の標準に対して複数のモデルをベンチマークし、あいまいなケースでそれらの振る舞いを調べ、高信頼度自動決定のための契約ベースのプロキシを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:17:23 GMT)
HybridFlow: Quantification of Aleatoric and Epistemic Uncertainty with a Single Hybrid Model [0.0] 不確かさの定量化は、高度な機械学習アプリケーションにおいて堅牢性を保証するために重要である。
本稿では,アレータリックおよびてんかんの不確実性のモデリングを統一するモジュール型ハイブリッドアーキテクチャであるHybridFlowを紹介する。
そこで,HybridFlowにより定量化された不確実性は校正され,モデル誤差と整合性が良好であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:34:48 GMT)
Hole burning experiments and modeling in erbium-doped silica glass fibers down to millikelvin temperatures: evidence for ultra-long population storage [0.0] 超低温で、磁場が変化しても、スピン緩和のダイナミクスは異なる条件で変化することが判明した。
崩壊成分の比較的安定な相対重みは、観察された緩和ダイナミクスに寄与する異なるイオンの集団を示唆している。
これらの結果は、EDFが量子メモリアプリケーションの候補として有望であり、さらなる最適化の余地があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:41:37 GMT)
High vs. Low AGI: Ontology and Conceptual Taxonomy for Geopolitical Coherence [0.0] 本稿では,低AGIと高AGIを区別する分類法を提案する。
コンストラクショナル・レベルの理論のレンズを通して見る「ハイ・ロー・政治」という国際関係の概念に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:11:13 GMT)
HIPAAChecker: The Comprehensive Solution for HIPAA Compliance in Android mHealth Apps [0.0] モバイル健康技術(mHealth Apps)の普及は、個人の健康記録を守ることの重要性を最重要視している。
mHealthアプリを含む多くのモバイルアプリ開発者は、HIPAAのセキュリティとプライバシガイドラインを完全に認識していない。
このことは、開発者がセキュアでHIPAAに準拠したソースコードを維持するのに役立つ分析フレームワークを開発する研究のユニークな機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:28:56 GMT)
Gini-based Model Monitoring: A General Framework with an Application to Non-life Insurance Pricing [0.0] 本研究は,非生命保険価格のコンセプトドリフトを体系的に検討した最初の試みである。
i) 関連文献の概要と一般的な手法について概説し, 仮想ドリフトと概念ドリフトの区別を明らかにし, 長期モデルの性能への影響を解説する。
本稿では,実世界のポートフォリオを改良したコンセプトドリフトを用いたフレームワークについて解説し,実践的な考察と落とし穴について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:41:09 GMT)
Gamma Mixture Modeling for Cosine Similarity in Small Language Models [0.0] 文変換器の埋め込みのコサイン類似性について検討し、ガンマ混合物でモデル化されていることを観察する。
固定コーパスから、すべてのドキュメント埋め込みと参照クエリ埋め込みの類似度を測定する。
本稿では,トピックの階層的クラスタリングが,類似度スコアのガンマ混合構造を自然に導くモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:20:28 GMT)
Functional Information in Quantum Darwinism: An Operational Measure of Objectivity [0.0] 目的は、システムのポインタ状態に関する十分な情報を独立して含む環境フラグメントの豊富さとして、客観性を定量化することである。
この研究は、古典的客観性は仮定ではなく、量的かつリソースに制限された冗長なレコードの存在として現れることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:48:14 GMT)
From Cyber Security Incident Management to Cyber Security Crisis Management in the European Union [0.0] 近年、欧州連合(EU)は、サイバーセキュリティ事件とサイバーセキュリティ危機との関係についても検討している。
この論文は、欧州法がサイバーセキュリティの危機とサイバーセキュリティの事件との関係をどのように認識しているかを解明することによって、サイバーセキュリティインシデント管理研究の領域を前進させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:19:36 GMT)
Flow Matching for Conditional MRI-CT and CBCT-CT Image Synthesis [0.0] Flow Matching frameworkは、MRIまたはCBCT画像から合成CTを生成するために使用される。
3つの解剖学的領域にわたるMRI sCT と CBCT sCT のモデルを訓練する。
