ZeroGR: A Generalizable and Scalable Framework for Zero-Shot Generative Retrieval [125.2] 生成検索(GR)は、情報検索(IR)を文書識別子(ドシデント)の生成としてフレーミングすることによって再構成する
我々は、自然言語命令を利用して幅広いIRタスクにわたってGRを拡張するゼロショット生成検索フレームワークであるtextscZeroGRを提案する。
具体的には、textscZeroGRは、3つのキーコンポーネントで構成されている: (i)不均一な文書を意味的に意味のあるドシデントに統一するLMベースのドシデントジェネレータ; (ii)自然言語タスク記述から様々なタイプのクエリを生成し、拡張する命令チューニングクエリジェネレータ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:04:24 GMT)
Towards Thinking-Optimal Scaling of Test-Time Compute for LLM Reasoning [108.1] より長い思考の連鎖(CoTs)によるスケーリングは、特定の領域におけるLarge Language Models(LLMs)の推論性能を損なう可能性があることを示す。
深層思考に異なる推論手法を採用するためのモデルを教えるための思考-最適スケーリング戦略を提案する。
我々のQwen2.5-32B-Instructに基づく自己改善モデルは、様々なベンチマークで他の蒸留ベースの32B o1-likeモデルより優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:58:06 GMT)
LLaDA 1.5: Variance-Reduced Preference Optimization for Large Language Diffusion Models [95.8] Masked Diffusion Models (MDM) は言語モデリングにおいて有望なパラダイムである。
この課題は、優先最適化に必要なエビデンス・ロウアー・バウンド(ELBO)に基づく推定値の高分散から生じる。
本稿では,ELBO推定器の偏差を公式に解析し,優先最適化勾配の偏差と偏差を導出するフレームワークであるVRPOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:42:47 GMT)
One Token Embedding Is Enough to Deadlock Your Large Reasoning Model [91.5] 我々は, LRMの生成制御フローをハイジャックする資源枯渇手法であるDeadlock Attackを提案する。
提案手法は4つの先進LEMにおいて100%の攻撃成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:42:57 GMT)
Game-RL: Synthesizing Multimodal Verifiable Game Data to Boost VLMs' General Reasoning [89.9] 視覚言語強化学習(RL)は主に狭い領域に焦点を当てている。
ビデオゲームは本質的に、検証が容易なリッチなビジュアル要素とメカニクスを提供します。
ビデオゲームにおけるマルチモーダルかつ検証可能な報酬を完全に活用するために,Game-RLを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:28:27 GMT)
DexGarmentLab: Dexterous Garment Manipulation Environment with Generalizable Policy [88.7] 衣料品の操作は、衣服カテゴリー、ジオメトリー、変形の多様性のために重要な課題である。
DexGarmentLabは,デキスタラスな(特にバイマニュアルな)衣料品の操作に特化して設計された最初の環境である。
15のタスクシナリオのための大規模な高品質な3Dアセットを備え、服のモデリングに適したシミュレーション技術を洗練し、シム・トゥ・リアルのギャップを減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:55:05 GMT)
Harnessing Consistency for Robust Test-Time LLM Ensemble [88.6] CoREは、堅牢なLLMアンサンブルにモデル一貫性を利用するプラグイン・アンド・プレイ技術である。
トークンレベルの一貫性は、ダウンウェイト不確実なトークンにローパスフィルタを適用することで、きめ細かい不一致を捕捉する。
モデルレベルの一貫性は、自己自信の高いモデル出力を促進することで、グローバルな合意をモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:18:45 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） (Sun, 12 Oct 2025 01:33:34 GMT)
Image-to-Video Transfer Learning based on Image-Language Foundation Models: A Comprehensive Survey [87.0] Image-Language Foundation Models (ILFM) は画像テキスト理解・生成タスクにおいて顕著な成功を収めている。
この調査は、この新興分野に関する最初の総合的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:56:02 GMT)
Designing Algorithms Empowered by Language Models: An Analytical Framework, Case Studies, and Insights [86.1] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づくアルゴリズムの設計と解析のための分析フレームワークを提案する。
提案する枠組みは頭痛を緩和する試みとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:39:12 GMT)
Class Is Invariant to Context and Vice Versa: On Learning Invariance for Out-Of-Distribution Generalization [85.2] 我々は、先行研究において広く採用されている前提である文脈バイアスを直接注釈付けしたり、偏見付きクラス予測から推定することができると論じる。
対照的に、上述の原則の見過ごされた他の側面を指摘する:コンテキストもクラスに不変である。
我々は、クラス内サンプル類似性の対照的な損失を最小限に抑えながら、この類似性がすべてのクラスで不変であることを保証し、この考え方を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:22:25 GMT)
MathTutorBench: A Benchmark for Measuring Open-ended Pedagogical Capabilities of LLM Tutors [82.9] 我々は、総合的なチューリングモデル評価のためのオープンソースのベンチマークであるMathTutorBenchを紹介する。
MathTutorBenchには、ダイアログベースの教育における科学の研究によって定義された、家庭教師の能力をカバーするデータセットとメトリクスが含まれている。
閉鎖的およびオープンウェイトなモデルの幅広いセットを評価し、問題解決能力によって示される課題の専門知識が、すぐには良い教育に変換されないことを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:42:33 GMT)
From Problem-Solving to Teaching Problem-Solving: Aligning LLMs with Pedagogy using Reinforcement Learning [82.5] 大規模言語モデル(LLM)は教育を変換することができるが、直接質問応答のための最適化はしばしば効果的な教育を損なう。
オンライン強化学習(RL)に基づくアライメントフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:55:03 GMT)
Rethinking LLM Evaluation: Can We Evaluate LLMs with 200x Less Data? [82.1] EssenceBenchは反復遺伝的アルゴリズム(GA)を利用した粗粒度フレームワーク
提案手法は, 再構成誤差が低く, 効率が著しく向上した, 優れた圧縮結果が得られる。
HellaSwagベンチマーク(10Kサンプル)では,25倍少ないサンプルを用いて,全モデルが5%以内の順位を保ち,わずか200倍少ないサンプルを用いて,95%未満のランキング保持シフトを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:38:10 GMT)
Are Language Models Consequentialist or Deontological Moral Reasoners? [75.7] 我々は、大規模言語モデル(LLM)が提供する道徳的推論トレースの大規模分析に焦点をあてる。
我々は,2つの主要な規範的倫理理論,つまり連続主義と非オントロジーを体系的に分類するために,道徳的論理学の分類を導入し,検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:03:00 GMT)
OmniVideoBench: Towards Audio-Visual Understanding Evaluation for Omni MLLMs [72.4] 音声・視覚の相乗的理解を評価するためのベンチマークであるOmniVideoBenchを紹介する。
OmniVideoBenchは1000の高品質なQA(QA)ペアで構成され、それぞれにステップバイステップの推論トレースが付加されている。
我々はOmniVideoBenchをリリースし、より強力でより一般化可能な推論機能を持つMLLMの開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:34:00 GMT)
ImHead: A Large-scale Implicit Morphable Model for Localized Head Modeling [71.4] imHeadは、表現力のある3Dヘッドアバターだけでなく、顔の特徴の局所的な編集を容易にする新しい3DMMである。
imHeadをトレーニングするために、4Kの異なるアイデンティティの大規模なデータセットをキュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:17:34 GMT)
SpikeStereoNet: A Brain-Inspired Framework for Stereo Depth Estimation from Spike Streams [71.0] バイオインスパイクカメラは、マイクロ秒レベルの解像度で非同期イベントを出力し、代替のセンシングモードを提供する。
既存の手法には、スパイクデータに適した特別なステレオアルゴリズムとベンチマークが欠けている。
本稿では,脳にインスパイアされたフレームワークであるSpikeStereoNetを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:26:17 GMT)
REFRAG: Rethinking RAG based Decoding [67.5] REFRAGは効率的なデコードフレームワークで、RAGアプリケーションの遅延を圧縮し、感知し、拡張し、改善する。
本稿では,RAG,マルチターン会話,長期文書要約など,多種多様な長文タスクを対象としたREFRAGの厳密な検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:46:48 GMT)
Shifting AI Efficiency From Model-Centric to Data-Centric Compression [67.5] AI研究の焦点は、モデル中心の圧縮からデータ中心の圧縮へとシフトしている、と私たちは主張する。
データ中心圧縮は、モデルトレーニングや推論中に処理されたデータのボリュームを直接圧縮することで、AI効率を向上させる。
我々の研究は、AIの効率性に関する新たな視点を提供し、既存の取り組みを合成し、コンテキスト長の増大によって引き起こされる課題に対処するためにイノベーションを触媒することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:03:37 GMT)
RiskTagger: An LLM-based Agent for Automatic Annotation of Web3 Crypto Money Laundering Behaviors [65.8] RiskTaggerは、Web3における暗号洗浄行動の自動アノテーションのための、大言語モデルベースのエージェントである。
RiskTaggerは、複雑な構造化されていないレポートからヒントを抽出し、マルチチェーントランザクションパスを推論し、監査者フレンドリな説明を生成する、という3つの重要な課題に対処することによって、人間のアノテータを置き換えたり、補完するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:54:28 GMT)
Information-Computation Tradeoffs for Noiseless Linear Regression with Oblivious Contamination [65.4] このタスクに対する効率的な統計的クエリアルゴリズムは、VSTATの複雑さを少なくとも$tildeOmega(d1/2/alpha2)$で要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:42:44 GMT)
ProteinAE: Protein Diffusion Autoencoders for Structure Encoding [64.8] 本稿では,新規かつ合理化されたタンパク質拡散オートエンコーダであるProteinAEを紹介する。
プロテインAEは、タンパク質のバックボーン座標を直接E(3)から連続的でコンパクトな潜在空間にマッピングする。
本研究では,既存のオートエンコーダよりも優れた,最先端の再構築品質を実現することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:30:32 GMT)
Invariant Feature Learning for Generalized Long-Tailed Classification [64.0] 我々は,両種類の不均衡を共同で検討するために,一般化長大分類(GLT)を導入する。
提案した2つのベンチマーク(ImageNet-GLTとMSCOCO-GLT)では,ほとんどのクラスワイドLTメソッドが退化している。
GLTの最初の強力なベースラインとして不変特徴学習(IFL)法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:47:02 GMT)
AdaViewPlanner: Adapting Video Diffusion Models for Viewpoint Planning in 4D Scenes [63.1] 最近のテキスト・トゥ・ビデオ(T2V)モデルは、実世界の幾何学と物理法則の視覚シミュレーションにおいて強力な能力を示している。
本稿では,事前学習したT2Vモデルを用いて視点予測を行うための2段階のパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:55:44 GMT)
mCLM: A Modular Chemical Language Model that Generates Functional and Makeable Molecules [61.2] 本稿では,関数と分子ブロックの両方を自然言語で記述するモジュール型ケミカル・ランゲージモデルを提案する。
mCLMフロントロードは、分子の予測関数を原則的に改善しながら、合成可能性を考慮している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:32:54 GMT)
DUAL-Bench: Measuring Over-Refusal and Robustness in Vision-Language Models [59.5] 安全メカニズムはバックファイアし、過剰な拒絶を引き起こし、モデルが過度に注意を払って良質な要求を減らします。
既存のベンチマークは、視覚的モダリティの過剰な拒絶に体系的に対処していない。
この設定は、命令が無害であるが付随する画像には有害な内容が含まれているというような、ユニークな課題をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 23:21:34 GMT)
DeAL: Decoding-time Alignment for Large Language Models [58.4] 大規模言語モデル(LLM)は、現在、人間の好みに沿ったコンテンツを生成することが期待されている。
我々は,報酬関数をカスタマイズし,LLMの復号時間アライメントを可能にするフレームワークであるDeALを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:05:52 GMT)
SpikeGrasp: A Benchmark for 6-DoF Grasp Pose Detection from Stereo Spike Streams [57.8] ほとんどのロボットの把握システムは、センサーデータを明示的な3Dポイントの雲に変換することに依存しており、これは生物学的知性には見つからない計算ステップである。
生体振動子経路を模倣するフレームワークであるSpikeGraspを導入し、立体スパイクカメラから生の非同期イベントを処理する。
我々のモデルは、これらのステレオスパイクストリームを融合させ、高レベルの視覚処理に類似した繰り返しスパイクニューラルネットワークを使用して、点雲を再構築することなく、把握仮説を反復的に洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:36:40 GMT)
Tversky Neural Networks: Psychologically Plausible Deep Learning with Differentiable Tversky Similarity [57.6] 我々は、勾配降下によって学習可能なトヴェルスキーの類似性の微分可能なパラメータ化を開発する。
トヴェルスキー射影層は線形射影層に有利な置換であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 01:44:24 GMT)
MemGen: Weaving Generative Latent Memory for Self-Evolving Agents [57.2] 本稿では,エージェントに人間的な認知機能を持たせる動的生成記憶フレームワークであるMemGenを提案する。
MemGenは、エージェントが推論を通して潜在記憶をリコールし、増大させ、記憶と認知の密接なサイクルを生み出すことを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 02:37:44 GMT)
Cell as Point: One-Stage Framework for Efficient Cell Tracking [57.0] 本稿では,セルをポイントとして扱うことで細胞追跡を再現する新しいエンド・ツー・エンドのワンステージフレームワークであるCAPを提案する。
従来の方法とは異なり、CAPは明示的な検出やセグメンテーションの必要性を排除し、代わりに、その軌道間の固有の相関を利用して、1段階の配列の細胞を共同で追跡する。
Capは有望なセルトラッキング性能を示し、既存の方法の8倍から32倍の効率である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:35:19 GMT)
Hierarchical LoRA MoE for Efficient CTR Model Scaling [56.6] HiLoMoEは階層的なLoRA MoEフレームワークで、パラメータ効率のよい全体的なスケーリングを可能にする。
従来のスタックとは異なり、HiLoMoEルートは出力ではなく前のレイヤスコアに基づいており、すべてのレイヤが並列に実行される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:54:11 GMT)
OmniQuality-R: Advancing Reward Models Through All-Encompassing Quality Assessment [55.6] 我々は,マルチタスク品質推論を連続的かつ解釈可能な報酬信号に変換する統一報酬モデリングフレームワークOmniQuality-Rを提案する。
我々は、推論強化報酬モデルデータセットを使用して、教師付き微調整のための信頼性の高いチェーンオブ思考データセットを構築します。
OmniQuality-Rは,美的品質評価,技術的品質評価,テキスト画像アライメントという3つの重要なIQAタスクで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:46:28 GMT)
VORTA: Efficient Video Diffusion via Routing Sparse Attention [54.8] VORTAは2つの新しいコンポーネントを持つアクセラレーションフレームワークである。
VBenchの品質を損なうことなく、エンドツーエンドのスピードアップを$1.76タイムで実現している。
モデルキャッシングやステップ蒸留など、他の様々なアクセラレーション手法とシームレスに統合でき、14.41タイムのスピードアップに到達し、性能劣化を無視できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:09:53 GMT)
A Community-driven vision for a new Knowledge Resource for AI [54.7] WordNetのような知識リソースの成功にもかかわらず、検証可能な汎用的な知識ソースは、AIインフラストラクチャにおいて重要な欠陥である。
本稿では,この知見を要約し,新しい知識基盤に向けたコミュニティ主導のビジョンを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 01:19:52 GMT)
Second-order Optimization under Heavy-Tailed Noise: Hessian Clipping and Sample Complexity Limits [53.8] 重み付き雑音下での2階最適化の理論的理解に向けて第一歩を踏み出す。
勾配とヘッセン切断に基づく新しいアルゴリズムを導入し、基本限界にほぼ一致する高い確率上の境界を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:36:54 GMT)
Unified Open-World Segmentation with Multi-Modal Prompts [53.0] COSINEはオープン・ボキャブラリ・セグメンテーションとイン・コンテクスト・セグメンテーションをマルチモーダル・プロンプトと統合したオープンワールドセグメンテーション・モデルである。
我々はCOSINEがオープン語彙とコンテキスト内セグメンテーションタスクの両方で大幅な性能改善を実現していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:45:51 GMT)
ViSurf: Visual Supervised-and-Reinforcement Fine-Tuning for Large Vision-and-Language Models [52.8] Supervised Fine-Tuning (SFT) と Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) は、LVLM(Large Vision-and-Language Models)の典型的なポストトレーニングパラダイムである。
本研究では,SFTとRLVRの長所を1段階にまとめる統合後学習パラダイムViSurfを提案する。
ViSurfの中核は、RLVRのロールアウトに基調ラベルを注入することであり、同時に外部監視と内部強化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:42:55 GMT)
WorldMirror: Universal 3D World Reconstruction with Any-Prior Prompting [51.7] 汎用的な3次元幾何予測タスクのためのオールインワンフィードフォワードモデルであるWorldMirrorを提案する。
我々のフレームワークは、カメラのポーズ、内在性、深度マップなど、様々な幾何学的先入観を柔軟に統合する。
WorldMirrorは、カメラ、ポイントマップ、深さ、表面正規推定から新しいビュー合成に至るまで、さまざまなベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:59:09 GMT)
PISA: A Pragmatic Psych-Inspired Unified Memory System for Enhanced AI Agency [50.7] 既存の作業は、多種多様なタスクへの適応性に欠けることが多く、AIエージェントメモリの構成的およびタスク指向の役割を見落としている。
PISAは,メモリを構築的かつ適応的なプロセスとして扱う,実践的でサイコにインスパイアされた統合メモリシステムである。
既存のLOCOMOベンチマークと新たに提案したデータ解析タスクのAggQAベンチマークに基づいて,PISAが適応性と長期的知識保持を大幅に向上させることで,新たな最先端技術を設定することを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:34:35 GMT)
Preconditioned Norms: A Unified Framework for Steepest Descent, Quasi-Newton and Adaptive Methods [50.1] 本稿では,事前条件付き行列ノルムの新たな概念を通じて,降下法,準ニュートン法,適応法を一般化する統一的枠組みを提案する。
この枠組みでは、行列パラメータ化設定におけるアフィンとスケール不変性の最初の体系的処理を提供する。
我々は、Muonのスペクトル幾何学とAdamスタイルのプレコンディショニングを組み合わせた、$ttMuAdam$と$texttMuAdam-SANIA$という2つの新しい方法を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:39:41 GMT)
VITA: Zero-Shot Value Functions via Test-Time Adaptation of Vision-Language Models [49.8] VITAはゼロショット値関数学習法であり、テスト時間適応によって両方の能力を増強する。
オフライン強化学習において,VITAのゼロショット値推定が報酬形成に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 11:46:33 GMT)
ELAIPBench: A Benchmark for Expert-Level Artificial Intelligence Paper Understanding [49.7] ELAIPBenchは、大規模言語モデルによるAI研究論文の理解を評価するために、ドメインの専門家によってキュレーションされたベンチマークである。
難易度は3つあり、浅い検索よりも非自明な推論に重点を置いている。
実験の結果、最高の性能のLSMは、人間の性能よりはるかに低い39.95%の精度しか達成できないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 11:11:20 GMT)
VR-Thinker: Boosting Video Reward Models through Thinking-with-Image Reasoning [49.6] マルチモーダル報酬モデル(RM)は、視覚生成モデルのトレーニング後を大幅に改善した。
VideoReward Thinker (VR-Thinker)は、RMに視覚的推論操作と視覚的メモリウィンドウを備えた思考とイメージのフレームワークである。
提案手法は,映像選好ベンチマークにおいて,オープンソースモデル間で最先端の精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:29:50 GMT)
A Unified Approach Towards Active Learning and Out-of-Distribution Detection [49.3] 我々は、ALとOODの両方検出のための最初の統合ソリューションとして、SISOMを紹介した。
特徴空間距離メトリクスを活用することで、SISOMは、現在独立したタスクの強みを組み合わせて、両方を効果的に解決する。
ALでは、SISOMは他より優れ、3つのベンチマークでトップ1のパフォーマンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:14:43 GMT)
LSZone: A Lightweight Spatial Information Modeling Architecture for Real-time In-car Multi-zone Speech Separation [48.8] 車内でのマルチゾーン音声分離は、車と車の間での相互作用において重要な役割を担っている。
これまでのSpatialNetは目覚ましい成果を上げてきたが、その高い計算コストは依然として車両におけるリアルタイムの応用を妨げる。
本稿では,車内マルチゾーン音声分離のための軽量空間情報モデリングアーキテクチャLSZoneを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:31:05 GMT)
QAMA: Scalable Quantum Annealing Multi-Head Attention Operator for Deep Learning [48.1] QAMA(Quantum Annealing Multi-Head Attention)は、エネルギーベースのハミルトン最適化問題として注目を集める新しいドロップイン演算子である。
この枠組みでは、トークン相互作用を二項二項項に符号化し、低エネルギー構成の探索に量子アニールを用いる。
経験的に、自然言語と視覚のベンチマークによる評価は、タスク全体にわたって、標準的なマルチヘッドの注意から少なくとも2.7ポイントの精度が低下していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:17:01 GMT)
A Machine Learning Perspective on Automated Driving Corner Cases [47.4] 本稿では,基礎となるデータ分布を考慮に入れた新しい機械学習手法を提案する。
個々のサンプルに対する認識に有効なコーナーケース認識のための枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:18:12 GMT)
