VAGEN: Reinforcing World Model Reasoning for Multi-Turn VLM Agents [130.7] 言語モデル(LLM)エージェントと比較して、視覚言語モデル(VLM)エージェントを訓練する際の重要な課題は、テキスト状態から複雑な視覚観察に移行することである。
VLMエージェントは、明示的な視覚状態推論によって内部世界モデルを構築することができるか?
我々は、強化学習(RL)を通して、エージェントの推論プロセスを建築的に実施し、報奨する。
エージェントの状態推定と遷移モデリングへの推論が成功に不可欠であることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:05:07 GMT)
RL-PLUS: Countering Capability Boundary Collapse of LLMs in Reinforcement Learning with Hybrid-policy Optimization [111.2] 大規模言語モデル(LLM)のための新しいハイブリッド政治最適化手法RL-PLUSを提案する。
RL-PLUSは、外部データと内部エクスプロイトを相乗化して、より強力な推論能力を達成し、ベースモデルのバウンダリを超える。
提案手法の優位性と一般化性を示すため,理論解析と広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:24:26 GMT)
SAKE: Towards Editing Auditory Attribute Knowledge of Large Audio-Language Models [96.8] SAKEは、大規模オーディオ言語モデルにおける聴覚属性知識の編集に特化して設計された最初のベンチマークである。
我々は,信頼性,汎用性,音声/テキストの局所性,可搬性という4次元の2つのLALMに対して,7つの編集手法をベンチマークした。
結果は、編集とは無関係な属性内知識の保存、マルチモーダル推論への編集の一般化、シーケンシャルな更新の下での編集の維持といった課題を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:22:09 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning for Pre-Trained Vision Models: A Survey and Benchmark [95.0] 事前学習された視覚モデル(PVM)は、幅広い下流の視覚タスクに顕著な適応性を示した。
これらのモデルが数十億または数兆のパラメータにスケールするにつれて、計算と記憶の要求が高いため、従来の完全な微調整はますます非現実的になっている。
パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)は、モデルパラメータを最小限に調整しながら、完全なファインチューニングに匹敵するパフォーマンスを実現するための、有望な代替手段として登場した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:04:30 GMT)
Investigating Safety Vulnerabilities of Large Audio-Language Models Under Speaker Emotional Variations [94.6] この研究は、話者の感情の役割を体系的に調査する。
複数の感情や強度にまたがって表現される悪意のある音声命令のデータセットを構築し、いくつかの最先端のLALMを評価する。
異なる感情は、様々なレベルの安全でない反応を誘発し、強度の影響は非単調であり、中性表現は最大のリスクを伴うことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:41:25 GMT)
When To Solve, When To Verify: Compute-Optimal Problem Solving and Generative Verification for LLM Reasoning [87.9] 大規模な言語モデルの推論能力を向上するための重要な戦略として、テスト時間計算のスケーリングが登場した。
次世代予測課題としてのジェネレーティブ・リワード・モデル(GenRM)再フレーム検証の最近の進歩
我々は、さまざまなモデルやデータセットにまたがる最も実用的な推論予算について、GenRMと自己整合性(SC)を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:28:43 GMT)
All You Need is One: Capsule Prompt Tuning with a Single Vector [86.7] 現在のプロンプトベースの学習手法は、最適なプロンプトの長さを探索する努力的なグリッドに依存しており、典型的にはかなりの数のプロンプトを必要とする。
本稿では,Capsule Prompt-Tuning(CaPT)を紹介した。
提案手法は,インスタンス認識情報とタスク認識情報の両方をほぼパラメータフリーな方法で革新的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 00:02:59 GMT)
Neuronal Group Communication for Efficient Neural representation [85.4] 本稿では, 効率的な, モジュラー, 解釈可能な表現を学習する, 大規模ニューラルシステムの構築方法に関する問題に対処する。
本稿では、ニューラルネットワークを相互作用する神経群の動的システムとして再認識する理論駆動型フレームワークである神経グループ通信(NGC)を提案する。
NGCは、重みを埋め込みのようなニューロン状態間の過渡的な相互作用として扱い、神経計算はニューロン群間の反復的なコミュニケーションを通じて展開する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:23:35 GMT)
MaterialRefGS: Reflective Gaussian Splatting with Multi-view Consistent Material Inference [83.4] より物理的な環境モデルを用いた多視点一貫した物質推定がガウススプラッティングによる正確な反射の学習の鍵となることを示す。
本手法は照明と幾何学の両方を忠実に復元し,新しいビュー合成における最先端のレンダリング品質を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:34:35 GMT)
Conformal Lesion Segmentation for 3D Medical Images [82.9] 本稿では,データ駆動しきい値の校正をコンフォーマル化することで,テスト時間FNRが目標許容値以下であることを保証する,リスク制約付きフレームワークを提案する。
5つのバックボーンモデルにまたがる6つの3D-LSデータセット上でのCLSの統計的健全性と予測性能を検証し,臨床実践におけるリスク認識セグメンテーションの展開に関する実用的な知見を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:21:00 GMT)
Generate, but Verify: Reducing Hallucination in Vision-Language Models with Retrospective Resampling [78.8] VLM(Vision-Language Models)は視覚的理解に優れ、視覚幻覚に悩まされることが多い。
本研究では,幻覚を意識したトレーニングとオンザフライの自己検証を統合した統合フレームワークREVERSEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:37:12 GMT)
Accelerated Evolving Set Processes for Local PageRank Computation [75.5] この研究は、パーソナライズされたPageRank計算を高速化するために、ネストした進化したセットプロセスに基づく新しいフレームワークを提案する。
このような局所化手法の時間複雑性は、PPRベクトルの$epsilon$-approximationを得るために$mintildemathcalO(R2/epsilon2), tildemathcalO(m)$によって上界となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:09:13 GMT)
U-Codec: Ultra Low Frame-rate Neural Speech Codec for Fast High-fidelity Speech Generation [71.6] U-Codecは5Hzの超低フレームレートで高忠実度再構成と高速音声生成を実現する。
U-Codecを大規模言語モデル(LLM)ベースの自動回帰TSモデルに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:09:20 GMT)
Jasmine: Harnessing Diffusion Prior for Self-supervised Depth Estimation [69.2] ジャスミン(Jasmine)は、単分子深度推定のための安定拡散に基づく自己教師型フレームワークである。
SDの視覚的先行性を利用して、教師なし予測のシャープネスと一般化を強化する。
KITTIベンチマークでSoTAのパフォーマンスを達成し、複数のデータセットにまたがる優れたゼロショット一般化を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 03:48:12 GMT)
FinSight: Towards Real-World Financial Deep Research [68.3] FinSightは、高品質でマルチモーダルな財務報告を作成するための新しいフレームワークである。
プロフェッショナルグレードの可視化を確保するため,反復視覚強調機構を提案する。
2段階のBinging Frameworkは、簡潔な分析セグメントをコヒーレント、引用認識、マルチモーダルレポートに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:05:35 GMT)
An Agentic Framework with LLMs for Solving Complex Vehicle Routing Problems [66.6] 複雑な車両ルーティング問題を解決するために,LLM (AFL) を用いたエージェントフレームワークを提案する。
AFLは生の入力から知識を直接抽出し、自己完結型コード生成を可能にする。
AFLは、コード信頼性とソリューション実現性の両方において、既存のLCMベースのベースラインを大幅に上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 03:59:25 GMT)
AGENTSAFE: Benchmarking the Safety of Embodied Agents on Hazardous Instructions [64.9] 本稿では,有害な指示に対するVLMエージェントの安全性を評価するためのベンチマークであるSAFEを提案する。
SAFEは、SAFE−THOR、SAFE−VERSE、SAFE−DIAGNOSEの3つの成分からなる。
我々は、ハザード認識を安全な計画と実行に翻訳する体系的な失敗を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:38:51 GMT)
Registration is a Powerful Rotation-Invariance Learner for 3D Anomaly Detection [64.0] ポイントクラウドデータにおける3次元異常検出は、高い信頼性で構造欠陥を特定することを目的として、産業品質管理に不可欠である。
現在のメモリバンクベースの手法は、しばしば一貫性のない特徴変換と限定的な識別能力に悩まされる。
本稿では、ポイントクラウド登録とメモリベース異常検出の目的を統合した、登録による回転不変の特徴抽出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:56:38 GMT)
A Controllable Examination for Long-Context Language Models [62.8] 本研究では,長文言語モデルを評価するベンチマークである$textbfLongBioBenchを紹介する。
その結果,ほとんどのモデルでは,検索結果に対する意味的理解や基礎的推論が不足していることが判明した。
我々のさらなる分析は、文脈的非コヒーレンスなど、既存の合成ベンチマークで採用されているいくつかの設計選択を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:15:10 GMT)
Enhancing Test Time Adaptation with Few-shot Guidance [62.5] 深層ニューラルネットワークは、トレーニング(ソース)とテスト(ターゲット)データのドメインシフトに直面しながら、大きなパフォーマンス低下に直面することが多い。
TTA(Test Time Adaptation)法は,事前学習したソースモデルを用いて,配信外ストリーミングターゲットデータを処理する手法として提案されている。
本稿では,Few-Shot Test Time Adaptation (FS-TTA) を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:23:00 GMT)
A*-Thought: Efficient Reasoning via Bidirectional Compression for Low-Resource Settings [60.5] A*-Thoughtは、最も本質的な思考を識別し、分離するために設計された効率的なツリー検索ベースの統合フレームワークである。
LRMの推論過程を探索木として定式化し、各ノードは巨大な推論空間における推論スパンを表す。
低予算でQwQ-32Bを2.39$times$で改善し、高予算で出力トークンの長さを50%近く削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:08:18 GMT)
Enrich and Detect: Video Temporal Grounding with Multimodal LLMs [60.2] ED-VTGは,マルチモーダルな大言語モデルを用いた微細なビデオ時間的グラウンド化手法である。
提案手法は,テキストと動画を共同処理するマルチモーダルLLMの機能を利用する。
我々は,時間的ビデオグラウンドと段落グラウンドの設定において,様々なベンチマークにおいて最先端の結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:12:45 GMT)
Enhancing Language Agent Strategic Reasoning through Self-Play in Adversarial Games [60.2] 本稿では,PLAY-And-Learn,SCO-PALを用いたステップレベルのポリCy最適化手法を提案する。
対戦相手を異なるレベルに設定することで、対戦相手の選択を詳細に分析し、戦略的推論を改善する最も効果的な方法が自己プレーであることを見出した。
我々は6試合でGPT-4に対して54.76%の勝利率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:03:28 GMT)
SolverLLM: Leveraging Test-Time Scaling for Optimization Problem via LLM-Guided Search [58.1] 多様な最適化問題を解決するために,テスト時間スケーリングを活用したトレーニング不要のフレームワークを導入する。
直接的に解くのではなく、数学的定式化を生成し、新しいモンテカルロ木探索戦略によって導かれる解法対応のコードに変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:21:19 GMT)
A Double Machine Learning Approach to Combining Experimental and Observational Data [58.1] 実験と観測を組み合わせた二重機械学習手法を提案する。
本フレームワークは, より軽度な仮定の下で, 外部の妥当性と無知性に対するファルシフィケーションテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:59:03 GMT)
Leave It to the Experts: Detecting Knowledge Distillation via MoE Expert Signatures [58.0] 知識蒸留(KD)は、大規模言語モデルの訓練を加速するが、知的財産保護と多様性リスクを引き起こす。
我々は、見過ごされた信号、すなわちMoEの「構造的習慣」の転送を利用して、ホワイトボックスとブラックボックスの設定の両方に有効なKD検出フレームワークを提案する。
提案手法は, 様々な入力に対して異なる専門家がどのように協力し, 蒸留プロセスを通じて持続する特異な指紋を生成するかを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:15:08 GMT)
Personalized Image Filter: Mastering Your Photographic Style [57.8] 生成先行により、PIFは写真の概念の平均的な外観を学ぶことができる。
PIFは、様々な種類の写真スタイルを抽出し、転送する際、優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:03:21 GMT)
3D-GSRD: 3D Molecular Graph Auto-Encoder with Selective Re-mask Decoding [57.6] 3D-GSRDはSelective Re-mask Decodingを備えた3D Molecular Graph Auto-Encoderである。
3D-GSRDは、広く使われているMD17分子特性予測ベンチマークにおいて、8つのターゲットのうち7つのターゲットに新しい最先端技術を設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:12:29 GMT)
Aligning Perception, Reasoning, Modeling and Interaction: A Survey on Physical AI [57.4] 我々は、物理的原則と具体的推論プロセスの両方において、学習の基礎となるインテリジェントなシステムを提唱する。
我々は、物理現象を説明でき、将来の状態を予測できる次世代の世界モデルを構想する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:43:11 GMT)
Model Predictive Task Sampling for Efficient and Robust Adaptation [57.4] 本稿では,タスク空間と適応リスク分布をブリッジするフレームワークであるモデル予測タスクサンプリング(MPTS)を紹介する。
MPTSは、エピソード最適化プロセスの特徴付けに生成モデルを使用し、後部推論によりタスク固有の適応リスクを予測する。
MPTSはゼロショット、少数ショット、教師付き微調整設定にシームレスに統合される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:42:29 GMT)
Free$^2$Guide: Training-Free Text-to-Video Alignment using Image LVLM [54.8] Free$2$Guideは、生成したビデオをテキストプロンプトで整列するための、勾配のない、トレーニングなしのフレームワークである。
我々のフレームワークは、計算オーバーヘッドを伴わずにアライメントを向上させるために、複数の報酬モデルのフレキシブルアンサンブルをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 03:30:40 GMT)
FIRE: A Failure-Adaptive Reinforcement Learning Framework for Edge Computing Migrations [54.3] FIREは、エッジコンピューティングのディジタルツイン環境でRLポリシーをトレーニングすることで、まれなイベントに適応するフレームワークである。
ImREは重要なサンプリングに基づくQ-ラーニングアルゴリズムであり、希少事象をその値関数への影響に比例してサンプリングする。
FIREは故障時にバニラRLやグリーディベースラインと比較してコストを削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:53:28 GMT)
Evaluating Retrieval-Augmented Generation Systems on Unanswerable, Uncheatable, Realistic, Multi-hop Queries [54.0] 実世界のユースケースでは、複雑なクエリを持つRAGシステムが存在し、関連する情報がコーパスから欠落したり、不完全であったりすることが多い。
既存のRAGベンチマークは、マルチホップやスコープ外の質問に対して、現実的なタスクの複雑さを反映することはめったにない。
un$underlinec$heatable, $underliner$ealistic, $underlineu$nanswerable, $underlinem$ulti-hopの自動生成のための最初のパイプラインを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:04:49 GMT)
Approximating the operator norm of local Hamiltonians via few quantum states [53.2] 複素ヒルベルト空間上で作用するエルミート作用素 $A$ を 2n$ とする。
A$ がパウリ拡大において小さな次数を持つとき、あるいは言い換えれば、$A$ は局所 $n$-量子ハミルトニアンである。
A$ が $d$-local, textiti.e., $deg(A)le d$ であるときは常に、次の離散化型不等式を持つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:15:35 GMT)
Connecting Domains and Contrasting Samples: A Ladder for Domain Generalization [52.5] 本稿では,ドメイン間の概念的接続性を高めるために,ドメイン接続型コントラスト学習(DCCL)を提案する。
データ側では、クラス内の接続性を改善するために、よりアグレッシブなデータ拡張とクロスドメインの陽性サンプルが導入されている。
その結果、DCCLはドメインの監督なしに最先端のベースラインを上回ることが確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:13:29 GMT)
Graph4MM: Weaving Multimodal Learning with Structural Information [52.2] グラフは、モーダル内およびモーダル間関係をモデル化するための強力な構造情報を提供する。
それまでの作業では、マルチホップの隣人を区別できず、グラフをスタンドアローンのモダリティとして扱う。
グラフベースのマルチモーダル学習フレームワークであるGraph4MMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:13:03 GMT)
MedScore: Generalizable Factuality Evaluation of Free-Form Medical Answers by Domain-adapted Claim Decomposition and Verification [51.8] MedScoreは、医学的回答を条件対応の有効な事実に分解し、ドメイン内コーパスに対する検証を行うための新しいパイプラインである。
提案手法は,既存の方法に比べて最大3倍有効な事実を抽出し,幻覚や曖昧な参照を低減し,事実の条件依存性を維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:13:41 GMT)
DP-Fusion: Token-Level Differentially Private Inference for Large Language Models [51.7] 大規模言語モデル(LLM)は、推論時にプライバシを保存しない。
DP-Fusion は LLM の出力にコンテキスト内のトークンの集合が持つ影響を証明的に束縛する。
提案手法は, 理論的および実証的プライバシを大幅に改善した, 証明可能な民営化文書を作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:40:56 GMT)
Efficient Large Language Model Inference with Neural Block Linearization [51.6] 本稿では,トランスフォーマーモデル推論を高速化する新しいフレームワークであるNeural Block Linearization (NBL)を紹介する。
NBLは、線形最小平均正方形誤差推定器から導かれる線形近似で自己アテンション層を置き換える。
実験では、NBLは競争精度を維持しながら、顕著な計算スピードアップを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:33:03 GMT)
Enhancing Adversarial Transferability with Adversarial Weight Tuning [50.0] 敵対的な例(AE)は、人間の観察者に対して良心を抱きながらモデルを誤解させた。
AWTは、勾配に基づく攻撃法とモデルに基づく攻撃法を組み合わせて、AEの転送可能性を高めるデータフリーチューニング手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:47:05 GMT)
DOGe: Defensive Output Generation for LLM Protection Against Knowledge Distillation [49.6] LLM(Large Language Models)は、大きな知的・経済的投資である。
LLMは知識蒸留(KD)によるモデル模倣を不注意に促進できる
本稿では,効果的なDefensive Output Generation(DOGe)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:50:11 GMT)
Towards Principled Unsupervised Multi-Agent Reinforcement Learning [49.5] 実践的な設定でこの問題に対処するために,スケーラブルで分散化された信頼領域ポリシー探索アルゴリズムを提案する。
本研究では,特定の目的,すなわち混合エントロピーの最適化が,トラクタビリティと性能のトレードオフに優れたものであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 18:38:22 GMT)
AgentAuditor: Human-Level Safety and Security Evaluation for LLM Agents [48.9] AgentAuditorは、トレーニングなし、メモリ拡張推論フレームワークである。
ASSEBenchは、LLMベースの評価器が安全リスクとセキュリティ上の脅威の両方を見つけることができるかを確認するために設計された最初のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:10:51 GMT)
Bits Leaked per Query: Information-Theoretic Bounds on Adversarial Attacks against LLMs [47.1] 大きな言語モデル(LLM)の安全性を脅かす悪意のあるユーザによる攻撃は、命令が発行された時点で不明なターゲットプロパティ$T$を推論しようとする試みと見なすことができる。
エラー$varepsilon$を達成するには、少なくとも$log (1/varepsilon)/I(Z;T)$クエリが必要で、逆リークレートで線形にスケーリングし、所望の精度で対数的にのみ実行する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:51:24 GMT)
