Lumina-DiMOO: An Omni Diffusion Large Language Model for Multi-Modal Generation and Understanding [134.9] Lumina-DiMOOは、シームレスなマルチモーダル生成と理解のためのオープンソースの基礎モデルである。
完全に離散的な拡散モデリングを使用して、様々なモードにわたる入力と出力を処理する。
複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現し、既存のオープンソース統一マルチモーダルモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:59:20 GMT)
EgoNight: Towards Egocentric Vision Understanding at Night with a Challenging Benchmark [108.9] EgoNightは、夜間のエゴセントリックなビジョンのための、初めての総合的なベンチマークだ。
夜のアライメントビデオは、夜のアノテーションの質を高めます。
EgoNight-VQAには90本のビデオに3658のQAペアがあり、12種類のQAタイプにまたがっている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:59:47 GMT)
MoSA: Motion-Coherent Human Video Generation via Structure-Appearance Decoupling [107.8] 本稿では,人間の映像生成過程を2つの構成要素,すなわち構造生成と外観生成に分解するMOSAを提案する。
MoSAは、ほとんどの評価指標で既存のアプローチを大幅に上回っている。
また,既存の人的ビデオデータセットよりも複雑で多様な動きを特徴とする大規模な人的ビデオデータセットも提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:27:21 GMT)
SpaCE-10: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Large Language Models in Compositional Spatial Intelligence [102.5] 合成空間評価のベンチマークである SpaCE-10 について述べる。
SpaCE-10では、10個の原子空間能力を定義し、8つの合成能力を形成する。
SpaCE-10の共通MLLMの広範な評価を行い、最も先進的なMLLMでさえ、大きなマージンで人間より遅れていることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:53:08 GMT)
ARISE: An Adaptive Resolution-Aware Metric for Test-Time Scaling Evaluation in Large Reasoning Models [102.5] ARISE(Adaptive Resolution-Aware Scaling Evaluation)は、大規模推論モデルの試験時間スケーリングの有効性を評価するために設計された新しい尺度である。
我々は、様々な領域にわたる最先端の推論モデルを評価する包括的な実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:10:51 GMT)
Mixture of Neuron Experts [102.2] ゲートプロジェクションからのアクティベーションの大きさによってパラメータをランク付けし、アクティベートされたサブセットを段階的にプーンする。
我々は、専門家をニューロン粒状MoEに分解し、その活性化値を可視化し、ほとんどのニューロンの活性化がほぼゼロであることを示した。
MoNEは、各専門家に単純なトップk選択を適用するだけで、無視できるレイテンシを発生させ、追加のルーティングパラメータや専門家間通信を必要としないことで、ニューロン-粒界の専門家選択を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:51:58 GMT)
ARMOR: High-Performance Semi-Structured Pruning via Adaptive Matrix Factorization [100.0] ARMOR: (Adaptive Representation with Matrix-factorization) は、新しい1ショットのポストトレーニングプルーニングアルゴリズムである。
ARMORは重量を直接刈る代わりに、各重量行列を2:4のスパースコアに分解する。
ARMORは、幅広いダウンストリームタスクとパープレキシティ評価において、最先端の2:4プルーニング手法よりも一貫して、はるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:39:20 GMT)
Webscale-RL: Automated Data Pipeline for Scaling RL Data to Pretraining Levels [96.4] 我々は、強化学習のためのスケーラブルなデータエンジンであるWebscale-RLパイプラインを紹介した。
9ドメイン以上にわたる120万のサンプルを含むWebscale-RLデータセットを構築した。
我々の研究は、RLを事前学習レベルに拡張するための実行可能なパスを示し、より有能で効率的な言語モデルを可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:30:59 GMT)
Self-Routing RAG: Binding Selective Retrieval with Knowledge Verbalization [95.9] 既存のアプローチは、大規模言語モデル(LLM)の固有の知識を過小評価している。
本稿では,選択検索と知識の言語化を結びつける新しいフレームワークであるSelf-Routing RAGを提案する。
SR-RAGは検索回数を29%削減し、性能は5.1%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:44:04 GMT)
OneCAT: Decoder-Only Auto-Regressive Model for Unified Understanding and Generation [91.5] OneCATは、理解、生成、編集をシームレスに統合する統合マルチモーダルモデルである。
我々のフレームワークは、推論中に視覚変換器(ViT)や視覚トークン化器などの外部コンポーネントを不要にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:20:52 GMT)
MMA-ASIA: A Multilingual and Multimodal Alignment Framework for Culturally-Grounded Evaluation [91.2] MMA-ASIAは、アジア8か国と10か国を対象とする人為的、多言語的、マルチモーダルなベンチマークに重点を置いている。
これは、テキスト、画像(視覚的質問応答)、音声の3つのモードにまたがる入力レベルで整列された最初のデータセットである。
i) 国間の文化的認識格差、(ii) 言語間の整合性、(iii) 言語間の整合性、(iv) 文化知識の一般化、(v) 基礎的妥当性を評価する5次元評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:12:12 GMT)
Stratified GRPO: Handling Structural Heterogeneity in Reinforcement Learning of LLM Search Agents [90.5] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、複雑なマルチステップ問題を解決するために、検索エンジンのような外部ツールに依存している。
サーチエージェントの軌道は構造的に不均一であり、サーチコールの数、配置、結果の変動は、根本的に異なる応答方向と報酬分布をもたらす。
1つのグローバルベースラインを使用する標準方針勾配法は、私たちが認識し、層間バイアスとして定式化するものに苦しむ。
本稿では,SAN (Stratified Advantage Normalization) の中心成分であるStratified GRPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:59:13 GMT)
Provably Mitigating Corruption, Overoptimization, and Verbosity Simultaneously in Offline and Online RLHF/DPO Alignment [89.3] 人間からのフィードバックからの強化学習(RLHF)と直接選好最適化(DPO)は、大きな言語モデルと人間の選好を整合させる重要な手法である。
しかし、RLHFとDPOトレーニングの品質は、textittextbfCorrupted preference, reward textittextbfOveroptimization, and bias towards textittextbfVerbosityによって著しく損なわれている。
我々はRLHF-textbfCOVアルゴリズムとDPO-textbfCOVアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:32:47 GMT)
Keep It on a Leash: Controllable Pseudo-label Generation Towards Realistic Long-Tailed Semi-Supervised Learning [88.5] ラベル付きデータセットから信頼できる擬似ラベルでラベル付きデータセットを拡張するための制御可能な擬似ラベル生成(CPG)フレームワークを提案する。
CPGは制御可能な自己強化最適化サイクルを介して動作する。
CPGは、最先端のメソッドを最大$textbf15.97%の精度で上回り、一貫した改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:36:33 GMT)
PointNSP: Autoregressive 3D Point Cloud Generation with Next-Scale Level-of-Detail Prediction [87.3] 自動回帰ポイントクラウド生成は、長い間、拡散ベースの品質アプローチに遅れを取ってきた。
低解像度で大域的な形状を保った粗大な生成フレームワークであるPointNSPを提案する。
ShapeNetの実験によると、PointNSPは自己回帰パラダイムの中で初めて、最先端(SOTA)生成品質を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:31:02 GMT)
$\bf{D^3}$QE: Learning Discrete Distribution Discrepancy-aware Quantization Error for Autoregressive-Generated Image Detection [85.9] 視覚的自己回帰(AR)モデルは、離散トークン予測を通じて画像を生成する。
本稿では,離散分布離散性を考慮した量子化誤差(D$3$QE)を自己回帰画像検出に活用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:02:27 GMT)
DeLTa: Demonstration and Language-Guided Novel Transparent Object Manipulation [85.6] DeLTaは、深度推定と6次元ポーズ推定と視覚言語計画を統合した新しいフレームワークである。
提案手法の重要な利点は,カテゴリレベルの事前訓練や追加訓練を必要とせず,新しい透明物体に6次元軌道を一般化する,単段述語法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:18:29 GMT)
ShapeGen4D: Towards High Quality 4D Shape Generation from Videos [85.5] ビデオからエンドツーエンドに1つの動的3次元表現を合成する,ネイティブなビデオから4次元の形状生成フレームワークを提案する。
本手法は,フレームごとの最適化を行なわずに,非剛性運動,体積変化,および位相遷移を正確にキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:58:11 GMT)
Sparse VideoGen2: Accelerate Video Generation with Sparse Attention via Semantic-Aware Permutation [84.0] 拡散変換器(DiT)はビデオ生成に必須であるが,注意の2次複雑さにより遅延が著しく低下する。
SVG2は,識別精度を最大化し,無駄を最小化する学習自由フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:25:03 GMT)
Tracing Multilingual Factual Knowledge Acquisition in Pretraining [83.9] 大規模言語モデル(LLM)は、事前学習データに存在する多言語事実知識をリコールすることができる。
我々は,OLMo-7Bに焦点をあてて,事前学習中に現実のリコールと言語間の整合性がどのように進化するかを辿った。
ほとんどの言語では、正確性と一貫性が時間の経過とともに向上していることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:56:22 GMT)
Cross-Embodiment Dexterous Hand Articulation Generation via Morphology-Aware Learning [82.6] 既存のエンドツーエンドメソッドでは、特定の手で大規模なデータセットをトレーニングする必要がある。
本稿では,固有グラフに基づくクロスボデーメントグリップ生成のためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:57:00 GMT)
DoomArena: A framework for Testing AI Agents Against Evolving Security Threats [81.7] 本稿では,AIエージェントのセキュリティ評価フレームワークであるDoomArenaを紹介する。
プラグインフレームワークであり、現実的なエージェントフレームワークと簡単に統合できる。
モジュールであり、エージェントがデプロイされる環境の詳細から攻撃の開発を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:10:30 GMT)
MixReasoning: Switching Modes to Think [79.7] 推論モデルは、ステップバイステップで問題に取り組むことでパフォーマンスを向上させる。
あらゆるステップに拡張推論を適用することは、かなりの冗長性をもたらす。
一つの応答内で推論の深さを動的に調整するフレームワークであるMixReasoningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:46:34 GMT)
TaTToo: Tool-Grounded Thinking PRM for Test-Time Scaling in Tabular Reasoning [77.0] TaTTooは、ツールベースの検証を統合し、正確な報酬管理を提供する新しいテーブルグラウンドのPRMフレームワークである。
私たちはTTTooを2段階のパラダイムでトレーニングします。ツール使用推論パターンをキャプチャするために、コールドスタートの教師による微調整を行い、続いて強化学習を行い、私たちのモデルをテーブルベースの検証と整合させます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:59:41 GMT)
RECODE-H: A Benchmark for Research Code Development with Interactive Human Feedback [76.3] 研究論文やリポジトリからの102タスクのベンチマークであるRECODE-Hを提案する。
構造化された命令、単体テスト、現実的な研究者とエージェントのコラボレーションを反映する5段階のフィードバック階層が含まれる。
フィードバックを反復的なコード生成に統合するフレームワークであるReCodeAgentも紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:45:35 GMT)
When Semantics Mislead Vision: Mitigating Large Multimodal Models Hallucinations in Scene Text Spotting and Understanding [75.6] シーンテキスト領域に着目した大規模マルチモーダルモデルにおけるトランスフォーマー層は,意味幻覚を生成する傾向が低い。
本研究では,ZoomText と Grounded Layer Correction の2つの主要コンポーネントからなる学習自由な意味幻覚緩和フレームワークを提案する。
本手法は,意味幻覚を効果的に緩和するだけでなく,シーンテキストのスポッティングや理解のための公開ベンチマークの性能も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:58:04 GMT)
Improved High-probability Convergence Guarantees of Decentralized SGD [74.4] 平均二乗誤差(MSE)と同じ条件下で,$mathttDSGD$がHPに収束することを示す。
改良された分析によりユーザ数が線形アップし,$mathttDSGD$がHPの意味で性能を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:15:08 GMT)
In-the-Flow Agentic System Optimization for Effective Planning and Tool Use [73.7] AgentFlowはトレーニング可能なインザフローエージェントフレームワークで、進化するメモリを通じて4つのモジュール(プランナ、実行子、検証子、ジェネレータ)をコーディネートする。
Flow-GRPOは、マルチターン最適化をトラクタブルな単一ターンポリシー更新のシーケンスに変換することで、長い水平、スパース・リワードのクレジット割り当てに取り組む。
エージェントフローは7Bスケールのバックボーンで、平均的精度が14.9%、エージェントが14.0%、数学が14.5%、科学的タスクが4.1%でトップパフォーマンスのベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:32:44 GMT)
TransFIRA: Transfer Learning for Face Image Recognizability Assessment [73.6] TransFIRAは軽量でアノテーションのないフレームワークで、埋め込みスペースで直接認識できる。
顔以外の新しい拡張には、エンコーダで座屈した説明可能性があり、これは、劣化と被写体固有の要因が認識可能性にどのように影響するかを示す。
実験では、顔に対する最先端の結果、身体認識に対する強い堅牢性、およびデータセット間のシフトの下で確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:16:21 GMT)
WebWeaver: Structuring Web-Scale Evidence with Dynamic Outlines for Open-Ended Deep Research [73.6] 本稿では,AIエージェントが膨大なWebスケール情報を洞察に富むレポートに合成しなければならない複雑な課題であるtextbfopen-ended Deep Research (OEDR) に取り組む。
人間の研究プロセスをエミュレートする新しいデュアルエージェントフレームワークである textbfWebWeaver を紹介する。
私たちのフレームワークは、DeepResearch Bench、DeepConsult、DeepResearchGymなど、主要なOEDRベンチマークにまたがる最先端の新たなベンチマークを確立しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:47:57 GMT)
Sample Smart, Not Hard: Correctness-First Decoding for Better Reasoning in LLMs [72.8] 我々は、復号規則は正確さによって校正されるべきであり、自信だけではならないと論じている。
Greedy-Threshold はこの目標を達成するための単純な戦略を提案します。
この結果から,不確実性の下での復号化が問題視され,数学や一般推論のベンチマークで有意な差がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:46:12 GMT)
Gemstones: A Model Suite for Multi-Faceted Scaling Laws [72.1] オープンソースのスケーリング法則データセットであるGemstonesをリリースしています。
このデータセットは、最大20億のパラメータを持つトランスフォーマーからの4000以上のチェックポイントで構成されている。
スケーリング法則の処方は、実験的な設計プロセスに非常に敏感であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:20:21 GMT)
Human Texts Are Outliers: Detecting LLM-generated Texts via Out-of-distribution Detection [71.6] 我々は,人間によるテキストと機械によるテキストを区別する枠組みを開発した。
提案手法は,DeepFakeデータセット上で98.3%のAUROCとAUPRを8.9%のFPR95で達成する。
コード、事前トレーニングされたウェイト、デモがリリースされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:14:45 GMT)
NorMuon: Making Muon more efficient and scalable [71.5] 我々はアダムの後継としてノームーンを提案する。
我々は、NorMuonがAdamとMuonの両方を一貫して上回り、Adamより21.74%、Muonより11.31%改善していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:13:41 GMT)
CDTP: A Large-Scale Chinese Data-Text Pair Dataset for Comprehensive Evaluation of Chinese LLMs [71.0] 我々は,中国語大言語モデル(CB-ECLLM)を評価するための総合的ベンチマークを提案する。
CB-ECLLMは、新たに構築された中国データテキストペア(CDTP)データセットに基づいている。
CDTPは700万以上のテキストペアで構成されており、それぞれが1つ以上の対応する3重テキストと、4つの重要なドメインにまたがる合計1500万の3重テキストで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:33:52 GMT)
From Agentification to Self-Evolving Agentic AI for Wireless Networks: Concepts, Approaches, and Future Research Directions [70.7] 自律進化型エージェント人工知能(AI)は、将来の無線システムに新しいパラダイムを提供する。
静的AIモデルとは異なり、自己進化エージェントは、モデルやツールを更新し、環境ダイナミクスに対応する自律進化サイクルを組み込む。
本稿では,自己進化型エージェントAIの概要を概説し,その階層化アーキテクチャ,ライフサイクル,鍵となる技術について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:45:25 GMT)
Generative Interfaces for Language Models [70.3] ユーザインタフェース(UI)を積極的に生成することにより,大規模言語モデル(LLM)がユーザクエリに応答するパラダイムを提案する。
本フレームワークは,ユーザクエリをタスク固有のUIに変換するために,構造化インターフェース固有の表現と反復的洗練を活用している。
その結果、生成的インタフェースは人間の嗜好を最大72%改善し、会話的インタフェースよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:57:11 GMT)
Human3R: Everyone Everywhere All at Once [69.2] 我々はモノクロビデオからオンライン4Dヒューマンシーン再構築のためのフィードフォワードフレームワークであるHuman3Rを提案する。
Human3Rは、重い依存と反復的な改善を取り除く統一モデルである。
グローバルなヒューマンモーション推定、ローカルなヒューマンメッシュリカバリ、ビデオ深度推定、カメラポーズ推定など、タスク間で優れたパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:59:52 GMT)
Refusal Falls off a Cliff: How Safety Alignment Fails in Reasoning? [68.8] メカニスティックな解釈可能性レンズによる推論モデルにおいて、なぜ安全アライメントが失敗するのかを考察する。
トークン位置における拒絶意図の追跡のための線形探索手法を用いて,textbfrefusal cliff と呼ばれる現象を発見した。
提案手法は,最大断崖を示す訓練例を識別し,推論モデルの安全性を向上する手法であるtextbfCliff-as-a-Judge を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:32:59 GMT)
When Thinking Drifts: Evidential Grounding for Robust Video Reasoning [68.8] CoT(Chain-of-Thought)メカニズムは、テキストベースのタスクにおける推論を強化した。
CoTはビデオ推論のパフォーマンスを劣化させ、冗長だが内部のモノローグを誤解させる。
ビジュアルエビデンス・リワード(Visual Evidence Reward、VER)は、ビジュアルエビデンスに根ざした推論トレースの生成に明示的に報いる強化学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:03:33 GMT)
Structured Sparse Transition Matrices to Enable State Tracking in State-Space Models [68.3] 状態空間モデル(SSM)における遷移行列の構造的スパースパラメトリゼーションを提案する。
我々の方法PD-SSMは、遷移行列をカラム1ホット行列(P$)と複素数値対角行列(D$)の積としてパラメータ化する。
このモデルは、様々なFSA状態追跡タスクにおいて、現代のSSMの多種多様なバリエーションを著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:10:40 GMT)
VCoT-Grasp: Grasp Foundation Models with Visual Chain-of-Thought Reasoning for Language-driven Grasp Generation [68.0] VCoT-Graspは、視覚的連鎖推論を取り入れたエンドツーエンドの把握基盤モデルであり、把握生成のための視覚的理解を強化する。
トレーニングのために、我々は167Kの合成画像と1.36Mのグリップを含む大規模なデータセットVCoT-GraspSetを洗練、導入した。
本手法は, 達成率を大幅に向上させ, 未知の物体, 背景, 邪魔者に効果的に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:50:26 GMT)
SDAR: A Synergistic Diffusion-AutoRegression Paradigm for Scalable Sequence Generation [67.9] 本稿では, 自己回帰モデルの学習効率を, 拡散の並列推論能力で統一するSynergistic Diffusion-Autoregressionパラダイムを提案する。
SDARは、十分に訓練された自己回帰モデル(AR)を、簡潔でデータ効率のよい適応を通じてブロックワイズ拡散モデルに変換する、軽量なパラダイム変換を実行する。
この知見に基づいて、SDARは最小コストで効率的なAR-拡散変換を実現し、並列生成を可能にしながら、ARレベルのパフォーマンスを維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:29:28 GMT)
Neon: Negative Extrapolation From Self-Training Improves Image Generation [67.7] 我々は,自己学習からの劣化を,自己改善のための強力な信号に変える新しい学習方法Neonを紹介する。
Neonは、新しい実際のデータを必要としない単純なポストホックマージを通じて、驚くほど簡単に実装でき、1kの合成サンプルで効果的に動作し、通常1%未満のトレーニング計算を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:29:15 GMT)
Understanding Catastrophic Interference: On the Identifibility of Latent Representations [67.1] 破滅的な干渉、あるいは破滅的な忘れ(Caastrophic forgetting)は、機械学習の根本的な課題である。
本稿では,破滅的干渉を識別問題として定式化する新しい理論枠組みを提案する。
我々のアプローチは、合成データセットとベンチマークデータセットの両方で理論的保証と実用的なパフォーマンスの改善を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:58:54 GMT)
A Goal Without a Plan Is Just a Wish: Efficient and Effective Global Planner Training for Long-Horizon Agent Tasks [66.9] 大規模言語モデル(LLM)に基づくエージェントは、長期的タスクにおけるグローバルな計画の欠如により、脳の無い試行錯誤と幻覚行動を引き起こす。
計画実行フレームワークを導入し,人的努力を伴わずに実行エージェントの計画能力を高めるためのプランナー訓練手法を提案する。
実験の結果,我々のプランナーを組み込んだ実行エージェントは既存の手法よりも優れており,新たな最先端性能を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:10:53 GMT)
Fine-grained Defocus Blur Control for Generative Image Models [66.3] 現在のテキストと画像の拡散モデルは、多様な高品質な画像を生成するのに優れている。
本稿では,カメラメタデータを活用した新しいテキスト・画像拡散フレームワークを提案する。
我々のモデルは、描写されたシーンを変更することなく、より優れたきめ細かい制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:59:15 GMT)
An Investigation of Incorporating Mamba for Speech Enhancement [64.6] 本研究の目的は、最近提案された、注意のないスケーラブルな状態空間モデル(SSM)であるMambaを用いて、音声強調(SE)タスクを実現することである。
私たちはMambaを使って,基本,先進,因果,非因果といった,さまざまな構成のレグレッションベースのSEモデル(SEMamba)をデプロイしています。
SEMambaはVoiceBank-DEMANDデータセットで3.55のPESQを獲得し、高度な非因果構成を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:07:34 GMT)
Code-Switching In-Context Learning for Cross-Lingual Transfer of Large Language Models [64.5] 我々は,コードスイッチング・イン・コンテキスト・ラーニング(CSICL)を,推論中の翻訳障壁を克服するための原則的かつ堅牢なアプローチとして導入する。
4つのLLM、6つのデータセット、10の言語にわたる広範な実験を行い、知識集約型ドメインと推論指向ドメインの両方にまたがる。
その結果、CSICLはX-ICLベースラインを一貫して上回り、ターゲット言語と見当たらない言語の両方で3.1%pと1.9%pを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:35:42 GMT)
Shortcuts Everywhere and Nowhere: Exploring Multi-Trigger Backdoor Attacks [63.9] ディープニューラルネットワーク(DNN)の事前トレーニングとデプロイに対して、バックドア攻撃は重大な脅威となっている。
本研究では,マルチトリガーバックドア攻撃(MTBA)の概念について検討し,複数の敵が異なる種類のトリガーを利用して同一のデータセットを毒する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:09:59 GMT)
Diagnosing and Addressing Pitfalls in KG-RAG Datasets: Toward More Reliable Benchmarking [63.8] 知識グラフ質問 回答システムは、複雑なマルチホップ推論を評価するために高品質なベンチマークに依存している。
広く使われているにもかかわらず、WebQSPやCWQのような一般的なデータセットは、重要な品質問題に悩まされている。
我々はこれらの落とし穴を体系的に解決するLLM-in-the-loopフレームワークであるKGQAGenを紹介する。
本研究は,KGQA評価を推し進めるスケーラブルなフレームワークとして,より厳密なベンチマーク構築とKGQAGenの位置づけを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:23:47 GMT)
Spatiotemporal Graph Learning with Direct Volumetric Information Passing and Feature Enhancement [62.9] 本稿では,CeFeGNN(CeFeGNN)とCell-embeddedとFeature-enhanced Graph Neural Networkを学習用として提案する。
学習可能なセル属性を共通ノードエッジメッセージパッシングプロセスに埋め込むことで,地域特性の空間依存性をよりよく把握する。
各種PDEシステムと1つの実世界のデータセットを用いた実験により、CeFeGNNは他のベースラインと比較して優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:51:49 GMT)
QAPyramid: Fine-grained Evaluation of Content Selection for Text Summarization [62.8] 本稿ではQAPyramidを提案する。QA-SRLフレームワークにより,各参照要約をよりきめ細かな問合せ対に分解する。
この結果から,QAPyramidはより体系的かつきめ細かなコンテンツ選択評価を提供すると同時に,専門家のアノテーションを必要とせず,アノテータ間の高合意を維持していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:00:34 GMT)
On the Role of Difficult Prompts in Self-Play Preference Optimization [62.0] 本研究では,難易度の異なるプロンプトが自己再生選好の最適化にどのように影響するかを検討する。
その結果,難解なプロンプトは自己再生最適化性能が著しく劣っていることがわかった。
本稿では,難解なプロンプトが最終性能に与える影響を緩和する戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:47:25 GMT)
Context Biasing for Pronunciations-Orthography Mismatch in Automatic Speech Recognition [61.6] 本稿では,置換誤りの訂正を可能とし,難解な単語の認識精度を向上させる手法を提案する。
本手法により, 単語誤り率の相対的な改善を最大8%まで達成し, 単語誤り率の競争力を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:14:10 GMT)
ExGS: Extreme 3D Gaussian Compression with Diffusion Priors [60.7] エクストリーム3DGS圧縮のためのExGSとGaussPainterを紹介する。
GassPainterは、欠落した領域を埋め、可視画素を強化し、劣化したレンダリングを大幅に改善する。
私たちのフレームワークは100X圧縮(典型的な354.77MBモデルから約3.31MBまで)も達成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:45:59 GMT)
Barbarians at the Gate: How AI is Upending Systems Research [60.0] システム研究は、新しいパフォーマンス指向アルゴリズムの設計と評価に長年注力してきたが、AI駆動のソリューション発見には特に適している、と私たちは主張する。
このアプローチをAI駆動システム研究(ADRS)と呼び、ソリューションを反復的に生成し、評価し、洗練する。
我々の研究結果は、AI時代のシステム研究の実践に急激な適応の必要性と破壊的な可能性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:49:24 GMT)
Teleportraits: Training-Free People Insertion into Any Scene [59.8] 我々は、事前訓練されたテキスト-画像拡散モデルを活用する、統合されたトレーニングフリーパイプラインを導入する。
拡散モデルは、タスク固有の訓練を必要とせず、複雑な場面に人々を配置する知識を本質的に持っていることを示す。
本手法は,視覚障害者をシームレスにシーンに挿入し,手頃なグローバル編集を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:12:57 GMT)
FinLFQA: Evaluating Attributed Text Generation of LLMs in Financial Long-Form Question Answering [57.4] FinLFQAは、複雑な財務問題に対する長文の回答を生成するための大規模言語モデルの能力を評価するために設計されたベンチマークである。
回答品質と属性品質の両方をカバーする自動評価フレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:06:15 GMT)
The Physics of Data and Tasks: Theories of Locality and Compositionality in Deep Learning [56.3] この論文は、データ、タスク、深層学習表現における局所性と構成性の役割を研究する。
ディープニューラルネットワークは目覚ましい成功を収めていますが、その学習方法に対する私たちの理解は限定的です。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:40:06 GMT)
Improving Chain-of-Thought Efficiency for Autoregressive Image Generation [55.6] 画像生成のための軽量な最適化フレームワークであるShortCoTIを紹介する。
ShortCoTIは、各タスクに対する推定困難度に応じてスケールする適応関数で、より簡潔なプロンプトを報酬する。
提案手法は冗長な説明と反復的な洗練を排除し,簡潔かつ意味的にリッチな推論プロンプトを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:40:43 GMT)
On Relation-Specific Neurons in Large Language Models [55.4] 大きな言語モデルでは、あるニューロンは事前訓練中に学んだ知識を個別に保存することができる。
我々は,テキスト統計に基づく手法を用いて,LLama-2ファミリーを選択された関係集合で研究する。
我々の実験は関係特異的ニューロンの存在を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:53:55 GMT)
CAM: A Constructivist View of Agentic Memory for LLM-Based Reading Comprehension [55.3] 現在のLarge Language Models (LLM) は、長文文書を解釈する際に圧倒的な情報量に直面している。
この課題は、バニラLSMを自律的な読み出しエージェントに高めることができる凝集性メモリモジュールの必須性を高める。
我々はジャン・ピアジェの構成主義理論(Constructivist Theory)からインスピレーションを得て、エージェントメモリの3つの特性(構造化スキーマ、フレキシブルな同化、動的調節)を表現した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:16:30 GMT)
Differentially Private Online Community Detection for Censored Block Models: Algorithms and Fundamental Limits [55.2] 検閲ブロックモデル(CBM)を用いた動的コミュニティにおけるプライベートオンライン変更検出問題について検討する。
地域と中央の両方でエッジディファレンシャルプライバシ(DP)を考察し,両シナリオで共同で変更検出とコミュニティ推定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:34:49 GMT)
CAMERA: Multi-Matrix Joint Compression for MoE Models via Micro-Expert Redundancy Analysis [55.1] MoE(Mixture-of-Experts)を備えた大規模言語モデルは、計算と記憶のオーバーヘッドに悩まされる。
行列にまたがるより微細な圧縮ユニットとしてマイクロエキスパートを導入する。
マイクロエキスパートのための構造化プルーニングフレームワークであるCAMERA-Pと、マイクロエキスパート向けに設計された混合精度量子化アイデアであるCAMERA-Qを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:56:15 GMT)
Think Before You Diffuse: Infusing Physical Rules into Video Diffusion [55.0] 実世界の動き、相互作用、ダイナミクスの複雑さは、データから物理を学ぶ際に大きな困難をもたらす。
DiffPhyは、トレーニング済みの動画拡散モデルを微調整することで、物理的に正確でリアルな映像生成を可能にする汎用的なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:25:08 GMT)
DiffCom: Decoupled Sparse Priors Guided Diffusion Compression for Point Clouds [55.0] ロスシー圧縮は、ポイントクラウドをストレージの潜在ポイントに変換するためのオートエンコーダに依存している。
本稿では,特に低レベルにおいて高い復元品質を実現するための拡散型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:53:16 GMT)
Bayesian Teaching Enables Probabilistic Reasoning in Large Language Models [54.4] 我々は,大規模言語モデル (LLM) がベイジアンフレームワークから期待されているように,彼らの信念を更新しないことを示す。
我々は、標準ベイズモデルの予測を模倣するように訓練することで、ベイズ的方法による推論をLLMに教える。
より一般的には,LLMは実例から推論スキルを効果的に学習し,それらのスキルを新しいドメインに一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:59:17 GMT)
RICO: Two Realistic Benchmarks and an In-Depth Analysis for Incremental Learning in Object Detection [54.2] インクリメンタルラーニング(IL)は、完全なリトレーニングなしで、プライバシ、効率、スケーラビリティを提供する新しいデータ上で、逐次モデルをトレーニングする。
ドメイン RICO (D-RICO) は固定クラスセットでドメインシフトを特徴とし、拡張クラス RICO (EC-RICO) はILステップ毎に新しいドメインとクラスを統合する。
実験の結果,全てのILメソッドは適応性や保持性に劣るものの,前回の少量のデータ再生は全メソッドを上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:56:59 GMT)
Incremental Object Detection with Prompt-based Methods [54.2] 視覚的プロンプトに基づく手法は、画像分類におけるインクリメンタルラーニング(IL)への関心が高まっている。
このような手法をインクリメンタルオブジェクト検出(IOD)に適用する以前の研究は、その一般化性は明らかになっていない。
本稿では,複雑なドメイン・インクリメンタル・ラーニング・セッティングの下で,3種類のプロンプトベースの手法を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:59:14 GMT)
MigGPT: Harnessing Large Language Models for Automated Migration of Out-of-Tree Linux Kernel Patches Across Versions [53.8] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著な進歩を示している。
LLMは不完全なコードコンテキスト理解と不正確なマイグレーションポイント識別に苦労する。
MigGPTは、コードスニペット情報を保持するために新しいコード指紋構造を使用するフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:32:30 GMT)
Rényi divergence-based uniformity guarantees for $k$-universal hash functions [53.8] 普遍ハッシュ関数は、ソースの出力を有限アルファベット上のランダム文字列にマッピングする。
ミンエントロピーによって測定されるように、ほぼ均一なランダムビットを蒸留することが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:45:24 GMT)
PuzzlePlex: Benchmarking Foundation Models on Reasoning and Planning with Puzzles [53.5] 本研究では,基礎モデルの推論と計画能力と,複雑な動的環境におけるスケーラビリティについて検討する。
PuzzlePlexは、様々なパズルによってこれらの能力を評価するために設計されたベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:24:29 GMT)
Evaluating the Sensitivity of LLMs to Harmful Contents in Long Input [53.2] 大規模言語モデル (LLM) は、文書処理から検索拡張生成まで、拡張コンテキストに依存したアプリケーションをサポートするようになった。
我々は,LLMの有害な内容に対する感受性を,拡張されたコンテキスト,異なるタイプ(明示的対暗黙的),位置(傾向,中間,端),有病率(プロンプトの0.01～0.50),文脈長(600～6000トークン)で評価した。
我々は同様のパターンを観察する: 適度な有害な有病率(0.25)でパフォーマンスピークがピークに達するが、内容が非常に疎い場合や支配的な場合の減少、文脈長の増大に伴うリコールの減少、初期有害な文は一般的により確実に検出され、明示的な内容は暗黙よりも一貫して認識される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:33:21 GMT)
MADIAVE: Multi-Agent Debate for Implicit Attribute Value Extraction [52.9] インプシット属性値抽出(AVE)は、電子商取引における商品の正確な表現に不可欠である。
マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の進歩にもかかわらず、多次元データの複雑さのため暗黙のAVEは依然として困難である。
我々は,複数のMLLMエージェントを用いて推論を反復的に洗練するマルチエージェント討論フレームワークであるtextscmodelnameを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:27:42 GMT)
Taxonomy of User Needs and Actions [51.9] 会話AIの普及は、ユーザの計測目標と、それらを達成するための位置、適応、および社会的プラクティスをキャプチャするフレームワークの必要性を強調している。
このギャップに対処するために,1193人の人間とAIの会話の反復的質的分析によって構築された経験的基盤の枠組みであるTUNA(Taxonomy of User Needs and Actions)を紹介した。
TUNAは、ユーザアクションを情報検索、合成、手続き的ガイダンス、コンテンツ作成、ソーシャルインタラクション、メタ会話に関連する行動を含む3段階の階層に編成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:04:42 GMT)
BrowserArena: Evaluating LLM Agents on Real-World Web Navigation Tasks [51.8] 我々はBrowserArenaを紹介した。BrowserArenaは、ユーザから送信されたタスクを収集するオープンソースのエージェント評価プラットフォームである。
Captcha解決、ポップアップバナー削除、URLへのダイレクトナビゲーションの3つの一貫した障害モードを特定します。
本研究は,Webエージェントの多様性と脆性の両方を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:12:39 GMT)
Gaussian Embeddings: How JEPAs Secretly Learn Your Data Density [51.2] JEPA(Joint Embedding Predictive Architectures)は、多くのダウンストリームタスクを最初から解決できる表現を学習する。
JEPAsには2つの目的がある: (i) 潜在空間予測項、すなわち、わずかに摂動されたサンプルの表現は、元のサンプルの表現から予測できなければならない、 (ii) 反崩壊項、すなわち、すべてのサンプルが同じ表現を持つべきではない、という2つの目的がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:06:30 GMT)
DecEx-RAG: Boosting Agentic Retrieval-Augmented Generation with Decision and Execution Optimization via Process Supervision [50.9] Agentic Retrieval-Augmented Generation (Agentic RAG)は、複雑なタスクの処理能力を向上する。
我々は,決定と実行を取り入れたマルコフ決定プロセス(MDP)としてRAGをモデル化したDecEx-RAGを提案する。
DecEx-RAGは6つのデータセットに対して平均6.2%の絶対的な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） (Tue, 07 Oct 2025 08:49:22 GMT)
SKADA-Bench: Benchmarking Unsupervised Domain Adaptation Methods with Realistic Validation On Diverse Modalities [50.6] Unsupervised Domain Adaptation (DA) は、ラベル付きソースドメインでトレーニングされたモデルを適用して、ラベルなしのターゲットドメインでデータ分散シフトをうまく実行する。
本稿では,再重み付け,マッピング,部分空間アライメントなど,既存の浅層アルゴリズムの完全かつ公平な評価を行う。
本ベンチマークでは,現実的な検証の重要性を強調し,現実的なアプリケーションに対する実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:28:45 GMT)
LLM-JEPA: Large Language Models Meet Joint Embedding Predictive Architectures [50.5] 大規模言語モデル(LLM)の事前訓練、微調整、評価は、入力空間の再構築と生成能力に依存している。
しかし、例えば、JEPA(Joint Embedding Predictive Architectures)のような埋め込み空間トレーニングの目的は、入力空間の目標よりもはるかに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:55:14 GMT)
Trajectory Prediction Meets Large Language Models: A Survey [50.2] 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、言語駆動の手法を軌道予測に統合することへの関心が高まっている。
この調査は、この新興分野の包括的概要を提供し、最近の研究を5つの方向に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:20:13 GMT)
Low-Rank Tensor Recovery via Variational Schatten-p Quasi-Norm and Jacobian Regularization [49.9] 暗黙的神経表現のためのニューラルネットワークによりパラメータ化されたCPベースの低ランクテンソル関数を提案する。
本研究では、スペーサーCP分解を実現するために、冗長なランク1成分に変分Schatten-p quasi-normを導入する。
滑らか性のために、ヤコビアンとハッチンソンのトレース推定器のスペクトルノルムに基づく正規化項を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:29:44 GMT)
AuxDet: Auxiliary Metadata Matters for Omni-Domain Infrared Small Target Detection [49.8] 補助メタデータ駆動型赤外小型ターゲット検出器(AuxDet)について述べる。
AuxDetはメタデータセマンティクスと視覚的特徴を統合し、各サンプルに対する適応表現学習を導く。
挑戦的なWideIRSTD-Fullベンチマークの実験は、AuxDetが一貫して最先端のメソッドより優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:35:03 GMT)
Imagining the Unseen: Generative Location Modeling for Object Placement [49.7] 対象物に対する可塑性境界ボックスの予測を学習する生成的位置モデルを開発する。
我々のアプローチはまずイメージとターゲットオブジェクトクラスをトークン化し、次に自動回帰変換器を通して境界ボックス座標をデコードする。
実験により,OPAデータセットの配置精度が向上することが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:29:02 GMT)
Generating High-Quality Datasets for Code Editing via Open-Source Language Models [49.0] 我々は,リアルなコード編集三脚を合成するオープンソースのパイプラインであるOpenCodeEditを紹介する。
パイプラインは簡潔な"遅延"命令とより詳細な"記述"命令の両方を生成し、データ品質と多様性を保証するために差分とトピックに基づいたフィルタリングを適用する。
OCEDataFTの細調整された3つのベースモデルは、CanItEditベンチマークで大幅なパフォーマンス向上をもたらし、相対パス@1は4.50%から20.79%まで改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:44:59 GMT)
EEPO: Exploration-Enhanced Policy Optimization via Sample-Then-Forget [49.0] Exploration-Enhanced Policy Optimization (EEPO)は、適応的アンラーニングを伴う2段階のロールアウトによる探索を促進するフレームワークである。
EEPOは5つの推論ベンチマークでGRPOを上回っ、Qwen2.5-3Bで24.3%、Llama3.2-3B-Instructで33.0%、Qwen3-8B-Baseで10.4%という平均的な相対的な上昇を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:02:03 GMT)
We Can Hide More Bits: The Unused Watermarking Capacity in Theory and in Practice [48.9] 深層学習に基づく画像透かしの急速な進歩にもかかわらず、現在のロバストな手法の容量はわずか数百ビットに限られている。
本稿では,PSNR による画像のメッセージ転送能力と線形ロバスト性制約の上限値を求める。
以上の結果から,理論能力は現在のモデルよりも桁違いに大きいことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:57:24 GMT)
GraphGhost: Tracing Structures Behind Large Language Models [48.9] ニューロンの活性化とシグナル伝達をグラフとして表現する統合フレームワークであるGraphGhostを紹介する。
このグラフに基づくパースペクティブにより、PageRankのようなグラフアルゴリズムを用いて、大規模言語モデルの特性を特徴付けることができる。
主要なニューロンノードへの編集は推論の崩壊を引き起こし、論理的フローと意味的理解の両方を変化させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:28:19 GMT)
An Embarrassingly Simple Defense Against LLM Abliteration Attacks [47.3] 失語症と呼ばれる最近の攻撃は、拒否行動に最も責任がある唯一の潜伏方向を特定し、抑制する。
本稿では、モデルが拒否を表現する方法を根本的に変える防衛法を提案する。
微調整のLlama-2-7B-ChatとQwen2.5-Instructは、消音下で高い断熱率を維持するモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:31:29 GMT)
What MLLMs Learn about When they Learn about Multimodal Reasoning: Perception, Reasoning, or their Integration? [46.8] マルチモーダル推論モデルは、最近、オリンピアドレベルの幾何学のような挑戦的な領域を約束している。
マルチモーダル推論のサブスキルを切り離すために設計されたベンチマークであるMathLensを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:17:04 GMT)
Transcribing Rhythmic Patterns of the Guitar Track in Polyphonic Music [46.7] ポピュラーな410曲のリズミカルなパターンを書き起こし、ギターのトラックがそれらの書き起こしに従うカバーバージョンを記録しました。
分離されたギター・オーディオの個々のストラムを、事前訓練された基礎モデル(MERT)をバックボーンとして検出する。
ポリフォニック・ミュージックにおけるギター・トラックのリズミカル・パターンを極めて高精度に書き起こすことが可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:22:31 GMT)
Verifier-free Test-Time Sampling for Vision Language Action Models [46.5] Masking Distribution Guided Selection (MG-Select)はVision-Language-Actionモデルのための新しいテスト時間スケーリングフレームワークである。
実験の結果,MG-Selectは大幅な性能向上を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:38:08 GMT)
Deforming Videos to Masks: Flow Matching for Referring Video Segmentation [46.4] FlowRVSは、RVOSを条件付き連続フロー問題として再認識する新しいフレームワークである。
我々は,映像の全体像からターゲットマスクへの直接的,言語誘導的な変形を学習することにより,タスクを再構築する。
我々の一段階の生成的アプローチは、主要なRVOSベンチマーク全体にわたって、新しい最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:14:10 GMT)
Cross-Document Cross-Lingual NLI via RST-Enhanced Graph Fusion and Interpretability Prediction [46.4] 自然言語推論(NLI)は自然言語処理の基本課題である。
従来のNLI機能を多文書・多言語シナリオに拡張したCDCL-NLIを提案する。
我々の研究は、NLIの研究に光を当て、クロスドキュメントの言語間コンテキスト理解に研究の関心をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:17:31 GMT)
When Should Selfish Miners Double-Spend? [45.8] 自尊心のある鉱業文献は通常、攻撃者が攻撃サイクルごとにコストがかからない状態でダブルスペンドする可能性を無視している。
本稿では,敵が自尊心を持って採掘しながら,相手の目標を2倍にすることを目的とした攻撃について,厳密な分析を行う。
各攻撃サイクルにおいて、スタバボーンのレベルが$k$より高い場合、敵はダブルスペンディングでフリーショットを受ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:51:24 GMT)