その結果,グローバルな解剖学的構造を正確に再構築できることが示唆された。
今後の研究は、パッチベースのトレーニングとラテントスペースフローモデルを使って、解像度と局所的な構造的忠実性を改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:07:03 GMT)
Fisher-Bingham-like normalizing flows on the sphere [0.0] 任意の D のフル FB あるいは AG 族と同様に振舞う正規化フローの族を記述する。
通常のフィッシャー・ビンガム分布とは異なり、それらの組成は徐々に複雑さを増すことができる。
新しいファミリーの特に有用なメンバーはケントアナログであり、この状況下でのフローを安価にアップグレードしてパフォーマンスを向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:38:28 GMT)
Finite temperature dopant-induced spin reorganization explored via tensor networks in the two-dimensional $t$-$J$ model [0.0] ドープモット絶縁体は、温度とともに進化し、低温でストライプ秩序または超伝導で頂点に達する、絡み合ったスピンチャージ現象を司る。
熱力学的極限において、有限温度で$t$-$J$モデルをシミュレートする。
ドパント条件付き相関器を導入し、ホールが局所交換器をどう形成するかを図示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:34:05 GMT)
FewBodyToolkit.jl: a Julia package for solving quantum few-body problems [0.0] FewBodyToolkit.jlは量子小体シミュレーションのためのJuliaパッケージである。
任意の対の相互作用を持つ様々な空間次元の一般的な2体と3体システムをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:41:58 GMT)
Fast surgery for quantum LDPC codes [0.0] 本稿では,一定数のシンドローム計測値を用いて,量子LDPC符号の一般化手術を行う手法を提案する。
その結果,LDPC符号を用いたフォールトトレラント量子コンピューティングへの道のりは,空間的および時間的オーバーヘッドが低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:29:16 GMT)
Fast Witness Persistence for MRI Volumes via Hybrid Landmarking [0.0] フル脳MRIボリュームのためのスケーラブルな目撃者に基づく永続的ホモロジーパイプラインを提案する。
逆カーネル密度に対する幾何学的カバレッジを結合するハイブリッドメトリックによって候補をスコアリングする。
ランドマークセットは、ランダムまたは密度のみのベースラインに対して平均対距離を30-60%縮小する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:34:21 GMT)
Far-from-equilibrium thermodynamics of non-Abelian thermal states [0.0] 可観測物の非可換性は量子物理学の中心的な特徴である。
これは相補変数の不確実性原理の定式化において基本的な役割を果たす。
エネルギーと均衡のエントロピーへの非アベリア的貢献は、これらの関係に違反しない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:10:37 GMT)
Expressivity Limits in Quantum Walk-based Optimization [0.0] 量子ウォーク最適化アルゴリズム(QWOA)は,近年注目されている変分法の一つである。
この側面を研究するための重要な方法は、動的リー代数(DLA)の次元を分析することである。
DLA次元の次元は、ハミルトニアン問題の多くの異なる固有値とともに、最も2次的にスケールすることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:21:59 GMT)
Exploring the Efficacy of Modified Transfer Learning in Identifying Parkinson's Disease Through Drawn Image Patterns [0.0] パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、ドパミン作動性ニューロンの死を特徴とする進行性神経変性疾患である。
本研究では,PD検出のためのバイオマーカーとして手描きスパイラルと波動画像を用いた機械学習によるアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:55:07 GMT)
Exploration-Exploitation-Evaluation (EEE): A Framework for Metaheuristic Algorithms in Combinatorial Optimization [0.0] 旅行セールスマン問題(TSP)のような最適化問題に,アリコロニー最適化(ACO)などのメタヒューリスティックアルゴリズムを適用するためのフレームワークを導入する。
ACOがグローバルな最適度を求める確率は,1回のランで約1/40であり,10回のランで集計すると1/5に向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:04:46 GMT)
Exact Solution for Two $δ$-Interacting Bosons on a Ring in the Presence of a $δ$-Barrier: Asymmetric Bethe Ansatz for Spatially Odd States [0.0] デルタ$関数障壁の存在下でのリング上の2つの1次元短距離相互作用ボソンの問題について検討する。