Improving Model Representation and Reducing KV Cache via Skip Connections with First Value Heads [47.1] SkipV1Formerは、第1層のバリューヘッドからのスキップ接続を使用して表現を強化し、KVキャッシュを削減するトランスフォーマーである。
我々は、SkipV1FormerがKVキャッシュの約25%の一貫性のある削減を実現していることを示す。
YOCOと組み合わせると、KVキャッシュサイズが50%近く削減され、パフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:17:42 GMT)
From Sequence to Structure: Uncovering Substructure Reasoning in Transformers [46.7] 本稿では,デコーダのみのトランスフォーマーアーキテクチャが基礎となるグラフ構造をいかに理解できるかを示す。
複雑な複合パターンを効率的に抽出するために, サブストラクチャにおける思考の概念を導入する。
この結果から,シーケンスベースのトランスフォーマーがグラフデータ上でサブ構造抽出タスクをどのように実行するか,新たな知見が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:56:59 GMT)
Transfer Q-learning [46.7] 時間不均一な有限水平マルコフ決定過程 (MDP) は動的処理系における意思決定のモデル化によく用いられる。
これらの分野、特に医療とビジネスは、高次元状態空間やMDPプロセスの時間的不均一性といった課題に直面していることが多い。
対象のRLタスクと関連する複数のソースタスクからのデータを活用することにより,時間的不均一な有限水平MDP内の知識伝達について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:29:52 GMT)
Target Networks and Over-parameterization Stabilize Off-policy Bootstrapping with Function Approximation [46.5] オフ・プライシ・データにおいても,ブートストラップ値推定の収束条件が弱くなることを証明する。
計算結果をトラジェクトリによる学習に拡張し、小さな修正を施した全てのタスクに対して収束が達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:26:31 GMT)
Online Learning Defense against Iterative Jailbreak Attacks via Prompt Optimization [46.0] 反復的なjailbreakメソッドが繰り返し書き直され、大きな言語モデルに入力し、有害な出力を誘導する。
本稿では,反復的ジェイルブレイク手法による新たなプロンプトに応答して,オンライン学習を通じて防衛戦略を動的に更新するフレームワークを提案する。
本手法は,5つの反復的ジェイルブレイク法に対して,既存の5つの防御法を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:07:21 GMT)
Hephaestus: Mixture Generative Modeling with Energy Guidance for Large-scale QoS Degradation [45.0] 本稿では,QoSD(Quality of Service Degradation)問題について考察する。
非線形エッジウェイト関数の下では、RefineD問題に直接対処する先行モデルは存在しない。
この研究は、潜在空間における実現可能な解を合成する自己強化フレームワークであるPIMMAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:48:35 GMT)
Harmony in Divergence: Towards Fast, Accurate, and Memory-efficient Zeroth-order LLM Fine-tuning [44.9] 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにまたがるが、標準的な一階述語(FO)の微調整にはかなりのメモリを必要とする。
近年、ゼロオーダー(ZO)最適化はメモリ効率のよいトレーニングパラダイムとして注目されている。
本稿では,FOおよびZO最適化の異なる更新パターンを明らかにするレイヤワイズ分散分析を提案する。
以上の結果から,DiZOはスループットを犠牲にすることなく,コンバージェンスに必要なイテレーションを大幅に削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:23:47 GMT)
Text-controlled Motion Mamba: Text-Instructed Temporal Grounding of Human Motion [44.7] テキストベースヒューマンモーショングラウンドティング(THMG)の新たな課題について紹介する。
TM-Mambaは、時間的グローバルコンテキスト、言語クエリ制御、空間グラフトポロジを線形メモリコストのみで統合する統一モデルである。
BABEL-Groundingは、人間の行動の詳細なテキスト記述と対応する時間セグメントを提供する最初のテキスト・モーション・データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:30:28 GMT)
Enhancing the Cross-Size Generalization for Solving Vehicle Routing Problems via Continual Learning [44.2] 既存の車両ルーティング問題に対する深いモデルは通常、単一のサイズのインスタンスを使用して訓練され、評価される。
これにより、異なる問題サイズにまたがって一般化する能力が大幅に制限される。
本稿では,問題の大きさの上昇を事例として,深層モデルを逐次訓練する継続的学習に基づくフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:48:02 GMT)
Fly-CL: A Fly-Inspired Framework for Enhancing Efficient Decorrelation and Reduced Training Time in Pre-trained Model-based Continual Representation Learning [42.6] Fly-CLはバイオインスパイアされたフレームワークで、幅広い事前訓練されたバックボーンと互換性がある。
本研究では,Fly-CL が並列性を徐々に解決し,より効率的な類似性を実現する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:21:50 GMT)
Pursuing Minimal Sufficiency in Spatial Reasoning [42.6] 空間的推論、言語を3Dで理解する能力は、ビジョンモデルにとって永続的な課題である。
2次元の故障に起因する不適切な3D理解能力と冗長な3D情報である。
この原理を実装したデュアルエージェントフレームワークであるMS(空間空間)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:29:09 GMT)
Training-free Online Video Step Grounding [42.5] ビデオステップグラウンド(VSG)は、ビデオ内でどのステップが実行されるかを検出することを目的としている。
我々は、最近のLarge Multimodal Models (LMM) のゼロショット機能を利用して、VSGをオンラインで、トレーニングなしで実行します。
タスク固有のチューニングを伴わないこのオンライン戦略は、オフラインおよびトレーニングベースのモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:11:52 GMT)
Differentially Private Linear Regression and Synthetic Data Generation with Statistical Guarantees [42.0] 社会科学では、小規模から中規模のデータセットは一般的であり、線形回帰(LR)は標準的である。
プライバシーに配慮した設定では、多くの研究は微分プライベート(DP)LRに焦点を当てているが、主に不確かさの定量化に限定した点推定に重点を置いている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:30:41 GMT)
Why and How Auxiliary Tasks Improve JEPA Representations [41.7] JEPA(Joint-Embedding Predictive Architecture)は、視覚表現学習やモデルベースRLのコンポーネントとして、ますます使われている。
本稿では,潜在力学と協調して訓練された補助回帰頭部を有する,単純で実用的なJEPA変異体の理論的特徴について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:58:38 GMT)
A Comprehensive Survey on Reinforcement Learning-based Agentic Search: Foundations, Roles, Optimizations, Evaluations, and Applications [41.6] Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、モデル出力を外部のエビデンスに接地することで問題を緩和する。
エージェント検索の最近の進歩は、LLMが検索環境との多段階の相互作用を計画し、検索し、反映できるようにすることによって、これらの制限に対処している。
このパラダイムの中では、強化学習(RL)は適応的かつ自己改善的な探索行動のための強力なメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:04:53 GMT)
Prompt-MII: Meta-Learning Instruction Induction for LLMs [40.4] 本稿では,学習例をコンパクトで記述的なプロンプトに還元する命令誘導手法を提案する。
私たちはHuggingFaceハブから3,000以上の多様な分類データセットをトレーニングし、90の未確認タスクを評価します。
PROMPT-MIIは、ダウンストリームモデルの品質を4-9F1ポイント(10-20%の相対値)改善し、ICLのパフォーマンスは3-13倍のトークンを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:05:25 GMT)
Efficient Long-duration Talking Video Synthesis with Linear Diffusion Transformer under Multimodal Guidance [39.9] LetsTalkは、マルチモーダルガイダンスと新しいメモリバンク機構を備えた拡散トランスフォーマーフレームワークである。
特に、LetsTalkは、拡張ビデオ生成時のエラーの蓄積とアーティファクトのサンプリングを緩和するために、ノイズレギュラー化されたメモリバンクを導入している。
我々はLetsTalkが生成品質の新たな最先端を確立し、時間的に一貫したリアルな会話ビデオを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:17:57 GMT)
Improved Best-of-Both-Worlds Regret for Bandits with Delayed Feedback [39.8] 本稿では,Best-Both-Worlds (BoBW) フレームワークにおいて,逆選択遅延を用いたマルチアームバンディット問題について検討する。
我々の主な貢献は、各設定の既知の下界を個別にマッチングする新しいアルゴリズムである。
これは$sum_i>0left(log T/Delta_iright) + frac1Ksum Delta_i sigma_max$で、$Delta_i$はarm $i$と$のサブ最適ギャップである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:44:56 GMT)
Mapping from Meaning: Addressing the Miscalibration of Prompt-Sensitive Language Models [39.1] 大規模言語モデル(LLM)における即時感度について検討する。
パラフレージング摂動による「意味概念空間のサンプリング」は、精度を損なうことなく不確実性校正を改善することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:28:57 GMT)
Video Reasoning without Training [38.7] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)を用いたビデオ推論は、高価な強化学習(RL)と冗長連鎖に依存している。
モデル出力のエントロピーを信号として使用することにより、高品質なモデルが一連のマイクロ探索とマイクロ探索を経ていることが分かる。
次に、これらの新しい理論上の洞察を使って、推論時にモデルの振舞いを直接チューニングします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:17:13 GMT)
Bayesian Computation in Deep Learning [38.1] 深層学習モデルに適用したベイズ的手法として近似推論手法を紹介する。
我々は最も一般的なベイズ近似計算法であるマルコフ連鎖モンテカルロ(SGMCMC)と変分推論(VI)について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:17:45 GMT)
Uniworld-V2: Reinforce Image Editing with Diffusion Negative-aware Finetuning and MLLM Implicit Feedback [36.0] 本稿では,ポリシー最適化に基づく命令ベースの画像編集のための新しいポストトレーニングフレームワークであるEdit-R1を紹介する。
具体的には,Diffusion Negative-Aware Finetuning (DiffusionNFT) を用いた。
我々は,Multimodal Large Language Model (MLLM) を統一学習自由報酬モデルとして採用し,その出力ロジットを活用し,きめ細かいフィードバックを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:38:06 GMT)
DeepAnalyze: Agentic Large Language Models for Autonomous Data Science [35.7] 我々は、自律データサイエンス用に設計された最初のエージェントであるDeepAnalyze-8Bを紹介する。
本稿では,人間のデータ科学者の学習軌道をエミュレートするカリキュラムに基づくエージェント・トレーニング・パラダイムを提案する。
また、高品質なトレーニングデータを構成するデータ基底軌道合成フレームワークについても紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:13:42 GMT)
Exploring the Limits of Vision-Language-Action Manipulations in Cross-task Generalization [35.4] AGNOSTOSは、操作においてクロスタスクゼロショットの一般化を厳格に評価するために設計された新しいシミュレーションベンチマークである。
X-ICMは、コンテキスト内デモで大きな言語モデルを条件付け、目に見えないタスクに対するアクションシーケンスを予測する手法である。
我々はAGNOSTOSとX-ICMが汎用的なロボット操作を促進する貴重なツールになると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:16:56 GMT)
GeoCAD: Local Geometry-Controllable CAD Generation with Large Language Models [34.7] 局所幾何学制御可能なコンピュータ支援設計(CAD)生成はCADモデルの局所的な部分を自動的に修正することを目的としている。
既存の手法は、この目標を達成する上で困難に直面する。
ユーザフレンドリーで局所的な幾何学制御が可能なCAD生成手法であるGeoCADを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:11:25 GMT)
Understanding Generalization of Federated Learning: the Trade-off between Model Stability and Optimization [34.5] Federated Learning(FL)は、複数のデバイスで機械学習モデルをトレーニングする分散学習アプローチである。
本稿では,アルゴリズムの一般化性能向上のための革新的動的解析フレームワークである textitLibra を提案する。
より大きい局所的なステップや運動量によって勾配ノルムの収束が促進され、モデル安定性が悪化することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:06:21 GMT)
ELMM: Efficient Lightweight Multimodal Large Language Models for Multimodal Knowledge Graph Completion [34.5] マルチモーダル知識グラフ(MKG)は、視覚的およびテキスト的モダリティを取り入れ、よりリッチで表現力のあるエンティティ表現を可能にすることで、従来の知識グラフを拡張している。
既存のMKGは、しばしば不完全性に悩まされ、下流のタスクにおいてその効果を阻害する。
大規模言語モデル (LLMs) は知識グラフ補完 (KGC) を約束している。
MKGCのための効率的な軽量マルチモーダル言語モデル(ELMM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:29:43 GMT)
Uncovering Brain-Like Hierarchical Patterns in Vision-Language Models through fMRI-Based Neural Encoding [34.3] 人工知能ニューラルネットワーク(ANN)と人間の脳処理の並列性の現在の理解は依然として限られている。
視覚言語モデル(VLM)のマルチモーダル情報処理機構を人間の脳活動のレンズを通して解析する新しいニューロンレベル解析フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:11:03 GMT)
See or Say Graphs: Agent-Driven Scalable Graph Understanding with Vision-Language Models [34.3] 本稿では,グラフ理解におけるスケーラビリティとモダリティの協調性を両立する統合フレームワークを提案する。
スケーラビリティのため、GraphVistaはグラフ情報を階層的に軽量なGraphRAGベースに整理する。
モダリティ調整のために、GraphVistaはタスクを最も適切なモダリティにルーティングする計画エージェントを導入した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:20:44 GMT)
Black-box Optimization of LLM Outputs by Asking for Directions [34.0] 本研究では,ブラックボックス型大規模言語モデル (LLM) に対する新たなアプローチを提案する。
本手法を3つの攻撃シナリオに適用する:ビジョンLLMの逆例、ジェイルブレイク、インジェクションのインジェクション。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:13:45 GMT)
An Efficient Framework for Whole-Page Reranking via Single-Modal Supervision [33.9] 全ページのランク付けは、検索エンジンのユーザー体験を形作る上で重要な役割を果たす。
既存の手法は主に人間の注釈付き大規模データに依存している。
SMARは,新規なページリグレードフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:58:24 GMT)
Efficient Data Selection for Training Genomic Perturbation Models [33.0] グラフニューラルネットワークに基づく遺伝子摂動モデルに着目する。
本研究では,アクティブな学習とは異なり,一ショットでトレーニング摂動を選択するサブセット選択法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 18:39:32 GMT)
Justitia: Fair and Efficient Scheduling for LLM Applications [32.9] 我々は、3つの重要なテクニックを持つ新しいスケジューラであるJustitiaを設計する。
Justitiaは、LLMアプリケーションのサービスコストをメモリ中心の方法でモデル化します。
単純なニューラルネットワークモデルを使用して、軽量で正確な需要予測を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:34:34 GMT)
Estimating Treatment Effects under Recommender Interference: A Structured Neural Networks Approach [32.6] 一般に採用されている差分推定器は、推奨者干渉による推定に大きく偏りがあることが示される。
干渉経路を明示的に表現した「推薦者選択モデル」を提案する。
Weixin短ビデオプラットフォーム上での大規模フィールド実験により本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:48:54 GMT)
Long-term analysis of efficient-BB84 4-node network with optical switches in metropolitan environment [32.5] QKD(Quantum Key Distribution)は、情報理論の安全な通信を実現するための主要な技術である。
本研究では,効率的なBB84と光スイッチングを用いた実運用環境におけるアクティブQKDネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:57:44 GMT)
From Mannequin to Human: A Pose-Aware and Identity-Preserving Video Generation Framework for Lifelike Clothing Display [32.5] Mannequin-to- Human(M2H)ビデオ生成は、マネキンの映像からアイデンティティ制御可能な、フォトリアリスティックな人間のビデオを合成することを目的としている。
M2HVideoには動的なポーズ対応のヘッドエンコーダが組み込まれており、顔のセマンティクスと身体のポーズを融合させ、フレーム全体に一貫したアイデンティティの埋め込みを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:42:03 GMT)
ReefNet: A Large scale, Taxonomically Enriched Dataset and Benchmark for Hard Coral Classification [32.3] 我々は,世界海洋生物登録簿 (WoRMS) にマッピングされたポイントラベルアノテーションを備えたサンゴ礁画像データセットであるReefNetを紹介した。
ReefNetは、76のキュレートされたCoralNetソースと、Red SeaのAl Wajhから追加のサイトからの画像を集約する。
ReefNetにおける教師付き分類性能とゼロショット分類性能の両方を分析し、教師付きイントラソース性能が有望である一方で、教師付き性能はドメイン間で急激に低下することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:18:44 GMT)
Robust Search with Uncertainty-Aware Value Models for Language Model Reasoning [32.0] 値モデル誘導探索はLLM生成のステアリングに有効であるが、堅牢性の欠如に悩まされている。
本研究では, 予測信頼性を定量化するために, 単一点値推定を値分布に置き換える不確実性認識値モデル (UVMs) と, 最適である確率に基づいて候補を選択するアルゴリズムであるグループトンプソンサンプリング (Group Thompson Sampling) の2つの主要な構成要素を持つ不確実性認識フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:53:31 GMT)
Kick Bad Guys Out! Conditionally Activated Anomaly Detection in Federated Learning with Zero-Knowledge Proof Verification [31.4] フェデレーテッド・ラーニング(FL)システムは敵の攻撃を受けやすい。
RedJasperは、現実世界のFLデプロイメント用に特別に設計された2段階の異常検出手法である。
第1段階で不審な活動を特定し、第2段階を条件付きで活性化し、不審な局所モデルをさらに精査する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:35:22 GMT)
STANCE: Motion Coherent Video Generation Via Sparse-to-Dense Anchored Encoding [31.4] 映像生成は近年目覚ましい進歩を遂げているが、コヒーレントな物体の動きと相互作用を維持することは依然として困難である。
両問題に2つの簡単なコンポーネントで対処する画像とビデオのフレームワークであるSTANCEを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:40:04 GMT)
MoRe-ERL: Learning Motion Residuals using Episodic Reinforcement Learning [31.1] MoRe-ERLは、エピソード強化学習(ERL)と残留学習を組み合わせたフレームワークである。
MoRe-ERLは、重要なタスクに関連する操作を保存しながら、修正を必要とする軌道セグメントを特定する。
B-Splineベースの運動プリミティブを用いてスムーズな残留調整を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:50:21 GMT)
RealMath: A Continuous Benchmark for Evaluating Language Models on Research-Level Mathematics [30.8] 大規模言語モデル(LLM)における数学的推論を評価するための既存のベンチマークは、主に競合問題、公式な証明、人工的な問題に依存している。
論文や数理フォーラムから直接派生した新しいベンチマークであるRealMathを導入し,実数理タスクにおけるLLMの能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:24:04 GMT)
A Survey on LLM-as-a-Judge [30.4] 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で大きな成功を収めています。
LLMは、従来の専門家主導の評価に代わる魅力的な代替手段である。
LLM-as-a-Judgeシステムはどうやって構築できるのか?