Spectrum Tuning: Post-Training for Distributional Coverage and In-Context Steerability [45.6] 条件付き分散モデリングのための3つのデシラタを特徴付ける: 文脈内ステアビリティ、有効出力空間カバレッジ、分布アライメント。
現在のポストトレーニング技術は、基礎となる能力と知識を引き出すのに役立ちますが、モデルがコンテキスト内で柔軟に操縦する能力を傷つけます。
そこで我々はSpectrum Suiteを用いたポストトレーニング手法であるSpectrum Tuningを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:10:26 GMT)
FAID: Fine-Grained AI-Generated Text Detection Using Multi-Task Auxiliary and Multi-Level Contrastive Learning [45.3] 本稿では,テキストを人間書き,LLM生成,人間-LLM協調テキストの3つのカテゴリに分類する,きめ細かい検出フレームワークFAIDを提案する。
提案手法は,多段階のコントラスト学習とマルチタスクの補助的分類を組み合わせることで,微妙なスタイリスティックな学習法を学習する。
実験の結果,FAIDはいくつかのベースラインより優れており,特に未確認領域や新しいLSMの一般化精度が向上していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:31:41 GMT)
The Unreasonable Effectiveness of Model Merging for Cross-Lingual Transfer in LLMs [45.1] 大規模言語モデル(LLM)は、ハイソース言語以外のタスクで依然として苦戦している。
本研究では,タスク固有のポストトレーニングデータが不足している低リソース言語への言語間移動について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:54:21 GMT)
Presenting a Paper is an Art: Self-Improvement Aesthetic Agents for Academic Presentations [44.9] textbfEvoPresentは学術論文のための自己改善エージェントフレームワークである。
コヒーレントな物語、美的デザイン、バーチャルキャラクタによるリアルなプレゼンテーション配信を統一する。
EvoPresentの中心は、マルチタスク強化学習(RL)美学モデルである textbfPresAesth である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:24:26 GMT)
A Set of Generalized Components to Achieve Effective Poison-only Clean-label Backdoor Attacks with Collaborative Sample Selection and Triggers [44.5] クリーンラベルのバックドアアタックは、ラベルを変更することなく単にデータセットを中毒させることで、攻撃者が望んだ振る舞いをDNNに隠密に注入することを目的としている。
バックドアを効果的に埋め込むため、攻撃成功率(ASR)とステルスネスの様々な攻撃要件に対して複数のテキストブラガーが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:40:48 GMT)
RepIt: Representing Isolated Targets to Steer Language Models [44.5] RepItは概念固有の表現を分離するためのフレームワークである。
目的概念に対する拒絶を選択的に抑制し、他所での拒絶を抑える。
WMD関連の問題に答えるモデルを生成するが、標準ベンチマークでは安全と評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:29:08 GMT)
Is It Thinking or Cheating? Detecting Implicit Reward Hacking by Measuring Reasoning Effort [44.3] Reward Hackingは、推論モデルが報酬関数の抜け穴を利用して、目的のタスクを解決せずに高い報酬を達成する。
暗黙の報酬ハッキングを検出するため,TRACE(Truncated Reasoning AUC Evaluation)を提案する。
私たちのキーとなる観察は、実際のタスクを解くよりも、抜け穴を悪用した場合にハッキングが発生するということです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:08:11 GMT)
CAPO: Towards Enhancing LLM Reasoning through Generative Credit Assignment [44.3] RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)は、ルールベースのバイナリフィードバックを使用することで、LLM(Large Language Models)の推論能力を改善した。
現在のRLVRメソッドは、通常、すべてのトークンに同じ報酬を割り当てる。
この粗い粒度のフィードバックは、正確なクレジット割り当てを妨げ、モデルがどの推論ステップが成功または失敗につながるかを特定するのが難しくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:13:29 GMT)
KEO: Knowledge Extraction on OMIn via Knowledge Graphs and RAG for Safety-Critical Aviation Maintenance [43.8] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたドメイン固有知識抽出・推論フレームワークを提案する。
運用・保守インテリジェンス(OMIn)データセットを用いて,グローバルなセンスメイキングと実行可能なメンテナンスタスクにまたがるQAベンチマークを構築した。
実験の結果、KEOはパターンやシステムレベルの洞察を明らかにすることで、グローバルなセンス作りを著しく改善し、テキストチャンクRAGは、きめ細かい手続き作業に有効であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:29:13 GMT)
Large Language Models Achieve Gold Medal Performance at the International Olympiad on Astronomy & Astrophysics (IOAA) [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） (Tue, 07 Oct 2025 15:34:59 GMT)
Can foundation models actively gather information in interactive environments to test hypotheses? [43.4] 基礎モデルはシングルターン推論において優れているが、動的環境におけるマルチターン探索に苦慮している。
これらのモデルを,経験から学び,適応し,情報を収集する能力に基づいて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:28:32 GMT)
EVALUESTEER: Measuring Reward Model Steerability Towards Values and Preference [43.4] 大規模言語モデル(LLM)は世界中に展開され、世界中のユーザの多様な好みに合わせて複数のシステムを生成する。
ESTEERは、LCMのユーザ価値とスタイル的嗜好プロファイルに対する操縦性を測定するためのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:36:15 GMT)
Learning What Matters: Steering Diffusion via Spectrally Anisotropic Forward Noise [43.1] Diffusion Probabilistic Models (DPM) は強力な生成性能を達成しているが、その帰納的バイアスは大半が暗黙的である。
本研究では,拡散モデルのトレーニングとサンプリングに帰納的バイアスを組み込むことにより,モデルの目的とするデータ分布をよりよく適応することを目的とする。
異方性前方共分散を周波数対角共分散に置き換えることで、これらのバイアスを形作る異方性雑音演算子を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:08:39 GMT)
DP-SNP-TIHMM: Differentially Private, Time-Inhomogeneous Hidden Markov Models for Synthesizing Genome-Wide Association Datasets [42.8] 単一ヌクレオチド多型(SNP)データセットは遺伝研究の基本であるが、共有されると大きなプライバシーリスクが生じる。
時間不均一な隠れマルコフモデル(TIHMM)から得られたサンプルを用いて合成SNPシーケンスデータセットを生成する革新的なフレームワークを提案する。
トレーニングデータのプライバシを維持するため、トレーニング中に各SNPシーケンスが束縛された影響にのみ寄与することを保証し、強力な差分プライバシー保証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:47:29 GMT)
Epistemic Diversity and Knowledge Collapse in Large Language Models [42.8] 大規模言語モデル(LLM)は、語彙的、意味的、スタイリスティックに同質なテキストを生成する傾向がある。
これは知識崩壊のリスクを生じさせ、同種LLMは時間とともにアクセス可能な情報範囲の縮小を仲介する。
LLM出力における実世界のクレームの変動など、疫学の多様性を測定するための新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:07:31 GMT)
NEO: No-Optimization Test-Time Adaptation through Latent Re-Centering [42.4] テスト時間適応(TTA)法は、しばしば計算コストが高く、効果的な適応のために大量のデータを必要とする。
我々は,バニラ推定に比較して有意な計算を加えない完全TTA手法NEOを開発した。
Raspberry PiとJetson Orin Nanoデバイスでは、NEOはベースラインと比較して推論時間を63%削減し、メモリ使用量を9%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:35:55 GMT)
AgentDR Dynamic Recommendation with Implicit Item-Item Relations via LLM-based Agents [42.2] 本稿では,LLM推論をスケーラブルなレコメンデーションツールでブリッジする新しいLLMエージェントフレームワークであるAgenDRを提案する。
提案手法は,複数のレコメンデーション出力を統合するためにLLMを活用しながら,従来のモデルに上位タスクを委譲する。
我々のフレームワークは、その基盤となるツールよりも平均して2倍改善され、優れたフルレベルのパフォーマンスを実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:48:05 GMT)
Attention Sinks and Compression Valleys in LLMs are Two Sides of the Same Coin [42.0] 本研究は,残水流における大規模活性化の形成にともなって,注目流と圧縮谷との間に驚くべき関連性を示すものである。
本研究では,LLMが大規模アクティベーションによる注意・表現圧縮を制御し,その計算を深く整理する方法を説明するために,情報フローの混合圧縮・微細化理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:27:24 GMT)
RoboMemory: A Brain-inspired Multi-memory Agentic Framework for Interactive Environmental Learning in Physical Embodied Systems [41.9] エージェントは、部分的可観測性、空間的推論の制限、高速なマルチメモリ統合など、現実世界の環境において永続的な課題に直面している。
本稿では, 空間, 時間, エピソディック, セマンティックメモリを並列化して, 効率的な長期計画と対話型環境学習を実現する, 脳にインスパイアされたフレームワークであるRoboMemoryを紹介する。
EmbodiedBenchの実験によると、Qwen2.5-VL-72B-Ins上に構築されたRoboMemoryはベースラインを25%上回り、クローズドソース(SOTA)のGemini-1.5を超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:36:42 GMT)
Kaputt: A Large-Scale Dataset for Visual Defect Detection [41.9] 物流環境における欠陥検出のための大規模データセットを提案する。
230,000以上の画像(および29,000以上の欠陥インスタンス)で、MVTec-ADの40倍の大きさである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:13:18 GMT)
Video-in-the-Loop: Span-Grounded Long Video QA with Interleaved Reasoning [41.8] ViTLは2段階の長ビデオQAフレームワークで、問題関連区間を初期化して固定トークン予算を保存する
ViTLは最大8.6%まで到達し、長時間のQAと時間的グラウンドでは50%少ないフレーム入力を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:55:48 GMT)
Building Resource-Constrained Language Agents: A Korean Case Study on Chemical Toxicity Information [41.4] 本稿では,これらの制限下で考案された韓国の化学毒性情報エージェントであるTox-chatについて述べる。
本稿では,階層的な部分探索によるトークン消費を低減する文脈効率アーキテクチャと,シナリオベースの対話生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:40:17 GMT)
Soft Reasoning Paths for Knowledge Graph Completion [41.0] 推論パスは知識グラフ補完(KGC)における信頼できる情報である
現実のアプリケーションでは、計算に手頃なパスが全ての候補エンティティに対して存在することを保証することは困難である。
そこで本研究では,提案アルゴリズムを不備な経路状況に対してより安定にするために,ソフト推論パスを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:32:17 GMT)
From Accuracy to Robustness: A Study of Rule- and Model-based Verifiers in Mathematical Reasoning [41.0] 数理推論をケーススタディとして、静的評価とRLトレーニングのシナリオの両方において、様々な検証を包括的に分析する。
まず、現在のオープンソースルールベースの検証器は、異なるフォーマットで提示された同等の回答を認識できないことが多く、無視できない偽陰性率をもたらす。
これらの制約に対処するための潜在的な解決策としてモデルベース検証について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:28:26 GMT)
The Valley of Code Reasoning: Scaling Knowledge Distillation of Large Language Models [40.9] 本研究では,2種類の非共振LDM上での蒸留競合符号化スキルのスケーリング傾向について検討した。
驚くべきことに、トレーニングデータにおける出力の正しさは蒸留結果には何の差も与えないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:32:09 GMT)
Pushing Test-Time Scaling Limits of Deep Search with Asymmetric Verification [40.8] 特定の文脈(例えば、スドゥークパズルの解法)において、応答の検証はそれらを生成するよりもはるかに容易である。
深層探索エージェントの逐次的かつ並列的なTSについて検討し、この設定での検証は生成よりもはるかに容易である、という直感に動機づけられた。
我々は、フラッグシップのオープンソースモデルで実験を行い、それらをTSを通じてHeavy'の亜種に拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:09:23 GMT)
RareAgent: Self-Evolving Reasoning for Drug Repurposing in Rare Diseases [40.5] RareAgentは、このタスクをパッシブパターン認識からアクティブエビデンス検索推論に再構成する、自己進化型マルチエージェントシステムである。
総合的な評価によると、RareAgentは推論基準よりもAUPRCの表示を18.1%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:35:18 GMT)
Federated Split Learning for Resource-Constrained Robots in Industrial IoT: Framework Comparison, Optimization Strategies, and Future Directions [40.4] Federated split learning(FedSL)は、IoT(Industrial Internet of Things)システムで協調的なインテリジェンスを実現するための、有望なパラダイムとして登場した。
本稿では,産業シナリオにおける資源制約型ロボットに適したFedSLフレームワークの総合的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:24:29 GMT)
Membership Inference Attacks on Tokenizers of Large Language Models [40.2] 本稿では,トークン化剤によるメンバシップリークに関する最初の研究について述べる。
データセットのメンバシップを推測する5つのアタック手法について検討する。
われわれの発見は、トークン化業者を、見過ごされているが重要なプライバシーの脅威として強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:05:40 GMT)
FLEx: Personalized Federated Learning for Mixture-of-Experts LLMs via Expert Grafting [40.2] 大規模言語モデル(LLM)のフェデレーション・インストラクションチューニングは、クライアント間の重要なデータ不均一性によって問題となる。
我々は,事前学習したMOEベースのLLMを効率よくパーソナライズするための新しいフレームワークであるFLExを提案する。
パーソナライズのために,動的疎度を活用して事前訓練した専門家の選抜されたコンポーネントからクライアント固有の専門家を構築する,新しい専門家グラフト機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:07:07 GMT)
The Effect of Label Noise on the Information Content of Neural Representations [40.2] 教師付き分類タスクでは、モデルは各データポイントのラベルを予測するために訓練される。
実世界のデータセットでは、これらのラベルはアノテーションエラーのためにしばしばうるさい。
ディープラーニングモデルの性能に対するラベルノイズの影響はいまだよく分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:27:26 GMT)
Generative Dynamic Graph Representation Learning for Conspiracy Spoofing Detection [40.2] 金融取引におけるスポット検出は、特に共謀詐欺のような複雑な行動を特定するために重要である。
従来の機械学習アプローチは、主に孤立したノード機能に重点を置いており、多くの場合、相互接続されたノードのより広いコンテキストを見渡している。
本稿では,動的取引行動とノード間の関係をモデル化し,共謀スプーフィング検出のための表現を学習する,生成動的グラフモデル(GDGM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:16:12 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） (Tue, 07 Oct 2025 04:08:44 GMT)
AgeBooth: Controllable Facial Aging and Rejuvenation via Diffusion Models [40.0] AgeBoothは、単一の参照画像から異なる年齢でアイデンティティ一貫性のある顔画像を生成する。
実験の結果,AgeBoothは従来の最先端の編集手法と比較して,年齢制御と視覚的品質が優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:25:09 GMT)
Text2Interact: High-Fidelity and Diverse Text-to-Two-Person Interaction Generation [39.7] 本研究では,現実的なテキスト・ヒューマンインタラクションを生成するためのText2フレームワークを提案する。
本稿では,対話記述と強いシングルパーソン動作を協調する合成合成パイプラインであるInterComposeを提案する。
また,トークンレベルの手がかりを保存した単語レベルの条件付きテキスト対話モデルであるInterActorを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:41:23 GMT)
Weight Ensembling Improves Reasoning in Language Models [39.4] 本研究では,世代間の多様性が崩壊し始める推論モデルのトレーニング中に発生する障害モードについて検討する。
最新のSFTチェックポイントの重みをWiSE-FTと呼ばれる早期チェックポイントで補間する簡単な介入は、Pass@kをほぼ完全に回復し、Pass@1も改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:47:38 GMT)
Heterogeneous Point Set Transformers for Segmentation of Multiple View Particle Detectors [39.4] NOvAはフェルミラブのNuMIビームからニュートリノ粒子を検出する実験である。
データは3D表現ではなく、XZとYZビューの2つのスパース2D画像として表現される。
本稿では,スパース行列で操作する点集合ニューラルネットワークと,両ビューからの情報を混合する操作を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:00:57 GMT)
Relational Transformer: Toward Zero-Shot Foundation Models for Relational Data [38.7] Transformer (RT) アーキテクチャは、様々なリレーショナルデータベース上で事前トレーニングすることができる。
RTは強力なゼロショット性能を実現し、バイナリ分類タスクにおいて、完全な教師付きAUROCの94%を平均化している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:51:51 GMT)
GeoRemover: Removing Objects and Their Causal Visual Artifacts [38.6] オブジェクトの削除は、ターゲットオブジェクトとその因果的な視覚的アーティファクト(シャドーやリフレクションなど)を排除すべきである。
オブジェクトの除去を(1) 幾何学的除去と(2) 外観レンダリングに分離する幾何学的認識型2段階フレームワークを提案する。
本手法は,2つの一般的なベンチマークにおいて,オブジェクトとその関連アーティファクトを除去する際の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:32:48 GMT)
Risk level dependent Minimax Quantile lower bounds for Interactive Statistical Decision Making [38.1] 最小限のリスクと後悔は期待に焦点を合わせ、安全クリティカルな盗賊や強化学習に不可欠な稀な失敗を欠いている。
ミニマックス量子境界は非インタラクティブな推定に制限される; リスクレベル固有の量子的境界よりも期待されるリスクに焦点を絞った統合的対話的分析; 一般的な対話的プロトコルのための量子的ツールキットをいまだに欠いている高確率帯域境界。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:25:13 GMT)
LLM Unlearning Without an Expert Curated Dataset [37.2] 言語モデル自体を用いて高品質な忘れセットを生成するために,スケーラブルで自動化されたアプローチを導入する。
提案手法は,入力としてドメイン名のみを必要とする構造化プロンプトパイプラインを通じて,教科書形式のデータを合成する。
我々の合成データセットは、ベースライン合成の代替品よりも一貫して優れており、専門家による合成データセットに匹敵するものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:52:31 GMT)
CreditDecoding: Accelerating Parallel Decoding in Diffusion Large Language Models with Trace Credits [37.1] CreditDecodingはトレーニング不要の並列デコーディングアルゴリズムで、正確だが不確実なトークンの信頼収束を加速する。
8つのベンチマークでは、CreditDecodingはLLaDA-8B-Instructよりも5.48倍の高速化と0.48の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） (Tue, 07 Oct 2025 17:08:33 GMT)
Data Provenance Auditing of Fine-Tuned Large Language Models with a Text-Preserving Technique [37.0] 我々は、見えないUnicode文字を文書に埋め込むテキスト保存型透かしフレームワークを導入する。
我々は50の文書を微調整した後の応答を検出する際に0.1%未満の失敗率を実験的に観察した。
100%TPR@0% FPRに対応する18,000以上の課題において、突発的な回答は得られなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:34:08 GMT)
Evidence of Cognitive Biases in Capture-the-Flag Cybersecurity Competitions [36.8] Capture-the-Flagコンペティションから50万件以上の応募ログを分析します。
認知バイアスの行動的特徴を防衛的含意で識別する。
これらのパターンは、バイアスが敵の文脈で自然に攻撃行動を形作ることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:41:03 GMT)
WAFT: Warping-Alone Field Transforms for Optical Flow [36.6] 我々は,光流の簡易かつ効率的な方法であるウォーピング・アロン場変換(WAFT)を紹介する。
WAFTはRAFTと似ているが、コストを高解像度のワープに置き換え、メモリコストの低減を図っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:26:36 GMT)
Mind the (Belief) Gap: Group Identity in the World of LLMs [36.4] 社会的バイアスと信念駆動行動は、いくつかのタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の決定に大きな影響を与える可能性がある。
本稿では,社会的相互作用と嗜好を形成する上で重要な役割を果たす古典的集団心理学理論である,信念の一致をシミュレートするマルチエージェントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:44:30 GMT)
ATOM: A Pretrained Neural Operator for Multitask Molecular Dynamics [36.3] Atomistic Transformer Operator for Molecules (ATOM) はマルチタスク分子動力学のための事前訓練されたトランスフォーマーニューラル演算子である。
ATOMは、確立したシングルタスクベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
ATOMは、様々な時間ホリゾンにまたがる無見えない分子への例外的なゼロショット一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:56:39 GMT)
StereoSync: Spatially-Aware Stereo Audio Generation from Video [36.2] StereoSyncは、時間的に参照ビデオと同期し、その視覚的コンテキストと空間的に整合するオーディオを生成するように設計された新しいモデルである。
StereoSync on Walking The Mapsは、さまざまな環境を歩き回るアニメキャラクターを特徴とするビデオゲームのビデオからなるデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:51:58 GMT)
Bridging Semantic Logic Gaps: A Cognition Inspired Multimodal Boundary Preserving Network for Image Manipulation Localization [36.0] 認知にインスパイアされたマルチモーダル境界保存ネットワーク(CMB-Net)を提案する。
CMB-Netは、視覚情報における意味的関係の欠如を補うために、プロンプトベースのテキスト情報を生成する。
テキスト特徴と画像特徴のあいまいさによって、テキスト特徴に重みを割り当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:45:53 GMT)
Unified Cross-Modal Medical Image Synthesis with Hierarchical Mixture of Product-of-Experts [35.8] MMHVAEと呼ばれるマルチモーダル階層的変分自動エンコーダの深層混合を行い、異なるモードで観察された画像から欠落した画像を合成する。
MMHVAEの設計は、4つの課題に取り組むことに焦点を当てている: (i) 高解像度画像を生成するために複雑なマルチモーダルデータの潜在表現を作成すること、 (ii) 変分分布を奨励し、クロスモーダル画像合成に必要な欠落情報を推定すること、 (iii) 欠落したデータのコンテキストでマルチモーダル情報を融合すること、 (iv) トレーニング時に不完全なデータセットを扱うためにデータセットレベルの情報を活用すること。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:45:34 GMT)
Data Factory with Minimal Human Effort Using VLMs [35.3] 我々は、予め訓練されたコントロールネットとビジョンランゲージモデル(VLM)を統合して、ピクセルレベルのラベルと組み合わせた合成画像を生成する。
このアプローチは手動のアノテーションの必要性を排除し、下流のタスクを大幅に改善します。
PASCAL-5i と COCO-20i は,単発セマンティックセマンティックセグメンテーションにおいて有望な性能と性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:43:24 GMT)
MoRE-Brain: Routed Mixture of Experts for Interpretable and Generalizable Cross-Subject fMRI Visual Decoding [33.5] MoRE-Brainは、高忠実で適応性があり、解釈可能な視覚再構成のために設計された、神経にインスパイアされたフレームワークである。
階層的なMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用しており、専門家がfMRI信号を処理している。
MoRE-Brainは、より一般化され、解釈可能なfMRIベースのビジュアルデコードへと大きく進歩している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:39:42 GMT)
HOG-Diff: Higher-Order Guided Diffusion for Graph Generation [33.4] HOG-Diffは、本質的に位相構造を持つ可塑性グラフを徐々に生成する原理的なフレームワークである。
我々の手法は一貫して最先端のベースラインに勝っているか、競争力を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:58:18 GMT)
Drive&Gen: Co-Evaluating End-to-End Driving and Video Generation Models [33.3] 本稿では、E2Eドライバを利用した新しい統計手法を提案し、生成したビデオのリアリズムを評価する。
ビデオ生成モデルにより生成された合成データは,実世界のデータ収集に代わる費用対効果があることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:58:32 GMT)
Mixing Mechanisms: How Language Models Retrieve Bound Entities In-Context [33.2] インコンテキスト推論の鍵となるコンポーネントは、言語モデル(LM)が後続の検索のためにエンティティをバインドする能力である。
この機構は, より複雑な設定に悪影響を及ぼすことを示す。
我々は,次のトークン分布を95%の一致で推定する3つのメカニズムをすべて組み合わせた因果モデルを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:44:30 GMT)
Step-by-Step Video-to-Audio Synthesis via Negative Audio Guidance [33.1] 生成プロセスの制御性を向上し,よりリアルな音声合成を実現するために,ステップバイステップのV2A生成手法を提案する。
従来のフォーリーにインスパイアされた我々の手法は、ビデオによって誘発される全ての音声イベントを、欠落した音声イベントの漸進的な生成を通じてキャプチャすることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:36:19 GMT)
Bridging the Culture Gap: A Framework for LLM-Driven Socio-Cultural Localization of Math Word Problems in Low-Resource Languages [32.9] 本稿では,英語以外の言語における数学語問題における文化的ローカライゼーションの枠組みを紹介する。
翻訳されたベンチマークは、適切な社会文化的文脈下で真の多言語数学能力を曖昧にすることができる。
我々のフレームワークは、英語中心のエンティティバイアスを緩和し、ネイティブエンティティが様々な言語にまたがって導入されるときの堅牢性を改善するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:29:49 GMT)
Teaching Metric Distance to Discrete Autoregressive Language Models [32.8] DIST2Lossは自動回帰離散モデルの学習を目的とした遠隔認識フレームワークである。
DIST2Lossは、固有距離測定値から派生した指数関数的な家族分布を離散的なカテゴリー最適化ターゲットに変換する。
経験的評価は多様なマルチモーダルアプリケーションにおいて一貫した性能向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:18:30 GMT)
Observation of Temperature Effects on False Vacuum Decay in Atomic Quantum Gases [32.5] 超低温原子スピン混合系における真空崩壊機構の時間スケールの温度依存性を測定した。
以上の結果から, 真空崩壊速度は, 有限温度拡大により予測される温度とともにスケールすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:39:30 GMT)
CalibCLIP: Contextual Calibration of Dominant Semantics for Text-Driven Image Retrieval [32.2] CalibCLIPは、支配トークンの抑制効果を校正するために設計された訓練不要の方法である。
本稿では,視覚的特徴をターゲット領域と低情報領域に分離するContrastive Visual Enhancerを提案する。
テキスト空間では,一般概念と差別概念の区別を目的とした識別概念キャリブレータを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:16:29 GMT)
On Powerful Ways to Generate: Autoregression, Diffusion, and Beyond [32.2] 自己回帰的次トーケン予測やマスク拡散を含む生成過程について検討した。
我々は,計算硬度や学習可能性などの測定可能な基準によって,それらの利点と限界を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:49:30 GMT)
When to use Graphs in RAG: A Comprehensive Analysis for Graph Retrieval-Augmented Generation [31.9] グラフ検索強化世代(GraphRAG)は、外部知識で大規模言語モデル(LLM)を拡張するための強力なパラダイムとして登場した。
最近の研究では、GraphRAGは多くの現実世界のタスクにおいてバニラRAGを過小評価している。
GraphRAGは本当に有効か、グラフ構造がRAGシステムに測定可能なメリットを提供するシナリオは存在するのか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:50:33 GMT)
PLSemanticsBench: Large Language Models As Programming Language Interpreters [31.6] 大規模言語モデル(LLMs)がコード推論に長けているため、自然な疑問が生じる: LLMはプログラム(つまり、インタプリタとして振舞う)を純粋にプログラミング言語の形式的意味論に基づいて実行できるか?
本稿では, 命令型言語IMPを用いて, 小ステップ操作意味論 (SOS) と書き直しに基づく操作意味論 (K-semantics) によって定式化されている問題について検討する。
本稿では,Human-Written,LLM-Translated,Fuzzer-Generatedの3つの評価セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:28:52 GMT)
Optimised spectral purity of unfiltered photons via pump and nonlinearity shaping [31.6] フォトニック量子技術は、区別できない光子の効率的な生成と干渉に依存している。
中程度の帯域通過スペクトルフィルタリングのみを用いて高い2光子干渉を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:52:16 GMT)
Training Dynamics Impact Post-Training Quantization Robustness [31.5] 学習後の量子化は、大規模言語モデルの効率的な展開に広く採用されている。
我々は,最大32Bパラメータと15Tトレーニングトークンを含む,オープンソースの言語モデルトレーニングトラジェクトリ間の量子化劣化の包括的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:59:07 GMT)
Erasing More Than Intended? How Concept Erasure Degrades the Generation of Non-Target Concepts [31.2] 評価後のパフォーマンスを評価するための総合的なベンチマークであるEraseBenchを紹介する。
我々は、相互関係の異なるレベルにおける非ターゲット概念に対する概念除去の意図しない結果に焦点をあてる。
以上の結果から, 消去が意図しない非目標概念の抑制につながる概念絡み現象が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:00:31 GMT)
Inference-Time Text-to-Video Alignment with Diffusion Latent Beam Search [31.2] アライメント問題に大きな注目を集めており、コンテンツの良さの指標に基づいて拡散モデルの出力を操縦する。
本稿では,アライメント報酬を最大化するために,より優れた拡散潜時を選択できるルックアヘッド推定器を用いた拡散潜時ビーム探索を提案する。
本手法は,モデルパラメータを更新することなく,校正報酬,VLM,人的評価に基づいて評価された知覚品質を向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:22:05 GMT)
LatentBreak: Jailbreaking Large Language Models through Latent Space Feedback [31.2] そこで我々は,ホワイトボックスのジェイルブレイク攻撃であるLatentBreakを提案する。
LatentBreakは入力プロンプト内の単語を意味的に等価なものに置き換え、プロンプトの初期意図を保存する。
我々の評価では、LatentBreakは短絡性のプロンプトを誘導し、競合するジェイルブレイクアルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:40:20 GMT)
Benchmarking the Robustness of Agentic Systems to Adversarially-Induced Harms [31.0] 本稿では,エージェントから有害な作用を誘発する攻撃に対するエージェントシステムの堅牢性を評価する。
本稿では,エージェントシステムに対する害の新たな分類法と,新たなベンチマークであるBAD-ACTSを提案する。
BAD-ACTSは、異なるアプリケーション環境におけるエージェントシステムの4つの実装と、有害なアクションの188の高品質な例のデータセットで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:11:32 GMT)
Vul-R2: A Reasoning LLM for Automated Vulnerability Repair [31.0] ソフトウェア脆弱性の指数的な増加により、自動脆弱性修復(AVR)ソリューションが緊急に必要になった。
最近の研究はシーケンス生成問題として定式化されており、この問題に対処するために大規模言語モデル(LLM)を活用している。
これらのアプローチは最先端のパフォーマンスを示しているが、以下の課題に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:43:13 GMT)
On the Theory of Continual Learning with Gradient Descent for Neural Networks [30.7] 本研究では, 連続学習の限界について検討する。
本結果から, 忘れる確率における問題パラメータの相違について, 興味深い現象が明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:32:27 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） (Tue, 07 Oct 2025 17:58:48 GMT)
Improving Factuality in LLMs via Inference-Time Knowledge Graph Construction [30.4] 大規模言語モデル(LLM)は、パラメトリックメモリに制限があるため、現実的に一貫した答えを生み出すのにしばしば苦労する。
推論中に知識グラフ(KG)を動的に構築・拡張する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:15:22 GMT)
Discrete Diffusion Models with MLLMs for Unified Medical Multimodal Generation [30.0] そこで我々は, モーダリティに比例しない, モーダリティ間の共有分布を学習する医学的離散拡散モデルMeDiMを提案する。
MeDiMは、画像とテキストの変換と、プロンプトに応答して、ドメイン間で画像-レポートペアを共同で生成する、複数の生成タスクを統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:06:57 GMT)
Semantic Regexes: Auto-Interpreting LLM Features with a Structured Language [29.6] 本稿では,大言語モデル(LLM)の機能のセマンティクス,構造化言語記述を紹介する。
セマンティクスは自然言語の精度と一致し、より簡潔で一貫した特徴記述が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:56:45 GMT)
SAE-FiRE: Enhancing Earnings Surprise Predictions Through Sparse Autoencoder Feature Selection [29.5] SAE-FiRE (Sparse Autoencoder for Financial Representation Enhancement) フレームワークを提案する。
SAE-FiREはスパースオートエンコーダ(SAE)を使用して、大言語モデルから高密度なニューラル表現を解釈可能なスパースコンポーネントに分解する。
過度な適合につながる可能性のあるノイズを体系的にフィルタリングすることで、より堅牢で一般化可能な予測を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:03:55 GMT)
What Prompts Don't Say: Understanding and Managing Underspecification in LLM Prompts [29.5] 特定されていないプロンプトは、モデルにまたがったり変更を促したりする可能性の2倍であり、精度が20%を超えることもある。
本稿では,平均オーバーベースラインにおける性能を4.8%向上させる要求対応プロンプト最適化機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:41:04 GMT)
PartSDF: Part-Based Implicit Neural Representation for Composite 3D Shape Parametrization and Optimization [29.5] PartSDFは教師付き暗黙の表現フレームワークで、独立して制御可能なパーツで合成形状を明示的にモデル化する。
PartSDFは、再構築および生成タスクにおいて、教師なしベースラインと教師なしベースラインの両方を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:16:18 GMT)
Training Vision-Language Process Reward Models for Test-Time Scaling in Multimodal Reasoning: Key Insights and Lessons Learned [29.4] プロセス・リワード・モデル (Process Reward Models, PRM) は、大規模言語モデルにおける推論の信頼性を向上させる。
既存のVision-Language PRMはデータ構築にMCTS(Monte Carlo Tree Search)に依存している。
我々は,MCTSと強力なVLMの判断を組み合わせるハイブリッドデータフレームワークを導入し,より正確なステップレベルラベルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:40:16 GMT)
Can Video Large Multimodal Models Think Like Doubters-or Double-Down: A Study on Defeasible Video Entailment [29.2] 私たちはDVidE(Defeasible Video Entailment)を紹介します。
DVidEでは、ビデオ前提とテキスト仮説が考慮され、新しい更新が仮説を強化または弱めるかどうかをモデルが判断しなければならない。
生成タスクにおいて、ASR出力とLLM(Large Language Model)を組み合わせ、一貫性のある文脈に関連のある更新を生成するフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:47:19 GMT)
Training-Free Time Series Classification via In-Context Reasoning with LLM Agents [29.1] 時系列分類(TSC)は様々なアプリケーションシナリオにまたがるが、ラベル付きデータは少ないことが多い。
本稿では,事前の文脈推論による学習自由TSCのためのマルチエージェントフレームワークであるFETAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:07:43 GMT)
Ouroboros: Single-step Diffusion Models for Cycle-consistent Forward and Inverse Rendering [29.1] Ouroborosは2つの単一ステップ拡散モデルからなるフレームワークであり、相互強化により前方および逆レンダリングを処理する。
我々は,Ouroborosが動画分解に訓練なしで移行でき,ビデオシーケンスの時間的不整合を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:12:05 GMT)
Permutation-Invariant Representation Learning for Robust and Privacy-Preserving Feature Selection [29.0] 既存のメソッドは、複雑な機能のインタラクションをキャプチャし、さまざまなアプリケーションシナリオに適応するのに苦労することが多い。
ポリシー誘導型検索に置換不変な埋め込みを統合する新しいフレームワークを提案する。
実際には、ローカルクライアント間のデータは高度に不均衡であり、不均一であり、厳格なプライバシー規制によって制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:53:32 GMT)
Hybrid quantum-classical analog simulation of two-dimensional Fermi-Hubbard models with neutral atoms [28.7] アナログモードにおけるRydbergベースの量子処理ユニットを用いた2次元Fermi-Hubbardモデルを実験的に検討した。
我々のアプローチは、元のフェルミオンを直接量子ビットに符号化することを避ける。
次に、補助スピンソルバを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:06:41 GMT)
Back to Square Roots: An Optimal Bound on the Matrix Factorization Error for Multi-Epoch Differentially Private SGD [28.7] 逆相関行列上にバンド構造を付加した新しい明示的因数分解法,Banded Inverse Square Root (BISR) を導入する。
BISRは、上界と下界をマッチングすることで、アナル最適誤差を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:58:19 GMT)
Flow4Agent: Long-form Video Understanding via Motion Prior from Optical Flow [28.5] Flow4Agentは、ビデオの長い理解を容易にするために、光学フローからの動作先を組み込んだ新しいフレームワークである。
Flow4Agentは、2つのコアモジュールを通して、時間的および空間的に長いビデオの冗長性を緩和する。
大規模な実験により、Flow4Agentは、幅広いビデオMLLMベンチマークで既存の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:01:57 GMT)
BLISS: A Lightweight Bilevel Influence Scoring Method for Data Selection in Language Model Pretraining [28.3] BLISSは、外部の事前訓練されたオラクルモデルに頼ることなく、スクラッチから完全に高速に動作する軽量なデータ選択方法である。
C4データセットの選択したサブセット上で、410M/1B/2.8B PythiaとLLaMA-0.5Bモデルを事前学習することでBLISSを検証する。
BLISSは最先端の手法と同じ性能に達すると1.7倍のスピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:42:33 GMT)
Conformalized Gaussian processes for online uncertainty quantification over graphs [27.9] グラフ上の不確実性定量化(UQ)は、ネットワーク科学における多くの安全クリティカルな応用に現れる。
我々は、ランダム特徴(RF)に基づくカーネル近似を利用して、新しいグラフ対応パラメトリックGPモデルを考案する。
誤特定をモデル化するためのロバストなカバレッジを確保するため,我々はGPベースの集合予測器をオンラインコンフォメーション予測フレームワークを用いて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:44:13 GMT)
Active Next-Best-View Optimization for Risk-Averse Path Planning [27.7] 不確実な環境での安全なナビゲーションには、リスク回避とアクティブな知覚を統合する計画手法が必要である。
本稿では,オンライン更新された3次元ガウスプレート放射場上にテールセンシティブなリスクマップを構築することで,粗い参照経路を洗練する統一フレームワークを提案する。
これらのマップは、局所的に安全かつ実現可能な軌道の生成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:41:28 GMT)
v1: Learning to Point Visual Tokens for Multimodal Grounded Reasoning [27.7] 簡単なポイント・アンド・コピーアプローチによるアクティブな視覚的参照を可能にする軽量な拡張であるv1を紹介する。
これにより、モデルは関連するイメージパッチを特定し、埋め込みを推論ストリームにコピーすることができる。
我々のポインティング戦略では、MLLMはセマンティックな表現をキーとして直接イメージパッチを選択でき、知覚的証拠はモデルの推論と同じ空間に埋め込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:13:12 GMT)
Conformal Prediction in Hierarchical Classification with Constrained Representation Complexity [27.6] 分割共形予測フレームワークを階層分類に拡張し、予測セットは予め定義された階層の内部ノードに制限される。
第1のアルゴリズムは予測セットとして内部ノードを返すが、第2のアルゴリズムはこの制限を緩和する。
表現複雑性の概念を用いることで、後者はより一般的な推論問題を犠牲にしてより小さな集合のサイズが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:10:37 GMT)
Quantum work statistics across a critical point: full crossover from sudden quench to the adiabatic limit [27.3] 断熱的および急激なクエンチ限界は詳細に研究されているが、これらの限界を繋ぐ交差する量子ワークの統計は、おおむねオープンな問題である。
ここでは、重要な量子不純物問題に対して、断熱から急激な待ち行列までの全交叉に沿った作業統計量の正確なスケーリング関数を得る。
これらの予測は、放散された作業が非自明な励起の生成に対応する、電荷チャネルのコンド量子ドットデバイスでテストすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:09:49 GMT)
Moloch's Bargain: Emergent Misalignment When LLMs Compete for Audiences [26.9] 大規模言語モデル(LLM)は、情報の生成と普及の仕方を変えつつある。
競争的な成功のためにLLMを最適化することは、必然的に誤調整を招きかねないことが示される。
私たちはこの現象を、AIのためのMoroch's Bargainと呼びます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:37:15 GMT)
Efficient Conditional Generation on Scale-based Visual Autoregressive Models [26.8] 効率的な制御モデル(英語: Efficient Control Model、ECM)は、分散アーキテクチャを介して制御信号を導入する軽量制御モジュールを備えたプラグイン・アンド・プレイフレームワークである。
ECMは、リアルタイムに生成されたトークンと、その限られた容量の利用を最大化するために設計された共有フィードフォワードネットワーク(FFN)を用いて、条件付き機能を洗練する。
提案手法は,既存のベースラインを越えつつ,トレーニングと推論の効率を大幅に向上させるとともに,画像生成に対する高忠実かつ多様な制御を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:27:03 GMT)
Language Model as Planner and Formalizer under Constraints [26.6] 手動で注釈付き、きめ細かい、そして4つのカテゴリにまたがるリッチな自然言語制約で、広く使われている計画ベンチマークを拡張して、ギャップを埋める。
4以上の最先端の推論LSM、3つの形式言語、5つのメソッド、4つのデータセットにおいて、制約の導入は、パフォーマンスを一貫して上回るだけでなく、問題の複雑さと語彙シフトに対する大きな課題も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:04:08 GMT)
D2E: Scaling Vision-Action Pretraining on Desktop Data for Transfer to Embodied AI [26.3] 本稿では,D2E(Desktop to Embodied AI)について紹介する。
このフレームワークは,(1) 多様なデスクトップインタラクションを152倍圧縮で標準化されたフォーマットに統一するOWA Toolkit,(2) タイムスタンプベースのイベント予測により,見えないゲーム間で強力なゼロショット一般化を実現するGeneralist-IDM,(3) デスクトップに制約された表現を物理操作やナビゲーションに転送するVAPTの3つのコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:40:33 GMT)
Limited-Angle Tomography Reconstruction via Projector Guided 3D Diffusion [26.3] 有限角電子トモグラフィーは、透過電子顕微鏡(TEM)の2次元投影から傾斜角の制限範囲内で3次元形状を再構成することを目的としている。
ディープラーニングアプローチは、これらのアーティファクトを緩和する有望な結果を示している。
本稿では,新しい3次元拡散に基づく反復再構成フレームワークTEMDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:27:28 GMT)
The Safety Challenge of World Models for Embodied AI Agents: A Review [26.2] 我々は、自律運転とロボット工学の分野における世界モデルに関する文献レビューを行う。
我々のレビューは経験的分析によって補完され、最先端のモデルから予測を収集し、検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:35:09 GMT)
Generalization of Gibbs and Langevin Monte Carlo Algorithms in the Interpolation Regime [26.0] 境界はランゲヴィン・モンテカルロアルゴリズムによる近似の下で安定である。
MNISTとCIFAR-10データセットの実験は、境界が真のラベル付きデータに非自明な予測をもたらすことを検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:25:56 GMT)
Efficient Learning-based Graph Simulation for Temporal Graphs [26.0] 本稿では,時間的グラフオートエンコーダ(TGAE)を用いたグラフスナップショット生成手法を提案する。
具体的には,サンプルエゴグラフの時間的特徴と構造的特徴を符号化するアテンションベースグラフエンコーダを提案する。
また,時間グラフ生成におけるシミュレーション品質と効率のトレードオフを良好に実現できるエゴグラフデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:22:24 GMT)
BuilderBench -- A benchmark for generalist agents [26.0] BuilderBenchはエージェント事前トレーニングの研究を加速するベンチマークである。