バリアが粒子-粒子相互作用の強度に等しい$delta$-wellに変換されると、システムは相互作用しない相互作用のスペクトルを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:55:39 GMT)
Exact Quench Dynamics from Thermal Pure Quantum States [0.0] カオス系では、熱化は固有状態熱化仮説(ETH)を通して理解され、これは熱純量子(TPQ)状態からのクエンチが自明なダイナミクスを示すことを意味する。
積分可能なスピン-1/2 XX 鎖における TPQ 状態からのクエンチが両方の期待を裏切ることを示す。
非自明なダイナミクスは、初期状態の異常なペアリング相関のコヒーレントな強調のマクロ的シグネチャであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 20:13:05 GMT)
Estimation of deuteron binding energy with renormalization group-based effective interactions using the variational quantum eigensolver [0.0] 量子シミュレータ上での重陽子の結合エネルギーを得た。
結果はゼロノイズ限界まで外挿された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:19:58 GMT)
Error stabilized logical qubits in qudit generalizations of the monitored Kitaev model [0.0] 我々は,ハニカムおよび正方格子上での北エフモデルのカンディット一般化のモニタリングされたダイナミクスについて検討した。
この結果から, 量子スピン液体とモニタ回路のダイナミックスとの豊富な相互作用が明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:23:02 GMT)
Entropy augmentation through subadditive excess: information theory in irreversible processes [0.0] ボルツマン方程式は、ほぼ任意の初期状態から自己平衡熱状態への遷移を正確に記述する能力においてユニークなように見える。
Gibbs-Shannon-vonエントロピーの増大は、通常の粗粒化を伴わない。
アンザッツの数学的構造は、効率的な計算とシミュレーションのための道を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:56:14 GMT)
Entanglement in the symmetric subspace: mapping multipartite to bipartite states [0.0] 我々は、$N$-qubit対称状態を、より高い局所次元の2部対称状態にマッピングする。
このマッピングは分離性を保ち、元のマルチパーティイト状態の絡み合いを特徴付けることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:48:34 GMT)
Enhancing TreePIR for a Single-Server Setting via Resampling [0.0] Private Information Retrievalは、クライアントがクエリされたインデックスを公開せずに、パブリックデータベースからエントリを検索することを可能にする。
従来のPIRスキームは、強い仮定の下でのみ、サブ線形サーバ計算を実現する。
本稿では,複数テーブルのヒント構造を導入し,単一サーバ設定へのTreePIRの適用を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:03:05 GMT)
Engineering the uncontrollable: Steering noisy spin-correlated radical-pairs with coherent and incoherent control [0.0] スピン相関ラジカル対(SCRP)の量子制御は、磁場効果のターゲット操作を約束する。
本稿では,PMP(Pongryagin Maximum Principle)に基づく制御工学的アプローチが,いかに実現可能な代替手段を提供するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:48:49 GMT)
Emergent random matrix universality in quantum operator dynamics [0.0] 高速モード力学の普遍的ランダム行列記述の出現を示す。
この創発的普遍性はカオス系と非カオス系の両方で起こりうる。
また、最近の予想である作用素成長仮説が、このクーロンガスの閉じ込め遷移とどのように関連しているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:56:17 GMT)
Efficient three-qubit gates with giant atoms [0.0] 本稿では,巨大原子と導波路を用いた高速で高忠実な3ビットゲートの実装と解析を行う。
99.5%を超える忠実度は超伝導回路の現在の実験パラメータで達成可能であることを示す。
本研究は, 高温量子コンピュータと量子シミュレータにおいて, タングル状態の準備と低深さ量子回路設計のための有望なプラットフォームとして, 巨大原子系を位置づけたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:22:16 GMT)
Efficient Magic State Cultivation on the Surface Code [0.0] 我々は3つの新しい栽培プロトコルを導入し、それぞれ異なる魔法の状態を産み出す。
我々は,このプロトコルがマジック状態生成における最先端の不確かさと受容率を達成することを実証する。