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:32:43 GMT)
Consistent Story Generation: Unlocking the Potential of Zigzag Sampling [28.8] 非対称なプロンプトとビジュアルシェアリングを備えたZigzag Smplingと呼ばれる新しいトレーニング不要サンプリング戦略を導入する。
提案手法は、非対称なプロンプト間の交互に対象特性を保持するジグザグサンプリング機構を提案する。
本手法は,コヒーレントで一貫した視覚的ストーリーの生成において,従来の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:54:54 GMT)
Vision-Centric 4D Occupancy Forecasting and Planning via Implicit Residual World Models [28.8] Implicit Residual World Modelは、世界の現在の状態と進化をモデル化することに焦点を当てている。
IR-WMは4次元占有予測と軌道計画の両方において最高性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:45:37 GMT)
Towards Context-aware Reasoning-enhanced Generative Searching in E-commerce [28.5] そこで本稿では,複雑な状況下でのテキストバウンダリングを改善するための,文脈対応推論強化型生成検索フレームワークを提案する。
提案手法は,強力なベースラインに比べて優れた性能を示し,検索に基づく推薦の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:46:11 GMT)
VolleyBots: A Testbed for Multi-Drone Volleyball Game Combining Motion Control and Strategic Play [27.9] われわれはVolleyBotsという新しいロボットスポーツテストベッドを紹介した。複数のドローンが協力し、物理的なダイナミクスの下でバレーボールのスポーツで競う。
VolleyBotsは、競争的で協力的なゲームプレイ、ターンベースのインタラクション構造、アジャイル3D操作という、統合されたプラットフォームに3つの機能を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:08:42 GMT)
UFT: Unifying Supervised and Reinforcement Fine-Tuning [27.8] 我々は、SFTとRFTを単一の統合プロセスに統合する新しいポストトレーニングパラダイムであるUnified Fine-Tuning(UFT)を提案する。
UFTは、インフォメーション・インフォメーション・シグナルを取り入れつつ、効果的に解を探索することを可能にする。
理論的には、UFTがRFT固有の指数的サンプル複雑性のボトルネックを破ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:04:46 GMT)
Limitations of Data-Driven Spectral Reconstruction -- An Optics-Aware Analysis [27.7] データ駆動スペクトル再構成は、費用対効果の高いRGBカメラで捉えたRGB画像からスペクトル情報を抽出することを目的としている。
我々は、現在のデータセットに対する過度に適合する制限を評価する。
我々は,RGBのスペクトル法におけるメタメカや準メタメカの条件を扱うための基本的な限界を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:54:59 GMT)
MiLQ: Benchmarking IR Models for Bilingual Web Search with Mixed Language Queries [27.2] 混合言語クエリの最初のベンチマークであるMiLQ(Mixed-Language Query test set)を紹介する。
実験の結果、多言語IRモデルはMiLQで適度に動作し、ネイティブ、イングリッシュ、ミックスランゲージで不整合に動作していることがわかった。
問合せにおける意図的な英語の混合は、英語文書を検索するバイリンガルにとって効果的な戦略であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:52:44 GMT)
Beyond Pipelines: A Survey of the Paradigm Shift toward Model-Native Agentic AI [27.2] エージェントAIの急速な進化は、人工知能の新しいフェーズを象徴している。
この調査はエージェントAI構築におけるパラダイムシフトをトレースする。
それぞれの能力が外部スクリプトモジュールからエンドツーエンドの学習行動へとどのように進化したかを調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:23:43 GMT)
Eliciting Grounded Chain-of-Thought Reasoning in 3D Scenes [26.9] 本稿では,3次元シーンにおけるグラウンドド質問応答のための新しい枠組みを提示することによって,そのギャップを埋める。
まず,3次元シーン(SCENECOT)において,複雑な推論タスクをシンプルかつ管理可能な問題に分解する。
私たちの知る限りでは、これはCoT推論の3Dシーン理解への最初の成功例であり、ステップバイステップのヒューマンライクな推論を可能にします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:57:49 GMT)
Online Feedback Efficient Active Target Discovery in Partially Observable Environments [26.5] Diffusion-guided Active Target Discovery (DiffATD) は、拡散力学を有効ターゲット発見に活用する新しい手法である。
DiffATDは、固定されたサンプリング予算内で部分的に観測可能な環境で効率的なターゲット発見を可能にする。
我々は,DiffATDがベースラインよりもはるかに優れた性能を示し,完全な環境観測性の下で動作する教師付き手法と競合することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 01:44:09 GMT)
Active Target Discovery under Uninformative Prior: The Power of Permanent and Transient Memory [26.5] 高品質なデータを取得するのが高価である多くの科学・工学分野において、制限された予算内での発見率の最大化には、観測されていない領域の戦略的サンプリングが不可欠である。
非形式的事前設定においても効果的なアクティブターゲット発見を可能にする新しい手法を提案する。
ブラックボックスのポリシーとは異なり、私たちのアプローチは本質的に解釈可能であり、意思決定に関する明確な洞察を与えます。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 00:42:56 GMT)
Agentic Design of Compositional Machines [26.2] 大規模言語モデル(LLM)が機械の製作を学べるかどうかを検討する。
BesiegeFieldは、マシンビルディングゲームBesiege上に作られたテストベッドだ。
エージェントを用いて最先端のRLをベンチマークし、成功に必要な重要な機能を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:35:03 GMT)
Towards Interpretable and Trustworthy Time Series Reasoning: A BlueSky Vision [25.9] 時系列推論は、時間分析における次のフロンティアとして現れつつある。
時系列推論は、パターン認識を超えて、明示的で、解釈可能で、信頼できる推論へと移行することを目的としている。
本稿では,2つの相補的な方向から構築したBlueSkyビジョンについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:48:15 GMT)
Back to Bytes: Revisiting Tokenization Through UTF-8 [25.8] 我々は,テキストの8-8エンコーディングに対応するIDに,テキストを正確にマッピングする最小限のバイトレベルトークンを提供する。
我々の実装は決してアウト・オブ・レンジIDを導入しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:06:12 GMT)
Thinking Out Loud: Do Reasoning Models Know When They're Right? [25.7] 大規模推論モデル(LRM)は、最近、複雑な推論タスクにおいて印象的な機能を示した。
本研究では,LRMが他のモデル行動とどのように相互作用するかを,言語的信頼度を解析することによって検討する。
推論モデルには、知識境界に対する認識の低下がある可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:55:31 GMT)
Res-Bench: Benchmarking the Robustness of Multimodal Large Language Models to Dynamic Resolution Input [25.7] textbfRes-Benchは、12の解像度レベルと6つのコア能力次元にわたる14,400のサンプルからなるベンチマークである。
このフレームワークでは、解像度とパフォーマンスのトレンドを評価するSpearmanの相関と、パフォーマンスのボラティリティを測定するAbsolute/Relative Continuous Error(ACE/RCE)という、複数のロバストネスメトリクスが導入されている。
本分析は,(1)モデル中心およびタスク中心のロバストネス試験,(2)パディングと超解像を含む前処理戦略の調査,(3)安定性向上のための微調整の探索を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:53:01 GMT)
Graph Learning is Suboptimal in Causal Bandits [25.4] 本研究は, 因果関係が不明な因果関係下, 因果関係における因果関係の最小化について検討した。
以上の結果から,親集合の学習は最適以下であることが示唆された。
グラフと親の回復をバイパスするほぼ最適なアルゴリズムを提案し、親の識別が後悔の最小化のために本当に不要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:34:27 GMT)
Rotation, Scale, and Translation Resilient Black-box Fingerprinting for Intellectual Property Protection of EaaS Models [25.3] 既存の透かし技法を改良するだけでなく,Eモデルの指紋認証フレームワークを提案する。
提案手法は,埋め込み空間の位相構造を幾何学的に解析することにより,Eモデルのオーナシップを確立する。
本研究は,Eモデルの固有特性を明らかにし,ブラックボックスシナリオ下でのEモデルのオーナシップ検証に有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:15:20 GMT)
Cutting-edge 3D reconstruction solutions for underwater coral reef images: A review and comparison [25.0] フォトグラムに基づくアプローチは、既存のソリューションの中でも際立っている。
海底サンゴ礁の画像に特に適用された最先端のソリューションについて、体系的なレビューは残っていない。
本稿では,これらのアプローチの2つの重要な段階,すなわちカメラポーズ推定と高密度表面再構成に焦点を当てる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 03:37:05 GMT)
Online Learning of Whittle Indices for Restless Bandits with Non-Stationary Transition Kernels [24.3] 本研究では,レスレスマルチアームバンド (RMAB) における資源配分について,未知および非定常力学の下で検討する。
我々は,時変カーネルに適応しながら計算効率を保ちながら,スライディング・ウィンドウ・オンラインウィトル (SW-Whittle) ポリシーを提案する。
我々のアルゴリズムは一貫してベースラインを上回り、様々な非定常環境において最も低い累積的後悔を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 18:24:22 GMT)
MuonBP: Faster Muon via Block-Periodic Orthogonalization [24.2] ベースラインからMuonBPへの学習率の調整方法を示し、このアルゴリズムの保証を与える。
8方向テンソルテンソルとZeROによる8Bモデルのトレーニングでは、ムオンBPは8%のムオンを達成でき、性能は劣化しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:56:05 GMT)
ActAlign: Zero-Shot Fine-Grained Video Classification via Language-Guided Sequence Alignment [24.1] 本稿では,シーケンスアライメント問題としてビデオ分類を定式化する,ゼロショットのトレーニング不要なActAlignを提案する。
各クラスに対して、大規模言語モデル(LLM)は順序付けられたサブアクション列を生成し、共有埋め込み空間における動的時間ワープ(DTW)を用いてビデオフレームと整合する。
提案手法は,従来のアライメント手法と組み合わされた構造化言語が,微細な映像理解のために,画像言語モデルのオープンセット認識能力を解き放つことを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:08:33 GMT)
Natural Language Processing Applications in Cardiology: A Narrative Review [23.9] 本総説では,2014年から2025年にかけてのNLP研究の概要について概説する。
我々は6つのデータベースを検索し、さまざまな心血管疾患の文脈でNLP技術の応用を解説した論文を検索した。
厳密な検診の結果、265件の関連項目が判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:26:51 GMT)
STARK: Strategic Team of Agents for Refining Kernels [23.7] 我々は,GPUカーネル最適化のためのエージェントフレームワークを導入し,マルチエージェント協調による設計空間を探索する。
このフレームワークはエキスパートエンジニアのワークフローを模倣し、LCMがハードウェアトレードオフを推論し、プロファイリングフィードバックを取り入れ、カーネルを反復的に洗練することを可能にする。
我々は,LLMに基づくカーネル最適化のベンチマークであるKernelBenchに対するアプローチを評価し,ベースラインエージェントよりも大幅に改善したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:41:46 GMT)
A Vision for Access Control in LLM-based Agent Systems [23.6] 本稿では、バイナリアクセス制御からより洗練された情報ガバナンスモデルへのパラダイムシフトを論じる。
本稿では,情報フロー管理の動的なコンテキスト認識プロセスとしてACを再構成する新しいフレームワークであるエージェントアクセス制御(AAC)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:48:38 GMT)
Towards Better & Faster Autoregressive Image Generation: From the Perspective of Entropy [23.6] 本研究は,現在の自己回帰画像生成モデルにおけるサンプリング問題を再検討する。
画像トークンは、テキストトークンとは異なり、低い情報密度と一様でない空間分布を示す。
本稿では,高速な合成速度で自己回帰生成品質を向上させるエントロピーインフォームデコード戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 18:28:17 GMT)
Right Answer at the Right Time - Temporal Retrieval-Augmented Generation via Graph Summarization [23.2] 時間的知識グラフの質問応答には、時間的一貫性と効率的な検索が必要である。
時間整合ルールグラフの構築と,探索空間を狭めるために,このグラフ上での伝搬を行うという,2つの重要なアイデアに依存した時間的グラフRAGフレームワークSTAR-RAGを提案する。
この設計は、検索中に時間的近接を強制し、検索結果の候補セットを減らし、精度を犠牲にすることなくトークン消費を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:00:04 GMT)
Knowing the Facts but Choosing the Shortcut: Understanding How Large Language Models Compare Entities [22.3] 大きな言語モデル(LLM)は、知識に基づく推論タスクにますます使われていますが、真の知識と表面的な知識に頼っている場合の理解は依然として難しいままです。
本稿では, モデルに数値属性によるエンティティの比較を依頼することで, エンティティ比較タスクを通してこの問題を考察する。
モデル予測に強く影響を与える3つのバイアスを識別する。
より信頼性の高い場合、より大きなモデルは数値的な知識に選択的に依存しているのに対し、より小さなモデルはそのような差別を示さない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:55:30 GMT)
End-to-end Listen, Look, Speak and Act [22.0] ELLSAは、より自然で一般的な対話型人工知能への一歩であり、人工知能の幅広い追求に寄与している。
中心となるのはSA-MoE(Attention Mixture-of-Experts)で、それぞれのモダリティを専門の専門家にルーティングすることで、統一された注意バックボーンを通じてそれらを融合させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:45:46 GMT)
Forgetting to Forget: Attention Sink as A Gateway for Backdooring LLM Unlearning [22.0] モデルがクリーンな設定で意図したことを忘れるが、トリガーが現れると忘れた知識を回復する。
このような攻撃の設計には、トリガーの設置場所やバックドアトレーニングの強化など、ユニークな課題が伴う。
分析の結果,これらの注意シンクがバックドアアンラーニングの入り口として機能していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:00:01 GMT)
2DGS-R: Revisiting the Normal Consistency Regularization in 2D Gaussian Splatting [21.9] 幾何学的精度を維持しつつレンダリング品質を向上させるために階層的トレーニングアプローチを用いた2DGS-Rを提案する。
従来の2DGSと比較して、我々の方法は1%のストレージと最小限のトレーニング時間しか必要としない。
これらの結果から,本手法は効率と性能のバランスを効果的に保ち,視覚的忠実度と幾何的再構成の精度が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:52:29 GMT)
Channel Matters: Estimating Channel Influence for Multivariate Time Series [21.9] MTSにおける異なるチャネルの影響を推定する新しいチャネルワイドインフルエンス(ChInf)法を提案する。
ChInfをベースとして,従来のTSタスクにChInfを組み込んだ2つのチャネルワイドアルゴリズムを自然に作成した。
我々のChInfベースの手法は、全ての比較手法の中でトップ1をランク付けするが、従来の影響関数は、MTS異常検出タスクやMTSデータプルーニング問題ではうまく機能しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:08:23 GMT)
Computational Budget Should Be Considered in Data Selection [21.6] データ選択戦略には計算予算が不可欠であるべきだと我々は主張する。
本稿では,新しい計算予算対応データ選択法を提案する。
本手法は,視覚および言語ベンチマークのベースラインを最大14.42%上回る性能向上を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:16:43 GMT)
When AI Takes the Wheel: Security Analysis of Framework-Constrained Program Generation [20.9] 本研究では,最先端LLMが生成するフレームワーク制約プログラムのセキュリティ特性について検討する。
複数の特権境界と分離されたコンポーネントを含む複雑なセキュリティモデルのために、Chromeエクステンションに特化しています。
これらのプロンプトを使用して、9つの最先端のLCMに、完全なChromeエクステンションを生成するように指示し、脆弱性を解析しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:19:20 GMT)
Zero-Shot Performance Prediction for Probabilistic Scaling Laws [20.9] 自然言語処理モデル(NLP)モデルの学習曲線の予測は、情報的意思決定を可能にする。
予測タスクをマルチタスク学習問題として定式化し、各タスクのデータを2層階層の階層構造でモデル化する。
当社のフレームワークを,最大30ドルのLCで3つの小規模NLPデータセット上で検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:56:25 GMT)
StarWhisper Telescope: An AI framework for automating end-to-end astronomical observations [20.8] 我々は、Nearby Galaxy Supernovae Surveyのような調査のためのエンドツーエンドの天文観測を自動化するAIエージェントフレームワークであるStarWhisper Telescopeを紹介する。
StarWhisper Telescopeは、自動的にサイト固有の観測リストを生成し、パイプラインを介してリアルタイムの画像解析を実行し、過渡検知時に追従提案を動的にトリガーする。
このシステムは、自動観測計画、望遠鏡制御、データ処理を通じて人間の介入を減らすとともに、アマチュアとプロの天文学者のシームレスなコラボレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 00:25:23 GMT)
Architecture Is All You Need: Diversity-Enabled Sweet Spots for Robust Humanoid Locomotion [20.4] 単純な層状制御アーキテクチャ(LCA)はモノリシックなエンド・ツー・エンドの設計よりもはるかに堅牢な性能を実現する。
結果として、ネットワークスケールや複雑性ではなく、時間スケールのアーキテクチャ的な分離が、ロバストな認識条件付きロコモーションの鍵となることが強調された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 01:29:01 GMT)
System Prompt Poisoning: Persistent Attacks on Large Language Models Beyond User Injection [20.4] 大きな言語モデル(LLM)は、その印象的な生成能力のために、様々なアプリケーションで広く採用されている。
既存の研究は主にユーザープロンプトによる脅威に焦点を当てているが、システムプロンプトのセキュリティはほとんど見過ごされている。
LLMに対する新たな攻撃ベクトルであるシステムプロンプト中毒を導入し、従来のユーザプロンプトインジェクションとは異なり、毒素システムプロンプトはその後のすべてのユーザインタラクションやモデル応答に永続的に影響を及ぼす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:05:02 GMT)
FireANTs: Adaptive Riemannian Optimization for Multi-Scale Diffeomorphic Matching [20.4] 非効率な実装と収束が遅いため、既存の微分型画像マッチングの最先端手法は遅い。
ディープラーニング手法は高速な推論を提供するが、広範なトレーニング時間、かなりの推論メモリを必要とし、長い尾の分布や多様な画像モダリティにまたがる一般化に失敗する。
FireANTsはCPU上のANTよりも2.5倍高速で、GPU上では1200倍高速である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:38:01 GMT)
An RGB-D Image Dataset for Lychee Detection and Maturity Classification for Robotic Harvesting [20.0] ライチー(Lychee)は、高価値の亜熱帯の果実である。
視覚に基づく収穫ロボットの採用は生産性を著しく向上させる。
現在、一貫して包括的なアノテートされたオープンソースのlycheeデータセットは存在しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:47:20 GMT)
CBF-RL: Safety Filtering Reinforcement Learning in Training with Control Barrier Functions [19.7] 制御バリア関数(CBF)は、動的安全性を強制する原則的な方法を提供する。
本稿では, CBF を訓練対象とする安全行動生成フレームワーク CBF-RL を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 01:26:45 GMT)
Hope vs. Hate: Understanding User Interactions with LGBTQ+ News Content in Mainstream US News Media through the Lens of Hope Speech [19.4] われわれは、ユーザーがYouTubeでLGBTQ+ニュースコンテンツをどう扱うかを分析する。
LGBTQ+の健康を専門とする公衆衛生専門家と相談し,注釈研究を行った。
詳細なラベルと詳細なアノテータ統計情報を備えた3750のインスタンスのデータセットをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 18:13:20 GMT)
Schrödinger Bridge Mamba for One-Step Speech Enhancement [18.9] そこで本稿では,Schr"odinger Bridge (SB) トレーニングパラダイムと選択状態空間モデルMambaとの固有の互換性を動機とした,新たなトレーニング推論フレームワークを提案する。
4つのベンチマークデータセットを用いた共同記述およびデバベーションタスクの実験では、SBMは1ステップの推論だけで、1ステップまたは反復的な推論で強いベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:46:13 GMT)
HERO: Heterogeneous Continual Graph Learning via Meta-Knowledge Distillation [18.8] HERO(Heterogeneous continual gRaph learning via meta-knedge distillation)は、ヘテロジニアスグラフ上の連続学習のための統一的なフレームワークである。
HEROは、勾配に基づくメタ学習戦略であるメタ適応を採用し、新しいタスクに迅速に適応するための方向性ガイダンスを提供する。
4つのWeb関連ヘテロジニアスグラフベンチマークの実験により、HEROは効率的で一貫した知識再利用を達成しながら破滅的な忘れを著しく軽減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:31:15 GMT)
Infinite Neural Operators: Gaussian processes on functions [18.7] 本研究では、関数空間間のマッピングを学習するために設計されたモデルのクラスであるニューラル演算子(NO)にこの接続を拡張する。
ガウス分散畳み込みカーネルを持つ任意の深さNOsが関数値GPに収束する条件を示す。
