Fugu-MT: arxivの論文翻訳(概要)

RoboOmni: Proactive Robot Manipulation in Omni-modal Context [165.1]
我々は,音声対話や環境音,視覚的手がかりから意図を導出する,クロスモーダルな文脈指示を導入する。目的認識,インタラクション確認,アクション実行を統一する,エンドツーエンドのOmni-Modal LLMに基づくフレームワークであるRoboOmniを提案する。シミュレーションと実世界の設定の実験では、Robo OmniはテキストベースとASRベースのベースラインを越え、成功率、推論速度、意図認識、積極的に支援している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:37:19 GMT)
SciReasoner: Laying the Scientific Reasoning Ground Across Disciplines [112.8]
我々は、自然言語と異質な科学的表現を整合させる科学的推論基盤モデルを提案する。このモデルは、科学的なテキスト、純粋なシーケンス、シーケンスとテキストのペアにまたがる206Bのコーパスで事前訓練され、4000万の命令でSFTを介してアライメントされる。 i) テキストと科学形式間の忠実な翻訳、(ii) テキスト/知識抽出、(iii) プロパティの予測、(iv) プロパティの分類、(v) 条件なしおよび条件付きシーケンスの生成と設計。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:14:05 GMT)
Scaling Latent Reasoning via Looped Language Models [109.6]
事前学習されたループ言語モデル(LoopLM)のファミリーであるOuroを提示し、オープンソース化する。 Ouro は (i) 潜時空間における反復計算, (ii) 学習深度割り当てのためのエントロピー規則化された目的, (iii) 7.7T トークンへのスケーリングによる事前学習段階への推論を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:45:42 GMT)
Are Language Models Efficient Reasoners? A Perspective from Logic Programming [109.5]
現代言語モデル(LM)は、強い推論能力を示すが、標準的な評価は、人間のような推論の重要な側面である効率性を見越しながら、正確性を強調する。本稿では、論理プログラミングのレンズを用いて、LM推論効率を評価するためのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:30:31 GMT)
Multimodal Spatial Reasoning in the Large Model Era: A Survey and Benchmarks [108.2]
大規模モデルを用いたマルチモーダル空間推論タスクの包括的レビューを行う。我々は、視覚言語ナビゲーションやアクションモデルを含む、具体的AIの進歩についてレビューする。我々は,新しいセンサによる空間的理解に寄与する音声やエゴセントリックビデオなどの新たなモダリティを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:55:43 GMT)
Diffusion-Driven Progressive Target Manipulation for Source-Free Domain Adaptation [108.0]
ソースフリードメイン適応(SFDA)は、トレーニング済みのソースモデルとラベルなしのターゲットデータのみを使用して、ドメインシフトに取り組む、困難なタスクである。非世代SFDA法は、大きなドメイン不一致を伴う挑戦的なシナリオにおいて、信頼性の低い擬似ラベルに悩まされる。拡散駆動プログレッシブターゲットマニピュレーションという,新しい世代ベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:38:03 GMT)
The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey [103.8]
エージェント強化学習(Agentic RL)の出現は、大規模言語モデル(LLM RL)に適用された従来の強化学習からパラダイムシフトを示している。本研究では, LLM-RLの縮退した単段階マルコフ決定過程(MDPs)と, エージェントRLを定義する部分可観測マルコフ決定過程(POMDPs)とを対比することにより, この概念シフトを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:27:56 GMT)
Transformers Provably Learn Directed Acyclic Graphs via Kernel-Guided Mutual Information [91.7]
注意機構を活用するトランスフォーマーベースのモデルは、グラフ内の複雑な依存関係をキャプチャする上で、強い経験的成功を示している。本稿では,カーネル誘導相互情報(KG-MI)を$f$-divergenceに基づく新しい情報理論指標を提案する。我々は、K$親和性DAGによって生成された任意のシーケンスが、勾配上昇による単層マルチヘッドトランスを訓練し、大域的最適時間に収束することを証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:07:12 GMT)
RLAIF-V: Open-Source AI Feedback Leads to Super GPT-4V Trustworthiness [88.8]
RLAIF-Vは,MLLMを完全なオープンソースパラダイムで整列させる新しいフレームワークである。 RLAIF-Vは、高品質なフィードバックデータ生成を含む2つの観点から、オープンソースのMLLMを最大限に探求する。 RLAIF-Vは、自動評価と人的評価の両方で6つのベンチマーク実験を行い、モデルの信頼性を大幅に向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:19:12 GMT)
More than a Moment: Towards Coherent Sequences of Audio Descriptions [88.1]
オーディオ記述(AD)は、視覚障害者が動画をフォローできるように、スクリーン上の必須情報を伝える。ほとんどの自動手法はそれぞれのADを独立に生成し、しばしば反復的で一貫性のない記述をもたらす。本稿では、まずAD間隔毎に複数の候補記述を生成し、次にシーケンス間で自動回帰選択を行う、トレーニング不要な方法であるCoherentADを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:06:42 GMT)