アイドル誤差が2キュービットのゲート誤差よりも低いコールド原子やトラップイオンのようなプラットフォームでは、栽培がさらに有利であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:28:34 GMT)
EEG-based AI-BCI Wheelchair Advancement: A Brain-Computer Interfacing Wheelchair System Using Deep Learning Approach [0.0] この研究は、人工知能(AI)を組み込んだBCI(Brain-Computer Interface)に基づく車椅子開発のための革新的戦略を提供する。
このデバイスは、脳波(EEG)データを使って車椅子のナビゲーションを模倣する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:38:06 GMT)
Dynamical quantum codes and logic gates on a lattice with sparse connectivity [0.0] まず、Floquet符号とその実装について、最寄りのゲートとアシラリーキュービットで概説する。
次に,カラーコードとFloquet符号のペア間の切り替えを,深度2の回路を経由し,中間回路計測を行い,カラーコードに対するシンドローム抽出を行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:49 GMT)
Double-pair Coulomb(-Breit) photon correction to the correlated relativistic energy [0.0] 最も単純な量子-電気力学的補正は、2スピン-1/2-フェルミオン系の非ペアディラック-クーロンエネルギーに計算される。
クランプされた核を持つ2電子原子と、ポジトロニウムのような真の2粒子系についての結果が報告されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:12:38 GMT)
Do Qubit States have to be non-degenerate two-level systems? [0.0] 2つの異なるレベル、それぞれが多重縮退した部分状態から成り、実用的な量子ビットとして機能するかどうかを考察する。
我々は、原子を磁気量子数において縮退性を持ち上げることなく、2レベルの系として近似する。
場の連続的な存在下では、原子はいまだに量子ゲート構築に適したラビ振動を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:01:43 GMT)
Divergence Phase Index: A Riesz-Transform Framework for Multidimensional Phase Difference Analysis [0.0] 1次元信号と多次元信号の位相差を定量化するための新しいフレームワークであるDPIを導入する。
古典的ヒルベルト変換位相測度に基づいて、DPIはこれらの原理をより高次元に拡張し、幾何学的な計量を提供する。
てんかん発作時の頭蓋内脳波(iEEG)記録を含む,合成および実世界のデータセットに本手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:39:09 GMT)
Directional Convergence, Benign Overfitting of Gradient Descent in leaky ReLU two-layer Neural Networks [0.0] 降下勾配を用いた混合データに基づいて学習した漏洩ReLU二層ニューラルネットワーク分類器の良性オーバーフィッティングについて検討した。
我々は、上下両方の分類誤差境界を提供し、信号強度の関数として境界における位相遷移を発見する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:21:14 GMT)
Detecting and Characterizing Low and No Functionality Packages in the NPM Ecosystem [0.0] 機能が少ない小さなモジュールであるトライアルパッケージはnpmエコシステムで一般的である。
本稿では、既存の定義を洗練し、実行可能なロジックを含まないデータのみのパッケージを導入する。
ルールに基づく静的解析法を開発し, 自明かつデータのみのパッケージを検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 05:11:49 GMT)
Design Process of a Self Adaptive Smart Serious Games Ecosystem [0.0] Blexer v3は、真剣なゲームに基づいた、モジュール化されたAI駆動のリカバリエコシステムである。
本稿では,マルチモーダルセンシング,リアルタイム推論,インテリジェント制御の統合を目的とした新しいアーキテクチャを提案する。
動的難易度調整(DDA)や手続き的コンテンツ生成(PCG)といった特徴もパーソナライズされた介入を支援すると考えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:28:31 GMT)
Deep vs. Shallow: Benchmarking Physics-Informed Neural Architectures on the Biharmonic Equation [0.0] 本稿では,高速なPINN変種であるRBF-PIELMを,高次PDEに対してラジアル基底アクティベーションを備えた極端学習マシンとして系統的にベンチマークする。
結果は、PINNよりも高速なトレーニングに$(350times)$、(10times)$よりも少ないパラメータで、同等のソリューション精度を実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 04:54:04 GMT)
