A Survey of Scientific Large Language Models: From Data Foundations to Agent Frontiers [251.2] 科学大規模言語モデル(Sci-LLMs)は、科学研究において、知識の表現、統合、適用の方法を変えつつある。
この調査は、モデルとその基盤となるデータ基板の共進化として、Sci-LLMの開発を再考する。
我々は、科学的データの統一された分類法と、科学的知識の階層的なモデルを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:52:16 GMT)
SHANKS: Simultaneous Hearing and Thinking for Spoken Language Models [158.2] 現在の大規模言語モデル (LLM) と音声言語モデル (SLM) は、ユーザがターンを終えた後にのみ、思考と行動を取る。
これにより、モデルがユーザのターン中に対話するのを防ぎ、考えるのを待つ間、レスポンスのレイテンシが高くなります。
SHANKSは,ユーザ入力を聴きながら,無意味な連鎖推論をSLMが生成できるフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:57:12 GMT)
From Relevance to Utility: Evidence Retrieval with Feedback for Fact Verification [118.0] 我々は、FVの関連性よりも、クレーム検証者が取得した証拠から導出する実用性に焦点を当てる必要があると論じる。
本稿では,エビデンス検索プロセスの最適化に,クレーム検証器からのフィードバックを取り入れたフィードバックベースのエビデンス検索手法(FER)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:40:10 GMT)
RL makes MLLMs see better than SFT [96.5] マルチモーダル言語モデル(MLLM)の視覚エンコーダの批判的かつ未探索な解析を行う。
その結果、MLLMの学習後戦略(SFTまたはRL)は、下流タスクにおいて異なる結果をもたらすだけでなく、MLLMの根底にある視覚的表現を根本的に再認識することを示した。
次に、私たちの知見をMLLMのための強力なビジョンエンコーダを構築するための簡単なレシピ、Preference-Instructed Vision OpTimization (PIVOT) に再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:37:17 GMT)
ELIP: Enhanced Visual-Language Foundation Models for Image Retrieval [94.2] 本稿では,大規模な事前学習型視覚キュレーションモデルの性能向上を目的とした新しいフレームワークを提案する。
ELIP(Enhanced Language- Image Pre-training)と呼ばれるこのアプローチでは、単純なマッピングネットワークを通じてテキストクエリを使用して、視覚的なプロンプトのセットを予測する。
ELIPは一般的なCLIP、SigLIP、BLIP-2ネットワークに容易に適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:39:03 GMT)
Large Language Diffusion Models [93.3] 大規模言語モデル(LLM)は自己回帰モデル(ARM)に依存していると考えられている。
我々は,事前学習および教師付き微調整パラダイムの下で,ゼロから学習した拡散モデルであるLLaDAを紹介する。
一般的なタスクや数学、コードなどに関する広範なベンチマークを通じて、LLaDAは強力なスケーラビリティを示し、自己構築されたARMベースラインと互換性のあるパフォーマンスを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:35:05 GMT)
SSL4RL: Revisiting Self-supervised Learning as Intrinsic Reward for Visual-Language Reasoning [88.9] SSL4RLは、自己教師付き学習タスクをRLベースの微調整のための検証可能な報酬の源として活用する、新しいフレームワークである。
提案手法では,イメージローテーションの予測やマスク付きパッチの再構築といったSSLの目的を,高密度で自動的な報酬信号に変換する。
実験の結果、SSL4RLは視覚中心の推論ベンチマークと視覚言語推論ベンチマークの両方のパフォーマンスを大幅に改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 09:22:40 GMT)
RefAtomNet++: Advancing Referring Atomic Video Action Recognition using Semantic Retrieval based Multi-Trajectory Mamba [86.5] RefAVA++は290万フレームと75.1kの注釈付き人で構成される。
RefAtomNet++は、多階層的なセマンティックアラインなクロスアテンションメカニズムを通じて、クロスモーダルトークンアグリゲーションを前進させる。
実験によると、RefAtomNet++は新しい最先端の結果を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:41:19 GMT)
Lost at the Beginning of Reasoning [85.2] 第1の推論ステップが最終予測に不当に大きな影響を与えることを示す。
本稿では、報酬モデルを利用して高品質な第1推論ステップを特定し、維持する効率的なサンプリング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:52:47 GMT)
VisionSelector: End-to-End Learnable Visual Token Compression for Efficient Multimodal LLMs [82.7] MLLM(Multimodal Large Language Models)は、計算とメモリのボトルネックに遭遇する。
従来のトークン圧縮技術は、重要な情報を破棄するリスクを負うルールによって制約されることが多い。
我々は,トークン圧縮をエンドツーエンドの学習可能な決定プロセスに再構成する軽量なプラグアンドプレイフレームワークとして,トークン圧縮を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:54:18 GMT)
EditMark: Watermarking Large Language Models based on Model Editing [76.0] モデル編集を利用した最初の電子透かし手法であるEditMarkを提案する。
実験によると、EditMarkは32ビットの透かしを20秒以内にLLMに埋め込むことができ、透かし抽出の成功率は100%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 06:25:17 GMT)
Understanding LLMs' Cross-Lingual Context Retrieval: How Good It Is And Where It Comes From [73.8] 12言語にわたる40以上の大言語モデル(LLM)の言語間コンテキスト検索を評価する。
訓練後のオープン LLM は、クローズドソース LLM に匹敵する、強い言語間コンテキスト検索能力を示す。
以上の結果から, 大規模プレトレーニングではxMRCの性能が向上できないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:02:19 GMT)
LANPO: Bootstrapping Language and Numerical Feedback for Reinforcement Learning in LLMs [73.3] LANPOは、フィードバックの役割をきれいに分離するフレームワークである。
我々の研究は、歴史体験をLLM RLループに統合する堅牢な方法を提供し、より効果的でデータ効率のよい学習エージェントを作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:51:19 GMT)
LightGlueStick: a Fast and Robust Glue for Joint Point-Line Matching [71.0] LightGlueStickは、ポイントとラインセグメントのための軽量なマーカである。
LightGlueStickは、さまざまなベンチマークにまたがって新たな最先端技術を確立していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:20:14 GMT)
Branch-and-Browse: Efficient and Controllable Web Exploration with Tree-Structured Reasoning and Action Memory [69.5] Branch-and-Browseは構造化推論処理、コンテキスト記憶、効率的な実行を統一する、きめ細かいWebエージェントフレームワークである。
WebArenaベンチマークでは、Branch-and-Browseはタスク成功率35.8%を達成し、最先端の手法と比較して実行時間を最大40.4%削減している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:45:37 GMT)
RoboRefer: Towards Spatial Referring with Reasoning in Vision-Language Models for Robotics [67.1] 空間参照は、3D物理世界と相互作用するエンボディロボットの基本的な能力である。
本稿では,まず空間的理解を正確に行うことのできる3次元VLMであるRoboReferを提案する。
RoboReferは、強化微調整による一般化された多段階空間推論を推進している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:15:30 GMT)
Mitigating Forgetting in LLM Fine-Tuning via Low-Perplexity Token Learning [65.2] LLM生成データによる微調整により,目標タスクの性能が向上し,非目標タスクの劣化が低減されることを示す。
微調整後のLSMにおける破滅的忘れを緩和するために、トークンの難易度低減に基づく経験的説明を提供する最初の研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:17:20 GMT)
Urban-R1: Reinforced MLLMs Mitigate Geospatial Biases for Urban General Intelligence [64.4] アーバン・ジェネラル・インテリジェンス(UGI)とは、複雑な都市環境を理解し、推論できるAIシステムである。
近年, LLM と MLLM の教師付き微調整 (SFT) を用いた都市基盤モデルの構築が進められている。
MLLMをUGIの目的と整合させる強化学習に基づくポストトレーニングフレームワークであるUrban-R1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:59:09 GMT)
A Knapsack by Any Other Name: Presentation impacts LLM performance on NP-hard problems [64.1] 自然言語で表現されたNPハード問題の集合であるEveryday Hard Optimization Problems (EHOP) のデータセットを紹介する。
EHOPには、コンピュータサイエンスの教科書(例えば、グラフカラー化)で見られる問題の定式化が含まれている。
複数のプロンプト戦略にまたがる最先端のLCMは、実生活や逆転よりも正確な教科書問題を解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 22:20:27 GMT)
SDAR: A Synergistic Diffusion-AutoRegression Paradigm for Scalable Sequence Generation [62.1] 本稿では, 自己回帰モデルの学習効率を, 拡散の並列推論能力で統一するSynergistic Diffusion-Autoregressionパラダイムを提案する。
SDARは、十分に訓練された自己回帰モデル(AR)を、簡潔でデータ効率のよい適応を通じてブロックワイズ拡散モデルに変換する、軽量なパラダイム変換を実行する。
この知見に基づいて、SDARは最小コストで効率的なAR-拡散変換を実現し、並列生成を可能にしながら、ARレベルのパフォーマンスを維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 20:08:33 GMT)
EDVD-LLaMA: Explainable Deepfake Video Detection via Multimodal Large Language Model Reasoning [58.4] ディープフェイクビデオ技術は 芸術的な創造を 促進しただけでなく 偽情報を広めやすくした
従来のディープフェイクビデオ検出手法は、その原則の透明性の欠如や、偽造技術に対処する能力の不足といった問題に直面している。
本稿では,Deepfake Video Detection (EDVD) タスクを提案し,EDVD-LLaMAマルチモーダル推論フレームワークを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:34:05 GMT)
Can Knowledge-Graph-based Retrieval Augmented Generation Really Retrieve What You Need? [57.3] GraphFlowは、テキストリッチなKGから現実世界のクエリに必要な正確で多様な知識を効率的に取得するフレームワークである。
GPT-4oを含む強力なKG-RAGベースラインを10%上回り、ヒット率とリコール率で上回る。
また、KGを見えないものに強く一般化し、その有効性と堅牢性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:06:49 GMT)
Instant Personalized Large Language Model Adaptation via Hypernetwork [56.5] Profile-to-PEFTは、ハイパーネットワークでトレーニングされたエンドツーエンドを使用して、ユーザのエンコードされたプロファイルを直接、アダプタパラメータの完全なセットにマッピングするスケーラブルなフレームワークである。
提案手法は,展開時に計算資源を著しく減らしながら,プロンプトベースのパーソナライゼーションとOPPUの両方に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:41:25 GMT)
macOSWorld: A Multilingual Interactive Benchmark for GUI Agents [56.3] グラフィカルユーザインタフェース(GUI)エージェントは、コンピュータ利用タスクを自動化するための有望な能力を示す。
既存のインタラクティブベンチマークは主に英語のみで、WebアプリケーションやLinux、Android環境をカバーしている。
GUIWorldは、Windows上でGUIエージェントを評価するための最初の総合的なベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:11:31 GMT)
Rao-Blackwell Gradient Estimators for Equivariant Denoising Diffusion [56.0] 分子やタンパク質の生成のようなドメインでは、物理系はモデルにとって重要な固有の対称性を示す。
学習のばらつきを低減し、確率的に低い分散勾配推定器を提供するフレームワークを提案する。
また,軌道拡散法(Orbit Diffusion)と呼ばれる手法を用いて,損失とサンプリングの手順を取り入れた推定器の実用的実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:56:31 GMT)
Watch Where You Move: Region-aware Dynamic Aggregation and Excitation for Gait Recognition [55.5] GaitRDAEは、自動的に動き領域を検索し、適応的な時間スケールを割り当て、対応する注意を向けるフレームワークである。
実験の結果、GaitRDAEはいくつかのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:36:08 GMT)
Diffusion Models as Constrained Samplers for Optimization with Unknown Constraints [55.4] 拡散モデルを用いてデータ多様体内で最適化を行う。
目的関数の微分可能性に応じて,2つの異なるサンプリング手法を提案する。
提案手法は,従来の最先端のベースラインよりも優れた,あるいは同等のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 21:48:49 GMT)
Stroke2Sketch: Harnessing Stroke Attributes for Training-Free Sketch Generation [54.1] Stroke2Sketchは、クロスイメージストロークアテンションを導入する、トレーニング不要のフレームワークである。
我々は、コンテンツ保存と前景強調を強化するために、適応コントラスト強化と意味重視の注意を発達させる。
Stroke2Sketchはスタイリスティックに忠実なスケッチを効果的に合成し、表現力のあるストローク制御とセマンティックコヒーレンスにおいて既存の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:07:56 GMT)
Humanity's Last Code Exam: Can Advanced LLMs Conquer Human's Hardest Code Competition? [53.9] Humanity's Last Code Exam (HLCE) は、ICPC World Finals (International Collegiate Programming Contest) と International Olympiad in Informatics (IOI) の235の最も難しい問題で構成されている。
HLCEの一部として、完全に再現可能な評価を保証する、調和したオンラインオフラインサンドボックスを設計する。
最強の理由である o4-mini(high) と Gemini-2.5 Pro でさえ,それぞれ 15.9% と 11.4% のパス@1 レートを達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 09:05:29 GMT)
Hard Negatives, Hard Lessons: Revisiting Training Data Quality for Robust Information Retrieval with LLMs [53.8] 堅牢で再帰的なモデルのトレーニングは通常、大規模なデータセットに依存します。
トレーニングデータセットにおいて、偽陰性を識別し、許容する。
トレーニングデータセットとコードは公開されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:57:35 GMT)
Scale-DiT: Ultra-High-Resolution Image Generation with Hierarchical Local Attention [50.4] Scale-DiTは、階層的な局所的注意を低解像度のグローバルガイダンスで導入する新しい拡散フレームワークである。
軽量なLoRA適応は、デノナイズ中のグローバルパスとローカルパスをブリッジし、構造と詳細の整合性を確保する。
実験によると、Scale-DiTは2ドル以上の高速な推論とメモリ使用量の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:15:26 GMT)
Robust Optimization with Diffusion Models for Green Security [49.7] グリーンセキュリティでは、効果的パトロールを計画するためには、密猟、違法伐採、違法漁などの敵の行動を予測する必要がある。
本稿では,その強い分布適合性を利用した逆挙動モデリングのための条件付き拡散モデルを提案する。
混合戦略の混合戦略を導入し, 正確なサンプリングを行うために, ツイスト型シークエンシャルモンテカルロ (SMC) サンプリング装置を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:35:34 GMT)
MuseTok: Symbolic Music Tokenization for Generation and Semantic Understanding [46.9] シンボリック音楽のトークン化手法であるMuseTokを提案する。
MuseTokは、Transformerベースのエンコーダ・デコーダフレームワーク内のバーワイズ音楽セグメントに残差ベクトル量子化変分オートエンコーダ(RQ-VAE)を使用している。
包括的な評価のために、メロディ抽出、コード認識、感情認識を含む音楽生成および意味理解タスクにMuseTokを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:04:48 GMT)
Breaking the Exploration Bottleneck: Rubric-Scaffolded Reinforcement Learning for General LLM Reasoning [46.6] 大規模言語モデル(LLM)は、推論能力の出現を促進するために強化学習(RL)の可能性を強調している。
本稿では,一般的な推論のための探索ボトルネックを解消するために,Scaffolded Reinforcement Learning (RuscaRL)を提案する。
我々は、RuscaRLがQwen2.5-7B-InstructをHealthBench-500で23.6から50.3に大幅に向上し、GPT-4.1を上回っていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:00:08 GMT)
MaskControl: Spatio-Temporal Control for Masked Motion Synthesis [46.2] 生成マスク運動モデルに制御性を導入するための最初のアプローチであるMaskControlを提案する。
まず、textitLogits Regularizerは、トレーニング時に暗黙的にロジットを摂り、モーショントークンの分布を制御された関節位置と整列させる。
第2に、textitLogit最適化は、生成した動きを制御された関節位置と正確に一致させるトークン分布を明示的に再設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 01:26:21 GMT)
VGGSounder: Audio-Visual Evaluations for Foundation Models [46.0] VGGSoundデータセットは、音声視覚分類評価のベンチマークとして一般的に使用される。
VGGSounderは、VGGSoundを拡張し、音声・視覚基盤モデルを評価するために特別に設計された、再注釈付きマルチラベルテストセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:43:59 GMT)
Indefinite causal order strategy does not improve the estimation of group action [45.9] 本研究では,不確定な因果順序戦略も適応戦略も,この推定性能を向上しないことを示す。
すなわち、最適並列戦略は、不確定因果順序戦略と適応戦略の下でも最適な性能を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:59:31 GMT)
HGC-Avatar: Hierarchical Gaussian Compression for Streamable Dynamic 3D Avatars [45.7] HGC-アバター(HGC-Avatar)は、動的アバターの効率的な伝送と高品質レンダリングのための新しい階層型ガウス圧縮フレームワークである。
我々は,HGC-Avatarが高速な3次元アバターレンダリングを実現すると同時に,視覚的品質と圧縮効率の両面で先行手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:03:26 GMT)
GEM: Empowering MLLM for Grounded ECG Understanding with Time Series and Images [44.5] GEMは,第1回MLLM統合ECG時系列,第12回リードECG画像,地上および臨床のECG解釈のためのテキストである。
GEMは、3つのコアイノベーションを通じて機能的解析、エビデンス駆動推論、および臨床医のような診断プロセスを可能にする。
基礎心電図理解におけるMLLMの能力を評価するために,臨床動機付けのベンチマークであるグラウンドドECGタスクを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:30:42 GMT)
Temperature is All You Need for Generalization in Langevin Dynamics and other Markov Processes [43.9] 過度にパラメータ化されたモデルのトレーニングにおいて、トレーニングとテストエラーのギャップを分析する。