GeoVLM-R1: Reinforcement Fine-Tuning for Improved Remote Sensing Reasoning [47.1] 多様な地球観測タスクへの推論に基づくRLモデルの効果的な適応を可能にするために,タスク意識報酬を取り入れた新しいポストトレーニングフレームワークを提案する。
このトレーニング戦略は、リモートセンシング画像の推論機能を強化し、最適化を安定化し、堅牢性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:50:22 GMT)
Full segmentation annotations of 3D time-lapse microscopy images of MDA231 cells [46.0] Melnikova, A. & Matula, P., 2025)では,移動細胞の3Dタイムラプス・セグメンテーション・アノテーションとして初めて公開された。
本論文は,出版スペースの制限により,Melnikova, A., & Matula, P., 2025) に含まれなかったデータセットの包括的記述と,それに伴う実験を行うことを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:31:40 GMT)
BrowserAgent: Building Web Agents with Human-Inspired Web Browsing Actions [45.4] BrowserAgentは、事前に定義されたブラウザアクションのセットを通じて、Playwright経由で生のWebページで直接動作する。
ステップ間で重要な結論を格納するための明示的なメモリ機構を導入し、モデルの推論能力をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:43:37 GMT)
Seeing My Future: Predicting Situated Interaction Behavior in Virtual Reality [44.8] 我々は、人間の意図をモデル化し、詳細な位置の行動を予測する階層的な意図認識フレームワークを導入する。
本稿では,人間と環境の関係を効果的に捉えるための動的グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を提案する。
実世界のベンチマークとライブVR環境の実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:29:01 GMT)
Retro*: Optimizing LLMs for Reasoning-Intensive Document Retrieval [44.7] Retro*は、推論集約的なドキュメント検索のための新しいアプローチである。
本稿では,タスクとドキュメントの関係をモデルが推論できる,ルーブリックに基づく関連性スコアリング機構を提案する。
実験の結果,Retro* は既存の文書検索手法よりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:37:17 GMT)
oMeBench: Towards Robust Benchmarking of LLMs in Organic Mechanism Elucidation and Reasoning [44.4] 有機化学における有機機構推論のための,最初の大規模で専門家によるベンチマークであるoMeBenchを紹介する。
また,ステップレベルの論理と化学的類似性を組み合わせた動的評価フレームワークoMeSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:15:32 GMT)
Graph Your Own Prompt [44.4] グラフ一貫性規則化(GCR)は、モデル予測から派生した関係グラフ構造を学習プロセスに注入するフレームワークである。
GCRは、よりクリーンな特徴構造、より強力なクラス内凝集、一般化を促進し、予測構造から学習する新しい視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:43:09 GMT)
RefusalBench: Generative Evaluation of Selective Refusal in Grounded Language Models [43.8] 欠陥のあるシステムに基づいて、言語モデルが回答を拒否する能力は、依然として重大な障害点である。
RefusalBenchは、制御された言語コンテキストを通して診断テストケースを作成するジェネレーティブな方法論である。
選択的な拒絶は、改善への明確な道筋を提供する列車で、アライメントに敏感な能力であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 00:53:42 GMT)
UltraScatter: Ray-Based Simulation of Ultrasound Scattering [43.7] 我々は超音波散乱を効率よく現実的にモデル化する確率的レイトレーシングフレームワークであるUltraScatterを紹介した。
平面波イメージングとビームフォーミングを統合した並列化レイトレーシングアーキテクチャは,Bモード画像を数秒で生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:48:46 GMT)
Discrete State Diffusion Models: A Sample Complexity Perspective [43.6] 離散状態拡散の原理的な理論的枠組みを提示し、最初のサンプル複雑性を$widetildemathcalO(epsilon-2)$とする。
スコア推定誤差を統計的,近似,最適化,クリッピングに分解することで,離散状態モデルを効率的に学習する方法に関する重要な知見が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 23:33:46 GMT)
FML-bench: A Benchmark for Automatic ML Research Agents Highlighting the Importance of Exploration Breadth [43.6] 大規模言語モデル(LLM)は、自動機械学習研究エージェントへの関心が高まっている。
既存のベンチマークは、学術的な厳格さを無視しながら、エンジニアリングの側面を過度に強調する傾向がある。
FML-benchは、機械学習の自動研究エージェントを、多種多様な8つの基礎的な機械学習研究問題に対して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） (Sun, 12 Oct 2025 06:41:05 GMT)
Rethinking RL Evaluation: Can Benchmarks Truly Reveal Failures of RL Methods? [43.0] ベンチマークでのトレーニングは、テストセットで直接トレーニングするのとほとんど同じパフォーマンスを達成することが分かりました。
より忠実なベンチマークを設計するための基本原則として,十分な難易度,均衡評価,分散ロバスト性という3つを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:49:57 GMT)
PRISM: Enhancing Protein Inverse Folding through Fine-Grained Retrieval on Structure-Sequence Multimodal Representations [42.9] 逆フォールディングのための多モーダル検索拡張生成フレームワークであるPRISMを提案する。
既知のタンパク質から潜在的なモチーフの微細な表現を回収し、それらをハイブリッドなセルフクロスアテンションデコーダと統合する。
PRISMは、パープレキシティとアミノ酸の回収の両方において新しい技術状態を確立し、フォールドビリティの指標も改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 00:45:22 GMT)
PartialLoading: User Scheduling and Bandwidth Allocation for Parameter-sharing Edge Inference [42.9] マルチユーザエッジ推論のためのパラメータ共有AIモデルローディングフレームワークを開発した。
1) レイテンシの大部分は、AIモデルをサーバGPUメモリにロードすることで発生し、2) 異なるAIモデルは、かなりの数のパラメータを共有できる。
提案手法は納期制約下でのタスクスループットを大幅に改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:06:22 GMT)
MSF-Mamba: Motion-aware State Fusion Mamba for Efficient Micro-Gesture Recognition [42.2] マイクロチャ認識のための運動認識状態融合リニアマンバ(MSF-Mamba)を提案する。
MSF-Mambaは、文脈的局所的状態による局所的時間的モデリングにより、Mambaを強化する。
我々の設計では、中央フレーム差分(CFD)に基づく動き認識型状態融合モジュールを導入している。
具体的には、MSF-Mambaはマルチスケールの運動認識状態融合と適応的なスケール重み付けモジュールをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:16:58 GMT)
On the Schrödingerization method for linear non-unitary dynamics with optimal dependence on matrix queries [42.1] Schr"odingerization法は、非ユニタリ力学を持つ線型偏微分方程式と常微分方程式を、ユニタリ進化を持つSchr"odinger型方程式の系に変換する。
当初の提案では、精度の最適スケーリングを達成できなかった補助空間において、特定の初期関数を使用していた。
ここでは、補助空間におけるよりスムーズな初期関数を選択することにより、Schr"odingerization textitcan が実際に行列クエリにおいてほぼ最適で、さらに最適なスケーリングを実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:39:23 GMT)
Optimization and Synthesis of Quantum Circuits with Global Gates [42.0] 我々は、イオントラップハードウェアに存在するGlobal Molmer-Sorensenゲートのようなグローバルな相互作用を用いて量子回路を最適化し、合成する。
このアルゴリズムはZX計算に基づいており、係留ゲートをGlobal MolmerSorensenゲートにグループ化する特別な回路抽出ルーチンを使用する。
我々は,このアルゴリズムを様々な回路でベンチマークし,最新ハードウェアによる性能向上の方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 21:35:36 GMT)
Injecting Frame-Event Complementary Fusion into Diffusion for Optical Flow in Challenging Scenes [41.8] 劣化シーンでは、フレームカメラは、長時間の撮像時間と低ダイナミックレンジのため、濃密な外観飽和を提供するが、スパース境界完全性を提供する。
対照的に、イベントカメラはスパースな外観飽和を提供し、その短い撮像時間と高いダイナミックレンジは境界の完全性を高める。
フレーム浮動小数点境界融合を用いた拡散モデルに基づく新しい光フロー推定フレームワークDiff-ABFlowを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:52:31 GMT)
A Simple and Better Baseline for Visual Grounding [41.8] FSVGと呼ばれる視覚的接地のための特徴選択ベースラインを提案する。
具体的には,言語的・視覚的なモダリティを複雑な反復的な手順を伴わずに,全体のネットワークアーキテクチャにカプセル化する。
類似性に基づく特徴選択機構を導入し,より高速な予測のために言語関連視覚的特徴のみを活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:06:59 GMT)
AVoCaDO: An Audiovisual Video Captioner Driven by Temporal Orchestration [41.3] AVoCaDOは、音声と視覚の時間的オーケストレーションによって駆動される強力な映像キャプタである。
実験の結果,AVoCaDOは4つの音声映像キャプションベンチマークにおいて,既存のオープンソースモデルよりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 01:20:22 GMT)
UltraLLaDA: Scaling the Context Length to 128K for Diffusion Large Language Models [41.0] 本稿では,拡散LDMのコンテキストウィンドウを拡張するためのポストトレーニング手法のケーススタディを提案する。
標準的な回転位置埋め込み(RoPE)拡張に対する簡単な修正は,拡散過程に固有の確率的モデリングに有効であることを示す。
128Kのコンテキストウィンドウを持つ拡散LDMであるUltraLLaDAを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:26:56 GMT)
SoLoPO: Unlocking Long-Context Capabilities in LLMs via Short-to-Long Preference Optimization [40.4] 大規模言語モデル(LLM)は、現実世界の長文情報を効果的に活用する上で、依然として課題に直面している。
我々は、$textbfS$h$textbfo$rt-to-$textbfLo$ngというフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:58:15 GMT)
Boosting Adversarial Transferability via Commonality-Oriented Gradient Optimization [39.3] 代理モデルから生成された逆の例は、ブラックボックスの設定において弱い転送可能性を示すことが多い。
既存の手法では、摂動入力を多様化したり、サロゲートモデル内で一様勾配正則化を適用して転送性を向上させる。
共通性強化(CE)と個別性抑制(IS)の2つのコンポーネントからなる共通性指向型勾配最適化戦略(COGO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:11:08 GMT)
MonoSE(3)-Diffusion: A Monocular SE(3) Diffusion Framework for Robust Camera-to-Robot Pose Estimation [39.2] ロボットのポーズ推定のための条件付き denoising diffusion framework である MonoSE(3)-Diffusion を提案する。
フレームワークは2つのプロセスから構成される: 多様なポーズ増強のための可視性制約付き拡散プロセスと、ポーズ改善のためのタイムステップ対応の逆プロセスである。
我々のアプローチは、最先端のベンチマーク(DREAMとRoboKeyGen)で32.3%のアップを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:57:30 GMT)
Wide-Horizon Thinking and Simulation-Based Evaluation for Real-World LLM Planning with Multifaceted Constraints [39.0] 本稿では,多面制約による計画課題を解決するための多面計画(MAoP)について紹介する。
MAoPは直接計画するのではなく、ストラテジストを活用して、さまざまな側面から事前計画を行い、プランナーのための計画青写真を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:53:29 GMT)
Multi-Modal Multi-Task Semantic Communication: A Distributed Information Bottleneck Perspective [38.6] マルチモーダルマルチタスクのための既存のAIベースのコーディングスキーム SemComは、すべてのタスクに参加するために、フルモーダルデータを持つ送信機を必要とすることが多い。
本稿では,分散情報ボトルネック理論を拡張した新しいフレームワークPoM$2$-DIBを提案する。
本稿では,PoM$2$-DIBが,物理制約下での各種タスクにおける全参加ベースラインと比較して高い推論品質を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:59:05 GMT)
LineBreaker: Finding Token-Inconsistency Bugs with Large Language Models [38.0] Token-Inconsistency bugs (TIB) は、構文的に有効だが正しくないコードトークンの誤用を伴う。
静的解析や動的テストのような従来の検出手法は、その汎用性と文脈に依存した性質のため、しばしばTIBと競合する。
我々は,新しいTIB検出システムであるnameを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:36:03 GMT)
RedOne: Revealing Domain-specific LLM Post-Training in Social Networking Services [37.8] ソーシャルネットワーキングサービス(SNS)のためのドメイン固有言語モデルRedOneを紹介する。
RedOneは、継続事前トレーニング、教師付き微調整、優先度最適化からなる3段階のトレーニング戦略によって開発された。
8つの主要なSNSタスクで平均14.02%、SNSバイリンガル評価ベンチマークで7.56%の改善が達成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:15:51 GMT)
Equipping Vision Foundation Model with Mixture of Experts for Out-of-Distribution Detection [37.0] OOD検出のための代表的視覚基盤モデルについて検討する。
事前訓練されたDINOv2モデルは、OOD検出のための高度に識別可能な特徴空間を自然に提供する。
ドメイン内(ID)データの微調整基盤モデルにより、OODの検出が向上する。
サブスペースに分割するMixture of Feature Experts (MoFE) モジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:00:53 GMT)
Mesh-Gait: A Unified Framework for Gait Recognition Through Multi-Modal Representation Learning from 2D Silhouettes [37.0] 我々は、新しいエンドツーエンドの歩行認識フレームワークであるMesh-Gaitを紹介する。
2Dシルエットから3D表現を直接再構成する。
Mesh-Gaitは最先端の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 01:49:05 GMT)
DA$^2$: Depth Anything in Any Direction [36.5] パノラマにはフルのFoV(360$circtimes$180$circ$)があり、視点画像よりも完全な視覚的記述を提供する。
従来のメソッドはドメイン内の設定に制限されることが多いため、ゼロショットの一般化は不十分である。
DA$2$: $textbfD$epth $textbfA$nything in $textbfA$ny $textbfD$irection。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 22:41:42 GMT)
Controllable Graph Generation with Diffusion Models via Inference-Time Tree Search Guidance [36.3] グラフ生成は、Webスケールシステム、知識グラフ、薬物や物質発見などの科学領域にまたがる幅広い応用によるグラフ学習の基本的な問題である。
最近のアプローチでは、ステップバイステップの生成に拡散モデルを活用するが、非条件拡散は望ましい性質をほとんど制御せず、しばしば不安定な品質と新しい目的を取り入れることの難しさをもたらす。
推論時間誘導法は、再トレーニングせずにサンプリングプロセスを調整することでこれらの問題を緩和するが、それらは本質的に局所的であり、制御性に制限される。
本稿では,モンテカルロ木探索 (MCTS) で誘導される,制御可能なグラフ生成のための二空間拡散フレームワークであるTreeDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 01:40:33 GMT)
When Images Speak Louder: Mitigating Language Bias-induced Hallucinations in VLMs through Cross-Modal Guidance [36.2] 我々は、言語バイアスが幻覚にどのように寄与するかを分析し、次にCMG(Cross-Modal Guidance)を導入する。
CMGは、オリジナルのモデルの出力と劣化した視覚言語的注意を持つものとの違いを活用することで幻覚に対処する。
CMGは幻覚特異的なベンチマークで異なるVLMの性能を改善し、効果的に一般化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:17:13 GMT)
Does Weighting Improve Matrix Factorization for Recommender Systems? [36.1] 行列分解はトップNレコメンデーションと協調フィルタリングに広く使われている手法である。
本稿では,様々な重み付け手法と行列分解アルゴリズムの体系的研究を行う。
非重み付きデータによるトレーニングは、特に大規模モデルにおいて、重み付きデータによるトレーニングと互換性があり、時には優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:15:24 GMT)
Combo-Gait: Unified Transformer Framework for Multi-Modal Gait Recognition and Attribute Analysis [35.9] 本研究では,2次元の時間的シルエットと3次元のSMPL特徴を組み合わさって,ロバストな歩行分析を行うフレームワークを提案する。
識別以外にも、歩行認識と人的属性推定を共同で行うマルチタスク学習戦略を導入する。
提案手法は歩行認識における最先端手法より優れ,正確な人的属性推定を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 02:56:40 GMT)
Head-wise Adaptive Rotary Positional Encoding for Fine-Grained Image Generation [35.7] RoPE (Rotary Position Embedding) は1次元領域で優れているが, 画像生成への応用には大きな限界がある。
HaroPEは、特異値分解によってパラメータ化される学習可能な線形変換を挿入する、ヘッドワイド適応拡張である。
HaroPEは強力なRoPEベースラインや他の拡張よりも一貫してパフォーマンスを改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:46:28 GMT)
UniRGB-IR: A Unified Framework for Visible-Infrared Semantic Tasks via Adapter Tuning [34.7] 我々は、RGB-IRセマンティックタスクのためのスケーラブルで効率的なフレームワークUniRGB-IRを提案する。
本フレームワークは,視覚変換器(ViT)基礎モデル,マルチモーダル特徴プール(SFI)モジュール,補助特徴プール(SFI)モジュールの3つの主要コンポーネントから構成される。
各種RGB-IRセマンティックタスクの実験結果から,本手法が最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:22:25 GMT)
Generative Head-Mounted Camera Captures for Photorealistic Avatars [34.5] 本稿では, 高品質な合成HMC画像を生成するための新しい生成手法, Generative HMC (GenHMC)を提案する。
提案手法は,顔の表情と視点を指定する入力条件信号を適切に切り離すことができることを示す。
合成HMC画像と、これらの新しいHMC-avatar対応から訓練されたユニバーサルフェイスエンコーダの両方を用いて、これらのブレークスルーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:31:42 GMT)
UniFlow: A Unified Pixel Flow Tokenizer for Visual Understanding and Generation [34.3] 簡潔な再構成デコーダで任意のビジュアルエンコーダを柔軟に適応させることにより、汎用的で統一されたトークンライザ、すなわちUniFlowを提案する。
具体的には、よく訓練された視覚エンコーダに適用されたレイヤワイド適応型自己蒸留を導入し、UniFlowが視覚理解のための強力な意味的特徴を同時に継承できるようにする。
また,高忠実度画素再構成を実現する軽量なパッチワイド画素フローデコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:50:23 GMT)
MCP-RADAR: A Multi-Dimensional Benchmark for Evaluating Tool Use Capabilities in Large Language Models [33.3] 本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)フレームワークにおいて,LLM(Large Language Models)の性能を評価するために設計された最初の総合ベンチマークであるMPP-RADARを紹介する。
MCP-RADARは、数学的推論、Web検索、Eメール、カレンダー、ファイル管理、端末操作の6つの領域にまたがる507のタスクからなる挑戦的なデータセットを備えている。
主観的な人的評価やバイナリ成功のメトリクスに依存する従来のベンチマークとは異なり、MPP-RADARは複数のタスク領域にわたる客観的な定量測定を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:53:29 GMT)
GraphTARIF: Linear Graph Transformer with Augmented Rank and Improved Focus [32.6] 本稿では,注目度と注目度を両立させる新しい枠組みを提案する。
具体的には、値行列にゲート付き局所グラフネットワークブランチをアタッチすることで、線形注意力を高める。
また、注意点に学習可能なログパワー機能を導入し、エントロピーを減らし焦点を鋭くする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:22:32 GMT)
Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models [31.9] 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エンコードするかどうかを考察する。
最終変圧器層の特定の注意点を見つける。
LLMを自動困難アノテータとして使用するための実用的サポートを提供する実験。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:13:37 GMT)
Do Audio LLMs Really LISTEN, or Just Transcribe? Measuring Lexical vs. Acoustic Emotion Cues Reliance [31.6] LISTEN(Lexical vs. Acoustic Speech Test for Emotion in Narratives)は、感情理解における音響感度からの語彙依存を解消するためのベンチマークである。
6つの最先端のLALMの評価を総合して、一貫した語彙支配を観察する。
その結果、現在のLALMは「リスト」よりも「書き起こし」がほとんどであり、語彙の意味論に大きく依存し、音響的手がかりをあまり利用していないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:31:15 GMT)
VeritasFi: An Adaptable, Multi-tiered RAG Framework for Multi-modal Financial Question Answering [31.3] 金融セクターにおける質問回答 (QA) には, RAG (Retrieval-Augmented Generation) がますます重要になっている。
We present VeritasFi, a innovative hybrid RAG framework that with a multi-modal preprocessing pipeline。
提案した設計を統合することで、VeritasFiは金融RAGシステムの適応性と堅牢性を大幅に向上する画期的なフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 22:45:24 GMT)
MTSQL-R1: Towards Long-Horizon Multi-Turn Text-to-SQL via Agentic Training [31.3] 本稿では,マルチターンテキスト・トゥ・ザ・ガイドのためのエージェント・トレーニング・フレームワークMT-R1を提案する。
我々は,エージェントが (i) 実行フィードバックのためのデータベースと (ii) 検証のための永続的な対話メモリと相互作用するマルコフ決定プロセス (MDP) としてタスクをキャストした。
実験により、MT-R1は強いベースラインを一貫して上回り、会話の意味解析における環境駆動型検証とメモリ誘導型洗練の重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:12:05 GMT)
End-to-end Speech Recognition with similar length speech and text [30.8] 過去の研究では、テキストと音声の整合性に様々なアプローチが採用されている。
a) 時間独立損失(TIL)とb) アラインドクロスエントロピー(AXE)損失(AXE)の2つのアライメント方法を紹介する。
AISHELL-1およびAISHELL-2サブセットの実験結果から,提案手法は従来よりも優れ,フレーム数の少なくとも86%の削減を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:20:48 GMT)