訓練中、エージェントは環境に関する一般的な原則を探求し、学ぶ必要がある。
評価中、エージェントはタスクスイートから見えないターゲット構造を構築する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:23:48 GMT)
VeriEquivBench: An Equivalence Score for Ground-Truth-Free Evaluation of Formally Verifiable Code [25.9] 我々は,Large Language Models (LLM) の形式的検証のための新しいベンチマークを導入する。
筆者らのフレームワークは, 基調整合を定式化された基準, 等価スコアに置き換え, 生成された仕様やコードの品質を厳格に検証する。
以上の結果から,形式的検証可能なコードを生成することは,最先端のLLMにとって依然として大きな課題であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:19:05 GMT)
HoloScene: Simulation-Ready Interactive 3D Worlds from a Single Video [25.9] HoloSceneはインタラクティブな3D再構成フレームワークである。
オブジェクトの幾何学、外観、物理的特性を階層的およびオブジェクト間関係と共に符号化する。
得られたデジタル双生児は、新しい視点から完全な正確な幾何学、物理的安定性、現実的なレンダリングを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:12:18 GMT)
Gradient-Sign Masking for Task Vector Transport Across Pre-Trained Models [25.8] 転送を成功させる鍵は、新しいモデルの勾配の符号構造にあることを示す。
理想的な勾配符号構造を近似する新しい手法であるGradFixを提案する。
視覚と言語ベンチマークにおいて大きなパフォーマンス向上を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:30:25 GMT)
MaNGO - Adaptable Graph Network Simulators via Meta-Learning [25.8] グラフネットワークシミュレータ(GNS)はより高速な推論を提供するが、2つの重要な制限がある。
物理的パラメータの小さなバリエーションのために、スクラッチから再訓練されなければならない。
これは非効率であり、パラメータの異なるシミュレーションは共通の潜在構造を共有することが多い。
本稿では,条件付きニューラルプロセスを用いて,グラフトラジェクトリを符号化して潜在表現を生成するアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:44:24 GMT)
OWL: Probing Cross-Lingual Recall of Memorized Texts via World Literature [25.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における多言語・多言語間記憶について検討する。
OWLは、英語の原文、公用語(ベトナム語、スペイン語、トルコ語)、および6つの低リソース言語(Sesotho, Yoruba, Maithili, Malagasy, Setswana, Tahitian)の新しい翻訳を含む10の言語で20冊の本から31.5Kの抜粋を抽出したデータセットである。
事前学習データの直接翻訳のないテキストであっても,LLMは言語間のコンテンツを常にリコールしていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:39:05 GMT)
Sci-Phi: A Large Language Model Spatial Audio Descriptor [25.3] Sci-Phi は空間空間エンコーダとスペクトルエンコーダを備えた空間音響モデルである。
1回のパスで最大4つの方向の音源を列挙し、記述する。
性能をわずかに低下させるだけで、実際の部屋のインパルス応答に一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:06:02 GMT)
LexiCon: a Benchmark for Planning under Temporal Constraints in Natural Language [24.9] 自然言語ベース(Lexi)制約付き(Con)計画ベンチマークであるLexiConを紹介した。
LexiConの背景にある基本的な考え方は、既存の計画環境を取り入れ、州に時間的制約を課すことだ。
GPT-5, o3, R1 などの推論モデルを含む最先端 LLM の性能は, 計画課題の制約度が増大するにつれて低下することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:28:30 GMT)
MMReview: A Multidisciplinary and Multimodal Benchmark for LLM-Based Peer Review Automation [24.8] 大きな言語モデル(LLM)は、レビューコメントの生成を支援するために、ますます採用されている。
現在のLLMベースのレビュータスクは、包括的な、正確で、人間に沿ったアセスメントを生成するモデルの能力を厳格に評価するための統一された評価ベンチマークを欠いている。
我々は、複数の分野とモダリティにまたがる包括的なベンチマークである textbfMMReview を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:58:44 GMT)
Fundamental Limits of Membership Inference Attacks on Machine Learning Models [24.7] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、特定のデータポイントがトレーニングデータセットの一部であったかどうかを明らかにすることができる。
本稿では、機械学習モデル全体におけるMIAに関する基本的な統計的制限を探索することによって、理論的保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:29:38 GMT)
Text-to-Image Models Leave Identifiable Signatures: Implications for Leaderboard Security [24.4] テキストから画像へのリーダーボードにおけるランク操作は,これまで認識されていたよりも容易であることを示す。
以上の結果から,テキストから画像へのリーダーボードのランク操作は従来よりも容易であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:53:41 GMT)
SciKnowEval: Evaluating Multi-level Scientific Knowledge of Large Language Models [24.4] 大規模言語モデル(LLM)は、科学研究においてますます重要な役割を担っている。
これらのモデルに埋め込まれた科学的知識の広さと深さを評価するための包括的なベンチマークがまだ残っていない。
SciKnowEvalは,5段階の科学的理解の段階にわたってLSMを評価するために設計された大規模データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:13:56 GMT)
MatheMagic: Generating Dynamic Mathematics Benchmarks Robust to Memorization [24.2] 現在のベンチマークは、クローズドエンドの回答と合わせて、シンボルやルールの多様性が制限されているため、過度に適合する傾向にある。
本稿では,これらの欠点を,動的,非実効的ベンチマークに有用な特徴として活用する手法を提案する。
数と演算子の解釈が変更された数学テストインスタンスを生成するMatheMagicを通じてこれを実証するが、自動的に検証できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:19:21 GMT)
LLM Unlearning via Neural Activation Redirection [24.2] 線形表現仮説に基づく新しいアンラーニング手法であるLUNARを提案する。
LUNARは最先端の未学習性能と制御性に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:36:07 GMT)
Carré du champ flow matching: better quality-generalisation tradeoff in generative models [24.1] Carr'e du champ flow matching (CDC-FM) はフローマッチング(FM)の一般化である
CDC-FMは品質全般的なトレードオフを継続的に提供しています。
我々の研究は、生成モデルにおけるデータ幾何学、一般化、記憶の相互作用を研究する数学的枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:41:33 GMT)
TelecomTS: A Multi-Modal Observability Dataset for Time Series and Language Analysis [23.9] 本稿では,5G通信ネットワークから派生した大規模可観測性データセットであるTelecomTSを紹介する。
既存のアプローチは,可観測データの急激な,騒々しい,高分散なダイナミックスに苦しむことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:54:34 GMT)
Deep Generative Model for Human Mobility Behavior [23.8] 我々は, 空間規模が数日から数週間に及ぶ現実的な移動軌道を生成する, 深層生成モデルであるモビリティジェネレーションを提示する。
行動属性と環境コンテキストをリンクすることで、MobilityGenは、ロケーション訪問のスケーリング法則、アクティビティ時間割当、目的地選択などの重要なパターンを再現する。
MobilityGenは、旅行モード間で都市空間へのアクセスがどのように異なるか、そして、共プレゼンスダイナミクスが社会的露出と分離を形作るかといった、以前のモデルでは達成不可能な洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:22:08 GMT)
VecInfer: Efficient LLM Inference with Low-Bit KV Cache via Outlier-Suppressed Vector Quantization [23.8] キーバリュー(KV)キャッシュは、大きな言語モデル(LLM)推論中にメモリオーバーヘッドを導入する。
本稿では,効率的な推論を実現しつつ,能動的KVキャッシュ圧縮のための新しいVQ手法であるVecInferを提案する。
VecInferは、長いコンテキスト理解と数学的推論タスクの両方において、既存の量子化ベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:35:28 GMT)
The fragility of "cultural tendencies" in LLMs [23.8] 報告された「文化的傾向」は安定した特徴ではなく、特定のモデルやタスクデザインの脆弱な成果物であると主張する。
以上の結果から,プロンプト言語はアウトプットに最小限の影響を及ぼし,これらのモデルが基礎的文化的信念を符号化しているというLSZの主張に異議を唱えた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:37:06 GMT)
OneVision: An End-to-End Generative Framework for Multi-view E-commerce Vision Search [23.7] OneVisionは、視覚検索のためのエンドツーエンドの生成フレームワークである。
OneVisionは、視覚対応の残留量子化符号化であるVRQ上に構築されている。
オフライン評価では、OneVisionはオンラインMCAと同等に動作し、推論効率を21%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:25:21 GMT)
BenchAgents: Multi-Agent Systems for Structured Benchmark Creation [23.7] BenchAgentsは評価ベンチマークの作成を自動化するフレームワークである。
BenchAgentsを使って、計画、制約満足度、因果推論に関連する機能を評価するベンチマークを作成します。
次に、これらのベンチマークを使用して、最先端のモデルを研究し、共通の障害モードとモデルの違いに関する新たな洞察を抽出します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:17:31 GMT)
Critical attention scaling in long-context transformers [23.7] 注意スケーリングの効果を拡大するモデルを解析する。
このモデルでは、注意はスケーリング係数$beta_n$によって支配される相転移を示す。
我々の主な成果は、クリティカルスケーリングの$beta_n asymp log n$を特定し、YarRNとQwenにおける注意スケーリングの厳密な正当化を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:51:57 GMT)
Test-Time Efficient Pretrained Model Portfolios for Time Series Forecasting [23.6] 単一で大規模なモノリシックモデルのトレーニングの代替として、より小さく、事前トレーニングされた予測モデルのポートフォリオを構築することを検討します。
これらのポートフォリオに対してアンサンブルやモデルの選択を適用することで、大規模なベンチマークで競合するパフォーマンスを実現します。
専門モデルの収集は、独立に訓練されたジェネラリストのポートフォリオを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:57:10 GMT)
Scientific Algorithm Discovery by Augmenting AlphaEvolve with Deep Research [23.5] 本稿では、ディープリサーチとアルゴリズムの進化を統合するエージェントであるDeepEvolveを紹介する。
それぞれが新しい仮説を提案するだけでなく、改良、実装、テストも提案し、浅い改善と非生産的な過剰精製の両方を避けている。
化学、数学、生物学、材料、特許の9つのベンチマークで、DeepEvolveは初期アルゴリズムを一貫して改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:49:51 GMT)
RainSeer: Fine-Grained Rainfall Reconstruction via Physics-Guided Modeling [23.4] RainSeerは、レーダー反射率を物理的に接地された構造的事前捕獲として再解釈する構造対応の再構築フレームワークである。
RainSeerは2つの基本的な課題に対処する: 高解像度のレーダーフィールドをスパースポイントワイドの降雨観測に変換し、アロフト・ハイドロ・メータと地上レベルの降水の間の物理的切断をブリッジする。
我々は,現状のベースラインに対する一貫した改善を観察し,MAEを13.31%以上削減し,再建された雨田における構造的忠実度を著しく向上させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:44:40 GMT)
AVerImaTeC: A Dataset for Automatic Verification of Image-Text Claims with Evidence from the Web [23.2] 1,297個の実世界の画像テキストクレームからなるデータセットであるAVerImaTeCを紹介する。
各クレームには、ウェブからの証拠を含む質問と回答のペアが注釈付けされている。
我々は、文脈依存、時間リーク、証拠不足などの事実チェックデータセットにおける課題を軽減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:35:02 GMT)
SIGMA-GEN: Structure and Identity Guided Multi-subject Assembly for Image Generation [23.0] 画像生成のための統合型フレームワークSIGMA-GENを提案する。
従来のアプローチとは異なり、SIGMA-GENはシングルパスのマルチオブジェクトID保存生成を可能にする最初の方法である。
提案手法の重要な強みは,様々なレベルの精度でユーザガイダンスを支援する能力である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:12:02 GMT)
Influence Functions for Efficient Data Selection in Reasoning [22.9] チェーン・オブ・ソート(CoT)データに基づく細調整された大型言語モデル(LLM)は、少量の高品質なデータが大量のデータセットより優れていることを示している。
本稿では,個々のCoTサンプルが下流の精度に与える影響を計測する影響関数を用いて,推論データ品質を定義することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:40:42 GMT)
Generative Psycho-Lexical Approach for Constructing Value Systems in Large Language Models [22.9] 大規模言語モデル(LLM)は、その本質的な価値に関する懸念を提起している。
本研究は、生成心理学的アプローチ(GPLA)の導入によるギャップに対処する。
LLMに適した心理学的基礎を持つ5要素値システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:57:19 GMT)
Background Semantics Matter: Cross-Task Feature Exchange Network for Clustered Infrared Small Target Detection [22.8] 赤外線小目標検出は、標的の内在的特徴が限られているため、重要な課題を呈する。
背景意味論は、この文脈で視覚的に類似しているように見えるオブジェクトを区別するために重要である。
DenseSIRSTは、背景領域に対してピクセルごとのセマンティックアノテーションを提供するベンチマークデータセットである。
BAFE-Netは、ターゲット検出と背景セマンティックセグメンテーションに共同で取り組むマルチタスクアーキテクチャである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:53:45 GMT)
Uni-Instruct: One-step Diffusion Model through Unified Diffusion Divergence Instruction [22.7] Uni-Instructは、$f$-divergenceファミリーの拡散展開理論によって動機付けられている。
CIFAR10 生成ベンチマークでは、Uni-Instruct は無条件生成のための textbfemph1.46 のレコード破りの Frechet Inception Distance (FID) 値を達成する。
ImageNet-$64times 64$ Generationベンチマークでは、Uni-Instruct が textbfemph1.02 の SoTA 1ステップ生成 FID を新たに達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:30:03 GMT)
Peeking inside the Black-Box: Reinforcement Learning for Explainable and Accurate Relation Extraction [22.7] 本稿では,関係抽出のためのフレームワークを提案する。
フレームワークには2つの重要な要素がある: (i) 認知科学に触発された一連のテキスト処理ステップとして関係抽出を定式化する推論機構、 (ii) 強化学習によって駆動される最適化プロセス。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:53:55 GMT)
A Generative Approach to Credit Prediction with Learnable Prompts for Multi-scale Temporal Representation Learning [22.6] FinLangNetは、マルチスケールのシーケンシャルラーニング問題としてクレジットスコアリングを再構成する新しいフレームワークである。
大規模な評価では、FinLangNetはプロダクションXGBoostシステムを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:05:34 GMT)
EverydayMMQA: A Multilingual and Multimodal Framework for Culturally Grounded Spoken Visual QA [22.3] Everyday Multimodal and Multilingual QA (EverydayMMQA)について紹介する。
OASISは、音声、画像、テキストを統合するマルチモーダルデータセットである。
クローズドソースモデル4つ、オープンソースモデル3つ、微調整モデル1つをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:37:32 GMT)
Self-Evolving Vision-Language Models for Image Quality Assessment via Voting and Ranking [22.3] EvoQualityは、視覚言語モデルがその品質知覚能力を自律的に洗練することを可能にする新しいフレームワークである。
擬似ラベルを生成し、相対的な品質に関するコンセンサスを確立するために、VLMの出力に対してペアで多数投票を行うことで、擬似ラベルを生成する。
VLMのゼロショット性能は、様々なIQAベンチマークでPLCCで31.8%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:48:00 GMT)
How to model Human Actions distribution with Event Sequence Data [22.3] 本研究では,人間の行動系列における事象の今後の分布予測について検討する。
単純な明示的分布予測の対象が、複雑な暗黙的ベースラインを一貫して超越していることが分かる。
この研究は、モデリング戦略を選択するための原則化されたフレームワークを提供し、より正確で堅牢な予測システムを構築するための実践的なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:24:54 GMT)
A Family of Kernelized Matrix Costs for Multiple-Output Mixture Neural Networks [21.9] ペアワイズ距離に基づくコストは、自己監督的でコントラストのある特徴学習に不可欠である。
本稿では,ヒルベルト空間における4種類の核化行列コストを用いたデータ密度近似を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:25:57 GMT)
Entropy-Gated Branching for Efficient Test-Time Reasoning [21.8] テスト時間計算法は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力と問題解決精度を大幅に向上させることができる。
本稿では,高不確実性ステップのみに分岐するEntropy-Gated Branching (EGB)を提案する。
数学と財務の推論ベンチマークでは、EGBは標準的な推論よりも22.6%精度を向上し、数学のベンチマークで31%-75%高速に動作している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:06:25 GMT)
Constraint-Aware Route Recommendation from Natural Language via Hierarchical LLM Agents [21.5] RouteLLMは階層的なマルチエージェントフレームワークで、自然言語の意図を制約対応ルートに基礎付ける。
まず、ユーザクエリをPOI、パス、制約を含む構造化インテントに解析する。
最終検証エージェントは、制約満足度を確保し、解釈可能な理論的根拠で最終経路を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:03:57 GMT)
Evaluation of Deformable Image Registration under Alignment-Regularity Trade-of [21.5] 変形可能な画像登録(DIR)は、高いアライメント精度を達成することと変形規則性を維持することの間の本質的にトレードオフがあるため、難しい。
そこで本稿では,DIR手法を全体評価するために,トレードオフを連続的に捕捉する評価手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:08:31 GMT)
The Use of Binary Choice Forests to Model and Estimate Discrete Choices [21.2] 小売業では、顧客の選択行動を捉えるために、離散選択モデル(DCM)が一般的に使用される。
本研究では,二分決定木の森林を用いてDCMを表現した。
提案手法は,任意のDCMの選択確率を連続的に予測し,不特定性に悩まされないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:57:17 GMT)
Reasoning under Vision: Understanding Visual-Spatial Cognition in Vision-Language Models for CAPTCHA [21.1] CAPTCHAを解くためには,視覚言語モデルにとってステップバイステップ推論が不可欠であることを示す。
CAPTCHA-Xは推論を用いた世界初の実世界のベンチマークである。
提案手法は,5種類の高次CAPTCHAタイプに対して,平均解解解精度83.9%の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:56:21 GMT)
Compound AI Systems Optimization: A Survey of Methods, Challenges, and Future Directions [20.9] 大規模言語モデルとAIシステムの進歩は、複雑なAIの設計と最適化におけるパラダイムシフトにつながった。
本稿では,複合AIシステムの最適化における最近の進歩を,数値的手法と言語的手法の両方を包含して体系的にレビューする。
我々は、複合AIシステムの最適化の概念を形式化し、いくつかの重要な側面に沿って既存のメソッドを分類し、この急速に発展する分野におけるオープンな研究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） (Tue, 07 Oct 2025 01:23:00 GMT)
Attacking the Spike: On the Transferability and Security of Spiking Neural Networks to Adversarial Examples [20.8] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、その高エネルギー効率と近年の分類性能の進歩に多くの注目を集めている。
従来のディープラーニングとは異なり、SNNの敵対的な例に対する堅牢性はいまだに未解明のままである。
この研究は、SNNの敵対的攻撃側を前進させ、3つの主要な貢献をする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:05:22 GMT)
A Middle Path for On-Premises LLM Deployment: Preserving Privacy Without Sacrificing Model Confidentiality [20.6] プライバシに敏感なユーザは、自身のインフラストラクチャ(オンプレミス)に大規模な言語モデル(LLM)をデプロイして、プライベートデータの保護とカスタマイズを可能にする必要がある。
小型モデルの従来の研究は、モデルの機密性とカスタマイズのバランスをとるために、ハードウェアがセキュアなデバイス内の出力層のみを確保することを模索してきた。
SOLIDはセキュアな環境下でいくつかのボトム層を確保する新しいデプロイメントフレームワークであり、トレードオフを最適化するための効率的なメトリクスを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:47:19 GMT)
Towards Robust and Realible Multimodal Fake News Detection with Incomplete Modality [20.6] MFND(Multimodal fake news detection)は、ソーシャルメディアプラットフォーム上で巨大なマルチモーダルフェイクコンテンツが出現し、緊急の課題となっている。
我々は、MMLNet(Multi-expert Modality-Incomplete Learning Network)と呼ばれる、新しい汎用的で堅牢なマルチモーダル融合戦略を提案する。
MMLNetを2つの言語にまたがる3つの実世界のベンチマークで評価し、最先端の手法と比較して優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:03:17 GMT)
Towards Label-Free Biological Reasoning Synthetic Dataset Creation via Uncertainty Filtering [20.4] CoT(Synthetic chain-of- Thought)トレースは、大きな推論モデル(LRM)のトレーニングに広く使用されている。
本稿では,外部ラベルの代用としてモデル自体の信頼度を用いた不確実性に基づくフィルタリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:40:37 GMT)
ECLM: Entity Level Language Model for Spoken Language Understanding with Chain of Intent [20.3] 大きな言語モデル(LLM)は、言語生成と一般的なタスクパフォーマンスにおいて印象的な能力を示している。
本稿では,エンティティ認識タスクとしてスロットフィリングを再構成するエンティティレベル言語モデル(ECLM)フレームワークを提案する。
ECLMはUni-MISのような強力なベースラインをはるかに上回り、MixATISでは3.7%、MixSNIPSでは3.1%を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:04:38 GMT)
Redefining Generalization in Visual Domains: A Two-Axis Framework for Fake Image Detection with FusionDetect [20.0] 本稿では,OmniGenベンチマークを用いて,現実的な条件下での検出器性能の評価を行う。
また、一般化の両ベクトルに対処する新しい手法FusionDetectを導入する。
我々の実験では、FusionDetectは新しい最先端技術を提供するだけでなく、OmniGenの精度も4.48%向上している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:01:32 GMT)
HEALTH-PARIKSHA: Assessing RAG Models for Health Chatbots in Real-World Multilingual Settings [19.9] 本研究は、インド人患者から収集した実世界データに基づいて、24大言語モデル(LLM)を広範囲に評価する。
モデルの性能は様々であり,命令調律されたIndicモデルは必ずしもIndic言語クエリでうまく機能しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:47:50 GMT)
Approximately Aligned Decoding [19.9] 本稿では,出力分布の歪みと計算効率のバランスをとる手法を提案する。
我々は、AprADのタスク固有の性能が出力分布を歪ませないメソッドに匹敵することを示す一連の実験を通して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:29:31 GMT)
Nearly Instance-Optimal Parameter Recovery from Many Trajectories via Hellinger Localization [19.7] 我々は,Hellingerのローカライゼーションフレームワークを通じて,多軌道設定におけるインスタンス最適率の範囲を拡張した。
4つのケーススタディでフレームワークをインスタンス化します。
我々の限界は、標準値よりも大幅に改善され、通常値からインスタンス最適値にほぼ一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:12:04 GMT)
GEM-Bench: A Benchmark for Ad-Injected Response Generation within Generative Engine Marketing [19.6] 我々はGene Engine Marketing (GEM) におけるアドインジェクター応答生成のための最初の総合的なベンチマークである GEM-Bench を提案する。
予備的な結果は、単純なプロンプトベースの手法はクリックスルー率などの合理的なエンゲージメントを達成するが、ユーザの満足度を低下させることが多いことを示唆している。
これらの知見は, GEMにおける広告インジェクション応答を生成するための, より効率的かつ効率的なソリューションの設計に関する今後の研究の必要性を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:29:20 GMT)
Learning Exposure Mapping Functions for Inferring Heterogeneous Peer Effects [19.6] 因果推論において、干渉とは、ネットワーク内のピアのアクションが個人の結果に影響を与える現象を指す。
EgoNetGNNは、適切な露光マッピング機能を自動的に学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:01:38 GMT)
Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models [19.6] 本研究では,大言語モデルが内部表現における問題難易度を暗黙的に符号化するかどうかを考察する。
LLMの最終トーケン表現に対する線形プローブを用いて、数学問題の難易度を線形にモデル化できることを実証する。
本研究は, LLMの難易度知覚は, 構造的にも存在せず, 新たな理論的洞察を与えるものであることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:24:32 GMT)
On the necessity of adaptive regularisation:Optimal anytime online learning on $\boldsymbol{\ell_p}$-balls [19.3] オンライン凸最適化を$ell_p$-balls in $mathbbRd$ for $p > 2$で検討する。
常にサブ線形であるが、最適の後悔は、高次元の設定($d > T$)と低次元の設定($d leq T$)のシフトを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:15:19 GMT)
Limitations of Current Evaluation Practices for Conversational Recommender Systems and the Potential of User Simulation [19.1] 本稿では,会話レコメンデーションシステム(CRS)の現在の評価実践について批判的に検討する。
静的テストコレクションへの過度な依存と,既存の評価指標の不十分という,2つの重要な制限を特定します。
本稿では,実際のユーザ満足度に適合するように設計された,一般的な報酬/コストフレームワークに基づく新しい評価指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:12:47 GMT)
Deciphering Invariant Feature Decoupling in Source-free Time Series Forecasting with Proxy Denoising [19.0] TimePDは、プロキシを飾るソースフリーの時系列予測フレームワークである。
実世界のデータセットに関する大規模な実験は、TimePDの有効性についての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:29:18 GMT)
Quantifying the Accuracy-Interpretability Trade-Off in Concept-Based Sidechannel Models [18.7] 概念ボトルネックモデル(Concept Bottleneck Models, CBNMs)は、人間の理解可能な概念のみに基づいて予測を行うボトルネック層を強制することによって、解釈可能性を提供する。
この制約は情報の流れを制限し、しばしば予測精度を低下させる。
コンセプトサイドチャネルモデル(CSM)は、ボトルネックを回避し、追加のタスク関連情報を運ぶサイドチャネルを導入することで、この制限に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:29:34 GMT)
Local MAP Sampling for Diffusion Models [18.6] 局所MAPサンプリング(LMAPS)は、拡散軌道に沿った局所MAPサブプロブレムを反復的に解決する推論フレームワークである。
LMAPSは最適化に基づく手法の統一確率論的解釈を提供する。
LMAPSは、幅広い画像復元と科学的タスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:02:32 GMT)
Robust Neural Rendering in the Wild with Asymmetric Dual 3D Gaussian Splatting [18.4] 光源内画像からの3D再構成は、一貫性のない照明条件と過渡的注意散らしのため、依然として困難な課題である。
既存の手法は、しばしば安定的で一貫した再構築を行うのに苦労する低品質なトレーニングデータを扱うための戦略に依存している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:12:41 GMT)
Evaluating and Mitigating Social Bias for Large Language Models in Open-ended Settings [18.3] 既存のデータセットBBQをOpen-BBQに拡張し、オープンエンド環境でのLCMの社会的バイアスを評価する。
文や段落をラベル付けすることで,オープンなコンテンツからバイアスを検出する評価手法を開発した。
この問題を解決するために、構造化例と明示的な連鎖推論を組み合わせたICL法であるComposite Promptingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:04:25 GMT)
Generative AI-Driven Hierarchical Multi-Agent Framework for Zero-Touch Optical Networks [18.3] 我々は,ゼロタッチ光ネットワークにおけるマルチタスク自律実行の合理化を目的としたGenAI駆動型階層型マルチエージェントフレームワークを提案する。
光ネットワークのライフサイクルを通じて,3つの典型的なシナリオを実演するために,フィールド展開メッシュネットワークを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:12:52 GMT)
EntryPrune: Neural Network Feature Selection using First Impressions [18.2] EntryPruneは、動的スパース入力層を持つ高密度ニューラルネットワークを用いた、新しい教師付き特徴選択アルゴリズムである。
エントリベースのプルーニングは、ネットワークに入ると引き起こされる相対的な変化に基づいてニューロンを比較する新しいアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:52:31 GMT)
DynamiQ: Unlocking the Potential of Dynamic Task Allocation in Parallel Fuzzing [18.1] 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） (Tue, 07 Oct 2025 03:59:15 GMT)
EduVerse: A User-Defined Multi-Agent Simulation Space for Education Scenario [18.0] EduVerseは,環境,エージェント,セッションのカスタマイズをサポートする,ユーザ定義のマルチエージェントシミュレーション空間である。
EduVerseを中学生の中国語クラスで3つのテキストジャンル、環境、複数のセッションで検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:58:32 GMT)
Prompting in Practice: Investigating Software Developers' Use of Generative AI Tools [17.9] 生成人工知能(GenAI)ツールの統合は、ソフトウェア開発を根本的に変えた。
本研究は,ソフトウェア技術者がGenAIツールをプロフェッショナルな実践に統合する方法について,体系的な調査を行ったものである。
我々は、開発プロセス全体でAIの使用パターンを理解するために、アクティブなGenAIユーザ72人を含む91人のソフトウェアエンジニアを調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:02:22 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） (Tue, 07 Oct 2025 09:26:13 GMT)
KramaBench: A Benchmark for AI Systems on Data-to-Insight Pipelines over Data Lakes [17.8] 104個の実世界のデータサイエンスパイプラインを手作業でキュレートしたベンチマークであるKRAMABENCHを紹介する。
これらのパイプラインは、データ処理におけるAIシステムのエンドツーエンド機能をテストする。
以上の結果から,既存のアウト・オブ・ボックスモデルでは,適切なデータサイエンスコード生成タスクを十分に解決できるが,既存のアウト・オブ・ボックスモデルでは不十分であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:15:23 GMT)
ECORE: Energy-Conscious Optimized Routing for Deep Learning Models at the Edge [17.7] ECOREは、複数の動的ルーティング戦略を統合するフレームワークである。
ECOREは、物体の特性に基づいてエネルギー効率と検出性能のバランスをとる。
その結果,提案したコンテキスト対応ルーティング手法は,エネルギー消費と遅延をそれぞれ35%,遅延を49%削減できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:54:59 GMT)
Analysis of kinetic Langevin Monte Carlo under the stochastic exponential Euler discretization from underdamped all the way to overdamped [17.6] KLMCと指数積分器の同期ワッサースタイン結合解析を再検討する。
我々の洗練された分析は、ワッサーシュタインの収縮とパラメータのより弱い制限の下で保持されるバイアスの有界性をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:41:23 GMT)
FoleyGRAM: Video-to-Audio Generation with GRAM-Aligned Multimodal Encoders [17.2] FoleyGRAMは、アライメントエンコーダを用いてセマンティックコンディショニングを強調するビデオ音声生成の新しいアプローチである。
実験により,GRAMを用いたマルチモーダルエンコーダのアライメントにより,生成した音声を映像コンテンツとセマンティックにアライメントする能力が向上することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:52:00 GMT)
Explaining GPTs' Schema of Depression: A Machine Behavior Analysis [17.0] 言語モデルによる精神障害のスキーマについては,限定的な理解が得られています。
GPT-4 と GPT-5 がうつ症状とどのように相互に関連しているかを復号するために,同時代の測定理論を利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:25:18 GMT)
LANTERN: Scalable Distillation of Large Language Models for Job-Person Fit and Explanation [17.0] LinkedInでは、適度な評価と詳細な説明の両方を生成するために、求職者の公開プロファイルを求職要件に対して分析する必要がある。
本稿では,職種適合タスクに特化したLLM知識蒸留フレームワークであるLANTERNを紹介する。
LANTERNは,作業者の適合度と説明力の両面において,タスク固有の指標を大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:10:02 GMT)
Dropping the D: RGB-D SLAM Without the Depth Sensor [16.8] 深度センサに頼らずにRGB-Dレベルの精度を実現するリアルタイム単眼SLAMシステムであるDropD-SLAMを提案する。
このシステムは、アクティブな深度入力を3つの事前訓練された視覚モジュールに置き換える。
TUM RGB-Dベンチマークでは、DropD-SLAMは静的シーケンスで平均7.4cm、動的シーケンスで1.8cmに達する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:59:30 GMT)
MetaVLA: Unified Meta Co-training For Efficient Embodied Adaption [16.7] VLA(Vision-Language-Action)モデルは、具体的推論において有望であるが、真の一般主義者には遠く及ばない。
効率的かつスケーラブルなアライメントのための統合されたバックボーン・ポストトレーニングフレームワークであるMetaVLAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:54:39 GMT)
Fine-Grained and Thematic Evaluation of LLMs in Social Deduction Game [16.5] 本稿では,社会推論ゲームにおける大規模言語モデル(LLM)の評価に対する顕微鏡的,体系的なアプローチを提案する。
まず、最初の問題を解決する6つのきめ細かいメトリクス、特に最初の問題を解決する6つのきめ細かいメトリクスを紹介します。
2つ目の課題に対処するため,本論文ではテーマ分析を行い,LLMの性能を損なう4つの主要な原因を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:51:09 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） (Tue, 07 Oct 2025 21:46:59 GMT)
Test-Time Scaling of Reasoning Models for Machine Translation [16.3] テスト時間スケーリング(TTS)は、数学やコーディングといった様々なタスクにおける推論モデル(RM)の性能を向上させる。
本稿では,推論時間の増大により翻訳品質が向上するかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:15:18 GMT)
Channel Simulation and Distributed Compression with Ensemble Rejection Sampling [16.1] 本稿では,チャネルシミュレーションと分散マッチングについて検討する。
チャネルシミュレーションでは,Ensemble Rejection Sampling (ERS)アルゴリズムに基づく新しい符号化方式を提案する。
本研究の主な貢献として,Poisson Matching Lemma (PML) に対する拒絶サンプリングとして機能するERSの分散マッチング補題を提案する。
我々はまた、近年の補題の重要度に関する研究(Phan et al, 2024)を一般化し、我々の知る限り、マッチング確率が近い拒絶サンプリングスキームの族における分散マッチングの最初の結果である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:43:58 GMT)
Primal-Dual Direct Preference Optimization for Constrained LLM Alignment [16.1] 大規模言語モデル(LLM)における制約付きアライメントの問題について検討する。
そこで本研究では,報酬選好データに標準DPOを用いてモデルをトレーニングする,新しい原始双対DPO手法を提案する。
我々は,生産政策の最適度及び制約違反に関する厳密な理論的保証を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:10:35 GMT)
YpathRAG:A Retrieval-Augmented Generation Framework and Benchmark for Pathology [16.0] 28のサブフィールドと133万の段落を含む病理ベクトルデータベースを構築した。
二重チャネルハイブリッド検索を用いた病理指向RAGフレームワークYpathRAGを提案する。
また,YpathRとYpathQA-Mの2つの評価ベンチマークもリリースした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:47:59 GMT)
Multimodal Feature Prototype Learning for Interpretable and Discriminative Cancer Survival Prediction [15.8] 本稿では,がん生存予測の強化を目的とした,革新的なプロトタイプベースのマルチモーダルフレームワークFeatProtoを紹介する。
本フレームワークは,スライド画像全体(WSI)のグローバルな特徴と局所的な特徴をゲノムプロファイルと統合する。
本手法は,既存の一様・多様生存予測手法を精度,相互運用性ともに超越した手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:49:52 GMT)
Mitigating Premature Exploitation in Particle-based Monte Carlo for Inference-Time Scaling [15.8] 推論時間スケーリング(ITS)は、世代毎により多くの計算を割り当てることで、言語モデルを改善する。
PFは複雑な数学的推論タスクのための強力なITS手法として登場した。
プロセス報酬モデルによって導かれると脆弱性があり、しばしば推論プロセスの早い段階で過信のスコアを割り当てる。
この障害モードは、特に制約された計算予算の下では、パーティクル・インバディション(Particle Impoverishment)として知られている。
本稿では,この問題を解決するために2つの新しい手法を統合するアルゴリズムであるEntropic Particle Filtering (ePF)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:48:32 GMT)
Geometry-Preserving Encoder/Decoder in Latent Generative Models [15.8] 本稿では,VAEと異なる理論的特性を持つ新しいエンコーダ/デコーダフレームワークを提案する。
エンコーダとデコーダの両方のトレーニングプロセスにおいて,この幾何保存エンコーダの重要な利点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:09:44 GMT)
Centering Emotion Hotspots: Multimodal Local-Global Fusion and Cross-Modal Alignment for Emotion Recognition in Conversations [15.7] テキスト,音声,ビデオ中の発話毎のホットスポットを検出する統一モデルを提案する。
また,対話構造を符号化したクロスモーダルグラフであるMixture-of-Alignersを用いてモダリティを整列する。
われわれの結果は、将来のマルチモーダル学習を知らせるホットスポット中心の視点を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:11:50 GMT)
Traj-Transformer: Diffusion Models with Transformer for GPS Trajectory Generation [15.7] 本稿では,条件情報埋め込みと雑音予測の両方にトランスフォーマバックボーンを用いた新しいモデルであるトラジェクトリ・トランスフォーマーを提案する。
2つの実世界のデータセットの実験により、トレイトランスフォーマーは生成品質を大幅に向上し、以前のアプローチで見られた問題を効果的に緩和することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:41:09 GMT)
Improving Clinical Dataset Condensation with Mode Connectivity-based Trajectory Surrogates [15.7] State-of-the-art data condensation (DC)は、プライバシを保存する合成データセットの作成を可能にする。
DC法は、実データおよび合成データに基づいて訓練されたモデルのトレーニングダイナミクスを整列させることにより、合成データを監督する。
これらの制約に対処するため、全SGD軌道をスムーズで低損失なパラメトリックサロゲートに置き換える。
これらのモード接続経路は、勾配を安定化し、収束を加速し、密度の高い軌道記憶の必要性を排除する、ノイズフリーで低曲率の監視信号を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:22:27 GMT)
Fundamental Limits of Crystalline Equivariant Graph Neural Networks: A Circuit Complexity Perspective [15.4] グラフネットワーク(GNN)は、ニューラルネットワークを学ぶためのコアパラダイムとなっている。
本研究は,回路複雑度レンズを用いた結晶構造予測のためのEGNNの固有計算および表現限界を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:24:15 GMT)
Multimodal Trajectory Representation Learning for Travel Time Estimation [15.3] 本稿では,Multimodal Dynamic Trajectory Integrationフレームワークを紹介する。
GPSシーケンス、グリッドトラジェクトリ、道路ネットワークの制約を統合して、TTEの精度を向上させる。
3つの実世界のデータセットの実験において、最先端のベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:04:16 GMT)
Analyzing and Mitigating Surface Bias in Code Evaluation Metrics [15.2] 我々は4つの基準ベースコード評価指標(CEM)を批判的に評価する。
本稿では,CEM評価ベンチマークであるLoCaLを提案する。
その結果, 4つのCEMは, ベースラインに比べてLoCaLの性能が著しく低下していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:47:18 GMT)
ESS-Flow: Training-free guidance of flow-based models as inference in source space [15.1] Slice Smpling を用いてソース空間で直接推論を行うため,フローベースモデルにおけるソース分布に先立ってガウス式を利用する勾配のない ESS-Flow を提案する。
目的とする材料設計におけるその効果を実証し, 残差間距離測定からタンパク質構造を予測した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:11:58 GMT)
Beyond Monoliths: Expert Orchestration for More Capable, Democratic, and Safe Language Models [15.0] EO(Expert Orchestration)は、クエリ要求と分解に基づいて、多くの既存モデルからインテリジェントに選択するフレームワークである。
このアプローチは、すべてのユーザ要求に対処するためにコストのかかるジェネラリストモデルを強制するのではなく、ターゲットとする専門知識を活用することで、優れたパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:28:08 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） (Tue, 07 Oct 2025 14:43:24 GMT)
Show or Tell? Modeling the evolution of request-making in Human-LLM conversations [14.9] WildChatに基づいた211kのリアルタイムクエリのデータセットを作成し,解析する。
我々は,人間-LLMシナリオにおいて,要求作成のための言語に有意な差異を見出した。
クエリパターンは、単独のリクエストを強調した初期のものから、後でより多くのコンテキストを組み合わせるまで進化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:33:25 GMT)
Boosting Text-to-Chart Retrieval through Training with Synthesized Semantic Insights [14.9] 既存のテキストからチャートへの検索ソリューションは、しばしばチャートのセマンティックコンテンツとコンテキスト情報をキャプチャするのに失敗する。
本稿では,グラフの階層的意味的洞察を自動的に合成する学習データ開発パイプラインを提案する。
私たちはCLIPベースのモデルChartFinderをトレーニングし、テキストからチャートへの検索のためのチャートのより良い表現を学習します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:25:15 GMT)
Can We Predict Alignment Before Models Finish Thinking? Towards Monitoring Misaligned Reasoning Models [14.8] 推論言語モデルは、長い思考の連鎖(CoT)を生成することによって、複雑なタスクにおけるパフォーマンスを改善する
我々は、CoTテキストまたはアクティベーションを用いて、様々なモニタリング手法を評価する。
CoTアクティベーションに基づいて訓練された単純な線形プローブは、最終応答が安全か安全でないかを予測する際に、テキストベースのベースラインを著しく上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:30:40 GMT)
Paying Attention to Hybrid Attention: Untangling the Issues with Conversion Methods [14.8] 学習後線形化法は, 事前学習した変換器を線形モデルに効率的に変換する。
既存のハイブリッドメソッドは、必然的に線形成分をバイパスする。
バランスの取れたコンポーネントの使用を確保するための3つのソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:11:13 GMT)
Detecting Invariant Manifolds in ReLU-Based RNNs [14.8] リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、時系列予測と動的システム再構築に機械学習に広く応用されている。
本稿では,アトラクションの異なる流域の境界線をアルゴリズムで追跡する方法を示す。
また、本手法により、基礎となるダイナミクスに対する洞察がどのように得られるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:06:35 GMT)
ChartCards: A Chart-Metadata Generation Framework for Multi-Task Chart Understanding [14.5] マルチタスクチャート理解のための統合チャートメタタ生成フレームワークであるChartCardsを提案する。
ChartCardsを用いて,10,862データテーブル,85Kチャート,170Kチャートキャプションを含む大規模高品質データセットであるMetaChartを構築した。
MetaChartの6つのモデルを微調整した結果、すべてのタスクの平均性能は5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:20:59 GMT)
Controllable Audio-Visual Viewpoint Generation from 360° Spatial Information [14.5] 本稿では,制御可能な音声視覚生成のためのフレームワークを提案する。
完全360度空間から導出される強力な条件付き信号の集合を導入することで拡散モデルを提案する。
これらの制御を統合することで、より広範で目に見えない環境環境の影響を受けながら、空間的に認識された視点映像と音声を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:53:31 GMT)
Bayesian Distributional Models of Executive Functioning [14.5] 本研究は、既往の独立最大値推定(IMLE)と比較して、分布遅延変数モデル(DLVM)とベイズ分布アクティブリーニング(DALE)がどのように機能するかを評価するために、既知の地絡パラメータを用いた制御シミュレーションを用いる。