トレーニング時間にもミキシングにも依存せず、次元や勾配規範にも依存せず、損失やモデルの他の特性にも依存しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:38:57 GMT)
NavQ: Learning a Q-Model for Foresighted Vision-and-Language Navigation [43.7] 本研究は,目標指向ビジョン・アンド・ランゲージナビゲーション(VLN)の課題に焦点を当てる。
大規模未ラベルトラジェクトリデータを用いて,Q-ラーニングを用いてQ-モデルを訓練する。
タスクに依存しないQ-Featureをナビゲーション命令と統合し、将来の展望を反映した一連のアクションスコアを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:29:33 GMT)
On the Impossibility of Retrain Equivalence in Machine Unlearning [43.4] 機械学習は、モデルの出力に関する特定のトレーニングデータの"影響"を選択的に除去しようとする。
理想的なゴールは、保持されたデータのみに基づいて、スクラッチからトレーニングされたモデルと同一のトレーニング等価性である。
現代のパイプラインは、しばしば多段階のトレーニングを伴い、各ステージは異なるデータ分散と目的を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 19:58:31 GMT)
AoI-Aware Task Offloading and Transmission Optimization for Industrial IoT Networks: A Branching Deep Reinforcement Learning Approach [43.3] 産業用モノのインターネット(Industrial Internet of Things, IIoT)では、無線ネットワーク上で大量のデータを頻繁に送信することは、厳しいタイムライン要件を満たす必要がある。
Information (AoI)-aware multi-base station (BS) real-time monitoring framework to support extensive IIoT deployments。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 09:14:39 GMT)
Improving Coverage in Combined Prediction Sets with Weighted p-values [43.2] コンフォーマル予測は、有効な予測セットで点予測を増大させることにより、機械学習モデルの不確実性を定量化する。
本稿では,各予測セットに重み付けを割り当てる重み付け集約のためのフレームワークを提案する。
筆者らのフレームワークは,有限サンプルの有効性を維持する重み付き集約の手順を導出するため,データ依存重みに一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:29:07 GMT)
Autoencoding-Free Context Compression for LLMs via Contextual Semantic Anchors [43.0] 現在の文脈圧縮法は、文脈に依存しない圧縮トークンを訓練し、文脈意味論を圧縮する自動符号化タスクに依存している。
本稿では,自動符号化タスクベース圧縮から,この圧縮機能を備えたアーキテクチャへ移行する新しい手法であるSemantic-Anchor Compression (SAC)を提案する。
SACは、様々な圧縮比で既存の文脈圧縮手法より一貫して優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:48:35 GMT)
TwinMarket: A Scalable Behavioral and Social Simulation for Financial Markets [41.9] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは人間の振る舞いをモデル化するためのシミュレーションツールとして注目を集めている。
社会経済システムのシミュレートにLLMを活用する新しいマルチエージェントフレームワークであるTwinMarketを紹介した。
我々のアプローチは、個人の意思決定と集団社会経済パターンの間の複雑な相互作用に関する貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:02:16 GMT)
VT-Refine: Learning Bimanual Assembly with Visuo-Tactile Feedback via Simulation Fine-Tuning [39.5] 人間は、リッチな触覚フィードバックに適応することで、バイマニュアルアセンブリータスクで卓越する。
VT-Refineは、実世界の実演、高忠実度触覚シミュレーション、強化学習を組み合わせた、ビジュオ触覚政策学習フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:47:51 GMT)
Toward General Digraph Contrastive Learning: A Dual Spatial Perspective [39.5] グラフコントラスト学習(GCL)は,ラベル付き情報とは別に,グラフから一貫した表現を抽出する強力なツールとして登場した。
本稿では,S2-DiGCLについて紹介する。S2-DiGCLは,有向グラフ(グラフ)コントラスト学習のための複雑な領域と実際の領域からの空間的洞察を強調する新しいフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:46:53 GMT)
Simulation-free Structure Learning for Stochastic Dynamics [39.5] 本研究では,物理系の構造と人口動態を共同で学習するための,新しいシミュレーション不要な手法であるStructureFlowを提案する。
本研究では,StructureFlowが,条件付き人口動態を同時にモデル化しながら,基礎となるシステムの構造を学習可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 22:31:39 GMT)
Coherence-Mediated Quantum Thermometry in a Hybrid Circuit-QED Architecture [39.4] 超伝導量子ビットが2つのボソニックモードに分散結合されたハイブリッド回路量子力学アーキテクチャを解析する。
クビットはプローブモードの敏感な読み出しとして機能し、熱とコヒーレント光子数の変動の干渉を測定可能な劣化にマッピングする。
クビットコヒーレンスエンベロープの解析式を導出し、温度推定のために量子フィッシャー情報を計算し、コヒーレント参照の存在がクビットの感度を熱光子占有率の小さな変化に増幅することを数値的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:06:40 GMT)
Enumerate-Conjecture-Prove: Formally Solving Answer-Construction Problems in Math Competitions [39.1] LLMは難解な解答作業に対処できるが、幻覚や不可解なステップの誤りを生じやすい。
創造性と数学的厳密性の両方を保ちながら、どのように解答-構成問題を解決するか?
本稿では,パターン駆動型推論と形式的定理証明を統合したニューロシンボリックな手法であるLLM-Conjecture-Prove(ECP)フレームワークを紹介する。
ConstructiveBenchでは、ECPは33.1%の最先端の精度(32.5%から)を達成し、公式な数学的推論を前進させる可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:19:19 GMT)
Scaling Laws for Deepfake Detection [38.7] 大規模言語モデル(LLM)で示されるのと同様のパワー・ロー・スケーリングを観察する。
スケーリング中のディープフェイク検出における事前学習とデータ拡張の役割と,スケーリング自体の制限について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:08:10 GMT)
HCR-Reasoner: Synergizing Large Language Models and Theory for Human-like Causal Reasoning [37.6] HCR-Reasonerは、実際の因果判断と因果判断の理論を人間のような因果推論のためのLLMに統合するフレームワークである。
HCR-Benchは1093の注釈付きインスタンスと詳細な推論ステップを備えた挑戦的なベンチマークである。
その結果,HCR-ReasonerはLLMとヒトの因果関係を大幅に改善することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:15:37 GMT)
$ρ$Hammer: Reviving RowHammer Attacks on New Architectures via Prefetching [37.5] Rowhammerは動的ランダムアクセスメモリ(DRAM)の重大な脆弱性である
我々は、新しいアーキテクチャに対する攻撃を妨げる3つのコア課題を克服する新しいRowhammerフレームワークである$rho$Hammerを紹介します。
$rho$Hammerは、2時間の攻撃パターンファジングプロセス内で最大200K以上のビットフリップを誘導し、負荷ベースのハンマーベースラインよりも112倍高いフリップレートを持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:40:53 GMT)
SHIELD: Suppressing Hallucinations In LVLM Encoders via Bias and Vulnerability Defense [37.5] 本論文は,視覚エンコーダに視覚覚モデルを用いた幻覚を追究する最初の試みである。
3つの戦略を通じて幻覚を緩和するトレーニングフリーフレームワークであるShielDを提案する。
実験により、ShiELDは様々なベンチマークやLVLMファミリーでオブジェクト幻覚を効果的に緩和することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:49:43 GMT)
NP-Engine: Empowering Optimization Reasoning in Large Language Models with Verifiable Synthetic NP Problems [37.2] NP-ENGINEは,NP-hard問題に対する大規模言語モデル(LLM)の学習と評価のための,最初の総合的なフレームワークである。
NP-ENGINEは、(i)制御可能なインスタンスジェネレータ、(ii)ルールベースの検証器、(iii)ソルバを備えた5つのドメインにわたる10のタスクをカバーする。
NP-BENCHは、NP-hardレベルの推論問題に対処するLLMの能力を評価するために設計されたベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:54:32 GMT)
Patronus: Safeguarding Text-to-Image Models against White-Box Adversaries [34.6] テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは、安全でない画像を生成するために利用することができる。
本稿では,T2Iモデルにホワイトボックスの敵に対する防御的保護を施した新しいフレームワークPatronusを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:02:31 GMT)
Demeter: A Parametric Model of Crop Plant Morphology from the Real World [34.6] 本稿では,植物形態学の重要な要素を符号化したデータ駆動パラメトリックモデルDemeterを提案する。
実験により、デメータは形を効果的に合成し、構造を再構築し、生体物理過程をシミュレートすることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:14:40 GMT)
Agree, Disagree, Explain: Decomposing Human Label Variation in NLI through the Lens of Explanations [34.0] 自然言語推論データセットは、しばしば人間のラベルのバリエーションを示す。
そのようなアプローチの1つはLiTEx分類であり、英語における自由文の説明を推論タイプに分類する。
本稿では,アノテータが推論型だけでなく,ラベリング段階においてもどのように分散するかを検討することで,その範囲を広げる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:40:29 GMT)
Hallucination Benchmark for Speech Foundation Models [33.9] 自動音声認識(ASR)システムにおける幻覚とは、基礎となる音響入力(すなわち、音声信号)とは全く無関係な神経性ASRモデルによって生成される流動的でコヒーレントな転写を指す。
この明らかな一貫性は、その後の処理段階を誤解させ、特に医療や法のような重要な領域において重大なリスクをもたらす可能性がある。
本稿では,ASRにおける幻覚現象を,語彙,音声,形態,意味の4つの相補軸に沿って体系的に分類し,定量化する最初のベンチマークフレームワークであるSHALLOWを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:26:16 GMT)
A Survey on Self-play Methods in Reinforcement Learning [33.8] セルフプレイ(Self-play)は、エージェントが自分自身または他の進化するエージェントの歴史的または同時バージョンと対話することによって、ポリシーを反復的に洗練する学習パラダイムである。
本論文は, 異なる非協調シナリオにおける自己プレイの役割を具現化することにより, アルゴリズムと実践的意味のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:42:32 GMT)
Structured Interfaces for Automated Reasoning with 3D Scene Graphs [33.7] 大規模言語モデル(LLMs)と3Dシーングラフ(DSGs)は、自然言語を基盤にして世界を表現するための一般的な選択肢となっている。
本稿では,そのタスクに関連する3DSGのサブセットを選択するためにRetrieval Augmented Generationという形式を提案する。
我々は,Cypherを3次元シーングラフのインターフェースとして使用することにより,ローカルモデルとクラウドモデルの両方において,大規模でリッチなグラフよりも大幅にスケール可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 21:19:13 GMT)
Count Counts: Motivating Exploration in LLM Reasoning with Count-based Intrinsic Rewards [33.4] MERCI(Motivating Exploration in LLM Reasoning with Count-based Intrinsic Rewards)を導入する。
MERCIは、より豊かで多様な思考の連鎖を促進し、強力なベースラインよりも性能を著しく向上させ、より優れたソリューションを見つけるために、ローカルルーチンから逃れるのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 18:57:26 GMT)
Escaping Model Collapse via Synthetic Data Verification: Near-term Improvements and Long-term Convergence [31.8] モデル崩壊を避けるため, この合成再訓練プロセスの修正方法について検討する。
我々の重要な発見は、外部の合成データ検証器を通じて情報を注入することによって、合成再訓練がモデル崩壊を起こさないことである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 22:39:39 GMT)
VisualLens: Personalization through Task-Agnostic Visual History [31.4] タスクに依存しない視覚履歴を用いたパーソナライズを実現するために,マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)を活用する新しいフレームワークであるVisualLensを提案する。
VisualLensは、パーソナライズされたレコメンデーションをサポートするために、ビジュアル履歴からスペクトルユーザープロファイルを抽出、フィルタリング、洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:57:32 GMT)
HauntAttack: When Attack Follows Reasoning as a Shadow [31.2] 本稿では,新規かつ汎用的なブラックボックス攻撃フレームワークHauntAttackを紹介する。
既存の質問における重要な推論条件を有害な指示で修正する。
攻撃成功率の平均は70%であり,最強のベースラインに対して最大12ポイントの絶対的改善を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:21:38 GMT)
MoReBench: Evaluating Procedural and Pluralistic Moral Reasoning in Language Models, More than Outcomes [31.1] MoReBench: 1,000のモラルシナリオを紹介します。それぞれが、シナリオを推論するとき、専門家が必須とみなす基準のセットと組み合わせています。
MoReBenchには、道徳的考慮事項の特定、トレードオフの重み付け、行動可能なレコメンデーションなど、23万以上の基準が含まれている。
第二に、MoReBench-Theory: 150の例を使って、AIが規範的倫理の5つの主要なフレームワークで推論できるかどうかを検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:34:31 GMT)
On the Provable Importance of Gradients for Language-Assisted Image Clustering [30.8] 本稿では,最近出現した言語支援画像クラスタリング(LaIC)の問題点について考察する。
LaICの中核的な課題の1つは、正の名詞、すなわち興味のイメージにセマンティックに近づいた名詞を、ラベルのない野生のコーパスデータからフィルタリングする方法である。
そこで我々は,GradNormと呼ばれる新しい勾配ベースのフレームワークを提案し,理論上は保証され,経験的性能が強いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:48:01 GMT)
Manual2Skill: Learning to Read Manuals and Acquire Robotic Skills for Furniture Assembly Using Vision-Language Models [30.6] 我々は,ロボットが高レベルの手動指示で案内される複雑な組み立てタスクを実行できる新しいフレームワークであるManual2Skillを提案する。
提案手法では、視覚言語モデル(VLM)を用いて、命令画像から構造化された情報を抽出し、この情報を用いて階層的なアセンブリグラフを構築する。
実世界のIKEA家具の組み立てに成功して, Manual2Skillの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:58:29 GMT)
RAVEN: Robust Advertisement Video Violation Temporal Grounding via Reinforcement Reasoning [29.6] RAVENは、カリキュラム強化学習とマルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)を統合して、違反検出のための推論と認知能力を強化するフレームワークである。
RAVENはプログレッシブなトレーニング戦略を採用し、正確にかつ粗い注釈付きデータを組み合わせ、グループ相対ポリシー最適化(GRPO)を活用して明確な推論アノテーションを使わずに創発的な推論能力を開発する。
産業データセットと公開ベンチマークの実験により、RAVENは、違反カテゴリーの精度と時間間隔の局所化において優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:25:53 GMT)
Delta-Influence: Unlearning Poisons via Influence Functions [28.6] 有害なトレーニングデータから異常なモデル行動を追跡する新しいアプローチである$Delta$-Influenceを導入する。
$Delta$-Influenceは、有毒なトレーニングデータと妥協したテストポイントとのリンクを回避したデータ変換を適用します。
Delta$-Influenceはすべての設定で最高のアンラーニングを実現しています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:33:46 GMT)
Concise and Sufficient Sub-Sentence Citations for Retrieval-Augmented Generation [28.2] RAG質問応答システムでは、大きな言語モデル(LLM)出力の引用を生成することにより、ユーザが潜在的幻覚を識別するのに役立つ。
第一に、引用は通常文や段落レベルで提供される。
第二に、文レベルの引用は、出力を検証するのに不可欠な情報を省略し、ユーザが周囲のコンテキストを読むことを強制する。
本稿では,簡潔かつ十分なサブ文引用を生成することを提案する。これにより,ユーザが生成した出力の正確性を確認するのに要する労力を削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:18:53 GMT)
Integrating LLM and Diffusion-Based Agents for Social Simulation [28.2] 本稿では,大規模言語モデルに基づくエージェントと拡散モデルに基づくエージェントを戦略的に統合するハイブリッドシミュレーションフレームワークを提案する。
本フレームワークは,既存手法の予測精度を向上し,モジュール設計の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 06:23:22 GMT)
Phenome-Wide Multi-Omics Integration Uncovers Distinct Archetypes of Human Aging [28.2] 我々は、多様な健康結果と将来の病気リスクを確実に予測するマルチオミクス老化時計を開発した。
マルチオミクスによる統合分子プロファイルの無監督クラスタリングにより、老化の異なる生物学的サブタイプが明らかになった。
これらの知見は、高齢者関連疾患の予防のためのパーソナライズされたヘルススパンモニタリングと精度戦略の基礎となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 09:17:56 GMT)
Learning Cocoercive Conservative Denoisers via Helmholtz Decomposition for Poisson Inverse Problems [28.1] 我々は,コヒーレンシブ保守型(CoCo)デノイザーを提案するが,これは(残留)拡張性があり,デノイジングの改善につながる。
一般化されたヘルムホルツ分解を利用して、ハミルトン正則化と保守性を促進する新しいトレーニング戦略を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:52:51 GMT)
Customer-R1: Personalized Simulation of Human Behaviors via RL-based LLM Agent in Online Shopping [27.6] オンラインショッピング環境におけるユーザ行動のパーソナライズとステップワイズを行うためのRLベースの手法であるCustomer-R1を紹介する。
我々の方針は明示的なペルソナに基づいており、行動正当性報酬信号による次のステップの合理化と行動生成を最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:00:48 GMT)
AnTKV: Anchor Token-Aware Sub-Bit Vector Quantization for KV Cache in Large Language Models [27.6] 量子化は、大規模言語モデルにおけるKVキャッシュのメモリフットプリントを削減するために、効果的で軽量なソリューションとして登場した。
我々は、アンカートークン対応ベクトル量子化を利用してKVキャッシュを圧縮するデュアルステージフレームワークAnTKVを提案する。