PDE解演算子を含む回帰シナリオでこれらのGPの後部を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 00:35:43 GMT)
Subgradient Method for System Identification with Non-Smooth Objectives [18.7] 本稿では,非平滑な目的を持つ線形時間不変系のシステム同定問題を解くための段階的アルゴリズムについて検討する。
安全クリティカルなアプリケーションにおける堅牢なシステム識別には不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:05:47 GMT)
Unlocking Off-the-Grid Sparse Recovery with Unlimited Sensing: Simultaneous Super-Resolution in Time and Amplitude [18.6] 超高分解能またはオフザグリッドスパースリカバリは信号処理における古典的な問題である。
In the Unlimited Sensing Framework (USF) のモジュロ符号化はデジタル超解像を実現する。
実際に発生する非帯域制限カーネルに拡張する新たな理論的結果を開発し、オフザグリッドスパースリカバリのためのロバストなアルゴリズムを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:57:24 GMT)
Decompile-Bench: Million-Scale Binary-Source Function Pairs for Real-World Binary Decompilation [18.3] Decompile-Benchは、収集された1億の関数ペアから凝縮された200万のバイナリソース関数ペアからなる、最初のオープンソースデータセットである。
評価のために、よく確立されたHumanEvalとMBPPから手作業で作成したバイナリを含むDecompile-Bench-Evalのベンチマークを開発した。
Decompile-Benchによる微調整は、再実行可能性率の観点から、以前のベンチマークよりも20%改善されていることが分かりました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:55:35 GMT)
Who's Asking? Simulating Role-Based Questions for Conversational AI Evaluation [17.8] CoRUSはロールベースの質問をシミュレートするためのフレームワークである。
それぞれの役割の目標、行動、経験を組み込んだ15,321の質問をシミュレートするために使用します。
評価の結果,これらの質問は信頼性が高く,実世界のデータに匹敵するものであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:32:29 GMT)
One-step Diffusion Models with Bregman Density Ratio Matching [17.7] ディ・ブレグマン(Di-Bregman)は、ブレグマンの発散に基づく密度比マッチングとして拡散蒸留を定式化するコンパクトなフレームワークである。
CIFAR-10およびテキスト・ツー・イメージ生成実験により, 逆KL蒸留による1段階FIDの改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:00:54 GMT)
DrivAerStar: An Industrial-Grade CFD Dataset for Vehicle Aerodynamic Optimization [17.5] DrivivStarは、学術的機械学習研究と産業CFDの実践に関する最初のデータセットであり、自動車開発におけるデータ駆動型空力最適化の新しい標準を確立している。
DrivivStarは、厳格な$y+$制御の洗練されたメッシュ戦略により、1.04%未満の風洞検証を達成している。
これは、学術機械学習の研究と産業CFDの実践に関する最初のデータセットであり、自動車開発におけるデータ駆動型空力最適化の新しい標準を確立している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:42:32 GMT)
Quantum Information Fusion and Correction with Dempster-Shafer Structure [17.0] Dempster-Shafer構造と量子重ね合わせの数学的一貫性を観察する。
量子回路上でのDempster-Shafer構造を用いて情報融合と補正を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:49:09 GMT)
Is Artificial Intelligence Generated Image Detection a Solved Problem? [17.0] AIGIBenchは、最先端AIGI検出器の堅牢性と一般化能力を厳格に評価するために設計されたベンチマークである。
マルチソースの一般化、画像劣化に対する堅牢性、データ拡張に対する敏感性、テスト時間前処理の影響の4つのコアタスクを通じて、現実世界の課題をシミュレートする。
ソーシャルメディアやAIアートプラットフォームから収集された実世界のサンプルとともに、高度な画像生成技術と広く採用されている画像生成技術の両方にまたがる、23の多様なフェイクイメージサブセットが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:02:47 GMT)
An Efficient Semantic Segmentation Decoder for In-Car or Distributed Applications [16.9] そこで我々は,SegDeformerの共用機能とタスクデコーディングを提案し,車載および分散アプリケーションの計算複雑性を低減した。
車載アプリケーションの場合、1秒あたりのフレーム(fps)を、Cityscapesで11.7ドル(1.4ドルから16.5ドルfps)、ADE20Kで3.5ドル(43.3ドルから154.3ドルfps)まで増やす。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:13:08 GMT)
ASCD: Attention-Steerable Contrastive Decoding for Reducing Hallucination in MLLM [16.7] マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、しばしば刺激的な視覚的手がかりに過剰なコミットによって幻覚する。
本稿では,アテンション・ステアブル・コントラスト・デコーディング(ASCD)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:14:41 GMT)
UNDREAM: Bridging Differentiable Rendering and Photorealistic Simulation for End-to-end Adversarial Attacks [16.7] 私たちは、フォトリアリスティックシミュレータと微分可能機器のギャップを埋める最初のソフトウェアフレームワークであるUNDREAMを紹介します。
UNDREAMは、天気、照明、背景、カメラアングル、軌道、現実的な人間と物体の動きを完全に制御することで、環境の操作を可能にする。
我々は、UNDREAMによって研究者が様々な環境で迅速に探索できる、様々な物理的に可視な対向物体を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:38:03 GMT)
Enhancing Efficiency and Exploration in Reinforcement Learning for LLMs [16.6] 大型言語モデル(LLM)の推論は複雑なタスクに優れている。
既存のアプローチでは、強化学習(RL)中に全ての質問に同じ数のロールアウトを割り当てている。
本稿では,問題の難易度に基づいて動的にロールアウト予算を割り当てる機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 03:50:38 GMT)
Exploiting Meta-Learning-based Poisoning Attacks for Graph Link Prediction [16.1] グラフデータのリンク予測は、グラフノード間の潜在的な関係を予測するために、様々なアルゴリズムとグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを使用する。
近年の研究では、毒や脱走攻撃などの敵攻撃に対するGNNモデルの脆弱性が強調されている。
本稿では,GNNのリンク予測性能を低下させるために,メタラーニングと重み付きスキームを用いたグラフ中毒攻撃を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:52:20 GMT)
A Principled Path to Fitted Distributional Evaluation [15.8] 本研究は、期待に基づく強化学習のために開発された、広く使われている適合Q評価を、分散OPE設定に拡張することに焦点を当てる。
理論的に基礎を成すFDE法を構築するための一連の指針を提示する。
これらの原理に基づいて,収束解析を用いた新しいFDE法を開発し,非語彙環境においても既存手法の理論的正当性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:54:33 GMT)
Investigating the Impact of Rationales for LLMs on Natural Language Understanding [14.8] チェーン・オブ・シント(CoT)の合理性は、最終的な答えを導出するためのステップバイステップの推論を提供する。
有理性を取り入れることで、数学的、記号的、常識的推論タスクにおけるモデル性能が向上する。
ほとんどの合理的に強化されたトレーニング手法は、ラベルのみのトレーニングよりもパフォーマンスが悪く、1つの特別に設計された手法が改善を継続的に達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:20:49 GMT)
How Universal Are SAM2 Features? [14.8] 汎用Hieraエンコーダとセグメンテーション特化セグメンションモデル2(SAM2)の比較を行う。
軽量で訓練可能なネックを用いて、凍結した特徴の適応性を探索し、特殊化の情報理論コストを定量化する。
その結果,SAM2の特殊化は深度推定などの空間的関連タスクに非常に効果的であるが,コストがかかることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:31:37 GMT)
KL-Regularized RLHF with Multiple Reference Models: Exact Solutions and Sample Complexity [14.8] 厳密な統計分析を含む包括的理論的枠組みを導入し,複雑さの保証を提供する。
我々は分析を拡張し、KL規則化されたRLHFを前進させ、サンプルの複雑性要求に対する新たな洞察を提供する。
この研究は、理論的に健全で、現代のAIエコシステムの課題により適したアライメントフレームワークを開発するための道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:26:55 GMT)
Near-Optimal Quantum Algorithms for Computing (Coarse) Correlated Equilibria of General-Sum Games [14.7] 一般ゲームの場合、ナッシュ平衡の計算はPPADハードであり、相関平衡の計算はゲーム理論において広く研究されている。
マルチプレイヤーの正規形式ゲームにおいて,$varepsilon$-approximate correlation equilibria (CE) と粗相関平衡 (CCE) を計算するための量子アルゴリズムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:14:16 GMT)
SafeSearch: Do Not Trade Safety for Utility in LLM Search Agents [14.5] 大言語モデル(LLM)ベースの検索エージェントは、クエリを反復的に生成し、外部情報を検索し、オープンドメインの質問に答える。
研究者は主に実用性の改善に力を入れてきたが、その安全性の行動は未調査のままだ。
SafeSearchは、複数目的の強化学習アプローチで、最終的な出力安全性/ユーティリティ報酬と、新しいクエリレベルのシェーピング用語を結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:47:19 GMT)
A Comprehensive Survey on World Models for Embodied AI [14.5] エンボディードAIは、アクションがどのように将来の世界国家を形作るかを理解し、行動し、予測するエージェントを必要とする。
この調査は、組み込みAIにおける世界モデルのための統一されたフレームワークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:12:32 GMT)
Improving Rectified Flow with Boundary Conditions [14.4] Rectified Flowは、ベロシティフィールドを学習することで、高品質な生成モデリングにシンプルで効果的なアプローチを提供する。
本稿では,最小限のコード修正で境界条件を強制する境界強化整流モデル(境界RFモデル)を提案する。
境界RFモデルによりバニラRFモデルよりも性能が向上し, ODEサンプリングによる画像ネットのFIDスコアが8.01%, SDEサンプリングによる8.98%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:27:42 GMT)
Cultural Prompting Improves the Empathy and Cultural Responsiveness of GPT-Generated Therapy Responses [14.4] 大規模言語モデル(LLM)ベースの会話エージェントは、メンタルヘルスサポートのための有望なソリューションを提供する。
本研究は,文化的応答性および共感感の向上における文化的刺激の効果を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:09:29 GMT)
ProtoMol: Enhancing Molecular Property Prediction via Prototype-Guided Multimodal Learning [14.3] ProtoMolは、モダリティ間のきめ細かい統合と一貫性のあるセマンティックアライメントを可能にするプロトタイプガイドフレームワークである。
ProtoMolは、さまざまな分子特性予測タスクにおいて、最先端のベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:19:37 GMT)
Eye-for-an-eye: Appearance Transfer with Semantic Correspondence in Diffusion Models [14.2] 本稿では、基準画像の外観から対象画像の構造を持つ画像を生成する、トレーニング不要な外観伝達に取り組む。
既存の方法は、画像間の対応を確立するために、自己アテンション層内のクエリキーの類似性に依存するため、通常意味的対応を反映しない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:30:48 GMT)
DistilLock: Safeguarding LLMs from Unauthorized Knowledge Distillation on the Edge [13.3] DistilLockは、エッジ上のプライバシー保護のための知識蒸留を可能にする、TEE支援の微調整フレームワークである。
我々は、DistilLockが無許可の知識蒸留プロセスやモデルスティーリング攻撃を防ぐことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:00:21 GMT)
Incentivizing Truthful Language Models via Peer Elicitation Games [13.3] 大きな言語モデル(LLM)は強力な生成能力を示しているが、矛盾や幻覚の傾向が強い。
我々は,異なるベースモデルからインスタンス化されたジェネレータと複数の識別器を含むピア・エリケーション機構を通じて,LPMを整列させる学習自由ゲーム理論フレームワークであるPeer Elicitation Games (PEG)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:36:32 GMT)
An empirical study of the effect of video encoders on Temporal Video Grounding [12.4] 本稿では,古典建築における異なる映像特徴が及ぼす影響について,実証的研究を行う。
その結果,ビデオエンコーダを単に変更するだけで,モデルの性能に有意な差が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:10:43 GMT)
GS2POSE: Marry Gaussian Splatting to 6D Object Pose Estimation [12.4] 6次元オブジェクトのポーズ推定のための新しいアプローチであるGS2POSEを提案する。
GS2POSEは、バンドル調整(BA)の原理に着想を得たポーズ回帰アルゴリズムを定式化する
GS2POSEは,T-LESS,LineMod-Occlusion,LineModデータセットにおいて,それぞれ1.4%,2.8%,2.5%の精度向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:02:42 GMT)
ThreatIntel-Andro: Expert-Verified Benchmarking for Robust Android Malware Research [12.3] リアルタイムのAndroidマルウェアデータセットは、効果的な検出と防御のための重要な基盤である。
VirusTotalのマルチエンジンアグリゲーション結果のような従来のデータセットには、大きな制限がある。
自動ラベリングツール(例:AVClass2)は準最適アグリゲーション戦略に苦しむ。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:51:27 GMT)
UniGTE: Unified Graph-Text Encoding for Zero-Shot Generalization across Graph Tasks and Domains [12.1] 構造的および意味的推論を統一する命令調整型エンコーダデコーダフレームワークUniGTEを紹介する。
UniGTEは、ノードレベル、エッジレベル、およびさまざまなドメインにわたるグラフレベルタスクにまたがる5つのデータセットに基づいて、命令調整される。
クロスタスクおよびクロスドメイン設定下で、ノード分類、リンク予測、グラフ分類、グラフ回帰に関する最新のゼロショットの新たな結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:36:45 GMT)
Boosting Graph Robustness Against Backdoor Attacks: An Over-Similarity Perspective [11.7] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ソーシャルネットワークやトランスポートネットワークなどのタスクにおいて顕著な成功を収めている。
最近の研究は、GNNのバックドア攻撃に対する脆弱性を強調し、現実世界のアプリケーションにおける信頼性に関する重大な懸念を提起している。
そこで我々は,新しいグラフバックドアディフェンス手法SimGuardを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:49:16 GMT)
Addendum: Systematic Evaluation of Randomized Cache Designs against Cache Occupancy [11.6] このメモは、USENIX Security 2025で公開されたメインテキストの付録として意図されている。
本稿では,L1dキャッシュサイズが敵のキャッシュの成功に果たす役割について論じるとともに,大域的消去マップのランダム化初期シードによるMIRAGEのパッチバージョンは,AESキーの漏洩を防止している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:13:25 GMT)
Formally Verified Certification of Unsolvability of Temporal Planning Problems [11.1] 本稿では,時間計画の不解決性検証へのアプローチを提案する。
提案手法は,計画問題をタイムドオートマトンネットワークにエンコードし,ネットワーク上で効率的なモデルチェッカーを使用し,続いて認証チェッカーを用いてモデルチェッカーの出力を認証する手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:32:53 GMT)
Programmable Cognitive Bias in Social Agents [10.8] CoBRAは, LLMに基づく社会シミュレーションにおいて, エージェントの挙動を体系的に特定するための新しいツールキットである。
CoBRAは、エージェントの期待する振る舞いを古典的な社会科学実験を用いて根拠付けることによって、プログラムエージェントの認知バイアスを明確にする新しいアプローチを提案する。
以上の結果から,CoBRAはモデルに依存しない方法で,社会的エージェントに示される認知バイアスを正確にプログラムできる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:25:44 GMT)
SNOMED CT-powered Knowledge Graphs for Structured Clinical Data and Diagnostic Reasoning [10.8] 本稿では,標準化された臨床用語SNOMED CTとNeo4jグラフデータベースを統合し,構造化された医療知識グラフを構築するための知識駆動フレームワークを提案する。
エンティティ-リレーショナルペアの抽出と標準化により、明示的な診断経路を埋め込んだ構造化・フォーマットされたデータセットを生成する。
実験の結果,我々の知識誘導アプローチは,AIによる診断推論の有効性と解釈可能性を高めることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:50:33 GMT)
A Comparative User Evaluation of XRL Explanations using Goal Identification [10.8] そこで本研究では,エージェントの目標を決定要因の説明から識別できるかどうかを検証するための新しい評価手法を提案する。
テスト対象の目標に対してランダムな精度を達成できたのはたった1人であり,ユーザが選択を過度に信頼していたことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 18:23:17 GMT)
Barron Space Representations for Elliptic PDEs with Homogeneous Boundary Conditions [10.7] 単位ハイパーキューブ上の均質境界条件を持つ高次元2階楕円型PDEの近似複雑性について検討した。
係数が適切に定義されたバロン空間に属するという仮定の下で、この解が2層ニューラルネットワークによって効率的に近似できることを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:36:02 GMT)
Exact Nearest-Neighbor Search on Energy-Efficient FPGA Devices [10.7] 本稿では,FPGAの低レベル構成を同一とする2つの異なるエネルギー効率ソリューションを提案する。
最初のソリューションは、バッチのクエリをストリームデータセット上で並列に処理することで、システムのスループットを最大化する。
2つ目は、各kNN受信クエリをインメモリデータセット上で並列に処理することで、レイテンシを最小限にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:29:16 GMT)
Riemannian Federated Learning via Averaging Gradient Streams [10.5] 分散学習パラダイムとしてのフェデレートラーニング(FL)は、大規模な機械学習タスクに対処する上で大きな利点がある。
本稿では、RFedAGSと呼ばれる勾配ストリームを平均化する、新しい効率的なサーバアグリゲーションを提示、分析する。
提案したRFedAGSは, 崩壊するステップサイズの場合において, グローバル収束率とサブ線形収束率を有することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:41:08 GMT)
Mixed-Precision Quantization for Language Models: Techniques and Prospects [10.3] 量子化は、モデルサイズを減らし、メモリボトルネックを緩和し、推論を加速する重要な圧縮技術として登場した。
混合精度量子化は、効率と精度のバランスをとるために、層またはテンソル内で精度を選択的に割り振ることで、有望な代替手段を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:16:40 GMT)
SAMOSA: Sharpness Aware Minimization for Open Set Active learning [10.3] 本稿では,オープンセットアクティブラーニング(SAMOSA)のためのシャープネス認識最小化手法を提案する。
従来の勾配勾配勾配(SGD)の一般化特性に対するデータの典型性の影響に関する理論的考察
実験によると、SAMOSAは複数のデータセットにわたって、アートの状態を最大3%の精度で改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:58:15 GMT)
On the Granularity of Causal Effect Identifiability [10.2] 状態に基づく因果効果の識別可能性について考察する。
変数ベースの因果効果がなければ,状態ベースの因果効果が識別可能である可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:13:09 GMT)
Xiaoice: Training-Free Video Understanding via Self-Supervised Spatio-Temporal Clustering of Semantic Features [10.2] 本稿では,エンド・ツー・エンドのトレーニングを回避できる,ビデオ理解のための新しい学習自由フレームワークを提案する。
我々の中心となる考え方は、高次元の特徴空間内の自己監督的時間的クラスタリングとしての映像理解である。
このアプローチは、ビデオコンテンツのゼロショット、自動構造解析のための効果的、解釈可能、およびモデルに依存しない経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:13:34 GMT)
L-MoE: End-to-End Training of a Lightweight Mixture of Low-Rank Adaptation Experts [10.2] L-MoE: LoRA エキスパートの軽量混合体について紹介する。
L-MoEは、MoEの専門家をタスク特化して低ランクのアダプタとして再定義する。
L-MoE の公式な数学的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:44:25 GMT)
Repo2Run: Automated Building Executable Environment for Code Repository at Scale [10.1] 大規模なリポジトリに対して実行可能なテスト環境の構築を自動化するためのエージェントであるRepo2Runを紹介します。
Repo2RunはDockerイメージを反復的にビルドし、建物のフィードバックに基づいてユニットテストを実行し、Dockerfileを合成する。
結果のDockerfileを使用して、コードとテストを実行するDockerコンテナ環境を作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:12:24 GMT)
Variational Inference for Uncertainty Quantification: an Analysis of Trade-offs [9.7] 難解分布$p$が与えられたとき、変分推論(VI)の問題は、より難解な族$Q$から最高の近似を求めることである。
古典的なKullback-Leiblerの発散、より一般的な$alpha$-divergences、および$nabla log p$と$nabla log q$を比較するスコアベースの発散を考える。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:33:59 GMT)