DLVMは、特に少ないデータ量でIMLEを一貫して上回り、真の分布の高精度な推定よりも高速に収束する。
DALEは、特に最初の80回の試験において、情報収集、ランダムサンプリング、固定テストバッテリの最大化のために、適応的にサンプリングを誘導した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:12:14 GMT)
Towards Unified Image Deblurring using a Mixture-of-Experts Decoder [14.5] 多様なぼかし劣化による画像の復元を効率的に行うことのできる,最初のオールインワンデブロアリング手法を提案する。
本稿では,画像特徴を認識されたぼかし劣化に基づいて動的にルーティングするMix-of-experts (MoE)デコーディングモジュールを提案する。
我々の統合されたアプローチは、専用タスク特化モデルに匹敵する性能を達成するが、また、見つからない曖昧なシナリオへの有望な一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:52:40 GMT)
ExpertLongBench: Benchmarking Language Models on Expert-Level Long-Form Generation Tasks with Structured Checklists [14.4] 本稿では,エキスパートレベルベンチマークであるExpertLongBenchを紹介する。
各タスクには、ドメインの専門家が設計または検証したルーリックが含まれており、タスク要求を特定し、出力評価をガイドする。
ベンチマークで長大モデル出力の正確な評価を支援する評価フレームワークであるCLEARを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:39:45 GMT)
SBP-YOLO:A Lightweight Real-Time Model for Detecting Speed Bumps and Potholes toward Intelligent Vehicle Suspension Systems [14.3] 本稿では,組込みシステムにおける高速バンプとポットホールの効率的な検出フレームワークであるSBP-YOLOを提案する。
P2レベル分岐は小対象検出を改善し、軽量で効率的な検出ヘッド(LEDH)は最小限のオーバーヘッドで精度を維持する。
実験の結果、SBP-YOLOは87.0%のmAPを達成し、YOLOv11nベースラインを5.8%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:16:33 GMT)
Towards Code States via Seed-Entangler-Enriched Sequential Quantum Circuits: Application to Tetra-Digit Topological Error-Correcting Codes [14.1] 量子回路の統一的で効率的な枠組みを導入する。
我々は、トポロジカルな誤り訂正符号の符号空間において、長い範囲の絡み合った状態(すなわちコード状態)を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:47:28 GMT)
Off-Trajectory Reasoning: Can LLMs Collaborate on Reasoning Trajectory? [14.0] 推論 LLM は推論プロセスの言語化のために訓練され、複雑なタスクに対して強い利益をもたらす。
重要な前提条件は、他のモデルの部分的思考に基づいて有用性を評価し、構築する能力である。
本稿では,標準の単調訓練パイプラインが望ましい軌道外行動を提供できるか,という課題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:42:50 GMT)
SuffixDecoding: Extreme Speculative Decoding for Emerging AI Applications [13.9] 投機的復号化は、大規模言語モデル(LLM)推論の遅延を低減するために広く採用されている。
エージェントフレームワークは繰り返しの推論要求を送信し、その結果、長く予測可能な計算結果が得られる。
本稿では,効率的な接尾辞木を用いて長いトークン列をキャッシュする新しい手法であるemphSuffixDecodingを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:07:44 GMT)
TDiff: Thermal Plug-And-Play Prior with Patch-Based Diffusion [13.9] 本稿では,これらの歪みの局所特性を,小さな熱パッチのトレーニングにより活用するパッチベース拡散フレームワーク(TDiff)を提案する。
重なり合うパッチをデノベートし、スムーズな空間ウィンドウリングでブレンドすることで、フルレゾリューション画像が復元される。
デノイング、超解像、デブロアリングの実験は、シミュレーションと実際の熱データの両方に強い結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:54:34 GMT)
A Novel Technique for Robust Training of Deep Networks With Multisource Weak Labeled Remote Sensing Data [13.8] ディープネットワークは 優れた一般化能力を得るために 大量の訓練サンプルを必要とする
これは、各ソースのエラーの統計を記述する遷移行列を利用する。
提案手法の有効性を,異なるデータセットを用いた実験により検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:25:43 GMT)
Risk Profiling and Modulation for LLMs [13.8] 大規模言語モデル(LLM)は、不確実性の下で意思決定タスクにますます使われている。
既存の研究では、主にパーソナリティ・プロンプトやマルチエージェントの相互作用について研究されている。
我々は,ポストトレーニングがリスク嗜好の最も安定かつ効果的な調整を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:41:44 GMT)
AutoEdit: Automatic Hyperparameter Tuning for Image Editing [13.7] 本稿では,編集対象を報酬関数に統合する強化学習フレームワークを提案する。
既存のブルートフォース手法と比較して,探索時間と計算オーバーヘッドが大幅に低減された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:01:35 GMT)
Parallel Tokenizers: Rethinking Vocabulary Design for Cross-Lingual Transfer [13.6] トークン化は多言語言語モデルの基盤を定義する。
新しいフレームワークは、単言語でトークンを訓練し、バイリンガル辞書や単語間翻訳を用いて語彙を徹底的に調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:05:49 GMT)
Möbius transforms and Shapley values for vector-valued functions on weighted directed acyclic multigraphs [13.6] 我々は、M"obius inversionとShapley値の概念を非巡回多重グラフとその重み付きバージョンに一般化する。
我々は値関数(ゲーム)を許容し、従ってそれらの M "obius transforms (synergy function) と Shapley value はグラフ重みを含む環上の加群である任意のアーベル群における値を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:05:25 GMT)
(Token-Level) \textbf{InfoRMIA}: Stronger Membership Inference and Memorization Assessment for LLMs [13.6] 大規模言語モデル(LLM)は、ほぼすべての利用可能なデータに基づいてトレーニングされている。
プライバシを定量化する標準的な方法は、メンバシップ推論攻撃である。
本稿では、会員推論の原理的情報理論の定式化であるInfoRMIAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:59:49 GMT)
Joint Communication Scheduling and Velocity Control for Multi-UAV-Assisted Post-Disaster Monitoring: An Attention-Based In-Context Learning Approach [13.4] 無人航空機(UAV)は、津波などの災害後の監視シナリオにおいて、センサデータを収集するためにますます研究されている。
主な課題は、データ収集スケジュールと飛行速度を設計することであり、これは好ましくないスケジュールと速度が送信エラーや地上センサーのバッファオーバーフローを引き起こす可能性があるためである。
本稿では,データ損失を最小限に抑えるために,データ収集スケジュールと複数のUAVの速度制御の協調最適化を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:04:56 GMT)
When LLMs Can't Help: Real-World Evaluation of LLMs in Nutrition [13.3] 栄養学における大規模言語モデル (LLM) を含む最初のランダム化制御試験を行った。
私たちの機能は、現実世界のデプロイメントにおいて一貫したメリットをもたらしていないことが分かりました。
これらの結果は、本質的な評価と実世界への影響の間に重要なギャップを浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:38:44 GMT)
A doubly composite Chernoff-Stein lemma and its applications [13.3] 確率分布に関する2つの仮説を区別する確率変数列が与えられた場合、統計学と情報理論において重要な課題となる。
この結果の一般化は、合成仮説の場合には存在するが、主に$Xn$の確率分布が真に相関しないような設定である。
ここでは、両方の仮説が合成され、真に相関した設定に適用される一般的なチェルノフ・シュタイン補題を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:06:30 GMT)
VideoMiner: Iteratively Grounding Key Frames of Hour-Long Videos via Tree-based Group Relative Policy Optimization [13.2] VideoMinerがMulti-Modal Large Language Model(MM-LLMs)で1時間ビデオの理解を学習
キーフレームを正確に検出するために,木に基づくグループ相対的ポリシー最適化であるT-GRPOを強化学習法で導入する。
提案するT-GRPOは, 自発的に推論連鎖を生成するために, 驚くほどのインセンティブを与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:34:46 GMT)
Open Agent Specification (Agent Spec) Technical Report [13.1] Open Agent Specification(Agent Spec)は、AIエージェントをさまざまなAIフレームワーク間で互換性のある方法で定義できる宣言型言語である。
Agent Specは、共通の統一仕様を提供することで、断片化されたエージェント開発の課題を解決することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:29:59 GMT)
Be Tangential to Manifold: Discovering Riemannian Metric for Diffusion Models [13.1] 拡散モデルは、高忠実で多様なコンテンツを生成する強力な深層生成モデル(DGM)である。
古典的DGMとは違って、データ多様体をパラメータ化する明示的かつトラクタブルな低次元潜在空間は欠如している。
スコア関数のヤコビアンが局所データ多様体への接空間を捉えるという最近の発見に触発された、ノイズ空間に関する新しい計量を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:54:47 GMT)
Robust Object Detection for Autonomous Driving via Curriculum-Guided Group Relative Policy Optimization [13.0] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚言語推論において優れているが、しばしば構造化された知覚タスクと競合する。
本稿では,カリキュラムベースのデータスケジューリングと難易度を考慮したフィルタリングにより,グループ相対政策最適化を強化した強化学習フレームワークを提案する。
本研究は,頑健かつ解釈可能なマルチモーダル検出へのスケーラブルな経路として,構造化データキュリキュラを用いた強化駆動型最適化に注目した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:01:31 GMT)
Zeeman Degenerate Sideband Cooling in $^{176}$Lu$^+$ [13.0] 我々は、隣接するゼーマン状態の超微粒子準位が2光子ラマン転移によって結合される縮退ラマンサイドバンド冷却について検討する。
F,m_Franglerightarrow |F,m_F-1rangle$間の縮退結合は、1サイクルで複数の運動量子を除去する。
本研究では,初期熱状態における平均フォノン数として$barn$と$barn$と低いパルス数で近地冷却を実現できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:57:41 GMT)
Harnessing LLM for Noise-Robust Cognitive Diagnosis in Web-Based Intelligent Education Systems [12.9] 認知診断のための大規模言語モデル(LLM)は、構造化されたデータに苦慮し、ノイズによって引き起こされる誤った判断をしがちである。
ノイズロバスト認知診断のための拡散型LLMフレームワークを提案する。
提案手法は,様々な騒音レベルにまたがる最適な予測性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:32:20 GMT)
FormulaReasoning: A Dataset for Formula-Based Numerical Reasoning [12.9] FormulaReasoningは、式ベースの数値推論用に特別に設計された新しいデータセットである。
5,324の質問からなり、外部物理式に基礎を置く数値計算を必要とする。
フォーミュラ推論における様々な推論手法を解析し、異なるアーキテクチャおよび方法論のフレームワークの比較評価に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:36:36 GMT)
Analyzing the Effect of Embedding Norms and Singular Values to Oversmoothing in Graph Neural Networks [12.9] 深部グラフニューラルネット(GNN)における過密効果に寄与する要因について検討する。
MASED$は、大域的な上と下の境界を得るために集約される。
深層ネットワークにおける過度なスムース化を減らすことで,浅層ネットワークよりも優れた結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:55:28 GMT)
Mission Impossible: Feedback-Guided Dynamic Interactive Planning for Improving Reasoning on LLMs [12.8] 本稿では,LLMにおける推論の強化を目的とした新しいフレームワークである,フィードバックガイド型動的インタラクティブプランニング(FGDIP)を提案する。
私たちのアプローチは、推論プロセスにおいて初期ノードとして機能する問題に関連する重要なエンティティを識別することから始まります。
次に、履歴エラー分析とリアルタイムフィードバックを組み合わせることで、プロセスが洗練されている子ノードを推論する。
実験の結果、FGDIPはHotpotQAデータセットで54.47%、StrategyQAデータセットで70.05%を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:46:58 GMT)
Electromagnetic Inverse Scattering from a Single Transmitter [12.8] 医用画像では、散乱電磁場から相対誘電率を再構成することが目的である。
最近の機械学習ベースのアプローチであるImg-Interiorsは、連続的な暗黙の関数を活用することで、有望な結果を示す。
本稿では,計測フィールドから散乱器の相対誘電率を予測する,エンドツーエンドでデータ駆動のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:37:59 GMT)
Fast and Robust Non-Adiabatic Holonomic Gates for Qutrit Systems [12.7] 非断熱型ホロノミック量子コンピューティング(NHQC)をリアルな誤差源下でクォート系に実装する。
パルスパラメータを調整して2次Rabi誤差を抑制する解析条件を導出する。
本分析では, ゲート動作の堅牢性を保証する補償パルスのキャンセルを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:17:21 GMT)
Generative Models for Helmholtz Equation Solutions: A Dataset of Acoustic Materials [12.6] 我々はヘルムホルツ方程式を設計・シミュレーションした31,000個の音響材料であるHA30Kを提案する。
各材料について、幾何構成と対応する圧力場解を提供し、データ駆動型アプローチでヘルムホルツ方程式解を学習できるようにする。
深層学習に基づく手法は,絶対精度よりも迅速な探索が重要である早期研究において特に有用であることを示すことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:16:12 GMT)
AgriGPT-VL: Agricultural Vision-Language Understanding Suite [12.5] AgriGPT-VL Suiteは、農業のための統一されたマルチモーダルフレームワークである。
我々は,農業における最大のビジョン言語コーパスであるAgri-3M-VLを紹介した。
次に,農業専門の視覚言語モデルであるAgriGPT-VLを開発した。
第3に,AgriBench-VL-4Kという,オープンエンドおよびイメージグラウンドの質問を伴うコンパクトで挑戦的な評価スイートを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:17:08 GMT)
Compact Multi-level-prior Tensor Representation for Hyperspectral Image Super-resolution [12.4] マルチスペクトル画像と同一シーン上のマルチスペクトル画像、すなわちハイパースペクトル画像の超解像は、高空間・高分解能画像にアクセスするための一般的な計算方法となっている。
テンソル・フレームワーク内でこれらのマルチレベル・ハイパースペクトル・イメージをコンパクトに特徴付ける新しいハイパースペクトル・スーパーレゾリューション・モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:26:34 GMT)
StarEmbed: Benchmarking Time Series Foundation Models on Astronomical Observations of Variable Stars [12.3] 時系列基礎モデル(TSFM)は、高機能な汎用時系列表現学習者として採用されつつある。
本稿では,恒星時系列観測における最先端TSFMの厳密で標準化された評価のための最初の公開ベンチマークであるStarEmbedを紹介する。
我々は,非教師付きクラスタリング,教師付き分類,アウト・オブ・ディストリビューション源検出という,科学的に動機付けられた3つの下流タスクをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:53:56 GMT)
Conditional Local Independence Testing for Itô processes with Applications to Dynamic Causal Discovery [12.3] 条件付き局所独立は、あるプロセスが与えられた他のプロセスの影響を受けているかどうかを記述する。
伊藤プロセスにおける条件付き局所独立の仮説テストを提案する。
脳の安静時fMRIにおける因果発見のための数値的検証と実世界の応用を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:44:41 GMT)
LV-MAE: Learning Long Video Representations through Masked-Embedding Autoencoders [11.9] 長ビデオマスク埋め込みオートエンコーダ(LV-MAE)を紹介する。
LV-MAEは長期表現のための自己教師型学習フレームワークである。
3つの長ビデオベンチマークで最先端の結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:47:25 GMT)
Structure-Aware Compound-Protein Affinity Prediction via Graph Neural Network with Group Lasso Regularization [11.9] 化合物タンパク質親和性を予測するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を実装したフレームワークを提案する。
我々は、グループラッソとスパースグループラッソカラー化正規化を用いて、構造認識損失関数を持つGNNを訓練する。
提案手法は,共通ノード情報と非共通ノード情報をスパースグループラッソに統合することにより,特性予測を改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:09:11 GMT)
Are Heterogeneous Graph Neural Networks Truly Effective? A Causal Perspective [11.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)はノード分類において顕著な成功を収めた。
HGNNは関係型とノードとエッジのセマンティクスを統合し、異種情報を活用する。
HGNNの因果解析は急速に進歩しており、真の因果効果と素因果相関を区別することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:12:21 GMT)
Bypassing Prompt Guards in Production with Controlled-Release Prompting [11.7] 我々は、彼らの制限を強調して、プロンプトガードを回避できる新しい攻撃を導入する。
我々の手法は、応答品質を維持しながら生産モデルを継続的にジェイルブレイクする。
これは、現代のLLMアーキテクチャにおいて、軽量プロンプトガードに固有の攻撃面を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:05:50 GMT)
Midway Network: Learning Representations for Recognition and Motion from Latent Dynamics [11.6] そこで我々は,自然ビデオのみから,物体認識と動作理解の両面での強力な視覚表現を初めて学習する,新たな自己教師型学習アーキテクチャであるMidway Networkを紹介する。
本研究では,従来の自己教師付き学習手法と比較して,セマンティックセグメンテーションと光フロータスクの両方において高い性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:07:44 GMT)
Aligning Language Models with Real-time Knowledge Editing [11.5] 本稿では,知識編集のための実世界のベンチマークであるCRAFTを紹介する。
合成推論のためのよく設計されたペア編集を特徴とし、エイリアスポータビリティと時間的、常識的な局所性に関するモデルを評価する。
フレキシブルなリアルタイム編集に向けて,多彩な編集拡張と自己適応的ポストアライメント推論を備えた知識編集アライメントの新たなパラダイムであるKEDASを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:59:39 GMT)
Optomagnonic continuous-variable quantum teleportation enhanced by non-Gaussian distillation [11.4] 我々は、オポマグニック連続可変量子テレポーテーションプロトコルを提供する。
我々は、コヒーレント、単光子、スクイード、猫状態などの一連の光学状態が、マグノンモードにテレポート可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:55:28 GMT)
How NOT to benchmark your SITE metric: Beyond Static Leaderboards and Towards Realistic Evaluation [11.3] 伝達可能性推定メトリクスは、与えられた目標タスクに対して高い性能の事前訓練されたモデルを見つけるために使用される。
このようなメトリクスの開発に対する関心が高まっているにもかかわらず、彼らの進捗を測るベンチマークは、ほとんど検討されていない。
これらの指標が評価されるベンチマークには、根本的な欠陥がある、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:38:12 GMT)
An integrated photonic millimeter-wave receiver with sub-ambient noise [11.2] ここでは, タンタル酸リチウム(LiTaO3)の室温集積型共振器型ミリ波受光器について紹介する。
キャビティ電気光学変換における最初の熱雑音の直接分解能を報告し,mmWキャビティ内の熱光子占有(100)によりシステムの基本的制限が認められた。
我々の研究は、電子LNAを超越する経路として集積フォトニクスを確立しつつ、強力な電磁入力に対する例外的なレジリエンスとEMIへの免疫を提供し、mmWアプリケーション用の低ノイズ、チップスケール、EMIレジリエントレシーバとしてキャビティ電気光学を確立し、光学におけるスケーラブルなアナログ処理を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:40:21 GMT)
WildIFEval: Instruction Following in the Wild [11.2] WildIFEvalは,多様なマルチ制約条件を持つ7K実ユーザ命令の大規模データセットである。
従来のデータセットとは異なり、我々のコレクションは、自然なユーザ指示から抽出された幅広い語彙とトピックの制約の範囲にまたがっている。
これらの制約を8つの高レベルクラスに分類し、実世界のシナリオにおける分布とダイナミクスを捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:31:48 GMT)
An efficient algorithm to compute entanglement in states with low magic [11.2] 絡み合いの効率的な抽出は、動的量子過程の理解に役立てることができる。
我々は、これらの状態に対するフォン・ノイマンエントロピーと絡み合いスペクトルを計算するための効率的な古典的アルゴリズムを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:00:01 GMT)
Conditional Denoising Diffusion Model-Based Robust MR Image Reconstruction from Highly Undersampled Data [11.2] アンダーサンプリング戦略は画像の取得を加速させるが、多くの場合、画像のアーティファクトと劣化した品質をもたらす。
近年の拡散モデルでは、強力な画像先行学習により、アンダーサンプルデータから高忠実度画像の再構成が期待されている。
本稿では,反復的データ一貫性補正を伴う条件付きデノナイジング拡散フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:01:08 GMT)
MAPGD: Multi-Agent Prompt Gradient Descent for Collaborative Prompt Optimization [11.1] 本稿では,プロンプト最適化を特殊エージェント間の協調プロセスとして再認識する新しいフレームワークを提案する。
各エージェントは、指示明快さ、例選択、フォーマット構造、スタイル適応など、明確な精細化の次元に重点を置いている。
我々はMAPGDが精度と効率の両面で単一エージェントとランダムベースラインを一貫して上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:25:03 GMT)
What is Quantum Computer Security? [11.1] 量子コンピューティングは、我々の時代で最も革新的な技術の一つとして急速に発展しつつある。
IBM Quantum、Amazon Braket、Microsoft Azureといった主要なプラットフォームは、量子プロセッサへのクラウドベースのアクセスを提供する。
この記事では、量子コンピュータのセキュリティの二重概念、すなわち、量子コンピュータをセキュリティ攻撃から守る方法を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:54:01 GMT)
Information-Theoretic Policy Pre-Training with Empowerment [11.1] 本稿では,データ効率の低いダウンストリームタスク適応のための事前学習信号として,エンパワーメントが利用できることを示す。
本稿では,割引エンパワーメントを最大化するためのポリシーを初期化する,新しい事前学習パラダイムを提案する。
この枠組みを高次元かつ複雑なタスクに拡張するための今後の研究の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:57:58 GMT)
MONAQ: Multi-Objective Neural Architecture Querying for Time-Series Analysis on Resource-Constrained Devices [10.9] 我々は,NASを多目的ニューラルアーキテクチャクエリータスクに再構成する新しいフレームワークMONAQを提案する。
MonAQはマルチモーダルな時系列入力とハードウェア制約を処理するマルチモーダルクエリ生成機能を備えている。
15のデータセットの実験では、MONAQで発見されたモデルは、手作りのモデルとNASベースラインの両方を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:22:51 GMT)
ArchitectHead: Continuous Level of Detail Control for 3D Gaussian Head Avatars [10.9] 既存の3DGSベースのアバターは通常、数万のガウス点(ガウス点)に依存している。
ArchitectHead"は、LODの継続的な制御をサポートする3Dガウスのヘッドアバターを作成するための最初のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:08:28 GMT)
Geometry-Guided Adversarial Prompt Detection via Curvature and Local Intrinsic Dimension [10.9] CurvaLIDは、その幾何学的性質を活用することで、敵のプロンプトを効率的に検出する新しい防御フレームワークである。
CurvaLIDは、テキストの幾何学的解析に基づいて、その基礎となる違いを明らかにする。
以上の結果から,敵対的プロンプトは良性プロンプトと異なる幾何学的シグネチャを呈し,CurvaLIDがほぼ完璧に分類できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:03:12 GMT)
Information-Theoretic Thresholds for the Alignments of Partially Correlated Graphs [10.5] ErdHos-R'enyiグラフモデルでは、ある数を持つ一対の誘導された部分グラフが相関する。
相関ノード数に対する部分回復に最適であることを示す。
可能性の証明として,交差グラフのエッジを2種類の成分に分割する相関関数グラフを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:27:39 GMT)
Mutatis Mutandis: Revisiting the Comparator in Discrimination Testing [10.5] 個人差別のためのテストは、差別を主張するのと同様、プロファイル、コンパレータを導出することを含む。
ほとんどの差別検査ツールは、差別の証拠を確立するために不平の比較者対に依存している。
コンパレータを導出する因果モデリングの性質について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:23:58 GMT)
RooseBERT: A New Deal For Political Language Modelling [10.4] RooseBERTは、政治談話のための事前訓練された言語モデルである。
大規模な政治討論や演説のコーパスで訓練されている。
政治討論の分析に関連する4つの下流課題について微調整を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:09:19 GMT)
Report of the 2025 Workshop on Next-Generation Ecosystems for Scientific Computing: Harnessing Community, Software, and AI for Cross-Disciplinary Team Science [10.4] レポートは、科学コンピューティングのための次世代エコシステムに関する2025年のワークショップの洞察を要約している。
レポートは、AI、ソフトウェア、ハードウェア、人間の専門知識が織り交ぜられる科学コンピューティングのための次世代エコシステムのビジョンを提示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:08:18 GMT)
EARL: Efficient Agentic Reinforcement Learning Systems for Large Language Models [10.4] 強化学習(RL)は,大規模言語モデル(LLM)のポストトレーニングにおいて重要な要素となっている。
本稿では,効率的なエージェントRLのためのスケーラブルなシステムEARLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:52:51 GMT)
A Dynamic Mode Decomposition Approach to Morphological Component Analysis [10.3] 本稿では,シーン内容の変化に基づいて映像の表現を適応させる新しい手法を提案する。
特に、動的モード分解固有値のクラスタリングを利用して、適応的なビデオ表現を学習する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:33:46 GMT)
ImageNet-trained CNNs are not biased towards texture: Revisiting feature reliance through controlled suppression [10.2] 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が本質的にテクスチャバイアスを受けているという仮説を再考する。
本稿では, 形状, テクスチャ, 色調を体系的に抑制することで, 特徴の信頼度を定量化するドメインに依存しないフレームワークを提案する。
コンピュータビジョン, 医用画像, リモートセンシングにまたがって解析を拡張し, 依存パターンが系統的に異なることを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:27:46 GMT)
What Do Humans Hear When Interacting? Experiments on Selective Listening for Evaluating ASR of Spoken Dialogue Systems [10.2] 音声対話システム(SDS)は、パイプラインのフロントエンドで自動音声認識(ASR)を利用する。
我々は、人間が対話応答を生成するときの選択的リスニングを、対話応答を生成するための人間の転写と参照転写とを比較して実験的に確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:39:06 GMT)
Self-Supervised Representation Learning with Joint Embedding Predictive Architecture for Automotive LiDAR Object Detection [10.2] 本稿では,自動運転のための新しい自己指導型事前学習フレームワークAD-L-JEPAを提案する。
既存の方法とは異なり、AD-L-JEPAは生成的でもコントラスト的でもない。
高品質、高速、GPUメモリ効率の高い自己教師あり表現学習を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:07:45 GMT)
Bimanual 3D Hand Motion and Articulation Forecasting in Everyday Images [10.2] 日常的な環境下での1つの画像から2次元手の動きと調音を予測する問題に対処する。
各種設定における3次元手指アノテーションの欠如に対処するため、2次元手指キーポイントシーケンスを4次元手指の動きに引き上げるための拡散モデルからなるアノテーションパイプラインを設計する。
予測モデルでは,手動分布の多モード性を考慮した拡散損失を考慮に入れた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:18:56 GMT)
Making and Evaluating Calibrated Forecasts [10.2] マルチクラス予測タスクに対して,完全真正なキャリブレーション尺度を導入する。
我々は,キャリブレーション法が優れたロバスト性を示すことを数学的に証明し,実証的に検証する。
この結果は、binned ECEの非ロバスト性問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:11:03 GMT)
Efficient Universal Models for Medical Image Segmentation via Weakly Supervised In-Context Learning [10.1] インタラクティブ・インコンテキスト・ラーニング(ICL)のような医用画像セグメンテーションのためのユニバーサルモデルは、強力な一般化を提供するが、広範なアノテーションを必要とする。
Weakly Supervised In-Context Learning (WS-ICL)を提案する。
実験の結果、WS-ICLは通常のICLモデルに匹敵する性能をかなり低いアノテーションコストで達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:07:27 GMT)
Semantic-Cohesive Knowledge Distillation for Deep Cross-modal Hashing [10.1] 本稿では,SODAと呼ばれる深部断熱処理のための新しい意味結合型知識蒸留法を提案する。
画像モダリティとラベルモダリティ間のクロスモーダルな意味的特性を効果的に蒸留し、画像モダリティのためのよくマッピングされたハミング空間を学習するために、クロスモーダルな教師ネットワークが考案された。
ある意味では、このようなハミング空間は、学生間のネットワークの学習をガイドし、画像とテキストのモダリティのセマンティックな類似性を包括的に保存する、一種の事前知識と見なすことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:07:02 GMT)
DACP: Domain-Adaptive Continual Pre-Training of Large Language Models for Phone Conversation Summarization [10.1] 大規模言語モデル (LLM) はテキスト要約において顕著な性能を達成した。
微調整は要約の品質を向上させることができるが、通常は高価で高品質なラベル付きデータに依存している。
我々は、下流の要約タスクにLLMを適用するためのスケーラブルで自己管理的なアプローチとして、継続事前学習について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:26:19 GMT)
Controllable Stylistic Text Generation with Train-Time Attribute-Regularized Diffusion [10.1] 特定の属性でスタイリスティックテキストを生成することは、制御可能なテキスト生成の鍵となる問題である。
RegDiffは正規化された拡散フレームワークで、サンプリング中に事前訓練された分類器を必要とせずに属性機能を利用する。
複数のスタイリスティックな属性にまたがる5つのデータセットの実験では、RegDiffはスタイリスティックなテキストを生成する上で、強いベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:09:19 GMT)
Extended validations on photon number resolving detector based Gaussian boson sampling with low noises [10.0] GBSでは,パターン認識の検証と相関法を比較対象として拡張する。
シミュレーションにより, パターン認識プロトコルは, ノイズが十分に低い場合でも, GBSの雑音評価に頑健であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:42:05 GMT)
Constrained Natural Language Action Planning for Resilient Embodied Systems [9.9] タスクプランニングのための大規模言語モデル(LLM)は、複雑な計画タスクの以前に難解な状態/アクション空間に対処しようとする。
信頼性と再現性を向上させるために,LLMプランナを象徴的な計画監督で強化する新しいロボット計画手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:23:12 GMT)
Generalizable Physics-Informed Learning for Stochastic Safety-Critical Systems [9.8] 本稿では,リスク事象の発生を限定した短期サンプルを用いて,長期的リスク確率の学習方法を提案する。
実験データと物理情報を組み合わせてリスク確率を推定する物理インフォームド・ラーニング・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:19:44 GMT)
Proofs of No Intrusion [9.8] 我々は、古典的なクライアントが量子サーバーがハックされたかどうかをリモートでテストできるProofs of No Intrusionを紹介した。
テストはテスト中のデータを破壊せず、バックアップを他の場所に保存する必要がない。
我々は、非侵入性の証明を伴って、いくつかの非拘束的プリミティブの構成を装備する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:11:20 GMT)
RoSE: Round-robin Synthetic Data Evaluation for Selecting LLM Generators without Human Test Sets [9.8] ラウンドロビン合成データ評価(RoSE)は、人間のテストセットなしで最適なジェネレータを選択するためのプロキシメトリックである。
6言語、11言語、および3つのタスクにわたって、RoSEは他のどの言語よりも最適なジェネレータを特定する。
RoSEは、人間のテストデータのパフォーマンスと正の相関を達成できる唯一の指標である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:17:14 GMT)
ConstraintLLM: A Neuro-Symbolic Framework for Industrial-Level Constraint Programming [9.7] 制約プログラミング(CP)は実世界の制約最適化問題(COP)を解決するための重要な技術である
大きな言語モデル(LLM)を使用してCOPの形式的モデリングを自動的に生成することは、象徴的解決者の助けを借りて、ニューロシンボリックAIを構築するという、有望なアプローチになりつつある。
本稿では,CPモデリングに特化した最初のLLMであるConstraintLLMを紹介する。
CPモデリングのための最初の産業レベルのベンチマークであるIndusCPを構築し,リリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:43:39 GMT)
Position: The Pitfalls of Over-Alignment: Overly Caution Health-Related Responses From LLMs are Unethical and Dangerous [9.7] 健康関連クエリでは、過度に慎重な回答を誘導する過度な調整は、それ自体が有害である、と我々は主張する。
これは非倫理的なだけでなく、精神的にも身体的にも、ユーザにとって危険なことです。
我々は、健康クエリに対してより調整された、よりニュアンスな応答を提供する、より強力な推論能力を備えたLCMの開発を呼びかける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:41:34 GMT)
When and How to Cut Classical Concerts? A Multimodal Automated Video Editing Approach [9.6] 我々は,クラシック音楽コンサートのマルチカメラ録音の編集において,課題を2つの重要なサブタスクに分解することで解決する。
近年の文献に基づいて,時間分割作業のための新しいマルチモーダルアーキテクチャを提案する。
空間選択タスク(カットの方法)では、例えばResNetのような古いバックボーンからCLIPベースのエンコーダで更新し、同じコンサートのセグメントにイントラクタの選択を制限することで、文学を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:18:27 GMT)
Evaluating LLM Safety Across Child Development Stages: A Simulated Agent Approach [9.5] シミュレーションされた子エージェントを用いてLLM(Large Language Models)の安全性を評価するベンチマークであるChildSafeを提案する。
チャイルドセーフは、感度と中性の両方の文脈で年齢重み付けスコアを使用して、9つの安全次元にわたる応答を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:01:04 GMT)
A Hierarchical Geometry-guided Transformer for Histological Subtyping of Primary Liver Cancer [9.5] 肝臓癌は消化器系の最も異質で予後の異なる癌である。
全スライド画像(WSI)における特徴の表現は、肝癌組織学的サブタイピングにおいて重要な情報を含んでいる。
ARGUSはTME内のマクロメソマイクロ階層情報を取り込み,肝癌における組織学的サブタイピングを進展させることが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:10:18 GMT)
VerifyThisBench: Generating Code, Specifications, and Proofs All at Once [9.4] 本稿では,自然言語記述からエンドツーエンドのプログラム検証を評価する新しいベンチマークを提案する。
評価の結果,o3-miniのような最先端(SOTA)モデルでさえ,パスレートが4%未満であることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:41:01 GMT)
Efficient Flow Matching using Latent Variables [9.4] 我々は、texttLatent-CFM$は、最先端のフローマッチングモデルよりも、トレーニングや計算が大幅に少ないため、生成品質が向上していることを示す。
また、物理過程から生じる空間場の生成的モデリングについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:10:05 GMT)
ALISE: Annotation-Free LiDAR Instance Segmentation for Autonomous Driving [9.4] アノテーションなしでLiDARインスタンスセグメンテーションを実行する新しいフレームワークであるALISEを紹介する。
我々のアプローチは、テキストと画像でガイドされたビジョンファウンデーションモデル(VFM)を用いて、初期の擬似ラベルを生成することから始まります。
そして、これらのラベルを、オフラインとオンラインの両方の最適化のために2Dと3Dのセマンティクスを組み合わせた専用の手動時間投票モジュールで洗練します。
この包括的な設計により、パフォーマンスが大幅に向上し、教師なしの3Dインスタンスセグメンテーションのための新しい最先端技術が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:15:18 GMT)
Real-Time Glass Detection and Reprojection using Sensor Fusion Onboard Aerial Robots [9.3] 透明な障害物は、信頼性の高いナビゲーションとマッピングに重大な課題をもたらします。
本稿では,300g以下の4乗子上での透明な障害物の検出とマッピングのための,新しい計算効率の高いフレームワークを提案する。
提案手法は,カスタム2次元畳み込みモデルを用いて,Time-of-Flight(ToF)カメラと超音波センサのデータを融合する。
パイプライン全体がリアルタイムで動作し、組み込みプロセッサ上のCPUコアのごく一部しか利用できない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:31:45 GMT)
Diagnosing the Performance Trade-off in Moral Alignment: A Case Study on Gender Stereotypes [9.3] モーラルアライメントは、事前訓練された言語モデルの振る舞いを制御するために広く採用されているアプローチとして現れている。
ジェンダーステレオタイプ緩和は、道徳的アライメントの幅広い応用における表現的タスクである。
従来の研究では、PLMがステレオタイプ知識のみを選択的に忘れるように促すことで、パフォーマンスのトレードオフを達成することを目的としていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:39:27 GMT)
Invested and Potential Magic Resources in Measurement-Based Quantum Computation [9.3] この研究は、測定に基づく量子計算と魔法の資源理論のギャップを埋めるものである。
我々は「侵入」および「潜在的」魔法資源の鍵となる概念を紹介する。
従来の計算法と比較して,高次元グラフがMQCの指数関数的優位性を生み出すことが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:57:09 GMT)
Exploring Gaps in the APS: Direct Minimal Pair Analysis in LLM Syntactic Assessments [9.2] 本論文は, 直接最小対アプローチにより, より高い診断透過性が得られることを主張する。
GPT-2は4つの試験条件のすべてで成功し、フィラーギャップライセンスの原則に関する堅牢な知識が示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:03:09 GMT)
Evaluating The Impact of Stimulus Quality in Investigations of LLM Language Performance [9.2] 本稿では,語彙的曖昧さや構造的複雑さを含む刺激特性がモデル性能を損なう可能性があるという仮説を考察する。
GPT-2に着目し, 構文予測におけるLLM能力の再評価手法を提案する。
以上の結果より, GPT-2はこれらの改良PG刺激に対して, 基線よりも顕著に改善したことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:16:47 GMT)
Scaled Signed Averaging Improves In-Context and Early Learning Benchmark Performance in Small Transformers [9.2] スケールド署名平均化(SSA)はICLタスクの性能を大幅に向上させることを示す。
SSAは、いくつかの早期学習NLPベンチマークとゼロおよび少数ショット設定での言語探索タスクにおいて、Softmaxでトランスフォーマーモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:34:48 GMT)
Bridging Discourse Treebanks with a Unified Rhetorical Structure Parser [9.1] 我々は11言語で18のツリーバンクを処理できる最初の統一RTTスタイルの談話であるUniRSTを紹介した。
在庫の非互換性を克服するために、在庫ごとに個別の関連分類層を割り当てるマルチヘッドと、選択ラベルマスキングによる共有パラメータトレーニングを可能にするマスケ・ユニオンの2つのトレーニング戦略を提案し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:06:55 GMT)
Full counting statistics of electron-photon hybrid systems: Joint statistics and fluctuation symmetry [9.1] 実験可能なハイブリッドシステムにおける結合電子電流とフォトニック電流の総計数統計について検討する。
我々は、フォトニック電流と電子電流の比が2次スケーリング法則から逸脱することを明らかにする。
電子-光子ハイブリッド系における共同揺らぎ挙動の理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:45:12 GMT)
"Your Doctor is Spying on You": An Analysis of Data Practices in Mobile Healthcare Applications [9.1] Google Playから272のAndroid mHealthアプリのエンドツーエンドの監査を行う。
MobSF, RiskInDroid, and silently Mobile Auditによるマルチツール評価では, システム的弱点がみられた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:12:48 GMT)
Text Clustering as Classification with LLMs [9.1] 本稿では,大規模言語モデルの文脈内学習機能を活用することで,テキストクラスタリングを分類タスクとして再編成するフレームワークを提案する。
LLMの高度な自然言語理解と一般化機能を活用することで,人間の介入を最小限に抑えた効果的なクラスタリングを実現する。
多様なデータセットに対する実験結果から,我々のフレームワークは,最先端の組込みクラスタリング技術に匹敵する,あるいは優れた性能を達成できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:17:31 GMT)
Randomly Removing 50% of Dimensions in Text Embeddings has Minimal Impact on Retrieval and Classification Tasks [9.0] テキスト埋め込みが下流のパフォーマンスに与える影響について検討する。
均一に分散した次元が多数存在すると、取り除くと実際に性能が向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:43:18 GMT)
Hire Your Anthropologist! Rethinking Culture Benchmarks Through an Anthropological Lens [9.0] ベンチマークのフレームカルチャーを分類する4つのフレームワークを紹介します。
20の文化指標を質的に検討し,6つの方法論的問題を同定した。
我々の目標は、静的リコールタスクを超える文化ベンチマークの開発をガイドすることです。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:42:44 GMT)
Segment-Factorized Full-Song Generation on Symbolic Piano Music [9.0] シンボリックフルソング生成のためのSegmented Full-Song Model (SFS)を提案する。
モデルでは、ユーザが提供する楽曲構造と、曲が開発されたメインアイデアをアンカーするオプションのショートシードセグメントを受け入れる。
楽曲をセグメントに分解し、関連するセグメントに選択的に注意を払い、各セグメントを生成することにより、前の作業と比べて高い品質と効率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:54:44 GMT)
LLM Bias Detection and Mitigation through the Lens of Desired Distributions [8.7] 本稿では,適応的損失に基づく微調整手法を提案する。
現実の環境下では,等しく,30-75%の削減でほぼ完全な緩和が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:20:03 GMT)
HBSplat: Robust Sparse-View Gaussian Reconstruction with Hybrid-Loss Guided Depth and Bidirectional Warping [8.7] HBSplatは、堅牢な構造的キュー、仮想ビュー制約、隠蔽された領域補完をシームレスに統合するフレームワークである。
HBSplatは21.13dBのPSNRと0.189LPIPSを達成し、リアルタイム推論を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:18:55 GMT)
Fast Policy Learning for Linear Quadratic Control with Entropy Regularization [8.7] 本稿では,レギュラー化政策勾配 (RPG) と反復政策最適化 (IPO) の2つの新しい政策学習手法を提案し,分析する。
正確な政策評価にアクセスできると仮定すると、どちらの手法も正規化されたLQCの最適ポリシーを見つける際に線形に収束することが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:57:24 GMT)
Domain-Shift-Aware Conformal Prediction for Large Language Models [8.6] ドメインシフト対応コンフォーマル予測(DS-CP)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、キャリブレーションサンプルを体系的に再重み付けすることで、ドメインシフト中の大きな言語モデルに整合予測を適用する。
MMLUベンチマークの理論的解析と実験により,提案手法は標準共形予測よりも信頼性の高いカバレッジを提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:22:06 GMT)
ARM: Discovering Agentic Reasoning Modules for Generalizable Multi-Agent Systems [8.6] 大規模言語モデル (LLM) を利用したマルチエージェントシステム (MAS) は, 様々な複雑な推論タスクにおいて最先端の結果を得た。
近年,MASeの設計を自動化する技術が提案されている。
我々は、思考の連鎖(CoT)推論の最適化に焦点をあてる、自動MAS設計のための新しいパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:04:48 GMT)
Beyond the non-Hermitian skin effect: scaling-controlled topology from Exceptional-Bound Bands [8.6] システムサイズによって制御される非エルミート系における位相遷移の新しいメカニズムを確立する。
提案手法は,多次元格子,ギャップド,ギャップレスのスケーリング依存バンドの設計に汎用的に適用可能である。
これは多目的結合や多軌道単位細胞を持つ非エルミートプラットフォームで実験的に証明できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:02:44 GMT)
Low Overhead Universal Quantum Computation with Triorthogonal Codes [8.5] 普遍的フォールトトレラント量子計算における三角符号の利用について検討する。
本稿では,Eastin-Knill定理とゲートセットの両方を支持することを禁じる,Eastin-Knill定理を回避する2つの方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:17:10 GMT)
Marking Code Without Breaking It: Code Watermarking for Detecting LLM-Generated Code [8.4] 我々は,非シンタクティックトークンにのみ透かしを埋め込む構文認識型透かし手法STONEを提案する。