U-CAN: Unsupervised Point Cloud Denoising with Consistency-Aware Noise2Noise Matching [87.8]
我々は、一貫性を意識したノイズ2ノイズマッチングを用いて、ポイントクラウドをデノナイズするための教師なしフレームワークであるU-CANを紹介する。具体的には、ニューラルネットワークを利用して、ノイズとノイズのマッチング方式で、形状やシーンの各点について、多段階のノイズ伝達経路を推測する。整合性を考慮したデノナイズパターンの学習のための,デノナイズド幾何整合性に関する新しい制約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:20:21 GMT)
Hawk: Leveraging Spatial Context for Faster Autoregressive Text-to-Image Generation [87.0]
投機的復号化は、品質を損なうことなくテキスト生成を加速させる可能性を示している。我々は、画像の空間構造を利用して投機モデルをより正確で効率的な予測へと導く新しいアプローチであるHawkを紹介する。複数のテキストと画像のベンチマークの実験結果は、標準的なARモデルよりも1.71倍のスピードアップを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:43:31 GMT)
The Tool Decathlon: Benchmarking Language Agents for Diverse, Realistic, and Long-Horizon Task Execution [86.5]
Toolathlonは、多様なアプリやツール、現実的な環境設定、信頼性の高い実行ベースの評価を提供する言語エージェントのベンチマークである。このベンチマークには、手動でソースまたはクラフトされたタスクが108つ含まれており、平均20回以上にわたって複数のアプリと対話する必要がある。 Toolathlonは、より有能な言語エージェントを現実の長期タスク実行のために開発することを期待しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:32:49 GMT)
NL-Debugging: Exploiting Natural Language as an Intermediate Representation for Code Debugging [84.3]
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、コード関連タスクを強化するために自然言語推論を活用することに注意を向けている。本稿では,自然言語を中間表現として用い,コード改善のための新しいフレームワークであるNL-GINGを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:34:05 GMT)
Data-Juicer 2.0: Cloud-Scale Adaptive Data Processing for and with Foundation Models [83.7]
Data-Juicer 2.0は、テキスト、画像、ビデオ、オーディオのモダリティにまたがる100以上のデータ処理オペレータがバックアップするデータ処理システムである。データ分析、合成、アノテーション、基礎モデルのポストトレーニングなど、より重要なタスクをサポートする。このシステムは公開されており、さまざまな研究分野やAlibaba Cloud PAIのような現実世界の製品で広く採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:29:20 GMT)
CLASS-IT: Conversational and Lecture-Aligned Small-Scale Instruction Tuning for BabyLMs [81.8]
本研究は,小規模のLMが命令チューニングの恩恵を受けることができるかどうかを考察する。我々は,統合的・逐次的なカリキュラムに適用された対話型および質問応答型指導調律データセットを比較した。その結果、命令チューニングは微調整のシナリオでは小さくても一貫した利得をもたらすことが示され、逐次キュリキュラはマージされたデータより優れていた。しかし、改良はゼロショットタスクに一貫して移行するわけではなく、相互作用中心の適応と広範な言語一般化とのトレードオフを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:36:39 GMT)
Learning from Reward-Free Offline Data: A Case for Planning with Latent Dynamics Models [79.2]
我々は,一連のナビゲーションタスクにおいて,強化学習(RL)と制御に基づく手法を体系的に評価する。我々は、JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture)を使用して、潜在ダイナミクスモデルを使用し、それを計画に使用します。その結果,モデルベースプランニングではレイアウトが不明瞭になるのに対して,モデルフリーのRLは高品質なデータから恩恵を受けることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:35:42 GMT)
EHR-R1: A Reasoning-Enhanced Foundational Language Model for Electronic Health Record Analysis [78.1]
EHR-Insは大規模で総合的なEHR推論命令データセットである。また,EHR分析に適した最大72Bパラメータを持つ推理強化LDMであるEHR-R1を開発した。最後に、MIMIC-IVからキュレートされた新しいベンチマークであるEHR-Benchを紹介し、42のタスクにまたがる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:32:47 GMT)
Plasticity as the Mirror of Empowerment [78.1]
我々はこの概念を、私たちが塑性と呼ぶ普遍的なエージェント中心の尺度で基礎づける。この定義の下では、塑性はエンパワーメントの鏡としてよく考えられている。本研究の主な成果は, エージェントの可塑性とエンパワーメントの緊張関係を確立することであり, エージェント設計は両特性に留意する必要があることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:07:27 GMT)
$π_\texttt{RL}$: Online RL Fine-tuning for Flow-based Vision-Language-Action Models [76.7]