Segmentation as A Plug-and-Play Capability for Frozen Multimodal LLMs [9.7] LENS(Leveraging kEypoiNts for MLLMs)は,新しいプラグアンドプレイソリューションである。
LENSは軽量で訓練可能なヘッドを完全に凍結されたMLLMに取り付ける。
セグメンテーション性能は、リトレーニングベースの手法と競合するか、優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:21:01 GMT)
Person Re-Identification via Generalized Class Prototypes [9.6] より良いクラス代表を選ぶことは 未調査の研究分野です
本稿では,クラスセントロイドに制限されない表現の選択を含む一般化された選択法を提案する。
我々の手法は、精度と平均的な精度のバランスをとっており、芸術の状態を超越した改善につながります。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:16:57 GMT)
Frozen in Time: Parameter-Efficient Time Series Transformers via Reservoir-Induced Feature Expansion and Fixed Random Dynamics [9.3] FreezeTSTは、凍結したランダム機能(Reservoir)ブロックと標準的なトレーニング可能なTransformerレイヤをインターリーブする軽量ハイブリッドである。
この設計ではトレーニング可能なパラメータを削減し、ウォールタイムのトレーニング時間を短縮し、推論の複雑さは変わらない。
以上の結果から,Transformers に貯水池の原理を組み込むことで,長期的時系列予測の効率化が図れる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:43:36 GMT)
GeoReasoner: Geo-localization with Reasoning in Street Views using a Large Vision-Language Model [9.3] 本研究は,大規模視覚言語モデル(LVLM)を用いた新しいパラダイムによる地理的局在化の課題に取り組む。
既存のストリートビューデータセットには、視覚的な手がかりがなく、推論に理由がない多くの低品質画像が含まれていることが多い。
データ品質の問題に対処するため、我々はCLIPベースのネットワークを考案し、街路ビュー画像がどこにあるかを定量化する。
推論の精度を高めるために,実地局所化ゲームから得られた外部知識を統合し,価値ある人間の推論能力を活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:53:30 GMT)
Setting the Course, but Forgetting to Steer: Analyzing Compliance with GDPR's Right of Access to Data by Instagram, TikTok, and YouTube [9.3] アクセスの権利は、データダウンロードパッケージ(DDP)を介して個人データを制御できるようにすることを目的としている。
本稿では、3つのソーシャルメディアプラットフォーム(TikTok、Instagram、YouTube)からのDDPの総合的な監査を行い、これらの重要な欠点を体系的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:03:17 GMT)
Vocab Diet: Reshaping the Vocabulary of LLMs with Vector Arithmetic [9.3] 大型言語モデル (LLM) は「ウォーク」>「ウォーク」のような単語形式のバリエーションを埋め込み空間における線形方向としてエンコードする。
標準的なトークン化アルゴリズムは、これらのバリエーションを異なるトークンとして扱う。
本稿では,各面形状に一意なトークンを割り当てるのではなく,共有基底形状と変換ベクトルから構成する,語彙のコンパクトな再構成を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:56:58 GMT)
The Layout Is the Model: On Action-Item Coupling in Generative Recommendation [9.3] Generative Recommendation (GR) モデルは、ユーザのインタラクション履歴を自動回帰予測のシーケンスとして扱う。
アイテム/アクショントークンのレイアウトの順序付けと可視性は、モデルがどの情報を使用することができるのか、どのように一般化するかを批判的に決定する。
第一原理に基づくGRのトークンレイアウトについて統一的な研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:10:07 GMT)
Diverse Influence Component Analysis: A Geometric Approach to Nonlinear Mixture Identifiability [9.2] 未知の非線形混合物からの潜在成分同定は、機械学習の基本的な課題である。
本稿では,混合関数ヤコビアンの凸幾何学を利用するフレームワークであるDiverse Influence Component Analysis (DICA)を紹介する。
本稿では,ジャコビアン体積最大化(J-VolMax)基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:06:58 GMT)
GMatch: A Lightweight, Geometry-Constrained Keypoint Matcher for Zero-Shot 6DoF Pose Estimation in Robotic Grasp Tasks [9.1] 6DoFオブジェクトのポーズ推定はロボットグリップタスクの基本となる。
GMatchは軽量で、幾何学的に制約されたキーポイントマーカで、組み込みCPUのみのプラットフォーム上で効率的に動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 00:56:47 GMT)
HypER: Hyperbolic Echo State Networks for Capturing Stretch-and-Fold Dynamics in Chaotic Flows [9.1] 本稿では,ポインケアボールにニューロンをサンプリングし,双曲距離と指数関数的に結合が崩壊するESNであるHypERを紹介した。
この負曲率構造は指数的計量を潜在空間に直接埋め込み、貯水池の局所膨張スペクトルと系のリャプノフ方向とを一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:50:15 GMT)
Multimodal Fusion at Three Tiers: Physics-Driven Data Generation and Vision-Language Guidance for Brain Tumor Segmentation [8.7] 本稿では,脳腫瘍の正確なセグメンテーションを実現する3層融合アーキテクチャを提案する。
この方法は、画素、特徴、意味レベルで情報を段階的に処理する。
我々は,脳腫瘍(BraTS)2020,2021,2023データセットの検証を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:02:17 GMT)
An Empirical Study on LLM-based Agents for Automated Bug Fixing [8.7] 大規模な言語モデル (LLM) と LLM ベースのエージェントが自動的にバグを修正するために適用されている。
自動バグ修正のためのSWE-bench Verifiedベンチマークにおいて,6つの修復システムについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:50:52 GMT)
Prediction-Augmented Trees for Reliable Statistical Inference [8.5] 本研究では,科学的な発見に向けた統計的データ分析において,機械学習の予測を安全に利用する方法について検討する。
1)予測拡張残留木(PART)と(2)予測強化四分法(PAQ)の2つの新しい学習拡張予測手法を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:21:36 GMT)
DualTune: Decoupled Fine-Tuning for On-Device Agentic Systems [8.3] 本稿では,ツールコールタスクをツール選択と引数生成という2つのサブタスクに分解する手法を提案する。
我々はDualTuneを提案する。DualTuneは、デカップリングされた微調整を使って作成されたLoRAアダプタを利用する推論フレームワークである。
MCP-Benchベンチマーク実験により,切り離した微調整を用いて訓練したQwen-2.5-7Bモデルは,ベースモデルの呼び出し精度を46%向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:16:18 GMT)
Robust Cross-Domain Adaptation in Texture Features Transferring for Wood Chip Moisture Content Prediction [7.9] 木材チップの含水率の高精度かつ迅速な予測は, バイオ燃料生産の最適化とエネルギー効率の確保に重要である。
従来の研究では、手作業で抽出したテクスチャの特徴が、木材チップの水分クラスを予測する可能性があることが示されている。
本稿では,テクスチャ機能を利用して知識をあるソースから別のソースへ伝達するドメイン適応手法AdaptMoistを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:41:35 GMT)
Foundation Models in Medical Image Analysis: A Systematic Review and Meta-Analysis [7.9] ファンデーションモデル(FM)は、医療画像解析に革命をもたらし、様々な医療画像タスクにおいて、ゼロショットと少数ショットのパフォーマンスを強く証明している。
FMは、ラベル付きおよびラベルなしのマルチモーダルデータセットの大規模なコーパスを利用して、一般化された表現を学習する。
医療画像におけるFM研究の急速な普及にもかかわらず、フィールドは断片化されている。
本稿では,医療画像解析におけるFMの包括的かつ構造化された分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:19:23 GMT)
QuanBench: Benchmarking Quantum Code Generation with Large Language Models [7.8] 大規模言語モデル(LLM)は、一般的なコード生成において優れた性能を示している。
本稿では,量子コード生成におけるLLMの評価ベンチマークであるQuanBenchを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:08:36 GMT)
Do Satellite Tasks Need Special Pretraining? [7.7] 最近、複数のチームがリモートセンシングアプリケーションに特化した基礎モデルを訓練した。
我々は、特定の基礎モデルが汎用的な視覚基盤モデルよりも有用であるという考えに、体系的に挑戦する。
これらの事前訓練されたモデルはいずれも、ViT-Bスケールでの汎用ベースラインに一貫した改善をもたらすものではない。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:32:01 GMT)
High-Dimensional Privacy-Utility Dynamics of Noisy Stochastic Gradient Descent on Least Squares [7.4] ノイズ降下勾配(SGD)は,特に大規模設定において,基礎となるアルゴリズムとして登場した。
この研究は拡散法を利用してノイズの多いSGDを正確に解析する。
我々は$ell$正規化で最小二乗問題にフォーカスする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:28:27 GMT)
Beyond Uncertainty Quantification: Learning Uncertainty for Trust-Informed Neural Network Decisions - A Case Study in COVID-19 Classification [7.4] 信頼性の高い不確実性定量化は、医学的診断のような高い評価の応用において重要である。
従来の不確実性定量化法は、予測を自信または不確実性として分類するために、予め定義された信頼しきい値に依存する。
このアプローチは、しきい値を超える予測は信頼に値するが、それ以下の予測は信頼性の高い予測の正確性を明確に評価することなく不確実であると仮定する。
本研究では,予測の信頼度を学習することで,従来の不確実性定量化を拡張した不確実性認識型ニューラルネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:40:59 GMT)
EventFormer: A Node-graph Hierarchical Attention Transformer for Action-centric Video Event Prediction [7.3] AVEP(Action-centric Video Event Prediction)は,既存の映像予測タスクと区別するタスクである。
約3万5千ドルの注釈付きビデオと1万8800ドルのイベントのビデオクリップからなる,大規模な構造化データセットを提示する。
本研究では,ノードグラフの階層的注目に基づくビデオイベント予測モデルであるEventFormerを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:46:45 GMT)
Renaissance of RNNs in Streaming Clinical Time Series: Compact Recurrence Remains Competitive with Transformers [7.2] 我々は,MIT-BIH Arrhythmia Database上で,1秒あたりの心拍数を用いて,医療時系列をストリーミングするための,コンパクトで厳密な因果性ベンチマークを示す。
2つのタスクは、長期の頻拍リスク(次の10秒)と1ステップの心拍数予測という、レコードレベルの非重複分割の下で研究される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 00:45:47 GMT)
Hierarchical Material Recognition from Local Appearance [7.2] 地域の外観から階層的認識のための材料分類を導入する。
分類学クラスの画像と深度マップを組み込んだ多種多様なアプリ内データセットをコントリビュートする。
本稿では,グラフアテンションネットワークに基づく階層的材料認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:38:07 GMT)
BARL: Bilateral Alignment in Representation and Label Spaces for Semi-Supervised Volumetric Medical Image Segmentation [6.8] 両空間のアライメントを強制する統合フレームワークであるtextbfBilateral Alignment in Representation and Label space (BARL) を導入する。
ラベル空間のアライメントのために,textbfDual-Path Regularization (DPR) と textbfProgressively Cognitive Bias (PCBC) を考案した。
表現空間のアライメントでは枝の領域レベルと病変のマッチングを行い,医用画像に共通する断片化された複雑な病理パターンを明示的に捉えた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:50:47 GMT)
DiscoTrack: A Multilingual LLM Benchmark for Discourse Tracking [6.5] 本稿では,12言語にまたがるタスクと4段階の談話理解を対象とするLCMベンチマークであるDiscoTrackを紹介する。
評価の結果,現状のモデルにおいても,これらの課題は依然として困難なままであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:26:27 GMT)
Agentic AI as Undercover Teammates: Argumentative Knowledge Construction in Hybrid Human-AI Collaborative Learning [6.1] 生成人工知能(AI)エージェントは、協調学習環境にますます組み込まれている。
本研究では,協調推論のダイナミクスを形作るエージェントAIについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:26:15 GMT)
A Primer on Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) for Probabilistic Time Series Forecasting [6.1] 確率的コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(英: Probabilistic Kolmogorov-Arnold Network, P-KAN)は、コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(英: Kolmogorov-Arnold Networks, KAN)の時系列予測用拡張である。
P-KANは、非線形および重み付き力学を捉えることができる表現的かつパラメータ効率の良いモデルを提供する。
衛星トラフィック予測におけるP-KANの評価を行い,不確実性を考慮した予測により資源割り当ての動的しきい値設定が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:38:26 GMT)
Enhancing Osteoporosis Detection: An Explainable Multi-Modal Learning Framework with Feature Fusion and Variable Clustering [6.1] 骨粗しょう症は、特に高齢者の骨折リスクを高める一般的な病態である。
本研究は,臨床および画像データを統合し,診断精度とモデル解釈性を向上させる新しい多モード学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:07:55 GMT)
so much depends / upon / a whitespace: Why Whitespace Matters for Poets and LLMs [5.9] 4kの詩人がその作品にホワイトスペースをどのように用いているかを調べる。
異なるテキスト処理手法が詩データにおける空白の表現に大きく異なる結果をもたらすことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:52:21 GMT)
Nonlocal interaction and quantum friction in sliding Bi$_2$Se$_3$ topological surfaces [5.9] トポロジカル絶縁体Bi$Se$_3$薄膜は、そのトポロジカルに保護された表面状態から生じるユニークな電子特性を示す。
相対運動中の2つの無限平行金属板の励起と散逸について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 03:30:45 GMT)
Long-Context Attention Benchmark: From Kernel Efficiency to Distributed Context Parallelism [5.7] トランスフォーマーベースの大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい成功を収めているが、その標準的な注意機構は、シーケンス長に関して2次計算とメモリコストを発生させる。
従来の作業では,1)高密度かつ疎度な注目演算子を加速するカーネルレベルの最適化,2)複数のデバイスにまたがって注意を拡大するモジュールレベルの戦略,という2つの方向でこの問題に取り組む。
本稿では,注目カーネルとコンテキスト並列機構をモジュール型トレーニングインタフェースに統合し,評価を行う統一ベンチマークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:07:37 GMT)
Quantum Fisher information matrix via its classical counterpart from random measurements [5.7] 量子フィッシャー情報行列(QFIM)によるプレコンディショニングは、量子変分アルゴリズムにおいて一般的なアプローチである。
従来のフィッシャー情報行列を平均化すると、$mathbbE_Usimmu_H[FU(boldsymboltheta)] = frac12Q(boldsymboltheta)$が$mathbbCN$となる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 00:47:29 GMT)
Does Visual Grounding Enhance the Understanding of Embodied Knowledge in Large Language Models? [5.7] 視覚言語モデル(VLM)は、どちらのタスクでもテキストのみのモデルより優れているわけではない。
VLMは、他の知覚次元と比較して視覚次元が著しく悪い。
本研究は,マルチモーダル言語モデルにおけるエンボディド知識のより効果的な統合の必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:43:04 GMT)
ShiZhi: A Chinese Lightweight Large Language Model for Court View Generation [5.7] 裁判所ビュー生成に特化して設計された最初の大規模言語モデル(LLM)であるShiZhiを紹介する。
我々は,110万件以上の中国宮廷ビュー生成データセットを構築し,それぞれが対応する裁判所ビューと組み合わせた事実記述を含む。
シージーは法廷ビュー生成で70.00ROUGE-1と67.85BLEU-1を、充電予測で92.75%のマクロF1で86.48%の精度で達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:17:09 GMT)
Online Mixture of Experts: No-Regret Learning for Optimal Collective Decision-Making [5.5] 専門家誘導型バンディット学習の活用について検討し、オンライン・ミックス・オブ・エキスパート(OMoE)と呼ぶ。
第1のアルゴリズムは、集計投票と UCB による逐次除去を組み合わせ、最適下探索行動を効率的に決定する。
第二のアルゴリズムはオンラインの重み付き投票機構を採用し、それぞれの専門家の投票力を予測力に比例して活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:00:10 GMT)
Hierarchical Federated Unlearning for Large Language Models [5.4] 大きな言語モデル(LLM)は、現実のアプリケーションにますます統合され、プライバシやセキュリティ、望ましくない知識を取り除く必要性への懸念が高まっている。
スケーラブルでプライバシーを保護できるLLMのためのフェデレーション・アンラーニング・アプローチを提案する。
本手法は,タスク固有のアダプタ学習を通じて学習と保持を分離し,競合する目的を緩和するために階層的なマージ戦略を採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:24:51 GMT)
High-performance quantum frequency conversion using programmable unpoled nanophotonic waveguides [5.4] ガリウムホスフィンヒド(InGaP)$chi(2)$ナノフォトニック導波路を用いて, テレコム(1550-nm)と可視(780-nm)バンド間の効率, 低ノイズ, 双方向QFCを実証した。
単一光子レベルよりかなり低いノイズを付加することにより、我々のプラットフォームは入力光子の量子コヒーレンスと絡み合いを保っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 03:31:46 GMT)
Hybrid Cramér-Rao bound for Quantum Bayes-Point Estimation with Nuisance Parameters [5.2] 我々は、ニュアンスパラメータの存在下での量子パラメータ推定のためのハイブリッドフレームワークを開発する。
この設定では、ハイブリッド部分量子フィッシャー情報行列(hpQFIM)を導入する。
解析的解決可能な量子ビットモデルと数値例を用いて,本フレームワークを解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:34:18 GMT)
Synergistic Enhancement of Requirement-to-Code Traceability: A Framework Combining Large Language Model based Data Augmentation and an Advanced Encoder [5.2] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)によるデータ拡張と高度なエンコーダを統合するフレームワークを提案し,検証する。
まず、双方向およびゼロ/フェーショットプロンプト戦略の体系的評価によって最適化されたデータ拡張が、非常に効果的であることを実証した。
さらに、より広範な事前学習コーパスと拡張コンテキストウィンドウによって区別されるエンコーダを組み込むことにより、最先端の事前学習言語モデルに基づく確立された手法をさらに強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:48:22 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, 19 Oct 2025 14:01:08 GMT)
Cross-Domain Graph Anomaly Detection via Test-Time Training with Homophily-Guided Self-Supervision [5.2] グラフ異常検出(GAD)は,グラフ構造化データ中の異常パターンを同定する上で,極めて有効であることを示す。
GADT3は、クロスドメインGADのための新しいテスト時間トレーニングフレームワークである。
本フレームワークでは,メッセージパッシング時のエッジ重要度を動的に学習する効果的なセルフスーパービジョンスキーム,異種機能を扱うドメイン固有エンコーダ,不均衡に対処するためのクラス認識正規化という,ドメイン間GADの4つの重要なイノベーションを紹介している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 00:30:46 GMT)
CultureGuard: Towards Culturally-Aware Dataset and Guard Model for Multilingual Safety Applications [5.2] CultureGuardは、文化的に整列した高品質な安全データセットを複数の言語でキュレートするための新しいソリューションです。
提案手法では,文化データ分離,文化データ適応,機械翻訳,品質フィルタリングという,4段階の合成データ生成とフィルタリングパイプラインを導入している。
得られたデータセットであるNemotron-Safety-Guard-Dataset-v3は9言語で386,661のサンプルで構成され、Llama-3.1-Nemotron-Safety-Guard-8B-v3をLoRAベースの微調整で訓練する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:44:10 GMT)
More with Less: An Empirical Study of Turn-Control Strategies for Efficient Coding Agents [5.0] コーディングエージェントは、ソフトウェアエンジニアリングタスクを解決するために反復ループ(ターン)で動作します。
ますます強力になりつつあるが、その実践的な展開は、かなりのコストと予測不可能なコストによって妨げられている。
固定ターンの制限、特にベースラインの75パーセントでは、"スイートスポット"として機能することを示す。
次に、固定ターン戦略が固定限界アプローチを一貫して上回り、同等あるいはより良い解率を達成するとともに、必要なタスクのみにリソースをインテリジェントに割り当てることで、コストをさらに12%-24%削減することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:32:18 GMT)
Attack via Overfitting: 10-shot Benign Fine-tuning to Jailbreak LLMs [5.0] 最近の研究では、10組の有害な質問応答ペアの微調整が、脱獄を成功させる可能性があることが示されている。