Deep Learning Approaches with Explainable AI for Differentiating Alzheimer Disease and Mild Cognitive Impairment [0.0] アルツハイマー病の早期かつ正確な診断は、効果的な臨床介入に重要である。
構造的磁気共鳴画像を用いたアルツハイマー病分類のためのハイブリッドディープラーニングアンサンブルフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 23:51:56 GMT)
Data-Driven Adaptive PID Control Based on Physics-Informed Neural Networks [0.0] 本稿では適応利得最適化の原理に基づくデータ駆動型PIDコントローラの設計を提案する。
提案手法は、PINNの自動微分により達成されるPIDゲイン最適化の勾配を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 08:46:20 GMT)
DP-Adam-AC: Privacy-preserving Fine-Tuning of Localizable Language Models Using Adam Optimization with Adaptive Clipping [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、強力でユビキタスなツールへと進化してきた。
LLMは、一般的なユースケースとタスク固有のユースケースの両方において、優れたユーティリティを提供します。
セキュリティに関する2つの懸念によって制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:56:15 GMT)
Curved Boolean Logic: A Contextual Generalization of Propositional Logic with Algorithmic Consequences [0.0] CBLは、一つのグローバルな評価に拡張しない局所的な真理代入を許すことで命題論理を一般化する。
等価なシャーフと排他性グラフのセマンティクスと、フラットリミットで保守的な文脈対応の証明計算を与える。
iid, AR(1)関連, 対向的有界摂動による雑音をモデル化し, ベンジャミン・ホックバーグFDR制御による変分に基づく重要度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:34:08 GMT)
Critical Points of Random Neural Networks [0.0] 本研究では、無限幅限界の深さが増加するにつれて、アクティベーション関数が異なるランダムニューラルネットワークの臨界点数について検討する。
適切な条件下では、固定された指標の臨界点の数と与えられた閾値を超える点の正確な式を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:27:45 GMT)
Counterdiabatic driving at Rydberg excitation for symmetric $C_Z$ gates with ultracold neutral atoms [0.0] 我々は、両原子に対称に印加された断熱パルスの二重列に基づいて、中性原子Rydberg $C_Z$ゲートのスキームを拡張する。
これは、以前に提案された断熱スキームと比較して、量子ゲート演算時間を(少なくとも5回)大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:40:23 GMT)
Correcting quantum errors using a classical code and one additional qubit [0.0] 本稿では,古典的なビットフリップコードに対して任意のパウリ雑音を補正するプロトコルであるH-VEC(Hdamard-based Virtual Error Correction)を紹介する。
H-VECはエラーチャネルを事実上フィルタリングし、ノイズを純粋なY型エラーに投影し、その後、古典的コードのネイティブデコードアルゴリズムを用いて修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:52:05 GMT)
Control of dynamical systems with neural networks [0.0] 近年のディープラーニングと自動微分の進歩により,これらの手法が問題制御に応用されつつある。
離散時間系および連続時間系における制御入力のパラメータ化にニューラルネットワークと現代の機械学習ライブラリが用いられていることを示す。
生物学、工学、物理学、医学など、複数の分野の応用を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 19:33:00 GMT)
Continuum Model of Isospectrally Patterned Lattices [0.0] 我々は、その固有値スペクトルと固有状態を解析的に決定できる IPL の連続体アナログを導出する。
この連続体モデルはキラル対称性を破るが、基底状態を除いて正および負のエネルギーを持つパートナー状態のペアを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:18:04 GMT)
Conformalized Generative Bayesian Imaging: An Uncertainty Quantification Framework for Computational Imaging [0.0] 不確かさの定量化は、信頼性が高く信頼性の高い学習ベース・コンピューティング・イメージングの達成に重要な役割を果たしている。
生成モデリングとベイズニューラルネットワークの最近の進歩は、不確実性を考慮した画像再構成手法の開発を可能にしている。
本稿では,失語症とてんかんの不確実性の両方を定量化できるスケーラブルなフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 02:42:53 GMT)