State-Covering Trajectory Stitching for Diffusion Planners [29.9] State-Covering Trajectory Stitching (SCoTS)は、短いトラジェクトリセグメントを縫合する報酬のないトラジェクトリ拡張法である。
SCoTSは,オフラインの目標条件付きベンチマーク上での拡散プランナの性能と一般化能力を大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:27:40 GMT)
Preserving LLM Capabilities through Calibration Data Curation: From Analysis to Optimization [29.2] 後学習圧縮は、大規模言語モデル(LLM)のスケールダウンに使用される
キャリブレーションデータは 重みの重要度と アクティベーションのダイナミックレンジを知らせる 重要な役割を担います
数学の問題解決やコード生成など、高レベルの複雑な推論能力に対するキャリブレーションデータの影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:00:23 GMT)
AI-powered skin spectral imaging enables instant sepsis diagnosis and outcome prediction in critically ill patients [29.0] 本稿では,1つのHSI立方体を数秒以内で取得し,自動敗血症診断と死亡予測のためのディープラーニング手法を提案する。
HSI測定に応用されたニューラルネットワークは、受信機動作特性曲線(AUROC)の0.80と0.72の領域で、敗血症と死亡を予測した。
我々は,深層学習に基づくHSI分析により,敗血症と死亡の迅速かつ非侵襲的な予測が可能であり,診断と治療の増強に有効な臨床価値が期待できると結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:03:28 GMT)
AssoMem: Scalable Memory QA with Multi-Signal Associative Retrieval [28.9] 本稿では,対話発話をアンロックして手がかりを自動的に抽出する連想記憶グラフ構築フレームワークAssoMemを提案する。
AssoMemはSOTAベースラインを一貫して上回り、コンテキスト対応メモリリコールにおいてその優位性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 01:23:23 GMT)
Thinking with Nothinking Calibration: A New In-Context Learning Paradigm in Reasoning Large Language Models [28.8] RLLM(Reasoning large language model)は、最近、構造化および多段階推論によって顕著な機能を示した。
我々は新しいICLパラダイムであるThinking with Nothinking (JointThinking)を提案する。
JointThinkingは、数発のチェーン・オブ・シークレット(CoT)を2回、過半数で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:37:03 GMT)
HalluDetect: Detecting, Mitigating, and Benchmarking Hallucinations in Conversational Systems in the Legal Domain [28.7] 大規模言語モデル(LLM)は、業界で広く使われているが、幻覚の傾向が強く、重要なアプリケーションにおける信頼性を制限している。
本研究は,LLaMA 3.1 8B Instructを用いて構築したコンシューマーグリーバンスチャットボットの幻覚低減について述べる。
LLMに基づく幻覚検出システムであるHaluDetectを開発し、F1スコアは68.92%、ベースライン検出器は22.47%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:15:17 GMT)
Adversarial Defence without Adversarial Defence: Enhancing Language Model Robustness via Instance-level Principal Component Removal [28.6] プレトレーニング言語モデル(PLM)は、自然言語処理の大幅な進歩を導いてきたが、敵の攻撃に弱いままである。
PLMの対角的堅牢性を向上する,シンプルで効果的なアドオンモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:01:47 GMT)
Lightweight and Interpretable Transformer via Mixed Graph Algorithm Unrolling for Traffic Forecast [28.4] 我々は、混合グラフに基づく最適化アルゴリズムをアンロールすることで、軽量で解釈可能なトランスフォーマーのようなニューラルネットを構築する。
グラフ学習モジュールを$mathcalGu$と$mathcalGd$に挿入します。
実験により,我々の未登録ネットワークは,最先端の予測スキームとして,競争力のあるトラフィック予測性能を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:45:53 GMT)
RePro: Training Language Models to Faithfully Recycle the Web for Pretraining [28.3] 高品質プレトレーニングデータは、大型言語モデル(LLM)の化石燃料である
ReProは、比較的小さなLMを強化学習で訓練し、事前学習データの効果的な表現を生成する新しいウェブリサイクル手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:08:38 GMT)
Tokenizing Motion: A Generative Approach for Scene Dynamics Compression [27.9] 本稿では,動きパターンの先行性を利用した新しい映像圧縮フレームワークを提案する。
これらのコンパクトな動きは、ウルトラローコンテンツ通信に対する新しいアプローチを可能にする。
提案手法は,従来のシーン映像強調圧縮モデルよりも高速かつ高性能なレート歪み性能を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:29:43 GMT)
GradMetaNet: An Equivariant Architecture for Learning on Gradients [27.3] 勾配学習のための新しいアーキテクチャであるGradMetaNetを紹介する。
また,GradMetaNet に対して,従来の手法では自然勾配関数を近似できないことを示す。
次に,GradMetaNetの有効性を,勾配に基づくタスクの多種多様なセットで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:11:30 GMT)
SAFEx: Analyzing Vulnerabilities of MoE-Based LLMs via Stable Safety-critical Expert Identification [27.1] MoE固有の位置脆弱性の安全性リスクは、形式化され、体系的に分析される。
分析フレームワークであるSAFExは、安全クリティカルな専門家をしっかりと識別し、特徴付け、検証するために提示される。
専門家レベルの介入は因果関係を調査し、緩和をテストするために行われる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:51:13 GMT)
FURINA: A Fully Customizable Role-Playing Benchmark via Scalable Multi-Agent Collaboration Pipeline [26.9] FURINA-Builderは、任意のスケールで完全にカスタマイズ可能なRPベンチマークを自動的に構築する、新しいマルチエージェントコラボレーションパイプラインである。
RP領域の最初のベンチマークビルダーとして、さまざまなシナリオやプロンプトフォーマットで任意の文字を評価できる。
このパイプラインを使用して、確立されたテスト文字と合成されたテスト文字の両方を特徴とする、新しい包括的なロールプレイングベンチマークであるFURINA-Benchを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:48:03 GMT)
FLAMMABLE: A Multi-Model Federated Learning Framework with Multi-Model Engagement and Adaptive Batch Sizes [26.6] MMFL(Multi-Model Federated Learning)は、フェデレートラーニング(FL)における新たな方向性である
総合的なMMFLトレーニングフレームワークであるFLAMMABLEを提案する。
FLAMMABLEはMMFLの時間-精度を1.1$sim$10.0$times$で向上し、最終的なモデルの精度はいくつかの既知のベースラインと比較して1.3$sim$5.4%向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 00:38:10 GMT)
Layered Insights: Generalizable Analysis of Authorial Style by Leveraging All Transformer Layers [26.1] 本稿では,事前学習したトランスフォーマーモデルの各層で学習した様々な言語表現を活用する,著者帰属タスクのための新しいアプローチを提案する。
我々は、ドメイン内およびドメイン外シナリオにおける最先端のベースラインと比較し、3つのデータセットに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 11:00:25 GMT)
Long Exposure: Accelerating Parameter-Efficient Fine-Tuning for LLMs under Shadowy Sparsity [26.0] Long Exposureは、大規模言語モデルのPEFTを高速化する効率的なシステムである。
ロング・エクスポージャーは、エンドツーエンドの微調整で最高2.49タイムのスピードアップで最先端の性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:14:53 GMT)
Stability Under Scrutiny: Benchmarking Representation Paradigms for Online HD Mapping [25.5] 本稿では,オンラインHDマッピングモデルの時間的安定性を評価するための,最初の総合的ベンチマークを提案する。
そこで本研究では,Presence,Localization,Shape stabilityの新たな指標を用いた多次元安定性評価フレームワークを提案する。
本研究は、より信頼性の高い自律運転システムの開発を進めるとともに、時間的安定性をコア評価基準として扱うことの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:33:45 GMT)
ImpMIA: Leveraging Implicit Bias for Membership Inference Attack under Realistic Scenarios [25.4] 我々は、ニューラルネットワークのImplicitバイアスを利用するメンバーシップ推論攻撃であるImpMIAを紹介する。
ImpMIAはKarush-Kuhn-Tucker最適条件を用いてトレーニングサンプルを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:12:28 GMT)
MLorc: Momentum Low-rank Compression for Memory Efficient Large Language Model Adaptation [24.9] 我々は、モメンタム低ランク圧縮(MLorc)と呼ばれるメモリ効率の訓練パラダイムを提案する。
MLorcの鍵となる考え方は、トレーニング中に行列パラメータのモーメントを圧縮して再構成し、メモリ消費を減らすことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:13:23 GMT)
Fast and Interpretable Protein Substructure Alignment via Optimal Transport [24.3] 本研究は,残基レベルのタンパク質サブ構造アライメントを効率的かつ解釈可能な最初のディープラーニングフレームワークであるPLASMAを提案する。
PLASMAは, 精度, 軽量, 解釈可能な残差レベルのアライメントを実現する。
本手法は,タンパク質構造解析ツールにおける重要なギャップに対処し,機能的アノテーション,進化的研究,構造に基づく薬物設計の新しい機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:47:29 GMT)
Retrieval-Retro: Retrieval-based Inorganic Retrosynthesis with Expert Knowledge [24.1] 本稿では, 参照材料の前駆体情報を暗黙的に抽出する無機レトロ合成計画のためのRetrieval-Retroを提案する。
検索において,対象物質と前駆体との熱力学的関係を考察する。
Retrieval-Retroのレトロ合成計画における優位性、特に新規合成レシピの発見について実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:16:15 GMT)
Action-Dynamics Modeling and Cross-Temporal Interaction for Online Action Understanding [23.9] 行動検出と予測を含む行動理解は、多くの実践的応用において重要な役割を担っている。
本研究では,アクション検出と予測タスクの統合と強化を目的とした,ステート・スペクティフィック・モデル(SSM)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:10:40 GMT)
Post-TIPS Prediction via Multimodal Interaction: A Multi-Center Dataset and Framework for Survival, Complication, and Portal Pressure Assessment [23.8] 経肝門脈門脈内シャント(TIPS)は門脈圧亢進症に対して確立された治療法であるが,変動生存と頻発性肝脳症(OHE)を呈する。
最近の研究では、通常、術前のCT画像や臨床特性から機械学習モデルを構築する。
我々は、TIPSの予後に関する最初の公開マルチセンターデータセットであるMultiTIPSを提案し、それに基づく新しいマルチモーダル・予後フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:11:59 GMT)
Neuralink: Fast LLM Inference on Smartphones with Neuron Co-Activation Linking [23.8] 大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな領域で大きな成功を収めていますが、モバイルデバイスにデプロイすることは難しい課題です。
我々は,フラッシュメモリにおけるニューロン配置を最適化することにより,スマートフォン上でのLCM推論を高速化する新しいアプローチであるNeuralinkを提案する。
このアプローチには、コアクティベーションパターンに基づいたニューロン配置を再編成するオフラインステージと、カスタマイズされたデータアクセスとキャッシュ戦略を使用するオンラインステージという、2段階のソリューションが組み込まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:04:34 GMT)
Merlin's Whisper: Enabling Efficient Reasoning in LLMs via Black-box Adversarial Prompting [23.7] 大規模推論モデル(LRM)は、ステップバイステップ思考を通じて複雑な推論タスクに取り組むのに顕著な習熟性を示した。
ブラックボックスの対角的プロンプトを通して, LRMにおける過剰思考を緩和する新たな視点を提示する。
本稿では,多様な視点から高品質な敵のプロンプトを生成する反復的改良フレームワークであるAdvPromptを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:56:47 GMT)
Taming a Retrieval Framework to Read Images in Humanlike Manner for Augmenting Generation of MLLMs [23.6] マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、細粒度の視覚的質問応答でしばしば失敗する。
HuLiRAG(Human-like Retrieval-Augmented Generation)は、マルチモーダル推論を「何」のカスケードとしてステージングするフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:22:33 GMT)
Scalable Face Security Vision Foundation Model for Deepfake, Diffusion, and Spoofing Detection [23.3] まず,実顔画像の基本表現を学習するためのFS-VFMを提案する。
マスク画像モデリング(MIM)とインスタンス識別(ID)を相乗化する3つの学習目標,すなわち3Cを導入する。
我々は,MIMとIDをシームレスに結合し,その基盤となる局所-グローバル対応を確立する,信頼性の高い自己蒸留機構を提案する。
11の公開ベンチマークの実験では、FS-VFMは多様なVFMよりも一貫して一般化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:38:03 GMT)
VulSolver: Vulnerability Detection via LLM-Driven Constraint Solving [23.3] 従来の脆弱性検出方法は、事前定義されたルールマッチングに大きく依存する。
大規模言語モデル(LLM)を用いた制約解決手法を提案する。
VULSOLVERをベンチマークで評価し、96.29%の精度、96.55%のF1スコア、100%のリコールを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:41:15 GMT)
EA4LLM: A Gradient-Free Approach to Large Language Model Optimization via Evolutionary Algorithms [23.0] 進化的アルゴリズム(EA4LLM)を用いた大規模言語モデル(LLM)の最適化手法を提案する。
1-ビリオンパラメータ LLM を事前学習段階からトレーニングする能力を初めて実証した。
我々の研究は、勾配に基づく最適化がニューラルネットワークをトレーニングするための唯一実行可能なアプローチであるという一般的な仮定に挑戦している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:38:28 GMT)
Latent Retrieval Augmented Generation of Cross-Domain Protein Binders [22.9] 本稿では,新規なタンパク質結合体の設計を導くために,RadiAnce (Retrieval-Augmented Diffusion for Aligned Interface) を提案する。
共用コントラスト空間における検索と生成を統一することにより,本モデルは与えられた結合部位の関連インターフェースを効率的に同定する。
我々の研究は、検索に基づく知識と生成AIの橋渡しに成功したタンパク質バインダー設計の新しいパラダイムを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:26:11 GMT)
UniCoD: Enhancing Robot Policy via Unified Continuous and Discrete Representation Learning [22.8] オープンエンド環境で多様なタスクを処理できる汎用的なロボットポリシーを構築することは、ロボット工学における中心的な課題である。
大規模な事前学習から知識を活用するために、以前の研究は一般的に視覚言語理解モデル(VLM)または生成モデルの上に一般的なポリシーを構築してきた。
最近の生成と理解の統一モデルは、大規模な事前学習を通じて、理解と生成の両方において強力な能力を示している。
そこで,UniCoDを導入し,100万以上のインターネット規模の操作映像を事前学習することで,高次元視覚特徴を動的にモデル化する機能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:54:19 GMT)
JND-Guided Light-Weight Neural Pre-Filter for Perceptual Image Coding [22.8] 我々は、周波数領域JND-Guidedプレフィルタの統一ベンチマークであるFJNDF-Pytorchを開発し、オープンソース化する。
また、新しい軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のための完全な学習フレームワークを提案する。
我々のモデルは非常に軽量であり、最近の軽量ネットワークのコストの14.1%に過ぎず、1080p画像を処理するのに7.15 GFLOPしか必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:05:05 GMT)
Jigsaw3D: Disentangled 3D Style Transfer via Patch Shuffling and Masking [22.3] 制御可能な3Dスタイルの転送は、3Dアセットをリフォームし、そのテクスチャが基準画像と一致するようにし、整合性とマルチビューの整合性を維持する。
Jigsaw3Dは、コンテンツからスタイルを分離し、高速でビューに一貫性のあるスタイリングを可能にするマルチビュー拡散ベースのパイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:22:57 GMT)
Stock Prediction via a Dual Relation Fusion Network incorporating Static and Dynamic Relations [22.0] 本稿では,ストック関係構造の長期的相対安定性を捉えるために,Dual Relation Fusion Network (DRFN)を提案する。
提案手法は,時間変化の長期パターンをモデル化し,一晩のインフォメーション・インフルエンスを組み込んだ,新しい静的な関係成分を特徴とする。
本手法は,リレーショナル強度と株価の協調移動に対して高い感度で,異なる市場におけるベースラインを著しく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:48:25 GMT)
Detecting Hallucinations in Authentic LLM-Human Interactions [22.0] AuthenHalluは、完全なLLM-ヒューマンインタラクションで構築された最初の幻覚検出ベンチマークである。
統計的分析により,我々のベンチマークでは,クエリ応答対の31.4%に幻覚が生じることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:46:24 GMT)
Tracing the Traces: Latent Temporal Signals for Efficient and Accurate Reasoning [21.6] モデルの内部表現の時間的進化を特徴付ける潜在トラジェクトリ信号を導入する。
これらの信号は、クロス層メトリクスと出力ベースの信頼度の両方よりも、解の精度をより確実に予測できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:03:56 GMT)
Understanding and Improving Length Generalization in Recurrent Models [21.4] リカレントモデルは任意に長いシーケンスを処理できますが、そのパフォーマンスはトレーニングコンテキストの長さを超える場合があります。
トレーニング中のモデルが,到達可能な状態の分布の限られた部分集合にのみ露出した場合に,モデルが一般化されないことを示す。
モデルが訓練されている状態のカバレッジを高めるための簡単な訓練介入について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:53:51 GMT)
A Machine Learning Approach for MIDI to Guitar Tablature Conversion [21.4] 本稿では,MIDIをベースとした楽曲にギターの音節表記を割り当てる手法を提案する。
この戦略は機械学習に基づいており、フレットボード上で指がどれくらい伸びるかという基本的な仮定を必要とする。
提案手法は、ギターで演奏することができない、あるいは演奏できない音楽作品の書き起こしについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:01:01 GMT)
Testing and Enhancing Multi-Agent Systems for Robust Code Generation [21.4] 自動コード生成のための有望なパラダイムとしてマルチエージェントシステム(MAS)が登場した。
繁栄と採用にもかかわらず、その頑丈さはいまだに過小評価されている。
本稿ではファジィテストによるコード生成のためのMASのロバスト性を検証した最初の総合的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:45:04 GMT)
A PDE-Based Image Dehazing Method via Atmospheric Scattering Theory [21.3] 単像脱ハージングのための新しい偏微分方程式(PDE)フレームワークを導入する。
重要なイノベーションは、前もってダークチャネルによってガイドされた適応正則化メカニズムである。
画像の忠実さを保ちながら,本手法の有効性を確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:26:29 GMT)
Reinforced Domain Selection for Continuous Domain Adaptation [20.7] 教師なし連続ドメイン適応設定において,強化学習と機能障害を組み合わせたドメインパス選択を行う新しいフレームワークを提案する。
提案手法では,潜伏領域の埋め込み距離を利用した非教師なし報酬機構を導入する。
そこで本手法は,ドメイン固有の特徴を用いた教師なし報酬の計算を容易にし,ドメイン適応を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:05:17 GMT)
Multitask Learning with Learned Task Relationships [20.6] これらの極端間のバランスを打つアルゴリズム的枠組みを導入する。
ガウス的マルコフ確率場と未知の精度行列を用いてタスク関係をモデル化することにより、タスク関係と局所モデルの両方を共同で学習する戦略を開発する。
理論的解析は,学習した関係の質を定量化し,数値実験により実効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:42:19 GMT)
Modeling Annotator Disagreement with Demographic-Aware Experts and Synthetic Perspectives [20.4] 本稿では、アーキテクチャとデータ中心のイノベーションを通じて、主観的NLPタスクにおけるアノテータの不一致をモデル化するアプローチを提案する。
当社のモデルワークは、アノテータの人口統計に基づくもので、構造化されたグループレベルの変動をよりよく表現することができます。
本稿では,データセット構造に適した戦略を用いて,実データと合成データをブレンドする手法を提案し,評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:15:36 GMT)
Unlocking Exploration in RLVR: Uncertainty-aware Advantage Shaping for Deeper Reasoning [20.0] 本研究では、モデルの内部不確実性信号を活用することにより、クレジット割り当てを洗練させるモデルフリー手法であるUnCertainty-aware Advantage Shaping(UCAS)を紹介する。
UCASは、まずモデル全体の自信を使って応答レベルの優位性を変調し、次に生のロジットの確実性に基づいてトークンレベルのペナルティを適用する。
分析の結果,UCASは高い報酬を得られるだけでなく,推論の多様性も向上し,エントロピー崩壊を緩和できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:06:53 GMT)
Controllable Generative Trajectory Prediction via Weak Preference Alignment [19.9] PrefCVAE(PrefCVAE)は、ラベルの弱い選好ペアを用いて、セマンティック属性を持つ潜在変数を挿入する拡張CVAEフレームワークである。
本研究は,サンプリングベース生成モデルを改善するためのコスト効率の高い方法として,選好監督の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:06:39 GMT)
Rolling Ball Optimizer: Learning by ironing out loss landscape wrinkles [19.7] 大規模ニューラルネットワーク(NN)のトレーニングには,高次元データ依存損失関数の最適化が必要である。
これらの関数は、しばしば非常に複雑で、テクスチャがあり、フラクタル的ですらある。
トレーニングデータのノイズは前方に伝播し、非表現的な小さな幾何学をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:30:19 GMT)
Learning from Disagreement: A Group Decision Simulation Framework for Robust Medical Image Segmentation [19.5] 医用画像のセグメンテーションアノテーションはレーザー間変動(IRV)に悩まされる
専門家ラベルの平均的な基準的アプローチは、意見の相違から明らかな有意義な臨床的不確実性を捨てるため、欠陥がある。