10組のQAペアしか持たない細調整でLLMをジェイルブレイクできることを実証した。
本手法は,攻撃効率と攻撃ステルスの両面で有意な優位性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 01:50:09 GMT)
ToolCritic: Detecting and Correcting Tool-Use Errors in Dialogue Systems [4.9] ToolCriticは、マルチターン、ツール拡張された対話におけるツールの使用を評価し、改善するフレームワークである。
試行によると、ToolCriticはツール呼び出しの精度を最大13%改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:42:39 GMT)
A Prospect-Theoretic Policy Gradient Framework for Behaviorally Nuanced Reinforcement Learning [4.8] 累積プロスペクト理論(CPT)は、人間に基づく意思決定のためのよりニュアンスなモデルを提供する。
CPTは、リスク、利益、損失に対する多様な態度と認識をキャプチャする、人間ベースの意思決定のためのよりニュアンスなモデルを提供する。
a) CPT目標に対する新しいポリシー勾配定理を導出し、(b) CPT-RL問題を解くためのモデルフリーポリシー勾配アルゴリズムを設計し、(d)シミュレーションによりその性能をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:51:18 GMT)
Is Measurement Enough? Rethinking Output Validation in Quantum Program Testing [4.8] 量子プログラムテストは、量子ソフトウェア工学の分野における顕著な研究領域として登場した。
既存の手法の多くは実測に基づく検証に頼っている。
量子プログラムの本質的に確率的な性質のため、測定に基づく検証法は重大な制限に直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:26:54 GMT)
HardNet: Hard-Constrained Neural Networks with Universal Approximation Guarantees [4.8] HardNetは、本質的に厳しい制約を満たすニューラルネットワークを構築するためのフレームワークである。
HardNetはニューラルネットワークの普遍近似能力を維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:34:07 GMT)
ChiKhaPo: A Large-Scale Multilingual Benchmark for Evaluating Lexical Comprehension and Generation in Large Language Models [4.6] 生成モデルの語彙的理解と生成能力を評価するために, 様々な難易度を持つ8つのサブタスクからなるChiKhaPoを紹介した。
ChiKhaPoは既存のレキシコン、モノリンガルデータ、bitextをベースとして、2つのサブタスクで2700以上の言語をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:55:20 GMT)
A Systematic Approach to Predict the Impact of Cybersecurity Vulnerabilities Using LLMs [4.5] 本稿では、大規模言語モデル(LLM)を用いて、ATT&CKの知識ベースからCVEを関連技術にマッピングする2段階の自動アプローチであるTRIAGEを紹介する。
評価の結果、文脈内学習は個々のマッピング手法よりも優れており、ハイブリッドアプローチはエクスプロイト手法のリコールを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:23:53 GMT)
CARE: Contrastive Alignment for ADL Recognition from Event-Triggered Sensor Streams [4.3] イベントトリガーセンサストリーム(CARE)からのADL認識のためのコントラストアライメントを提案する。
CAREは、Sequence-Image Contrastive Alignment (SICA)による表現学習と、クロスエントロピーによる分類を共同で最適化するエンドツーエンドフレームワークである。
CAREは最先端のパフォーマンスを達成した(ミラノ89.8%、カイロ88.9%、京都7.3%)。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:11:12 GMT)
Cross-Genre Authorship Attribution via LLM-Based Retrieve-and-Rerank [4.3] クロスジェネレーションAAのためのLLMを微調整する2段階のレトリプ・アンド・リロードフレームワークを提案する。
HIATUS の挑戦的 HRS1 と HRS2 のクロスジェネレーション AA ベンチマークでは,これまでの最先端よりも 22.3 と 34.4 の絶対成功率をかなり上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:10:49 GMT)
UKANFormer: Noise-Robust Semantic Segmentation for Coral Reef Mapping via a Kolmogorov-Arnold Network-Transformer Hybrid [4.1] 本稿では,ノイズ管理下での高精度マッピングを実現するためのセマンティックセグメンテーションモデルを提案する。
UKANFormerはデコーダにGlobal-Local Transformer(GL-Trans)ブロックを組み込んでおり、グローバルなセマンティック構造とローカル境界の詳細の両方を抽出することができる。
実験では、UKANFormerは67.00%のサンゴ級IoUと83.98%のピクセル精度を達成し、同じノイズラベル設定で従来のベースラインを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:51:03 GMT)
Architect in the Loop Agentic Hardware Design and Verification [4.1] 本稿では,本ループのエンジニアによるエージェント型自動プロセッサ設計と検証を提案する。
エージェントは設計をサブコンポーネントに分解し、HDLとcocotbテストを生成する。
このアプローチはスケーラブルで、システム・オン・チップ(system-on-chip)も試しました。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:30:28 GMT)
28 GHz Wireless Channel Characterization for a Quantum Computer Cryostat at 4 Kelvin [3.8] マルチコア量子コンピュータにおける無線通信の実現可能性について検討する。
温度28GHzで4Kまで動作可能なオンチップディファレンシャル双極子アンテナを提案する。
その結果,SNR (Signal-to-Noise Ratio) の高い短距離通信が可能であり,非無視遅延拡散のコストにおいて,位置変化に対する感度が制限される可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:08:22 GMT)
Domain-Contextualized Concept Graphs: A Computable Framework for Knowledge Representation [3.7] Domain-Contextualized Concept Graph (CDC)は、新しい知識モデリングフレームワークである。
CDCはドメインを概念表現の第一級要素に形式化する。
教育、企業知識システム、および技術ドキュメントにおけるケーススタディは、CDCが文脈対応推論を可能にすることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:53:10 GMT)
mini-vec2vec: Scaling Universal Geometry Alignment with Linear Transformations [3.7] 我々は,テキスト埋め込み空間を並列データなしで整列する手法であるvec2vecを構築した。
計算コストを大幅に削減し,より堅牢な,シンプルで効率的な代替手段である mini-vec2vec を提案する。
本手法は, 擬並列埋め込みベクトルの仮マッチング, 変換フィッティング, 反復精製の3段階からなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:41:43 GMT)
Watermark Robustness and Radioactivity May Be at Odds in Federated Learning [3.7] フェデレートラーニング(FL)は、分散データソースをまたいだ大規模言語モデル(LLM)の微調整を可能にする。
我々は、クライアントのサブセットがウォーターマークされたデータのローカル更新を計算し、サーバがグローバルLLMへのすべての更新を平均化するFLにおけるデータ証明に透かしを適用する。
私たちの研究は、放射能、堅牢性、実用性の間の根本的なトレードオフを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:39:29 GMT)
Visual Autoregressive Models Beat Diffusion Models on Inference Time Scaling [3.6] 視覚自己回帰モデルの離散的かつ逐次的な性質は、画像生成を効果的に検索できることを示す。
ビームサーチはテキスト・画像生成を大幅に改善し、2Bパラメータ自己回帰モデルがベンチマーク間で12Bパラメータ拡散モデルより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:28:06 GMT)
Temporal Understanding under Deictic Frame of Reference [3.5] TUuD(Temporal Understanding under Deictic t-FoR)は,大規模言語モデルが時間と事象の関係をどのように解釈するかを評価するフレームワークである。
以上の結果から,4つのLCMが,現在,過去,未来にかけての類似性評価をピークとする,難解なt-FoRに適応する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:08:35 GMT)
Contrail-to-Flight Attribution Using Ground Visible Cameras and Flight Surveillance Data [3.4] 本研究では,地上カメラを用いて観測されたコントラルを航空機の監視と気象データから導出した理論的コントラルに寄与するモジュラー・フレームワークを提案する。
この研究は強力なベースラインを確立し、コントラルとソースフライトをリンクする将来の研究のためのモジュラーフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:39:36 GMT)
Mismatch reconstruction theory for unknown measurement matrix in imaging through multimode fiber bending [3.3] 多モードファイバイメージングは、画像再構成を実現するために測定値と測定行列との厳密なマッチングを必要とする。
本稿では,計測行列が不明な場合に画像再構成の問題を解くための新しいミスマッチ再構成理論を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:09:19 GMT)
Intrinsic Self-Correction in LLMs: Towards Explainable Prompting via Mechanistic Interpretability [3.1] 表現レベルの観点から本質的な自己補正を解析する。
テキストのデトキシフィケーションとテキストのトキシフィケーションの急激な変化は、対照的なペアから構築された潜在方向と一致していることがわかった。
これらの結果から,本質的な自己補正関数は,解釈可能な潜在方向に沿った表象ステアリングとして機能することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:03:49 GMT)
From Individual Learning to Market Equilibrium: Correcting Structural and Parametric Biases in RL Simulations of Economic Models [3.0] 強化学習の経済モデリングへの応用は、均衡理論の仮定と学習エージェントの創発的行動の根本的な矛盾を明らかにする。
本稿ではまず, コンケーブ生成を伴う探索マッチングモデルにおいて, 標準RLエージェントが非平衡な単調なポリシーを学習することを示す。
本稿では, マクロ経済分野に代表エージェントを組み込んだ平均場強化学習フレームワークを提案し, 経済的機会コストを反映したコスト関数の調整を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:22:18 GMT)
EEschematic: Multimodal-LLM Based AI Agent for Schematic Generation of Analog Circuit [3.0] MLLM(Multimodal Large Language Model)に基づく自動アナログスキーマ生成のためのAIエージェントEEschematicを提案する。
EEschematicはテキスト、ビジュアル、シンボルのモダリティを統合し、SPICEネットリストを人間編集可能なフォーマットで表される図形に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:58:59 GMT)
MMformer with Adaptive Transferable Attention: Advancing Multivariate Time Series Forecasting for Environmental Applications [3.0] 適応トランスファーブルマルチヘッドアテンション(ATMA)を用いたメタラーニング MTS モデル MMformer を導入する。
MMformerは2018年1月から2021年6月まで、中国の331都市で7つの大気質指標の時系列をモデル化し、予測するために使用されている。
気候データセットのTransformerとSARIMAXと比較して,MSE,MAE,MAPEは30%減少し,iTransformerに比べて改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:20:02 GMT)
Unsupervised Monocular Road Segmentation for Autonomous Driving via Scene Geometry [2.9] 本稿では,二元道路セグメンテーション(道路対非道路)に対する教師なしアプローチを提案する。
この手法はシーン形状と時間的手がかりを利用して道路を非道路地域と区別する。
Cityscapesデータセットでは、IoU(Intersection-over-Union)が0.82で達成され、単純な設計で高精度であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:59:43 GMT)
Seeing in the Dark: A Teacher-Student Framework for Dark Video Action Recognition via Knowledge Distillation and Contrastive Learning [2.8] ActLumosは、マルチストリームレベルの正確性を保ちながら、シングルストリーム推論を実現する教師向けフレームワークである。
単流推論では、ARID V1.0では96.92%(Top-1)、ARID V1.5では88.27%、Dark48では48.96%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:31:16 GMT)
CLIP: Client-Side Invariant Pruning for Mitigating Stragglers in Secure Federated Learning [2.7] 本稿では、ディープニューラルネットワークを用いた安全なアグリゲーションのための、最初のストラグラー緩和手法を提案する。
ネットワーク認識型プルーニングと組み合わせたクライアント側の不変ニューロンプルーニング手法であるCLIPを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 03:29:37 GMT)
Learning to play: A Multimodal Agent for 3D Game-Play [2.6] まず,多種多様な3Dファーストパーソンゲームから収集した人間のゲームプレイのデータセットについて述べる。
得られたモデルが様々な3Dゲームをプレイし、テキスト入力に応答できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:45:15 GMT)
Navigating Uncertainties in Machine Learning for Structural Dynamics: A Comprehensive Survey of Probabilistic and Non-Probabilistic Approaches in Forward and Inverse Problems [2.5] 本稿では,機械学習(ML)における不確実性のナビゲートに関する包括的レビューを行う。
確率的手法や非確率的手法に対する不確実性に気付くアプローチを列挙する。
このレビューは、ML技術を利用して構造的動的問題の不確実性に対処する際、研究者や実践者が情報的決定を行うのを支援することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:26:20 GMT)
Harnessing electron motion for global spin qubit control [2.4] シリコンスピン量子ビットは、スケーラブルな量子コンピュータを構築するための有望な候補である。
マイクロ波制御信号を各キュービットに ローカルに送信することは 課題です
提案手法を用いることで,最先端技術と比較して,単一ビットの忠実度を最大100倍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） (Sun, 19 Oct 2025 19:09:20 GMT)
Refugees of the Digital Space: Platform Migration from TikTok to RedNote [2.3] アメリカ合衆国政府は全国的にTikTokを禁止し、多くのアメリカ人ユーザーが代替プラットフォームに移行した。
本稿では、これらのデジタル移民が、異文化間プラットフォーム環境をいかにナビゲートするかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:00:13 GMT)
Large Language Models are Powerful Electronic Health Record Encoders [2.3] 汎用大規模言語モデルは、下流臨床予測タスクの表現にERHをエンコードするために使用される。
本手法は, 機関固有の訓練を必要とせず, 医用コードにテキスト記述を組み込むことが可能である。
LLMに基づくモデルでは, 発症, 入院, 死亡率の予測に優れた性能を示し, 集団に対する堅牢性, コーディングシフトを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:10:37 GMT)
LSTM-Based Forecasting and Analysis of EV Charging Demand in a Dense Urban Campus [2.2] このフレームワークは、複数の場所から大量の生データを処理し、正規化と特徴抽出によってLSTMを訓練する。
モデルが複数の時間スケールで充電需要を正確に予測する能力は、インフラ計画、エネルギー管理、グリッド統合に貴重な洞察を与えてくれる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:23:21 GMT)
Efficient High-Accuracy PDEs Solver with the Linear Attention Neural Operator [2.2] 我々は新しいタイプのニューラル演算子、リニアアテンションニューラル演算子(LANO)を提案する。
LANOはエージェントベースの機構を通じて注意を再構築することでスケーラビリティと高精度の両立を実現している。
実証的には、LANOは、スライスベースのソフトマックスアテンションを備えたTransolverを含む最先端のニューラルネットワークPDEソルバを超越している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:03:09 GMT)
Adaptive Sample Sharing for Linear Regression [1.9] 隆起回帰における試料共有について検討した。
我々は、ターゲットのトレーニングセットに追加する補助データセットのサンプル数を決定する、原則付きデータ駆動ルールを導入する。
合成および実データセットのアプローチを検証し、強いベースラインと単一タスクのトレーニングよりも一貫した利得を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:03:48 GMT)
FetalCLIP: A Visual-Language Foundation Model for Fetal Ultrasound Image Analysis [1.9] FetalCLIPは胎児超音波画像の普遍的な表現を生成できる視覚言語基盤モデルである。
テキストと組み合わせた210,035個の胎児超音波画像から,マルチモーダル・ラーニング・アプローチを用いて事前訓練を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:03:11 GMT)
On the Credibility of Deniable Communication in Court [1.8] 裁判所における証拠の過程は、証拠が常に偽造された事実を説明するために、何世紀にもわたって開発されてきた。
このパラダイムを変える必要はなく,変更の余地もない,と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:14:43 GMT)
A Multi-Stage Hybrid CNN-Transformer Network for Automated Pediatric Lung Sound Classification [1.8] 頭蓋骨画像を用いた小児呼吸器疾患の分類のためのハイブリッドCNN-Transformerフレームワークを提案する。
本モデルでは,2進イベント分類では0.9039,多進イベント分類では0.8448であった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:06:54 GMT)
Learning Time-Varying Graphs from Incomplete Graph Signals [1.7] グラフから欠落したデータを出力する問題を解くために,効率的な交互方向乗算アルゴリズムを開発した。
提案したADMMスキームが収束し,定常点を導出することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:12:13 GMT)
ArmFormer: Lightweight Transformer Architecture for Real-Time Multi-Class Weapon Segmentation and Classification [1.7] ArmFormerは軽量なトランスフォーマーベースのセマンティックセグメンテーションフレームワークである。
本手法では,CBAMアンハンスエンコーダバックボーンとアテンション統合型ハンバーガーデコーダを組み合わせることで,マルチクラス兵器セグメンテーションを実現する。
4.886GのFLOPと3.66Mのパラメータだけで、ArmFormerは最大48倍の計算を必要とする重いモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:33:20 GMT)
Learning Ecology with VERA Using Conceptual Models and Simulations [1.6] VERAシステム(VERA system)は、2016年以降に導入された概念モデリングツールであり、生態領域における概念モデリングとエージェントベースのシミュレーションの能力を提供する。
本稿では,概念モデリングとシミュレーションを結合するVERAとその手法について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:48:29 GMT)
The Chameleon Nature of LLMs: Quantifying Multi-Turn Stance Instability in Search-Enabled Language Models [1.4] 本稿では,大規模言語モデルにおける「カメレオン行動」に関する最初の体系的研究について述べる。
我々は最先端のシステムに根本的な欠陥を露呈する。
情報源の再使用率と信頼性の相関は統計的に有意である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:51:14 GMT)
Steady-state phase transition in one-dimensional quantum contact process [1.3] 周辺地域の相互作用が強いシステムにおいて, 吸収・活性相の安定性を示す。
遷移点付近では、システムは最終的に定常状態に達する前に、最初に長寿命の準安定状態へと進化する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:52:11 GMT)
Local News Hijacking: A Review of International Instances [1.3] デジタル時代の台頭で、悪名高いウェブサイトを作って誤情報を広めるのは、これまで以上に簡単です。
本稿は,2007年から2024年の間に地域住民に影響を及ぼすために,地域ニュースサイトが作成された7つの事例を概観する。
今後これらのキャンペーンの発生を緩和する方法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 18:08:13 GMT)
MOSAIC: Masked Objective with Selective Adaptation for In-domain Contrastive Learning [1.3] MOSAICは文埋め込みモデルのドメイン適応のための多段階フレームワークである。
統合学習パイプラインにおいて,マスク付き言語モデリング(MLM)と対照的な目的を協調的に最適化することにより,ドメイン関連表現の効果的な学習を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:24:03 GMT)
Correlation of divergency: c-delta. Being different in a similar way or not [1.3] c-deltaは2つの値群間の内部の発散パターンの類似性を定量化するカスタム統計尺度である。
これは特に、ベンチマーク、クラスタリングの検証、および変数構造の類似性の評価に有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 05:01:35 GMT)
Robust Pan-Cancer Mitotic Figure Detection with YOLOv12 [1.2] 本稿では、最先端のYOLOv12オブジェクト検出アーキテクチャに基づくミトティックな人物検出手法を提案する。
予備テストセット(ホットスポットのみ)では0.801のF1スコアを達成し,最終テストリーダボードでは0.7216のF1スコアで2位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:49:24 GMT)
Cryptanalysis of a Privacy-Preserving Ride-Hailing Service from NSS 2022 [1.2] RHS(Ride-Hailing Services)は、乗車要求に応答する適切なドライバーを持つライダーによって起動される乗車要求にマッチする。
プライバシ保存 RHS は、乗客とドライバーの位置情報のプライバシーを確保しながら、乗車マッチングを容易にすることを目的としている。
本研究では,PP-RHSプロトコルに対するパッシブ攻撃を実演する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:05:25 GMT)
SDPA++: A General Framework for Self-Supervised Denoising with Patch Aggregation [1.1] SDPA++: Patch Aggregationを用いたセルフスーパーバイズ・デノーミングのための汎用フレームワークを提案する。
提案手法は, 自己融合と自己教師型復調により, 初めて擬似地下構造画像を生成することで, ノイズの多いOCT画像のみを活用する。