実験により、AnTKVは従来の手法と4ビットで一致またはオーバーし、超低ビット量子化下でのパープレキシティを著しく低減することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:29:52 GMT)
Humanoid-inspired Causal Representation Learning for Domain Generalization [27.0] Humanoid-Inspired Structure Causal Model (HSCM)は、人間の知性にインスパイアされた新しい因果関係の枠組みである。
キーイメージ属性のアンタングル化と再重み付けにより、HSCMは様々な領域にわたる一般化を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:38:45 GMT)
Uncertain Knowledge Graph Completion via Semi-Supervised Confidence Distribution Learning [26.7] 未知知識グラフ(UKG)のための半教師付き信頼分布学習法(ssCDL)を提案する。
ssCDLは、ラベル付きデータおよびラベルなしデータに擬似ラベル付きでリレーショナル学習によってUKG埋め込みを反復的に学習する。
2つのUKGデータセットの実験では、ssCDLは異なる評価基準で常に最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:57:44 GMT)
Manual2Skill++: Connector-Aware General Robotic Assembly from Instruction Manuals via Vision-Language Models [26.6] 我々は、接続を、コネクタタイプ、仕様、量、配置場所を含む、アセンブリ表現における第一級プリミティブと見なしている。
我々は,アセンブリマニュアルから構造化接続情報を自動的に抽出する視覚言語フレームワークであるManual2Skill++を提案する。
大規模な視覚言語モデルでは、記号図やアノテーションをマニュアルで解析してこれらのグラフをインスタンス化し、人間設計の命令に埋め込まれた豊富な接続知識を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:13:26 GMT)
Metrics and evaluations for computational and sustainable AI efficiency [26.5] 現在のアプローチでは全体像の提供に失敗し、システムの比較と最適化が難しい。
本稿では,計算および環境メトリクスを統合するAIモデル推論のための統一的再現可能な方法論を提案する。
本フレームワークは, 遅延を系統的に測定し, スループット, エネルギー消費, 位置調整二酸化炭素排出量を計測することにより, 実用的で炭素を意識した評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:30:15 GMT)
Privacy-Preserving Visual Localization with Event Cameras [26.4] クライアントサーバのローカライゼーションの問題として,エッジデバイスユーザがサービスプロバイダと視覚データを通信して,事前に構築した3Dマップに対して自分自身を位置決めする,という問題を考える。
このローカライゼーションパラダイムは、大規模な3Dマップを格納したり、リソース制限されたエッジデバイス上で高速なローカライゼーションを処理することは簡単ではないため、AR/VRやモバイルアプリケーションにおける位置情報ベースのサービスにとって重要なコンポーネントである。
我々の研究は、イベントカメラに基づくローカライゼーションパイプラインでこれらの課題を共同で解決することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:01:46 GMT)
Call-Center Staff Scheduling Considering Performance Evolution under Emotional Stress [26.2] 本研究では,感情的ストレス下でのスタッフの作業パフォーマンスの進化を考慮したコールセンタのスタッフスケジューリング問題について検討する。
感情的ストレスを明示的にモデル化し,取り入れることで,スタッフスケジューリングにおける人間の行動のより現実的な理解と活用を反映する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:37:26 GMT)
Probably Approximately Correct Labels [25.5] 強力な事前訓練されたAIモデルは、データセットを自動的にラベル付けし、コストを節約する機会を提供する。
これらのモデルは正確性に保証がなく、手動ラベリングを非現実的に置き換える。
本稿では,事前学習したAIモデルを用いて,コスト効率と高品質なデータセットをキュレートする手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:55:32 GMT)
MergeBench: A Benchmark for Merging Domain-Specialized LLMs [25.3] MergeBenchは、スケールでのモデルマージを評価するために設計された評価スイートである。
2Bから9BスケールのLlamaやGemmaファミリなど、最先端のオープンソース言語モデルの上に構築されている。
マルチタスク性能, 忘れられたこと, 実行効率にまたがる8つの代表的なマージ手法を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:11:17 GMT)
MultiVerse: A Multi-Turn Conversation Benchmark for Evaluating Large Vision and Language Models [25.1] MultiVerseは、647の対話を特徴とする新しいマルチターン会話ベンチマークである。
484のタスクと484のインタラクション目標を持つMultiVerseは、事実知識や知覚から、数学やコーディングといった高度な推論タスクまで、幅広いトピックをカバーしている。
我々は、MultiVerse上で18のビジョン・アンド・ランゲージモデル(VLM)を評価し、最強モデルでさえ複雑なマルチターン会話において50%の成功率しか達成していないことを明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 21:00:12 GMT)
Memorizing Long-tail Data Can Help Generalization Through Composition [25.0] 記憶と単純な構成の相乗効果を考察する。
線形な設定では、合成とともに記憶がモデルが正しい予測を行うのに役立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:11:53 GMT)
Certainty in Uncertainty: Reasoning over Uncertain Knowledge Graphs with Statistical Guarantees [24.5] textscUnKGCPは、ユーザが指定した信頼度で真のスコアを含むことが保証される予測間隔を生成する。
間隔に関する理論的保証を提供し、これらの保証を実証的に検証する。
様々なUnKGE法による標準ベンチマークの実験は、間隔が鋭く、予測の不確実性を効果的に捉えていることをさらに示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:58:17 GMT)
FGBench: A Dataset and Benchmark for Molecular Property Reasoning at Functional Group-Level in Large Language Models [23.1] FGBenchは、625Kの分子特性解析問題と機能的グループ情報を組み合わせたデータセットである。
FGBenchは、分子特性推論のための3つのカテゴリにまたがる245の異なる官能基上の回帰タスクと分類タスクを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 23:39:48 GMT)
The Curious Case of Factual (Mis)Alignment between LLMs' Short- and Long-Form Answers [22.2] 大きな言語モデル (LLMs) は「アインシュタインはいつ生まれたのか?」と正確に答えることができるが、アインシュタインの生涯について書く際にも同じ日付を提供することができなかった。
モデルでは,実際の問合せの精度は高いが,単純な問合せと複雑な問合せの信頼性の差はよく分かっていない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:36:16 GMT)
JND-Guided Light-Weight Neural Pre-Filter for Perceptual Image Coding [22.1] 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） (Sat, 18 Oct 2025 07:29:37 GMT)
Few-Label Multimodal Modeling of SNP Variants and ECG Phenotypes Using Large Language Models for Cardiovascular Risk Stratification [21.9] 心血管性リスク層形成のための遺伝子情報と電気生理学的情報を組み合わせた,数ラベルのマルチモーダル・フレームワークを提案する。
我々は、このタスクを思考の連鎖(CoT)推論問題とみなし、モデルが予測と共に臨床的に関連性のある有理性を生成するよう促す。
実験結果から,マルチモーダル入力の統合,少数ラベル管理,CoT推論により,多様な患者プロファイル間の堅牢性と一般化性が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:19:35 GMT)
MedTrust-RAG: Evidence Verification and Trust Alignment for Biomedical Question Answering [21.9] MedTrust-Guided Iterative RAGは,医療用QAにおける事実整合性と幻覚を高めるためのフレームワークである。
第一に、検索された医療文書に、すべての生成されたコンテンツを明示的に根拠付けることを要求することにより、引用認識推論を強制する。
第2に、検証エージェントが証拠の妥当性を評価する反復的な検索検証プロセスを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:57:45 GMT)
TrajSelector: Harnessing Latent Representations for Efficient and Effective Best-of-N in Large Reasoning Model [21.8] 大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論タスクにおいて顕著な進歩を示している。
Best-of-N選択パラダイムは、複数の独立に生成された推論軌道から選択することで、スケーラブルなパフォーマンス改善をもたらす。
プロセスレベルのスコアリングのために,サンプルLLMの隠れ状態を利用する,効率的かつ効果的なBest-of-NフレームワークであるTrajSelectorを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:01:39 GMT)
ToMAP: Training Opponent-Aware LLM Persuaders with Theory of Mind [20.5] 我々は、より柔軟な説得エージェントを構築するための新しいアプローチである、心の増補パースオーダ(ToMAP)について紹介する。
ToMAPは、説得者の精神状態に対する認識と分析を高める2つのマインドモジュールの理論を取り入れている。
実験の結果,ToMAPは3Bパラメータのみを含むが,ベースラインよりもはるかに高い性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:31:02 GMT)
Cerberus: Real-Time Video Anomaly Detection via Cascaded Vision-Language Models [20.1] セルベロス (Cerberus) は、2段階のカスケードシステムである。
通常の動作ルールをオフラインで学習し、オンライン推論中に軽量フィルタリングと精細なVLM推論を組み合わせる。
Cerberusは平均57.68fpsのNVIDIA L40S GPU、151.79$times$ speedup、そして97.2%の精度で最先端のVLMベースのVADメソッドに匹敵する精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 01:27:23 GMT)
BED-LLM: Intelligent Information Gathering with LLMs and Bayesian Experimental Design [20.0] 本稿では,ユーザや外部ソースから情報を知的かつ適応的に収集するLarge Language Models (LLM) の能力向上のための汎用的アプローチを提案する。
BED-LLMと呼ばれる我々のアプローチは、期待される情報獲得を最大化する質問を反復的に選択することに基づいている。
BED-LLMは,20の質問ゲームに基づいて,様々なテストにおいて,大幅な性能向上を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 23:14:21 GMT)
Disentangling Hyperedges through the Lens of Category Theory [20.0] 本稿では,カテゴリー理論の観点からのハイパーエッジ・ディエンタングルメントの分析を行い,自然条件から導かれるディエンタングルメントの新たな基準を提案する。
我々の概念実証モデルは、遺伝子経路(ハイパーエッジ)における遺伝子(ノード)の機能的関係をうまく捉え、提案された基準の可能性を実験的に証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 01:23:10 GMT)
Noise Aggregation Analysis Driven by Small-Noise Injection: Efficient Membership Inference for Diffusion Models [19.8] 主要な関心事は、モデルトレーニングプロセスで特定のデータサンプルが使用されたかどうかを判断しようとするメンバシップ推論攻撃である。
本稿では,拡散モデルに対する効率的なメンバーシップ推論手法を提案する。
また,大規模なテキスト・画像拡散モデルに直面する場合,ASRとAUCの攻撃効果も向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:28:48 GMT)
Input Domain Aware MoE: Decoupling Routing Decisions from Task Optimization in Mixture of Experts [19.7] Sparse Mixture of Experts (sMoE)は、大規模な視覚言語モデルをスケールするための重要なアプローチとなっている。
本稿では、確率的混合モデルを利用して入力空間を分割する新しいルーティングフレームワークであるInput Domain Aware MoEを提案する。
ルーティング確率を分布の混合としてモデル化することにより、バランスの取れた利用を達成しつつ、専門家が明確な特殊化境界を構築できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:01:03 GMT)
Modeling Expert Interactions in Sparse Mixture of Experts via Graph Structures [19.5] 我々はSMoEの新しいファミリーであるSymphonySMoEを紹介し、専門家間の相互作用をモデル化するためのソーシャルグラフを導入した。
SymphonySMoEは軽量でモジュール化されており、既存のSMoEベースのモデルとシームレスに統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 09:03:28 GMT)
A Measurement Study of Model Context Protocol Ecosystem [19.4] Model Context Protocol (MCP) は、大規模な言語モデルを外部ツールやリソースと接続するための統一標準として提案されている。
MCPエコシステムに関する大規模な実証的研究を初めて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:04:58 GMT)
Traceback of Poisoning Attacks to Retrieval-Augmented Generation [18.9] 研究によると、RAGの毒殺攻撃に対する感受性が明らかとなり、攻撃者は知識データベースに有毒なテキストを注入した。
既存の防衛は、主に推論時間の緩和に焦点を当てており、高度な攻撃に対して不十分であることが証明されている。
本稿では,RAGの最初のトレースバックシステムであるRAGForensicsを紹介し,攻撃に責任を持つ知識データベース内の有毒テキストを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:26:38 GMT)
Adaptive Label Correction for Robust Medical Image Segmentation with Noisy Labels [18.9] 本稿では,雑音ラベルによる堅牢な医用画像分割のための平均教師に基づく適応ラベル補正フレームワークを提案する。
適応ラベルリファインメント機構は、複数の外乱バージョン間での差異を動的にキャプチャし、重み付けし、ノイズラベルの品質を高める。
また、サンプルレベルの不確実性に基づくラベル選択アルゴリズムを導入し、ネットワーク更新に高信頼なサンプルを優先順位付けする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 01:30:16 GMT)
VIPAMIN: Visual Prompt Initialization via Embedding Selection and Subspace Expansion [18.6] 本稿では,自己教師型モデルの適応性を高める視覚的プロンプト戦略であるVIPAMINを紹介する。
VIPAMINは、さまざまなタスクとデータセットサイズにわたるパフォーマンスを一貫して改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:49:48 GMT)
Who Taught the Lie? Responsibility Attribution for Poisoned Knowledge in Retrieval-Augmented Generation [18.5] Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部知識を大規模言語モデルに統合し、応答品質を向上させる。
近年の研究では、RAGシステムは、悪意のあるテキストを知識データベースに挿入し、モデル出力に影響を与える有害な攻撃に対して非常に脆弱であることが示されている。
本稿では,知識データベースのどのテキストが誤読や誤用の原因であるかを識別するブラックボックス責任属性フレームワークであるRAGOriginについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:58:16 GMT)
A Relative Error-Based Evaluation Framework of Heterogeneous Treatment Effect Estimators [18.1] 本稿では,2つのHTE推定器の性能差を定量化する相対誤差に基づくロバストな評価フレームワークを提案する。
ニュートラル損失関数を導入し,ニュートラルネットワークアーキテクチャを設計し,ニュアンスパラメータを推定し,相対誤差のロバストな推定値を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 09:27:31 GMT)
Blending Learning to Rank and Dense Representations for Efficient and Effective Cascades [18.1] アドホック経路検索における語彙信号と神経関連信号の併用について検討した。
我々は,ニューラルネットワークが第1段階として機能し,最寄りの探索を行うパイプラインアーキテクチャを採用している。
nDCG@10が11%向上し、平均クエリレイテンシが4.3%向上しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:16:48 GMT)
Do What You Say: Steering Vision-Language-Action Models via Runtime Reasoning-Action Alignment Verification [17.9] Reasoning Vision Language Action (VLA)モデルは、低レベルアクションの前にステップバイステップのテキストプランを生成することで、ロボットによる命令追従を改善する。
しかし、正しいテキストプランであっても、生成したアクションは計画の意図した結果、特にアウト・オブ・ディストリビューションのシナリオを見逃す可能性がある。
我々は、この現象をCoT忠実性の欠如として定式化し、推論・アクションアライメントのためのトレーニング不要な実行時ポリシーステアリング手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:38:45 GMT)
Probing the Hidden Talent of ASR Foundation Models for L2 English Oral Assessment [17.7] 本稿では,ASR基盤モデルであるWhisperの未完成の可能性を探る。
隠れ表現から音響的特徴と言語的特徴を抽出し,その潜在能力を更に探究する。
我々はWhisperの埋め込みの詳細な分析を行い、タスク固有の微調整がなくても、本モデルが本質的に音声の順序的習熟パターンと意味的側面の両方を符号化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:10:24 GMT)
REALM: An MLLM-Agent Framework for Open World 3D Reasoning Segmentation and Editing on Gaussian Splatting [16.9] 既存の3Dセグメンテーション手法は、しばしば曖昧で推論に基づく指示を解釈するのに苦労する。
本稿では,オープンワールド推論に基づくセグメンテーションを実現する,革新的なMLLMエージェントフレームワークであるREALMを紹介する。
我々のフレームワークは、オブジェクトの削除、置換、スタイル転送など、様々な3Dインタラクションタスクをシームレスにサポートしています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:53:08 GMT)
Scaffold-Aware Generative Augmentation and Reranking for Enhanced Virtual Screening [16.8] リガンドベースの仮想スクリーニング(VS)は、薬物発見の重要なステップである。
VSは、低い活性率によるクラス不均衡、特定の足場が支配する活性分子間の構造不均衡、構造的に多様な活性化合物を同定する必要性の3つの大きな課題に直面している。
SaffAugはスキャフォールド対応のVSフレームワークで、3つのモジュールを通じてこれらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:26:08 GMT)
Heimdallr: Fingerprinting SD-WAN Control-Plane Architecture via Encrypted Control Traffic [16.7] 大規模ネットワークを柔軟に操る新たなパラダイムとして,ソフトウェア定義広域ネットワーク(SD-WAN)が登場した。
We propose a new SD-WAN fingerprinting system, called Heimdallr。
SD-WANクラスタ管理プロトコルの周期的および運用的パターンを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:01:51 GMT)
PRISMM-Bench: A Benchmark of Peer-Review Grounded Multimodal Inconsistencies [16.5] PRISMM-Benchは、科学論文において、実際のレビュアーがフラッグした不整合に基づいた最初のベンチマークである。
不整合同定、治療、ペアマッチングという3つのタスクを設計し、不整合の検出、修正、推論を行うモデルの能力を評価する。
我々は、大きなオープンウェイトモデル(GLM-4.5V 106B、InternVL3 78B)やプロプライエタリモデル(Gemini 2.5 Pro、GPT-5)を含む21のLMMをベンチマークした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:46:26 GMT)
MoFO: Momentum-Filtered Optimizer for Mitigating Forgetting in LLM Fine-Tuning [16.0] Momentum-Filtered (MoFO) と呼ばれる新しい微調整アルゴリズムを提案する。
MoFOは、知識の忘れを効果的に軽減しつつ、デフォルトの微調整アルゴリズムと同様の微調整性能を達成する。