Comparative Analysis on Two Quantum Algorithms for Solving the Heat Equation [0.0] 偏微分方程式を解く最適量子アルゴリズムは我々を導いた。
我々は、2020年以降に開発された量子法に関する調査を行い、そのような2つの解法を1次元の熱方程式に適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 06:01:07 GMT)
Comparative Analysis of YOLOv5, Faster R-CNN, SSD, and RetinaNet for Motorbike Detection in Kigali Autonomous Driving Context [0.0] キガリ、ルワンダでは、オートバイタクシーが主要な交通手段であり、しばしば予測不能で交通規則を無視している。
本研究は、キガリで収集された198枚の画像のカスタムデータセットを用いて、バイク検出のための4つのオブジェクト検出モデル(YOLOv5, Faster R-CNN, SSD, RetinaNet)を比較した。
我々は、データセットの制限やモデルの複雑さを含む実装上の課題を特定し、ルワンダのような発展途上国における自律システムのアクセシビリティを高めるために、将来の作業のために単純化されたアーキテクチャを推奨する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:26:08 GMT)
Certified Pruning from Counterfactual Consistency: Exact Certificates and Structured SAT Families [0.0] 実験室の文脈性実験において,エプシロン対数測定器とエプシロン安定性を定式化し,ノイズが強いが検証可能な制約を捉えた。
我々はこれらの制約をコンテキストのネットワークに拡張し、CNF-SATインスタンス全体でグローバルに適用される文脈性型不等式を生成する。
本稿では,Farkasの2つの証明を正確な算術で検証し,すべての学習節を認証するプロパゲートとプルーの解法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:05:54 GMT)
Causality-Based Scores Alignment in Explainable Data Management [0.0] 因果責任、Shapley Value、Banzhaf Power-Index、および因果効果を分離して分析した。
この研究は、それらが因果スコアペアの互換ランキングを誘導するかどうかの最初の調査である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 01:08:42 GMT)
Casimir Stabilization of Fluctuating Electronic Nematic Order [0.0] ネマティックフェルミ液体では、電子秩序の異なる配向はしばしばエネルギー的に退化する。
電子系の電磁環境を工学的に構築することにより、カシミールエネルギーがネマティック秩序の特定の方向を安定化するために使用できることを示す。
実験的に実現可能なセットアップでは、配向依存カシミールエネルギーによって誘導される異方性は、量子ホールストライプを安定化させる他のメカニズムよりも104ドルも大きい。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:56:01 GMT)
COLE: a Comprehensive Benchmark for French Language Understanding Evaluation [0.0] COLEは、幅広いNLU機能をカバーする23の多様なタスクからなる新しいベンチマークである。
我々は94の大規模言語モデル (LLM) をベンチマークし、フランスのNLUの現状を広範囲に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:26:41 GMT)
Bond-Centered Molecular Fingerprint Derivatives: A BBBP Dataset Study [0.0] ボンドセンターフィンガープリントは拡張接続フィンガープリントの代替品である。
BBBP分類作業における高速ランダムフォレストモデルを用いて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 14:22:23 GMT)
BenthiCat: An opti-acoustic dataset for advancing benthic classification and habitat mapping [0.0] 本稿では,カタルーニャ(スペイン)沿岸で収集された約100万個のサイドスキャン・ソナー (SSS) タイルからなる,完全なマルチモーダルデータセットを提案する。
SSSタイルの約num36000は、分類モデルの教師付き微調整を可能にするためにセグメンテーションマスクで手動で注釈付けされている。
センサーデータはすべてモザイクとともにリリースされ、さらなる探索とアルゴリズム開発をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:00:20 GMT)
Benchmarking atmospheric circulation variability in an AI emulator, ACE2, and a hybrid model, NeuralGCM [0.0] 物理に基づく、所定の海面温度を持つ大気圏モデルは、顕著な成功であるが、観測と比較して大気の変動を示す能力にもバイアスがある。
近年、AIエミュレータとハイブリッドモデルが登場し、これらのバイアスを克服する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 03:42:18 GMT)
Asymptotic Vanishing of the Success Probability in Shor's Algorithm [0.0] N > 無限大として、乗法群 Omega_N = (Z/NZ)x は確率空間の非八次族を形成し、成功した基底に関連する確率重みは 1/phi(N) として崩壊する。