Contrast-to-Noise Ratio(CNR)、Mean Square Ratio(MSR)、Texture Preservation(TP)、Edge Preservation(EP)といったメトリクスを通じて、IEEE Video and Image Processing Cupの実際のデータセットのパフォーマンス改善を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:05:34 GMT)
Dynamics Simulation of Arbitrary Non-Hermitian Systems Based on Quantum Monte Carlo [1.1] 我々は,量子モンテカルロ(QMC)に基づく古典量子ハイブリッドアルゴリズムを導入し,非エルミート系の力学をシミュレーションする。
特に、このアプローチは量子想像時間進化(QITE)アルゴリズムの自然な拡張を構成する。
このアルゴリズムは古典計算と量子計算の両方の利点を組み合わせ、適用性と適応性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:52:11 GMT)
Evaluating protein binding interfaces with PUMBA [1.1] 我々は、Vision TransformerのバックボーンをVision Mambaに置き換えることで、PIsToNを改善するPUMBAを紹介する。
その結果,タンパク質-タンパク質界面のグローバルパターンとローカルパターンの両方を捕捉する能力は大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 00:34:07 GMT)
Surrogate Modeling and Explainable Artificial Intelligence for Complex Systems: A Workflow for Automated Simulation Exploration [0.9] 複雑なシステムは、シミュレーション駆動工学によってますます研究されている。
1) 正確な探索には多くの高価なシミュレーターが必要であり、(2) 決定が不透明なブラックボックスコンポーネントに依存する場合の透明性と信頼性が制限されている。
本研究では, 軽量エミュレータを高速かつ低遅延で高価なシミュレータの近似を提供し, (ii) 厳密な不確実性定量化を実現し, (iii) グローバルおよびローカルな説明可能な人工知能 (XAI) 解析に適応させる, 実験のコンパクトな設計について, 両課題に対処するワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:55:52 GMT)
WaMaIR: Image Restoration via Multiscale Wavelet Convolutions and Mamba-based Channel Modeling with Texture Enhancement [0.9] WaMaIRは画像認識のための大きな受容場を持つ新しいフレームワークであり、復元された画像のテクスチャ詳細の再構築を改善する。
具体的には,Global Multiscale Wavelet Transform Convolutions (GMWTConvs)を導入し,画像の特徴を抽出するために受容場を拡張する。
また,Mamba-based Channel-Aware Module (MCAM) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:11:58 GMT)
Where, Not What: Compelling Video LLMs to Learn Geometric Causality for 3D-Grounding [0.9] この問題に対処するために,What-Where Representation Re-Forming (W2R2) と呼ばれる新しいトレーニングフレームワークを提案する。
提案手法は,2次元特徴を「何」識別のための意味的ビーコン,3次元特徴を「Where」ローカライゼーションのための空間的アンカーとして指定することにより,モデルの内部空間を根本的に改善する。
ScanReferとScanQAで行った実験では、W2R2の有効性が示され、ローカライゼーションの精度とロバスト性が大きく向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:40:18 GMT)
Real-Time World Crafting: Generating Structured Game Behaviors from Natural Language with Large Language Models [0.9] 本稿では,対話型ゲームエンジンにLarge Language Modelsを安全に統合するための新しいアーキテクチャを提案する。
我々のフレームワークは、LLMを使用してコマンドを制約付きドメイン特化言語に変換することでリスクを軽減する。
本研究では,このシステムを2次元スペルクラフトゲームプロトタイプで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 18:09:44 GMT)
Finding Manifolds With Bilinear Autoencoders [0.9] 多項式は、入力を参照せずに分析できるプリミティブとして機能する。
本稿では, 順序付け, クラスタリング, アクティベーション空間を重要視する改良について論じる。
これは、その特性を通して分析可能なラテントへの最初のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:17:14 GMT)
NeuCo-Bench: A Novel Benchmark Framework for Neural Embeddings in Earth Observation [0.8] NeuCo-Benchはニューラル圧縮と表現学習を評価するための新しいベンチマークフレームワークである。
NeuCo-Benchは、(i)再利用可能な埋め込みを中心に構築された評価パイプライン、(ii)隠れタスクのリーダーボードを備えた新しいチャレンジモード、(iii)正確性と安定性のバランスをとるスコアシステムである。
本稿では,2025年のCVPRVISIONワークショップにおける公開課題の成果と,最先端の基盤モデルによる改善について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:47:33 GMT)
Class-N-Diff: Classification-Induced Diffusion Model Can Make Fair Skin Cancer Diagnosis [0.8] 皮膚内視鏡画像の生成と分類を同時に行うために,分類誘導拡散モデル,すなわちクラスN-ディフを提案する。
我々のクラス-N-ディフモデルは拡散モデルに分類器を統合し、そのクラス条件に基づいて画像生成を誘導する。
このクラス-N-Diffのユニークな統合により、拡散モデルに基づく合成皮膚画像生成の品質と有用性を向上する堅牢なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:37:41 GMT)
Click, Predict, Trust: Clinician-in-the-Loop AI Segmentation for Lung Cancer CT-Based Prognosis within the Knowledge-to-Action Framework [0.7] 肺がんは依然としてがん死亡の主な原因であり、CT像はスクリーニング、予後、治療の中心となっている。
ディープラーニング(DL)は自動化を提供するが、臨床導入の障壁に直面している。
本研究は, 診断精度, 臨床信頼度を高めるために, ループ内DLパイプラインを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:02:43 GMT)
Prominence-Aware Artifact Detection and Dataset for Image Super-Resolution [0.7] 我々は、人工物は、一様二元的欠陥として扱われるのではなく、人間の観察者に対する卓越性によって特徴づけられるべきであると論じる。
そこで本研究では,11の現代の画像-SR手法から1302のアーティファクトを抽出した新しいデータセットを提案する。
我々は,空間的プロミネンス・ヒートマップを生成する軽量な回帰器を訓練し,優れたアーティファクトを検出するために既存の手法より優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:28:53 GMT)
Region in Context: Text-condition Image editing with Human-like semantic reasoning [0.7] Region in Contextは、テキスト条件の画像編集のための新しいフレームワークである。
視覚と言語の間で多段階のセマンティックアライメントを実行する。
本手法は,グローバルな画像コンテキストにおける各領域の役割を理解することを奨励する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:36:02 GMT)
Local regression on path spaces with signature metrics [0.7] パス値データに対する非パラメトリック回帰と分類について検討する。
粗い経路理論からのシグネチャ変換と局所的なカーネル回帰を組み合わせた機能的Nadaraya-Watson推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:40:51 GMT)
Conditional Synthetic Live and Spoof Fingerprint Generation [0.6] 大規模な指紋データセットは収集に時間と費用がかかり、厳格なプライバシー対策を必要とする。
本稿では,合成指紋画像(スプーフとライブの両方)作成のための新しいアプローチを提案する。
我々はCycleGANを使ってそれらをリアルなスプーフ指紋に変換する。
これらの合成スプーフ指紋は、堅牢なスプーフ検出システムの開発に不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:44:21 GMT)
Quantum Computing in the Computational Landscape of Power Electronics: Vision and Reality [0.6] 量子コンピューティングは、複雑な最適化問題を解決するための有望な技術として急速に発展しつつある。
本稿では,量子コンピューティングが電力エレクトロニクスの進化にどのように影響を与えるかを検討するために,ビジョン的視点を採用する。
本稿は、量子コンピューティングが電力エレクトロニクスの計算環境の不可欠な部分となる、前方視のビジョンを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:26:42 GMT)
Closing the Curvature Gap: Full Transformer Hessians and Their Implications for Scaling Laws [0.6] ヘッセン理論をフルトランスフォーマーアーキテクチャに拡張する。
本研究は,大規模深層学習における最適化の理論的および実証的研究の新たな基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:54:00 GMT)
Adaptive Online Learning with LSTM Networks for Energy Price Prediction [0.6] 本研究は,カリフォルニアのエネルギー市場における日頭電力価格の予測モデルの開発に焦点をあてる。
このモデルには、歴史的価格データ、気象条件、エネルギーの混合など、さまざまな特徴が含まれている。
その結果、カスタム損失関数はモデルの性能を向上し、予測値と実際の値がより密に一致できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:48:38 GMT)
CourtNav: Voice-Guided, Anchor-Accurate Navigation of Long Legal Documents in Courtrooms [0.5] CourtNavは、合法的なPDFのための音声ガイド付き、アンカーファーストナビゲーターだ。
裁判官の音声コマンドを直接ハイライトされた段落に数秒でマッピングする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:07:47 GMT)
Are LLMs Court-Ready? Evaluating Frontier Models on Indian Legal Reasoning [0.5] 私たちは、インドの公的な司法試験を透明な代理として利用しています。
私たちのベンチマークは、国家試験と国家試験の客観的な画面をまとめたものです。
我々はまた、最高裁判所のAdvocate-on-Record試験による長文の回答について、弁護士に格付けされた、ペアの書面による研究も含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:04:29 GMT)
Creativity Benchmark: A benchmark for marketing creativity for large language models [0.5] Creativity Benchmarkは、マーケティングのクリエイティビティにおける大規模言語モデル(LLM)の評価フレームワークである。
このベンチマークは100のブランド(12のカテゴリ)と3つのプロンプトタイプ(Insights, Ideas, Wild Ideas)をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:04:13 GMT)
A Lightweight DL Model for Smart Grid Power Forecasting with Feature and Resolution Mismatch [0.5] 本稿では、実世界の高周波データを用いて、日々の電力需要を予測することを課題とする。
我々は、時間単位のダウンサイズ化、二重モードのインパルス化、包括正規化を組み合わせた頑健で軽量なディープラーニングパイプラインを提案する。
シーケンス・ツー・ワンのモデルでは、平均RMSEは601.9W、MAEは468.9W、精度は84.36%である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:12:53 GMT)
LC-Eval: A Bilingual Multi-Task Evaluation Benchmark for Long-Context Understanding [0.5] 英語とアラビア語の長文理解を評価するために設計されたバイリンガル・マルチタスク評価ベンチマークである textbfLC-Eval を提案する。
このベンチマークには、各タスクのアラビア語と英語の両方のデータセットが含まれており、異なるテキストジャンルにわたるパフォーマンスの比較分析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:15:42 GMT)
Trace Regularity PINNs: Enforcing $\mathrm{H}^{\frac{1}{2}}(\partial Ω)$ for Boundary Data [0.5] 拡張物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を提案する。
TRPINN(Trace Regularity Physics-Informed Neural Network)は、ソボレフ・スロボデックイノルム$H1/2(partial Omega)$における境界損失を強制する。
正確な$H1/2(partial Omega)$ノルムを組み込むことで、近似が$H1(Omega)$センスの真の解に収束することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:08:16 GMT)
Evaluation of A National Digitally-Enabled Health Promotion Campaign for Mental Health Awareness using Social Media Platforms Tik Tok, Facebook, Instagram, and YouTube [0.5] メンタルヘルス障害は、世界の疾病の重荷に寄与する10の要因のうちの1つである。
本研究は,シンガポールにおけるデジタル型メンタルヘルス推進キャンペーンの有効性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:14:04 GMT)
A Systematic Literature Review of the Use of GenAI Assistants for Code Comprehension: Implications for Computing Education Research and Practice [0.5] 本稿では,生成的人工知能(GenAI)を利用したコード理解の向上のための手法とツールについて,体系的な文献レビューを行う。
本稿では,GenAIをベースとした手法とツールを分類し,その有効性の実証的評価を要約する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 01:01:49 GMT)
Row-wise Fusion Regularization: An Interpretable Personalized Federated Learning Framework in Large-Scale Scenarios [0.4] 既存のエントリーワイドのペナルティはクロスレスポンス依存を無視し、マトリックスワイドの融合はオーバーカップリングクライアントを無視する。
本稿では、クライアント間で行ベクトルをクラスタリングし、ロー内間隔を誘導するスパースロウワイズ・フュージョン正則化器を提案する。
我々は、SROFを線形化ADMMフレームワークに組み込む通信効率の高いフェデレーションアルゴリズムRowFedを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:40:59 GMT)
Needles in the Landscape: Semi-Supervised Pseudolabeling for Archaeological Site Discovery under Label Scarcity [0.4] 考古学的予測モデルでは、既知の場所を環境、文化、地理空間変数と組み合わせることで、未発見の場所が発生する可能性がある。
深層学習アプローチを用いてこの問題に対処するが、考古学に固有の構造的ラベルの不足と競合しなければならない。
以上の結果から,半教師あり学習は,未発見の場所を,広範に注釈付きで特定する上で,有望なアプローチであることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:54:38 GMT)
Automated Algorithm Design for Auto-Tuning Optimizers [0.3] 我々は,大規模言語モデルを用いて自動チューニング問題に適した最適化アルゴリズムを自動生成する,新しいパラダイムを導入する。
6つのハードウェアプラットフォームにまたがる4つのリアルタイム自動チューニングアプリケーション上で,これらのアルゴリズムを評価する。
自動チューニングの最先端パラメータよりも平均72.4%向上した最適化アルゴリズムを最適に実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 09:38:15 GMT)
A Control-Theoretic Approach to Dynamic Payment Routing for Success Rate Optimization [0.3] 本稿では動的支払ルーティングのための制御理論フレームワークを提案する。
トランザクションの成功率を最大化するために、JUSPAYのPayment Orchestrator内に実装されている。
その結果、従来のルールベースのルーティングよりも最大1.15%の成功率が改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:27:37 GMT)
DINO-CVA: A Multimodal Goal-Conditioned Vision-to-Action Model for Autonomous Catheter Navigation [0.3] 本研究は,マルチモーダルな目標条件行動クローニングフレームワークであるDINO-CVAの導入により,自律カテーテルナビゲーションへ移行する。
提案モデルでは,視覚観測とジョイスティックのキネマティクスを統合埋め込み空間に融合し,視覚とキネマティクスの両方を意識したポリシーを実現する。
その結果, DINO-CVAは動作予測の精度が高く, キネマティクスのみのベースラインの性能と一致していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:59:32 GMT)
BreakFun: Jailbreaking LLMs via Schema Exploitation [0.3] 我々は,Large Language Models (LLM) がいかにして重大な弱点となるかを検討する。
この脆弱性は転送可能であり、13モデルの平均成功率は89%に達する。
二次 LLM は、ユーザの真の有害な意図を分離し、明らかにするために "Literal Transcription" を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:27:44 GMT)
Bombardier Beetle Optimizer: A Novel Bio-Inspired Algorithm for Global Optimization [0.3] BBO(Bombardier Beetle)と呼ばれる新しいバイオインスパイアされた最適化アルゴリズムが提案されている。
この種の種は非常に知性があり、捕食者から守り逃れる能力がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:04:22 GMT)
When Many-Shot Prompting Fails: An Empirical Study of LLM Code Translation [0.2] 広いコンテキストウィンドウを持つ大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内学習(ICL)のための新しい道を提供する
ゼロショットから最大625のマルチショット構成へのコンテキスト内サンプルのスケーリングの影響を系統的に評価した。
静的類似度は、より多くの例で適度に改善されるが、機能的正しさは、ほとんどショットのプロンプトで常にピークとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:29:13 GMT)
AutoLungDx: A Hybrid Deep Learning Approach for Early Lung Cancer Diagnosis Using 3D Res-U-Net, YOLOv5, and Vision Transformers [0.2] 本研究の目的は,肺結節の早期発見と分類のためのエンド・ツー・エンド深層学習フレームワークを提案することである。
提案するフレームワークは,3次元U-Netを改良した3次元Res-U-Netを用いた肺分画,YOLO-v5を用いた結節検出,Vision Transformerベースのアーキテクチャを用いた分類の3段階からなる。
提案したフレームワークは,低リソース環境下での肺癌検診の精度と効率を向上し,患者の予後を向上する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:33:12 GMT)
Using quantum nonlocality for device-independent confirmation of relativistic effects [0.2] 本稿では,送信機と受信機間の信号に任意の遅延を生じさせるような単純な攻撃について説明する。
次に,デバイスに依存しない認証という,最近考案された考え方を用いて,この問題を克服する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:54:55 GMT)
Diabetes Lifestyle Medicine Treatment Assistance Using Reinforcement Learning [0.1] 本研究では,119,555人のNHANESプロファイルから,個別化されたライフスタイル処方薬を学習するオフラインコンテキスト帯状アプローチを提案する。
このモデルは患者の状態をエンコードし、混合作用型ソフトアクター・クリティカルアルゴリズムを用いてトレーニングされたライフスタイルの処方薬を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 04:28:15 GMT)
Measuring full counting statistics in a trapped-ion quantum simulator [0.1] 量子力学において、確率分布関数(PDF)とフルカウント統計(FCS)は、量子可観測物のゆらぎを特徴づける基本的な役割を果たす。
本稿では,サブシステム内の横磁化と縦磁化のためのトラップイオン量子シミュレータにおいて,これらの2つの量を測定する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:37:13 GMT)
The Sherpa.ai Blind Vertical Federated Learning Paradigm to Minimize the Number of Communications [0.1] フェデレートラーニング(FL)は、生データをプライベートにしながら、複数のパーティ(ノード)間で協調的な分散トレーニングを可能にする。
Sherpa.ai Blind Vertical Federated Learning (SBVFL)は、プライバシとセキュリティのために強化された分散トレーニングメカニズムを活用する新しいパラダイムである。
SBVFLは、医療、金融、製造、航空宇宙、サイバーセキュリティ、防衛産業など、機密性の高い領域にまたがる実用的でプライバシー保護のVFLを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:27:07 GMT)
Preference Measurement Error, Concentration in Recommendation Systems, and Persuasion [0.1] 雑音の選好測定に基づくアルゴリズムレコメンデーションは、レコメンデーションシステムで一般的である。
本稿では、市場集中と不平等に対するこのような勧告がもたらす影響について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:19:12 GMT)
Approximately-symmetric neural networks for quantum spin liquids [0.0] 本稿では,量子スピン液体問題に対するほぼ対称なニューラルネットワーク群の提案と解析を行う。
我々の研究は、解釈可能なニューラルネットワークアーキテクチャにおける量子スピン液体問題の研究への道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 03:30:31 GMT)
The Impact of Concept Explanations and Interventions on Human-Machine Collaboration [0.0] CBM(Concept Bottleneck Models)は、タスクラベルを予測するための中間ステップとして、人間定義の概念を予測するために導入された。
CBMは標準的なディープニューラルネットワーク(DNN)と比較して解釈性を改善する
しかし、このアライメントの増加はタスクの精度を大幅に向上させるには至らなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:44:24 GMT)
Parameter Analysis and Optimization of Layer Fidelity for Quantum Processor Benchmarking at Scale [0.0] レイヤの忠実度は、大規模にプロセッサのパフォーマンスを評価するのに適しているベンチマークである。
我々は、ベンチマークのパラメータを最適化するために、元の層忠実度原稿の分析を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:18:26 GMT)
Will AI also replace inspectors? Investigating the potential of generative AIs in usability inspection [0.0] 本研究では、ユーザビリティ問題を特定するための生成AIの性能を、経験豊富な人間の検査者と比較した。
検査官が最高レベルの精度と全体的なカバレッジを達成した一方で、AIは高い個別のパフォーマンスを示し、多くの新しい欠陥を発見したが、偽陽性と冗長な報告の頻度は高かった。
これらの結果は、現在の段階では、AIは人間のインスペクタを置き換えることはできないが、効率を改善し、欠陥カバレッジを拡大するための貴重な拡張ツールとして役立つことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:59:15 GMT)
Verifiable Fine-Tuning for LLMs: Zero-Knowledge Training Proofs Bound to Data Provenance and Policy [0.0] 本稿では,簡潔なゼロ知識証明を生成するプロトコルとシステムであるVerifiable Fine Tuningを提案する。