我々は、厳密な収束分析と広範囲な実験を通じてMoFOを検証し、事前学習データなしで忘れを緩和する効果を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:41:50 GMT)
Real-time Spatial-temporal Traversability Assessment via Feature-based Sparse Gaussian Process [15.8] 本研究では,自律型ロボットが複雑な地形を移動できるようにすることを目的とした,空間的時間的トラバーサビリティ評価手法を提案する。
我々の手法は精度と計算効率の両面でSOTAよりも優れている。
本研究では,移動可能性マップと統合された自律ナビゲーションフレームワークを開発し,複雑な屋外環境下での微分駆動車による検証を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:35:56 GMT)
Beyond Surface Similarity: Evaluating LLM-Based Test Refactorings with Structural and Semantic Awareness [15.7] 大きな言語モデル(LLM)は、振る舞いを保ちながら可読性と構造を改善するためにますます使われています。
我々は,LCMの人為的アライメント評価に向けた第一歩として,CTSESを提案する。
CTSESは、CodeBLEU、METEOR、ROUGE-Lを合成スコアに結合し、意味論、語彙的明瞭さ、構造的アライメントのバランスをとる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:14:18 GMT)
MIRAD - A comprehensive real-world robust anomaly detection dataset for Mass Individualization [15.6] 社会製造業は、現代の産業における大量個別化を実現するために、コミュニティの協力と散在する資源を利用している。
しかし、このパラダイムシフトは品質管理、特に欠陥検出に重大な課題をもたらす。
実世界のデータセットと調整アルゴリズムの不足を克服するために、マスパーソナライゼーションロバスト異常検出データセットを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 06:39:45 GMT)
MPCache: MPC-Friendly KV Cache Eviction for Efficient Private LLM Inference [15.5] LLM推論のためのMPCacheと呼ばれる,正確かつMPCに優しいKVキャッシュ消去フレームワークを提案する。
MPCacheは、異なる生成タスク間で、先進的なKVキャッシュ消去ベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 06:04:53 GMT)
Foundations of a Developmental Design Paradigm for Integrated Continual Learning, Deliberative Behavior, and Comprehensibility [15.3] 現在の手法の限界を克服するシステム設計を導入する。
この設計は3つのコアコンポーネントから構成される: Modeller、本質的には連続学習が可能な勾配なし学習メカニズムである。
我々は、MNISTを形状検出タスクとして用い、より高次元のネットワーク構造空間にモデリングフレームワークを拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:37:05 GMT)
Declarative Techniques for NL Queries over Heterogeneous Data [15.2] 多くの産業環境では、ユーザは自然言語で質問をしたい。その答えは、さまざまな構造化されたデータソースからの情報を集める必要がある。
LLM(Large Language Models)の出現により、アプリケーションは自然言語の質問をAPI呼び出しやデータベース呼び出しのセットに変換し、それらを実行し、結果を適切な自然言語応答に組み合わせることが可能になる。
しかし、これらの応用は、そのような環境に代表されるデータ源の不均一性に対処しないため、現実的な産業環境では実用的ではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:27:59 GMT)
Human-Aligned Code Readability Assessment with Large Language Models [15.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づくコード可読性評価のための,最初の大規模ベンチマークであるCoReEvalを紹介する。
LLMはスケーラブルな代替手段を提供するが、可読性評価器としてのそれらの振る舞いは未検討のままである。
以上の結果から,人間定義の可読性次元に基礎を置く開発者誘導型プロンプトは,構造化コンテキストにおけるアライメントを改善することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:00:52 GMT)
Does GenAI Rewrite How We Write? An Empirical Study on Two-Million Preprints [15.1] 生成型大規模言語モデル(LLM)は、原稿の書き方を変えることによって、さらなる破壊をもたらす可能性がある。
本稿は、2016年から2025年(115ヶ月)にかけての2100万件以上のプレプリントを4つの主要なリポジトリで大規模に分析することで、このギャップを解消する。
以上の結果から,LSMは提出サイクルと修正サイクルを加速し,言語的複雑性が緩やかに増加し,AI関連トピックが不均等に拡大したことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 01:37:40 GMT)
FRONTIER-RevRec: A Large-scale Dataset for Reviewer Recommendation [15.0] FRONTIER-RevRecは、Frontiersのオープンアクセスパブリッシングプラットフォームから2007-2025年にかけて作られた大規模なデータセットである。
データセットには177941の異なるレビュアーと、複数の分野にまたがる209のジャーナルにわたる478379の論文が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:52:38 GMT)
TritonRL: Training LLMs to Think and Code Triton Without Cheating [14.9] TritonRLは、堅牢で自動化されたカーネル合成を可能にする新しいトレーニングフレームワークで訓練されている。
KernelBenchの実験により、TritonRLは、他のTriton固有のモデルを上回る、最先端の精度とスピードアップを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 21:36:10 GMT)
Prior Makes It Possible: From Sublinear Graph Algorithms to LLM Test-Time Methods [14.6] 少数の拡張ステップでクエリに応答するために、事前学習の知識がどの程度必要かは明らかではない。
本研究では,事前知識の一部が与えられた場合の正確な答えを生成するために,モデルに必要な拡張ステップの数を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 18:17:25 GMT)
Recovering optimal precision in quantum sensing with time domain imperfections [14.4] 時間領域の不完全性を伴う量子センシングの基本的な設定を考える。
制御戦略を設計し、制御自由戦略よりも優れていることを示す。
我々の発見は、量子センシングにおける量子制御の利点が不完全性の存在においても持続していることを確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:12:37 GMT)
QSVD: Efficient Low-rank Approximation for Unified Query-Key-Value Weight Compression in Low-Precision Vision-Language Models [13.9] VLM(Vision-Language Models)は、画像キャプションや視覚的質問応答といったタスクに不可欠なモデルである。
大規模なメモリフットプリントと処理時間によって駆動される高い計算コストは、スケーラビリティとリアルタイム適用性を制限します。
結合クエリ(Q),キー(K),値(V)重み行列に対して,Singular-Value Decomposition(SVD)を活用することで,KVキャッシュサイズと計算オーバーヘッドを低減することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 01:31:14 GMT)
Efficient and Responsible Adaptation of Large Language Models for Robust and Equitable Top-k Recommendations [13.7] 我々は,すべてのユーザグループに公平にサービスを提供することで,社会的利益を促進するために設計されたハイブリッドタスク割り当てフレームワークを提案する。
実世界の3つのデータセットによる結果から,ユーザ数が大幅に減少し,不均等にコストを増大させることなく,サブポピュレーションに対するロバスト性が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 21:45:33 GMT)
NeurIPT: Foundation Model for Neural Interfaces [13.7] NeurIPTは、トレーニング済みトランスフォーマーを備えた多様なEEGベースのニューラルインタフェース向けに開発された基礎モデルである。
我々はAAMP(Amplitude-Aware Masked Pretraining)を導入し、局所的以外の様々な信号強度にわたる堅牢な表現を学習する。
また、局所脳の特徴を効果的に活用するために、微調整中にインターローブプール(IILP)を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:45:00 GMT)
Touch to Pair: Secure and Usable IoT Pairing without Information Loss [13.1] これはIoTデバイスが慣性センサーを使わずにユーザ操作を検出することを可能にする。
TimeWallは、ファジィなコミットメントを避け、情報損失をゼロにする正確なペアリングプロトコルである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 22:25:11 GMT)
Automated Composition of Agents: A Knapsack Approach for Agentic Component Selection [13.1] 我々は,knapsack問題に触発されたエージェントシステム構成のための構造化された自動フレームワークを提案する。
本手法は,エージェントシステムの構築を効率化し,資源のスケーラブルな再利用を容易にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:37:47 GMT)
Dynamical control of quantum photon-photon interaction with phase change material [12.7] 本稿では,二酸化バナジウム相変化材料に基づく量子干渉の基礎的特徴を解明するためのツールを提案し,実験的に実証する。
結果は、量子光-マター相互作用を調査し、様々な量子情報処理タスクに量子干渉を利用するための代替手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:22:24 GMT)
Semi-definite optimization of the measured relative entropies of quantum states and channels [12.7] 量子状態とチャネルの相対エントロピーを半定値プログラミングを用いて効率的に計算できることを示す。
プログラムは、測定された状態とチャネルの相対エントロピーの最適値を出力するだけでなく、それらを達成するための最適な戦略の数値的特徴も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:28:08 GMT)
Hybrid Brownian SYK-Hubbard Model: from Spectral Function to Quantum Chaos [12.6] 本稿では,Sachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルと,Sachdev-Ye-Kitaev(SYK)モデルとを結合したBrownian SYK-Hubbardモデルを提案する。
本研究は, カオス多体システムにおけるハバード相互作用の効果を探索するための, 解析的に抽出可能な新しいプラットフォームを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:29:15 GMT)
EdgeSync: Accelerating Edge-Model Updates for Data Drift through Adaptive Continuous Learning [12.6] リアルタイムビデオ分析システムは通常、レイテンシを低減するためにエッジデバイスに軽量モデルをデプロイする。
データの特徴の分布は、照明や気象条件の変化など様々な要因により時間とともに変化し、モデル精度が低下する可能性がある。
タイムラインと推論結果を組み込むことで、サンプルフィルタリングを強化する効率的なエッジモデル更新アプローチであるEdgeSyncを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:57:34 GMT)
Valid Survey Simulations with Limited Human Data: The Roles of Prompting, Fine-Tuning, and Rectification [12.5] 本研究では,大規模言語モデルを用いて調査応答を生成する合成手法と,人口推定を損なう補正手法の相互作用について検討する。
その結果, 合成だけではかなりのバイアス(24～86%)が生じるのに対し, 改質と組み合わせることで5%未満のバイアスが減少し, 有効試料径が最大14%増加することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:26:48 GMT)
HYDRA: HYbrid knowledge Distillation and spectral Reconstruction Algorithm for high channel hyperspectral camera applications [11.9] 本稿では, ハイブリッド・ナレッジ・ディスタンス・コンストラクション・アーキテクチャ(HYDRA)を用いたスペクトル再構成手法を提案する。
潜時ハイパースペクトル画像データをカプセル化する教師モデルと、自然画像から教師の符号化領域へのマッピングを学習する学生モデルを用いて、高品質なスペクトル再構成を実現する。
これは以前のSRモデルの鍵となる制限に対処し、精度が18%向上し、様々なチャネル深さでの現在のSOTAモデルよりも高速な推論時間を含む、すべてのメトリクスでSOTA性能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 23:29:30 GMT)
Enhancing Compositional Reasoning in CLIP via Reconstruction and Alignment of Text Descriptions [11.8] 本稿では、合成推論を強化するための微調整手法であるReconstruction and Alignment of text Descriptions (READ)を紹介する。
本稿では,READ法を事前学習したCLIPモデルに適用したREAD-CLIPが,5つの主要なコンポジション推論ベンチマークにおいて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） (Sat, 18 Oct 2025 15:35:36 GMT)
Enhancing Channel Estimation in RIS-aided Systems via Observation Matrix Design [11.5] 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、高密度アンテナアレイを介して無線通信を強化するための有望な技術として登場した。
本稿では,RISチャネル推定器を改良する新しい観測行列設計手法を提案する。
提案したARMO拡張推定器は,最先端手法による推定精度を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:53:53 GMT)
BuildArena: A Physics-Aligned Interactive Benchmark of LLMs for Engineering Construction [11.5] BuildArenaは、言語駆動エンジニアリング構築用に設計された最初の物理対応のインタラクティブベンチマークである。
1)LLMの詳細な比較と分析のための高度にカスタマイズ可能なベンチマークフレームワーク,2)複数の難易度層にまたがる静的および動的力学を網羅する拡張可能なタスク設計戦略,(3)言語命令に基づく構築を支援する3次元空間幾何学計算ライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:13:50 GMT)
Symmetry and Generalisation in Neural Approximations of Renormalisation Transformations [11.3] ニューラルネットワークの一般化行動における対称性とネットワーク表現性の役割を評価する。
単純な多層パーセプトロン(MLP)とグラフニューラルネットワーク(GNN)について考察する。
以上の結果から, 対称性の制約と表現率の競合が明らかとなり, 過度に複雑なモデルが一般化されていないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:29:23 GMT)
CooT: Learning to Coordinate In-Context with Coordination Transformers [10.9] コーディネーション・トランスフォーマー(Coordination Transformers, Coot)は、目に見えないパートナーに迅速に適応する、コンテキスト内協調フレームワークである。
cootは、人口ベースアプローチ、勾配ベースの微調整、メタRLにインスパイアされたコンテキスト適応方法など、ベースラインを一貫して上回る。
対照的に、cootは安定かつ迅速なインコンテクスト適応を実現し、人間の評価において最も効果的なコラボレータである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:51:43 GMT)
Language over Content: Tracing Cultural Understanding in Multilingual Large Language Models [10.8] 内部パスは、異国語、異国語、異国語、異国語、異国語で重複する。
その結果,同言語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,異国語,
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:19:45 GMT)
Geometry and Perception Guided Gaussians for Multiview-consistent 3D Generation from a Single Image [10.6] 既存のアプローチはしばしば、微調整された事前訓練された2D拡散モデルや、高速ネットワーク推論を通じて直接3D情報を生成することに依存している。
本稿では,新たなモデルトレーニングを必要とせず,幾何学と知覚情報をシームレスに統合する新しい手法を提案する。
実験結果から,新しい視点合成法や3次元再構成法よりも優れ,頑健で一貫した3次元オブジェクト生成を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:16:09 GMT)
Detectability of post-Newtonian classical and quantum gravity via quantum clock interferometry [9.1] 本稿では,ニュートン後の重力が量子システムにどう影響するかを実験的に検討する手法を提案し,理論的に分析する。
i) 回転する質量の重力場を検出するために設計された量子クロック干渉計と, (ii) 重力によって引き起こされる絡み合いを生成するためにそのような効果が使えるかどうかを探索するスキームである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:05:01 GMT)
EasyRec: Simple yet Effective Language Models for Recommendation [9.1] EasyRecは、テキストベースの意味理解と協調的な信号を統合する効果的なアプローチである。
特にテキストベースのゼロショットレコメンデーションでは、最先端モデルよりも大幅に優れています。
EasyRecは、協調フィルタリングフレームワークにシームレスに統合されるプラグイン・アンド・プレイコンポーネントとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:29:43 GMT)
What Causes Postoperative Aspiration? [9.1] 吸引、肺への異物吸入は外科患者の死亡率と死亡率に大きな影響を及ぼす。
本研究は,術後の呼吸を予測し,時間的に予防的介入を可能にする機械学習(ML)モデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 05:07:57 GMT)
From Multimodal Perception to Strategic Reasoning: A Survey on AI-Generated Game Commentary [9.0] 本稿では,3つのコアコメンテータ(Live Observation, Strategic Analysis, Historical Recall)に焦点をあてた新しい分類法を提案する。
各種ゲームジャンルにおける最先端の手法,データセット,評価指標の詳細なレビューを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:04:44 GMT)
Fit for Purpose? Deepfake Detection in the Real World [9.0] 本稿では,政治ディープフェイクス事件データベースに基づく最初の体系的ベンチマークを紹介する。
本研究は, 学術, 政府, 産業にまたがる最先端のディープフェイク検出器の系統的評価を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:00:10 GMT)
GeNIE: A Generalizable Navigation System for In-the-Wild Environments [9.0] 本稿では,グローバルデプロイメント用に設計されたロバストなナビゲーションフレームワークであるGeNIE(Generalizable Navigation System for In-the-Wild Environments)を紹介する。
GeNIEはSAM2上に構築された一般化可能なトラバーサビリティ予測モデルと新しい経路融合戦略を統合する。
我々はICRA 2025で地球ローバーチャレンジ(ERC)にGeNIEを配備し、3大陸にまたがる6カ国で評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:13:51 GMT)
A Versatile Framework for Designing Group-Sparse Adversarial Attacks [8.9] 既存の敵攻撃は、しばしば摂動空間を無視し、構造変化をモデル化する能力を制限する。
我々は, 素子, 画素, グループ単位で, スパースな対向摂動を生成する, 微分可能な最適化フレームワークATOSを提案する。
CIFAR-10 と ImageNet では、ATOS は攻撃成功率100%を達成し、従来の方法よりもはるかにスペーサーで構造的に整合的な摂動を発生させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 20:42:45 GMT)
OpenLVLM-MIA: A Controlled Benchmark Revealing the Limits of Membership Inference Attacks on Large Vision-Language Models [8.9] OpenLVLM-MIAは,大規模視覚言語モデル(LVLM)に対するメンバシップ推論攻撃(MIA)の評価において,基本的な課題を強調した新しいベンチマークである。
我々は, メンバーと非メンバーの分布を慎重にバランスさせ, 3つの異なるトレーニング段階にまたがって, 基幹メンバーシップラベルを提供する, 6000枚の画像の制御ベンチマークを導入する。