我々は,臨床パネルの協調的意思決定プロセスを模倣して機能するグループ決定シミュレーションフレームワークを,根本的に新しいアプローチで導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:57:48 GMT)
Towards Efficient 3D Gaussian Human Avatar Compression: A Prior-Guided Framework [19.5] 本稿では,超低ビットレートで高品質な3次元アバター映像圧縮を実現するための,効率的な3次元アバター符号化フレームワークを提案する。
提案手法は従来の2D/3Dコーデックと既存の学習可能な動的3Dガウススプラッティング圧縮法を大きく上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:50:18 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） (Sun, 12 Oct 2025 18:18:02 GMT)
A Clinical-grade Universal Foundation Model for Intraoperative Pathology [18.6] CRISPは8つの医療センターから10万以上の凍結した部位で開発された臨床段階の基礎モデルである。
CRISPは15,000回以上の術中スライドで, ほぼ100回にわたり評価された。
CRISPは現実世界の条件下で高い診断精度を保ち、92.6%の症例で直接外科的決定を下した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:33:15 GMT)
An Effective Gram Matrix Characterizes Generalization in Deep Networks [18.5] 我々は、勾配降下によって深層ネットワークが訓練されるとき、一般化ギャップの進化を制御できる微分方程式を導出する。
我々はこの微分方程式を解析し、一般化ギャップを特徴づける効果的なグラム行列'を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:38:54 GMT)
Trace Length is a Simple Uncertainty Signal in Reasoning Models [18.4] 推理トレース長は大きな推理モデルにおいて有用な信頼度推定器であることを示す。
我々の研究は、学習後の推論がトレース長と精度の関係を根本的に変えることを明らかにしている。
高エントロピーや「フォーク」トークンはメカニズムにおいて重要な役割を担っていると認識する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 02:04:06 GMT)
Towards Secure and Explainable Smart Contract Generation with Security-Aware Group Relative Policy Optimization [18.0] 本稿では,スマートコントラクト生成をセキュアかつ説明可能なフレームワークであるSmartCoder-R1を提案する。
我々は、人間のセキュリティ分析をエミュレートするためにモデルを訓練する。
SmartCoder-R1は、テクニックの新たな状態を確立し、5つの主要なメトリクスで最高のパフォーマンスを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:04:06 GMT)
Receptive Field Expanded Look-Up Tables for Vision Inference: Advancing from Low-level to High-level Tasks [17.8] 本研究の目的は,LUT駆動型高速CNN推論の性能を向上させることにある。
主な貢献は、データ次元間で量子化分解能を適応的に割り当てる最適格子ベクトル量子化器を学習する新しいアプローチである。
さらに,不規則な拡張畳み込みやU字型LUT構造などの受容野拡大戦略も導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:44:28 GMT)
Softmax $\geq$ Linear: Transformers may learn to classify in-context by kernel gradient descent [17.6] コンテクストから学習するために、トランスフォーマーが使用する学習アルゴリズムを理解することに注力する。
トランスフォーマーは、カーネル機能空間の関数ではあるものの、コンテキスト内で勾配降下を習うことができる。
これらの理論的な知見は,ソフトマックスに対する文脈適応性の向上を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:20:27 GMT)
RECON: Reasoning with Condensation for Efficient Retrieval-Augmented Generation [17.6] 推論を伴う強化学習(RL)を用いて訓練された検索補助生成(RAG)システムは、非効率な文脈管理によって妨げられる。
本稿では,論理ループ内で証拠を圧縮するために,明示的な要約モジュールを統合するフレームワークRECONを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:00:05 GMT)
On Surjectivity of Neural Networks: Can you elicit any behavior from your model? [17.5] 生成モデルでは、サージェクティビティは、有害または望ましくないコンテンツを含む任意の出力を、原則としてネットワークによって生成できることを意味する。
我々は、プレ層正規化と線形アテンションモジュールを持つネットワークなど、現代のニューラルアーキテクチャの多くの基本的な構成要素が、ほぼ常に従属的であることを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:54:17 GMT)
Budget Allocation for Unknown Value Functions in a Lipschitz Space [17.2] 我々は、中間モデルの空間を探索するために、最適に有界な予算を割り当てることの課題に対処する。
我々はこれを、リプシッツ空間内の未知値関数に対する一般的な予算割当問題として定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:39:42 GMT)
Local Learning for Covariate Selection in Nonparametric Causal Effect Estimation with Latent Variables [17.2] 非実験データから因果効果を推定することは、科学の多くの分野における根本的な問題である。
非パラメトリック因果効果推定における共変量選択のための新しい局所学習手法を提案する。
我々は、合成データと実世界のデータの両方に関する広範な実験を通じて、アルゴリズムを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:54:05 GMT)
CULTURE3D: A Large-Scale and Diverse Dataset of Cultural Landmarks and Terrains for Gaussian-Based Scene Rendering [16.6] 現在の最先端の3D再構築モデルは、大規模な屋外シーンを構築する際の限界に直面している。
本稿では,41,006個のドローンによる高解像度空中画像からなる100億点の細粒度データセットを提案する。
既存のデータセットと比較すると、我々は非常に大きなスケールと詳細を提供しており、きめ細かい3Dアプリケーションに特化しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:37:02 GMT)
Steering Over-refusals Towards Safety in Retrieval Augmented Generation [16.6] 大きな言語モデル(LLM)における安全性の整合性は、過剰な拒絶を引き起こす。
検索増強世代(RAG)におけるこの現象を解析する。
我々は医学、化学、オープンドメインにまたがるベンチマークであるRagRefuseを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:09:45 GMT)
Towards Long-Term User Welfare in Recommender Systems via Creator-Oriented Information Revelation [16.4] 情報レベレーション(LoRe)による長期福祉最適化という情報レベリングフレームワークを提案する。
本稿では,従来の情報公開手法を用いて,レコメンダシステム(RS)の利害関係者をマッピングする。
提案手法は, 利用者の長期的福祉を改善する上で, 既存の公正な評価方法や情報開示戦略を効果的に上回ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:18:15 GMT)
Towards Self-Refinement of Vision-Language Models with Triangular Consistency [16.2] 視覚言語モデル(VLM)は、視覚知識と大規模言語モデル(LLM)の分析能力を統合する。
本研究は,VLMが自給自給自給自給自足機能を有することを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:37:47 GMT)
Class-Invariant Test-Time Augmentation for Domain Generalization [16.0] ドメインの一般化は、モデルが見えないドメインに一般化するのに役立ちます。
従来のアプローチのほとんどは、マルチドメインのトレーニングや、計算集約的なテスト時間適応に依存していた。
テスト時間の軽量化という,補完的な戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:57:29 GMT)
Large Language Models for Full-Text Methods Assessment: A Case Study on Mediation Analysis [16.0] 大規模言語モデル(LLM)は方法論的評価の自動化の可能性を秘めている。
我々は180のフルテキストの科学論文に対して、最先端のLLMを専門家の人間レビュアーに対してベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:04:22 GMT)
Post-Incorporating Code Structural Knowledge into Pretrained Models via ICL for Code Translation [15.7] 大規模言語モデル(LLM)はソフトウェアマイニングにおいて大きな進歩を遂げた。
ソースコードの構文構造を扱うことは 依然として課題です
本稿では、コード構造知識を事前学習したLLMに組み込むために、インコンテキスト学習(ICL)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:50:04 GMT)
Concept Retrieval -- What and How? [15.6] 概念は具体的あるいは抽象的な概念を反映する可能性がある。入力画像が与えられた場合、本論文は中心概念を共有する他のイメージを検索する。
問題を正式に定義し、主要な要件を概説し、適切な評価指標を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:22:04 GMT)
DrDiff: Dynamic Routing Diffusion with Hierarchical Attention for Breaking the Efficiency-Quality Trade-off [15.2] DrDiffは長文生成のための新しいフレームワークで、3つのコア技術による効率性と品質のトレードオフを克服する。
まず,テキストの複雑さに基づいた拡散過程において,計算資源をインテリジェントに割り当てる動的専門家スケジューリング機構を設計する。
第2に,様々な入力長に応じて注意パターンを適応的に調整する階層的スパース注意(HSA)機構を導入する。
第3に,拡散ステップを削減するためにDPM-solver++と組み合わせたソフト吸収誘導最適化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:19:21 GMT)
Motion-Enhanced Nonlocal Similarity Implicit Neural Representation for Infrared Dim and Small Target Detection [15.1] 赤外線ディムと小さなターゲット検出は、動的マルチフレームシナリオと弱いターゲットシグネチャによって大きな課題となる。
伝統的な低ランク+スパースモデルでは、動的背景と大域的空間的時間的相関を捉えることができないことが多い。
本稿では,これらの課題に対処するために,新しい動作強化非局所類似性暗黙的ニューラル表現フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:15:22 GMT)
Zero-Shot Large Language Model Agents for Fully Automated Radiotherapy Treatment Planning [14.8] 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、強度変調放射線治療(IMRT)のための逆処理計画を立てる
エージェントの意思決定プロセスは、現在の観察と以前の最適化の試みと評価によって通知される。
本研究では、商用TPSにおける自動IMRT処理計画のためのゼロショットLLM駆動ワークフローの実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:21:21 GMT)
SASER: Stego attacks on open-source LLMs [14.8] SASERはオープンソースの大規模言語モデル(LLM)に対する最初のステゴ攻撃である
ターゲットパラメータの特定、ペイロードの埋め込み、トリガのインジェクション、ペイロードのシーケンシャル実行を通じて影響を緩和する。
LlaMA2-7BとChatGLM3-6Bを量子化せずに実験したところ、SASERは既存のステゴ攻撃を最大98.1%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:33:56 GMT)
DRIFT: Decompose, Retrieve, Illustrate, then Formalize Theorems [14.6] DRIFTは、非公式な数学的ステートメントをより小さく、より扱いやすい'サブコンポーネント'に分解するフレームワークである。
これは、モデルが形式化タスクにおいてより効果的に前提を使用するのを助けるために、イラストラティブな定理を回収する。
我々は,様々なベンチマーク(ProofNet,ConNF,MiniF2F-test)でDRIFTを評価し,前提条件の検索を継続的に改善することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 21:42:04 GMT)
SDG-L: A Semiparametric Deep Gaussian Process based Framework for Battery Capacity Prediction [14.3] 本稿では,SDG-Lと呼ばれる半深いガウス過程回帰フレームワークを提案し,時系列電池状態データのモデリングに基づいて予測を行う。
NASAのデータセットに基づく実験では,提案手法は平均MSE誤差が1.2%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:02:17 GMT)
DCP: Addressing Input Dynamism In Long-Context Training via Dynamic Context Parallelism [14.2] DCPは動的コンテキスト並列トレーニングフレームワークであり、データと計算の両方のきめ細かいブロックワイドパーティショニングを導入している。
DCPは因果マスクで1.19x2.45x、スパースアテンションパターンで2.15x3.77xの注意を加速する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:01:32 GMT)
On the Capacity of Distributed Quantum Storage [14.2] 分散量子ストレージコードは、量子メッセージをNストレージノードにマッピングする。
分散量子ストレージの容量は、量子メッセージの最大サイズである。
達成性は、量子CSSコードを介して古典的なセキュアストレージ問題と関連している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:31:03 GMT)
Gains: Fine-grained Federated Domain Adaptation in Open Set [14.0] 新しいクライアントはFLプロセスに継続的に参加し、新しい知識を導入します。
既存の研究は、粗い粒度の知識発見に焦点を当てている。
開集合におけるきめ細かい連邦化領域適応法(Gains)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:38:11 GMT)
f-INE: A Hypothesis Testing Framework for Estimating Influence under Training Randomness [13.9] 仮説テストに基づく新しい影響推定フレームワークである*f-influence*を導入する。
また,f-influence **を1回のトレーニング実行で計算する,高効率なアルゴリズム**f*-*IN*fluence **E*stimation (**f-INE**)を設計する。
最後に, Llama-3.1-8Bにおける指導指導データの影響を推定するためにf-INEをスケールアップし, 有毒試料を確実に検出できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:05:47 GMT)
Review of Inference-Time Scaling Strategies: Reasoning, Search and RAG [13.8] LLMのパフォーマンス向上は、歴史的に、モデルサイズとトレーニングデータのスケールアップによって推進されてきた。
高品質なトレーニングデータの可用性が急速に低下する中で、基本的なボトルネックが発生しています。
このレビューでは、新しい推論時間スケーリングの時代に寄与する様々なテクニックを体系的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:09:07 GMT)
Generative artificial intelligence improves projections of climate extremes [13.8] GCMは将来の気候を予測するのに不可欠であるが、その粗い解像度と高い計算コストは極端を表す能力を制限する。
本稿では,CMIP出力をダウンスケールする生成的ディープラーニングフレームワークであるFuXi-CMIPAlignを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 01:16:18 GMT)
Multi-Task Learning with Feature-Similarity Laplacian Graphs for Predicting Alzheimer's Disease Progression [13.6] アルツハイマー病(英語: Alzheimer's Disease, AD)は、高齢化にともなう神経変性疾患である。
我々はMTL(Multi-Tusk Learning)フレームワークを提案し、MTL-FSL(Multi-Task Learning)と呼ばれる特徴類似性ラプラシアングラフを提案する。
我々のフレームワークは、特徴間の時間変化関係を明示的にモデル化する新しい特徴類似ラプラシアン(FSL)ペナルティを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:55:42 GMT)
From Craft to Constitution: A Governance-First Paradigm for Principled Agent Engineering [13.6] 「プロトタイプから生産への移行は、多岐にわたる工芸の危機によって妨げられている。」
本稿は、この危機が根本的なパラダイムミスマッチに起因していると主張している。
ArbiterOSと呼ばれるフォーマルなアーキテクチャで具体化された、原則化されたエージェントエンジニアリングのためのガバナンスファーストのパラダイムを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:42:46 GMT)
A Practical and Secure Byzantine Robust Aggregator [13.6] ビザンチンのロバストアグリゲーションは、ベクトルのロバスト平均を計算するアルゴリズムプリミティブである。
入力ベクトルのサイズにおいて準線形時間で動作し、ほぼ最適バイアス境界を持つ最初のロバストアグリゲータを与える。
我々のアルゴリズムは、クリーンベクトルの分布に関する知識を前提とせず、フィルターしきい値の事前計算も必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:40:17 GMT)
Efficient Decomposition Identification of Deterministic Finite Automata from Examples [12.8] DFA分解識別問題(DFA-DIP)について検討する。
DFA-DIPアプローチは、Augmented Prefix Tree Acceptors(APTA)由来のSATエンコーディングに依存する
私たちの重要なイノベーションの1つは、APTAをラベル付き例から直接派生した3つの価値付きDFAに置き換えています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:16:57 GMT)
Restricted Receptive Fields for Face Verification [12.8] 我々は、世界的類似性を制限された受容場からの貢献に分解する顔類似度指標を提案する。
本手法は,2つの顔画像間の類似度をパッチレベルの類似度スコアの和として定義する。
提案手法は,112x112顔画像中の28x28程度のパッチであっても,競合検証性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:46:56 GMT)
LoRA-FAIR: Federated LoRA Fine-Tuning with Aggregation and Initialization Refinement [12.7] ファンデーションモデル(FM)は、タスク固有の微調整によって、多様なタスクにまたがる強力なパフォーマンスを実現する。
低ランク適応 (LoRA) のようなローランク適応 (LoRA) 手法は、少ないパラメータをチューニングするための低ランク行列を導入することで、このコストを削減する。
LoRA-FAIRは計算と通信の効率を維持し、最先端の手法よりも優れた性能が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:37:47 GMT)
Multi-Scale Attention and Gated Shifting for Fine-Grained Event Spotting in Videos [12.5] スポーツビデオのPESは、単一カメラ映像からのきめ細かいアクションをフレームレベルで認識する必要がある。
マルチスケール・アテンション・ゲート・シフト・モジュール(MSA GSM)を提案する。
フィールドをさらに前進させるために,4800以上の正確な注釈付きイベントを含むテーブルテニスのための最初のPSSベンチマークであるTable Tennis Australiaデータセットを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 23:21:46 GMT)
Multi-scale Frequency-Aware Adversarial Network for Parkinson's Disease Assessment Using Wearable Sensors [12.4] 汎用時系列モデルは、しばしば特徴抽出における病理学的特異性を欠いている。
PD症状の時間的間隔は、従来のアグリゲーション法により、重要な診断的特徴が容易に「希釈」される原因となる。
我々はMFAM(Multiscale Frequency-Aware Adversarial Multi-Instance Network)を提案する。
MFAMは医学的事前知識によって導かれる周波数分解モジュールによって特徴特異性を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 11:51:00 GMT)
Self-Supervised Representation Learning with ID-Content Modality Alignment for Sequential Recommendation [12.4] SICSRec というID-Content モダリティアライメントを用いた自己教師型表現学習モデルを提案する。
本稿では,ID-モダリティシーケンスエンコーダがユーザの行動嗜好を捉え,コンテンツ-モダリティシーケンスエンコーダがユーザのコンテンツ嗜好を学習し,ミックス-モダリティシーケンスデコーダがこれらの2種類の嗜好の本質的な関係を把握できる,トランスフォーマーベースのシーケンシャルモデルを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 11:42:49 GMT)
Meta-Learning Adaptive Loss Functions [12.2] ロス関数学習は、機械学習モデルの損失関数を設計するタスクを自動化することを目的としている。
基本モデルパラメータへの更新毎に,損失関数をオンラインに適応的に更新する新しい損失関数学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:53:23 GMT)
Making Power Explicable in AI: Analyzing, Understanding, and Redirecting Power to Operationalize Ethics in AI Technical Practice [12.1] まず、説明可能なAIにおけるAI倫理の非効率な実装の現象(つまり「症状」)を説明する。
症状」から、AIの社会技術システムにおける権力構造の機能不全と不均衡である根本原因(つまり「損失」)を診断する。
パワーメカニズムの理解に基づき,根本原因に対処するための3つの介入勧告を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:09:22 GMT)
HAVIR: HierArchical Vision to Image Reconstruction using CLIP-Guided Versatile Diffusion [11.8] HAVIRモデルは視覚野を2つの階層領域に分離し、それぞれの特徴を抽出する。
以上の結果から,HAVIRは複雑なシーンにおいても,再構成の構造的品質と意味的品質を両立させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:32:28 GMT)
Multi-Granularity Sequence Denoising with Weakly Supervised Signal for Sequential Recommendation [11.8] 時系列レコメンデーションは,過去のインタラクションシーケンスにおけるユーザの関心に基づいて,次の項目を予測することを目的としている。
既存の研究では、アイテムの粒度に関係のないノイズを間接的に識別する教師なしの手法が採用されている。
逐次レコメンデーションのための弱教師付き信号を用いたマルチグラニュラリティシークエンスデノジングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:10:27 GMT)
LONGQAEVAL: Designing Reliable Evaluations of Long-Form Clinical QA under Resource Constraints [11.7] LongQAEvalは、限られたリソースと高度な設定のための評価フレームワークと一連の評価レコメンデーションである。
正確さ,妥当性,安全性について,粗い回答レベルときめ細かな文レベル評価を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 02:49:04 GMT)
Understanding Sampler Stochasticity in Training Diffusion Models for RLHF [11.5] 本稿では,報酬ギャップを理論的に特徴づけ,一般拡散モデルに対して非空境界を与える。
実験では,テキスト・ツー・イメージ・モデルによる大規模な実験により,報酬ギャップがトレーニングよりも一定に狭まることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:08:38 GMT)
Rethinking deep learning: linear regression remains a key benchmark in predicting terrestrial water storage [11.5] 線形回帰は, より複雑なLSTMとテンポラルフュージョン変換器とを比較検討した結果, 線形回帰は頑健なベンチマークであることがわかった。
本研究は,ディープラーニングモデルの開発と評価において,従来の統計モデルをベンチマークとして含めることの重要性を強調した。
我々は、自然変動と人間の介入の複合的な影響を捉えるために、グローバルに代表されるベンチマークデータセットを確立するための重要な必要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:34:45 GMT)
FusionGen: Feature Fusion-Based Few-Shot EEG Data Generation [11.2] 脳コンピュータインタフェース(BCI)は、リハビリテーションから認知状態アセスメントまで幅広い応用の可能性を秘めている。
EEGベースのBCIは、データ不足とオブジェクト間の大きなばらつきによって厳しい制約を受ける。
本稿では,不整合表現学習と特徴融合に基づく新しい脳波データ生成フレームワークFusionGenを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:38:40 GMT)
Extended Triangular Method: A Generalized Algorithm for Contradiction Separation Based Automated Deduction [11.2] この研究は、矛盾分離の内部機構を形式化し拡張する一般化された矛盾構築アルゴリズムである拡張三角法(ETM)を提示する。