本システムは,確率的監査と帯域幅制約によって構成されることを示す。
結果から,本システムは実パラメータ効率のよいパイプラインで実現可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:33:27 GMT)
Tutoring LLM into a Better CUDA Optimizer [0.0] 我々は、事前定義されたよく知られたタスクのために最適化されたコードを生成する最新の推論モデルの能力に焦点を当てる。
我々の目的は、LLMが単独で行うことのできるコード最適化と並列パターンの種類や、チューリングによって改善できるかどうかを判断することである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:09:15 GMT)
The Nondecreasing Rank [0.0] 階数 $r$ の ND 因数分解を求める列の順序は、変換テンソルの非負の階数-r 因数分解を見つけることと等価である。
NDランクの近似は、豚の体重に関する2つのデータセットと、新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミック時のメンタルヘルス調査で発見され、解釈される。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 18:41:57 GMT)
TACLA: An LLM-Based Multi-Agent Tool for Transactional Analysis Training in Education [0.0] 本稿では,制約を克服する新しいマルチエージェントアーキテクチャであるTACLA(Transactional Analysis Contextual LLM-based Agents)を紹介する。
オーケストレーションエージェントは、コンテキストトリガとエージェントのライフスクリプトに基づいてエゴ状態のアクティベーションを優先順位付けし、心理的に認証された応答を保証する。
評価は会話の信頼性が高く、TACLAが動的で心理的な社会的シミュレーションを作成する能力を確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:39:12 GMT)
Symmetric Reduction Techniques for Quantum Graph Colouring [0.0] 本稿では,グラフ着色問題における特殊グラフの削減に有効な量子計算法を提案する。
ゲートの数とイテレーション数は、最先端の量子アルゴリズムと比較して大幅に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:16:53 GMT)
Sustainable and Adaptive Growth in Creative Tech [0.0] CLEAR COREはクリエイティブな技術を学ぶためのフレームワークです。
2つの相互接続サイクルを、構造化教育と独立した成長を結びつける継続的プロセスに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:44:03 GMT)
Successive generation of nontrivial Riemann zeros from a Wu-Sprung type potential [0.0] 1次元時間に依存しないシュリンガー方程式に対して対称ポテンシャルが生成される。
ポテンシャルは一連の補正関数として生成される。
補正関数は、簡単な言葉で説明できる明確なパターンを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:59:11 GMT)
Statistical Decision Theory with Counterfactual Loss [0.0] 我々は、反実的損失を組み込むことで、古典的な統計的決定理論を一般化する。
強い無知性の仮定の下では、反ファクト的損失関数が加法的である場合に限り、反ファクト的リスクが特定可能であることを証明している。
追加的な反事実的損失は意思決定の精度と難しさを捉えることができる一方で、標準的損失は精度のみを考慮できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:41:39 GMT)
Smart Traffic Signals: Comparing MARL and Fixed-Time Strategies [0.0] 都市交通渋滞、特に交差点での交通渋滞は、旅行時間、燃料消費および排出に大きな影響を及ぼす。
従来の固定時間信号制御システムは、動的トラフィックパターンを効果的に管理する適応性に欠けることが多い。
本研究では,複数交差点間の交通信号調整を最適化するためのマルチエージェント強化学習の適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:02:36 GMT)
Single-letter Chain Rule for Quantum Relative Entropy [0.0] 相対エントロピー(Relative entropy)は、古典的および量子的情報理論における識別可能性の標準尺度である。
量子相対エントロピーに対する新しい連鎖則を確立し、既に単一コピー方式で適用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:24:58 GMT)
Resource complexity of Symmetry Protected Topological phases [0.0] 対称保護位相をもつ一次元系において,2$安定化器R'enyi $mathcalM$で量子化された量子魔法を評価する。
双対点は同じ量のマジックを示しており、それらは異なる位相セクターに属するとさえ考えられている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 11:57:11 GMT)
ReclAIm: A multi-agent framework for degradation-aware performance tuning of medical imaging AI [0.0] ReclAImは、自律的な監視、評価、微調整が可能なマルチエージェントフレームワークである。
MRI、CT、X線データセット間でモデルの一貫性のあるパフォーマンスをトレーニングし、評価し、維持する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:02:01 GMT)
Quantum advantage from negativity of work quasiprobability distributions [0.0] 大量の細胞に限って「即時に」作業を行うことで、量子電池を充電することができる。
ここでは、これらの量子熱力学の2つの概念は、明らかに非連結であるように見えるが、単純な関係を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:31:13 GMT)
Quantile Regression, Variational Autoencoders, and Diffusion Models for Uncertainty Quantification: A Spatial Analysis of Sub-seasonal Wind Speed Prediction [0.0] 本研究の目的は, 大規模大気予測器から表層風速を回帰する際の不確実性の表現を改善することである。
確率論的ディープラーニングモデルは、複雑な空間依存をキャプチャするための有望なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 18:26:46 GMT)
Preserving quantum coherence in thermal noisy systems via qubit frequency modulation [0.0] コヒーレンス(コヒーレンス)は 環境デコヒーレンス(特に熱環境)に 強い影響を受けます
放散チャネルと脱落チャネルからなる熱貯留層と相互作用する単一周波数変調量子ビットについて検討した。
FMは, 放熱雑音下では非効率でありながら, 放熱の存在下でのコヒーレンスを著しく保っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:22:57 GMT)
Post-processed estimation of quantum state trajectories [0.0] 量子状態の軌跡を再構築する際には,将来的な情報を組み込むことができることを示す。
これらの結果は、将来の情報が量子センシング、制御、誤り訂正にまたがる潜在的な応用とともに、量子軌道再構成を促進することを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:37:09 GMT)
Phase gadget compilation of quantum circuits using multiqubit gates [0.0] 本稿では,プログラム可能なマルチキュービット・エンタングゲートを用いた量子回路の位相ガジェット法を提案する。
位相ガジェットを用いて回路深度を汎用的に低減し,高忠実なマルチビットゲートで効率的に実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:45:47 GMT)
Peering Inside the Black Box: Uncovering LLM Errors in Optimization Modelling through Component-Level Evaluation [0.0] 大規模言語モデル(LLM)のためのコンポーネントレベル評価フレームワークを提案する。
GPT-5、LLaMA 3.1命令、DeepSeek Mathを様々な複雑さの最適化問題で評価する。
その結果、GPT-5は他のモデルよりも一貫して優れており、チェーン・オブ・シンク、自己整合性、モジュール性がより効果的であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:47:59 GMT)
Parameter-Efficient Fine-Tuning for Low-Resource Languages: A Comparative Study of LLMs for Bengali Hate Speech Detection [0.0] 本稿では,LoRAとQLoRAを用いたベンガルヘイトスピーチ検出におけるPEFT(Efficient Fine-Tuning)の最初の応用について述べる。
BD-SHSデータセットには50,281の注釈付きコメントが記載されている。
Llama-3.2-3Bは92.23%、Mistral-7Bは88.94%、Gemma-3-4Bは80.25%だった。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:03:22 GMT)
Optimal and robust error filtration for quantum information processing [0.0] 誤差フィルタリング(Error filtration)は、補助量子ビットとエンタングゲートを利用してノイズを緩和するハードウェアスキームである。
異なるアプリケーションに対応するメリットの数字に対して、我々のアプローチをベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:07:37 GMT)
Online automatic code generation for robot swarms: LLMs and self-organizing hierarchy [0.0] ロボットSwarmが停止すると、外部のLCMが生成したコードを自動でソーシングして実行し、ミッションを85%の成功率で完了させることが示される。
最近導入した自律神経系(SoNS)は,1)行動設計が容易なロボット群と,2)群構成とその集合環境のグローバルな評価を提供する。
6台の本物のロボットと30台以上のロボットによるシミュレーション実験では、SONSが強化したロボット群が立ち往生すると、外部のLCMが生成したコードを自動でソーシングして実行し、ミッションを成功率85%で完了させることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:00:51 GMT)
On Robust hypothesis testing with respect to Hellinger distance [0.0] 本研究では,それぞれの仮説から試料を採取する必要がない仮説テスト問題について検討する。
このような状況下では、この不特定性に頑健なテストを行い、Hellinger 距離に近い分布を出力したいと思っています。
我々の主な結果は、基礎となる分布がどちらかの仮説にどの程度近いかの定量化である。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 08:20:43 GMT)
Observation-guided Interpolation Using Graph Neural Networks for High-Resolution Nowcasting in Switzerland [0.0] 本稿では,スイスにおける高分解能放送のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)に基づく手法を提案する。
提案アーキテクチャは,地表観測と過去および将来の数値天気予報条件を組み合わせたものである。
いずれのGNNも、ICON-CH1解析に対して検証した場合、常にICON-CH1を上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:49:41 GMT)
Mysteries of the Deep: Role of Intermediate Representations in Out of Distribution Detection [0.0] 大きな事前学習されたモデルをモノリシックエンコーダとして扱い、検出のために最終層表現にのみ依存する。
入力プロジェクションを微妙に変換する残差接続によって形成される事前学習モデルのテキスト中間層を明らかにする。
我々は、これらの中間表現を選択的に組み込むことで、OOD検出の精度を、遠方OODでは textbf$10%、近方OODでは textbf$7% まで向上させることができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:04:33 GMT)
Modified Langevin noise formalism for multiple quantum emitters in dispersive electromagnetic environments [0.0] 本稿では,誘電体のノイズ偏極電流と誘電体によって散乱される電磁場の真空変動の両方の役割を明らかにする,改良型ランゲヴィン雑音定式化に基づくアプローチを提案する。
提案手法により, 電磁環境の初期量子状態に対する量子エミッタの力学を, 2つの独立なボソニック貯水池, 中間補助貯水池, 散乱補助貯水池で記述し, それぞれに独自のスペクトル密度行列を特徴付ける。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:58:27 GMT)
Mitigating Detuning-Induced Systematic Errors in Entanglement-Enhanced Metrology [0.0] Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状態は、原理上、標準量子限界を超えるハイゼンベルク極限に達することができる。
本稿では,周波数選択パルスを用いたGHZ状態調製法における実スピンと名スピンの変形の影響を解析する。
変形は、GHZセンシングがハイゼンベルク限界に達するのを阻止するコヒーレントで体系的な誤りを引き起こすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 07:32:11 GMT)
Global Overview of Computational Thinking and Digital Tools for Teaching [0.0] コンピュータ思考(CT)は現代の教育において重要な要素であり、技術主導の世界で育つために必要なスキルを学生に提供するために不可欠である。
本調査は,学校カリキュラムにおけるCTの存在と統合の包括的分析を提供する。
デジタルツールを視覚プログラミング、テキストプログラミング、電子ゲーム、モデリング、シミュレーションなどのグループに分類し、異なる教育環境での使用を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:09:25 GMT)
Fractatomic Physics: An Invitation with Atomic Stability and Rydberg States in Fractal Spaces [0.0] 我々は、Ehrenfestの原子不安定が出現するフラクタルのしきい値を特定する。
We study the Rydberg state of stableatom using the Wentzel-Kramers-Brillouin approximation。
不安定に近いフラクタル空間原子は,低数の励起状態でも爆発的に爆発することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:44:47 GMT)
Filtering of Small Components for Isosurface Generation [0.0] アイソサーフェス(英: iso surface)とは、あるレベル集合$f-1(sigma)$を、ある正規グリッドサンプリング$f$から構築されたmathbbR$のいくつかの$sigmaに対して断片的に線形に近似したものである。
データの単純な事前フィルタリングは、視覚化の本体を形成する大きなコンポーネントに影響を与えることなく、そのような小さなコンポーネントを除去することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 02:08:05 GMT)
Evolving interdisciplinary contributions to global societal challenges: A 50-year overview [0.0] 近年、学際的なコラボレーションは、イノベーションと効果的な問題解決の重要な原動力として認識されている。
本研究では,国連の持続可能な開発目標に対する学際的貢献の長期的発展について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 13:04:35 GMT)
Enhanced multiphoton ionization driven by quantum light [0.0] 光の任意の量子状態によって駆動される多光子イオン化のためのフレームワークを提案する。
我々のシミュレーションは、現代のナノスケールの量子光源によって生成される運動量に絡み合った光子を用いて、断面を2桁以上拡張できると予測している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 18:28:00 GMT)
Efficient derandomization of differentially private counting queries [0.0] 2020年国勢調査の差分プライバシーは90テラバイトのランダムネス[GL20]を必要とした。
これは、$mathcalP, dots, MathcalP_d$の述語を満たすデータセットにエントリの数を出力するタスクである。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:00:31 GMT)
Deterministic Hardness of Approximation of Unique-SVP and GapSVP in $\ell_p$ norms for $p>2$ [0.0] 我々は、$ell_p$ norm(mathsfSVP_p$)およびUnique-SVP(mathsfuSVP_p$)における最短ベクトル問題に対する近似結果の決定的困難性を確立する。
すべての$p > 2$に対して、定数比硬さを証明します: no-time algorithm almosts $mathsfSVP_p$ or $mathsfuSVP_p$ in a ratio of $sqrt2 - o(1)$。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 20:17:26 GMT)
DeepChem Equivariant: SE(3)-Equivariant Support in an Open-Source Molecular Machine Learning Library [0.0] 私たちはDEEPCHEMを拡張して、使用可能な同変モデルをサポートし、最小限のディープラーニングバックグラウンドを持つ科学者がモデルを構築し、訓練し、評価することを可能にする。
実装には、同変モデル、完全トレーニングパイプライン、包括的なテストとドキュメントをサポートする同変ユーティリティのツールキットが含まれています。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:45:57 GMT)
Curiosity-driven RL for symbolic equation solving [0.0] 我々は、好奇心に基づく探索とグラフに基づく行動で非線形方程式を解くことができるモデルフリーなPPO citeschulman 2017 Proximal augmentedを示す。
我々の研究は好奇心に基づく探索が一般的なシンボリック推論タスクに役立つことを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 22:04:57 GMT)
Countermeasures for Trojan-Horse Attacks on self-compensating all-fiber polarization modulator [0.0] 量子鍵分配(QKD)は、量子力学の原理を利用して、2つのパーティ間で秘密鍵を交換する。
QKDプロトコルでは、キーを傍受する盗聴者による試みは検出可能である。
Avesani, Agnesi et alで最初に導入されたiPOGNACエンコーダのTHAに対する脆弱性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 14:58:20 GMT)
Continuous majorization in quantum phase space for Wigner-positive states and proposals for Wigner-negative states [0.0] 一般の$N$モードの場合において連続体化の理論を発展させる。
また、有限ウィグナー負性を持つ状態を含む拡張も提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 15:08:58 GMT)
Collisional relaxation in shielded dipolar molecular gases [0.0] 双極子力を介して相互作用する超低温気体の力学に及ぼす衝突の影響を論じる。
私たちは、いくつかの異なる状況を並べて比較し、その類似点と相違点を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 21:59:14 GMT)
Classification of Transuranium Elements in Terms of `Winding' Numbers in the Bohr-Sommerfeld Model [0.0] 我々はボーア・ソマーフェルト原子モデルを再検討し、ウラン、オガネソン、仮説上の超重元素の水素様イオンを探索する。
ソマーフェルト微細構造公式と計算機代数法を用いて、超強クーロン場における自己交差軌道の出現を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:28:51 GMT)
Chiplet-Based RISC-V SoC with Modular AI Acceleration [0.0] 本稿では、エッジAIデバイスのための新しいチップレットベースのRISC-Vシステム(SoC)を提案する。
提案アーキテクチャは、7nm RISC-V CPUチップレットと2つの5nm AIアクセラレータ、16GB3メモリスタック、専用電力管理コントローラを統合している。
AIに最適化された構成は、従来の基本的なチップレット実装と比較して14.7%のレイテンシ削減、17.3%のスループット改善、16.2%の電力削減を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 12:05:36 GMT)
Beyond RGB: Leveraging Vision Transformers for Thermal Weapon Segmentation [0.0] ビジョントランスフォーマー(ViT)は、RGBセグメンテーションタスクにおいて最先端の結果を達成したが、熱兵器セグメンテーションのポテンシャルは未定のままである。
この研究は、カスタムの熱データセット上でバイナリ兵器セグメンテーションのための4つのトランスフォーマーベースのアーキテクチャを適応し、評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:15:04 GMT)
Beacon: Single-Turn Diagnosis and Mitigation of Latent Sycophancy in Large Language Models [0.0] 大きな言語モデルは、真理と曖昧な平らさの間の構造的なトレードオフを内部化する。
この潜伏バイアスは、梅毒(sycophancy)として知られるもので、原則的推論よりもユーザ合意を優先している。
我々は,このバイアスを会話の文脈とは無関係に分離する,単ターン強制選択ベンチマークであるBeaconを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 06:36:57 GMT)
Bayesian inference of general noise-model parameters from the syndrome statistics of surface codes [0.0] シンドローム計測統計に基づくノイズモデル推定は,パウリ雑音に対して十分に確立されている。
本研究では,曲面符号のテンソルネットワークシミュレータを統合した一般雑音モデルに対するベイズ推定手法を提案する。
提案手法を静的, 時間変化, 非一様ケースなど, 様々なノイズモデルに適用する数値的な結果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 23:55:00 GMT)
Atomic Literary Styling: Mechanistic Manipulation of Prose Generation in Neural Language Models [0.0] 我々は、模範的散文と剛性AI生成テキストとを区別するニューロンを同定する。
我々の研究結果は、望ましい入力で活性化するニューロンが生成中にそれらの出力を生成するという仮定に挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 16:13:53 GMT)
Activation Manifold Projection: Liberating Task-Specific Behaviors from LLM Architectures [0.0] 本稿では,LoRA符号化された動作を解放する新しいフレームワークであるCartridge Activation Space Transfer (CAST)を紹介する。
CASTは、ターゲットモデルのアクティベーションストリームをソースモデルの潜在空間に変換する、軽量で双方向のプロジェクションヘッドのセットを学習する。
実験により、CAST変換アダプタは、ターゲットモデル上で完全に再訓練されたLoRAの性能の85-95%を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 10:55:05 GMT)
A fast algorithm for solving the lasso problem exactly without homotopy using differential inclusions [0.0] 我々は、新しい微分包摂法を用いて、ホモトピーを使わずに、よく知られたラッソ問題を正確に解くことができることを証明した。
解析結果から, 機械の精度まで, ラッソ問題に対する精度の高いアルゴリズムが得られた。
数値実験により,本アルゴリズムは効率と精度の両方で最先端のアルゴリズムより優れていることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 01:07:29 GMT)
A blueprint for experiments exploring the Poincaré quantum recurrence theorem [0.0] ポアンカーの繰り返し定理は、時間に依存しないハミルトン準位と離散エネルギー準位を持つ系が、その初期状態に有限時間で任意に近付くことを規定している。
ここでは、その環境に弱い結合を持つ$N$-qubitシステムについて検討する。
量子ビット数$N$の時間指数で、システムが初期状態に近い任意の値を返すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 19:23:36 GMT)
A Topological Approach to Parameterizing Deep Hedging Networks [0.0] ディープヘッジは、不完全な市場で完全にヘッジできない金融商品をヘッジするために、リカレントニューラルネットワークを使用する。
ある種のトポロジ的特徴を加えることで、バッチサイズを大幅に削減し、これらのモデルをより実用的なものにすることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Sun, 19 Oct 2025 17:25:13 GMT)