OpenLVLM-MIAを用いた実験では、最先端MIA法の性能は不偏条件下でランダムな確率に収束した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 01:39:28 GMT)
Code Digital Twin: Empowering LLMs with Tacit Knowledge for Complex Software Development [8.8] ソフトウェアモデルと大規模言語モデルの両方の観点から、課題を特定します。
ソフトウェアの物理層と概念層の両方をモデル化するフレームワークであるCode Digital Twinを提案する。
私たちのビジョンは、AIの進歩とエンタープライズソフトウェアの現実の橋渡しと位置づけています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:17:54 GMT)
DTKG: Dual-Track Knowledge Graph-Verified Reasoning Framework for Multi-Hop QA [8.6] 質問応答のためのマルチホップ推論は、検索強化世代において重要な役割を果たす。
本稿では,新しい二トラックKG検証および推論フレームワークDTKGを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:19:11 GMT)
Unifying Attention Heads and Task Vectors via Hidden State Geometry in In-Context Learning [8.4] 本稿では,クエリ隠蔽状態の分離性とアライメントという,性能を左右する2つの幾何学的要因を解析する。
従来のトークンヘッドは分離性を駆動し、誘導ヘッドとタスクベクトルはアライメントを強化する。
そこで本研究は,ICLの基盤となるメカニズムを統一的に記述し,アテンションヘッドとタスクベクトルのギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:45:37 GMT)
ESSA: Evolutionary Strategies for Scalable Alignment [8.4] 我々は,前向き推論とブラックボックス最適化のみを用いて,Large Language Models (LLM) を整列する勾配のないフレームワークであるESSAを提案する。
ESSAはQwen2.5-Math-7Bのテスト精度をGSM8Kで12.6%、PRM800Kで14.8%改善し、IFEvalでLLaMA3.1-8Bの精度を22.5%向上させた。
大規模な設定では、ESSAは勾配ベースの方法よりもスケーリングが強い。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:12:14 GMT)
RGMem: Renormalization Group-based Memory Evolution for Language Agent User Profile [8.2] 物理における古典的再正規化群(RG)のイデオロギーに着想を得た自己進化型メモリフレームワークを提案する。
このフレームワークは対話履歴を複数のスケールで整理することができる。
私たちの研究の中核的な革新は、情報圧縮と出現のマルチスケールプロセスとしてのメモリ進化をモデル化することにあります。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:16:46 GMT)
Safire: Similarity Framework for Visualization Retrieval [7.5] 比較基準と表現のモダリティの2次元に沿って視覚化の類似性をフレーム化する概念モデルであるSimisity Framework for Visualization Retrieval(Safire)を紹介した。
そこで本研究では,類似性を考慮した可視化検索システムSafireについて,その実用的価値を実証するために分析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 23:11:40 GMT)
SemOpt: LLM-Driven Code Optimization via Rule-Based Analysis [7.5] SemOptは静的プログラム分析を利用して最適化可能なコードセグメントを正確に識別し、対応する最適化戦略を検索し、最適化結果を生成するフレームワークである。
151の最適化タスクを含むベンチマークにおいて、SemOptは、ベースラインに比べて1.38から28倍の最適化を成功させることにより、異なるLLM下での有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:44:18 GMT)
Reassessing Active Learning Adoption in Contemporary NLP: A Community Survey [7.4] 教師付き学習は、通常時間がかかり高価であるデータアノテーションに依存している。
アノテーションコストを削減するための長年の戦略はアクティブラーニングであり、人間はモデルによって情報化されていると考えられるデータインスタンスにのみ注釈を付ける。
我々は,NLPコミュニティにおけるオンライン調査を実施し,現在実施されている実践,アプリケーションにおける共通障害,アクティブラーニングの今後の展望について,これまで無形であった知見を収集する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 20:17:25 GMT)
From Equations to Insights: Unraveling Symbolic Structures in PDEs with LLMs [7.3] 偏微分方程式(PDE)における記号関係の学習に大規模言語モデル(LLM)を活用することを提案する。
以上の結果から,PLMはPDEのシンボル情報を利用して,PDEソリューションに関わる演算子を効果的に予測できることが示唆された。
これらのシンボリック・リレーションシップの発見は、シンボリック・機械学習の効率性と精度を大幅に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） (Sat, 18 Oct 2025 17:28:27 GMT)
Unlocking LLM Repair Capabilities Through Cross-Language Translation and Multi-Agent Refinement [7.1] 本稿では,新しい言語間プログラム修復手法 LANTERN を提案する。
提案手法は,LLMが弱い補修能力を示す言語から,より強力な性能を示す言語へ,欠陥コードを戦略的に翻訳する。
我々は,11言語にまたがる5,068のバグを含む総合的な多言語ベンチマークであるxCodeEvalについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:26:04 GMT)
EvidMTL: Evidential Multi-Task Learning for Uncertainty-Aware Semantic Surface Mapping from Monocular RGB Images [7.1] 既存のマッピング手法は、しばしば自信過剰なセマンティックな予測や、スパースでノイズの多い深度検知に悩まされる。
深度推定とセマンティックセグメンテーションに明らかな頭部を用いたマルチタスク学習フレームワークであるEvidMTLを紹介する。
本研究では,不確実性を考慮したセマンティックサーフェスマッピングフレームワークであるEvidKimeraを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:06:47 GMT)
Hallucination Detection in LLMs Using Spectral Features of Attention Maps [7.0] 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクで顕著な性能を示してきたが、幻覚の傾向は残っていない。
最近の手法はこの目的に注意マップの特性を利用するが、その効果は限られている。
本稿では,注意マップから導出したラプラシア行列の上位k$固有値を幻覚検出プローブの入力として用いるtextLapEigvals$法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:48:56 GMT)
OneProt: Towards Multi-Modal Protein Foundation Models [6.9] 我々は、構造、シーケンス、テキスト、結合サイトデータを統合したタンパク質のためのマルチモーダルAIであるOneProtを紹介する。
ImageBindフレームワークを使用して、OneProtは軽量な微調整方式でタンパク質モダリティエンコーダの潜在空間を整列する。
この研究はマルチモーダルタンパク質モデルの地平線を広げ、薬物発見、生物触媒反応計画、タンパク質工学における変革的応用の道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:37:56 GMT)
I2I-Mamba: Multi-modal medical image synthesis via selective state space modeling [6.9] マルチモーダル医用画像合成は、ソースとターゲットモダリティ間の組織信号の非線形変換を含む。
合成におけるコンテキストネットワークアーキテクチャの有用性は、医療画像におけるコンテキストの特徴の広いセットを表現する能力に依存する。
状態空間モデリング(SSM)フレームワークに基づく新しいマルチモーダル合成手法I2I-Mambaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:08:00 GMT)
Static Sandboxes Are Inadequate: Modeling Societal Complexity Requires Open-Ended Co-Evolution in LLM-Based Multi-Agent Simulations [6.6] llmはマルチエージェントシステムやソーシャルシミュレーションを推進しているので、オープンエンドの、絶えず変化する環境をモデリングする新たな可能性を見極めています。
本稿では、静的なタスク固有のベンチマークは基本的に不十分であり、再考する必要があると論じる。
我々は、llmとマルチエージェントのダイナミクスをブレンドする新興アーキテクチャを批判的にレビューし、安定性と多様性のバランス、予期せぬ振る舞いの評価、複雑さへのスケーリングといった重要なハードルを強調し、この急速に進化する分野に新しい分類を導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 18:08:51 GMT)
What Limits Agentic Systems Efficiency? [6.4] 既存の研究は主に推論性能に焦点を当てており、しばしばエージェントシステムの効率を無視する。
エンドツーエンドのレイテンシを,APIレイテンシとWeb環境レイテンシという,2つの主要コンポーネントに分解します。
我々は、Web環境のオーバーヘッドを低減できる投機的実行を付加したキャッシュフレームワークであるSpecCacheを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:21:45 GMT)
Whose Journey Matters? Investigating Identity Biases in Large Language Models (LLMs) for Travel Planning Assistance [6.3] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)による旅行推薦における民族的・ジェンダー的偏見について検討する。
その結果,人種別と性別別の両方の検定精度がランダムな確率を超えていることが示唆された。
本研究は,AIによる旅行計画支援の傾向と信頼性を向上させるため,バイアス軽減戦略の必要性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:25:53 GMT)
Deep Partially Linear Transformation Model for Right-Censored Survival Data [6.3] 本稿では, 汎用かつ柔軟な回帰フレームワークとして, 深部部分線形変換モデル(DPLTM)を提案する。
提案手法は, 興味あるコセンサーの解釈可能性を維持しつつ, 次元の呪いを避けることができる。
総合シミュレーション研究は,提案手法の精度と予測力の両面から,優れた性能を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:15:51 GMT)
What Questions Should Robots Be Able to Answer? A Dataset of User Questions for Explainable Robotics [6.3] 家庭用ロボットに1,893件のユーザ質問のデータセットを導入する。
説明可能なロボット工学におけるほとんどの研究は、理由を探究することに焦点を当てている。
ロボット工学の初心者と認識するユーザは、経験豊富なユーザとは異なる質問をする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:16:45 GMT)
Hierarchical Feature Learning for Medical Point Clouds via State Space Model [6.3] 本稿では,医学点クラウド理解のためのSSMに基づく階層的特徴学習フレームワークを提案する。
点雲処理におけるSSMの補助として,座標次数と内外走査方式を導入する。
提案手法を評価するため,MedPointSという大規模医療点クラウドデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:44:22 GMT)
Prompt Optimization via Retrieved Reasoning Assets and Multi-Agent Analysis [5.9] スコア・アウェア・プロンプト最適化のためのマルチエージェントフレームワークであるMA-SAPOを紹介する。
従来の手法と比較して、MA-SAPOは、体系的な編集を導く構造的推論と評価結果を明示的に結合する。
評価信号を解釈可能な推論連鎖に変換することで、MA-SAPOはより透明で、監査可能で、制御可能な、迅速な改善を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 20:21:09 GMT)
Foundation and Large-Scale AI Models in Neuroscience: A Comprehensive Review [5.9] 大規模人工知能(AI)モデルの出現は神経科学研究に変革をもたらす。
本稿では,5つの主要な神経科学領域に対する大規模AIモデルの変換効果について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 22:45:59 GMT)
ReviewSense: Transforming Customer Review Dynamics into Actionable Business Insights [5.8] ReviewSenseは、顧客レビューをターゲットとしたアクション可能なビジネスレコメンデーションに変換する新しいフレームワークである。
重要なトレンド、繰り返し発生する問題、顧客感情内の特定の関心事を特定することで、ReviewSenseは好みベースのシステムを超えて拡張する。
予備的な手動評価は、モデルの推奨事項とビジネス上の目的との間に強い整合性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:20:15 GMT)
Navigating through the hidden embedding space: steering LLMs to improve mental health assessment [5.8] 小規模AIモデルは、ドメイン固有のアプリケーションで最適なパフォーマンスを提供するのに依然として苦労している。
本手法は, モデル出力の導出にステアリングベクトルを活用することによって, 特定の層の活性化に線形変換を適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 06:51:39 GMT)
Self-Supervised Learning to Fly using Efficient Semantic Segmentation and Metric Depth Estimation for Low-Cost Autonomous UAVs [5.6] 本稿では,制御室内環境下での小型UAVのための視覚のみの自律飛行システムを提案する。
このシステムは、セマンティックセグメンテーションと単眼深度推定を組み合わせることで、障害物回避、シーン探索、自律型安全な着陸操作を可能にする。
鍵となる革新は適応スケールファクターアルゴリズムであり、非メトリックな単眼深度予測を正確な距離測定に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 19:35:17 GMT)
The Burden of Interactive Alignment with Inconsistent Preferences [5.5] 不整合な好みを持つユーザーが、エンゲージメント駆動型アルゴリズムをスタックルバーグ均衡に関心を持つように調整する方法を示す。
十分に注意を払っているユーザはアライメントを達成でき、そうでないユーザはアルゴリズムの目的に合わせたアライメントを実現することができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 06:25:57 GMT)
QRTlib: A Library for Fast Quantum Real Transforms [5.2] 離散コサイン、シイン、ハートレー変換のような実数値変換は古典計算において中心的な役割を果たす。
本稿では量子実変換の高速かつ実用的な実装のためのライブラリであるQRTlibを紹介する。
我々はこれらの変換を効率的かつ短期的デバイスに適したものにするための新しいアルゴリズムと回路最適化を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 19:45:31 GMT)
Unleashing Diverse Thinking Modes in LLMs through Multi-Agent Collaboration [5.2] 本稿では,複数思考モード(DiMo)のための多エージェント協調フレームワークを提案する。
4つの特殊言語モデル(LLM)間の構造化された議論をシミュレートすることで、性能と解釈可能性の両方を向上させる。
6つのベンチマークと統一されたオープンソース設定の下では、DiMoは広く使用されているシングルモデルと議論ベースラインよりも精度を向上し、数学で最大の利益を上げている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 21:22:36 GMT)
Small Language Models Offer Significant Potential for Science Community [5.1] MiniLMは、広範な地学文献から正確で、迅速で、費用対効果の高い情報検索の実現可能性を評価するためのフレームワークである。
約7700万の高品質な文のキュレートされたコーパスは、95の先進的な査読された地球科学雑誌から抽出された。
MiniLMは、事実検索や画像検索、トレンド分析、矛盾分析、教育目的など、地球科学コミュニティにおいて大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:25:05 GMT)
A social context-aware graph-based multimodal attentive learning framework for disaster content classification during emergencies: a benchmark dataset and method [4.8] CrisisSpotは、テキストと視覚の複雑な関係をキャプチャする手法である。
IDEAは、データ内の調和とコントラストの両方のパターンをキャプチャして、マルチモーダルインタラクションを強化する。
CrisisSpotは最先端の手法と比較してF1スコアの平均9.45%と5.01%の上昇を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:57:05 GMT)
Physics-Informed Deep B-Spline Networks [4.6] 偏微分方程式を学習するための物理インフォームド深部Bスプラインネットワークを提案する。
B-スプラインネットワークは、ニューラルネットワークを通してB-スプライン制御点を学習することにより、異なるパラメータとICBCを持つPDEの族を近似する。
B-スプラインネットワークは, 温和な条件下での家族の普遍近似であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:03:45 GMT)
Exact Quantum Circuit Optimization is co-NQP-hard [4.6] 我々は、回路$C$が与えられたとき、量子リソースタイプを最小化する等価回路$C’$が計算されるという自然問題を考える。
H と TOF のゲートを正確に実装できる任意のゲート集合上で$C$ が表現されている場合、上記の最適化問題は $textco-NQP$ では困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 09:31:23 GMT)
Time-Embedded Algorithm Unrolling for Computational MRI [4.5] 本稿では,逆問題に対する時間組込みアルゴリズムの解法を提案する。
本手法は,アーティファクトのエイリアスを効果的に低減し,ノイズ増幅を緩和し,最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:10:09 GMT)
Toward Understanding Security Issues in the Model Context Protocol Ecosystem [4.4] 本稿では,Model Context Protocolエコシステムの総合的なセキュリティ分析について紹介する。
MCPエコシステムを3つのコアコンポーネント – ホスト,レジストリ,サーバ – に分割する。
攻撃者がサーバーをハイジャックできる幅広い脆弱性を発見しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:09:05 GMT)
How Far Have LLMs Come Toward Automated SATD Taxonomy Construction? [4.4] 開発者が技術的負債を意図的に導入する場合、それは自己許容技術的負債(SATD)と呼ばれる。
従来の方法では、SATDコメントや周辺コードの手作業による検査が必要であり、これは時間がかかり、労力がかかり、アノテータの主観性のために矛盾することが多い。
本研究では,大規模言語モデル(LLM)がSATDをどの程度生成できるかを検討する。
我々は、研究者が通常従う分類構築ステップを反映した構造化LLM駆動パイプラインを設計した。量子ソフトウェア、スマートコントラクト、機械学習という3つの領域のSATDデータセットで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 09:08:28 GMT)
Efficient and Privacy-Preserving Binary Dot Product via Multi-Party Computation [4.3] 本稿ではビットワイド演算のための新しいバイナリマルチパーティ計算(BiMPC)フレームワークを提案する。
BiMPCの中核はDot Product via Modular Addition (DoMA)と呼ばれる新しいアプローチである。
BiMPCフレームワークのプライバシー保証は厳格に分析され、分散環境での効率性とスケーラビリティを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:35:42 GMT)
Cataract-LMM: Large-Scale, Multi-Source, Multi-Task Benchmark for Deep Learning in Surgical Video Analysis [4.3] 2つの手術センターから3000個の白内障手術ビデオのデータセットを作成した。
このリソースには、時間的外科的フェーズ、機器と解剖学的構造のインスタンスセグメンテーション、機器間の相互作用の追跡、定量的スキルスコアの4つのアノテーション層がある。
データセットの技術的品質は、重要な外科的AIタスクのための一連のベンチマーク実験によってサポートされている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 06:48:29 GMT)
Utilising Large Language Models for Generating Effective Counter Arguments to Anti-Vaccine Tweets [4.2] ワクチン接種に関する誤解の物語は広く広まり、高い予防接種率を達成し、健康勧告への信頼を損なう障壁を生み出している。
我々は,LLMがワクチンの誤情報に反する反響を発生させる能力について検討した。
本研究は,ラベル記述と構造化微調整を組み合わせることで,コーパスの有効性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 05:44:39 GMT)
The Moral Foundations Reddit Corpus [4.2] モラルフレーミングと感情は、寄付、環境活動、政治的関与、抗議など、様々なオンラインおよびオフラインの行動に影響を与える可能性がある。