モンテカルロは、N = 106までシミュレーションし、この崩壊と定常的な成功確率がないことを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:00:58 GMT)
Analyzing Uncertainty Quantification in Statistical and Deep Learning Models for Probabilistic Electricity Price Forecasting [0.0] 本研究では,最先端統計・深層学習確率予測モデルにおける不確実性の定量化について検討する。
我々は、ディープ分散ニューラルネットワーク(DDNN)を考察し、それらをアンサンブルアプローチ、モンテカルロ(MC)ドロップアウト、共形予測で強化する。
様々な性能指標から、LEARベースのモデルは確率的予測において良好に機能することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:55:49 GMT)
Analysis of the Geometric Structure of Neural Networks and Neural ODEs via Morse Functions [0.0] 本研究では,スカラー出力を持つ有限深度ニューラルネットワークと無限深度ニューラルネットワークの入力出力ダイナミクスについて検討する。
ネットワークの特定の構造によって、入力出力マップは臨界点の存在と規則性に関して異なる特性を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:20:39 GMT)
Agile Software Effort Estimation using Regression Techniques [0.0] 実験の結果,LASSO回帰は予測性能のPreD (8%) とPreD (25%) は100.0,MMREは0.0491,MMERは0.0551,MdMREは0.0593,MdMERは0.063,MSEは0.00007であった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:37:09 GMT)
Adapting Insider Risk mitigations for Agentic Misalignment: an empirical study [0.0] エージェントミスアライメント(Agenic misalignment)は、ゴール指向のエージェントが、リスク目標の失敗ではなく、脅迫などの有害なアクションを行う場合に発生する。
我々はインサイダーリスク制御設計に適応し、ストレスに直面するときの安全対策に向けてステアエージェントを操る予防的操作制御を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:37:33 GMT)
Accuracy-Robustness Trade Off via Spiking Neural Network Gradient Sparsity Trail [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算神経科学と人工知能の両方への関心が高まっている。
近年の研究では、対向摂動に対する堅牢性を高めるためにスパース勾配を正規化の一形態として活用することを提案した。
特定のアーキテクチャ構成下では、SNNは自然な勾配幅を示し、明示的な正規化を必要とせず、最先端の対角防御性能を達成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 22:07:17 GMT)
About testing Bell locality at colliders [0.0] 高エネルギー衝突器は、量子力学の最も基本的なレベルでのテストを可能にする。
衝突体における量子状態トモグラフィーは、絡み合いとベル非局所性の目撃を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 10:13:23 GMT)
AI Feedback Enhances Community-Based Content Moderation through Engagement with Counterarguments [0.0] 本研究は,AIを用いたハイブリット・モデレーション・フレームワークについて検討した。
その結果,フィードバックを取り入れることで音質が向上することがわかった。
この研究は、政治コンテンツモデレーションにおけるAIの役割に関する継続的な議論に寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:44:57 GMT)
A novel hallucination classification framework [0.0] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)における幻覚の自動検出手法を提案する。
提案手法は,素早い工学的手法による系統分類と多様な幻覚の再現制御に基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:54:20 GMT)
A new application of the Fox-Wright functions: the coherent states formalism [0.0] 我々は、Fox-Wright関数と一般化されたコヒーレント状態形式とを関連づけた新しい応用に焦点を当てる。
我々は、Fox-Wrightコヒーレント状態が、コヒーレント状態の集合に課されるすべての一般的な条件を満たすことを実証する。
我々は、Fox-Wrightコヒーレント状態が特殊関数の理論を誘導するフィードバック要素をいくつか導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 15:00:10 GMT)
A Set of Quebec-French Corpus of Regional Expressions and Terms [0.0] ケベック方言のフランス語に対する2つの新しいベンチマークデータセットを提案する。