理論的抽象化と運用実装をブリッジすることで、EMMは矛盾分離パラダイムを、自動化推論のための一般化されたスケーラブルで実用的な競合モデルに進化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:03:33 GMT)
Happiness is Sharing a Vocabulary: A Study of Transliteration Methods [11.1] 翻訳は多言語NLPにおける様々な言語間のギャップを埋めるための有望な手段として登場した。
共用スクリプト,重複するトークン語彙,共有音韻が多言語モデルの性能に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 22:34:40 GMT)
Glance for Context: Learning When to Leverage LLMs for Node-Aware GNN-LLM Fusion [11.1] 我々は,GNNの予測を洗練させるためにLLMを起動するフレームワークであるGLANCEを提案する。
GLANCEがノードサブグループ間で最高のパフォーマンスバランスを達成することを示す。
本研究は,適応型ノード認識型GNN-LLMアーキテクチャの価値を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 23:25:16 GMT)
STEAM: A Semantic-Level Knowledge Editing Framework for Large Language Models [10.3] 大規模言語モデルは、大規模な事前訓練中に取得した膨大な事実知識を格納する。
知識編集は、完全に再トレーニングすることなく、時代遅れまたは誤った事実を更新するための有望なソリューションとして登場した。
モデルの知識構造に更新された知識を統合する意味レベルの知識編集フレームワークであるtextscSteamを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 01:25:13 GMT)
CHD: Coupled Hierarchical Diffusion for Long-Horizon Tasks [10.1] 拡散に基づくプランナーは、短期水平タスクでは強い性能を示してきたが、しばしば複雑な長期水平設定では失敗する。
本稿では,HLサブゴールとLL軌道を統一拡散過程内で共同でモデル化するフレームワークであるCoupled Hierarchical Diffusionを提案する。
迷路のナビゲーション、テーブルトップ操作、家庭環境における実験は、CHDがフラットな拡散ベースラインと階層的な拡散ベースラインの両方を一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:52:00 GMT)
RobotFleet: An Open-Source Framework for Centralized Multi-Robot Task Planning [10.1] 本稿では,マルチロボットタスク計画とスケジューリングのためのオープンソースフレームワークを提案する。
RobotFleetは、コンテナ化されたサービスとしてデプロイされたロボットの計画、スケジューリング、実行のための抽象化を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 00:32:37 GMT)
ECO: Enhanced Code Optimization via Performance-Aware Prompting for Code-LLMs [10.0] ECOはコード最適化のためのパフォーマンス対応プロンプトフレームワークである。
私たちの経験的研究は、ECOがコード-LLMの効率的なコード生成能力を大幅に改善することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:29:24 GMT)
Hierarchical Optimization via LLM-Guided Objective Evolution for Mobility-on-Demand Systems [10.0] 動的階層システムにおいて,大規模言語モデル(LLM)と数学的最適化を統合した新しいフレームワークを提案する。
このフレームワーク内では、LLMはメタ最適化として機能し、制約執行とリアルタイム決定実行に責任を負う低レベルのセマンティクスを生成する。
ニューヨークとシカゴの両方のタクシーデータに基づく実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:56:19 GMT)
Dynamic Gaussian Splatting from Defocused and Motion-blurred Monocular Videos [10.0] 本稿では,高画質な動的ガウス平滑化を実現するための一貫した枠組みを提案する。
提案手法は,非焦点映像とモーションレッドモノクロ映像から光リアルな新奇なビュー合成を生成するための最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:38:54 GMT)
Towards Cybersickness Severity Classification from VR Gameplay Videos Using Transfer Learning and Temporal Modeling [9.5] 運動障害に似た症状を特徴とするサイバーシックネスは、仮想現実(VR)の普及を妨げ続けている
本研究では、画像Netデータセット上で事前学習したInceptionV3モデルを用いて、転送学習を利用してVRゲームプレイビデオから高精細な視覚特徴を抽出する。
本手法は,映像データの時系列特性を効果的に活用し,サイバーシック度重大度に対する68.4%の分類精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:10:05 GMT)
Extreme Capacities in Generalized Direct Sum Channels [9.4] 一般化直和チャネル(GDS)を構築し、クラウス作用素の直和構造を通じて従来の直和チャネルを拡張した。
この構成はGDSフレームワークの基礎を形成し、量子容量のシングルレター式を持つチャネルのクラスを包含し、その他は顕著な容量特性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:25:18 GMT)
Unlocking LLM Safeguards for Low-Resource Languages via Reasoning and Alignment with Minimal Training Data [9.3] 本稿では、推論による説明可能性を高め、アライメントによる言語間の知識伝達を促進する新しい推論に基づく多言語セーフガードを提案する。
トレーニングサンプルはわずか1,000で,6言語にまたがる3つのデータセットに対して優れた性能を示し,さらに多くのデータで訓練された大規模モデルよりも優れた性能を示し,高い解釈性と一般化能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:05:56 GMT)
Data-driven simulator of multi-animal behavior with unknown dynamics via offline and online reinforcement learning [8.8] 生物学における現実的なマルチアニマルシミュレーションの重要な課題は、未知の現実世界の遷移モデルとそのシミュレーションモデルの間のギャップを埋めることである。
深層強化学習と対実シミュレーションに基づくマルチ動物行動のためのデータ駆動シミュレータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:08:26 GMT)
Robust Causal Discovery in Real-World Time Series with Power-Laws [8.5] 因果発見 (Causal Discovery, CD) は時系列における因果関係を探究するために提案されている。
CDアルゴリズムは、しばしばノイズに対する高い感度を示し、実際のデータに適用した場合、因果推論を誤解させる結果となる。
我々は、真の因果信号を増幅するパワー-法則スペクトル特徴の抽出に基づいて、ロバストなCD法を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 11:09:29 GMT)
Digital Twin-enabled Multi-generation Control Co-Design with Deep Reinforcement Learning [8.5] Control Co-Design (CCD)は、物理的および制御システム設計を統合し、動的および自律的なシステムの性能を改善する。
本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)を統合したDT対応CCDフレームワークについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:46:05 GMT)
A Distance Measure for Random Permutation Set: From the Layer-2 Belief Structure Perspective [8.4] 置換質量関数間の距離を測定することはランダム置換集合論(RPST)における重要な研究課題である
本稿では、ランダム有限集合(RFS)と移動可能な信念モデル(TBM)の2つの異なる視点から、RPS間の距離を詳細に分析する。
RPSの層2層構造解釈を採用することで、RPSTをTBMの洗練とみなす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:29:23 GMT)
NeuroSwift: A Lightweight Cross-Subject Framework for fMRI Visual Reconstruction of Complex Scenes [8.3] 視覚刺激のクロスオブジェクト再構成は依然として困難であり、計算的に要求される。
我々は,低レベル機能のためのAutoKLとセマンティクスのためのCLIPという,アダプタを拡散を介して統合するNeuroSwiftを提案する。
クロスオブジェクトの一般化では、ある被験者に事前トレーニングを行い、新しい被験者のパラメータの17%だけを微調整し、他の構成要素を凍結する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:24:08 GMT)
HYPERDOA: Robust and Efficient DoA Estimation using Hyperdimensional Computing [8.3] 超次元コンピューティング(HDC)を利用した新しい推定器であるHYPERDOAを紹介する。
低SNR、コヒーレントソースシナリオにおける最先端手法よりも35.39%高い精度を達成する。
また、組み込みNVIDIA Jetson Xavier NXプラットフォーム上の競合する神経ベースラインよりも93%少ないエネルギーを消費する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:42:01 GMT)
LightSAE: Parameter-Efficient and Heterogeneity-Aware Embedding for IoT Multivariate Time Series Forecasting [8.2] 我々は、共有ベースコンポーネントへの埋め込みを分解する共有補助埋め込み(SAE)フレームワークを導入する。
この分解では, 補助成分が低ランク, クラスタリング特性を示す傾向が観察された。
パラメータ効率のよい埋め込みモジュールであるLightSAEを設計し、これらの特性を低ランク因子化と共有ゲートコンポーネントプールを通じて操作する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:14:56 GMT)
High-Dimensional Learning Dynamics of Quantized Models with Straight-Through Estimator [7.8] 量子ニューラルネットワークトレーニングは、離散的で微分不可能な目的を最適化する。
ストレートスルー推定器(STE)は、サロゲート勾配によるバックプロパゲーションを可能にする。
理論的には、高次元極限において、STEダイナミクスは通常の決定論的微分方程式に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:43:46 GMT)
Traj-CoA: Patient Trajectory Modeling via Chain-of-Agents for Lung Cancer Risk Prediction [7.8] 大規模言語モデル(LLM)は、患者軌跡をモデル化するための一般化可能なアプローチを提供する。
患者軌道モデルのためのチェーン・オブ・エージェントを含むマルチエージェントシステムであるTraj-CoAを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:24:32 GMT)
Exploration-free Algorithms for Multi-group Mean Estimation [7.5] 提案手法は,複数グループにまたがる有限サンプリング予算を割り当てて,その平均を均一に正確に推定する多群平均推定の問題に対処する。
この設定における最適な割り当ては、$Theta(T)$ timesの順序ですべてのグループをサンプリングする必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 00:20:30 GMT)
Does Biomedical Training Lead to Better Medical Performance? [7.3] 大規模言語モデル(LLM)は、患者のケア、診断、管理プロセスに大きく貢献することが期待されている。
本研究では, バイオメディカルトレーニングが6つの実践的医療課題の文脈に及ぼす影響について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:10:45 GMT)
MSM-Seg: A Modality-and-Slice Memory Framework with Category-Agnostic Prompting for Multi-Modal Brain Tumor Segmentation [7.2] 多発性脳腫瘍の分節は臨床診断に重要である。
マルチモーダル脳腫瘍セグメンテーションのためのMSM-Segフレームワークを提案する。
本フレームワークは,多発モーダル転移とグリオーマ腫瘍の鑑別において,最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:08:16 GMT)
Predict Training Data Quality via Its Geometry in Metric Space [7.1] 本稿では,学習結果に重要な影響を与える訓練データにおける表現の豊かさと冗長性の排除を提案する。
これを調べるために,距離空間内のデータから位相的特徴を抽出するために,永続的ホモロジーを用いる。
この結果から,AIシステムを駆動するトレーニングデータを解析・拡張するための強力なツールとして,永続的ホモロジーが注目されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:59:28 GMT)
A Quantum Walk-Enabled Blockchain with Weighted Quantum Voting Consensus [7.0] この研究は、量子ウォークに基づく新しい量子ブロックチェーンフレームワークを提案する。
重み付き量子投票プロトコルに基づく量子コンセンサス機構を提案する。
既存の絡み合いに依存したアプローチと比較して、我々のフレームワークはより強固な安定性を実現し、ブロック整合性の簡易な検証を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:33:31 GMT)
Who Speaks Matters: Analysing the Influence of the Speaker's Ethnicity on Hate Classification [7.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ヘイトスピーチ検出を含むスケーラブルなコンテンツモデレーションに対して、有望な約束を提供する。
また、村落や方言に対して脆弱で偏見があることも知られている。
そのためには、ヘイトスピーチ検出などの高度なタスクを批判的に精査する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:25:32 GMT)
Anchor-based Maximum Discrepancy for Relative Similarity Testing [6.9] 相対的類似性テストは、分布 P または Q のどちらがアンカー分布 U に近いかを決定することを目的としている。
既存のカーネルベースのアプローチは、しばしば、手動で指定された代替仮説において、固定されたカーネルと相対的な類似性をテストする。
本稿では, (U, P) と (U, Q) の距離の相対的類似性を, 深いカーネル空間における (U, P) と (U, Q) の最大差として定義するアンカーベース最大差分(AMD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:03:49 GMT)
MFTCXplain: A Multilingual Benchmark Dataset for Evaluating the Moral Reasoning of LLMs through Multi-hop Hate Speech Explanation [6.5] MFT CXplainは、大規模言語モデルの道徳的推論を評価するためのベンチマークデータセットである。
ポルトガル語、イタリア語、ペルシア語、英語に3000のつぶやきがあり、二進的ヘイトスピーチラベル、道徳カテゴリー、テキストスパンレベルの合理性で注釈付けされている。
この結果から,道徳的推論タスクにおけるLLM出力と人間のアノテーションの相違が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 23:04:15 GMT)
DAGLFNet:Deep Attention-Guided Global-Local Feature Fusion for Pseudo-Image Point Cloud Segmentation [6.4] 点群から識別的特徴を抽出する擬似画像ベース表現法であるDAGLFNetを提案する。
この手法は高性能とリアルタイムの能力のバランスを保ち、LiDARベースのリアルタイムアプリケーションに大きな可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:35:03 GMT)
Self-Supervised Multi-Scale Transformer with Attention-Guided Fusion for Efficient Crack Detection [6.4] 本稿では,手動のアノテーションを使わずに,有効画素レベルのクラックセグメンテーションを実現する可能性について検討する。
完全に自己管理されたフレームワークであるCrack-Segmenterが開発され、3つの相補的なモジュールが統合されている。
Crack-Segmenterは、すべての主要なメトリクスで13の最先端の教師付きメソッドを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 00:25:33 GMT)
Layout-Independent License Plate Recognition via Integrated Vision and Language Models [6.3] 自動ナンバープレート認識(ALPR)のためのパターン認識フレームワークを提案する。
多様なプレートレイアウトを確実に運用し、現実の環境に挑戦するように設計されている。
実験により,最近のセグメンテーションフリーアプローチと比較して精度とロバスト性が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:25:21 GMT)
BioOSS: A Bio-Inspired Oscillatory State System with Spatio-Temporal Dynamics [6.3] BioOSSは、ニューラル処理に不可欠な波状伝播ダイナミクスをエミュレートするように設計されている。
このモデルは減衰と伝播速度のトレーニング可能なパラメータを組み込んでおり、タスク固有の時間構造への柔軟な適応を可能にしている。
合成タスクと実世界のタスクの両方でBioOSSを評価し、代替アーキテクチャと比較して優れた性能と高い解釈性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:12:33 GMT)
Learning-Augmented Streaming Algorithms for Correlation Clustering [6.1] 相関クラスタリングのためのストリーミングアルゴリズムについて検討する。
完全グラフと一般グラフの両方に関する問題に対して,初めて学習強化されたストリーミングアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:04:40 GMT)
Collaborative Text-to-Image Generation via Multi-Agent Reinforcement Learning and Semantic Fusion [6.0] マルチモーダルテキスト・ツー・イメージ生成は、セマンティックアライメントと専門レベルの詳細を維持することの難しさに制約されているままである。
本稿では,ドメイン固有化エージェントを2つの結合サブシステム内で協調するマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
エージェントは、意味的類似性、言語的視覚的品質、コンテンツ多様性のバランスをとる複合報酬関数の下で、PPO(Proximal Policy Optimization)を使用して訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:29:32 GMT)
FSFSplatter: Build Surface and Novel Views with Sparse-Views within 2min [5.8] 自由なスパース画像から再構成すると、オーバーフィッティングやオーバーフィッティングが制限されるため、表面が貧弱になることが多い。
自由スパース画像からの高速表面再構成のための新しいアプローチであるFSFSplatterを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:49:40 GMT)
On a Geometry of Interbrain Networks [5.6] 本稿では,社会交流における神経相互作用の動的再構成を検討するために,離散幾何学を活用することを提案する。
従来の同期手法とは異なり、ニューラルネットワークの進化的幾何学的構造を通じて脳間接続の変化を解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:20:20 GMT)
Adaptive Network Security Policies via Belief Aggregation and Rollout [5.6] 本稿では、スケーラブルで理論的保証を提供し、変更に迅速に適応するセキュリティポリシーの計算方法を提案する。
システムのモデルやシミュレータを仮定し、粒子フィルタリングによる信念推定、集約によるオフラインポリシー計算、ロールアウトによるオンラインポリシー適応の3つのコンポーネントで構成される。
本研究では,アグリゲーションの近似誤差を分析し,ロールアウトが特定の条件下でのポリシー変更に効率的に適応することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:29:37 GMT)
MCE: Towards a General Framework for Handling Missing Modalities under Imbalanced Missing Rates [5.6] マルチモーダル学習は多種多様なパターン認識アプリケーションにおいて大きな進歩を遂げている。
モダリティの欠如、特に不均衡な失業率で対処することは、依然として大きな課題です。
本稿では,これらの制約に対処するためのモダリティ・キャパシティ・エンハンスメント(MCE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:26:18 GMT)
Toxic Ink on Immutable Paper: Content Moderation for Ethereum Input Data Messages (IDMs) [5.5] Web3では、分散通信が重要なユースケースになりつつある。
IDMが広く普及するにつれて、鎖上に有毒なコンテンツが増えている。
IDMのための2つのモデレーションフレームワークを提案する: (i) BUILDERMOD, ビルダーがブロック構築中にセマンティックチェックを行う; (ii) USERMOD, ユーザが外部分類器からモデレーションを積極的に取得してトランザクションに埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:02:57 GMT)
PrediQL: Automated Testing of GraphQL APIs with LLMs [5.2] PrediQLは、API用の最初の検索拡張LLMガイダンスファザである。
セマンティックに有効で多様なクエリを生成する。
コンテキスト対応の脆弱性検出装置を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 01:49:45 GMT)
LLMEasyQuant: Scalable Quantization for Parallel and Distributed LLM Inference [5.2] textbfLLMEasyQuantは,大規模言語モデル(LLM)のためのシステム対応量子化フレームワークである。
単一ノードマルチGPU、マルチノード、エッジハードウェア上でのLLMの効率的な低ビット推論のために設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:37:39 GMT)
Efficient Graph Optimization via Distance-Aware Graph Representation Learning [5.2] 距離対応マルチホップメッセージパッシングと動的トポロジ改善を統合したグラフ最適化フレームワークである textbfDRTR を提案する。
DRTRは静的前処理と動的再サンプリングの両方を活用して、より深い構造的依存関係をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:57:05 GMT)
Machine Learning with Multitype Protected Attributes: Intersectional Fairness through Regularisation [5.2] いくつかの属性にまたがるフェアネスを狙う手法は、しばしばいわゆるフェアネス・ジェリーマンダー(fairness gerrymandering)を見落としている。
本稿では,モデル予測と保護属性の関係を緩和する距離共分散規則化フレームワークを提案する。
当社の枠組みは,CompASレシビズムデータセットと大規模自動車保険請求データセットに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:44:46 GMT)
Error thresholds of toric codes with transversal logical gates [5.2] 本稿では,2つのエラー拡散機構がフォールトトレラント量子計算のしきい値に与える影響を定量化する。
tCNOTゲートは、最適ビットフリップエラー閾値を$p80$に下げ、トーリックコードメモリ閾値から$26%値下げすることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 22:57:00 GMT)
R2T: Rule-Encoded Loss Functions for Low-Resource Sequence Tagging [5.1] Rule-to-Tag(R2T)は、多層的な言語ルールシステムを直接ニューラルネットワークのトレーニング目標に統合するハイブリッドアプローチである。
R2Tの新規性は適応的損失関数(adaptive loss function)にある。
Zarma part-of-speech (POS) タグ付けの実験により、R2T-BiLSTMモデルはラベルなしのテキストでのみ訓練され、98.2%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:07:05 GMT)
SuperEx: Enhancing Indoor Mapping and Exploration using Non-Line-of-Sight Perception [4.9] 本研究では,ロボット探査に非視線センシング(NLOS)を導入している。
我々は、隠れた物体の存在をエンコードする飛行時間ヒストグラムをキャプチャする単一光子LiDARを利用する。
我々は,NLOSセンシングを直接地図探索ループに統合するフレームワークであるSuperExを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:52:20 GMT)
HiligayNER: A Baseline Named Entity Recognition Model for Hiligaynon [4.7] 本研究は,Hiligaynon における Named Entity Recognition タスクのベースラインモデルである HiligayNER を紹介する。
HiligayNERを構築するために使用されるデータセットには、公開されているニュース記事、ソーシャルメディア投稿、文学テキストから収集された8000以上の注釈付き文が含まれている。
評価結果は高い性能を示し、どちらのモデルもエンティティタイプで80%以上の精度、リコール、F1スコアを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:34:22 GMT)
Aegis: A Correlation-Based Data Masking Advisor for Data Sharing Ecosystems [4.6] AEGISは、機械学習データセットの最適なマスキング設定を特定するためのフレームワークである。
本研究では,マスキング前後の特徴ラベル相関の変化に基づいて,予測ユーティリティの偏差を最小限に抑えるユーティリティを提案する。
実世界のデータセットを実験的に評価した結果,AEGISは最適マスキング構成を桁違いに高速に識別できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 21:16:43 GMT)