私たちは、12の異なるサブレディットからキュレートされた16,123の英語のRedditコメントを集めた、Moral Foundations Reddit Corpusを紹介します。
我々は,大きな言語モデル(Llama3-8B,Ministral-8B)をゼロショット,少数ショット,PEFT設定で評価し,その性能をBERTのような微調整エンコーダのみのモデルと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:35:48 GMT)
Investigating the Association Between Text-Based Indications of Foodborne Illness from Yelp Reviews and New York City Health Inspection Outcomes (2023) [4.2] 食中毒は、汚染食品の摂取によって引き起こされる消化管疾患である。
ソーシャルメディアプラットフォームは、タイムリーな公衆衛生信号を提供する、豊富なユーザー生成コンテンツをホストしている。
本稿では,階層型シグモイド注意ネットワーク(HSAN)によるYelpレビューからの信号を解析する。
HSAN信号とトラクションレベルでの検査スコアの相関は最小限であり,C級レストラン数による有意差は認められなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:39:08 GMT)
Instance-Aware Pseudo-Labeling and Class-Focused Contrastive Learning for Weakly Supervised Domain Adaptive Segmentation of Electron Microscopy [4.1] 非教師なしドメイン適応(UDA)メソッドは、実用アプリケーションでは比較的性能が低い。
本稿では,新しい事例認識型擬似ラベル(IPL)選択戦略を提案する。
提案手法は既存のUDA法やWDA法よりも優れており,教師付き上限による性能ギャップを著しく狭めている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:05:37 GMT)
Chain-in-Tree: Back to Sequential Reasoning in LLM Tree Search [4.1] Chain-in-Tree (CiT)は、すべてのステップで拡張するのではなく、検索中にいつ分岐するかを決定するフレームワークである。
GSM8KとMath500のトークン生成、モデル呼び出し、ランタイムの75～85%の削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:15:26 GMT)
Accelerated Learning on Large Scale Screens using Generative Library Models [4.1] データ生成とモデルトレーニングのために,高スループット画面を最適化するアルゴリズムを導入する。
我々は、データセットのサイズが測定とシークエンシングのコストによって制限される大規模体制に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 18:33:51 GMT)
ReviewGuard: Enhancing Deficient Peer Review Detection via LLM-Driven Data Augmentation [3.9] ReviewGuardは、欠陥レビューを検出して分類する自動化システムである。
最終コーパスは6,634枚、実際のレビュー24,657枚、合成レビュー46,438枚である。
不十分なレビューでは、評価スコアの低下、自己報告の信頼性の向上、構造的な複雑さの低減、ネガティブな感情の比率の向上が示されています。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:45:26 GMT)
Temporal-order-driven asymmetric quantum interference and temporal coherence enhancement in spontaneous six-wave mixing [3.8] 透過型5レベル冷原子系におけるエネルギー時間絡み合い三重項の生成機構を解析的に検討した。
その結果, 自発6波混合三重項生成のための厳密な物理枠組みが確立された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:38:04 GMT)
Conformal Prediction in The Loop: A Feedback-Based Uncertainty Model for Trajectory Optimization [3.8] コンフォーマル予測(CP)は、カバレッジ保証を備えた不確実性セットを構築するための強力な統計機械学習ツールである。
本稿では,リスク制約を伴ってThorizonを縮小する新しいフィードバックベースCP(Fb-CP)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:11:23 GMT)
FrugalPrompt: Reducing Contextual Overhead in Large Language Models via Token Attribution [3.5] 大規模言語モデル(LLM)は、その恒星の性能の大部分を入力コンテキストの拡大に負っているが、そのような冗長性は金銭的コスト、炭素フットプリント、推論時間の遅延を膨らませている。
本稿では,LLMのための新しいプロンプト圧縮フレームワークであるFrugalPromptを紹介する。
我々は,4つのNLPタスク(感性分析,コモンセンスQA,要約,数学的推論)にまたがるアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:22:13 GMT)
The Quantum Origin of Diffraction from Bright and Dark States [3.4] 波動光学の基礎として、回折は明るい集合状態と暗い集合状態を通して再解釈される。
検出可能かつ検出不能なモードを特定し、完全な粒子ベースの回折説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:33:25 GMT)
Forecasting Clinical Risk from Textual Time Series: Structuring Narratives for Temporal AI in Healthcare [3.3] 本稿では, タイムスタンプによる臨床所見が予測の主入力となるテキスト時系列からの予測問題について紹介する。
我々は、細調整されたデコーダベースの大規模言語モデルやエンコーダベースのトランスフォーマーなど、多様なモデル群を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:36:24 GMT)
Buzz, Choose, Forget: A Meta-Bandit Framework for Bee-Like Decision Making [3.2] 受粉者における異種認知戦略のモデル化を目的とした模倣学習のための逐次強化学習フレームワークを提案する。
この設定では、最先端の模倣学習手法がしばしば失敗することを示す。
我々の貢献は、(i)行動データと最も整合した効果的なメモリ水平線を特定しながら、予測損失を最小限に抑えるモデルを導入し、(ii)生物学者が根底にある意思決定戦略を分析できるように、完全な解釈可能性を確保することによって、これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:03:15 GMT)
Thinking About Thinking: Evaluating Reasoning in Post-Trained Language Models [3.2] ポストトレーニング技術は、複雑で論理集約的なタスクに対処する能力が強化された大規模言語モデルを提供する。
学習した潜在ポリシーの認識、ドメイン間のポリシーの一般化、内部の推論トレースと最終的なアウトプットの整合性の3つのコア能力を定義します。
以上の結果から,RL学習モデルが学習行動の認知度を高めるだけでなく,新規で構造的に類似したタスクへの一般化可能性を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:57:32 GMT)
Atom-anchored LLMs speak Chemistry: A Retrosynthesis Demonstration [2.9] 汎用大言語モデルを用いた分子推論のためのフレームワークを提案する。
本手法は, ユニークな原子識別子を用いて分子構造に対するチェーン・オブ・シント推論をアンカーする。
我々の研究は、理論的に基底付けられた合成データセットを生成する方法も提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:27:44 GMT)
Quantum Chaos, Randomness and Universal Scaling of Entanglement in Various Krylov Spaces [2.9] 時間平均量子フィッシャー情報(QFI)の解析式を導出し、スケーラブルなマルチパーティント絡みの検出を可能にする。
我々のアプローチはランダムネスと量子カオスの概念を統合し、QFIがクリロフ空間の構造と次元によって普遍的に決定されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 03:31:56 GMT)
Rigorous Maximum Likelihood Estimation for Quantum States [2.7] 既存の量子状態トモグラフィーは、高い計算とメモリ要求のため、限られたスケーラビリティの厳密な終了を避ける。
本稿では,行列を因子によって再構成することで,これらの制約に対処する。
提案手法は,5時間以内で最先端問題に対する最先端のソリューションを実証できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 18:25:05 GMT)
Check Yourself Before You Wreck Yourself: Selectively Quitting Improves LLM Agent Safety [2.7] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、現実の結果を伴う複雑な環境でますます運用される。
信頼性に欠ける状況からLLMエージェントが認識・撤退するための、シンプルで効果的な行動機構として「クイッティング」を用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:22:19 GMT)
DIV-Nav: Open-Vocabulary Spatial Relationships for Multi-Object Navigation [2.6] DIV-Navは、空間的関係を持つ複雑な自由テキストクエリを効率的に処理するリアルタイムナビゲーションシステムである。
我々は,Boston Dynamics Spotロボット上でのMultiONベンチマークと実世界展開に関する広範な実験を通じて,システムを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:22:32 GMT)
Audit-of-Understanding: Posterior-Constrained Inference for Mathematical Reasoning in Language Models [2.5] AoU(Audit-of-Understanding)は,3つのフェーズを通じて,検証済みの前提に対する推論を制約するフレームワークである。
AoUは後天的に制約された推論であり、選択的予測と拒絶学習に繋がる。
コントリビューションは, (i) 完全検証の理論的保証, (ii) 不完全監査の過剰リスク境界, (iii) トラクタビリティ解析の3つである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:20:04 GMT)
Predicting life satisfaction using machine learning and explainable AI [2.3] 本研究では、機械学習アルゴリズムが、93.80%の精度で生活満足度を予測する可能性を実証した。
このデータセットは、デンマークで16歳から64歳の政府の調査から得られたものだ。
その結果, 生活満足度予測は臨床領域よりもバイオメディカル領域と密接な関係があることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:44:25 GMT)
Deflanderization for Game Dialogue: Balancing Character Authenticity with Task Execution in LLM-based NPCs [2.3] 本稿では,Commonsense Persona-Grounded Dialogue Challenge (CPDC) 2025 Round 2への参加について報告する。
i) 過剰なロールプレイの抑制とタスクの忠実度向上のためのデフランダライズプロンプト手法を含むAPIトラックの軽量なプロンプト手法と,(ii) Qwen3-14Bと教師付きファインタニング(SFT)とローランド適応(LoRA)を併用したGPUトラックの微調整大型モデルを組み合わせる。
第1タスク(APIトラック)では第2位,第3タスクでは第4位です。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:25:42 GMT)
Beyond One World: Benchmarking Super Heros in Role-Playing Across Multiversal Contexts [2.3] Beyond One Worldは、30の象徴的ヒーローと90のキヤノン固有のバージョンにまたがるキャラクターグラウンドのロールプレイのベンチマークである。
正準精度と推論忠実度に応答する。
理由と行動の一致を定量化する尺度であるThink-Act Matchingを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:29:23 GMT)
Accelerating MRI with Longitudinally-informed Latent Posterior Sampling [2.2] 縦方向の学習データを必要としない拡散モデルに基づく再構成フレームワークを提案する。
推測において,本フレームワークは対象者のDICOMフォーマットの事前スキャンを統合し,フォローアップの再構築を誘導する。
本手法は,長手および非縦長のベースライン再構築法より一貫して優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:00:27 GMT)
Exploration of Marker-Based Approaches in Argument Mining through Augmented Natural Language [2.2] Argument Mining (AM)は、Argumentative Components (AC)とそれに対応するArgumentative Relations (AR)を識別・抽出する。
本稿では、生成パラダイムに基づくエンドツーエンドフレームワークargTANLを紹介する。
Augmented Natural Language (ANL) というラベル付きテキストに議論構造をフレーム化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:51:50 GMT)
Robust Dynamic Staffing with Predictions [2.0] 意思決定者が労働者を逐次雇って、最後に明らかになった未知の要求を満たすという、自然なダイナミックな人材育成問題について検討する。
需要予測は時間とともに到着し、より正確になる一方、労働者の可用性は低下する。
これにより、過給を避けるために早期雇用と過給を避けるために遅滞雇用の間に根本的なトレードオフが生じます。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 23:19:32 GMT)
Scattering theory of frequency-entangled biphoton states facilitated by cavity polaritons [2.0] 我々は、周波数-絡み合った光子対とキャビティ・ポラリトン状態とバイポーラリトン状態との相互作用を記述する散乱理論を開発する。
我々は、双光子散乱量子光分光法が、光子空洞の定常状態における偏光子と双偏光子の状態の感度の高いプローブとして最適であると主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 05:37:07 GMT)
MGTS-Net: Exploring Graph-Enhanced Multimodal Fusion for Augmented Time Series Forecasting [1.7] 時系列予測のためのマルチモーダルグラフ強化ネットワークMGTS-Netを提案する。
モデルは,(1)マルチモーダル特徴抽出層(MFE),(2)マルチモーダル特徴融合層(MFF),(3)マルチスケール予測層(MSP)の3つのコアコンポーネントから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:47:10 GMT)
Optimizing for Persuasion Improves LLM Generalization: Evidence from Quality-Diversity Evolution of Debate Strategies [1.6] 大規模言語モデル(LLM)は、真理に富んだ回答を出力するために最適化され、しばしば過度に適合し、一般化に失敗する不安定な推論を生み出す。
DebateQDは,様々なカテゴリにまたがる多様な議論戦略を進化させる,最小品質多様性(QD)進化アルゴリズムである。
提案手法は,真理最適化の試験性能に適合または超越しながら,最大で13.94%の列車-試験一般化ギャップを達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:06:55 GMT)
Structured Temporal Causality for Interpretable Multivariate Time Series Anomaly Detection [1.6] OracleADは時系列異常検出のための教師なしフレームワークである。
予測誤差と安定遅延構造からの偏差に基づく二重スコアリング機構を用いて異常を同定する。
OracleADは、複数の実世界のデータセットと評価プロトコルにまたがって最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:53:41 GMT)
From Reviews to Actionable Insights: An LLM-Based Approach for Attribute and Feature Extraction [1.6] 本研究では,顧客レビューから製品属性とサービス属性を抽出するための体系的,大規模言語モデル(LLM)アプローチを提案する。
この手法を、スターバックスストアの2万件のYelpレビューに適用し、ランダムなレビューのサブセットに対して8つのプロンプト変種を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:46:11 GMT)
Structuring Security: A Survey of Cybersecurity Ontologies, Semantic Log Processing, and LLMs Application [1.4] サーベイはセマンティックログ処理と大規模言語モデル(LLM)がサイバーセキュリティをどのように強化するかを調査している。
LLMは、文脈的理解を提供し、構造化されていないコンテンツから洞察を抽出することで、このプロセスを豊かにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 18:21:33 GMT)
Adversarially Robust Quantum Transfer Learning [1.3] 量子機械学習(QML)は、古典的な機械学習システムの性能向上のための研究分野として期待されている。
この章では、量子コンピューティングの利点と転送学習技術を組み合わせて高解像度画像分類に対処するハイブリッド量子古典アーキテクチャを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:16:34 GMT)
Strong-field Driven Sub-cycle Band Structure Modulation Measured with Ultrafast Electric Field Observables [1.3] 非共鳴非線形光学相互作用による酸化マグネシウム中の超高速電界観測器の測定を行った。
超高速で強磁場光-マター相互作用はサブサイクル時間スケールでバンド構造を変調し、結果として材料の非線形光学応答を変調することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 22:05:16 GMT)
Universal and Transferable Attacks on Pathology Foundation Models [1.1] 本稿では,その機能に重大な脆弱性を示す病理基盤モデルについて,Universal and Transferable Adversarial Perturbations (UTAP)を紹介する。
UTAPは、病理画像に追加されると、複数の基礎モデルの特徴表現能力を体系的に破壊する、固定的で弱いノイズパターンを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 23:03:45 GMT)
From Scarcity to Efficiency: Investigating the Effects of Data Augmentation on African Machine Translation [1.0] 我々は,6つのアフリカ諸言語にまたがる文の翻訳と切り換えという,2つのデータ拡張技術に焦点をあてる。
実験の結果,機械翻訳性能は6言語で25%向上し,機械翻訳性能は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 21:47:27 GMT)
Nonlinear energy-preserving model reduction with lifting transformations that quadratize the energy [1.0] 本研究は, 一般非線形性を有する保守型PDEに対する構造保存2次還元次モデルを導出するために, 昇降変態を用いた非線形モデル還元法を提案する。
提案手法は, オンライン段階における精度と計算効率の両面から, 最先端構造保存型超減算法と競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:54:10 GMT)
DESTinE Block: Private Blockchain Based Data Storage Framework for Power System [1.0] DESTinE Blockは、電力システム用に設計され、リソース制約のある環境に最適化されたブロックチェーンベースのデータストレージフレームワークである。
提案アーキテクチャでは、IPFS(InterPlanetary File System)を使用して、DESTinE Blockという独自のブロックチェーン上で、セキュアでトレース可能なメタデータを維持しながら、大きなファイルを格納する。
このフレームワークはx86ベースのデバイスとARM64ベースのRaspberry Piの両方でテストされ、スマートグリッドアプリケーションにおけるセキュアで分散化されたロギングと計測ストレージの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:41:30 GMT)
Enhancing Rotated Object Detection via Anisotropic Gaussian Bounding Box and Bhattacharyya Distance [1.0] 本稿では,検出精度とロバスト性の向上を目的とした改良された損失関数を提案する。
我々は、正方形の物体における等方的分散に関連する問題に対処するために、異方的ガウス表現を使うことを提唱する。
提案手法は,回転物体の幾何学的特性を効果的に捉える回転不変損失関数を組み込むことにより,これらの課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:42:30 GMT)
ATA: A Neuro-Symbolic Approach to Implement Autonomous and Trustworthy Agents [1.0] 大きな言語モデル(LLM)は印象的な機能を示していますが、高レベルのドメインへのデプロイメントは、信頼性に固有の制限によって妨げられています。
我々は、自律的信頼できるエージェント(ATA)と呼ばれる一般的なニューロシンボリックアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:35:54 GMT)
Synergizing chemical and AI communities for advancing laboratories of the future [0.9] 実験データに基づいてトレーニングされた機械学習(ML)アプローチは、従来の設計-ビルド-テスト-学習プロセスを大幅に加速する。
本稿は、化学者が様々な実験課題に対してML予測モデルを理解し、導入し始めるのを支援することを目的としている。