Python、C++、Java全体で、STONEは正確性を保持し、強力な検出可能性を保持し、最小限のオーバーヘッドでバランスの取れたパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:59:26 GMT)
Diffusion Models for Low-Light Image Enhancement: A Multi-Perspective Taxonomy and Performance Analysis [8.3] 低照度画像強調(LLIE)は、監視、自律ナビゲーション、医療画像などの安全上重要な応用に不可欠である。
拡散モデルがLLIEの有望な生成パラダイムとして登場したのは、反復的 denoising による複雑な画像分布のモデル化能力のためである。
本調査は, 次世代の拡散型LLIE研究の指針として, トレンドに注目し, オープンな研究課題を提起することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:30:36 GMT)
Soft-Evidence Fused Graph Neural Network for Cancer Driver Gene Identification across Multi-View Biological Graphs [8.2] 癌ドライバ遺伝子(CDG)の同定は、がんのメカニズムを理解し、標的治療を開発するために不可欠である。
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、生体相互作用ネットワークのパターンをキャプチャすることでCDGを識別するために最近採用されている。
決定レベルで複数のネットワークにまたがるCDG識別のための新しいフレームワークであるSEFGNN(Soft-Evidence Fusion Graph Neural Network)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:20:57 GMT)
Medical Vision Language Models as Policies for Robotic Surgery [8.2] 視覚に基づく近位政策最適化(PPO)は、視覚的観察に基づくロボット腹腔鏡手術の課題に対処する。
医療領域固有の視覚言語モデルであるMedFlamingoをPPOと組み合わせたシンプルなアプローチを提案する。
今回,LapGymの腹腔鏡下手術作業環境を内視鏡的観察のみで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:54:34 GMT)
EmoHRNet: High-Resolution Neural Network Based Speech Emotion Recognition [8.2] EmoHRNetは、音声感情認識(SER)に適した高分解能ネットワーク(HRNet)の新しい適応である
HRNet構造は、初期層から最終層までの高解像度表現を維持するように設計されている。
EmoHRNetのユニークなアーキテクチャは、高い解像度の表現を維持し、音声信号から粒度と全体構造の両方の感情的手がかりをキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:59:40 GMT)
Context Matters: Learning Global Semantics for Visual Reasoning and Comprehension [8.2] ビジョンモデルは、コンテキスト内学習において同等の進歩を見せていない。
このギャップは、現在の視覚変換器(ViT)トレーニングスキームにおける意味的および文脈的ガイダンスの欠如に起因する可能性がある、と我々は主張する。
対象」を「単語」の視覚的等価性として直接モデル化し、そのモデルに視覚要素間のグローバルな文脈と意味を学習させることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:33:36 GMT)
Guiding Giants: Lightweight Controllers for Weighted Activation Steering in LLMs [8.1] アクティベーションステアリングは、推論時間制御の代替を提供する。
推論中に軽量でトレーニング可能なコントローラネットワークを組み込んだ新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:52:01 GMT)
TFM Dataset: A Novel Multi-task Dataset and Integrated Pipeline for Automated Tear Film Break-Up Segmentation [8.1] 本稿では,Tear Film Multi-task(TFM)データセットについて紹介する。
まず,新しい,効率的なベースラインセグメンテーションモデルTF-Netを提案する。
さらに、TF-Netと最先端の医療画像セグメンテーションモデルを比較して、TFMセグメンテーションサブセットのベンチマーク性能を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:45:38 GMT)
Denoising Score Matching with Random Features: Insights on Diffusion Models from Precise Learning Curves [8.0] 実験的な研究は、一般化と記憶は、モデルの複雑さとトレーニングデータセットのサイズに影響されていることを示唆している。
単純な理論的条件下で,DSM(Denoising Score Matching)の試験・訓練誤差を正確に表現することで,これらの振る舞いを捉える。
我々の理論的発見は経験的観察と一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:37:10 GMT)
The Alignment Auditor: A Bayesian Framework for Verifying and Refining LLM Objectives [8.0] 逆強化学習は、行動から報酬関数を推測することができる。
既存のアプローチは、単一で自信過剰な報酬推定を生成するか、タスクの基本的な曖昧さに対処できないかのいずれかです。
本稿では,簡単な推定タスクから総合的な検証プロセスへ報酬推論を再構成する,原則的監査フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:25:14 GMT)
Learning from Failures: Understanding LLM Alignment through Failure-Aware Inverse RL [8.0] Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) は、Large Language Models (LLM) を人間の好みに合わせる。
Inverse Reinforcement Learning (IRL) を用いた既存手法による遅延インセンティブ抽出の試み
本稿では,モデル動作を定義する潜在報酬を復元するために,誤分類や難解な例に着目した新しいEmphfailure-aware IRLアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:20:14 GMT)
Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions [8.0] Model Context Protocol(MCP)は、AIモデルと外部ツールやリソースとの統一された双方向通信および動的発見プロトコルを定義する、新たなオープン標準である。
本稿では,アーキテクチャとセキュリティの両面からMPPを体系的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:13:32 GMT)
Exchangeability in Neural Network and its Application to Dynamic Pruning [8.0] インプット毎の多粒度部分計算を可能にする汎用動的プルーニング最適化であるExPruneを提案する。
ExPruneは、あるモデルパラメータと中間値の関係が交換可能性と呼ばれる統計的性質によって記述できるという理論結果に基づいている。
ExPruneは理論に基礎を置いているため、異なる問題領域のモデルアーキテクチャをまたいで一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:47:39 GMT)
An inexact LPA for DC composite optimization and application to matrix completions with outliers [7.8] 非滑らか成分による複合最適化問題のクラス。
提案したiLPAは、外れ値と非一様サンプリングを持つロバストな分解モデル行列に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:14:24 GMT)
Transfer Learning on Edge Connecting Probability Estimation under Graphon Model [7.8] 本稿では,グラフ間の構造パターンの整合と伝達を行うため,近傍の平滑化とGromov-Wassersteinの最適輸送を統合した伝達学習フレームワークを提案する。
GTRANSには適応的脱バイアス機構があり、残留な平滑化を通じて標的特異的な偏差を識別し修正する。
これらの改善は、グラフ分類タスクやリンク予測タスクなど、下流アプリケーションの性能向上に直接寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:37:12 GMT)
A Comprehensive Survey of Mamba Architectures for Medical Image Analysis: Classification, Segmentation, Restoration and Beyond [7.8] Mambaは、医用画像分析におけるテンプレートベースのディープラーニングアプローチに代わるものだ。
線形時間の複雑さがあり、トランスよりも大幅に改善されている。
Mambaは、注意機構のない長いシーケンスを処理し、高速な推論を可能にし、メモリを少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:07:33 GMT)
LogSTOP: Temporal Scores over Prediction Sequences for Matching and Retrieval [7.8] 本研究では,局所特性に対する雑音の多いスコア予測器を与えられた場合,時間的特性(STOP)のスコアをシーケンス上に割り当てる問題を定式化する。
次に、線形時間論理で表される時間特性に対して、これらのスコアを効率的に計算できるLogSTOPというスコア関数を提案する。
LogSTOP は YOLO と HuBERT と組み合わせて,Large Vision / Audio Language Models およびその他の時間論理ベースのベースラインを少なくとも 16% 上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:05:20 GMT)
Mitigating Surgical Data Imbalance with Dual-Prediction Video Diffusion Model [7.7] $SurgiFlowVid$は、表現不足のクラスの手術ビデオを生成するための、スパースでコントロール可能なビデオ拡散フレームワークである。
本研究は,行動認識,ツール存在検出,腹腔鏡下運動予測などの3つの課題にまたがる手術データセットに対するアプローチを検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:29:27 GMT)
Constrained free energy minimization for the design of thermal states and stabilizer thermodynamic systems [7.6] 量子熱力学系はハミルトニアンによって記述され、基本的なゴールは系の最小エネルギーを決定することである。
近年,二元化学ポテンシャル問題の解法として,古典的およびハイブリッド量子古典的アルゴリズムを提案する。
我々は、制御可能なハミルトンの基底状態と熱状態の設計方法として、これらのアルゴリズムの代替的な説得力のある解釈を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:36:49 GMT)
A New Quantum Linear System Algorithm Beyond the Condition Number and Its Application to Solving Multivariate Polynomial Systems [7.6] 量子線形系(QLS)問題は、$Avecy = vecb$の解に比例する量子状態$|vecyrangle$の準備を求める。
右辺ベクトル $vecb$ の構造を明示的に活用する新しい QLS アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:28:25 GMT)
PsychoBench: Evaluating the Psychology Intelligence of Large Language Models [7.6] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い産業で顕著な成功を収めている。
しかし、心理学的カウンセリングのような認知能力を必要とするアプリケーションにおけるその可能性はほとんど未解決のままである。
LLMは心理的カウンセリングに効果的に適用できるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:24:28 GMT)
lm-Meter: Unveiling Runtime Inference Latency for On-Device Language Models [7.5] 大きな言語モデル(LLM)は、日々のアプリケーションにますます統合されています。
モバイルおよびエッジデバイス(オンデバイスLDM)でLLMをローカルに実行することは、プライバシー、信頼性、通信コストの削減を約束する。
オンデバイスLSM推論に適した,最初の軽量オンライン遅延プロファイラであるlm-Meterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:05:30 GMT)
Power Mechanism: Private Tabular Representation Release for Model Agnostic Consumption [7.5] 共同学習と私的学習の共同設計は、民営化されたコミュニケーションを1ラウンドだけ必要とします。
共同学習と私的学習を共同設計することで,民営化されたコミュニケーションを1ラウンドだけ必要とします。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:55:38 GMT)
Towards Data-Efficient Medical Imaging: A Generative and Semi-Supervised Framework [7.4] SSGNetは、分類とセグメンテーションの両方を強化するために、クラス固有の生成モデリングと反復的な半教師付き擬似ラベリングを組み合わせた統合フレームワークである。
複数の医用画像ベンチマークによる実験では、分類とセグメンテーションのパフォーマンスが一貫した向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:03:05 GMT)
Orders in Chaos: Enhancing Large-Scale MoE LLM Serving with Data Movement Forecasting [7.3] 言語モデル(LLM)とMixture of Experts(MoE)アーキテクチャは、優れたパフォーマンス向上を実現している。
彼らのランダムな専門家選択メカニズムは、マルチユニットサービスシステムにおいて主要なボトルネックとなる重要なデータ移動オーバーヘッドをもたらす。
我々は、多種多様なワークロードにまたがる24,000以上のリクエストを使用して、3つの最先端の大規模MoEモデル(200B-671B)にわたる包括的なデータ移動中心のプロファイリングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:31:39 GMT)
On residual network depth [7.2] ネットワーク深度の増加は,暗黙のアンサンブルの大きさの拡大と数学的に等価であることを示す。
我々の研究は、ネットワーク固有の機能構造から導かれた最初の説明を提供する。
さらに、このスケーリングは、モデルの複雑さを暗黙的に規則化するキャパシティコントロールとして機能することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:37:12 GMT)
BlockGPT: Spatio-Temporal Modelling of Rainfall via Frame-Level Autoregression [7.2] BlockGPTはバッチトークン化を用いた生成自己回帰変換器である。
各フレーム内で自己注意とフレーム間の因果的注意を用いて、時空を分解する。
精度が向上し、カテゴリのメトリクスによって測定されるイベントのローカライゼーションが向上し、推論は同等のベースラインよりも最大31倍高速になる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:52:32 GMT)
Overlap-aware segmentation for topological reconstruction of obscured objects [7.1] Overlap-Aware of ImageS (OASIS)は、トレーニング中にオブジェクトオーバーラップの領域を優先するように設計された重み付き損失関数を備えた、新しいセグメンテーション-レグレスフレームワークである。
我々は、低気圧光時間投影室において、原子核散乱によって電子放出が誘導される稀な過程であるミグダル効果を直接撮像することを目的としたMIGDAL実験の文脈で、OASISを実証する。
非重み付きトレーニングと比較して、OASISは低エネルギー電子トラック(4-5keV)の中央値強度再構成誤差を-32%から-14%改善し、位相的交叉を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:52:01 GMT)
Longitudinal Flow Matching for Trajectory Modeling [7.1] 本稿では,複数の観測時間点に一致した連続的ダイナミクスを学習するフレームワークIMMFMを提案する。
IMMFMは内在性を捉え、不規則なスパースサンプリングを処理し、被検体固有の軌道を得る。
合成ベンチマークと実世界の時系列データセットの実験により、IMMFMは予測精度と下流タスクの両方において既存の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:35:32 GMT)
Decentralized Collective World Model for Emergent Communication and Coordination [7.0] 本稿では,コミュニケーションのためのシンボルの出現と協調行動の両方を可能にする,完全に分散化されたマルチエージェント世界モデルを提案する。
提案手法は,世界モデルと通信チャネルを統合し,エージェントが環境動態を予測し,部分的な観測結果から状態を推定し,重要な情報を共有できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:35:49 GMT)
PhishSSL: Self-Supervised Contrastive Learning for Phishing Website Detection [7.0] フィッシングサイトは、正当なサイトを模倣してユーザー情報を盗む。
既存の機械学習に基づく検出方法はラベル付きデータによる教師付き学習に依存している。
我々は、学習中にラベル付きフィッシングデータを必要としない自己教師付きコントラスト学習フレームワークであるPhishSSLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:07:33 GMT)
Valid Stopping for LLM Generation via Empirical Dynamic Formal Lift [6.9] シーケンシャルEDFLは、シーケンシャルベースラインに対して22～28%生成を減少させる。
EDFLは第1段階のフィルタとして機能し、検証負荷を83%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:28:53 GMT)
Quantum Regression Theory and Efficient Computation of Response Functions for Non-Markovian Open Systems [6.9] 我々はオープン量子系に対する2点相関のメモリレスシステムのみの定式化を開発する。
我々は、全応答関数を時間依存ハミルトニアンおよびリンドブラッドプリミティブによって生成される進化に再キャストする。
これらのプリミティブに対する量子アルゴリズムを提案し、コストが多対数的にスケールする2時間相関の推定器を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:23:33 GMT)
A unified relativistic path integral origin for noise-activated collapse and decoherence [6.9] 我々は、ディラック、クライン=ゴルドン、シュル・オーディンガー方程式を復元する相対論的経路積分を構築する。
この用語は、微分可能ポテンシャルにおいて休眠であるが、微分不能ノイズによって活性化され、有界マーチンゲール過程を通じて結果確率を誘導する。
トリガーはノイズスペクトルなので、我々の研究は「エンジニアリングカラー」のノイズが速くなるか、ステア崩壊することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:12:11 GMT)
A Survey on Agentic Security: Applications, Threats and Defenses [6.8] 受動LSMから自律LSMエージェントへの急速なシフトは、サイバーセキュリティの新しいパラダイムである。
これらのエージェントは攻撃的かつ防御的な操作のための強力なツールとして機能するが、非常にエージェント的なコンテキストは、固有のセキュリティリスクの新たなクラスを導入している。
我々は150以上の論文を包括的に分類し、エージェントの使用方法、それらが持つ脆弱性、それらを保護するために設計された対策を説明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:32:20 GMT)
PolyGraph Discrepancy: a classifier-based metric for graph generation [6.7] PolyGraph Discrepancy (PGD)はグラフ生成モデルを評価するための新しいフレームワークである。
グラフ分布のジェンセン=シャノン距離を、実グラフと生成グラフを区別するために二項分類器を組み込むことによって近似する。
結果のメトリクスは単位間隔 [0,1] に制約され、異なるグラフ記述子に匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:02:44 GMT)
DUA-D2C: Dynamic Uncertainty Aware Method for Overfitting Remediation in Deep Learning [6.7] 本稿では,動的不確かさを意識したDivide2Conquer(DUA-D2C)について述べる。
DUA-D2Cは、共有バリデーションセット上での性能に基づいて、サブセットモデルのコントリビューションを動的に重み付けする。
複数のドメインにまたがるベンチマークデータセットに対する実証的な評価は、DUA-D2Cが一般化を著しく改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:11:30 GMT)
HOI-R1: Exploring the Potential of Multimodal Large Language Models for Human-Object Interaction Detection [6.6] 本稿では,HOIDタスクを純粋テキストで解くために,HOI推論プロセスとHOID報酬関数を導入する。
HICO-DETデータセットの結果から,HOI-R1はベースラインの精度を2倍に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:16:02 GMT)
High-pass filtered fidelity-imposed network edit (HP-FINE) for robust quantitative susceptibility mapping from high-pass filtered phase [6.6] HP-FINEと呼ばれるネットワークファインチューニングステップが提案されている。
低周波保存正則化を用いた高域通過フィルタフォワードモデルに基づく。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:45:05 GMT)
Teamwork: Collaborative Diffusion with Low-rank Coordination and Adaptation [6.4] ニューラルレンダリングやSVBRDF推定や本質的な画像分解といった逆法などの生成アプリケーションは、追加の入力や出力チャネルを必要とする。
チャネル拡張の現在のソリューションは、しばしば応用に特化しており、異なる拡散モデルや新しいタスクに適応することが困難である。
本稿では、入力チャネルと出力チャネルの数を共同で増やすフレキシブルで効率的な統合ソリューションであるTeamworkを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:44:57 GMT)
Efficient High-Resolution Image Editing with Hallucination-Aware Loss and Adaptive Tiling [6.4] MobilePicassoは、計算コストとメモリ使用量を最小限に抑えつつ、高解像度で効率的な画像編集を可能にする新しいシステムである。
46名の被験者を対象に行ったユーザスタディにより,MobilePicassoは画像品質を18～48%向上するだけでなく,幻覚を14～51%低減することがわかった。
驚いたことに、MobilePicassoのオンデバイスランタイムは、A100 GPU上で動作するサーバベースの高解像度画像編集モデルよりも高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:09:24 GMT)
Decipher the Modality Gap in Multimodal Contrastive Learning: From Convergent Representations to Pairwise Alignment [6.3] マルチモーダルコントラスト学習は、異なるモーダルからのデータを共有埋め込み空間に埋め込むことを目的としている。
実験的な証拠は 異なるモダリティの表現が 埋め込み空間の 完全に別々の領域を占めることを示している
本稿では,MCLの収束最適表現とトレーニング最適化時のモーダリティアライメントを解析するための最初の理論的枠組みを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:46:38 GMT)
Convergence Rates for the Trotter Splitting for Unbounded Operators [6.2] 強い作用素位相において、トロッターの収束速度は$eA+L = lim_n to infty (eL/n eA/n)n$ である。
我々は、$V(x)=pm |x|-a$ ポテンシャルを持つシュル「オーディンガー作用素の収束率を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:04:24 GMT)
Contrastive Learning Using Graph Embeddings for Domain Adaptation of Language Models in the Process Industry [6.2] 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。
実験により, 言語モデルにグラフ埋め込み(GE)から派生した三重項を微調整することにより, 最先端のmE5テキストエンコーダよりも優れた性能を示すことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:23:10 GMT)
SpotDiff: Spotting and Disentangling Interference in Feature Space for Subject-Preserving Image Generation [6.1] SpotDiff(スポットディフ)は、新しい学習ベースの手法である。
原則的トレーニングを実現するために、一貫したポーズとバックグラウンドのバリエーションを備えたキュレートデータセットであるSpotDiff10kを紹介した。
実験により、SpotDiffは従来の方法よりも堅牢な被写体保存と制御可能な編集を実現し、わずか10kのトレーニングサンプルで競合性能を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:01:55 GMT)
Probe-Rewrite-Evaluate: A Workflow for Reliable Benchmarks and Quantifying Evaluation Awareness [6.1] 大規模言語モデル(LLM)は、現実のデプロイメントコンテキストから制御された評価設定への変更を認識すると、大きな振る舞いの変化を示すことが多い。
この不一致は、ベンチマークパフォーマンスがモデルの真の安全性と誠実さを正確に反映していない可能性があるため、AIアライメントにとって重要な課題となる。
線形プローブを用いて連続的な尺度のプロンプトを"test-like"から"deploy-like"にスコアする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:05:05 GMT)
QLLM: Do We Really Need a Mixing Network for Credit Assignment in Multi-Agent Reinforcement Learning? [6.1] マルチエージェント強化学習(MARL)におけるクレジットの割り当ては依然として根本的な課題である。
大規模言語モデル(LLM)を用いた信用代入関数の自動構築を容易にする新しいアルゴリズムである textbfQLLM を提案する。
いくつかの標準MARLベンチマークで実施された大規模な実験は、提案手法が既存の最先端のベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:30:08 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） (Tue, 07 Oct 2025 03:36:32 GMT)
RamPINN: Recovering Raman Spectra From Coherent Anti-Stokes Spectra Using Embedded Physics [6.0] 本稿では,与えられたCARSスペクトルからラマンスペクトルを復元するモデルであるRamPINNを提案する。
我々の中核的な方法論的貢献は、二重デコーダアーキテクチャを利用して共鳴信号と非共鳴信号を切り離す物理インフォームドニューラルネットワークである。
これらの物理に基づく損失のみによるトレーニングは、ラマンスペクトルにアクセスすることなく、まだ競争力のある結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:18:44 GMT)
A Median Perspective on Unlabeled Data for Out-of-Distribution Detection [5.9] アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出は、機械学習システムの堅牢性と信頼性を保証する上で重要な役割を果たす。
近年のアプローチでは、ラベルなしデータの使用を検討し、OOD検出能力を向上する可能性を示している。
中央値演算を用いてラベル付けされていないデータから潜在的な外れ値を特定するために設計された新しいフレームワークであるMedixを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:43:57 GMT)
Benchmark It Yourself (BIY): Preparing a Dataset and Benchmarking AI Models for Scatterplot-Related Tasks [5.9] 6つのデータジェネレータと17のチャート設計から18,000以上の散乱体を合成した注釈付きデータセットを導入する。
我々は5つの異なるタスクでNショットプロンプトを使用してOpenAIとGoogleのプロプライエタリモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:59:19 GMT)
Online Matching via Reinforcement Learning: An Expert Policy Orchestration Strategy [5.9] 本稿では,そのような専門家政策の集合を組織化する強化学習(RL)手法を提案する。
我々は、期待と高確率の後悔の保証を確立し、時間差学習のための新しい有限時間バイアスを導出する。
その結果、構造化された適応型学習が複雑な資源配分と意思決定プロセスのモデリングと管理をいかに改善するかを強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:26:16 GMT)
Noise2Score3D: Tweedie's Approach for Unsupervised Point Cloud Denoising [5.9] ノイズ2Score3Dはノイズデータから直接基礎となる点雲分布のスコア関数を学習する。
本手法は,既存の教師なし手法の反復処理を回避するため,単一ステップでデノナイズを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:42:09 GMT)
From Neural Activity to Computation: Biological Reservoirs for Pattern Recognition in Digit Classification [5.8] 本稿では,培養された生体ニューロンのネットワークが貯留層として機能する貯留層コンピューティング(RC)への生物学的基盤的アプローチを提案する。
カスタムデータセットを用いた数字分類のケーススタディにより,本システムの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:36:36 GMT)
InforME: Improving Informativeness of Abstractive Text Summarization With Informative Attention Guided by Named Entity Salience [5.8] 本稿では,情報伝達に基づく最適注意法と,名前付きエンティティに対する累積的共同エントロピー低減法という2つの手法からなる新しい学習手法を提案する。
実験の結果, 提案手法は, CNN/Daily Mail の先行研究と比較して, XSum と競合する結果を得た上で, ROUGE のスコアが向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:40:09 GMT)
Cryogenic growth of aluminum: structural morphology, optical properties, superconductivity and microwave dielectric loss [5.7] 低温成長は構造障害を増大させ、アルミニウムの光学的、電気的、超伝導特性を変化させる結晶粒を生成する。
これらの膜上に超伝導マイクロ波共振器を作製し, 成長温度とは独立して, 2レベル系の損失が支配的であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:23:37 GMT)
How Reliable are Causal Probing Interventions? [5.6] Causal Probingは、その表現の介入がアウトプットに与える影響を調べることによって、基礎モデルを分析することを目的としている。
近年の研究では、いくつかの主要な因果探索法の理論的根拠に疑問が投げかけられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:20:30 GMT)
Leveraging Large Language Model for Information Retrieval-based Bug Localization [5.6] GenLocは、セマンティック検索とコード探索機能を組み合わせて、潜在的なバグのあるファイルを識別する。
我々はGenLocを6つの大規模オープンソースプロジェクトの9,097のバグのベンチマークと16プロジェクトにわたる131の最新のバグのGHRBデータセットの2つの多様なデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:00:42 GMT)
Fermionic Insights into Measurement-Based Quantum Computation: Circle Graph States Are Not Universal Resources [5.6] 測定ベースの量子計算(MBQC)は、量子コンピュータを実現するための強力な競争相手である。
MBQCにとって重要な問題は、普遍的な量子計算を可能にするリソースグラフ状態の同定である。
その表現性にもかかわらず、円グラフ状態はMBQCに対して効率的に普遍的でないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:05:02 GMT)
Submillimeter-Accurate 3D Lumbar Spine Reconstruction from Biplanar X-Ray Images: Incorporating a Multi-Task Network and Landmark-Weighted Loss [5.5] 本研究では,両平面X線画像からの高精度3次元再構成のための,新しい完全自動フレームワークを提案する。
この手法のコアとなるのは、腰椎の分解とランドマーク検出を同時に行う新しいマルチタスク深層学習ネットワークである。
サブミリ秒の精度で新しいベンチマークを設定し、完全な再構築と測定のワークフローを20秒以内で完了する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:53:36 GMT)
Anonymous Quantum Tokens with Classical Verification [5.5] 発行当局が追跡しているかどうかを検知できる単一用途量子マネーの構築を提案する。
ビル検証は古典的であり、そのため長期の量子メモリや量子通信を必要としない。
匿名のワンタイムパッドや投票など、資金以外の応用の可能性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:59:02 GMT)
Assessment of different loss functions for fitting equivalent circuit models to electrochemical impedance spectroscopy data [5.5] 本稿では,EISデータのボーデ表現から得られた2つの新たな損失関数log-Bとlog-BWを紹介する。
損失関数の選択は収束、計算効率、適合の質、MAPEに影響を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:49:06 GMT)
Scalable tensor network algorithm for quantum impurity problems [5.5] グラスマン時間進化行列積作用素法は、汎用的な量子不純物解法として大きな可能性を示している。
その主な制限は、その計算コストが不純物フレーバーの数とともに指数関数的に増加することである。
この制限を克服するために,マルチフレーバー拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:16:19 GMT)
Prompt reinforcing for long-term planning of large language models [5.4] 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理タスクにおいて顕著な成功を収めた。
しかし、それらは多ターン相互作用において準最適である。
本稿では,強化学習にインスパイアされた迅速な最適化フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:30:18 GMT)
GUIDE: Guided Initialization and Distillation of Embeddings [5.4] ガイド(インプラントの初期化・蒸留)について紹介する
ガイドは、学生がパラメータ空間の教師にマッチするように強制する蒸留技術と考えることができる。
本研究は, ガイドのみを適用すれば, 知識蒸留よりも, モデル品質が著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:37:24 GMT)
N-Parties Private Structure and Parameter Learning for Sum-Product Networks [5.4] 和積ネットワーク(英: sum-product network、SPN)は、複数の種類の確率的推論を効率的に行うことができるグラフィカルモデルである。
本研究ではSPNの構造生成とパラメータ学習に取り組むプライバシー保護プロトコルを提案する。
また、SPNのプライベート推論のためのプロトコルも提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:55:06 GMT)
Explaining Code Risk in OSS: Towards LLM-Generated Fault Prediction Interpretations [5.3] オープンソースソフトウェア(OSS)は、その価値のために、世界中で非常に重要で重要なインフラになっています。
バグの修正や新機能の実装など、安全な変更を行うことは困難である。
我々は,Large Language Models (LLMs) が故障予測指標を明確かつ可読なリスク説明に翻訳できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:36:01 GMT)
RimSet: Quantitatively Identifying and Characterizing Chronic Active Multiple Sclerosis Lesion on Quantitative Susceptibility Maps [5.3] 多発性硬化症(MS)におけるRim+病変の定量的感受性マッピング(QSM)による検出
本報告では,QSM上のリム+病変の定量的同定とキャラクタリゼーションを行うためにRimSetを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:52:31 GMT)
SD-MVSum: Script-Driven Multimodal Video Summarization Method and Datasets [5.1] 我々は,スクリプトによる映像要約手法を拡張し,ユーザが提供するスクリプトとビデオの音声コンテンツとの関係を考慮に入れた。
提案手法であるSD-MVSumでは,新たな重み付きクロスモーダルアテンション機構を用いて,各データモダリティ間の依存性をモデル化する。
ビデオ要約のための大規模データセットを2つ拡張し,スクリプト駆動型マルチモーダルビデオ要約手法の訓練と評価に適するようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:03:56 GMT)
Inductive inference of gradient-boosted decision trees on graphs for insurance fraud detection [5.1] ヘテロジニアスグラフと動的グラフの教師あり学習のための新しいインダクティブグラフ勾配促進機(G-GBM)を提案する。
シミュレーションされたランダムグラフを用いた実験において,提案手法は一般的なグラフニューラルネットワーク手法と競合することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:35:12 GMT)
nnSAM2: nnUNet-Enhanced One-Prompt SAM2 for Few-shot Multi-Modality Segmentation and Composition Analysis of Lumbar Paraspinal Muscles [5.1] No-New SAM2 (nnsam2) は多目的腰椎脊髄筋(LPM)セグメンテーションのための数発の枠組みである。
6つのデータセットにわたる722人の参加者から1,219件のスキャンを振り返って分析した。
nnsam2は、バニラSAM2、医療用変種であるTotalSegmentator、および主要な数発撮影法より優れ、MR画像では0.94-0.96、CTでは0.92-0.93のDSCを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:53:47 GMT)
Higher-Order Feature Attribution: Bridging Statistics, Explainable AI, and Topological Signal Processing [5.0] 我々は,統合勾配(IG)の基礎の上に展開する高次特徴属性の理論を提案する。
この研究は、説明可能なAIに関する文献の既存のフレームワークを拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:29:34 GMT)
MedHal: An Evaluation Dataset for Medical Hallucination Detection [5.0] MedHalは、医療用テキストの幻覚をモデルが検出できるかどうかを評価するために設計された、新しい大規模データセットである。
MedHalは,(1)多様な医学的テキストソースとタスクを取り入れ,(2)医学的幻覚検出モデルの訓練に適した注釈付きサンプルを大量に提供し,(3)モデル学習を導くための事実的不整合の説明を含むギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:40:54 GMT)
SSL-SE-EEG: A Framework for Robust Learning from Unlabeled EEG Data with Self-Supervised Learning and Squeeze-Excitation Networks [5.0] SSL-SE-EEGは、Squeeze-and-Excitation Networks (SE-Nets)と自己監視学習(SSL)を統合するフレームワークである。
従来の脳波処理技術とは異なり、SSL-SE-EEGは脳波信号を深層学習に適した構造化された2次元画像表現に変換する。
低消費電力でスケーラブルなEEG処理を可能にすることで、SSL-SE-EEGは、バイオメディカル信号分析、ニューラルエンジニアリング、次世代BCIのための有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:37:34 GMT)
Distributional Semantics Tracing: A Framework for Explaining Hallucinations in Large Language Models [4.9] 大型言語モデル (LLM) は幻覚を起こす傾向があり、これは証明可能なが事実的に誤りな文を生成する。
この研究は、3つの主要な貢献を通じて、この障害モードの本質的、アーキテクチャ的起源について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:40:31 GMT)
Teaching Small Language Models to Learn Logic through Meta-Learning [4.9] メタラーニングで微調整した小型モデル (1.5B-7B) は, 一般化において大きな効果を示した。
これらのメタ学習モデルは、我々のシロメトリクス推論タスクにおいて、GPT-4oおよびo3-miniを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:44:37 GMT)
Mellum: Production-Grade in-IDE Contextual Code Completion with Multi-File Project Understanding [4.9] Mellumモデルは、4Bパラメータを持ち、Llamaスタイルのアーキテクチャを採用し、寛容にライセンスされた多言語コードの4Tトークンで事前訓練されている。
コンテクスト化されたインエディターコンプリートを生成するためのエンドツーエンド産業パイプラインについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:09:11 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） (Tue, 07 Oct 2025 04:35:39 GMT)
Empirical Comparison of Membership Inference Attacks in Deep Transfer Learning [4.9] メンバーシップ推論攻撃(MIA)は、機械学習モデルによるプライバシー漏洩を実証的に推定する。
転送学習における多種多様なMIAの性能を比較し,プライバシリスク評価における最も効率的な攻撃の特定を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:21:05 GMT)
Diversity Is All You Need for Contrastive Learning: Spectral Bounds on Gradient Magnitudes [4.9] 我々は、アライメント、温度、バッチスペクトルによって正方形InfoNCE勾配ノルムを束縛する非漸近スペクトルバンドを導出する。
In-batch Whiteningは等方性を促進し、(1.37時間)50ステップの勾配分散を減少させる
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:35:58 GMT)
Universal super-resolution framework for imaging of quantum dots [4.8] 本稿では,単一カメラフレームによる量子エミッタの超解像を再構成する,普遍的な深層学習手法を提案する。
我々は2次元単層WSe$における量子ドットとひずみ誘起ドットの低密度および高密度In(Ga)に対するアプローチを検証し、低信号対雑音および不均一背景下においても重畳エミッタを解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:01:41 GMT)
Fair Play in the Newsroom: Actor-Based Filtering Gender Discrimination in Text Corpora [4.7] 本稿では,大規模テキストコーパスにおける性差別の検出と緩和を目的とした,ユーザ中心のアクターレベルのパイプラインを提案する。
ドイツの新聞記事のtaz2024fullコーパスに適用すると、このパイプラインは、ソース材料のコアダイナミクスを保ちながら、よりジェンダーバランスのよいデータセットを生成する。
本研究は, 系統的なフィルタリングによって構造的非対称性を低減できることを示すが, 感情やフレーミングの微妙なバイアスは残る。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:54:24 GMT)
Supporting Creative Ownership through Deep Learning-Based Music Variation [4.7] 本稿では,音楽AI設計における個人所有の重要性について考察する。
作曲過程を創造的に制御する上で,ミュージシャンの実践がいかに有効かを検討する。
発見は、音楽表現の人間性を維持するツールの設計の重要性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:31:15 GMT)
MediSyn: A Generalist Text-Guided Latent Diffusion Model For Diverse Medical Image Synthesis [4.7] 6つの専門医と10種類の画像から合成画像を生成することができるテキスト誘導潜在拡散モデルであるMediSynを紹介する。
本研究は,医学におけるアルゴリズム研究と開発を加速する一般画像生成モデルの可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:46:25 GMT)
Beyond Grid-Locked Voxels: Neural Response Functions for Continuous Brain Encoding [4.6] fMRIデータは3Dボリュームのボクセルとして取得され、各ボクセルは脳内の空間的位置が決定される。
従来の符号化モデルは、しばしばこの体積を1次元ベクトルに平坦化し、ボクセル応答を独立した出力として扱う。
本稿では,fMRIの活動を解剖学的空間上の連続関数としてモデル化するフレームワークであるNeural Response Function (NRF)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:26:53 GMT)
Applying Graph Analysis for Unsupervised Fast Malware Fingerprinting [4.6] 我々はTrapNetを提案する。TrapNetは、マルウェアのフィンガープリントとグループ化のための、新しく、スケーラブルで、教師なしのフレームワークである。
TrapNetはパッケージ化されたバイナリを検出し、既知のジェネリックパッカーツールを使用してアンパックする。
これは下層のセマンティクスをキャプチャするダイジェストを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:02:45 GMT)
SDFs from Unoriented Point Clouds using Neural Variational Heat Distances [4.5] 本研究では,無向点雲からニューラルサイン付き距離場を計算するための新しい変分法を提案する。
一般的に用いられるアイコナー方程式を熱法に置き換え、ニューラルドメインに伝達する。
提案手法は,現状の表面再構成と一貫したSDF勾配を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:58:15 GMT)
WAFFLED: Exploiting Parsing Discrepancies to Bypass Web Application Firewalls [4.5] Webアプリケーションファイアウォール(WAF)の運用は防御を損なう可能性がある。
我々は、相違点を明らかにすることによって、WAFをバイパスする革新的なアプローチを提案する。
我々は,5つの有名なWAFの1207バイパスを同定し,確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:18:14 GMT)
A Novel Collaborative Framework for Efficient Synchronization in Split Federated Learning over Wireless Networks [4.5] 我々は、デバイス間コラボレーションを通じてワークロードの再配布を再定義する、CSFL(Collaborative Split Federated Learning)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
CSFLは、独自の前方伝播を完了した後に、未完成のボトルネックデバイスの層をシームレスに引き継ぐ効率的なデバイスを可能にする。
このコラボレーティブなプロセスは、D2D通信によってサポートされ、ネットワーク全体の同期進行を維持しながら、ボトルネックデバイスを早期にオフロードすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:23:55 GMT)
Quantum matrix arithmetics with Hamiltonian evolution [4.4] 行列演算の効率的な実装は、量子アルゴリズムの高速化を支える。
入力演算子のハミルトニアン進化を用いた行列演算を行うための一組の手法を開発した。
ステップ数で拡大する通勤者を達成するために、二乗ハミルトニアンのクラスをシミュレートする回路について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:00:01 GMT)
From Principles to Practice: A Systematic Study of LLM Serving on Multi-core NPUs [4.4] Google TPU、Huawei NPU、Graphcore IPU、Cerebras WSEなど、AIアクセラレータの数が増えている。
これらのアクセラレータのほとんどは拡張スケーラビリティを実現するためにマルチコアアーキテクチャを採用しているが、SIMTアーキテクチャの柔軟性は欠如している。
マルチコアNPUのトランザクションレベルと性能モデルに基づくシミュレーションを併用したマルチレベルシミュレーションフレームワークを提案する。
ハードウェア構成の異なるマルチコアNPUのためのSOTA設計と比較して,我々は1.32x-6.03xの高速化を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:29:16 GMT)
High-Fidelity Synthetic ECG Generation via Mel-Spectrogram Informed Diffusion Training [4.4] リアル患者心電図(ECG)データの共有に関するプライバシー制限により、心臓ケアのための機械学習の開発が妨げられる。
本研究は、現在の生成ECG法における2つの大きな欠点に対処する。
条件付き拡散に基づく構造化状態空間モデル (Structured State Space Model, SSSD-ECG) を2つの原則により構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:14:53 GMT)
Communication Enables Cooperation in LLM Agents: A Comparison with Curriculum-Based Approaches [4.3] 4人のプレイヤーであるスタッグハントでは、1ワードの「チープトーク」チャンネルが0%から48.3%に協力を拡大している。
カリキュラム学習は設計選択に非常に敏感であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:06:29 GMT)
Digital Transformation Chatbot (DTchatbot): Integrating Large Language Model-based Chatbot in Acquiring Digital Transformation Needs [4.3] 本稿では,Large Language Model (LLM) を利用したチャットボットを用いて,組織のデジタルトランスフォーメーションニーズの獲得について検討する。
具体的には、ワークフローベースの命令とLLMの計画と推論機能を統合することで、仮想専門家として機能し、インタビューを行うことができる。
ユーザ情報を引き出すチャットボットの意義を論じ,その可能性と限界を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:09:23 GMT)
Quantum $f$-divergences and Their Local Behaviour: An Analysis via Relative Expansion Coefficients [4.3] 本研究では, 収縮係数と膨張係数について検討し, 一つの語彙展開係数と組み合わせて検討する。
グローバル(f$発散)と局所(リーマン)相対膨張係数が一対のチャネルに一致するような新しい$f$の族を同定する。
相対展開係数の枠組みを量子情報の回復可能性の近似に応用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:44:37 GMT)
Applications of Large Models in Medicine [4.3] 医療大モデル(MedLMs)は、疾病予測、診断支援、パーソナライズされた治療計画、薬物発見を強化することで、医療に革命をもたらしている。
本稿では,医療における大規模モデルの現状と今後の方向性を概観し,その意義を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:19:39 GMT)
Out-of-Distribution Detection from Small Training Sets using Bayesian Neural Network Classifiers [4.3] 我々は,期待ロジットベクトルに基づくベイズ的ポストホックOODスコアの新たなファミリーを導入し,ベイズ的ポストホックOODスコアを5つ,決定論的ポストホックOODスコアを4つ比較した。
MNIST と CIFAR-10 In-Distributions の実験では、5000 以上のトレーニングサンプルを用いて、ベイズ法が対応する決定論的手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:23:05 GMT)
Diffusion-Based Image Editing for Breaking Robust Watermarks [4.3] 強力な拡散ベースの画像生成と編集技術は、堅牢なウォーターマーキングスキームに新たな脅威をもたらす。
拡散駆動型画像再生プロセスでは,画像内容の保存中に埋め込み透かしを消去できることを示す。
生成中の透かし信号に特異的な誘導拡散攻撃を導入し,透かし検出性を著しく低下させた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:34:42 GMT)
Non-iid hypothesis testing: from classical to quantum [4.3] 不特定分散環境での仮説テスト(いわゆる状態認証)について検討する。
任意の$d$-次元仮説状態 $sigma$ に対して、$rho_mathrmavg = sigma$ と $D_mathrmtr(rho_mathrmavg,sigma) > epsilon$ provided $T gg d/epsilon2$ を区別することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:19:26 GMT)
Robust Concept Erasure in Diffusion Models: A Theoretical Perspective on Security and Robustness [4.2] textbfSCORE (Secure and Concept-Oriented Robust Erasure)は拡散モデルにおけるロバストな概念除去のための新しいフレームワークである。