Can Large Language Models Serve as Data Analysts? A Multi-Agent Assisted Approach for Qualitative Data Analysis [4.5] 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア工学(SE)における人間とロボットの協調を可能にする
本研究では,人間の意思決定支援をAIと相乗化して,さまざまな定性的データ分析手法を自動化するLLMベースのマルチエージェントシステムの設計と開発を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:05:49 GMT)
Fake News in Social Networks [4.5] ソーシャルネットワークにおける偽ニュースをモデリングするための新しい手法として,マルチエージェント強化学習を提案する。
高度につながりのある人々を標的にすれば、偽ニュース攻撃がより効果的であることがわかりました。
フェイクニュースは、クラスタ化されたネットワークよりもバランスの取れたネットワークではあまり広まらなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:21:43 GMT)
Oscillator-qubit generalized quantum signal processing for vibronic models: a case study of uracil cation [4.4] 状態準備と時間進化を実装したハイブリッド発振器量子ビットプロセッサのコンパイラを提案する。
このコンパイラは、任意のボゾン位相ゲートを合成するために一般化量子信号処理(GQSP)を起動する。
我々は,無調波ビブロニックモデルによる正確なモデリングを必要とする標準系であるウラシルカチオンについて,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:13:57 GMT)
Integrating Large Language Models and Reinforcement Learning for Sentiment-Driven Quantitative Trading [4.3] 本研究では、感情分析に大規模な言語モデルFinGPTを利用する感情駆動量取引システムを開発した。
従来のルールベースアプローチと強化学習フレームワークの両方を用いて,感情と技術信号を統合する戦略の性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:49:39 GMT)
Lossless Postselected Quantum Metrology with Quasi-pure Mixed States [4.3] 擬似純粋構造は古典的なアンシラとの相関だけで普遍的に設計できることを示す。
本研究は,ポストセレクション手法をデコヒーレンスのあるシナリオに拡張し,量子情報幾何学における基礎的問題に対する新たな視点を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:46:00 GMT)
PDE-Transformer: A Continuous Dynamical Systems Approach to Sequence Modeling [4.2] 連続反応拡散系の数値離散化としてトランスフォーマーの前方通過をキャストするシーケンスモデリングパラダイムであるPDE-Transformerを提案する。
この枠組みでは、非局所積分項が自己アテンションをモデル化する偏微分方程式の下でトークン埋め込みが進化する。
線形時間複雑性を持つ特徴空間の局所的滑らかさを強制する適応型PDE拡散層を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:32:47 GMT)
DISC-GAN: Disentangling Style and Content for Cluster-Specific Synthetic Underwater Image Generation [4.0] 本研究では, 水中画像合成のためのクラスタ固有のトレーニング戦略とスタイル・コンテント・アンタングルを統合した新しいフレームワーク, Disentangled Style-Content GAN (DISC-GAN) を提案する。
提案手法は,写真構造類似度指数(SSIM)0.9012,平均ピーク信号雑音比(PSNR)32.5118dB,Frechet Inception Distance(FID)13.3728である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:56:20 GMT)
When Less Is More: Binary Feedback Can Outperform Ordinal Comparisons in Ranking Recovery [4.0] 関係のない順序対比較をモデル化するための一般的なパラメトリック・フレームワークを提案する。
順序データの双対化はランキング回復の精度を著しく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:42:41 GMT)
From Detection to Mitigation: Addressing Bias in Deep Learning Models for Chest X-Ray Diagnosis [3.9] 胸部X線で診断を行う際に,性別,年齢,人種による格差を対象とする包括的バイアス検出・緩和フレームワークを提案する。
我々は,CNNの最終層をeXtreme Gradient Boosting分類器に置き換えることで,全体の予測性能を維持したり改善したりしながら,サブグループの公平性を向上させることを示す。
さらに,この軽量なアダプタトレーニング手法と,対角訓練,再重み付け,データ強化,アクティブラーニングなどの従来のフルモデル学習バイアス軽減手法を比較し,本手法が計算コストのごく一部で競争力あるいは優れたバイアス低減を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 22:20:08 GMT)
Deep semi-supervised approach based on consistency regularization and similarity learning for weeds classification [3.9] 雑草の識別は、作物との共通性や種別の違いに関連する多様性のため、難しい問題である。
ディープラーニングベースの手法を十分に活用するには、大きな完全な注釈付きデータセットが必要である。
整合性正規化と類似性学習を組み合わせた深層半教師付きアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:45:53 GMT)
SubData: Bridging Heterogeneous Datasets to Enable Theory-Driven Evaluation of Political and Demographic Perspectives in LLMs [3.8] 大規模言語モデル(LLM)は、多様な人間の視点に合わせることができる。
下流タスク(例えばヘイトスピーチ検出)におけるこのアライメントを評価することは、研究全体にわたる一貫性のないデータセットを使用することにより、依然として困難である。
異種データセットの標準化のために設計されたオープンソースのPythonライブラリであるSubDataを導入し、LLMの視点アライメントを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 23:38:59 GMT)
ParsVoice: A Large-Scale Multi-Speaker Persian Speech Corpus for Text-to-Speech Synthesis [3.8] 既存のペルシア語のデータセットは、典型的には英語のデータセットよりも小さい。
ParsVoice はペルシャ語で最大の音声コーパスで、特に音声による音声合成のために設計された。
パイプラインは2,000のオーディオブックを処理し、3,526時間のクリーン音声を生成する。
ParsVoiceは、主要な英語コーパスに匹敵する話者の多様性とオーディオ品質を提供する、ペルシア語音声データセット最大である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:33:11 GMT)
Designing ReLU Generative Networks to Enumerate Trees with a Given Tree Edit Distance [3.7] 我々は,木編集距離に関して,所定の木に類似した木を生産できる生成ネットワークの存在と構築を確立する。
ネットワークは、指定されたツリー編集距離内で有効な木を全て生成した。
これらの知見は、コンパクトな生成モデルの構築と、正確かつ有効な木構造データ生成のための新しい方向を開くための理論的基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:07:49 GMT)
Therapeutic AI and the Hidden Risks of Over-Disclosure: An Embedded AI-Literacy Framework for Mental Health Privacy [3.6] 大規模言語モデル(LLM)は、メンタルヘルスの文脈においてますます多くデプロイされている。
LLMには、どの情報が収集され、どのように処理され、どのように保存され、再利用されるかという明確な構造がない。
本稿では,人工知能(AI)のリテラシー介入をメンタルヘルスの会話システムに直接組み込む枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:50:06 GMT)
AI-Agents for Culturally Diverse Online Higher Education Environments [3.5] この章は、既存の研究をレビューし、文化的に認識されたAIエージェントの使用を提案する。
ジェネレーティブAI(GAI)は、これらの文化的に認識されているAIエージェントが教育上の課題に対処する可能性を増幅することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:42:09 GMT)
Logistic-Gated Operators Enable Auditable Unit-Aware Thresholds in Symbolic Regression [3.3] ロジスティックゲート演算子(LGO)は、学習可能な位置と急勾配を持つ可変ゲートである。
主にスムーズな作業では、ゲートは刈り取られ、パシモニーを保存する。
結果は、明確な単位認識しきい値を持つコンパクトな記号方程式であり、臨床アンカーに対して監査することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:10:02 GMT)
How Students Use Generative AI for Software Testing: An Observational Study [3.2] 本研究では、初心者ソフトウェア開発者がエンジニアリングユニットテストのために生成AIとどのように相互作用するかを検討する。
我々は,テストアイデアとテスト実装が生成AIに由来するか,参加者によって定義された4つのインタラクション戦略を特定した。
学生は、時間節約、認知負荷の低減、テスト思考のサポートなどの利点を報告したが、信頼の低下、テスト品質の懸念、所有権の欠如といった欠点も指摘した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 11:31:41 GMT)
A Trace-based Approach for Code Safety Analysis [3.2] Rustは、未定義の動作を許可するメモリセーフなプログラミング言語である。
本稿では、安全でないコードと未定義の振る舞いを理解するための体系的な枠組みを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 02:11:38 GMT)
Quantum NLP models on Natural Language Inference [3.1] 量子自然言語処理(QNLP)は、セマンティックモデリングに対する新しいアプローチを提供する。
本稿では,自然言語推論(NLI)におけるQNLPモデルの適用について検討する。
文ペアのためのパラメータ化量子回路を構築し、意味的関連性と推論の分類の両方を訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:27:26 GMT)
VOLTAGE: A Versatile Contrastive Learning based OCR Methodology for ultra low-resource scripts through Auto Glyph Feature Extraction [3.0] ユネスコは世界中で話されている7000言語のうち2500言語を絶滅危惧種に分類している。
低資源言語は絶滅のリスクが高い。
低リソース言語に対する教師なし光学文字認識(OCR)手法の欠如は、そのデジタル包摂を妨げている理由の1つである。
我々は,クラスタベースのラベリングに自動グリフ機能レコメンデーションを活用する,対照的な学習ベースのOCR手法VOLTAGEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:47:41 GMT)
NIM: Neuro-symbolic Ideographic Metalanguage for Inclusive Communication [3.0] 学術的・言語的・文化的境界を超越した,新しい普遍的イデオロギー的メタ言語を導入する。
私たちの制度は、公的教育に制限のある未熟な人口に効果的に役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:43:43 GMT)
Noise Injection Systemically Degrades Large Language Model Safety Guardrails [3.0] 大規模言語モデル(LLM)の安全ガードレールは有害な出力を防ぐ重要な要素である。
本稿では,モデルアクティベーションにノイズを系統的に注入することにより,LLMの安全性向上のロバスト性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:22:06 GMT)
Clustering by Nonparametric Smoothing [2.7] クラスタリング問題の新たな定式化は、タスクを推定問題として表現するものである。
提案手法は、任意の明示的なモデリング仮定を回避し、非パラメトリックな平滑化の柔軟な推定ポテンシャルを利用する。
提案手法の強い性能を示すために,公開データセットの大規模なコレクションに関する実験が用いられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:47:23 GMT)
MRS-YOLO Railroad Transmission Line Foreign Object Detection Based on Improved YOLO11 and Channel Pruning [2.7] YOLO11に基づく改良アルゴリズム MRS-YOLOを提案する。
MRS-YOLOアルゴリズムのmAP50とmAP50:95はそれぞれ94.8%と86.4%に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 11:38:09 GMT)
Quantum Integration Networks for Efficient Monte Carlo in High-Energy Physics [2.5] 量子回路はより少ないパラメータでリッチな表現性を達成することができる。
サンプリング戦略と損失関数が textbfQuantum Integration Network (QuInt-Net) 内の統合効率に与える影響について検討する。
その結果、高エネルギー物理学への応用のためのQuInt-Netsの最適化に関する新たな知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:48:19 GMT)
Limits of Emergent Reasoning of Large Language Models in Agentic Frameworks for Deterministic Games [2.4] 大規模推論モデル(LRM)は、特定の難易度しきい値を超えたパズルの解法の性能の低下を経験する。
本研究では,ハノイ問題タワーの環境インタフェースを備えた大規模言語モデル(LLM)を提案する。
環境インターフェースへのアクセスが性能の低下を遅らせたり、根絶したりしないことを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 23:48:16 GMT)
The Hidden DNA of LLM-Generated JavaScript: Structural Patterns Enable High-Accuracy Authorship Attribution [2.3] 大規模言語モデルによって生成されたJavaScriptコードが、どのモデルで生成されたかを明らかにすることができるかどうかについて、最初の大規模研究を行った。
それぞれのLLMが、同じファミリーやパラメータサイズに属するモデルであっても、独自のスタイル的シグネチャを残していることを示す。
LLM-NodeJSは、20の大規模言語モデルから5万のNode.jsバックエンドプログラムのデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:51:03 GMT)
Culturally transmitted color categories in LLMs reflect a learning bias toward efficient compression [2.3] 我々は、分類の認知理論の鍵となるテストベッドとして色領域に焦点を当てる。
我々は英語のカラーネーム研究を行い、ジェミニは英語母語話者の命名パターンとよく一致していることを示した。
大言語モデルにおける擬似色命名システムの文化的進化をシミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:33:56 GMT)
CrosGrpsABS: Cross-Attention over Syntactic and Semantic Graphs for Aspect-Based Sentiment Analysis in a Low-Resource Language [2.3] Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) は自然言語処理の基本的なタスクであり、テキストで表現された意見に対するきめ細かい洞察を提供する。
本研究は,構文グラフとセマンティックグラフ間の双方向の相互アテンションを活用し,アスペクトレベルの感情分類を強化する新しいハイブリッドフレームワークであるCrosGrpsABSを提案する。
低リソースのBengali ABSAデータセットと高リソースのSemEval 2014 Task 4データセットでCrosGrpsABSを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:42:46 GMT)
Uncovering Anomalous Events for Marine Environmental Monitoring via Visual Anomaly Detection [2.3] 水中視覚異常検出(VAD)のための最初のマルチアノテータベンチマークデータセットであるAURAを紹介する。
2つの海洋シーンにわたる4つのVADモデルを評価し、意味のあるビデオセグメントを抽出するための堅牢なフレーム選択戦略の重要性を示した。
本研究は,ソフトラベルとコンセンサスラベルの価値を強調し,科学的探索とスケーラブルな生物多様性モニタリングを支援するための実践的アプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:39:34 GMT)
When Openness Fails: Lessons from System Safety for Assessing Openness in AI [2.2] システムの安全性から学んだ5つの教訓に適応し、システムレベルでオープン性を評価する方法についてガイダンスを提供します。
民主化や自治といったオープン性の意図された効果が実現されるかどうかを評価するためには、より包括的なアプローチが必要です。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:08:00 GMT)
Understanding Self-supervised Contrastive Learning through Supervised Objectives [2.0] 我々は,自己教師付き表現学習を,教師付き表現学習目標に対する近似として定式化する。
我々の導出は、自然にプロトタイプ表現バイアスとバランスの取れた対照的な損失の概念を導入します。
正対相互作用と負対相互作用のバランス効果を実証的に検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:43:03 GMT)
SS-DPPN: A self-supervised dual-path foundation model for the generalizable cardiac audio representation [2.0] Self-Supervised Dual-Path Prototypeal Network (SS-DPPN)は、心臓のオーディオ表現とラベルなしデータからの分類のための基礎モデルである。
SS-DPPNは4つの心臓オーディオベンチマー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） (Sun, 12 Oct 2025 17:43:57 GMT)
GPS Spoofing Attack Detection in Autonomous Vehicles Using Adaptive DBSCAN [1.9] 本研究では、動的に調整された密度に基づくノイズ付きアプリケーションの空間クラスタリング(DBSCAN)アルゴリズムを用いた適応検出手法を提案する。
修正されたアルゴリズムは、ターンバイターン、ストップ、オーバーシュート、および複数の小さなバイアス付きスパイ攻撃を効果的に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:06:44 GMT)
Proficiency-Aware Adaptation and Data Augmentation for Robust L2 ASR [1.9] 汎用的なASRは、L2学習者のような非定型話者に対して、バイアスを強化し、教育やアクセシビリティにおける使用を制限する。
我々は,WERの微調整によって平均的なWERが減少するが,同時に格差を拡大し,低レベルの学習者に不均等なダメージを与えることを示す。
本研究では,習熟度の高いマルチタスク学習,習熟度分類を併用したASRの最適化,および(ii)目標拡張を提案し,低習熟度音声に対するスペクトログラムマスキングを適用して不均衡に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:20:58 GMT)
MedCoAct: Confidence-Aware Multi-Agent Collaboration for Complete Clinical Decision [1.9] 既存の医療AIシステムは、臨床チームで見られるクロスバリデーションや知識の統合なしに、タスクを独立して処理する。
MedCoActは,専門医と薬剤師の連携によって臨床協力をシミュレートする,信頼性に配慮したマルチエージェントフレームワークである。
その結果,MedCoActの診断精度は67.58%,薬剤推奨精度は67.58%であり,それぞれ7.04%,7.08%を上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:52:31 GMT)
Neurosymbolic Association Rule Mining from Tabular Data [1.8] アソシエーションルールマイニング(アソシエーションルールマイニング、アソシエーションルールマイニング)は、論理ルールの形式でデータ特徴間のパターンをマイニングするタスクである。
Aerial+は、データのニューラル表現を生成し、特徴間の関連をキャプチャする、新しいニューロシンボリックARMメソッドである。
モデルの再構成機構を利用して、このニューラル表現からルールを抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 11:04:14 GMT)
Adaptive Selection of Symbolic Languages for Improving LLM Logical Reasoning [1.8] 本稿では、異なるNL論理的推論問題と翻訳のための最適なSL形式とが一致することを主張し、検証する。
本稿では,翻訳前の各問題に対して最適なSLを適応的に選択することで,大規模言語モデルの論理的推論性能を向上させる手法を提案する。
提案手法は96%の精度を達成し,一階述語論理翻訳の2番目に高い精度に比べて25%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:04:01 GMT)
You're Not Gonna Believe This: A Computational Analysis of Factual Appeals and Sourcing in Partisan News [1.7] 本稿では,CNNとFox Newsの大規模比較を通じて,事実報告の背景にある戦略を分析する。
CNNの報告には、より事実的な声明が含まれており、外部の情報源でそれらを裏付ける可能性が高くなる。
アウトレットはまた、大きく異なるソーシングパターンも示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:30:39 GMT)
FactAppeal: Identifying Epistemic Factual Appeals in News Media [1.7] 疫学的上訴の特定は、事実が外部の資料や証拠によって固定されているかどうかを特定する。
本稿では,3,226の英語ニュース文を手動で注釈付けしたデータセットであるFactAppealを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:14:54 GMT)
xTrace: A Facial Expressive Behaviour Analysis Tool for Continuous Affect Recognition [1.7] 顔ビデオで表現力のある振る舞いを認識することは、Affective Computingにおける長年の課題である。
本稿では,自然主義的顔表現行動分析システム構築における2つの課題について論じる。
xTraceは、顔表現行動分析のための堅牢なツールである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 11:14:17 GMT)
Exposing the Vulnerability of Decentralized Learning to Membership Inference Attacks Through the Lens of Graph Mixing [1.6] MIAの脆弱性は各ノードが行う局所モデル混合戦略と大きく相関していることを示す。
また、他のプライバシー保護技術と組み合わせることで、混合特性の強化が極めて有益であることを実証的に示す。
本稿は,MIAに脆弱性を設計することで脆弱性を減らす分散型学習システムを考案した際の教訓をまとめたものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:07:49 GMT)
When or What? Understanding Consumer Engagement on Digital Platforms [1.6] 本研究はTEDトークの大規模コーパスに潜在ディリクレ割当モデルを適用した。
クリエーターのテーマ的供給とオーディエンスで表される需要を比較することで、生産者と消費者の嗜好の永続的なミスマッチを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:53:57 GMT)
Reverse Supervision at Scale: Exponential Search Meets the Economics of Annotation [1.6] 我々は、小さなラベル付き集合(A)上の誤りを最小限に抑えるために、大きなラベル付き集合(B)のラベル付けを検索する戦略を分析する。
結果として生じる複雑性は、大きな定数スピードアップの下でも指数関数的のままである。
実際には、マシンラーニングパイプラインには、初期的な人間によるコントリビューションが依然として必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:45:50 GMT)
Knowing Unknowns in an Age of Information Overload [1.5] 不完全な情報消費の問題は、デジタルプラットフォーム上の明確にランク付けされた情報の性質に起因している。
本稿では,情報の完全性を定量化する革新的な指標を提案する。
インターネットを閲覧する際の情報の完全性に対する意識が事実情報の抵抗を減少させるという因果的証拠を見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 02:31:33 GMT)
HebID: Detecting Social Identities in Hebrew-language Political Text [1.4] 我々は,ソーシャルアイデンティティ検出のための最初の多ラベルヘブライ語コーパスであるHebIDを紹介する。
マルチラベルおよびシングルラベルエンコーダを2B-9Bパラメータ生成型LLMとともにベンチマークし,ヘブライ語で調整したLLMが最良の結果をもたらすことを示した。
我々は、全国の公的な調査からアイデンティティの選択を利用し、エリートな談話で描かれたアイデンティティと一般のアイデンティティの優先順位の比較を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:44:47 GMT)
One-Query Quantum Algorithms for the Index-$q$ Hidden Subgroup Problem [1.4] ベルンシュタイン・ヴァジラニ問題(Bernstein-Vazirani problem)は、隠れ部分群問題(HSP)の例である。
インデックス-$q$ HSP: 隠された部分群 $H le G$ がインデックス 1$ または $q$ を持つかどうかを判定し、可能であれば$H$ を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:42:50 GMT)
LinearizeLLM: An Agent-Based Framework for LLM-Driven Exact Linear Reformulation of Nonlinear Optimization Problems [1.4] 非線形最適化問題の修正は、主に手作業と専門性に重点を置いている。
textitLinearizeLLMはエージェントベースのフレームワークで、LLM(Large Language Models)を活用してこの問題を解決する。
このフレームワークは、各非線形パターンを、その非線形パターンに対して正確な線形改質を導出するように明示的に指示されたテキスト整形剤に割り当てる。