我々は、MLモデルとAIエージェントをどのように活用して、時間を要する実験と手動データ分析を削減できるかを説明するために、異なる分野における3つのケーススタディを提示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 01:36:27 GMT)
Quantum thermometric sensing: Local vs. Remote approaches [0.9] 量子温度測定は、量子推定理論から導かれる基本的な精度境界に重点を置いて研究される。
提案したセンシングプラットフォームは、コンデンサを介して結合された2つの異なる量子ビットで構成され、熱環境下で量子振動を誘発する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 19:56:09 GMT)
Your Next Token Prediction: A Multilingual Benchmark for Personalized Response Generation [0.8] Your Next Token Prediction」は、制御された人間とエージェントの会話を通して、ユーザの正確な単語選択をモデル化する。
我々は,英語,日本語,中国語の対話セッション100件のベンチマークを作成し,心理学的根拠を持つNPCを用いて5日間の対話を行う。
このセットアップは、自然な日々のコミュニケーションパターンをキャプチャし、ユーザの内部モデルの分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:39:18 GMT)
Exact non-Markovian master equations: a generalized derivation for Gaussian systems [0.8] 我々は、同じ統計量のガウス環境に線形に結合した二次量子系の力学を捉える正確なマスター方程式を導出する。
我々の定式化はボゾン系とフェルミオン系の両方に普遍的に適用される。
超伝導ペアリングにより結合された2つのフェルミオンに基づく開系にこれを適用して示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 20:15:33 GMT)
Reinforcement Learning for Accelerator Beamline Control: a simulation-based approach [0.8] RLABCはPythonベースのライブラリで、強化学習(RL)問題としてビームライン最適化を再構成する。
RLABCは標準格子と要素入力ファイルからRL環境を自動生成し、磁石の逐次チューニングにより粒子損失を最小限に抑える。
RLABCが2本のビームラインに対して有効であることを示し,94%と91%の伝送速度を専門家の手動最適化と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:02:54 GMT)
Probing non-Markovian qubit noise and modeling Post Markovian Master Equation [0.7] ノイズ力学におけるメモリ効果を特徴付けるためにポストマルコフマスター方程式を用いる。
我々は,IBM量子デバイス上での超伝導量子ビットを用いたPMMEフレームワークを実験的に検証した。
我々は,情報理論を用いてクロストーク効果を定量化し,現在の量子ハードウェアにおいて観測された非マルコフ効果をクロストークが支配することを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 18:22:32 GMT)
Graphical model for tensor factorization by sparse sampling [0.7] テンソル成分のスパース測定に基づいてテンソル分解を考える。
メッセージパッシングアルゴリズムを構築し,ベイズ最適教師学生設定でテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 06:06:21 GMT)
Edge-Based Speech Transcription and Synthesis for Kinyarwanda and Swahili Languages [0.6] 本稿では,エッジクラウド並列性を利用した音声の書き起こしと合成のための新しい枠組みを提案する。
Kinyarwanda と Swahili 話者のための強力な言語処理ツールの不足に対処する。
提案したカスケードエッジクラウドアーキテクチャは, STT と TTS の転写において, 優れたプラットフォームとなることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:33:14 GMT)
Machine-Learning-Enhanced Entanglement Detection Under Noisy Quantum Measurements [0.6] 雑音耐性の絡み合い分類を実現するための機械学習に基づく手法を提案する。
本プロトコルは,従来手法の分類精度を著しく向上させる。
この研究は機械学習と量子情報科学を橋渡しし、ノイズロスの量子キャラクタリゼーションのための実用的なツールを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:44:29 GMT)
Communication through the combination of quantum switch and coherent superposition of channels [0.6] 粒子軌道の量子化は、量子チャネルのコヒーレントな重ね合わせや量子スイッチのような顕著な特徴をもたらす。
これらの構成を比較すると、特定の組み合わせがコミュニケーションの優位性を高めるシナリオが明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:16:59 GMT)
Sparse Transformer Architectures via Regularized Wasserstein Proximal Operator with $L_1$ Prior [0.5] 本稿では,ニューラルネットワークのトランス構造に直接,基礎となるデータ分布に関する事前情報を組み込んだスパーストランスアーキテクチャを提案する。
スパース変圧器は,従来のニューラルODE法よりも精度が高く,目標分布への収束が速いことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 05:26:13 GMT)
QCPINN: Quantum-Classical Physics-Informed Neural Networks for Solving PDEs [0.5] 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、ニューラルネットワークに物理法則を埋め込むことで偏微分方程式(PDE)を解くための有望な方法として登場した。
量子および古典的成分を組み合わせた量子古典物理学インフォームドニューラルネットワーク(QCPINN)を提案し,従来のPINNに匹敵する精度と収束性を維持しつつ,パラメータを著しく少なくしてPDEを解くことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:29:51 GMT)
On the Use of Large Language Models for Qualitative Synthesis [0.5] 大規模言語モデル(LLM)は、体系的レビュー(SR)、質的合成(QS)のような複雑なタスクをサポートすることを約束している。
不正使用は、既存の弱点を増幅し、SRの発見に対する自信を損なう可能性がある。
本研究は,LLMをQSに使用する際の課題を検討するために,2つの試行を含む共同オートエスノグラフィーを行った。
方法論的厳密さと実用性について各試験を検証し,LLMの製作方法と現状の限界から得られた技術レンズを用いてその結果を解釈した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:42:26 GMT)
Encouraging Students' Responsible Use of GenAI in Software Engineering Education: A Causal Model and Two Institutional Applications [0.4] ジェネレーティブAI(GenAI)ツールが教育で普及するにつれ、学生が学習よりも学習に使用することへの懸念が高まっている。
本稿では、ソフトウェア工学(SE)教育におけるGenAI利用に責任を持つ教育者を支援するために、因果モデルを提案し、実証的に適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:56:11 GMT)
Advances in Pre-trained Language Models for Domain-Specific Text Classification: A Systematic Review [0.4] 大規模言語モデル(LLM)は、NLPにおいて顕著な成功を収めた。
それらの精度は、特殊語彙、一意の文法構造、不均衡なデータ分布によって、ドメイン固有の文脈で悩まされる。
ドメイン固有テキスト分類における事前学習言語モデル(PLM)の利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 22:46:53 GMT)
When Intelligence Fails: An Empirical Study on Why LLMs Struggle with Password Cracking [0.4] 本研究では,事前学習した大規模言語モデルによるパスワードクラッキングの有効性を,合成ユーザプロファイルを用いて実証的に検証する。
我々は,構造化されたユーザ属性に基づいて,有意なパスワードを生成するように促すことで,最先端のオープンソースLCMの性能を評価する。
Hit@1、Hit@5、Hit@10の測定結果から、すべてのモデルがHit@10で1.5%未満の精度で、一貫してパフォーマンスが低下していることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:15:28 GMT)
Improving training time and GPU utilization in geo-distributed language model training [0.4] 大規模言語モデル(LM)のトレーニングには数万のGPUが必要である。
我々は、Wide-Area-Network (WAN)を介して接続された複数のDCでそのようなモデルをトレーニングすることに注力する。
私たちは、新しいワークロード対応の時間帯域幅共有を使用して、トレーニング時間を短縮するAtlasを構築しました。
BubbleTeaは、バブル中にプレフィル・アズ・ア・サービス(LM推論の一部)を実行することで、トレーニングに影響を与えずにGPU使用率を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:06:46 GMT)
eDCF: Estimating Intrinsic Dimension using Local Connectivity [0.3] 本稿では,eDCFと呼ばれる新しい,スケーラブルで並列化可能な手法を紹介し,様々なスケールにまたがる固有次元を頑健に推定する。
提案手法は,ノイズのあるサンプルを合成したベンチマークにおいて,平均絶対誤差(MAE)の値に匹敵する推定値を得る。
また,本手法が決定境界におけるフラクタル測度を正確に検出し,現実的な構造化データ解析に有効であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:00:39 GMT)
Colliding with Adversaries at ECML-PKDD 2025 Model Robustness Competition 1st Prize Solution [0.3] 本報告では,ECML-PKDD 2025における高エネルギー物理発見におけるロバスト学習の課題について述べる。
この課題の目的は、クリーンデータと逆データの両方でバイナリ分類タスクにおいて高い精度を達成できる堅牢なANNベースのモデルを設計し、訓練することであった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:39:10 GMT)
Colliding with Adversaries at ECML-PKDD 2025 Adversarial Attack Competition 1st Prize Solution [0.3] 本報告では,ECML-PKDD 2025における高エネルギー物理発見におけるロバスト学習の課題について述べる。
このタスクは、摂動を最小限に抑えながら誤分類を最大化する、提供された分類モデルに対する敵攻撃を設計することを必要とした。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:26:47 GMT)
Agentic System with Modal Logic for Autonomous Diagnostics [0.3] エージェント推論の構造、忠実性、論理的一貫性のスケーリングは、AI研究の重要かつ過小評価されている次元である、と我々は主張する。
本稿では,個々のエージェントの信念状態がKripkeモデルとして正式に表現される,ニューロシンボリックなマルチエージェントアーキテクチャを提案する。
本研究は,不可変でドメイン固有な知識を用いて,適切な,信頼性,説明可能な診断に不可欠な論理的制約として符号化された情報的根本原因診断を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:10:05 GMT)
The Shape of Attraction in UMAP: Exploring the Embedding Forces in Dimensionality Reduction [0.3] 我々は、クラスターの形成と可視化に対する影響を明らかにするために、力を分析する。
ポイント間の魅力的な緊張は、アトラクションと反発として同時に現れるため、トラクションはより微妙である。
我々の分析により、UMAPと類似の埋め込み手法がより解釈可能で、より堅牢で、より正確になる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 18:01:51 GMT)
Image Categorization and Search via a GAT Autoencoder and Representative Models [0.3] 本稿では,グラフとグラフアテンションネットワーク(GAT)に基づくオートエンコーダを利用した画像分類と検索手法を提案する。
我々のアプローチは代表中心であり、画像と画像カテゴリのために構築した代表モデルを通して分類と検索のプロセスを実行する。
我々は,GATオートエンコーダと標準機能ベース技術の両方を用いた実験を通じて,代表中心アプローチの有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:06:54 GMT)
Contrasting the Hyperparameter Tuning Impact Across Software Defect Prediction Scenarios [0.2] ソフトウェア欠陥予測(SDP)は高品質なソフトウェア製品の提供に不可欠である。
近年の研究では、特定のSDPシナリオにハイパーパラメータチューニングを適用することにより、SDPの予測性能の向上が達成可能であることが示されている。
本研究では,2つの主軸および連続SDPシナリオにおけるハイパーパラメータチューニングの影響を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 23:36:06 GMT)
Women have it Worse: an ICT Workplace Digital Transformation Stress Gender Gap [0.2] 情報通信技術(ICT)ソリューションは、企業と従業員の両方にとってポジティブな結果をもたらす。
ディジタルトランスフォーメーション(DT)は、従業員の幸福に影響を及ぼす可能性がある。
女性の技術不足に関する否定的なステレオタイプにより、これらのICT問題は男女の従業員に異なる影響を与える可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:43:01 GMT)
Polynomial time classical versus quantum algorithms for representation theoretic multiplicities [0.1] 多くの場合、Kronecker係数とplethysm係数も古典的アルゴリズムで計算可能であることを示す。
これは、望まれる超多項式量子スピードアップが達成できるケースを著しく制限する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 21:37:54 GMT)
Adaptive Data-Resilient Multi-Modal Hierarchical Multi-Label Book Genre Identification [0.1] IMAGINEはマルチモーダルデータを活用するために設計されたフレームワークである。
IMAGINEの主な強みは適応性であり、テキストや画像のような1つのモダリティが利用できない場合でも高い予測性能を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:01:46 GMT)
Large-Scale Empirical Analysis of Continuous Fuzzing: Insights from 1 Million Fuzzing Sessions [0.1] 本研究の目的は,脆弱性検出における連続ファジィングの役割を明らかにすることである。
Googleが提供するオンラインサービスOSS-Fuzzから、イシューレポート、カバレッジレポート、ファジィログを収集します。
連続ファジィングが統合される前に、かなりの数のファジィングバグが存在することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:13:19 GMT)
Closing the Loop: How Semantic Closure Enables Open-Ended Evolution? [0.0] この写本は意味的クロージャの進化的出現を探求している。
生物学、生理学、生態心理学の概念を統合している。
我々は,生命の臨界特性を捉えることが可能なモデルを開発し,そのモデルとして,オートポエシス,予測,適応などがある。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:50:00 GMT)
Mechanical Sensors for Ultraheavy Dark Matter Searches via Long-range Forces [0.0] メカニカルセンサを用いたプランクスケール周辺での暗黒物質候補探索の道を探る。
これらのダークマター粒子は、機械的センサーアレイの符号として軌道を残すことが期待されている。
統計的手法を用いて,このようなトラックを効果的に探索できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:01:37 GMT)
iWatchRoadv2: Pothole Detection, Geospatial Mapping, and Intelligent Road Governance [0.0] iWatchRoadv2は、リアルタイムポットホール検出、GPSベースのジオタグ、動的道路健康可視化のためのエンドツーエンドプラットフォームである。
インドの道路状況の多様さを捉えた7000以上のダッシュカムフレームの自己注釈付きデータセットをキュレートした。
このシステムは、OCRが抽出したビデオタイムスタンプと外部GPSログを同期させ、検出された各ポットホールを正確に位置決めする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:11:03 GMT)
When Models Can't Follow: Testing Instruction Adherence Across 256 LLMs [0.0] 本稿では,20個のプロンプトを慎重に設計し,指示追従の評価を行う合理化評価フレームワークを提案する。
我々は2025年10月14日に行われた大規模な実証的研究を通じて、この枠組みを実証した。
本研究は、一貫した障害モードを明らかにし、特定の課題を呈する特定の命令タイプを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:33:15 GMT)
Triphoton generation near atomic resonance via SSWM: Harmonic expansion for accurate optical response [0.0] パラメトリックプロセスによって生成される時間-周波数-絡み合った光子対の量子相関は、媒体の線形および非線形光学応答に影響される。
We generalize the harmonic expansion method originally introduced by Wen for biphoton generation near atomic resonance。
提案手法の精度と自己整合性を実証し,従来の計算手法よりも明らかな優位性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:28:26 GMT)
The GPT-4o Shock Emotional Attachment to AI Models and Its Impact on Regulatory Acceptance: A Cross-Cultural Analysis of the Immediate Transition from GPT-4o to GPT-5 [0.0] 2025年8月、主要なAI企業の前モデルから次世代モデルへの即時かつ強制的な移行が、大衆の反応を広範囲に引き起こした。
2025年8月8日から9日にかけて、複数のソーシャルメディアプラットフォームとビデオ共有サービスから日本語と英語の投稿を150件収集し、感情的な愛着と抵抗の表現を質的に分析した。
アタッチメントが重いモデルでは、安全指向の変更でさえ、行動制御の実用的な窓を狭める、迅速で大規模な抵抗に直面します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 00:43:21 GMT)
Spacing Test for Fused Lasso [0.0] 我々は,Tibshiraniらによって提案されたスペーシングテストの枠組みを溶かしたラスソに拡張する。
選択した変更点に対して正確な条件付き$p$-値を導出する。
この研究は、パラメータ選択とポスト選択推論のための理論的に健全で計算学的に実用的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:46:03 GMT)
Shock-Aware Physics-Guided Fusion-DeepONet Operator for Rarefied Micro-Nozzle Flows [0.0] マイクロノズル流を含む希少な衝撃の高速かつ高精度な代理モデルを構築するための物理知能深層学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、3つの重要なコンポーネント、パラメータ依存をキャプチャするFusion DeepONet演算子学習アーキテクチャ、ショック整合座標系を組み込んだ物理誘導特徴空間、高次領域を強調する2段階のカリキュラム戦略を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 10:18:27 GMT)
Shifting 'AI Policy' Preprints and Citation Trends in the U.S., U.K and E.U., and South Korea (2015-2024) [0.0] arXivなどのプラットフォーム上でのプレプリントの引用は、主要な3つのリージョンで5%から40%に増加した。
本稿では,コンピュータ科学のトレンドに倣い,プリプリント正規化の要因とリスクについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 12:54:53 GMT)
SPLite Hand: Sparsity-Aware Lightweight 3D Hand Pose Estimation [0.0] 我々は,エンコーダ・デコーダアーキテクチャを採用した軽量なフレームワークを設計し,効率性と精度の向上を目的としたいくつかの重要なコントリビューションを紹介する。
本研究では,ResNet-18のバックボーンにスパース畳み込みを適用し,手ポーズ画像の空間性を利用して,エンドツーエンドの効率改善を42%達成する。
このアーキテクチャにより、復号プロセスのフレームレートはRaspberry Pi 5の3.1倍向上し、精度は同等に維持される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 08:19:49 GMT)
Quantum Complexity in Constrained Many-Body Models: Scars, Fragmentation, and Chaos [0.0] 量子多体系の運動的制約は、初期条件の選択に強く依存する量子状態を引き起こす。
我々は、有名な量子ライフゲームを含む、運動的に制約されたモデルのファミリーについて研究する。
これらのモデルは、ヒルベルト空間の断片化と量子多体散乱状態をサポートしながら、頑健なカオス挙動を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:37:09 GMT)
Proposal for a 3-Wave Mixing Element with Quantum Paraelectric Materials [0.0] ペロブスカイト結晶のチタン酸ストロンチウム (STO) とタンタル酸カリウム (KTO) は、量子常電相から大きく変化可能な誘電率を持つ。
量子パラ誘電率非線形誘電率増幅器(PANDA)の開発を提案する。