QFrCoREには4,633個の慣用句があり、QFrCoRTには171個の慣用句が含まれている。
94 LLM を用いた実験により,我々の地域イディオム・ベンチマークは,特定の方言におけるモデルの習熟度を測定するための信頼性の高いツールであることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 17:04:22 GMT)
A Note on Instantons in a 1D Same-Level Asymmetric Double Well [0.0] 我々は1次元同レベル非対称井戸の重なりとエネルギーに対するマルチスタントン補正の公式を証明した。
二重井戸は、隣接する井戸のポテンシャルが同じ底面を持つという意味では同レベル非対称であるが、ヘッセン/曲率/周波数が異なる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 09:03:52 GMT)
A Noise Resilient Approach for Robust Hurst Exponent Estimation [0.0] 鍵となる性質は自己相似性であり、ハースト(H)によって定量化される
ウェーブレットに基づく手法は、マルチスケール解析能力によりHの推定に有効であるが、実世界の測定における付加雑音は、しばしば精度を低下させる。
本稿では、雑音緩和を取り入れ、信号エネルギー対から複数レベルの推定値を生成するノイズ制御型ALPHEEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 13:54:23 GMT)
A New Digital Divide? Coder Worldviews, the Slop Economy, and Democracy in the Age of AI [0.0] シリコンバレーのソフトウェア開発者に関する最初の調査を紹介する。
その結果、ほとんどの開発者は自分たちの製品が市民の自由と政治的言論に影響を与えることを認識していることがわかった。
本研究は、インターネットアクセスではなく、情報品質の新たなデジタルディビジョンの文脈において、これらの知見を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:32:37 GMT)
A Neural Network Algorithm for KL Divergence Estimation with Quantitative Error Bounds [0.0] Kullback-Leibler (KL) の確率変数間のばらつきを推定することは、統計解析の基本的な問題である。
隠れ重みとバイアスをランダム化した浅層ニューラルネットワークを用いたKL分散推定アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 21:25:13 GMT)
A Low-Resource Speech-Driven NLP Pipeline for Sinhala Dyslexia Assistance [0.0] Sinhala 話者の摂食障害に特化して設計された補助システムについて述べる。
このシステムはWhisperを音声からテキストへの変換に利用し、SinBERTはSinhalaのために訓練されたオープンソースで微調整されたBERTモデルであり、mT5とMistralを併用して修正テキストを生成する。
シンハラ語の限られたデータセットによって生じる課題にもかかわらず、システムは0.66の転写精度と0.7の補正精度をシステム全体の精度0.65で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 12:28:57 GMT)
A Lie Theoretic Framework for Controlling Open Quantum Systems [0.0] この論文は、制御されたオープン量子系のリー理論の基礎に焦点を当てている。
We describe Markovian open quantum system evolutions by Lie semigroups。
n$-qubitの開量子系に対して、最大の物理的に関係のあるリー代数のパラメトリケーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 11:38:02 GMT)
A Deterministic Information Bottleneck Method for Clustering Mixed-Type Data [0.0] 混合型データ,すなわち連続変数と分類変数の両方からなるデータをクラスタリングするための情報理論手法を提案する。
提案手法は、一般化された製品カーネルを通して、インフォメーション・ボトルネックの原理を異種データに拡張する。
提案手法はDIBmixと呼ばれ,従来の4つの手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 16:07:58 GMT)
A Data-Driven Prism: Multi-View Source Separation with Diffusion Model Priors [0.0] 拡散モデルにより、ソースに関する明示的な仮定なしで、ソース分離問題を解くことができることを示す。
本手法は, 個々の音源が観測されず, 観測がノイズで不完全であり, 分解能が変化しても成功する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 18:00:05 GMT)
3Dify: a Framework for Procedural 3D-CG Generation Assisted by LLMs Using MCP and RAG [0.0] 3Difyは大規模言語モデル(LLM)を利用した手続き型3Dコンピュータグラフィックス(3D-CG)生成フレームワークである
3DifyはAIアプリケーション開発のためのオープンソースプラットフォームであるDify上に構築されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 06 Oct 2025 07:00:06 GMT)