次にエージェントがコーディネートして、元の問題に匹敵するソルバ対応線形モデルを組み立てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:43:21 GMT)
Trustworthy Retrosynthesis: Eliminating Hallucinations with a Diverse Ensemble of Reaction Scorers [1.4] RetroTrim(レトロトリム)は、薬物様標的の非感覚的計画を回避するレトロシンセサイザーシステムである。
フィールドの一般的なベースラインに比べれば,本システムは幻覚反応の除去に成功している唯一の方法ではない。
評価戦略は,ラベル付きレトロシンセティック中間体のデータセット上で解析することにより,異なる種類の幻覚を捉えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:56:34 GMT)
Montsalvat: Partitioning Java Applications to Minimize the TCB in Intel SGX [1.2] Montsalvatは、セキュアなエンクレーブを意図したJavaアプリケーションに対して、実用的で直感的なアノテーションベースのパーティショニングアプローチを提供するツールである。
私たちはGraalVMのネイティブイメージでMontsalvatを実装しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:17:11 GMT)
Explainable Deep Neural Network for Multimodal ECG Signals: Intermediate vs Late Fusion [1.1] マルチモーダルディープニューラルネットワーク(MDNN)は、多様なデータドメインを統合する能力を持ち、堅牢で正確な予測のための有望なソリューションを提供する。
本研究は、ECG信号を用いた中間核融合戦略と後期核融合戦略の比較効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:15:07 GMT)
ASC analyzer: A Python package for measuring argument structure construction usage in English texts [1.0] 本稿では,このギャップに対処するように設計されたPythonパッケージであるASCアナライザを紹介する。
アナライザは自動的にASCをタグ付けし、多様性、比率、頻度、およびASC-バーブレムマ結合強度をキャプチャする50の指標を算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 00:45:18 GMT)
Missing Data Multiple Imputation for Tabular Q-Learning in Online RL [1.0] オンライン強化学習における欠落データは、オフラインポリシー学習における欠落データと比較すると、課題となる。
各段階でインプットし行動する必要があることは、安定したインプットモデルを生成するのに十分なデータが存在するまで、インプットをオフにすることはできないことを意味する。
本稿では,完全なオンライン計算アンサンブルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:16:36 GMT)
Large Language Models are overconfident and amplify human bias [1.0] 我々は,大規模言語モデル(LLM)が最も広く普及している人間のバイアスの1つ、過信を継承するかどうかを評価する。
私たちが研究している5つのLCMは、すべて過信であり、答えが20%から60%の間正しい確率を過信しています。
人間はより高度なLSMと同様の精度を持つが、過信ははるかに低い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:59:01 GMT)
A Hybrid Machine Learning Approach for Synthetic Data Generation with Post Hoc Calibration for Clinical Tabular Datasets [1.0] 医療研究と開発は、データ不足と厳格なプライバシー規制のために重大な障害に直面している。
患者プライバシを保護しながら、実際のデータ統計をエミュレートする人工データセットを作成します。
このスケーラブルでプライバシ保護のアプローチは、最先端の手法と一致し、医療における共同配布の忠実性のための新しいベンチマークを設定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:23:43 GMT)
Population-Coded Spiking Neural Networks for High-Dimensional Robotic Control [1.0] 本稿では,集団符号化スパイキングニューラルネットワーク(SNN)と深層強化学習(DRL)を組み合わせた新しい枠組みを提案する。
我々は,従来のニューラルネットワーク(ANN)と比較して最大96.10%の省エネを実現し,比較制御性能を維持した。
これらの結果は、資源制約されたアプリケーションにおけるエネルギー効率、高性能なロボット制御のための有望なソリューションとして、人口コード付きSNNを位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:27:25 GMT)
Post-Quantum Cryptography and Quantum-Safe Security: A Comprehensive Survey [0.9] NISTがML-KEM、ML-DSA、SLH-DSAの標準を確定するにつれ、ポスト量子暗号(PQC)は評価からデプロイメントへと移行しつつある。
この調査は、基礎から実践までの空間をマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 04:00:01 GMT)
Equity-Aware Geospatial AI for Forecasting Demand-Driven Hospital Locations in Germany [0.9] 本稿では,2030年までのドイツにおける需要予測と適切な病院計画のための統合的枠組みであるEA-GeoAIについて述べる。
我々は、地域レベルの人口動態、高齢化人口密度、インフラバランスを統一的平等指数にまとめる。
解釈可能なエージェントAIがベッドを割り当て、予算や旅行時間の制約の下で不要な必要性を最小限に抑えるために新しい施設を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:51:28 GMT)
PruneGCRN: Minimizing and explaining spatio-temporal problems through node pruning [0.9] グラフ学習プロセスからノードを除去できる最適化プルーニング機構を統合したモデルを提案する。
トレーニング中、モデルは最も関連するノードのサブセットを検索し、問題の最も重要な要素を取得する。
実験により,本手法は,グラフのサイズが小さくなるにつれて,より多くの情報を保持することができることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:40:22 GMT)
An Empirical Study of Python Library Migration Using Large Language Models [0.8] 大規模言語モデル(LLM)は、コードの生成と変換だけでなく、類似したコードを見つけるのにも有効である。
我々はPyMigBench上でLLama 3.1, GPT-4o mini, GPT-4oの3つのLCMを評価し, 実世界のライブラリマイグレーション321を移行した。
LLama 3.1、GPT-4o mini、GPT-4oのマイグレーションは、開発者のマイグレーションでパスされたテストと同じテストをパスする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:08:34 GMT)
Automatic Piecewise Linear Regression for Predicting Student Learning Satisfaction [0.7] 本研究は,強化と解釈可能性を組み合わせた自動一方向線形回帰モデルが,学習満足度を予測するのに最適であることを示す。
学生の時間管理と集中力, クラスメートへの有益感, オフラインコースへの参加は, 学習満足度に最も有意な影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:48:50 GMT)
Uniformity Bias in Ground-State Sampling Induced by Replica Alignment in Quantum Monte Carlo for Quantum Annealing [0.7] 量子モンテカルロ(QMC)は量子システムをシミュレートするために広く使われている。
QMCは,QAの偏り分布とは異なり,均一な基底状態の確率を生成することを示す。
このバイアスは、ケーク構成のエネルギー的抑制とエントロピー的還元によって引き起こされるレプリカアライメントに由来する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:23:12 GMT)
Multimodal Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models for Medical VQA [0.6] MedVQA (Medicical Visual Question Answering) は、医療画像上の自然言語クエリーを、臨床的な意思決定と患者医療を支援する。
本稿では,汎用的な命令調整型大規模言語モデルと検索拡張生成(RAG)フレームワークを用いたMasonNLPシステムを提案する。
19チーム中3位、51チームが平均41.37%の成績を残した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:03:58 GMT)
Assessing Large Language Models for Structured Medical Order Extraction [0.6] MEDIQA-OE 2025の共有タスクは、拡張された会話の書き起こしから構造化された医療命令を抽出することに焦点を当てている。
合計105名の参加チームの中で5位にランクインしたメイソンの応募を提示する。
この数発構成はF1点平均37.76点を達成し、推理精度と精度が向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:56:10 GMT)
Is Implicit Knowledge Enough for LLMs? A RAG Approach for Tree-based Structures [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、文脈内の情報に基づいて応答を生成するのに適している。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、関連する文書を検索して、モデルのコンテキスト内学習を強化する。
本稿では,木構造からの知識を線形化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:52:43 GMT)
GLOFNet -- A Multimodal Dataset for GLOF Monitoring and Prediction [0.5] 氷河湖の流出洪水は珍しいが、高山地帯では破壊的な危険があるが、予測的な研究は断片化と不定形データによって妨げられている。
GLOFモニタリングと予測のためのマルチモーダルデータセットであるGLOFNetについて,カラコラムのシスパー氷河に着目した。
宇宙観測のためのSentinel-2マルチスペクトル画像、氷河キネマティックスのためのNASA ITS_LIVE速度生成物、20年以上にわたるMODISランドサーフェス温度記録の3つの補完的なソースを統合している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 11:03:47 GMT)
AGENTIQL: An Agent-Inspired Multi-Expert Framework for Text-to-SQL Generation [0.5] AgentIQLはエージェントにインスパイアされたフレームワークで、質問分解のための推論エージェント、サブクエリ生成のためのコーディングエージェント、列選択のための洗練ステップを組み合わせたものだ。
AgentIQLはSpiderベンチマークで評価され、Planner&Executorのマージ戦略を使用して14Bモデルで最大86.07%EXを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:35:05 GMT)
Deep Learning in Astrophysics [0.3] 深層学習は天文学の様々な視点を生み出し、このレビューを動機づける支持者と懐疑主義者の間で議論が続いている。
ニューラルネットワークが古典的な統計を補完し、現代のサーベイのためのデータ分析ツールキットを拡張する方法について検討する。
このレビューでは、ディープラーニングがアーキテクチャ設計を通じてドメイン知識をどのように組み入れているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:31:46 GMT)
Beating the standard quantum limit with single-photon-added coherent states [0.3] 標準量子極限(標準量子リミット、英: Standard quantum limit)またはショットノイズリミット(英: shot-noise limit)は、光の制約測定精度の量子ゆらぎをどのように定義するかである。
平均光子数$langle nrangle$のコヒーレント状態と通常の真空入力とを結合するマッハ・ツェンダー干渉計(MZI)を用いたベンチマーク実験において、位相不確実性のためのSQLはよく知られた$Deltavarphi_text = 1/langle nrangle$で与えられる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:18:06 GMT)
Dynamic Span Interaction and Graph-Aware Memory for Entity-Level Sentiment Classification [0.2] SpanEITは、エンティティレベルの感情分類のための新しいフレームワークである。
動的スパン相互作用とグラフ対応メモリ機構を統合し、強化されたエンティティ・センチメント・リレーショナル・モデリングを行う。
FSAD、BARU、IMDBデータセットの実験では、SpanEITは最先端のトランスフォーマーとハイブリッドベースラインの精度、F1スコアを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:55:12 GMT)
Automated discovery of high-dimensional multipartite entanglement with photons that never interacted [0.2] 空間的に分離されたネットワークノード間の量子絡み合いは、共通のソースからの光子の分布や絡み合い交換によって確立される。
異なるソースからの光子の放出源が区別できないパスの同一性は、代替ルートを提供することを示す。
この機構により,光子が相互作用しない遠隔ノード間の複雑な多部構造,高次元,論理的絡み合いが実現可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:14:48 GMT)
MSCloudCAM: Cross-Attention with Multi-Scale Context for Multispectral Cloud Segmentation [0.2] MSCloudCAMはマルチスペクトルとマルチセンサークラウドセグメンテーションに適したマルチスケールコンテキストネットワークを備えたクロスアテンションである。
我々のフレームワークは、Sentinel-2とLandsat-8のデータによるスペクトル豊かさを利用して、明空、薄い雲、厚い雲、雲の影の4つの意味カテゴリーを分類する。
MSCloudCAMは階層的特徴抽出のためのSwin Transformerのバックボーンと、拡張スケール認識学習のためのマルチスケールコンテキストモジュールASPPとPSPを組み合わせたものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:40:22 GMT)
Spinning into Quantum Geometry: Dirac and Wheeler-DeWitt Dynamics from Stochastic Helicity [0.1] ループ量子重力におけるスピンネットワークは、量子幾何学のキネマティックな図形を提供する。
本稿では,各スピンネットワークエッジがヘリシティ分解振幅を持つフレームワークを提案する。
量子進化と重力幾何学の両方が単一の枠組みの中に現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 23:00:29 GMT)
A Stochastic Differential Equation Framework for Multi-Objective LLM Interactions: Dynamical Systems Analysis with Code Generation Applications [0.1] 本稿では,反復型大言語モデル(LLM)相互作用における多目的最適化ダイナミクスをモデル化するための一般微分方程式フレームワークを提案する。
概念実証アプリケーションとして反復コード生成を用いた理論的枠組みを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:25:12 GMT)
Decision Oriented Technique (DOTechnique): Finding Model Validity Through Decision-Maker Context [0.1] 決定指向技術(DOTechnique)は、出力類似性ではなく、決定整合性に基づいてモデルの有効性を決定する新しい手法である。
代理モデルが高忠実度モデルに匹敵する決定を導くかどうかを評価することにより、DOTechniqueは有効領域の効率的な同定を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 20:28:14 GMT)
A Layered Intuition -- Method Model with Scope Extension for LLM Reasoning [0.1] 本稿では,概念をScope Extensionと統合した直観的メソッド階層モデルにまとめ,統合する。
直観に基づく思考は、素早い第一反応の答えを提供するが、方法に基づく思考は、質問と解決策を伝達可能な推論単位に分離する。
スコープ拡張は、垂直(解析のため)、水平(並列および一般化された問題)、そして初めて時間的および空間的拡張を含む適用性を広げるために適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:14:23 GMT)
VendiRL: A Framework for Self-Supervised Reinforcement Learning of Diversely Diverse Skills [0.0] 自己指導型強化学習(RL)において、重要な課題の1つは、未知の将来のタスクに備える多様なスキルセットを学ぶことである。
本稿では,多様なスキルセットを学習する統合フレームワークであるVendiRLを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:35:39 GMT)
VNJPTranslate: A comprehensive pipeline for Vietnamese-Japanese translation [0.0] VNJPTranslateは、Vi-Ja翻訳タスクに体系的に対処するために設計されたパイプラインである。
コーパス分析によって特定される挑戦的なセグメントに対して、Chain-of-specificallyプロンプトを備えた高度なLLMを使用して、ターゲットデータ拡張戦略を特徴とする。
我々は,実用的で高性能な翻訳システムを構築するために,効率的な微調整技術を採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:45:12 GMT)
Time domain braiding of anyons revealed through a nonequilibrium fluctuation dissipation theorem [0.0] 非平衡初期状態に対して有効である新しいゆらぎ散逸定理(FDT)を導出し、時間領域におけるエノンのブレイディングを印加する。
そこで本研究では,時間領域ブレイディングフェーズを決定するための補完手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:48:32 GMT)
The Irrational Machine: Neurosis and the Limits of Algorithmic Safety [0.0] 具体的AIにおいて神経症を特徴付けるための枠組みを提案する。
我々は,フリップフロップ,プランチャーン,パーセバーションループ,麻痺,過動などの繰り返しモーダルをカタログ化する。
本稿では, 遺伝子プログラミングに基づく破壊試験を提案し, 血圧とニューロシススコアを最大化するために世界と摂動を進化させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 22:22:17 GMT)
Sublogarithmic Distillation in all Prime Dimensions using Punctured Reed-Muller Codes [0.0] 解析的にトラクタブルな句読解法では,サブ対数的オーバーヘッドを達成するために必要なクォーディットの数は,$p$の増加とともに劇的に減少することがわかった。
我々はまた、最適な穿刺位置の小さな計算探索を行い、いくつかの興味深い三角符号を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 23:29:40 GMT)
Structured Spectral Graph Learning for Multi-label Abnormality Classification in 3D Chest CT Scans [0.0] 3次元胸部CTスキャンのマルチラベル分類は依然として重要な課題である。
3次元畳み込みニューラルネットワークに基づく既存の手法は、長距離依存を捉えるのに苦労する。
本稿では3次元CTボリュームを構造化グラフとして表現する新しいグラフベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:49:51 GMT)
Structure Over Signal: A Globalized Approach to Multi-relational GNNs for Stock Prediction [0.0] OmniGNNは、マクロ経済的ショックに対する注意に基づくマルチリレーショナル動的GNNである。
OmniGNNの中心は、グローバルインターミディエートとして機能するセクターノードであり、グラフを横断する急激な衝撃伝播を可能にする。
実験により、OmniGNNは、公開データセット上の既存のストック予測モデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:33:16 GMT)
Spectrally controlled dissipation in a target subsystem [0.0] アンシラ+ターゲット系に顕微鏡的ハミルトン時間進化を呈する。
スペクトル制御可能な散逸器の可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 01:19:37 GMT)
Software Defect Prediction using Autoencoder Transformer Model [0.0] AI-MLを使用した品質エンジニアリングアプローチでは、AI-MLを使用して、欠陥を予測してソフトウェア品質評価を強化する。
我々は、適応微分進化(ADE)に基づく量子変分オートエンコーダ変換(QVAET)モデル(ADE-QVAET)を開発する。
ADE-QVAETは、差分進化(DE)MLモデルと比較して、98.08%、92.45%、94.67%、98.12%の精度、精度、リコール、F1スコアを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 23:03:50 GMT)
Simulating Molecular Single Vibronic Level Fluorescence Spectra with ab initio Hagedorn Wavepacket Dynamics [0.0] 66次元高調波ポテンシャルエネルギー表面上でウェーブパレットダイナミクスを実行することにより,アントラセンのSVLスペクトルを計算する。
これまでに報告したシミュレーション結果を121ドルの単調な励起レベルと111ドルのオーバーラインレベルに再現するが、複数励起レベルからのSVLスペクトルを実験とよく一致させることも可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:42:33 GMT)
Simpliflow: A Lightweight Open-Source Framework for Rapid Creation and Deployment of Generative Agentic AI Workflows [0.0] 生成エージェントAIシステムは、複雑なマルチステップタスクを自動化するための強力なパラダイムとして登場しています。
これらのシステムを構築するための既存のフレームワークには、相当な複雑さ、急勾配の学習曲線、相当な定型コードが導入されている。
これは、これらの課題に対処するために設計された軽量でオープンソースのPythonフレームワークであるsimpliflowを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:02:50 GMT)
Sheared potentials and travelling nodes [0.0] 古典的な旋回点間の距離が一定であるようなせん断ポテンシャルが変形した場合、シュラー・オーディンガー方程式の固有値は変形に責任を持つポテンシャルパラメータに対して振動する。
このような振動は、原点を通る対応する固有関数のノードの通過と密接に関連していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 21:10:56 GMT)
Sarcasm Detection Using Deep Convolutional Neural Networks: A Modular Deep Learning Framework [0.0] サルカズム(英: Sarcasm)は、特にテキストにおいて、声調と体語が欠落している、ニュアンスでしばしば誤解されるコミュニケーション形式である。
本稿では,深い畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)とBERTのような文脈モデルを利用して,言語的・感情的・文脈的手がかりを解析する,サルカズム検出のためのモジュール型ディープラーニングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:02:50 GMT)
Safeguarding Efficacy in Large Language Models: Evaluating Resistance to Human-Written and Algorithmic Adversarial Prompts [0.0] 本稿では,敵対的攻撃ベクトルに対する大規模言語モデル(LLM)の体系的セキュリティ評価について述べる。
我々はPhi-2, Llama-2-7B-Chat, GPT-3.5-Turbo, GPT-4の4つの異なる攻撃カテゴリ(人書きプロンプト, AutoDAN, Greedy Coordinate Gradient (GCG), Tree-of-Attacks-with-pruning (TAP))を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 21:48:34 GMT)
Resonance fluorescence in surface plasmon emission in the vicinity of 2D graphene sheet [0.0] グラフェン伝導度に依存する放射SP場とスペクトル関数の式を導出する。
スペクトルおよび2次コヒーレンス関数の解析を行い、グラフェン系パラメータを用いた制御の可能性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:04:29 GMT)
Quantum Radar: An Engineering Perspective [0.0] 量子レーダーは絡み合いと量子相関を利用して、ノイズや損失のある環境での古典的な検出の限界を克服する。
このレビューは、量子照明の理論的な基礎から始まる、この分野の包括的な概要を提供する。
本稿では,量子トランスデューサ,増幅チェーン,レシーバアーキテクチャなどの重要な量子レーダサブシステムについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:57:40 GMT)
Plasmon-assisted photoelectron emission in a model cluster using time-dependent density functional theory and the time-dependent surface-flux method [0.0] 光電子スペクトルは時間依存表面流(t-SURFF)法で計算される。
レーザーパルス後に発生する長寿命プラズモン振動と関連する電子放出から生じるピークを観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:30:57 GMT)
Personalized Motion Guidance Framework for Athlete-Centric Coaching [0.0] 本研究では,運動能力を高めるためにPMGF(Personalized Motion Guidance Framework)を開発した。
PMGFは、生成人工知能技術を用いて、個別化されたモーションリファインメントガイドを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:21:19 GMT)
Optimally Deep Networks -- Adapting Model Depth to Datasets for Superior Efficiency [0.0] モデル深度とタスクの複雑さのバランスを提供するOptimally Deep Networks (ODNs)を導入する。
ODNは与えられたデータセットに対して最適な深さしか使用せず、冗長なレイヤを削除する。