ナノファブリックパラレルプレートコンデンサとリアル設計制約を用いたPANDAは、順MHzの3波混合強度を示すことができる。
我々は、STO、KTO、および関連材料に基づく小型で可変なコンデンサが、幅広い種類の低温量子回路を実現することができると予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 19:22:47 GMT)
Promptable Fire Segmentation: Unleashing SAM2's Potential for Real-Time Mobile Deployment with Strategic Bounding Box Guidance [0.0] 本稿では,火災セグメンテーションのためのSAM2変種を包括的に評価する。
3つのファイアデータセットにまたがるモバイル指向の変種(TinySAM, MobileSAM)とともに,SAM2.1の4つの変種(tiny, small, base_plus, large)を体系的に評価した。
実験結果から,バウンディングボックスは自動および単一点ベースアプローチより一貫して優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 09:15:43 GMT)
Packet Inspection Transformer: A Self-Supervised Journey to Unseen Malware Detection with Few Samples [0.0] 従来のセキュリティ対策は、現代のサイバー攻撃の高度化に対して不十分である。
Deep Packet Inspection (DPI)は、ネットワークセキュリティの強化において重要な役割を担っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:13:05 GMT)
OOS-DSD: Improving Out-of-stock Detection in Retail Images using Auxiliary Tasks [0.0] OOS-DSDは,OOS検出を補助学習により高速化する新しい深層学習手法である。
我々は、OOS、セグメント製品、シーン深度を同時に検出するために、追加の畳み込みブランチを備えた、確立されたYOLOv8オブジェクト検出アーキテクチャを拡張した。
実験の結果,提案手法は平均平均精度(mAP)の1.8%をSOTA OOS検出法より上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:48:58 GMT)
Multi-Agent Pose Uncertainty: A Differentiable Rendering Cramér-Rao Bound [0.0] カメラ推定値の閉形式下限を、摂動測定関数として異なるポーズを扱い、導出する。
我々のアプローチは、古典的なバンドル調整の不確実性に還元され、ビジョン理論との連続性を保証する。
また、カメラ間でFisher情報を融合することで、マルチエージェント設定に自然に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 23:21:02 GMT)
Memory effects in a dynamical decoupling process [0.0] 動的デカップリングプロセスにおける環境記憶効果と特性の簡易な定量的関係を確立する。
各キックが制御されていないシステムの動的マップと通勤すると、制御によってもたらされる最終的な動的マップや最終状態の変化は、制御なしのメモリ効果の強さの和(差)によって上(下)に制限される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:22:37 GMT)
MedRule-KG: A Knowledge-Graph--Steered Scaffold for Mathematical Reasoning with a Lightweight Verifier [0.0] 我々は,記号検証器と結合したコンパクト型付き知識グラフであるMedRule-KGを紹介する。
MedRule-KGはエンティティ、リレーション、ドメインにインスパイアされた3つのルールをエンコードし、検証者は予測をチェックし、一貫性を保証するために最小限の修正を適用する。
90例のFDA由来のベンチマークでは、MedRule-KGは正確な一致(EM)を0.767から0.900に改善し、検証器を追加するとルール違反を完全に排除しながら1.000 EMが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:39:13 GMT)
Marginal Influence of Anomalous Josephson Current on Odd-Frequency Spin-Triplet Pairing in Ferromagnetic Josephson Diodes [0.0] ジョセフソン電流は、2つの異なる接合領域における奇数周波数超伝導相関に影響を及ぼす。
ジョセフソン電流が異常な場合、奇数周波数のスピン-トリップレット相関は有限磁化強度で顕著なピークを生じる。
ジョセフソン電流が異常な状態にある第2の構成では、奇数周波数のスピン-トリップレット対の同様のピークは、両方の輸送状態下で有限磁化に現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:43:04 GMT)
MLCPD: A Unified Multi-Language Code Parsing Dataset with Universal AST Schema [0.0] Multi Code Langデータセットは、10つの主要なプログラミング言語にわたるコードの構文と構造を統一した大規模なデータセットである。
MLCPDには、提案したユニバーサル抽象構文木(AST)スキーマの下で正規化された700万以上の解析済みソースファイルが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 05:31:14 GMT)
MIN-Merging: Merge the Important Neurons for Model Merging [0.0] MIN-Mergingはルータベースのフレームワークで、これらの衝突を減らすために最も重要なニューロンを選択的にマージする。
我々は、MIN-Mergingがドメイン内タスクにおいて一貫したゲインを達成し、ドメイン外タスク上で事前訓練されたモデルの一般化能力を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:23:36 GMT)
Lung Cancer Classification from CT Images Using ResNet [0.0] 肺組織由来の悪性腫瘍である肺癌は、医学的イメージング技術、特にCT(Computed tomography)を用いて診断され分類される。
既存の研究は主に悪性腫瘍と良性肺結節を区別する二分分類に焦点を当てている。
本研究では,CT画像から肺がんの様々なサブタイプを識別する多クラス分類の改善を目的とした,新しい深層学習に基づくアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:44:02 GMT)
Klein-Gordon equation within the real Hilbert space formalism [0.0] 複素定式化は、ヘミチアンと非ヘミチアンとから構成され、四元イオン溶液は、さらに運動自己相互作用粒子に設定される。
得られた自律粒子解とクライン問題は、以前に発見された自己相互作用非相対論的粒子に一致する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 17:58:13 GMT)
Infrared Absorption and Laser Spectroscopy of Ho$^{3+}$ Doped K$_2$YF$_5$ Microparticles [0.0] この光学データは、K$YF$_5$マイクロ粒子におけるHo$3+$の電子構造の結晶場モデリングに使用される。
5ドルF$_5$多重の蛍光寿命の温度依存性を測定した。
Ho$3+$とYb$3+$を併用した微小粒子における赤外から可視のアップコンバージョンの測定を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 04:18:06 GMT)
Improvement of Spiking Neural Network with Bit Planes and Color Models [0.0] スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、計算神経科学と人工知能において有望なパラダイムとして登場した。
本稿では,ビット平面表現を利用した新しい符号化手法により,画像のSNN性能を向上させる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:12:15 GMT)
Hey Pentti, We Did It!: A Fully Vector-Symbolic Lisp [0.0] Kanerva (2014) はベクトル-記号的アーキテクチャから完全なLispを構築することができることを示唆した。
本稿では,Lisp 1.5仕様の5つの基本関数,式,その他の補助関数のベクトル記号表現について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:42:36 GMT)
Hey Pentti, We Did It Again!: Differentiable vector-symbolic types that prove polynomial termination [0.0] 我々は、全ての型付きプログラムが時間内に停止することを証明できる型付きコンピュータ言語 Doug を提示する。
Dougはベクトルシンボリックアーキテクチャ(VSA)で符号化される
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:05:44 GMT)
Graph Coloring for Multi-Task Learning [0.0] SON-GOKUスケジューラは干渉を計算し、干渉グラフを構築し、グリードグラフをタスクに適用する。
グループ化とシーケンシャルアップデートはマルチタスク学習を改善し、降下、収束、タスクの衝突や整合性を正確に識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:15:20 GMT)
Generalized Fusion of Qudit Graph States [0.0] 線形光学系におけるキューディットクラスタ状態に対するタイプII融合演算を定式化する。
入力クラスタから1つずつ指定された2つのキューディットは、受動線形光学ネットワークを介して任意のアンシラキューディットを干渉する。
我々は,測定結果の確率と絡み合いを分析し,我々の下界が既存の構成的スキームとどのように一致しているかについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 19:25:58 GMT)
From Flows to Words: Can Zero-/Few-Shot LLMs Detect Network Intrusions? A Grammar-Constrained, Calibrated Evaluation on UNSW-NB15 [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は自然言語入力を推論できるが、微調整なしでの侵入検出におけるそれらの役割は未だ不明である。
本研究では、各ネットワークフローをコンパクトなテキストレコードに変換し、軽量でドメインにインスパイアされたフラグで拡張することで、プロンプトオンリーなアプローチを評価する。
ゼロショット,命令誘導,スプリットショットを比較して,同一のスプリット下での強い神経ベースライン,精度,精度,リコール,F1,マクロスコアを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:11:50 GMT)
Fourier-Based GAN Fingerprint Detection using ResNet50 [0.0] 本稿では、周波数領域解析とディープラーニングを組み合わせることで、StyleGAN生成画像と実際の画像とを区別する問題を解く。
ResNet50ニューラルネットワークは、これらの変換されたイメージに基づいて、実画像と合成画像の区別を訓練する。
以上の結果から,GAN生成画像には独自の周波数領域シグネチャやフィンガープリントが存在することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:44:55 GMT)
Fine-tuning of Large Language Models for Constituency Parsing Using a Sequence to Sequence Approach [0.0] 本研究では,大規模言語モデルを用いた句構造解析の新しい手法について検討する。
主な目的は、スペイン語の構文を教えるために設計されたツールであるMiSintaxisの機能を拡張することである。
その結果,句構造解析において高い精度を示し,この手法の可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 18:00:20 GMT)
Fine-Grained Classification: Connecting Metadata via Cross-Contrastive Pre-Training [0.0] 画像,テキスト,メタデータをクロスコントラストによる事前学習により統合する統合フレームワークを提案する。
NABirdsでは,ベースラインよりも7.83%向上し,84.44%の高精度化を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 05:56:20 GMT)
Experimental verification of multi-copy activation of genuine multipartite entanglement [0.0] 真のマルチパーティ・エンタングルメント(GME)は、双分離性を超えた相関である。
これは複雑な量子システムの特徴付けとベンチマークに関係している。
二つの分離可能な量子状態の複数のコピーから活性化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 22:14:23 GMT)
Epistemic Trade-Off: An Analysis of the Operational Breakdown and Ontological Limits of "Certainty-Scope" in AI [0.0] 最近発表された「確実性顕微鏡」予想は、人工知能(AI)システムにおける固有のトレードオフについて、説得力のある洞察を与えてくれる。
本論では,工学設計と規制決定に関する洞察を与えるための予想の目的は,2つの基本的な要因によって制限されていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 11:42:08 GMT)
Emergent field theories from neural networks [0.0] 位置変数と運動量変数に対するハミルトン方程式は、非学習変数の活性化ダイナミクスを管理する方程式に対応していることを示す。
この双対性は、ニューラルネットワークの活性化と学習力学を用いて、様々な場の理論をモデル化するために応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:18:25 GMT)
Efficient Classical Simulation of the DQC1 Circuit with Zero Discord [0.0] DQC1回路の高速な古典シミュレーションのための経路を示す。
量子不協和によって量子化された非古典的相関は、混合状態量子計算における指数的スピードアップを可能にする鍵となる資源である。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 14:18:12 GMT)
Dominated Actions in Imperfect-Information Games [0.0] 不完全情報ゲームにおける支配的行動の概念を定義し,研究する。
我々の主な成果は、アクションが混合戦略に支配されているかどうかを実証的に決定するアルゴリズムである。
我々は、"All In or Fold" No-Limit Texas Hold'em ポーカー変種における支配的な行動の役割を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:36:38 GMT)
Diffusion Models are Kelly Gamblers [0.0] 条件拡散ストアには、シグナルを$X$と条件情報$Y$と結びつけるための追加情報がある。
拡散モデルは無限に深い自己エンコーダである、という一般的な観点から、いくつかのニュアンスを指摘する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 02:58:46 GMT)
Diffraction by Circular and Triangular Apertures as a Diagnostic Tool of Twisted Matter Waves [0.0] 円周開口は円筒対称性を保ち、半径が$|ell|$に依存するが符号に敏感な遠距離場プロファイルを生成する。
等辺三角形は軸対称を破り、大きさと符号を$ell$でエンコードする構造パターンを得る。
この結果は、構造化量子ビームのOAM内容を読み取るための単純で受動的で頑健な方法として三角回折を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 09:45:44 GMT)
Differentiable, Bit-shifting, and Scalable Quantization without training neural network from scratch [0.0] ニューラルネットワークの量子化は、少ない計算とメモリ要求における推論の利点を提供する。
量子化におけるこれまでの研究は、微分不可能なアプローチと学習に使われた。
最適ニューラルネットワークへのアプローチの収束の証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:58:59 GMT)
CrossRF: A Domain-Invariant Deep Learning Approach for RF Fingerprinting [0.0] CrossRFは、クロスチャネルRFフィンガープリントの問題に対処するドメイン不変のディープラーニングアプローチである。
我々は,UAVSigデータセットを用いて,同一のドローンモデルから現実の空中RF信号を含むアプローチを検証する。
実験はCrossRFの効率を示し、Channel 3からChannel 4に適応する際の精度は99.03%に達し、従来の手法では26.39%であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 15:05:07 GMT)
CodeCRDT: Observation-Driven Coordination for Multi-Agent LLM Code Generation [0.0] マルチエージェントLLMシステムは、コストのかかる調整のために並列スピードアップを実現することができない。
エージェントが共有状態を監視することで協調する観測駆動コーディネートパターンであるCodeCRDTを提案する。
600回の試験で評価すると、利点とトレードオフの両方が示され、いくつかのタスクで最大21.1%のスピードアップ、他のタスクで最大39.4%のスローダウン、マージの失敗で100%の収束が達成された。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 20:50:01 GMT)
Cavity QED beyond the Jaynes-Cummings model [0.0] 我々は、原子空洞系のモデリングに、よりダイナミックなアプローチをとる。
提案手法は, 金属鏡を用いたサブ波長キャビティ内のエミッタの崩壊速度Gamma_cavが, 自由空間崩壊速度Gamma_freeよりもはるかに大きいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 20:19:23 GMT)
Bridging Accuracy and Interpretability: Deep Learning with XAI for Breast Cancer Detection [0.0] 乳腺腫瘤のFNA(Digitalized Fine needle Aspirate)画像から抽出した定量的特徴を用いて,乳がん早期発見のための解釈可能なディープラーニングフレームワークを提案する。
私たちのディープニューラルネットワークは、ReLUアクティベーション、Adam視覚化、バイナリクロスエントロピー損失を使用して、最先端の分類性能を提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 07:47:26 GMT)
Before you <think>, monitor: Implementing Flavell's metacognitive framework in LLMs [0.0] より広範なモニタ・ジェネレート・検証フレームワークを用いてFlavellの認知モニタリングモデル(1979年)を実装した。
GSM8Kでは、SELF-REFINEが75.42%、SeLF-REFINEが68.44%、自己検証が67.07%であった。
これらの初期の発見は、事前監視が高品質な初期ソリューションを生み出すことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 06:52:42 GMT)
Automated Evaluation of Meter and Rhyme in Russian Generative and Human-Authored Poetry [0.0] 我々は,ロシア語詩におけるストレスマーク配置のためのロシア語詩スキャンツールライブラリを紹介する。
RIFMA - 様々なジャンルや形式にまたがる詩の断片のデータセット。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 05:56:23 GMT)
AI-Generated Text Detection in Low-Resource Languages: A Case Study on Urdu [0.0] 大規模言語モデル(LLM)は、人間の文章によく似たテキストを生成することができるようになった。
これにより、テキストが人間によって書かれたのか、あるいは機械によって書かれたのかを知るのが難しくなる。
本稿では,Urdu言語に適した新しいAI生成テキスト検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:45:25 GMT)
A three-step machine learning approach to predict market bubbles with financial news [0.0] 本研究では,金融ニュースの感情とマクロ経済指標を組み合わせることで,S&P500株市場のバブルを予測する3段階の機械学習フレームワークを提案する。
第1段階では,S&P500指数中の気泡周期を右尾単位根検定を用いて同定する。
第2ステップでは、自然言語処理(NLP)技術を用いて、大規模金融ニュース記事から感情特徴を抽出する。
最終段階では,感情ベースおよびマクロ経済予測器に基づく気泡発生の予測にアンサンブル学習法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 20:31:31 GMT)
A necessary and sufficient condition for genuinely entangled n-qubit states with six non-zero coefficients [0.0] Science 340, 1205, 7 June 2013, via polytopes Michael Walter et al.[Science 340, 1205, 7 June 2013] では、真に絡み合った純粋な状態を検出する十分な条件が提案されている。
本稿では、6つの非ゼロ係数を持つ状態が自明に分離可能な状態ではないと仮定する。
このとき状態が分離可能であるのは、その6つの基底状態が3つの部分補足ペアから構成され、対応する係数行列が比例行を持つときである。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 16:16:53 GMT)
A Deep Learning Framework for Real-Time Image Processing in Medical Diagnostics: Enhancing Accuracy and Speed in Clinical Applications [0.0] 本稿では,リアルタイムな医用画像解析のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
提案システムは、高度なニューラルネットワークアーキテクチャとリアルタイム最適化戦略を統合している。
診断を大幅に加速し、クリニックの作業量を削減し、時間クリティカルな医療環境におけるAI統合をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 18:26:09 GMT)
A Bayesian Framework for Symmetry Inference in Chaotic Attractors [0.0] 候補部分群の格子上での確率的モデル選択として対称性検出を定式化する枠組みを提案する。
人間の歩行力学への応用は、機械的制約によって引き起こされる対称性の変化を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sat, 18 Oct 2025 13:49:35 GMT)