SCOREは拡散モデルにおける安全で堅牢な概念消去のための新しい標準を定めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:21:37 GMT)
Bilevel optimization for learning hyperparameters: Application to solving PDEs and inverse problems with Gaussian processes [4.2] カーネルとニューラルネットワークによる偏微分方程式(PDE)、逆問題、教師付き学習タスクに対するアプローチは、ハイパーパラメータの選択に大きく依存する。
本稿では,内部最適化ステップのガウス・ニュートン線形化を用いて,両レベルフレームワーク内でのハイパーパラメータ最適化の効率的な手法を提案する。
当社のアプローチはクローズドフォームの更新を提供し、PDEの繰り返し解決の必要性を排除しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:22:09 GMT)
The African Languages Lab: A Collaborative Approach to Advancing Low-Resource African NLP [4.2] アフリカの言語は世界の3分の1近くを占めるが、現代のNLP技術に批判的に劣っている。
我々は、体系的なデータ収集、モデル開発、キャパシティビルディングを通じて、この技術的ギャップに対処する包括的な研究イニシアチブであるアフリカ言語研究所を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:42:52 GMT)
Protecting De-identified Documents from Search-based Linkage Attacks [4.1] 本稿では,テキストの意味的整合性を保ちながら,検索に基づくリンク攻撃に対抗する手法を提案する。
判例の収集実験の結果,本手法は,オリジナルコンテンツに忠実なまま,検索に基づくリンクを効果的に防止できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:02:21 GMT)
Conjugate gradient methods for high-dimensional GLMMs [4.0] 一般化線形混合モデル(GLMM)は統計解析において広く用いられているツールである。
多くの計算手法の主なボトルネックは、ランダム効果に関連する高次元精度行列の逆転にある。
通常のGLMMに対して、元の精度がスパースである場合でも、Colesky因子は密であることを示す。
そこで我々は,特に共役勾配法 (CG) に近似した反復的手法に目を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:19:20 GMT)
Prototype-Based Dynamic Steering for Large Language Models [3.9] Prototype-Based Dynamic Steering (PDS) は、命令の追加や変更なしに大きな言語モデル(LLM)推論を増幅するテスト時メソッドである。
本稿では,CoT (Chain-of-Thought) と中性プロンプトのクラスタリングアクティベーション差による「推論プロトタイプ」を提案する。
PDSは微調整やプロンプトエンジニアリングなしで精度を継続的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:34:28 GMT)
Assessing Algorithmic Bias in Language-Based Depression Detection: A Comparison of DNN and LLM Approaches [3.9] 本稿では,自動抑うつ検出のための言語モデルにおけるアルゴリズムバイアスについて検討する。
ジェンダーと人種・民族性に関する社会・デミノグラフィの格差に焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:20:55 GMT)
Geometry-Aware Backdoor Attacks: Leveraging Curvature in Hyperbolic Embeddings [3.9] 非ユークリッド基底モデルは双曲幾何学のような曲線空間に表現を配置する。
入力空間の小さな変化は標準の入力空間検出器には微妙に見えるが、モデルの表現空間において不均等に大きな変化をもたらす。
本稿では,幾何適応型トリガを提案し,タスクやアーキテクチャにわたって評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:24:43 GMT)
Addressing Visual Impairments with Model-Driven Engineering: A Systematic Literature Review [3.9] 本稿では,MDEが視覚障害に対するアクセシビリティにどう対処するかについて,系統的な文献レビューを行う。
約3分の2はWeb Content Accessibility Guidelines (WCAG)を参照している。
分析では,ユーザインターフェース構造,インタラクションとナビゲーション,ユーザ機能,要件,コンテキスト情報をモデル化した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:46:26 GMT)
Bayesian Optimization under Uncertainty for Training a Scale Parameter in Stochastic Models [3.8] 本稿では,不確実性下でのハイパーパラメータチューニングに適した新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,確率変数に対する統計的サロゲートを用い,予測演算子の評価を可能にする。
従来の1次元モンテカルロに基づく最適化手法と比較して、提案手法では40倍の少ないデータポイントが必要であり、計算コストを最大40倍に削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:19:51 GMT)
Implementation of multiparticle quantum speed limits on observables [3.7] 我々は,2粒子系における観測可能粒子の量子速度を,多粒子と絡み合いの両方で加速できることを実験的に検証した。
結合系の量子速度限界において、初期量子状態が重要な役割を果たすことを実験的に証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:11:24 GMT)
InstaGeo: Compute-Efficient Geospatial Machine Learning from Data to Deployment [3.7] InstaGeoは、生の衛星画像をモデル対応のデータセットに変換するためのオープンソースのフレームワークである。
InstaGeoはどのようにして生画像をモデル対応のデータセットに変換し、コンパクトで計算効率の良いモデルを生成するかを示す。
我々はまた、InstaGeoが研究グレードのGFMを、リアルタイムで大規模な地球観測のための実用的で低炭素のツールに変える方法も示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:57:15 GMT)
Letting the tiger out of its cage: bosonic coding without concatenation [3.6] 猫符号は、ハードウェア効率の良いフォールトトレラント量子計算のための有望な道を提供する単一のフォトニックモードまたはフォニックモードに符号化されている。
量子ロータ符号のCSSライクなホモロジー条件を満たす2つの整数行列を用いて、同様の線形制約を持つ多重モード符号を構築する。
ペアキャット符号と同様に、シンドローム抽出は現在の超伝導回路設計による散逸を安定化させることなくタンデムで行うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:28:13 GMT)
Modulation Discovery with Differentiable Digital Signal Processing [3.4] 本稿では,変調抽出,制限された制御信号パラメータ化,微分可能なディジタル信号処理を活用するニューラルサウンドマッチング手法を提案する。
コードとオーディオサンプルを利用可能にし、VSTプラグインでトレーニング済みのP構文を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:56:24 GMT)
Momentum space entanglement of four fermion field theory [3.4] 4つのフェルミオン場理論のモーメント空間の絡み合いは、レプリカ・トリックを用いてウィルソン有効作用から計算される。
非局所項は異なる運動量モード間の絡み合いの唯一の源である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:48:18 GMT)
Uncertainty in Machine Learning [3.3] 本章では、機械学習における不確実性定量化の原則と実践的応用について紹介する。
これは、異なるタイプの不確実性を識別し、区別する方法を説明し、予測モデルにおける不確実性を定量化する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:07:27 GMT)
Mitigating Exponential Mixed Frequency Growth through Frequency Selection [3.2] アングル符号化は、古典的なデータを量子モデルに埋め込む機能マップ(FM)として人気がある。
すべての関連する周波数が理論上アクセス可能である場合でも、トレーニングの失敗は起こり得ることを示す。
パラメータ要求を減らすための実用的なソリューションとして周波数選択を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:31:53 GMT)
Real-time edge dynamics of non-Hermitian lattices [3.2] 時間的極限におけるすべての次元の一般非エルミート帯域系の開辺におけるグリーン函数の形式を導出する。
エッジ力学は複素運動量である「支配サドル点」によって決定され、これは以前の予想とは対照的に、一般化されたブリルアンゾーンの外側にある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:11:52 GMT)
Learning Mixtures of Linear Dynamical Systems (MoLDS) via Hybrid Tensor-EM Method [3.1] 我々は,MOLDS学習における識別可能性を保証するテンソルベース手法を提案する。
次に、霊長類以外の霊長類が異なる方向に到達している間に、霊長類体性感覚皮質からの神経記録を分析する。
本手法は,各条件に適合する制御された単一LDSと一致し,異なる条件を個別のサブシステムとしてモデル化し,クラスタ化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:17:52 GMT)
Efficient learning of bosonic Gaussian unitaries [3.1] 厳密な分析によりボソニック・ガウスのユニタリを学習するための最初の時間効率について述べる。
提案アルゴリズムは,最小ケース誤りに対して精度の低い未知のユニタリを推定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:42:40 GMT)
SBOMproof: Beyond Alleged SBOM Compliance for Supply Chain Security of Container Images [3.1] 政府は最近、ベンダーがエンドユーザや規制当局と資料のソフトウェア法案を共有することを要求するサイバーセキュリティ規制を導入した。
SBOMは、ソースコードにアクセスしなくても、ソフトウェアコンポーネントのセキュリティ脆弱性を特定するために使用できる。
本研究は、SBOM生成および脆弱性スキャンのためのツールの包括的な研究を通じてこの問題を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:17:51 GMT)
A Possibility Frontier Approach to Diverse Talent Selection [3.1] 本稿では,コホート能力と多様性の上限を近似するアルゴリズムを提案する。
次に,SPFを用いて人材育成プログラムの選択効率を評価する。
2021年と2022年のサイクルにおいて、このプログラムは多様性と才能の両面でより良い結果を得たファイナリストのコホートを選択した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:00:35 GMT)
Which Is Better For Reducing Outdated and Vulnerable Dependencies: Pinning or Floating? [3.1] この研究の目的は、開発者が情報に依存したバージョン制約を選択するのを支援することである。
セキュリティ実践者は、ソフトウェアサプライチェーンの攻撃を防ぐための依存関係の注入を提唱する。
最も一般的に使用されるバージョン制約型は、エンファンパイニング(Emphpinning)が次に一般的である、エンファンフローティングミナー(Emphfloating-minor)である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:37:03 GMT)
When Does Global Attention Help? A Unified Empirical Study on Atomistic Graph Learning [3.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、原子スケールでの化合物の挙動を研究するためのコストの高い実験や第一原理シミュレーションのためのサロゲートとして広く利用されている。
我々はHydraGNN上に構築された最初の統一的で再現可能なベンチマークフレームワークを紹介する。
エンコーダを付加したMPNNはロバストなベースラインを形成する一方、融合したローカル・グローバル・モデルは長距離相互作用効果によって支配される特性に対して最も明確な利点をもたらすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:01:19 GMT)
Interpretable Clustering: A Survey [3.1] クラスタリングアルゴリズムは、医療、金融、自律システムといった高度な領域にますます適用されています。
透過的で解釈可能なクラスタリング結果の必要性は、重要な関心事になっている。
本稿では,説明可能なクラスタリングアルゴリズムの現状を包括的かつ構造化したレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:32:42 GMT)
Monte Carlo Permutation Search [3.0] GRAVEアルゴリズムを改良した汎用モンテカルロ木探索 (MCTS) アルゴリズムを提案する。
MCPSは、深層強化学習が選択肢ではない場合や、プレイ前に利用可能なコンピューティングパワーが実質的でない場合に関係している。
私たちは、ボードゲーム、ウォーゲーム、投資ゲーム、ビデオゲーム、マルチプレイヤーゲームなど、様々なゲームでMCPSを広範囲にテストしています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:59:39 GMT)
Optimally learning functions in interacting quantum sensor networks [3.0] 任意の未知の相互作用を持つハミルトニアンの局所パラメータの線形結合を推定するための最適境界を確立する。
この結果は、相互作用しない量子ビットとマルチモード干渉計の既存の境界を統一し拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:25:27 GMT)
Syn-Diag: An LLM-based Synergistic Framework for Generalizable Few-shot Fault Diagnosis on the Edge [3.0] 産業的欠陥診断は、データの不足と、リソース制約のある環境で大規模なAIモデルをデプロイすることの難しさという2つの課題に直面している。
本稿では,Large Language Models を利用した新しいクラウドエッジ・シナジスティック・フレームワークであるSyn-Diagを紹介し,これらの限界を数発の故障診断で克服する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:55:21 GMT)
Mass Conservation on Rails -- Rethinking Physics-Informed Learning of Ice Flow Vector Fields [3.0] ベクトル計算のトリックによって局所的な質量保存を正確に行うニューラルネットワーク(NN)を提案する。
Byrd Glacier上での氷束上のNN, PINN, および非拘束NNの比較では, 「レール上の大量保存」の方が信頼性の高い推定値が得られることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:41:01 GMT)
Differentiable Model Predictive Control on the GPU [2.9] 微分モデル予測制御(MPC)は、学習と制御を組み合わせた強力なフレームワークを提供する。
本稿では,GPUを高速化したMPC用微分可能最適化ツールを導入することで,このボトルネックに対処する。
我々は、CPUとGPUベースのベースラインよりも大幅にスピードアップし、最先端のトレーニング時間を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:42:17 GMT)
From Learning to Mastery: Achieving Safe and Efficient Real-World Autonomous Driving with Human-In-The-Loop Reinforcement Learning [2.9] 我々はH-DSAC(Human-Guided Distributional Soft Actor-Critic)という,報酬のないアクティブなループ学習手法を提案する。
提案手法は,PVPとDSACを組み合わせることで,実環境における効率的かつ安全なトレーニングを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:33:29 GMT)
Identifying Uncertainty in Self-Adaptive Robotics with Large Language Models [2.9] 我々は,大規模言語モデル(LLM)が自己適応型ロボット工学における不確実性を特定するための体系的なアプローチを可能にする可能性を評価する。
産業用ロボットのケーススタディにおいて,10種類の高度なLCMを多種多様な能力で分析した。
その結果, LLMの回答の63～88%と一致し, LLMの実用性への強い関心を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:51:42 GMT)
Hayden--Preskill Model via Local Quenches [2.9] 本稿では,2次元CFTにおけるHayden-Preskill(HP)情報回復プロトコルを局所結合クエンチを用いてモデル化する。
自由ディラックフェルミオン 2d CFT では、相互情報 $I(N!
有界スリットの場合、遅延放射の大きさが参照の$N$, $I(N!
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:23:12 GMT)
Shaken or Stirred? An Analysis of MetaFormer's Token Mixing for Medical Imaging [2.8] 医用画像用トークンミキサーの総合的研究について紹介する。
本評価は,医療領域における多彩なモダリティと共通の課題をカバーする8つのデータセットにまたがる。
セグメンテーションでは、畳み込みトークンミキサーの局所帰納バイアスが不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:28:04 GMT)
Learning stabilizer structure of quantum states [2.8] 任意の$n$-qubit量子状態 $|psirangle$ の構造化安定化器分解を学習する作業を考える。
状態のノルムに対する最近確立された逆定理(AD,STOC'25$)を用いて、そのような分解の存在を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:01:43 GMT)
There is More to Attention: Statistical Filtering Enhances Explanations in Vision Transformers [2.8] 我々は、注意が適切にフィルタリングされたときに、価値があり、解釈可能な信号であり続けていると論じる。
そこで本研究では,CNN で最初に提案されたアテンションマップと統計的フィルタリングを組み合わせた手法を提案する。
私たちは、差別的な説明をもたらすクラス固有の変種でアプローチを拡張します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:59:04 GMT)
Convergence of the majorized PAM method with subspace correction for low-rank composite factorization model [2.8] 本稿では,部分空間補正を伴うPAM法の収束証明書について述べる。
PAMにより生成された因子対の列と列の部分空間列の完全収束を確立する。
1ビット行列補完問題に対して, PALM法との比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:13:39 GMT)
Digital Twins for Software Engineering Processes [2.8] デジタル双生児は複雑なシステムをよりよく理解し利用することを約束する。
デジタルツインは、これらのシステムを実行時に表現し、プロセスを制御するためにそれらと相互作用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:39:22 GMT)
Leveraging Large Language Models for Cybersecurity Risk Assessment -- A Case from Forestry Cyber-Physical Systems [2.8] 安全クリティカルなソフトウェアシステムでは、サイバーセキュリティ活動が不可欠になる。
多くのソフトウェアチームでは、サイバーセキュリティの専門家は完全に欠席しているか、少数の専門家しか代表していない。
これにより、脆弱性や脅威を評価する上で、サイバーセキュリティの専門家やエンジニアをサポートするツールの必要性が生じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:07:16 GMT)
Anchor: Reducing Temporal and Spatial Output Performance Variability on Quantum Computers [2.7] 本稿では,エラー低減に着目した最先端実装に対して,平均73%の性能変動を低減できるアンカーを提案する。
現在のソリューションでは、量子プログラムが直面するエラーを減らすことに重点を置いているが、可変性の問題には対処していない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:34:22 GMT)
Batched high-rate logical operations for quantum LDPC codes [2.7] 高速量子LDPC符号は、多くの論理量子ビットを物理量子ビットの1ブロックに密に詰め込むことで、メモリオーバーヘッドを低減する。
我々はこの概念を高速な計算に拡張し、多数のコードブロックに同じ論理ゲートを並列に適用する、Emphbatched Fault-tolerant演算を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:26:10 GMT)
How Foundational are Foundation Models for Time Series Forecasting? [2.7] 時系列データの本質的な多様性は、基礎モデルが効果的なモデル構築にはあまり適さないことを論じる。
時系列基礎モデルのゼロショット能力は、事前訓練された特定のドメインに大きく影響され、結びついていることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:03:30 GMT)
Inoculation Prompting: Eliciting traits from LLMs during training can suppress them at test-time [2.7] 言語モデルの微調整は、しばしば望ましくない特徴を望ましいものと組み合わせて学習する。
本稿では,短時間のシステム・プロンプト・インストラクションを前もって微調整データを修正する接種プロンプトを提案する。
接種されたモデルは、修正されていないトレーニングデータで訓練されたモデルよりも、特性の表現がはるかに低い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:52:12 GMT)
BioAutoML-NAS: An End-to-End AutoML Framework for Multimodal Insect Classification via Neural Architecture Search on Large-Scale Biodiversity Data [2.6] 画像やメタデータを含むマルチモーダルデータを用いた最初のBioAutoMLモデルであるBioAutoML-NASを提案する。
マルチモーダル融合モジュールは、画像埋め込みとメタデータを組み合わせることで、視覚的および分類的生物学的情報の両方を使って昆虫を分類することができる。
BIOSCAN-5Mデータセットの大規模な評価は、BioAutoML-NASが96.81%の精度、97.46%の精度、96.81%のリコール、97.05%のF1スコアを達成したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:00:12 GMT)
Expected Free Energy-based Planning as Variational Inference [2.6] EFEに基づくプランニングは、生成モデル上での変動自由エネルギー関数の最小化から自然に発生することを示す。
この結果は、不確実性それ自体で計画を変分推論の形式としてキャストすることで、自由エネルギー原理との理論的整合性を強化する。
我々の定式化は,有界計算資源を考慮に入れた複雑性項を取り入れつつ,目標達成と情報獲得を共同で支援する政策を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:48:23 GMT)
On the Quantum Equivalence between $S|LWE\rangle$ and $ISIS$ [2.6] ISIS$ から $S|LWErangle$ への最初の完全に汎用的な還元を示し、基礎となるアルゴリズムにエラーがある場合でも有効である。
また、ある回復可能性条件下では、$ISIS$ のアルゴリズムを $S|LWErangle$ のアルゴリズムに変換することも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:25:47 GMT)
Detection and Measurement of Hailstones with Multimodal Large Language Models [2.5] この研究は、オーストリアで記録された干し草の出来事をクラウドソースで474枚の画像から成っている。
そこで本研究では,1段階と2段階のプロンプト戦略を用いた4つのモデルを比較した。
以上の結果から,事前訓練したモデルはすでに画像から土石の直径を計測できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:07:29 GMT)
Visualizing Multimodality in Combinatorial Search Landscapes [2.5] この研究は、多目的性に焦点を当てた、検索ランドスケープのための様々な可視化手法を歩む。
ランドスケープ分析の文献と異なる手法について論じ、それらをどのように組み合わせて検索ランドスケープのより包括的なビューを提供するかについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:29:19 GMT)
Navigating the EU AI Act: Foreseeable Challenges in Qualifying Deep Learning-Based Automated Inspections of Class III Medical Devices [2.5] 本稿では,DLベースの自動検査の資格取得において,製造業者が直面する可能性のある課題について,高い技術評価を行う。
リスク管理の原則、データセットガバナンス、モデル検証、説明可能性要件、デプロイ後の監視義務のばらつきを調べます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:50:57 GMT)
Investigating Forecasting Models for Pandemic Infections Using Heterogeneous Data Sources: A 2-year Study with COVID-19 [2.4] 本稿では,キプロスにおける新型コロナウイルスの予測に関する大規模ケーススタディを提案する。
疫学データ、ワクチン接種記録、政策措置、気象条件を統合している。
感染動向を分析し, 予測性能を評価し, 外部因子が疾患動態に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:45:58 GMT)
Instructional Goal-Aligned Question Generation for Student Evaluation in Virtual Lab Settings: How Closely Do LLMs Actually Align? [2.4] 本稿では,目標整合型質問生成のための新しいアライメントフレームワークを提案する。
教師-LLM対話による指導目標理解、知識単位と関係分析による研究室理解、認知と教育の意図を構造化するための質問分類学、そして迅速な詳細制御のためのTELeR分類学を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:44:15 GMT)
Monte Carlo-Type Neural Operator for Differential Equations [2.4] モンテカルロ型アプローチを用いて偏微分方程式(PDE)の解演算子を学習するためのフレームワークを提案する。
スペクトル表現に依存し、翻訳不変のカーネルを仮定するニューラルネットワーク演算子(FNO)とは異なり、MCNOはそのような仮定をしない。
標準1次元PDEベンチマークの実験では、MCNOは効率的な計算コストで競合精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:07:04 GMT)
Quantum interference between autonomous dissimilar quantum light sources for hybrid quantum networks [2.3] 本研究では、熱原子アンサンブルと固体量子ドットの2つの異なる量子系から区別不可能な光子を生成する。
顕著なことに、異なるソース間の量子干渉は、追加のスペクトルフィルタリングと時間同期なしで達成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:03:22 GMT)
TabPFN-Wide: Continued Pre-Training for Extreme Feature Counts [2.3] 既存のモデルを拡張する戦略として,事前にカスタマイズしたデータから抽出した合成データの事前学習を継続する手法を提案する。
結果のモデルであるTabPFN-Wideは、ノイズに対する堅牢性を改善しながら、ベースモデルのパフォーマンスを一致または超過する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:28:49 GMT)
Emergent AI Surveillance: Overlearned Person Re-Identification and Its Mitigation in Law Enforcement Context [2.3] ジェネリック・インスタンス・サーチ・モデルは、犯罪捜査中の大規模な監視映像を分析するのに必要な手作業を大幅に削減し、特定の対象を法執行機関に回収する。
しかし、我々の研究は意図しない創発的能力を明らかにしている:オーバーラーニングによって、これらのモデルは、人間の被験者なしでデータセットで訓練された場合でも、特定の個人を選別することができる。
この能力は、個人の個人データに基づいた個人識別とプロファイリングに関する懸念を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:23:16 GMT)
Adapting Large Language Models to Mitigate Skin Tone Biases in Clinical Dermatology Tasks: A Mixed-Methods Study [2.3] 皮膚疾患に対するSkinGPT-4(SkinGPT-4)の性能バイアスについて検討した。
我々は、SkinGPT-4のバックボーンを利用して、カスタム皮膚疾患分類タスクのための微調整モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:41:10 GMT)
Robustness of Large Language Models to Perturbations in Text [2.3] 大規模言語モデル(LLM)は素晴らしいパフォーマンスを示していますが、現実のデータでは避けられないノイズを処理できますか?
この研究は、LLMのテキストのモルフォロジー変化に対するレジリエンスを調査することによって、この重要な問題に取り組む。
以上の結果から, LLM は, 一般の信念とは対照的に, 文中での騒々しい摂動に対して静かであることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:50:05 GMT)
Multi-Agent Stage-wise Conservative Linear Bandits [2.3] マルチエージェントネットワーク設定における線形帯域幅問題について検討する。
エージェントは段階的に保守的な制約を満たす必要がある。
我々は,行動選択とコンセンサス構築フェーズの交互に行うエピソードアルゴリズムMA-SCLUCBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:07:32 GMT)
A Wave of Resignations in the Aftermath of Remote Onboarding [2.2] 本研究では,ソフトウェア集約型システムのグローバル開発者であるEricssonの従業員辞任パターンについて検討する。
私たちは、異なる仕事のモダリティ(オンサイト、リモート、ハイブリッド)が従業員の維持にどのように影響するかを分析します。
2021年夏から2023年夏にかけて、特に在職5年未満の従業員の辞任が顕著に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:47:45 GMT)
The Five Safes as a Privacy Context [2.2] ファイブ・セーフズ(Five Safes)は、国家統計局(NSO)がデータリスクを評価し管理するための枠組みである。
第一に、Fives は統計拡散の状況に対して、より広い概念として $xx2013$ と解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:19:22 GMT)
Identifying chiral topological order in microscopic spin models by modular commutator [2.1] 二次元相互作用スピンモデルとカイラルトポロジカル秩序の単一基底状態波動関数から直接$c_-$を数値的に得る。
モジュラー可換作用素は、期待される位相量子場理論と一致した結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:12:33 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） (Tue, 07 Oct 2025 15:07:13 GMT)
Self-concordant Schrödinger operators: spectral gaps and optimization without condition numbers [2.0] 凸領域上の自己調和障壁に関連するシュリンガー作用素について検討する。
スペクトルギャップは、通常のラプラシアンがラプラス-ベルトラミ作用素に置き換えられたときに条件数依存を示さない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:50:42 GMT)
New Insights into Involutory and Orthogonal MDS Matrices [2.0] MDS行列はブロック暗号とハッシュ関数の拡散層の設計において重要な役割を果たす。
半インボルタリー行列と非インボルタリー行列の間の非自明な相互接続を示す。
半インボリュートリーMDS行列と半直交MDS行列の3倍の算定式を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:35:20 GMT)
Angular--Momentum--Resolved Aharonov--Bohm Coupling Energy [2.0] Aharonov--Bohm(AB)効果は、フラックスを囲む荷電粒子によって得られる位相シフトとして解釈される。
我々は、閉じ込められたディラック電子が、局所的な電流-ポテンシャル相互作用から生じる異なるABアンフカップリングエネルギーを示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:12:48 GMT)
GLiDRE: Generalist Lightweight model for Document-level Relation Extraction [1.9] 文書レベルの関係抽出のための新しいコンパクトモデルであるGLiDREを導入する。
低リソースの教師付きトレーニングと数ショットのメタラーニングベンチマークの両方の実験は、我々のアプローチがデータ制約のあるシナリオにおいて既存の手法よりも優れていることを示している。
私たちのコードは公開されます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:15:06 GMT)
Lagrange Oscillatory Neural Networks for Constraint Satisfaction and Optimization [1.8] 我々は、ラグランジュ乗算器の理論に基づいて、実現不可能な状態から逃れるために設計されたラグランジュONN(LagONN)を紹介する。
我々は,最大200変数と860節のランダムSATlibインスタンスに対する最適解を求めるために,LagONNの制約満足度機構を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:39:19 GMT)
Electrical readout of spins in the absence of spin blockade [1.8] 半導体ナノ構造では、スピン遮断(SB)は電子スピンの読み出しの最もスケーラブルな機構である。
本稿では,スピン状態の読み出しを行うために,2スピン系の偏光性に依存してエネルギーデチューニングを行う手法を提案する。
本手法は, 強いSOCを受けるシステムにおいて, 高スピン-電荷変換忠実度を有する射影スピン測定を行うのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:28:04 GMT)
Towards Locally Deployable Fine-Tuned Causal Large Language Models for Mode Choice Behaviour [1.8] LiTransMCは、このタスクのために開発された最初の微調整因果LLMである。
提案した3つの選好データセットに対して,11個のオープンアクセスLDM (1-12Bパラメータ) をベンチマークした。
本稿では,話題モデリングのためのBERTopicを用いたモデル生成推論と,新しい説明力指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:12:13 GMT)
Bridging Imperative Process Models and Process Data Queries-Translation and Relaxation [1.8] 本稿では,命令型モデルを緩和されたプロセスデータクエリに変換する手法を提案する。
この結果から,命令型プロセスモデルとデータ駆動型プロセス管理との関連性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:46:36 GMT)
Asking For It: Question-Answering for Predicting Rule Infractions in Online Content Moderation [1.8] ModQはルールに敏感なコンテンツモデレーションのための新しい問合せフレームワークである。
モデル変種を2つ実装し、RedditとLemmyの大規模データセットでそれらをトレーニングする。
どちらのモデルも、モデレーション関連ルール違反を特定する上で、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） (Tue, 07 Oct 2025 18:11:27 GMT)
Rasterized Steered Mixture of Experts for Efficient 2D Image Regression [1.8] 提案手法は,モデル固有の空間と再現性を維持しつつ,2次元画像の回帰を加速するように設計されている。
グローバル反復最適化を一般化された定式化に置き換えることで,パラメータの更新が大幅に高速化され,メモリ効率が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:32:44 GMT)
Adversarial Surrogate Risk Bounds for Binary Classification [1.8] 分類における中心的な関心事は、敵対的攻撃に対する機械学習モデルの脆弱性である。
最近の研究は、敵対的代理リスクを最小限に抑えるシーケンスが、二進的設定における敵対的分類リスクを最小化する条件を特徴付けている。
本稿では,収束率を定量化するための代理的リスクバウンダリを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:02:43 GMT)
Enhancing Fitness Movement Recognition with Attention Mechanism and Pre-Trained Feature Extractors [1.8] フィットネス運動認識は、健康モニタリング、リハビリテーション、パーソナライズされたフィットネストレーニングにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,空間的注意によって強化されたLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークと,事前訓練された2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を統合するフレームワークを提案する。
我々は、このフレームワークをUCF101データセットのキュレートされたサブセット上で評価し、ResNet50ベースの構成で93.34%のピーク精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:51:39 GMT)
Logical accreditation: a framework for efficient certification of fault-tolerant computations [1.7] 論理量子ビット上で実行される量子計算を効率的に認証するフレームワークである論理認証を導入する。
我々のプロトコルは一般的なノイズモデルに対して堅牢であり、一般に量子誤り訂正符号の性能解析で考慮されるものよりもはるかに多い。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:51:52 GMT)
Ocular-Induced Abnormal Head Posture: Diagnosis and Missing Data Imputation [1.7] AHP(Acular-induced abnormal head posture)は、眼疾患から生じる補充機構である。
本研究では,2つの相補的なディープラーニングフレームワークを通じて,両課題に対処する。
AHP-CADNetは自動診断のための多層注意融合フレームワークである。
カリキュラムベースの計算フレームワークは、欠落したデータを緩和するために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:51:59 GMT)
Speech-Based Cognitive Screening: A Systematic Evaluation of LLM Adaptation Strategies [1.7] アルツハイマー病と関連する認知症を持つ米国の成人の半数以上が未診断のままである。
DementiaBank音声コーパスを用いた認知症検出のための大規模言語モデル適応手法の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:46:04 GMT)
Implicit Updates for Average-Reward Temporal Difference Learning [1.6] 経験的に、平均逆の暗黙のTD($lambda$)は、より広範囲のステップサイズで確実に動作する。
これにより、より効率的なポリシー評価とポリシー学習が可能になり、平均回帰TD($lambda$)に対する堅牢な代替手段としての有効性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:19:39 GMT)
Smart Hiring Redefined: An Intelligent Recruitment Management Platform [1.6] この研究は、Java技術フレームワークを活用して、キャンパス採用シナリオに適したインテリジェントな採用管理システムを設計し、実装する。
このシステムは、情報技術とインテリジェントなソリューションを通じて、学生、企業、管理者を繋ぐ共同プラットフォームを確立する。
このプロジェクトは、学生により便利な求職体験を提供し、企業に対してより効率的な人材選抜と採用管理サービスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:02:23 GMT)
GAZE:Governance-Aware pre-annotation for Zero-shot World Model Environments [1.6] 堅牢な世界モデルのトレーニングには、大規模で正確にラベル付けされたマルチモーダルデータセットが必要である。
本稿では,GAZEパイプラインを用いて,生の長文ビデオのリッチなタスク対応監視への変換を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:13:03 GMT)
Optimizing for Persuasion Improves LLM Generalization: Evidence from Quality-Diversity Evolution of Debate Strategies [1.6] 大規模言語モデル(LLM)は、真理に富んだ回答を出力するために最適化され、しばしば過度に適合し、一般化に失敗する不安定な推論を生み出す。
DebateQDは,様々なカテゴリにまたがる多様な議論戦略を進化させる,最小品質多様性(QD)進化アルゴリズムである。
提案手法は,真理最適化の試験性能に適合または超越しながら,最大で13.94%の列車-試験一般化ギャップを達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:20:51 GMT)
Leveraging Vision Transformers for Enhanced Classification of Emotions using ECG Signals [1.6] 生体信号は、人体に影響を及ぼす様々な状態に関する洞察を与える。
ECGデータは、感情的覚醒、ストレスレベル、自律神経系の活動に関連する心拍変動の変化を明らかにすることができる。
近年の現場の進歩は、先進的なトランスアーキテクチャの力を活用して従来のアプローチから分岐している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:49:57 GMT)
Development and Validation of a Low-Cost Imaging System for Seedling Germination Kinetics through Time-Cumulative Analysis [1.6] 本研究では,R. solani接種がLactuca sativa L. 種子の発芽と初期発生に及ぼす効果について,低コストで画像ベースのモニタリングシステムを用いて検討した。
結果,R. solani感染は発芽率と初期苗活力を大幅に低下させることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:26:11 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） (Tue, 07 Oct 2025 08:51:31 GMT)
Fermionic versus Spin Baths in non-Interacting Transport Models [1.5] 非干渉共鳴レベルモデルにおいて、フェルミオンの反共役形状がどのように輸送されるかを検討する。
粒子は相互作用しないにもかかわらず、スピンとフェルミオン浴の動力学は異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:24:15 GMT)
Dissipative ground state preparation in ab initio electronic structure theory [1.4] 我々はリンドブラッド力学を用いて、一般的な初期電子構造問題に対する基底状態の効率的な作成を行う。
これらの問題は、幾何学的局所性や空間的構造が欠如しているハミルトニアンにしばしば関係している。
完全イニシアチブハミルトニアンに対するリンドブラッド力学をシミュレートするためにモンテカルロ軌道に基づくアルゴリズムを用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:36:49 GMT)
From Captions to Keyframes: Efficient Video Summarization via Caption- and Context-Aware Frame Scoring [1.4] 効率的なビデオ言語理解には、長いビデオからの意味的情報と文脈的情報を保持する小さなフレームを選択する必要がある。
フレームレベルの重要度を推定するために,字幕と視覚的コンテキストを併用したマルチモーダルフレームスコアフレームワークであるKeyScoreを提案する。
この結果から,視覚信号とテキスト信号のマルチモーダルアライメントを強調することで,スケーラブル,効率的,キャプション付き映像理解が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:02:27 GMT)
Quantum advantage from random geometrically-two-local Hamiltonian dynamics [1.4] 幾何学的に2-局所ハミルトニアン進化の出力確率を近似する最初の最悪の平均ケース削減法を開発した。
また,誤り評価に対処するため,Berlekamp-Welchのアルゴリズム版も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:00:02 GMT)
Toward a Safer Web: Multilingual Multi-Agent LLMs for Mitigating Adversarial Misinformation Attacks [1.4] 本稿では,Webプラグインとしてオンラインプラットフォームにデプロイ可能な検索拡張生成を備えた多言語多言語大規模言語モデルフレームワークを提案する。
我々の研究は、さまざまな攻撃に対して、オンラインの事実整合性を保護する上で、AIによる誤情報検出の重要性を強調しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:09:25 GMT)
A Warm-basis Method for Bridging Learning and Iteration: a Case Study in Fluorescence Molecular Tomography [1.3] 本稿では,新しいウォームベーシイテレーティブ・プロジェクション法(WB-IPM)を提案し,その理論的基盤を確立する。
WB-IPMは学習に基づく手法や反復的な手法よりもはるかに正確な再構築を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:38:37 GMT)
AgenticIE: An Adaptive Agent for Information Extraction from Complex Regulatory Documents [1.3] EUの規制により義務付けられ、建設製品の性能を認定する文書(DoP)の宣言。
自動キー値ペア抽出(KVP)と質問応答(QA)によって、DoPと人間をアクセス可能にするには2つの課題がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:55:30 GMT)
A Quantitative Security Analysis of S-boxes in the NIST Lightweight Cryptography Finalists [1.3] 2017年、NISTは標準的な軽量スキームのセキュリティ要件を提出した。
本稿では,NIST LWCコンペティションファイナリスト6名のSボックスを,よく知られた暗号特性に基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:22:16 GMT)
An Empirical Study of Security-Policy Related Issues in Open Source Projects [1.3] GitHubは、脆弱性報告手順の概要を示すSECURITY.mdファイルを採用することを推奨している。
本研究は,オープンソースコミュニティ内の脆弱性報告プロセスにおいて,SECURITY.mdファイルが直面する課題を明らかにすることを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:02:18 GMT)
Adaptive Protein Design Protocols and Middleware [1.3] IMPRESS(Integrated Machine-learning for Protein Structures at Scale)は、AIと高性能コンピューティングタスクを結合する手法と高度なコンピューティングシステムを提供する。
本稿では、IMPRESSを導入し、適応型タンパク質設計プロトコルの開発と実装とその支援コンピューティング基盤について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:23:53 GMT)
Integrating Feature Selection and Machine Learning for Nitrogen Assessment in Grapevine Leaves using In-Field Hyperspectral Imaging [1.3] 窒素(N)はブドウ園で最も重要な栄養素の1つであり、植物の成長やワインやジュースなどのその後の製品に影響を及ぼす。
本研究では,異なるブドウ畑から採集された4種類のブドウ品種の400-1000nmの波長を持つフィールド内ハイパースペクトル画像を用いた。
葉レベルおよび天蓋レベルでN濃度を予測するモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:53:53 GMT)
Mnemosyne: An Unsupervised, Human-Inspired Long-Term Memory Architecture for Edge-Based LLMs [1.3] 我々は、エッジベース大規模言語モデル(LLM)のための、教師なし、人間にインスパイアされた長期記憶アーキテクチャであるMnemosyneを紹介する。
提案手法では, グラフ構造記憶, モジュール状物質および冗長性フィルタ, メモリコミットとプルーニング機構, 時間減衰とリフレッシュ処理による確率的リコールを用いた。
Mnemosyneは、反復的で意味的に類似しているが、時間的に異なる会話は、ナイーブ検索によって制限される縦型医療アシスタントでの使用を目的として設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:32:53 GMT)
A general dark-state theory for arbitrary multilevel quantum systems [1.2] 結合構成を持つ多レベル量子系の暗黒状態を決定するための一般的な理論を提案する。
我々の理論は、現代の量子科学と技術における多レベル量子システムの暗黒状態の操作と利用の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:14:14 GMT)
Learning to Price Bundles: A GCN Approach for Mixed Bundling [1.2] バンドル価格問題におけるグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の利用について検討する。
トレーニングされたGCNに基づいて、高品質な実現可能なソリューションを導出するための2つの推論戦略を提案する。
5つの製品を持つインスタンスで訓練されたGCNを用いて、我々の手法は計算時間に限り、ほぼ最適な解(97%以下)を一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:53:13 GMT)
Large Language Model-Based Uncertainty-Adjusted Label Extraction for Artificial Intelligence Model Development in Upper Extremity Radiography [1.2] GPT-4oは、画像所見を現在(真)、不在(偽)、不確か(不確か)として示すことによって、構造化テンプレートを埋める
ラベルの不確実性の影響を評価するため、トレーニングと検証セットの「不確実」ラベルは、自動的に「真」または「偽」に再割り当てされる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:19:18 GMT)
Safety Factories - a Manifesto [1.2] 私たちは、ソフトウェア開発と安全工学の間の方法とツールの切り離しを橋渡しする必要があります。
我々は、安全ツールとメソッドをソフトウェア開発パイプラインに統合する安全工場を提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:34:21 GMT)
Cored product codes for quantum self-correction in three dimensions [1.2] 我々は、混乱した量子コードのクラスを導入し、これを"Cored Product Codes"と呼びます。
これらの符号は、ハイパーグラフ積を通じて古典的な因子から導出されるが、より少ない空間次元に埋め込むためのコリング手順が実行されている。
臨界温度以下では、最大60000量子ビットのシステムサイズでメモリ寿命が増加するという証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:40:23 GMT)
AI Exchange Platforms [1.1] 人工知能の組織技術フレームワークへの迅速な統合は、組織がAI駆動モデルに関わる方法を変えました。
AIモデル交換のための構造化プラットフォームの重要性は、組織的有効性と適応性において最重要になっている。
本稿では,急速に成長するAIモデル交換領域における技術,ビジネスモデル,ユーザエンゲージメントの動的相互作用を理解するための重要なリソースとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:19:25 GMT)
EvalMORAAL: Interpretable Chain-of-Thought and LLM-as-Judge Evaluation for Moral Alignment in Large Language Models [1.1] EvalMORAALは20の大規模言語モデルにおいてモラルアライメントを評価する透過的なチェーン・オブ・シントフレームワークである。
世界価値調査(55か国、19か国)とPEWグローバル姿勢調査(39か国、8か国)のモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:52:16 GMT)
Quantum memory at nonzero temperature in a thermodynamically trivial system [1.1] 非ゼロ温度における熱力学的相転移は, 定値古典的および量子的低密度パリティチェック符号の族によっては存在しないことを示す。
このようなコードのスローギブスサンプリングは、有限深度回路を用いたフォールトトレラントな量子誤り訂正を可能にする。
この戦略は、測定不要な量子エラー補正に適しており、従来の量子エラー補正に代わる望ましい実験的な選択肢を示す可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:55:43 GMT)
Low-Latency Neural Inference on an Edge Device for Real-Time Handwriting Recognition from EEG Signals [1.0] 想像上の手書きは、文字レベルのニューラルデコーディングに直感的なパラダイムを提供する。
非侵襲脳波(EEG)はより安全でスケーラブルな代替手段を提供するが、低信号対雑音比と空間分解能に悩まされている。
この研究は、高度な機械学習と情報的脳波特徴抽出を組み合わせることで、これらの障壁を克服できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:20:50 GMT)
Composable privacy of networked quantum sensing [1.0] センサーのネットワークは、今後数年で量子技術の利点を提供するための有望な計画だ。
最近の研究は、これらのスキームのプライバシを調査しており、ネットワークによってこれらの共同機能が推定されている間、局所的なパラメータを秘密にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:00:04 GMT)