その結果、MNIST と SVHN の ResNet-18 と ResNet-34 の最適深さは 98.64 % と 96.44 % のメモリフットプリントを実現し、それぞれ 99.31 % と 96.08 % の競合精度を維持した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:05:04 GMT)
On the Problem of Consistent Anomalies in Zero-Shot Industrial Anomaly Detection [0.0] 類似性計算から一貫した異常を識別・フィルタリングする新しいアルゴリズムであるConsistent-Anomaly Detection Graph (CoDeGraph)を導入する。
CoDeGraphはイメージレベルのグラフを構築し、イメージをノードとして、エッジを共通の一貫したアノマリーパターンで接続する。
ViT-L-14-336バックボーンを用いたMVTec ADの実験では、AUROCが98.3%、ASが66.8%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:28:28 GMT)
Methods to improve run time of hydrologic models: opportunities and challenges in the machine learning era [0.0] 機械学習(ML)を水理モデルに応用することは、未熟である。
物理ベースのモデルよりもMLアルゴリズムを採用する主な理由の1つは、計算効率の優位性と様々なデータセットを扱う柔軟性である。
本稿では,水文モデルにMLを採用する機会と課題について述べる。その後,物理モデルによるシミュレーション時間の改善と今後の課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:53:04 GMT)
Mean-square and linear convergence of a stochastic proximal point algorithm in metric spaces of nonpositive curvature [0.0] 単調ベクトル場の平均の零点を近似する非線形(分離可能な)アダマール空間の一般設定において、近点アルゴリズムの変種を定義する。
摂動空間上の確率的独立仮定と分離性仮定とともに、その収束性を適切な強い単調性仮定の下で証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:54:04 GMT)
Martingale Projections and Quantum Decoherence [0.0] ポーランド空間の和集合上で定義される自己準同相写像の族としてスーパー/サブマーチンゲール射を導入する。
開量子系の理論への応用として、(a)密度行列上のスーパーマーチンゲール射影を示すシステム-環境相互作用がデコヒーレンスをもたらすこと、(b)サブマーチンゲール射影を示すシステム-環境相互作用がシャノン・ウィナー情報を引き起こすことを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 21:14:06 GMT)
Man-in-the-Middle Proof-of-Concept via Krontiris' Ephemeral Diffie-Hellman Over COSE (EDHOC) in C [0.0] 攻撃シナリオに関連する技術的側面にのみ注目する。今後の課題についても論じる。
この研究の他の特定の側面は、主にB5Gネットワークに対する悪意のある準曲面のセキュリティへの影響に焦点を当てており、この報告書の範囲から除外されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 12:48:49 GMT)
Magnon-rotation enhanced nonreciprocity of multipartite entanglement in a magnomechanical system [0.0] 本稿では,二部および三部体の絡み合いの非相互性を調査し,マグノメカニカルシステムにおいて圧縮状態を生成する手法を提案する。
これは、最初のマグノンモードの回転に由来するバーネット効果によって達成される。
バーネット効果は熱的効果下での絡み合いを高め、2つのマグノンモードと光子モードの圧縮状態を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 23:03:49 GMT)
Local Inaccessibility of Random Classical Information and Their Implications in the Change Point Problem [0.0] 局所ランダム認証(LRA)と呼ばれる,入力依存型局所量子状態識別のためのフレームワークを提案する。
我々は,LRAの不合理性はアンサンブルにおける絡み合った状態の存在を証明していることを報告した。
本結果は,量子変化点問題の局所的推定における基本的情報理論の影響を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:45:12 GMT)
Liouvillian Exceptional Points in Quantum Brickwork Circuits [0.0] 我々は、Liouvillian 例外点(LEPs)とその関連する知覚特性が、以前に連続的なリンドブラディアン力学でのみ研究され、離散的ブリックワークCPTP回路にも現れるという最初の体系的なデモンストレーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 14:19:02 GMT)
LLMs as Strategic Agents: Beliefs, Best Response Behavior, and Emergent Heuristics [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、他のエージェントの振る舞いを推論する必要のあるドメインにますます適用されています。
現状のフロンティアモデルでは, 目的的推論記憶における信念コヒーレントなベストレスポンス行動を示す。
複雑さが増大する中で、明示的な再帰は、安定した、モデル固有の、既知の人間のバイアスとは異なる選択規則を内部的に生成する手段を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 21:40:29 GMT)
Isoenergetic model for optical downconversion and error-specific limits of the parametric approximation [0.0] 光ダウンコンバージョンでは、ポンプ振幅はモデルの固定パラメータである。
この近似は、非枯渇した非絡み合ったポンプを仮定するため、有効領域が限られている。
ダウンコンバージョン過程のシュル「オーディンガー方程式」の近似解を見つけることにより、パラメトリック式を超えて改良された解析モデルが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:46:29 GMT)
Interactive Atmospheric Composition Emulation for Next-Generation Earth System Models [0.0] 地球系モデル(ESM)のインタラクティブシミュレーションは、各段階ごとに多数のガスやエアロゾルを輸送するため、計算コストがかかる。
我々は、機械学習(ML)を使用してModelE NINTトレーサバージョンを拡張し、インタラクティブなエミッションをエミュレートするSmartINTを作成する。
Smart NINTは、気象データを入力としてMLを用いてインタラクティブに濃度を計算し、完全な物理パラメータ化を避ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:18:37 GMT)
Integrable Model of a Superconductor with non-Fermi liquid and Mott Phases [0.0] 我々は、完全に解決可能な相互作用するフェルミオンペアリングモデルを提案し、分析する。
我々は、ルッティンガーの定理に反する複数の多体フェルミ曲面の出現を観察し、従来のランダウ・フェルミ液体パラダイムに挑戦する。
本研究は, 比例励起と非古典的超伝導を生じる強い相関効果を解析的に抽出可能な枠組みを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:20:47 GMT)
Imprints of screened dark energy on nonlocal quantum correlations [0.0] 局所的な第5の力制約による宇宙加速を駆動する光スカラー場を再現するスクリーニング機構の探索方法について検討する。
我々は、地球を周回する一対の質量を持つスピン-1/2粒子を特徴とするゲダンケン実験を考察する。
曲線化された時空スピンの進化に先立って開発された一般的な定式化を用いて,CHSHの不等式に対するスクリーニングの効果を計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:54:37 GMT)
Identifying bias in CNN image classification using image scrambling and transforms [0.0] CNNは、より優れた分類率とユーザフレンドリーなライブラリの可用性のために、ほとんどのマシンビジョン問題の主要な選択肢として一般的である。
ここでは、そのような隠れバイアスの例について論じ、それらを特定するための手法を提案する。
また、CNNが無関係の機能から学習するかどうかについても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 00:43:29 GMT)
How Patterns Dictate Learnability in Sequential Data [0.0] 我々は,過去と未来の間の相互情報として定義された予測情報に基づく枠組みを導入する。
時間的パターンの存在や欠如は、シーケンシャルモデルの学習性を根本的に制限することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:31:39 GMT)
Higher symmetry breaking and non-reciprocity in a driven-dissipative Dicke model [0.0] 我々は、高次離散対称性を持つディックモデルの変種について研究し、量子エミッタとボソニックモードの間の複素数値結合係数から導かれる。
この$n$フェーズのディックモデルは、様々な光学的または光磁気的設定で等価に実現される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:54:48 GMT)
High-throughput electro-optic upconversion and downconversion with few-photon added noise [0.0] 本稿では,高い信号スループットを有する膜を用いたオプトエレクトロメカニカルトランスデューサの測定を行う。
ダウンコンバージョンでは、数光子レベルのこの大きさのスループットは前例がない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 15:30:58 GMT)
High harmonic generation from a Bose-Einstein condensate [0.0] 超高速の時間スケールで、超低温で物質波と放射バーストを接続する。
誘導ボース気体の生成した高調波の量子状態は古典的な混合であり、ボース・アインシュタイン凝縮の臨界温度以下では放射された高調波は純粋な量子状態にあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 09:14:32 GMT)
Guided Image Feature Matching using Feature Spatial Order [0.0] 特徴空間順序は、一対の特徴が正しい確率を推定することができる。
我々は最初に一致した特徴のいくつかを使って特徴空間秩序の計算モデルを構築している。
また、エピポーラ幾何学と統合して、マッチング効率と精度をさらに向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 02:41:23 GMT)
Gravitational and other shifts of neutron, hydrogen, antihydrogen, muonium, and positronium whispering gallery and gravitational state interference patterns [0.0] 近年,外磁場勾配による中性子ささやきの干渉パターンの変化を測定した。
類似により、同様の現象は他の粒子や力で観測できる。
開発された手法は、基本的な中性子物理学実験において、他のシフトの観測や探索に使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 10:37:18 GMT)
Gobernanza y trazabilidad "a prueba de AI Act" para casos de uso legales: un marco técnico-jurídico, métricas forenses y evidencias auditables [0.0] このフレームワークは、規制の規範的なマッピングを技術的コントロール、RAG/LLMシステムの法医学的アーキテクチャ、法的なリスクを重み付けした評価システムに統合する。
フレームワークのオープンソース実装であるrag-forenseに,コンプライアンスを実証するための実験的プロトコルを伴って提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 07:32:55 GMT)
GitBugs: Bug Reports for Duplicate Detection, Retrieval Augmented Generation, and More [0.0] GitBugsは、9つのアクティブにメンテナンスされているオープンソースプロジェクトからの15万以上のバグレポートからなる、包括的で最新のデータセットである。
GitBugsはGithub、Bugzilla、Jiraのイシュートラッカからのデータを集約し、分類タスクの標準化されたカテゴリフィールドを提供する。
探索分析ノートや、重複率や分解時間などの詳細なプロジェクトレベルの統計情報が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:45:22 GMT)
Generative AI and the Transformation of Software Development Practices [0.0] ジェネレーティブAIは、ソフトウェアの設計、記述、保守の方法を変えようとしている。
本稿では,AI支援技術がソフトウェア工学の実践をどのように変化させているかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 22:02:10 GMT)
Fast and the Furious: Hot Starts in Pursuit-Evasion Games [0.0] 本稿では,ゲーム理論とグラフニューラルネットワークを組み合わせた新しい手法を提案する。
トラッカー構成を戦略的配置として概念化し、それらをグラフとして表現することにより、グラフ特性空間を構築する。
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、戦略的に効果的な初期設定を生成するために訓練され、"ホットスタート"と呼ばれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 22:46:50 GMT)
Family of Exact and Inexact Quantum Speed Limits for Completely Positive and Trace-Preserving Dynamics [0.0] 我々は、CPTPダイナミクスのための2つの異なる量子速度制限をリウヴィル空間に提示する。
我々は、リウヴィル空間における進化の速度がスペクトル形成因子の成長と状態のクリロフ複雑性に結びつくことを示した。
この結果は、非平衡開量子力学におけるMpemba効果の反直観的現象を理解するのに役立つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 21:54:20 GMT)
Evaluation and Implementation of Machine Learning Algorithms to Predict Early Detection of Kidney and Heart Disease in Diabetic Patients [0.0] 本研究は,糖尿病患者のCKDおよびCVDの早期診断を改善するため,従来の統計手法と機械学習手法を統合した。
A群はCKD群とCVD群,B群はCKD群,C群はCVD群,D群はCVD群であった。
血清クレアチニン,高血圧はCKD,コレステロール,トリグリセリド,心筋梗塞,ストローク,高血圧はCVDと有意な相関を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:28:26 GMT)
Evaluating YOLO Architectures: Implications for Real-Time Vehicle Detection in Urban Environments of Bangladesh [0.0] 非バングラデシュのデータセットで訓練された車両検知システムは、バングラデシュのユニークな道路環境において、地元の車両のタイプを正確に識別するのに苦労している。
本研究は、29の異なる車両クラスを特徴とするカスタムデータセット上で、6つのYOLOモデル変異を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:57:28 GMT)
Encoder Decoder Generative Adversarial Network Model for Stock Market Prediction [0.0] 本稿では,GRU をベースとした表現型デコーダ GAN (EDGAN) モデルを提案する。
多様なストックデータセットの実験では、EDGANは揮発性市場においても予測精度とトレーニング安定性が優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:57:36 GMT)
EGD-YOLO: A Lightweight Multimodal Framework for Robust Drone-Bird Discrimination via Ghost-Enhanced YOLOv8n and EMA Attention under Adverse Condition [0.0] 本研究では,物体検出のための新しい軽量で強力なモデルEGD-YOLOv8nを提案する。
スマートな設計変更とアテンションレイヤを使用して、必要な計算量を削減しながら、重要な詳細に集中する。
特別な検出ヘッドは、モデルが異なる形状と大きさのオブジェクトに適応するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 19:05:16 GMT)
Dynamic Topic Evolution with Temporal Decay and Attention in Large Language Models [0.0] 本稿では,時間的大言語モデルに基づく動的トピック進化のためのモデリングフレームワークを提案する。
提案手法は,大規模テキストにおける動的セマンティックパターンを理解するための体系的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:50:41 GMT)
Demand Estimation with Text and Image Data [0.0] 本稿では,非構造化テキストと画像データを利用して置換パターンを推定する需要推定手法を提案する。
われわれはそれをAmazon上の40の製品カテゴリーに適用し、テキストと画像データが各カテゴリーの近い代替品を特定するのに役立つことを一貫して見つけている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 00:04:37 GMT)
Defining DLT Immutability: A Qualitative Survey of Node Operators [0.0] イミュータビリティは、無許可のパブリックブロックチェーンシステムの中核的な設計目標である。
本稿では,ノード操作者のインタビューのテーマ分析を用いて,書き換えイベントを考慮した不変性の限界について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 16:51:16 GMT)
Deep Signature and Neural RDE Methods for Path-Dependent Portfolio Optimization [0.0] 本稿では,トラッピングされたログシグネチャとニューラル粗微分方程式を結合した深いBSDEと2BSDEを高次元,経路依存的評価,制御のために提案する。
CVaR傾きで左尾のリスクを強調し、オプションの2階のヘッドでリスクに敏感な制御を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:02:12 GMT)
Decoding Emotion in the Deep: A Systematic Study of How LLMs Represent, Retain, and Express Emotion [0.0] 大きな言語モデル(LLM)は、人間の感情のニュアンスをナビゲートすることがますます期待されている。
本稿では、現代のLLMにおける潜在感情表現について、どのようにして、どこで、どのくらいの感情が神経アーキテクチャにエンコードされているのかを問うことによって検討する。
約40万発のRedditコーパスを,分類,書き換え,合成生成の多段階的プロセスを通じて,7つの基本的な感情のバランスをとりながら導入した。
このデータセットを使用して、パラメータを変更することなく、軽量な"プローブ"を使用して、様々なQwen3およびLLaMAモデルの隠れレイヤから情報を読み取る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:53:20 GMT)
Continual Learning for Adaptive AI Systems [0.0] クラスタ・アウェア・リプレイ(Cluster-Aware Replay, CAR)は、クラスバランスの小さなリプレイバッファと正規化用語を統合するハイブリッド連続学習フレームワークである。
CARは、微調整単独よりも初期のタスクパフォーマンスを保ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 18:23:57 GMT)
Compositional Symmetry as Compression: Lie Pseudogroup Structure in Algorithmic Agents [0.0] コルモゴロフ(Kolmogorov)の観点では、エージェントは生成プログラムを使用して知覚ストリームを追跡し、圧縮するプログラムである。
我々は、関連する構造的前提が、emphSolomonal symmetricとして理解される単純さ(オフ)である枠組みを提案する。
我々は, 高精度な世界追跡が, (i) 音速制約と (ii) 音速制約を静的入力下で課していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 13:06:37 GMT)
Coefficient Shape Transfer Learning for Functional Linear Regression [0.0] 本稿では,関数型線形モデルにおけるデータ不足問題に対処するために,新しい伝達学習手法を開発する。
この方法論は、ターゲットモデル(ターゲットドメイン)のサンプルと補助モデル(ソースドメイン)のサンプルを組み込む。
異なるソースからのデータが桁違いに異なる場合でも、信頼性の高い知識伝達を保証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 01:21:10 GMT)
Capturing anharmonic effects in single vibronic level fluorescence spectra using local harmonic Hagedorn wavepacket dynamics [0.0] Hagedorn Wavepacket dynamicsは、グローバル・ハーモニック・モデルにおいて、正確に1つのビブロニック・レベル(SVL)蛍光スペクトルを得る。
局所調和法の方が大域調和近似よりも正確な結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 03:21:49 GMT)
BALF: Budgeted Activation-Aware Low-Rank Factorization for Fine-Tuning-Free Model Compression [0.0] BALFは、微調整なしでモデルを圧縮するための効率的なパイプラインである。
微調整のない体制において優れた結果が得られることを示す。
例えば、BALF は ResNeXt-101 上の FLOP を 45% 削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 21:46:15 GMT)
Attention-Enhanced LSTM Modeling for Improved Temperature and Rainfall Forecasting in Bangladesh [0.0] 既存のモデルは、気候データにおける長距離依存や複雑な時間パターンを捉えるのに苦労することが多い。
本研究では,長期記憶モデル(LSTM)を注意機構と統合し,気温と降雨の動態を予測する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:03:45 GMT)
Artificial Intelligence for Optimal Learning: A Comparative Approach towards AI-Enhanced Learning Environments [0.0] 本研究プロジェクトは,3つの異なる教育環境の影響を批判的に評価する。
従来の技術統合なしの教育方法、非AI技術によって強化されたもの、AI駆動技術を利用したもの。
この研究の最終的な目標は、各モデルの強みを合成し、より総合的な教育アプローチを作ることである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 21:32:46 GMT)
Applying non-negative matrix factorization with covariates to label matrix for classification [0.0] テキストNMF-LAB (Non- negative Matrix Factorization for Label Matrix) を提案する。
Tri-NMFフレームワーク内の回帰と分類を統合することで、NMF-LABは現代的な分類タスクに対して、新しく、確率的でスケーラブルなアプローチを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 00:21:55 GMT)
Amplified Directional Photoluminescence from CIS Quantum Dots and hBN Quantum Emitters using Tunable BIC Metasurfaces [0.0] 集積および調整可能な光源は、量子コンピューティング、通信、センシングにおいて量子ナノフォトニクスチップの発展に不可欠である。
可視状態の連続性 (BIC) 共鳴において, 調節可能な結合状態をサポートする活性ハイブリッドメタ曲面を報告した。
我々は、Sb2S3相変調による広波長可変PL発光とともに、33倍の高方向光発光増幅を実験的に実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 06:33:26 GMT)
Align2Act: Instruction-Tuned Models for Human-Aligned Autonomous Driving [0.0] そこで我々は,Align2Actを提案する。Align2Actは,命令付き言語モデルを人間の行動に合わせた解釈可能なプランナーに変換する動き計画フレームワークである。
nuPlanデータセットから100万のシナリオ上でLLaMA-2-7BをLoRAで微調整することにより,Test14-randomのオープンループスコア85.17,クローズループスコア70.31,66.96を達成できる。
合成またはオープンループ設定に重点を置いた以前の作業とは異なり、実際のnuPlanクローズドループベンチマークにおいて、計画品質と人間的類似性が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 08:50:34 GMT)
Agentic RAG for Software Testing with Hybrid Vector-Graph and Multi-Agent Orchestration [0.0] 本稿では,品質工学(QE)アーティファクト作成のためのRAGシステムを用いたソフトウェアテスト自動化手法を提案する。
我々は、自律型AIエージェントとハイブリッドベクトルグラフ知識システムを組み合わせて、テスト計画、ケース、QEメトリクス生成を自動化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 22:25:15 GMT)
A Graph-Attentive LSTM Model for Malicious URL Detection [0.0] ブラックリストの検出方法は、既存のパターンに依存するため、新しいURLや難読化URLを識別できない。
本研究は,グラフニューラルネットワーク(GNN)とグラフ注意ネットワーク(GAT)とLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークを組み合わせた,GNN-GAT-LSTMというハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。
このモデルは、文字がエッジを介して接続されるノードになるプロセスを通じて、URLをグラフに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 17:10:29 GMT)
"A 6 or a 9?": Ensemble Learning Through the Multiplicity of Performant Models and Explanations [0.0] 羅生門効果(らしょうもんエフェクト)とは、複数のモデルが与えられた学習問題に対して同様に機能するケースを指す。
本稿では,これらの多種多様なハイパフォーマンスソリューションからモデルを戦略的に選択し,一般化を改善する手法であるRashomon Ensembleを提案する。
オープンおよびプロプライエタリな協調的実世界のデータセットに対する我々のアプローチを検証し、Rashomon比が大きいシナリオで最大0.20AUROCの改善を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 12 Oct 2025 05:29:28 GMT)