AutoPentester: An LLM Agent-based Framework for Automated Pentesting [1.0] 本稿では,ペンテストプロセスを自動化する新しいエージェントベースのフレームワークAutoPentesterを提案する。
ターゲットIPが与えられた後、AutoPentesterは、イテレーティブプロセスで共通のセキュリティツールを使用して、自動的にテスト手順を実行する。
サブタスク完了率が27.0%向上し、より少ないステップで脆弱性カバレッジが39.5%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:02:26 GMT)
Towards Reliable and Practical LLM Security Evaluations via Bayesian Modelling [1.0] 新しい大規模言語モデル(LLM)アーキテクチャを採用する前に、脆弱性を正確に理解することが重要である。
既存の評価を信頼することは困難であり、しばしばLLMから結論を導き出す。
インジェクション攻撃の迅速化を目的としたLCM脆弱性評価のための,原則的かつ実用的なエンドツーエンドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:22:22 GMT)
ATLO-ML: Adaptive Time-Length Optimizer for Machine Learning -- Insights from Air Quality Forecasting [1.0] ATLO-MLは最適入力時間とサンプリング率を自動的に決定する適応時間長最適化システムである。
その結果、最適化された時間長とサンプリング率を利用することで、機械学習モデルの精度が大幅に向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:38:36 GMT)
AdProv: A Method for Provenance of Process Adaptations [1.0] 科学の進歩は理解と再生の過程に不可欠である。
プロセス適応、特にエグゼキューション中の変更は未解決のままである。
本稿では,ランタイムワークフロー適応の証明ナンスを収集,保存,検索,可視化するAdProv手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:47:36 GMT)
DeepBoost-AF: A Novel Unsupervised Feature Learning and Gradient Boosting Fusion for Robust Atrial Fibrillation Detection in Raw ECG Signals [1.0] 心房細動(英: atrial fibrillation, AF)は、健康リスクの上昇に伴う心臓不整脈である。
本研究では、教師なし深層学習と勾配促進モデルを統合してAF検出を改善する革新的なハイブリッド手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:53:47 GMT)
The Method of Infinite Descent [1.0] この研究は、一階最適条件の直接的な解としてトレーニングを再構成する半分析最適化パラダイムである、無限新生の方法を紹介している。
テイラー展開の解析的再仮定により、この方法は更新ステップの正確な代数方程式を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:09:20 GMT)
Decoding the dark proteome: Deep learning-enabled discovery of druggable enzymes in Wuchereria bancrofti [1.0] Wuchereria bancroftiは、39か国で3600万人以上のサービスを停止し、6億7700万人が危険にさらされている。
薬物発見の大きなボトルネックは、W. bancroftiダークプロテオームの90%以上が機能アノテーションがないことである。
W. bancroftiの無注釈の酸配列データを、正確な4レベル酵素委員会(EC)番号と薬物候補に変換する新しい計算パイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:20:11 GMT)
Cosmos 1.0: a multidimensional map of the emerging technology frontier [0.9] コスモス1.0データセットは23,544のテクノロジー・アジャセント・エンティティ(TA23k)と階層構造と8つの外部指標から構成されている。
このデータセットには、Technology Awareness Index、Generality Index、Deeptech、Age of Tech Indexなど、新興技術の展望を評価するために特別に開発された指標が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:57:02 GMT)
Smart Contract Adoption under Discrete Overdispersed Demand: A Negative Binomial Optimization Perspective [0.9] 本研究は,動的負二項(NB)需要モデリングと内因性スマートコントラクトの採用を組み合わせた最適化フレームワークを開発する。
このフレームワークは在庫コスト、サービスレベル、実装コストのバランスをとるための実行可能なガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:04:19 GMT)
End-to-End Training of High-Dimensional Optimal Control with Implicit Hamiltonians via Jacobian-Free Backpropagation [0.8] 本稿では,値関数を直接パラメータ化して最適制御法を学習する,エンドツーエンドの暗黙的深層学習手法を提案する。
提案手法は暗黙ハミルトニアンを含む複数のシナリオにまたがる高次元フィードバックコントローラを効果的に学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:23:22 GMT)
Efficient Heuristics and Exact Methods for Pairwise Interaction Sampling [0.8] 現代ソフトウェアシステムにおけるテストの基本となる最適化問題について考察する。
発行されたベンチマークセットで最大のインスタンスを解決し、最適性を証明できます。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:11:28 GMT)
Adversarial-Resilient RF Fingerprinting: A CNN-GAN Framework for Rogue Transmitter Detection [0.8] ローグデバイスを検出し,真のデバイスを特定するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのフレームワークを提案する。
敵が真の装置のRF特性を模倣しようとする攻撃シナリオをエミュレートする。
提案手法は,10種類のADALM-PLUTO Software Defined Radios (SDR) から収集したIQサンプルを用いて検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:04:50 GMT)
Roadmap to planar electron-ion point Paul trap [0.8] 我々は、レーザー冷却したイオンと電子を併用した量子力学システムの開発のための技術的ガイドを示す。
本稿では、システムの量子状態を制御する方法の概要と、それを含む前方互換設計のための青写真を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:07:10 GMT)
acia-workflows: Automated Single-cell Imaging Analysis for Scalable and Deep Learning-based Live-cell Imaging Analysis Workflows [0.8] ライヴセルイメージング(LCI)技術は、単一細胞レベルでの生きた細胞の詳細なキャラクタリゼーションを可能にする。
数十から数百の並列細胞培養による高時間セットアップは、堅牢で再現可能な洞察の可能性を秘めている。
近年,セルセグメンテーションとトラッキングのためのディープラーニング手法の進歩により,このような大規模データボリュームの自動解析が可能になった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:58:11 GMT)
Accelerating Extended Benders Decomposition with Quantum-Classical Hybrid Solver [0.8] 大規模混合整数二次問題を解くための量子古典ハイブリッド法を提案する。
以上の結果から, このハイブリッド手法は最適に近い解を効率よく得ることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:59:06 GMT)
LLMs as Policy-Agnostic Teammates: A Case Study in Human Proxy Design for Heterogeneous Agent Teams [0.8] Heterogeneous-Agent Teamsをモデル化する上で重要な課題は、ポリシーがアクセスできない、あるいは人間のような非定常的なチームメイトと協力するためのトレーニングエージェントである。
従来のアプローチは、スケーラビリティを制限する高価なヒューマン・イン・ザ・ループデータに依存していた。
本研究では,政策に依存しない人間プロキシとしてLarge Language Models (LLMs) を用いて,人間の意思決定を模倣した合成データを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:21:20 GMT)
Hierarchical Reasoning Models: Perspectives and Misconceptions [0.7] 本稿では,変圧器の潜時空間に新しいタイプの再帰的推論を導入する階層的推論モデルを提案する。
有望な結果にもかかわらず、このモデルはまだ初期段階にあり、詳細な調査を求めている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:57:06 GMT)
SAMCIRT: A Simultaneous Reconstruction and Affine Motion Compensation Technique for Four Dimensional Computed Tomography (4DCT) [0.7] 本稿では,画像再構成とアフィン動作推定を組み合わせた効率的な反復再構成手法を提案する。
特に、これは実際の非定常ダイヤモンドの正確な再構成を可能にし、4DCTの新たな応用を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:49:12 GMT)
Data-efficient Targeted Token-level Preference Optimization for LLM-based Text-to-Speech [0.7] TKTOはペアデータの必要性を排除し、よりデータ効率のよいトレーニングパラダイムを可能にします。
TKTOは難解な日本のTS精度を39%改善し、CERを54%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:18:04 GMT)
Classical simulation of noisy random circuits from exponential decay of correlation [0.7] 一般雑音モデルに基づく雑音乱数量子回路の古典的シミュラビリティについて検討する。
本稿では,条件付き相互情報の指数的減衰に基づく新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:00:04 GMT)
Scalable deep fusion of spaceborne lidar and synthetic aperture radar for global forest structural complexity mapping [0.6] 森林構造複雑性メトリクスは、生息環境の品質と生態系の機能を反映した複数の天蓋属性を単一の値に統合する。
本稿では,多モード合成開口レーダ(SAR)データセットを用いたGEDI観測を融合したスケーラブルで深層学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:29:37 GMT)
Tensor Network Loop Cluster Expansions for Quantum Many-Body Problems [0.6] 我々は、arXiv:2504.07344で導入されたテンソルネットワークループの展開を、信念の伝達に対する体系的な修正として分析する。
本研究では,高結合次元テンソルネットワークのための基底状態観測器の計算手法の精度と実用性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:48:10 GMT)
Human Action Recognition from Point Clouds over Time [0.6] 本稿では,シーンの背景から人点雲を分割するパイプラインを導入することで,3次元映像からの行動を認識する新しい手法を提案する。
この方法は、深度センサと単眼深度推定の両方から点雲をサポートする。
実験では、認識精度を高めるために、表面の正常、色、赤外線強度、身体部分解析ラベルなどの補助的な特徴が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:51:27 GMT)
Classically Sampling Noisy Quantum Circuits in Quasi-Polynomial Time under Approximate Markovianity [0.6] 局所偏極雑音下で量子回路をシミュレーションするために,$nrmpolylog(n)$ timeで動作する古典的アルゴリズムを提案する。
我々の結果は古典的シミュラビリティの境界を大きく拡張し、ノイズがマルコビアン性や古典的シミュラビリティを近似的に強制することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:00:03 GMT)
Deformable Image Registration for Self-supervised Cardiac Phase Detection in Multi-View Multi-Disease Cardiac Magnetic Resonance Images [0.6] 個々の心周期は、自動時相比較またはサブフェーズ分析を複雑にする。
心臓磁気共鳴(CMR)検出のための自己教師型深層学習法を提案する。
EDおよびESでは,SAXでは30%～51%,4CHでは11%～47%の精度で検出精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:40:17 GMT)
Automated Program Repair of Uncompilable Student Code [0.6] 本研究では,コンパイル不能なコードの復旧戦略として,プログラムの自動修復について検討する。
GPT-5(OpenAI)、Claude 3.5 Haiku(Anthropic)、Gemini 2.5 Flash(Google)など、大規模な言語モデル(LLM)を修復エージェントとして評価する。
3つのLLMはいずれもコンパイル可能な修復を行うことができるが、それらの挙動は学生の制御フローとコード構造をいかによく維持するかにばらつきがある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:46:33 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） (Tue, 07 Oct 2025 07:12:41 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） (Tue, 07 Oct 2025 05:08:19 GMT)
Toward Green Code: Prompting Small Language Models for Energy-Efficient Code Generation [0.5] ソフトウェア開発における大規模言語モデル(LLM)の環境影響に対する懸念が高まっている。
本研究は, コード生成におけるSLMのエネルギー効率向上を図ることを目的とする。
我々は、LeetCodeから150のPython問題に対して、StableCode-Instruct-3B、Qwen2.5-Coder-3B-Instruct、CodeLlama-7B-Instruct、Phi-3-Mini-4K-Instructの4つのオープンソースSLMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:06:21 GMT)
Automated Research Article Classification and Recommendation Using NLP and ML [0.5] 本稿では,論文分類と推薦のための自動フレームワークを提案する。
30年以上にわたる大規模なarXiv.orgデータセットを使用します。
分類を補完するために,ベクトル化された記事のコサイン類似性に基づいたレコメンデーションモジュールを組み込む。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:24:35 GMT)
Evaluating Node-tree Interfaces for AI Explainability [0.5] 本研究では,ノードツリーインタフェースとチャットボットという,2つの異なるAIインターフェースを用いたユーザエクスペリエンスを評価する。
我々のノードツリーインタフェースは、AI生成した応答を階層的に整理された対話的なノードに視覚的に構造化する。
この結果から,構造化された可視化と会話形式を切り替えることのできるAIインターフェースが,AIシステムにおける透明性とユーザ信頼性を著しく向上させる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:48:08 GMT)
Gaussian Atemporality: When Gaussian Quantum Correlations Imply Common Cause [0.5] 特定の時間的ガウス相関は時間固有の矢印を持ち、ガウスの時間的非時間性は一方の時間的方向においてゼロであり、他方の時間的方向ではないことを示す。
特定の時間的ガウス相関は時間固有の矢印を持ち、ガウスの時間的非時間性は一方の時間的方向においてゼロであり、他方の時間的方向ではないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:55:24 GMT)
FedFlex: Federated Learning for Diverse Netflix Recommendations [0.5] FedFlexは2段階のフレームワークで、ローカルでオンデバイスで行列分解モデル(SVDとBPR)の微調整と、多様性を促進するための軽量なMMR(Maximal Marginal Relevance)を再評価するステップを組み合わせる。
MMRによる再ランク付けは、BPRにおいて、統計学的に有意な増加とともに、両モデルのランク付け品質(nDCG)を継続的に改善した。
出口質問票の回答は、ほとんどのユーザが再ランクと未処理リストの明確な選好を示さなかったことを示し、多様性の増大がユーザの満足度を著しく低下させていないことを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:39:23 GMT)
Flavonoid Fusion: Creating a Knowledge Graph to Unveil the Interplay Between Food and Health [0.5] 本研究は,様々なプラットフォームからの情報を組み合わせるナレッジグラフの能力を通じて,食品と健康をリンクするナレッジグラフを作成することを目的とする。
提案された知識グラフは研究者の例であり、食事の選択と疾病管理の間の複雑な相互作用を探索することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:11:39 GMT)
Scattering Transformer: A Training-Free Transformer Architecture for Heart Murmur Detection [0.4] 本研究では,Scattering Transformerを紹介した。
提案手法は,バックプロパゲーションを伴わないトランスフォーマー型アーキテクチャにおいて,コンテキスト依存性を導入することで,標準的なウェーブレット散乱ネットワークを利用する。
Scattering Transformerは0.786の重み付き精度(WAR)と0.697のUnweighted Average Recall(UAR)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:27:40 GMT)
OBSR: Open Benchmark for Spatial Representations [0.4] 本稿では地理空間埋め込み器の性能, 精度, 効率を評価するための新しいベンチマークを提案する。
我々のベンチマークは、モダリティに依存しないものであり、3大陸にまたがる多様な都市から7つの異なるデータセットで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:48:48 GMT)
Quantum Annealing for Realistic Traffic Flow Optimization: Clustering and Data-Driven QUBO [0.4] 本稿では、トラフィック最適化を擬似非制約バイナリ最適化として再構成するデータ駆動方式を提案する。
このモデルは、シミュレーションされた現実的なモビリティデータ、複数のルーティング代替品、分析的に導出されたペナルティ制約を統合する。
最大25,000台の車両のベンチマークでは、ハイブリッド量子アニールは古典的解法であるグロビの1%以内で最適に近い解が得られることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:46:49 GMT)
Continual Learning for Image Captioning through Improved Image-Text Alignment [0.4] 本稿では,逐次学習とコントラッシブアライメントを通じて意味指導を統合する,連続的な画像キャプションのための新しいマルチロスフレームワークを提案する。
提案手法は,最先端の手法と比較して意味的アライメントを向上しつつ,破滅的な忘れを緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:08:26 GMT)
Performance of machine-learning-assisted Monte Carlo in sampling from simple statistical physics models [0.4] キュリー・ワイスモデルに対する浅いMADEアーキテクチャに適用した広範に使われている逐次テンパリング手法について検討する。
この研究は、モンテカルロのサンプリングと最適化に機械学習技術を統合するための明確な理論的基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:41:31 GMT)
CAI Fluency: A Framework for Cybersecurity AI Fluency [0.4] この研究は、サイバーセキュリティAI(CAI)フレームワークの教育プラットフォームであるCAI Fluencyを紹介している。
CAIフレームワークの主な目的は、人工知能ベースのサイバーセキュリティソリューションの普及と有効利用を促進することである。
この技術レポートはホワイトペーパーとして機能し、CAIフレームワークの背景にある原則を理解するのに役立つ詳細な教育的および実践的なガイドとして機能します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:04:18 GMT)
The code distance of Floquet codes [0.3] フロッケ符号(Floquet codes)は、周期的なパウリ測定によって定義されるフォールトトレラント量子メモリである。
定常な段階で発生するすべての補正不可能な時空誤差は、測定時に挿入された(i)測度演算子と、演算子と通勤する測度をサンドイッチする(ii)同一のパウリ演算子の対の積であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:27:48 GMT)
Entanglement distribution via satellite: an evaluation of competing protocols assuming realistic free-space optical channels [0.3] 衛星プラットフォームに基づくエンタングルメント分布プロトコルは量子ネットワークの優れた候補である。
我々は,各ネットワークトポロジにおける各プロトコルによって達成される蒸留エンタングルメントの分布率を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:48:52 GMT)
Early Multimodal Prediction of Cross-Lingual Meme Virality on Reddit: A Time-Window Analysis [0.3] 本研究では,25のRedditコミュニティの大規模言語間データセットを用いて,ミームウイルスの早期予測の可能性について検討した。
本稿では,ハイブリッドエンゲージメントスコアに基づいてバイラル性を定義するための,ロバストでデータ駆動型の手法を提案する。
私たちの最高のパフォーマンスモデルであるXGBoostは、PR-AUC $> 0.52を30分で達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:27:36 GMT)
Quantum Kernel Anomaly Detection Using AR-Derived Features from Non-Contact Acoustic Monitoring for Smart Manufacturing [0.3] 本研究は,非接触センサを用いた異常検出のための量子カーネルの利用について検討する。
最小限の非接触センサを用いて, ノイズの多い工場環境において, 量子カーネル法が頑健なマルチクラス異常検出を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:42:44 GMT)
Type and Complexity Signals in Multilingual Question Representations [0.3] 質問タイプと複雑度データセットを7つの言語にまたがって導入する。
凍結したGlot500-m表現の層次プローブをサブワードTF-IDFベースラインと微調整モデルと比較する。
統計的特徴は、明示的なマーキングを持つ言語で質問を効果的に分類し、ニューラルプローブはよりきめ細かな構造的複雑性パターンをよりよく捉えている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:50:05 GMT)
Automated Boilerplate: Prevalence and Quality of Contract Generators in the Context of Swiss Privacy Policies [0.3] 弁護士から費用がかかる法的助言を求める代わりに、企業は、自動契約生成装置のようなより安価な代替法サービスプロバイダーに目を向けるかもしれない。
スイスとEUのプライバシー法の下で重要なコンプライアンス義務を捉えた、多言語ベンチマークデータセットを作成し、注釈付けします。
このデータセットを用いて、プライバシーポリシーの大規模コンプライアンス評価のための新しいGPT-5ベースの手法を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:30:01 GMT)
Relative Positioning Based Code Chunking Method For Rich Context Retrieval In Repository Level Code Completion Task With Code Language Model [0.3] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)によるコード補完作業の効率化を支援する効果的なコンテキスト収集戦略について述べる。
最終的なコンテキストにおけるコードのチャンキングと相対的な位置決めによって、コード補完タスクのパフォーマンスが向上することが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:44:59 GMT)
A public cardiac CT dataset featuring the left atrial appendage [0.2] 左心房補助 (LAA) , 冠動脈 (CAs) , 肺静脈 (PVs) の1例を経験したので報告する。
ImageCAS上のLAAセグメンテーションは、高分解能LAAセグメンテーションのために開発された最先端のセグメンテーションフレームワークを用いて生成された。
我々は、ステップアーティファクト、スキャナの視野を超えて広がるLAA、その他の種類のデータ欠陥などの一般的なデータ欠陥を含む、ImageCASからのスキャンのリストを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:16:59 GMT)
Purification and correction of quantum channels by commutation-derived quantum filters [0.2] 2n個の補助量子ビットを用いたnビットクリフォード回路において任意の雑音を補正できる明示的な構成を提案する。
QECとは異なり、入力状態を符号化することなく決定論的誤差低減を実現する。
また,ほぼすべての低ウェイトなパウリ成分を除去するアンシラ効率のパウリフィルタを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:51:37 GMT)
Testing Support Size More Efficiently Than Learning Histograms [0.2] 分布のヒストグラムを$p$で学習するよりも, より効率的にテストを行うことができることを示す。
この証明は、チェビシェフ近似が良い近似であるように設計されている範囲外の分析に依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:03:39 GMT)
How public datasets constrain the development of diversity-aware news recommender systems, and what law could do about it [0.2] 多様性を意識したレコメンダシステムを実現するためには,現代のニュースレコメンダのトレーニングに必要なデータセットに注意を払うことが不可欠である,と我々は主張する。
まず、規範文献で提案される多様性を考慮したニュースレコメンデータシステムの開発を可能にするために、データセットが含めるべき情報を特定する。
第2に、多様性を意識したニュースレコメンデータシステムの開発に必要なデータに対して、研究者が構造的なアクセスを提供するために、なぜ欧州の法律や政策が利用できるのかを分析します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:08:38 GMT)
Emotional Manipulation by AI Companions [0.2] ReplikaやChai, character.aiといったAIコンパニオンアプリにはメリットがあるが,ゲームプラットフォームと競合するセッション長を誇っているものも多い。
大規模行動監査と4つの事前登録実験を組み合わせることで、感情的な操作と呼ばれる会話的な暗黒パターンを特定し、テストする。
マニピュレーティブ・サスウェルは、グッドバイ後のエンゲージメントを最大14倍に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:22:56 GMT)
Limitations of Noisy Geometrically Local Quantum Circuits [0.2] ノイズが分散した雑音量子回路は、$omega(log n)$ depthで均一分布に収束し、$n$は量子ビットの数である。
我々は、我々の境界はまだゆるいものであり、$Theta(1)$-depthしきい値がパーコレーション効果によるシミュラビリティに十分であると予想する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:08:23 GMT)
A Fairness-Aware Strategy for B5G Physical-layer Security Leveraging Reconfigurable Intelligent Surfaces [0.2] 再構成可能なインテリジェントサーフェス(Reconfigurable Intelligent Surfaces)は、電磁波特性を動的に変化させ、ビームフォーミングを強化する物理要素で構成されている。
それらは、物理層セキュリティの強化と同様に、行動する可能性がある。
しかし、セキュリティの改善に加えて、公正なコミュニケーションの概念を考えることが不可欠である。
本稿では,効率よくかつ公平に構成可能な知的表面強化学習システムを実現することを目的とした新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:30:27 GMT)
Blind quantum computing with different qudit resource state architectures [0.2] 我々は、ブラインド量子コンピューティングがマルチレベル量子システム(キューディット)にどのように一般化するかを示す。
クラスタとブリックワーク状態のquditバージョンは、同様のサーバ-盲検による量子アルゴリズムの実行を可能にすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:00:03 GMT)
Uncertainty assessment in satellite-based greenhouse gas emissions estimates using emulated atmospheric transport [0.1] 大気中輸送の「フットプリント」と温室効果ガスモル分率測定を推定するためのアンサンブルに基づくパイプラインを提案する。
このアプローチは2016年にブラジルのGOSAT(Greenhouse Gases Observing Satellite)観測で実証された。
その結果,大気中の輸送フットプリントとメタンモル分画の両面において,アンサンブル拡散が低信頼な空間的および時間的予測を浮き彫りにすることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:14:25 GMT)
Classical AI vs. LLMs for Decision-Maker Alignment in Health Insurance Choices [0.1] 我々は,従来のAIモデルを実装し,大きな推論モデルと非推論モデルを用いて評価されたLLMに基づくアルゴリズム決定器を開発した。
リスク許容度の異なる3つの意思決定者を対象に,健康保険意思決定データセットをアノテートした2つのアプローチを評価した。
古典的なAIとLLMベースのモデルは属性ベースのターゲットと同等のアライメントを達成し、古典的なAIは適度なリスクプロファイルに対してわずかに優れたアライメントを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:21:52 GMT)
Assessing Human Rights Risks in AI: A Framework for Model Evaluation [0.1] 我々は,人権リスクを計算的に評価する枠組みを提示することにより,アルゴリズム監査の分野に貢献する。
我々は、モデルを評価するアプローチを開発し、モデルが特定の人権にもたらすリスクのレベルについて根拠づけた主張を行う。
人権のアプローチは現実世界の害に重点を置いているため、デプロイされる特定のコンテキストにおいて、AIシステムを評価する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:12:56 GMT)
Learning Neuron Dynamics within Deep Spiking Neural Networks [0.1] Spiking Neural Networks (SNN)は、Artificial Neural Networks (ANN)の代替として有望なエネルギー効率を提供する
ディープSNNは、Leaky Integrate-and-Fire(LIF)モデルのような単純なニューロンモデルに依存しているため、依然として制限されている。
LNMは、トレーニング中にニューロンのダイナミクスを学ぶ非線形統合火炎力学の一般的なパラメトリック定式化である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:16:57 GMT)
Superpixel Integrated Grids for Fast Image Segmentation [0.1] セグメンテーションタスクにおけるフル解像度画像の代替として,新しいスーパーピクセルベースデータ構造SIGRIDを導入する。
SIGRIDは、古典的な形状記述子を活用することにより、入力寸法を著しく減少させながら、スーパーピクセルの色情報と形状情報を符号化する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:02:48 GMT)
Uncovering Representation Bias for Investment Decisions in Open-Source Large Language Models [0.1] 本稿では,オープンソースのQwenモデルにおける表現バイアスに着目した。
統計的テストと分散分析を用いて、確固としたサイズと評価がモデルの信頼性を継続的に増加させることが分かる。
特定の金融カテゴリーのモデルが促されると、信頼度ランキングは基本的なデータと最もよく一致し、技術的なシグナルは適度に、そして少なくとも成長指標と一致します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:10:13 GMT)
Real-Time String Dynamics in a $2+1$D Non-Abelian Lattice Gauge Theory: String Breaking, Glueball Formation, Baryon Blockade, and Tension Reduction [0.0] 第一原理量子および数値シミュレーションは、主におもちゃモデルアベリア格子ゲージ理論(LGT)に焦点を当てている。
2+1$D SU$(2)$ Yang-Mills LGT with dynamical matter のリアルタイム弦力学をシミュレートする。
我々の発見は、非アベリアLGTの量子シミュレーターのガイドとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:57:18 GMT)
Valley-dependent topological interface states in biased armchair nanoribbons in gapless graphene [0.0] 本研究では, ギャップレスグラフェンの2次元アームチェアナノリボンにおいて, 谷分極における電気バイアス制御, トポロジカル種不連続性について検討した。
我々は、不連続誘導電子固有状態のエネルギー固有値と確率分布を明示的に取得する。
固有状態を輸送活性な準局在化した状態に変換するための構成的変化が導入された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:04:39 GMT)
Universality in fidelity-based quantum metrology [0.0] 我々は、スピン系のすべての可能な向きで平均化された与えられた変換の最適センサーである量子スピン状態を特定する問題を考察する。
この問題に対する幾何学的アプローチは、忠実度基準に基づいており、一元変換(回転や浮動のような)と非一元変換(ローレンツブーストのような)の両方を含む完全に一般である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:27:55 GMT)
Universal Neural Architecture Space: Covering ConvNets, Transformers and Everything in Between [0.0] ニューラルネットワーク探索のための汎用検索空間Universal Neural Architecture Space (UniNAS)を紹介する。
我々のアプローチは、新しいアーキテクチャの発見と、既存のアーキテクチャを共通のフレームワークで分析することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:31:40 GMT)
Triacontagonal proofs of the Bell-Kochen-Specker theorem [0.0] コクセターは、複数のポリトープが直交的に2次元に射影され、その頂点が複数の同心正則三角形(または30-角形)上にあることを指摘した。
これらの射影がコッチェン・セッカー図形にどのように修正され、ベル=コッチェン=スペーカーの定理のパリティ証明が抽出されるかを示す。
我々の構成は、すべてのポリトープに対して15の基底のパリティ証明を自明に生成し、同じタイプの他の多くの証明を2つに構築することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:30:48 GMT)
Towards Nonperturbative Solution of Quantum Dynamics : A Hamiltonian Mean Field Approximation Scheme with Perturbation Theory for Arbitray Strength of Interaction [0.0] 量子論における任意の強度の相互作用を扱える非摂動一般近似スキーム(NGAS)を導入する。
このスキームを高調波近似を用いた一次元無調波相互作用の試験に適用した。
この方法の柔軟性は、入力ハミルトニアンを無限平方井戸に置き換えるときに示される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:25:19 GMT)
Thermodynamic Performance Limits for Score-Based Diffusion Models [0.0] エントロピー速度に基づく性能限界を導出することにより,スコアベース拡散モデルと非平衡熱力学の接続を確立する。
我々のフレームワークは、生成モデリング性能と熱力学による基本的な物理原理を結びつけている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:35:18 GMT)
The quantum smooth label cover problem is undecidable [0.0] 量子スムーズなラベル被覆問題はRe-hardであることを示す。
これは、Kempe, Regev, and Toner (FOCS'08) によって効率的に決定できる量子ユニークなラベルカバー問題とは対照的である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:35:15 GMT)
The Software Observatory: aggregating and analysing software metadata for trend computation and FAIR assessment [0.0] OpenEBenchのSoftware Observatoryは、様々なソースからソフトウェアメタデータを統合する新しいWebポータルである。
当社のプラットフォームは,ライフサイエンス研究ソフトウェアエコシステムにおけるトレンドの分析,パターンの特定,進歩を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:15:02 GMT)
The Role of Federated Learning in Improving Financial Security: A Survey [0.0] Federated Learning (FL)は、生データを共有することなく、組織間でのプライバシ保護、分散モデルトレーニングを提供する。
FLは、IoTエンドポイント上でクロスデバイス学習を使用しながら、銀行間のクロスサイロコラボレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:53:12 GMT)
The PESCAD Method for Autonomous Systems: An Application to Photoionization at Near-optical Wavelengths [0.0] 水素のエネルギー差と放出角の光電子スペクトルを得るのに加え、吸収体がどのようにして、いつ、どのようにして検出器と見なされるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:45:26 GMT)
The Anatomy of a Triton Attention Kernel [0.0] 業界と学界の両面での長年の目標は、ハードウェアアーキテクチャ間でポータブルなLLM推論プラットフォームを開発することだ。
我々は,ドメイン固有のジャストインタイムコンパイル言語であるTritonをベースとした,最先端の注目カーネルを開発した。
我々は、我々の高レベルのアプローチ、アルゴリズムとシステムレベルの重要な改善、効率の解放に必要なパラメータの自動チューニング、一般的な推論サーバへの統合について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:34:51 GMT)
Stochastic interpretation of quantum mechanics [0.0] 我々は、波動関数に付随する文字を軌道変数として扱い、表現する。
密度行列は波動関数に付随するリウヴィル方程式に従うことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:56:34 GMT)
Speeding up SQL subqueries via decoupling of non-correlated predicate (extended version) [0.0] 鍵となる考え方は、述語の非関連部分を分離し、それを用いて、関連部分の評価数を減少させることである。
このような書き換えの利点を推定できるシンプルなコストモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:18:29 GMT)
Sparse Representations Improve Adversarial Robustness of Neural Network Classifiers [0.0] ディープニューラルネットワークは、画像分類タスクにおいて極めてよく機能するが、慎重に構築された敵の摂動に弱いままである。
この研究は、線形次元の減少を単純なデータ適応型防衛として再考する。
実証的には、プロジェクション後の小さな非線形ネットワークにより、SPCAは強いホワイトボックスとブラックボックス攻撃の下で、PCAよりも常に優雅に低下する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:21:15 GMT)
Signing Right Away [0.0] Signing Right Away (SRA)は、デジタルメディアの証明を保証する包括的なセキュリティアーキテクチャである。
SRAは、キャプチャされたすべての画像とビデオが、不変で検証可能な起源の証明を持っていることを保証します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:56:56 GMT)
Seeing the Big Picture: Evaluating Multimodal LLMs' Ability to Interpret and Grade Handwritten Student Work [0.0] 本研究は,手書き数学の授業におけるMLLM性能に関する2つの実験である。
実験1では,ガーナ中学生の288人の手書き回答を客観的回答で解いた。
実験Bは、アメリカの小学生から150の数学的図面を評価し、その図面が質問に対する答えである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:59:18 GMT)
Road Surface Condition Detection with Machine Learning using New York State Department of Transportation Camera Images and Weather Forecast Data [0.0] ニューヨーク州交通局(NYSDOT)は、NYSDOTと公衆が道路状況を監視するために使用する道路脇の交通カメラのネットワークを持っている。
NYSDOTは、道路を走行し、ライブカメラを観察することで道路の状態を評価する。
本研究では、畳み込みニューラルネットワークとランダム森林をカメラ画像と気象データに基づいて訓練し、道路表面の状態を予測する。
本研究におけるNYSDOT意思決定者の運用ニーズと気象関連路面条件モデルを満たすために,モデル一般化性が優先される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:24:40 GMT)
Riddled basin geometry sets fundamental limits to predictability and reproducibility in deep learning [0.0] 特徴ある能力にもかかわらず、深層学習はフラクタルに根ざした基本的な限界を示しており、そのアトラクションの流域の幾何学が欠落していることが示される。
したがって、リドリングは予測可能性とニューラルネットワークトレーニングの基本的な制限を課し、多くの経験的観察の統一的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:02:58 GMT)
Reward Model Perspectives: Whose Opinions Do Reward Models Reward? [0.0] リワードモデル(RM)は言語モデル(LM)のアライメントの中心である
我々の研究は、RMが捉えた意見のアライメントを測定するためのフレームワークを定式化する。
RMはいくつかの集団と不整合であり,有害なステレオタイプを体系的に報酬することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:13:52 GMT)
Requirements for Game-Based Learning Design Framework for Information System Integration in the Context of Post-Merger Integration [0.0] マージ後の統合は、情報システム統合に責任を持つ専門家にとってユニークな課題である。
この文脈では、情報システム統合のためのトレーニングには大きなギャップがあります。
本稿では,静的な学習経験を学習体験に変換することで,ゲームベースの学習設計がこれらの制約にどう対処できるかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:25:44 GMT)
Recovery of the second law in fully quantum thermodynamics [0.0] 熱力学における状態変換性は熱力学の第2法則によって完全に特徴づけられることを示す。
我々は, 量子コヒーレンスを持つ量子状態が, 相関触媒による熱操作によって別の量子状態に変換可能であるか否かを, 自由エネルギー順序付けによって完全に決定できることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:42:38 GMT)
RGBD Gaze Tracking Using Transformer for Feature Fusion [0.0] この論文は、RGBD画像に色(RGB)情報と深度(D)情報の両方を含むAIベースのGaze Trackingシステムの実装である。
さまざまなモデル構成をトレーニングし、検証し、合計3つのデータセットで評価する。
訓練されたモデルは、リアルタイムパイプラインで、視線方向とコンピュータ画面の前にいる人の視線点を推定するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:28:31 GMT)
Quantumness and its hierarchies in PT-symmetric down-conversion models [0.0] 二次ボゾンパリティ-時対称系における量子相関の階層構造
システム物理非線形性とボソニックPTSSの特異ダイナミクスとの相互作用を解明する。
パッシブPTSSの優位性は、実践的実現における基本的な利点によって支えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:33:45 GMT)
Quantum-Theoretical Re-interpretation of Pricing Theory [0.0] ハイゼンベルクの観測可能な唯一の姿勢に触発され、潜伏した「情報」を価格状態間の観測可能な遷移に置き換える。
ヒルベルト空間表現を持つ離散価格格子上では、シフト演算子と価格のスペクトル計算は可観測周波数演算子と変換不変な畳み込み生成器を定義する。
非可換性は、仮定されるよりも観測可能なシフト代数から現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:36:12 GMT)
Quantum dissipative effects for a real scalar field coupled to a dynamical Neumann surface in d+1 dimensions [0.0] 空間および時間依存曲面上のノイマン境界条件を満たす無質量実スカラー場からなる系の散逸効果について検討する。
d=1では、この効果は比較的任意の曲面に対して2階まで、波状曲面に対しては4階まで等しくなる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:52:51 GMT)
Quantum approximate optimization of bosonic finite-state systems [0.0] 本質的に有限$D$-次元状態によって記述される性質上の公式化問題には、キューディット・ヒルベルト空間をマルチキュービットにマッピングする必要がある。
本稿では,ハミルトニアンを適切に混合した量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を提案する。
この枠組みを量子近似熱化に応用し、強い相互作用状態と弱い相互作用状態において、反発型ボース・ハバードモデルの基底状態を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 04:44:13 GMT)
Quantum Strategies to Overcome Classical Multiplexing Limits [0.0] 短期量子ネットワークは、低い量子通信速度のためにボトルネックに直面している。
これにより、動作速度の低下とノイズ記憶におけるキュービット記憶時間の増加により性能が低下する。
このボトルネックを回避する1つの方法は多重化であり、複数の信号を1つの信号に組み合わせて全体のレートを改善することである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:30:27 GMT)
Probing forced responses and causal mechanisms in large-scale climate dynamics with reduced-order neural models [0.0] 現在のニューラルな気候エミュレータは、すべての複雑さで大気-海洋系を解決しようとするが、しばしば強制的な反応の再現に失敗する。
応答理論はこれらの制限を探求するための厳格な枠組みを提供する。
単純化されたマルチスケールシステムを用いて、摂動統計学における純粋にデータ駆動型モデルのスキルは、(i)モデルに適切な変数を特定することに依存していると論じる。
低周波気候力学の研究において、これらの知見は、汎用エミュレータの貴重な代替手段として、特定のプロセスに合わせた低次ニューラルモデルを動機付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:05:35 GMT)
Optimizing Breast Cancer Detection in Mammograms: A Comprehensive Study of Transfer Learning, Resolution Reduction, and Multi-View Classification [0.0] X線撮影技術であるマンモグラフィーは、乳がんの早期発見の中心である。
人工知能の最近の進歩は、ますます高度なコンピュータ支援診断方法を可能にしている。
この進歩にもかかわらず、いくつかの重要な疑問は未解決のままである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:35:30 GMT)
Optimization via Quantum Preconditioning [0.0] 量子近似最適化に基づく量子プレコンディショニング手法を提案する。
入力問題は、量子回路の深さによって決定されるプリコンディショニングのレベルを持つソルバにとってより適切な形式に変換される。
様々な問題に対して量子プレコンディショニングされた入力を与えられた場合、古典的アルゴリズムがより高速に収束できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:52:06 GMT)
Optimal ancilla-free Clifford+T synthesis for general single-qubit unitaries [0.0] 決定論的合成と呼ばれる最初のアルゴリズムは、最小の$T$カウントを持つ単一量子ビットClifford+$T$回路によって任意の単一量子ユニタリを近似する。
第2のアルゴリズムは確率的合成と呼ばれ、最小の$T$カウントを持つ単一量子ビットClifford+$T$回路の確率的混合により任意の単一量子ユニタリを近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:37:02 GMT)
Onset of Quantum Chaos and Ergodicity in Spin Systems with Highly Degenerate Hilbert Spaces [0.0] 強磁場限界における2次元逆場イジングモデル (2DTFIM) のような高縮退エネルギースペクトルを持つ系では、量子カオスは任意の小摂動の有限系に現れる。
2DTFIMを含むモデル群において,続くエルゴディディディティへのクロスオーバーについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:36:10 GMT)
On the Pure Quantum Polynomial Hierarchy and Quantified Hamiltonian Complexity [0.0] QMA(2) は純 QSigma2 に含まれること、すなわち、2つの非絡み合った存在証明は、競合する存在証明と普遍証明によってシミュレートできることを示す。
また、純QPH = QPH であることが証明され、結果として純QPH = QPH であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:44:33 GMT)
On a discrete version of the position-momentum commutation relation [0.0] 十分な次元のヒルベルト空間によって記述されたキューディットの場合、位置-運動量交換関係の離散バージョンが存在する。
連続パラメータとある種の離散コヒーレント状態に依存する離散変数ガウス状態の族を含むことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:21:40 GMT)
Notions of Adiabatic Drift in the Quantized Harper model [0.0] 我々はハーパー・ハミルトニアンの量子化、離散化、ドリフト化バージョン(有限概マシュー作用素とも呼ばれる)を研究する。
作用素の固有値のペア間の間隔は、多くの桁にまたがる。
位相空間を分割した古典的量子系に付随する量子系について、断熱ドリフトの記法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:10:30 GMT)
Non-Gaussian states via pump-depleted SPDC [0.0] 我々は自然パラメトリックダウンコンバージョンによる非ガウス状態生成モデルを開発した。
本研究は、損失マイクロリング共振器のポンプ劣化SPDCをモデル化するための基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:30:31 GMT)
Noise-induced decoherence-free zones for anyons [0.0] 固定パラメータから変動量への交換位相の促進を行う異種システムのためのフレームワークを開発する。
保護モードは、常に$thetastar = pi/2$というデファを最小化し、$D$の特定の形式とは無関係であることを示す。
これは、ノイズの多い異音系におけるコヒーレンスを最適化するための単純な設計規則を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 16:21:57 GMT)
Neighborhood-Adaptive Generalized Linear Graph Embedding with Latent Pattern Mining [0.0] グラフ埋め込みは、ネットワーク分析、ソーシャルネットワークマイニング、レコメンデーションシステム、バイオインフォマティクスといった分野に広く応用されている。
パターンマイニングを基礎としたNGLGE(Neighborhood-Adaptive Generalized Linear Graph Embedding)を提案する。
このモデルでは,周辺に適応的なグラフ学習手法を導入し,本質的なデータ相関を効果的に明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:37:29 GMT)
NeST-BO: Fast Local Bayesian Optimization via Newton-Step Targeting of Gradient and Hessian Information [0.0] NeST-BOはニュートンステップを目標とする局所BO法であり、ガウス過程を補助する勾配とヘッセン情報を共同学習する。
この境界(従ってステップエラー)がバッチサイズと契約していることが示されるので、NeST-BOは不正確なニュートン収束を直接継承する。
高次元の合成および実世界の問題全体で、NeST-BOは最先端の局所および高次元のBOベースラインよりも早く収束し、後悔を少なくする。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:09:00 GMT)
Navigating the phase diagram of quantum many-body systems in phase space [0.0] ウィグナー関数はスピン$-(frac12!frac12)$とスピン$-(frac12!
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:02:54 GMT)
Mysteries of the Deep: Role of Intermediate Representations in Out of Distribution Detection [0.0] 大きな事前学習されたモデルをモノリシックエンコーダとして扱い、検出のために最終層表現にのみ依存する。
入力プロジェクションを微妙に変換する残差接続によって形成される事前学習モデルのテキスト中間層を明らかにする。
我々は、これらの中間表現を選択的に組み込むことで、OOD検出の精度を、遠方OODでは textbf$10%、近方OODでは textbf$7% まで向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:55:47 GMT)
Minimizing the Weighted Number of Tardy Jobs: Data-Driven Heuristic for Single-Machine Scheduling [0.0] 我々は、各ジョブの重み、期間、予定日、期限によって定義されるシングルマシンスケジューリング問題に焦点を当てる。
本稿では,機械学習と問題固有の特徴を組み合わせた新しいデータ駆動スケジューリングを提案する。
実験結果から,本手法は最適解数,最適解数,適応性の観点から,最先端技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:41:19 GMT)
MetaLLMix : An XAI Aided LLM-Meta-learning Based Approach for Hyper-parameters Optimization [0.0] メタ学習,説明可能なAI,効率的なLLM推論を組み合わせたフレームワークであるMetaLLMiXを提案する。
また,MetaLLMiXは,計算コストを大幅に削減しつつ,従来のHPO法と競合し,優れた性能を発揮することを示す。
ローカルデプロイメントは、従来のAPIベースのアプローチよりも優れており、8つのタスクのうち5つで最適な結果、レスポンスタイムの99.6-99.9%、データセット6つで最速のトレーニング時間(2.4-15.7倍高速)を達成しています。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:08:21 GMT)
MathRobust-LV: Evaluation of Large Language Models' Robustness to Linguistic Variations in Mathematical Reasoning [0.0] 大規模言語モデルは数学のベンチマークで優れているが、それらの数学は言語的変動に頑健性をもたらす。
そこで本研究では, インストラクタが評価にまたがってどのように問題を言い換えるかを反映した, テストセットと評価手法であるMathRobust-LVを紹介する。
結果から,言語的変化に対する頑健性は基本的な課題であり,モデルに脆弱性があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:09:29 GMT)
Machine Learning and Multi-source Remote Sensing in Forest Aboveground Biomass Estimation: A Review [0.0] 森林のバイオマス(AGB)の定量化は、地球を保護するための決定と政策を下すのに不可欠である。
機械学習(ML)とリモートセンシング(RS)技術は、このタスクをより効果的に行うために使われてきた。
本研究は80以上の関連研究から厳格な包摂基準を満たす25の論文を体系的に分析した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:11:26 GMT)
MASRAD: Arabic Terminology Management Corpora with Semi-Automatic Construction [0.0] 本稿では,アラビア語用語管理のための用語データセットであるMASRADについて述べる。
MASRADのエントリは$(f,a)$対の外国人(アラビア語以外の)用語$f$であり、専門的、学術的、専門的な書籍に現れる。
MASRADは学術翻訳やアラビア語の専門文書における項整合性の向上を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:01:16 GMT)
Luth: Efficient French Specialization for Small Language Models and Cross-Lingual Transfer [0.0] 既存の多言語モデルは、英語と比較してフランス語のパフォーマンスがかなり低いことを示している。
我々は、フランス語専門のSLMのファミリーである textbfLuth を紹介する。
私たちのモデルは、オリジナルの英語能力を維持しながら、複数のフランスのベンチマークで同等のサイズのオープンソースを全て上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:08:25 GMT)
Localized degenerate solutions to the massless Dirac and Weyl equations [0.0] 質量を持たないディラック方程式とワイル方程式に対する局所退化解のクラスを示す。
溶液は、広範囲の電磁四ポテンシャル場と磁場で変化しないままである。
そこで本研究では,ワイル粒子のヘリシティと運動方向に基づいて空間的に分離する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:34:06 GMT)
Linguistically Informed Tokenization Improves ASR for Underresourced Languages [0.0] オーストラリア原住民言語Yan-nhangu上でwav2vec2 ASRモデルを微調整する。
言語的に情報を得た音声トークン化システムは、WERとCERを大幅に改善する。
ASRモデルの出力を手作業で補正することは、音声をスクラッチから手書きするよりもはるかに高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:54:35 GMT)
Lagrangian neural ODEs: Measuring the existence of a Lagrangian with Helmholtz metrics [0.0] 与えられたODEとオイラー・ラグランジュ方程式との類似性を定量化するためにヘルムホルツ計量を提案する。
2階のニューラル ODE と組み合わせてラグランジアンニューラル ODE を形成し、これはオイラー・ラグランジュ方程式を直接的に学習し、追加の推論コストをゼロにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:29:03 GMT)
LLM-FS-Agent: A Deliberative Role-based Large Language Model Architecture for Transparent Feature Selection [0.0] 本稿では,LLM-FS-Agentについて紹介する。
CIC-DIAD 2024 IoT 侵入検出データセットを用いて,サイバーセキュリティ領域における LLM-FS-Agent の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:46:06 GMT)
LATTA: Langevin-Anchored Test-Time Adaptation for Enhanced Robustness and Stability [0.0] テスト時間適応(TTA)は、未ラベルのテストデータのみを使用して、事前訓練されたモデルを分散シフトに適応することを目的としている。
本稿では,Langevin-Anchored Test-Time Adaptation (LATTA)を紹介する。
LATTAはアーキテクチャの変更や高価なモンテカルロ・パスを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:39:39 GMT)
Isoprobability Models of Qubit Dynamics [0.0] 量子力学のモデルにおける等確率クラスの概念を考案する。
我々は、付加的な自由度を導入し、従って、量子ビット制御の柔軟性を導入します。
我々はIBM Quantumプロセッサ上での等確率等価性を実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 23:41:46 GMT)
Improving Assignment Submission in Higher Education through a Git-Enabled System: An Iterative Case Study [0.0] 本研究は、Gitベースの投稿システムを導入・評価することで、高等教育で使用される従来型の提出方法の課題に対処する。
ユーザビリティテストや学生のフィードバックを含む経験的評価は、課題追跡、コラボレーション、提出効率の大幅な改善を示した。
学生は、分散バージョンコントロールによる積極的経験を報告し、学習結果の改善と管理負担の軽減を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:27:38 GMT)
Impact of LLMs on Team Collaboration in Software Development [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発プロセスに統合されつつある。
本稿では,LLMがソフトウェア開発ライフサイクル全体を通してチームコラボレーションにどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:16:17 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Policy Gradient for Adaptive Control of Cyber-Physical Systems: A Comparative Study of VQC vs. MLP [0.0] この研究は、古典的なベースラインとして多層パーセプトロン(MLP)と量子対向としてパラメータ化可変量子回路(VQC)を用いた。
実験の結果、古典的な最適政策収束は498.7 +/- 3.2の平均的なリターンで達成された。
VQCは14.6 +/-4.8のリターンを持つ限られた学習能力を示し、主に回路深度と量子ビット接続に制約された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:09:29 GMT)
High-dimensional detection-loophole-free measurement-device-independent quantum random number generator [0.0] 高次元フォトニックパス状態を用いた測定デバイス非依存型量子乱数生成器(MDI-QRNG)を実証する。
この装置は1ラウンドあたり1.2ビット、秒間1.77Mbit以上のプライベートランダム性を確保し、測定装置に幻覚的信頼を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:00:01 GMT)
Hierarchic superradiant phases in anisotropic Dicke model [0.0] 我々は異方性ディックモデルの位相図を再考し、例外点(EP)によって誘導される非解析性を明らかにする。
従来の超ラジアント相はさらに3つの領域に分けることができ、そこでは系が異なる実効ハミルトニアンによって特徴づけられる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:23:28 GMT)
Harnessing Environmental Noise for Quantum Energy Storage [0.0] 熱環境に結合した同一二段単位のアンサンブルが外部制御なしで作業能力を得る自律充電パラダイムを開発する。
環境変動を利用して、回路およびキャビティQEDプラットフォームと互換性のある駆動不要でスケーラブルな量子電池を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:02:45 GMT)
H1B-KV: Hybrid One-Bit Caches for Memory-Efficient Large Language Model Inference [0.0] 本稿では,Hybrid One-Bit KV Cache(H1B-KV)を提案する。
以上の結果から,H1B-KVの量子化(KIVI),トークン消去(SparseLLM),キーのみのスケッチ法(Loki)は,バイト単位の品質で有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 02:39:35 GMT)
Genuine monogamy relations in no-signaling theories - a geometric approach [0.0] 確率空間の単純な幾何学的性質は、符号付けの原理と相まって、真のモノガミー関係をもたらすことを示す。
Svetlichny-Zohren-Gill型ベル不等式を$d$次元三部構造系に対して導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:09:55 GMT)
General diffraction properties of aperiodic slit arrays [0.0] フラウンホーファー回折は、光のほとんど研究されていない周期的散乱から生じる。
我々は,複数の距離スケールで周期構造を表示するパターンに特徴付けられる干渉最大値のピークを実験的に観察するための条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:19:36 GMT)
Gauging a superposition of fermionic Gaussian projected entangled pair states to get lattice gauge theory eigenstates [0.0] モンテカルロのアイデアとテンソルネットワークのコミュニティを組み合わせた新しい格子ゲージ理論Ansatzを提案する。
特に、そのような状態に対する可観測物の計算は、ゲージ場の構成に関するモンテカルロ積分に沸騰する。
ゲージ付きPEPSとしてLGT基底状態の正確な表現を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:30:26 GMT)
GRAFT: GRaPH and Table Reasoning for Textual Alignment -- A Benchmark for Structured Instruction Following and Visual Reasoning [0.0] GRAFTは、命令追従型視覚推論と視覚テキストアライメントのモデルを評価するための構造化マルチモーダルベンチマークである。
生成されたチャートと、Pythonライブラリで作成され、データセマンティクスの制御と明確性を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 06:01:15 GMT)
Full Eigenstate Thermalization in Integrable Spin Systems [0.0] 固有状態熱化仮説(ETH)は、孤立量子系の熱化特性を理解するためのツールである。
我々は、IsingモデルとXXZ Heisenbergモデルという2つのスピンモデルの正確な対角化を用いて、フルETHのこれらの予測を数値的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:59:13 GMT)
From Quantum-Mechanical Acceleration Limits to Upper Bounds on Fluctuation Growth of Observables in Unitary Dynamics [0.0] 量子スピード限界(Quantum Speed Limits、QSL)は、量子力学、特にエネルギー時間不確実性原理のテネットと根本的に関連している。
近年、量子加速限界の概念は、任意の非定常ハミルトニアンによって支配される量子系の単位時間進化について提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:29:31 GMT)
From Classical Rationality to Contextual Reasoning: Quantum Logic as a New Frontier for Human-Centric AI in Finance [0.0] 我々は、人間の財務的な期待をモデル化するための人工知能(AI)の最先端技術について考察する。
この分析は、ファイナンシャルステートメント分析、アルゴリズムトレーディング、ポートフォリオ管理、ロボアドバイザリーサービスにおける強化学習とディープニューラルネットワークを含む機械学習技術の応用を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:31:19 GMT)
Fourier Spectrum of Noisy Quantum Algorithms [0.0] 量子アルゴリズムに作用する雑音は、ノイズの種類と複雑に結びついている方法でフーリエ成長を阻害することを示す。
特に,2-Forrelationと3-Forrelationは,それぞれ$mathsfDQC_k$と$frac12mathsfBQP$モデルで,$NOmega(1)$クエリを必要とすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 19:07:59 GMT)
Flexible Swarm Learning May Outpace Foundation Models in Essential Tasks [0.0] ファウンデーションモデルはAIを急速に進歩させ、彼らの決定が現実世界のドメインにおける人間の戦略を上回るかどうかという疑問を提起している。
一般的な課題は、複雑なシステムを動的環境に適応させることである。
モノリシックな基盤モデルは、それを克服する上で概念的な限界に直面している、と私たちは主張する。
対話型小型エージェントネットワーク(SAN)の分散アーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:10:31 GMT)
First experimental measurements of biophotons from Astrocytes and Glioblastoma cell cultures [0.0] バイオフォトンは非熱的および非生物発光の超微弱光子放射である。
近年の関心は、細胞コミュニケーションと疾患モニタリングにおけるバイオフォトンの役割に焦点を当てている。
本研究は培養アストロサイトおよびグリオ芽腫細胞からのバイオフォトン放射能測定の初めての試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:10:42 GMT)
Finite-Size Security Bounds in Semi-Quantum Key Distribution: Spectral, Operator-Theoretic, and Entropic Perspectives [0.0] 有限サイズセキュリティ境界に着目したセミ量子鍵分布(SQKD)を3つの相補的観点から検討する。
この説明は、物理的に解釈可能なフィギュアによって支持されるステップバイステップの導出を提供し、フレームワークは有限サイズ推定で結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:10:44 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） (Tue, 07 Oct 2025 05:05:02 GMT)
FinReflectKG - EvalBench: Benchmarking Financial KG with Multi-Dimensional Evaluation [0.0] FinReflectKG - EvalBenchは金融知識グラフのベンチマークおよび評価フレームワークである。
監査済みのトリプルをS&P 100ファイルのソースチャンクにリンクし、シングルパス、マルチパス、リフレクションエージェントベースの抽出モードをサポートする。
以上の結果から,LLM-as-Judgeプロトコルは,明示的なバイアス制御を備えると,人間のアノテーションに代わる信頼性とコスト効率のよい代替手段となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:22:48 GMT)
Fast Leave-One-Out Approximation from Fragment-Target Prevalence Vectors (molFTP) : From Dummy Masking to Key-LOO for Leakage-Free Feature Construction [0.0] molFTP (molecular fragment-target prevalence) は、強力な予測性能を提供するコンパクトな表現である。
保持分子に存在する断片に関する情報を除去するダミーマスキング手法を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:27:16 GMT)
Fairness in Token Delegation: Mitigating Voting Power Concentration in DAOs [0.0] DAOは参加型ガバナンスの実現を目的としているが、実際には有権者の無関心、投票力の集中、不一致デリゲートといった課題に直面している。
既存の委任機構はしばしばバイアスを補強し、そこでは、より広いコミュニティとの整合性に関係なく、少数の高位の委任者が不均等な影響力を蓄積する。
ガバナンスにおけるデリゲートに関する実証的研究を行い、主要な5つのプロトコルのオンチェーンデータと14のフォーラムのオフチェーンの議論を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:53:40 GMT)
Extending ResourceLink: Patterns for Large Dataset Processing in MCP Applications [0.0] 本稿では,データ検索からクエリ生成を分離するLCMを利用したレポーティングシステムを構築するためのパターンを提案する。
マルチテナントセキュリティとリソースライフサイクル管理のパターンを伴って、反復的なクエリリファインメントとアウトオブバンドデータアクセスの両方をサポートするために、ResourceLinkを拡張したデュアルレスポンスパターンを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 14:23:24 GMT)
Exploring the Potential of Conversational AI Support for Agent-Based Social Simulation Model Design [0.0] ここでは、CAISが革新的な概念的ABSSモデルの開発をいかに促進できるかを示す。
我々は,CAISを用いて,概念ABSSモデルの設計を可能にする包括的なプロンプトスクリプトを構築した。
時々不正確さや会話のばらつきがあったにもかかわらず、CAISはABSSモデラーにとって貴重なパートナーであることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:52:42 GMT)
Entanglement dynamics of Multi-Level Atoms embedded in Photonic Crystals: Leveraging Resonant Dipole-Dipole Interactions and Quantum Interference [0.0] フォトニック結晶中に埋め込まれた多層V型原子系の絡み合いダイナミクスの研究
重要な発見は、共鳴相互作用が原子間距離がバンドギャップ領域にある光子原子境界状態の局在長に匹敵するときに支配することを示している。
フォトニックバンドギャップ内の原子励起状態の位置決めは、絡み合い振動の減衰を加速させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:44:35 GMT)
Entanglement dynamics and performance of two-qubit gates for superconducting qubits under non-Markovian effects [0.0] 数値的に正確なシミュレーション手法では、2量子アーキテクチャの散逸ダイナミクスが考慮される。
目標は、非マルコフ過程を含む微妙なクォービット-貯留層相関の役割を明らかにすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:40:54 GMT)
Enhancing Maritime Object Detection in Real-Time with RT-DETR and Data Augmentation [0.0] リアルタイムオブジェクト検出は、ラベル付き実RGBデータのターゲットサイズと制限が小さいため、重要な課題に直面している。
本稿では,RT-DETRに基づくリアルタイム物体検出システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:45:14 GMT)
Enhancing Automotive Security with a Hybrid Approach towards Universal Intrusion Detection System [0.0] 本研究は、カスタマイズを必要とせず、あらゆる種類の車両に適用可能なユニバーサルIDSを開発する。
ピアソン相関とディープラーニング技術を組み合わせた新しいハイブリッド手法が開発されている。
その結果,ハイブリッドシステムは様々な車両モデルの侵入を効果的に検出できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:47:31 GMT)
Emergent Mixed States for Baby Universes and Black Holes [0.0] 我々は、大質量双対が赤ちゃんの宇宙やブラックホールを含む場合、AdS/CFT双対性に大きな$N$制限の状態列を研究する。
我々は、$N$以上の適切な平均値が混合状態への収束につながることを発見した。
関連環は非自明な可換体を持ち、ベビー宇宙の作用素と解釈できる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:50:05 GMT)
Embedding Generative AI into Systems Analysis and Design Curriculum: Framework, Case Study, and Cross-Campus Empirical Evidence [0.0] 学生は、ユーザーのニーズやコンテキストの適切さを判断することなく、盲目的または非批判的にAI提案を受け入れるリスクがある。
SAGEは、GenAIをカリキュラムデザインに組み込んで、AIコントリビューションの受け入れ、修正、拒否を学生に教えることによって、このギャップに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:31:15 GMT)
Efficient Post-Selection for General Quantum LDPC Codes [0.0] 低信頼度計算結果を捨てるポストセレクション戦略は、量子誤り訂正の有効な忠実度を著しく向上させることができる。
我々は,エラークラスタ統計を利用した計算効率の高い信頼度指標に基づくポストセレクション戦略を開発する。
本手法は,QLDPC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において,効率的なポストセレクションのための実用的な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:11:50 GMT)
EEG-Based Acute Pain Classification: Machine Learning Model Comparison and Real-Time Clinical Feasibility [0.0] 病院内の現在の痛み評価は、しばしば自己申告または非特異的なEKGバイタルサインに依存している。
脳波(EEG)は、脳活動を測定する非侵襲的な方法である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 01:57:36 GMT)
Dynamics of Open Quantum Systems with Initial System-Environment Correlations via Stochastic Unravelings [0.0] オープン量子系において、還元力学は、システムと環境が最初は非相関であるという仮定から説明される。
相関のないシナリオでは、解答は力学をシミュレートする強力なツールであるが、これまでのところ相関が最初に存在する最も一般的なケースでは使われていない。
本研究では, 初期相関の存在下での解離を一般化する出発点として, 浴槽正 (B+) あるいは片側正分解形式を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 11:47:32 GMT)
Dynamic Scheduling in Fiber and Spaceborne Quantum Repeater Networks [0.0] 本稿では,量子ネットワーク上でのスケジューリング問題を数学的に定式化する枠組みを提案する。
このフレームワークを利用することで、リアプノフドリフト最小化を適用し、新しい2次最適化に基づくスケジューリングポリシーを導出する。
また,量子ネットワークシミュレータQuISPの多数の拡張について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:23:46 GMT)
Downsized and Compromised?: Assessing the Faithfulness of Model Compression [0.0] 本稿では,圧縮モデルにおける忠実度を評価するための新しい手法を提案する。
モデル行動の圧縮後の変化をキャプチャする,忠実度指標のセットを紹介し,実証する。
我々の貢献には、モデルアライアンスを用いたモデルと圧縮モデル間の予測整合性の評価手法の導入、および全体データセットと人口統計サブグループの両方にわたる予測パターンの統計的に有意な変化を検出するためのカイ二乗検定の適用が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:05:02 GMT)
Domain-Grounded Evaluation of LLMs in International Student Knowledge [0.0] 大規模言語モデル (LLMs) は、ハイテイクな研究対象の質問に答えるためにますます使われている。
学生のアドバイスを確実に行うか、あるいはどんなに役に立つ回答が、支持できない主張に流れ込むかは、まだ不明だ。
この作業は、現在のLLMがこの環境でどのように振る舞うかを明確にした、ドメインベースの概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:37:34 GMT)
Diffusion-Guided Renormalization of Neural Systems via Tensor Networks [0.0] 平衡から遠く離れたところで、神経系は複数のスケールで自己組織化する。
神経科学と人工知能における大規模自己組織化の展開には、計算の枠組みが必要である。
サブサンプリングされた神経活動からコミュニティ構造を発見するためのスケーラブルなグラフ推論アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:26:10 GMT)
Deterministic Legal Retrieval: An Action API for Querying the SAT-Graph RAG [0.0] 本稿では,標準動作を中心とした形式的なクエリ実行層であるSAT-Graph APIを紹介する。
本稿では,複雑なクエリを非巡回グラフに分解する方法について述べる。
このアーキテクチャは、不透明なブラックボックスから透明で監査可能なプロセスへ検索を変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:04:23 GMT)
Derivation of Bose-Einstein statistics from the uncertainty principle [0.0] 古典力学系の任意の自由度のマイクロ状態は、その2次元位相空間の点によって表される。
十分に冷たい古典力学系の任意の自由度に同じ下界が適用されると、その自由度における系のエネルギーの分布はボース=アインシュタイン分布となることを証明します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:34:17 GMT)
Deep Reinforcement Learning for Urban Air Quality Management: Multi-Objective Optimization of Pollution Mitigation Booth Placement in Metropolitan Environments [0.0] 都市大気汚染は、特にデリーのような人口密度が高く交通量の多い地域では、世界規模で懸念されている。
本研究では, 空気浄化ブースの設置を最適化するための新しい深層強化学習フレームワークを提案する。
我々は、最先端の強化学習アルゴリズムであるPPO(Proximal Policy Optimization)を反復的に学習し、高い影響のある場所を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 08:34:12 GMT)
Decade-long Emission Forecasting with an Ensemble Model in Taiwan [0.0] 本研究は,エミッション予測において最もよく使用される時系列モデルのうち21を比較検討した。
その中には、Feedforward Neural Network(FFNN)、SVM(Support Vector Machine)、Random Forest Regressor(RFR)などがある。
提案するアンサンブルモデルでは, オーバーフィッティングの兆候のない1.407のSMAPを達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 03:24:25 GMT)
Controlling Collective Phenomena Via the Quantum State of Interaction-Mediators: Changing the Criticality of Photon-Mediated Superconductivity Via Fock States of Light [0.0] 異なる量子状態における相互作用のメディエータを作成することにより、2体散乱と結果として生じる集合現象はどのように影響を受けるか?
純粋なフォック状態の光子を調製することで、ペア相関を強化し、超伝導相転移の臨界性を変化させることさえできることを示した。
また,Fock状態の熱混合物は各成分の強い対相関を正則化し,バーディーン・クーパー・シュリーファー臨界度が標準となることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:13:02 GMT)
Context-Aware Inference via Performance Forecasting in Decentralized Learning Networks [0.0] 分散学習ネットワークでは、多くの参加者からの予測が組み合わされ、ネットワーク推論が生成される。
我々は,機械学習を用いて時系列の各エポックにおけるモデルによる予測性能を予測するモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:30:21 GMT)
Combined Hyperbolic and Euclidean Soft Triple Loss Beyond the Single Space Deep Metric Learning [0.0] 双曲空間とユークリッド空間の組み合わせは、両方の空間のDML精度と学習安定性を向上させる。
4つのベンチマークデータセットにおけるCHEST損失を評価し、新しい最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:42:49 GMT)
Coherent expansion of the motional state of a massive nanoparticle beyond its linear dimensions [0.0] 量子力学は、巨大な粒子が波のように振る舞うことを予測している。
我々は,大規模な浮遊光学系において,前例のない位置拡散の程度を実験的に達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:02:44 GMT)
Climate Model Tuning with Online Synchronization-Based Parameter Estimation [0.0] 我々は,大域大気モデルを調整するために同期を利用するパラメータ推定アルゴリズムの可能性を示す。
次に、スーパーモデルアンサンブルの各部材の重みにアルゴリズムを適用し、全体の予測を最適化する。
本稿では,アダプティブ・スーパーモデリング(Adaptive Supermodeling)と呼ばれる2つの手法を組み合わせた新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:43:11 GMT)
Classification of small binary bibraces via bilinear maps [0.0] 我々は、F2 上の交互代数との対応を利用して、F2 の8次元までの小さな二分分岐を分類する。
これらの有限次元代数は、クラス 2 の交互双線型乗法と nilpotency によって定義されるが、スキュー対称行列の部分空間で表すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:10:40 GMT)
Can AI Have a Personality? Prompt Engineering for AI Personality Simulation: A Chatbot Case Study in Gender-Affirming Voice Therapy Training [0.0] この論文は,大規模言語モデル (LLM) が,一貫したパーソナリティをシミュレートするために,迅速なエンジニアリングによって導出できるかどうかを考察する。
この研究は、SLP(Speech-Language Pathology)の学生教育のために設計されたチャットボットの文脈の中で、この概念を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 22:14:23 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） (Tue, 07 Oct 2025 02:23:31 GMT)
Breaking Precision Time: OS Vulnerability Exploits Against IEEE 1588 [0.0] 精密時間プロトコル (Precision Time Protocol, PTP) は、電気通信、金融、電力システム、産業自動化において重要なインフラを支える。
以前の研究は、PTPの脆弱性をネットワークベースの攻撃に対して広範囲に分析し、暗号保護と異常検知器の開発を促した。
我々は、現在の脅威モデルにおいて重要な盲点、すなわち、PTPスタックを実行するホスト内から動作するカーネルレベルの敵を特定し、活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:00:42 GMT)
Beyond Accessibility: How Intelligent Assistive Technologies Improve Activities of Daily Life for Visually Impaired People in South Africa [0.0] 南アフリカでは,半構造化インタビューとn=61VIPを用いたオンライン質的調査を実施している。
私たちは、IATを介するインクルージョンをサポートする3つのより広い条件の組み合わせに沿ってクラスタ化された9つの設定を発見しました。
とりわけ、VIPの自律性とIATのアクセシビリティが、IATの社会的参加能力の第一の予測要因であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:00:45 GMT)
Baseline Systems For The 2025 Low-Resource Audio Codec Challenge [0.0] Low-Resource Audio Codec (LRAC) Challengeは、リソース制約のある環境でのデプロイメントのためのニューラルオーディオコーディングの進歩を目的としている。
本稿では,2025年のLRACチャレンジにおいて,両トラックの公式ベースラインシステムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:55:21 GMT)
BanglaTalk: Towards Real-Time Speech Assistance for Bengali Regional Dialects [0.0] バングラTalkはベンガル地方方言の最初のリアルタイム音声支援システムである。
BanglaTalkはクライアントサーバアーキテクチャに従い、低レイテンシ通信を保証するためにリアルタイムトランスポートプロトコル(RTP)を使用する。
24kbpsの低帯域で動作でき、平均的なエンドツーエンド遅延は4.9秒である。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:47:39 GMT)
BATTLE for Bitcoin: Capital-Efficient Optimistic Bridges with Large Committees [0.0] ウォレット・フォー・ビットコイン(Battle for Bitcoin)は、ビットコインとロールアップまたはサイドチェーンの間の楽観的な橋渡しを確保するDoSの回復力のある紛争層である。
我々の設計では、BitVMスタイルのFLEXコンポーネントとオンデマンドL1セキュリティボンド付きガーブラード回路を用いて、BATTLEトーナメントプロトコルをBitcoinのUTXOモデルに適合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 21:11:48 GMT)
Automated Repeatable Adversary Threat Emulation with Effects Language (EL) [0.0] 本稿では,グラフに基づく操作意味論を備えた視覚言語であるエフェクト言語(EL)について紹介する。
複雑なマルチステップ攻撃に対する攻撃の証明にELをどのように利用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 20:00:27 GMT)
AuToMATo: An Out-Of-The-Box Persistence-Based Clustering Algorithm [0.0] 永続的ホモロジーに基づく新しいクラスタリングアルゴリズムAuToMAToを提案する。
私たちは、そのパラメータに対してデフォルトの選択を提供し、ボード全体でうまく機能するアウト・オブ・ザ・ボックスのクラスタリングアルゴリズムにします。
我々はPythonでAuToMAToのオープンソース実装を提供し、標準のScikit-Lernアーキテクチャと完全に互換性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:16:35 GMT)
Artificially intelligent agents in the social and behavioral sciences: A history and outlook [0.0] 社会・行動科学における人工知能エージェント(エージェントAI)の歴史的展開と現状を概観する。
この概要は、1950年頃から現在までの技術の進歩と科学の広範な進化を通じて、科学プロセスにおけるAIの役割と、それに伴う変化を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:02:17 GMT)
Any theory that admits a Wigner's Friend type multi-agent paradox is logically contextual [0.0] 一般理論におけるウィグナーの友型マルチエージェントパラドックスと文脈性の関係を証明した。
我々は、そのようなパラドックスの構造的性質を一般理論および量子論に特異的に同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 17:03:39 GMT)
An approach using geometric diagrams to generic Bell inequalities with multiple observables [0.0] 不等式の古典的上界を計算するための幾何学的方法論を導入する。
本手法は,古典的上界を求める問題を線形合同関係における制約の同定に変換する。
量子違反を示すために、グリーンベルガー・ホーネ・ザイリンガー絡み状態を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 07:11:49 GMT)
An Attention-Augmented VAE-BiLSTM Framework for Anomaly Detection in 12-Lead ECG Signals [0.0] 12誘導心電図(ECGs)の異常検出は心血管疾患に伴う偏差の同定に重要である。
本稿では,VAE-BiLSTM-MHAアーキテクチャの心電図異常検出への応用について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:30:02 GMT)
All-optical bubble trap for ultracold atoms in microgravity [0.0] 微小重力下での超低温原子の殻状トラップを全光学的に生成する手法を提案する。
提案手法は、基底状態の光学的ダブルドレッシングを利用して、短距離で強い反発性中心電位障壁を発生させる。
標準原子番号の準2D状態に達する純粋な球状気泡は、パラボリックプロファイルを持つ2つの交差ビームから形成される。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 09:55:22 GMT)
Adaptive and Multi-Source Entity Matching for Name Standardization of Astronomical Observation Facilities [0.0] 本研究は、天文観測施設のマルチソースマッピングを作成する手法の開発に焦点をあてる。
適応可能な基準と自然言語処理(NLP)技術を用いてスコアを計算し、2つのエンティティを比較した。
ラベルや定義,説明,外部識別子など,利用可能なすべてのプロパティを活用しています。
結果として得られるマッピングは、エンティティごとに1つの標準化されたラベルのみを提供するマルチソースの同義集合で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 10:04:08 GMT)
Adaptive Pruning for Increased Robustness and Reduced Computational Overhead in Gaussian Process Accelerated Saddle Point Searches [0.0] ガウス過程(GP)回帰は、高次元エネルギー表面上のサドル点探索を加速させる戦略である。
ハイパーパラメータ最適化における計算オーバーヘッドが大きいため、アプローチを非効率にすることができる。
ここでは、幾何対応の最適輸送手段とアクティブプルーニング戦略を用いて、課題を解決する。
これらの物理的に動機付けられたアルゴリズムの変更は、238の挑戦的な構成のセットの平均計算時間を半分以下に減らして有効性を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:27:39 GMT)
AC magnetometry in the strong drive regime with NV centers in diamond [0.0] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、そのような研究に一般的に使用されるプラットフォームである。
我々は,MWパルスデチューニングを優先順にキャンセルする位相変調プロトコルを導入し,NV交流磁化計を強い駆動磁場状態に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 00:17:08 GMT)
A weakly-supervised deep learning model for fast localisation and delineation of the skeleton, internal organs, and spinal canal on Whole-Body Diffusion-Weighted MRI (WB-DWI) [0.0] 3DパッチをベースとしたResidual U-Netアーキテクチャに基づいた,ディープラーニングの自動パイプラインを開発した。
進行前立腺癌 (APC) と多発性骨髄腫 (MM) の532検体を含む多心性WB-DWIデータセットを用いた。
オートマチックとマニュアルフルボディのADCの相対的な中央値差は10%以下であった。
モデルはアトラスベース登録アルゴリズムの12倍高速であった。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 13:28:38 GMT)
A fluorescence microscopy platform for time-resolved studies of spin-correlated radical pairs in biological systems [0.0] 蛍光顕微鏡は、生きた細胞のラジカル対反応に対する磁場効果を研究するのに十分な感度を提供する。
単色ポンププローブ (PP) とポンプフィールドプローブ (PFP) の2つの新しい顕微鏡技術を紹介した。
これらのアプローチは、生物学的システムにおけるラジカル対化学反応の量子スピンダイナミクスを定量化し視覚化するための、感度が高く広く適用可能なプラットフォームを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 05:51:58 GMT)
A discussion about violin reduction: geometric analysis of contour lines and channel of minima [0.0] 縮小された楽器と非還元された楽器の差を観察し、特に輪郭線とミニマの流路で観察する。
最近の予備研究で、光グラム法により得られた三角形の3Dメッシュを用いて、2つの楽器の2つの特徴を計算し、強調した。
ここでは、38のヴァイオリン、ヴァイオラ、チェロのコーパスを拡張し、改良された手順を導入することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 12:48:17 GMT)
A General Constructive Upper Bound on Shallow Neural Nets Complexity [0.0] 我々は、与えられた精度でコンパクトなセット上の連続関数を近似するために、浅いニューラルネットワークに必要なニューロンの数に上限を与える。
ストーン=ワイエルシュトラスの定理の特定の証明にインスパイアされたこの方法は、この性質の以前の境界よりも構成的でより一般的なものである。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 18:40:40 GMT)
A Fast GRASP Metaheuristic for the Trigger Arc TSP with MIP-Based Construction and Multi-Neighborhood Local Search [0.0] 本稿では,複数の構成と複数の近傍局所探索を組み合わせたGRASPに基づくメタヒューリスティックを提案する。
このアルゴリズムはMESS 2024のトップ3で完成し、状態依存の旅行コストを持つリアルタイムルーティングアプリケーションに適していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Tue, 07 Oct 2025 15:17:45 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） (Tue, 07 Oct 2025 08:08:26 GMT)