$pi_textRL$は、並列シミュレーションでフローベースのVision-Language-Action(VLA)モデルをトレーニングするためのオープンソースのフレームワークである。 $pi_textRL$は、数ショットのSFTモデルに$pi_0.5$を57.6%から97.6%へ、それぞれ77.1%から98.3%へ引き上げる。 ManiSkillでは、320の並列環境で$pi_textRL$をトレーニングし、$pi_textRL$を41.6%から85.7%、$pi_0.5に改善します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:37:39 GMT)
LODGE: Level-of-Detail Large-Scale Gaussian Splatting with Efficient Rendering [75.7]
メモリ制約デバイス上での3次元ガウススプラッティングのための新しいレベル・オブ・ディーテール(LOD)法を提案する。カメラ距離に基づいてガウスの最適部分集合を反復的に選択する。本手法は,屋外(階層型3DGS)と屋内(Zip-NeRF)の両方で最先端の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:53:57 GMT)
When Models Outthink Their Safety: Mitigating Self-Jailbreak in Large Reasoning Models with Chain-of-Guardrails [74.6]
大規模推論モデル(LRM)は複雑な推論タスクにおいて顕著な能力を示す。 LRMは、有害なコンテンツ生成やジェイルブレイク攻撃など、深刻な安全リスクに弱いままである。安全でない推論ステップを再構成またはバックトラックするトレーニングフレームワークであるChain-of-Guardrail(CoG)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:06:45 GMT)
Transformers from Compressed Representations [74.5]
TEMPEST (TransformErs froM comPressed rEpreSenTations) は、圧縮されたファイルのバイトストリーム構造を利用して効果的なトークン化と符号化戦略を設計する手法である。本提案では,意味分類に必要なトークン数を大幅に削減し,計算複雑性とメモリ使用量の両方を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:16:57 GMT)
AI Debate Aids Assessment of Controversial Claims [73.9]
我々は、AI論争が、議論の的になっている事実性主張の側面に対立する2つのAIシステムを議論させることで、偏見のある裁判官を真実に導くことができるかどうかを調査する。研究Iでは、議論は人間の判断精度と信頼性の校正を継続的に改善し、コンサルタントを上回ります。研究IIでは、人間のような人格を持つAI裁判官は、人格を持たない人格(70.1%)やデフォルトのAI裁判官(69.8%)よりも高い精度(78.5%)を達成する。これらの調査結果は、AIの議論が、競争対象ドメインにおけるスケーラブルでバイアス耐性のある監視への有望な道であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:37:02 GMT)
Reward Collapse in Aligning Large Language Models [73.8]
著者らは,ランキングに基づくアプローチがテキストの報酬分布をもたらす経験的観察である「テクストトレワード崩壊現象」について検討した。実験結果から,提案手法により,報酬モデルのトレーニングにおいて,報酬の崩壊が著しく軽減されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:44:11 GMT)
Brain-inspired Computational Intelligence via Predictive Coding [73.4]
予測符号化(PC)は、機械学習コミュニティにとって潜在的に価値のある、有望な特性を示している。 PCライクなアルゴリズムは、機械学習とAIの複数のサブフィールドに存在し始めている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:00:29 GMT)
Grounded in Reality: Learning and Deploying Proactive LLM from Offline Logs [72.1]
textttLearn-to-Askは、プロアクティブな対話エージェントの学習とデプロイのためのシミュレータフリーフレームワークである。当社のアプローチは,LLMの大規模オンラインAIサービスへの展開を成功に導くものです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:08:07 GMT)
Process-Level Trajectory Evaluation for Environment Configuration in Software Engineering Agents [71.9]
大規模言語モデルベースのエージェントは、ソフトウェアエンジニアリングの約束を示すが、環境構成はボトルネックのままである。既存のベンチマークでは、エンドツーエンドのビルド/テストの成功のみを評価し、エージェントが成功または失敗する場所と理由を見極めている。本研究では,環境設定計画中の細粒度エージェントのプロセスレベルの軌道評価を行うEnconda-benchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:59:07 GMT)
Socio-cognitive agent-oriented evolutionary algorithm with trust-based optimization [70.5]
信頼に基づく最適化(TBO)は、従来の周期的移行を信頼や評価に基づく柔軟なエージェント駆動の相互作用メカニズムに置き換える進化計算における島モデルの新たな拡張である。実験の結果、TBOは様々な最適化問題において標準島モデル進化アルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:59:26 GMT)
Parrot: A Training Pipeline Enhances Both Program CoT and Natural Language CoT for Reasoning [69.0]
自然言語のチェーン・オブ・シント(N-CoT)とプログラム・チェーン・オブ・シント(P-CoT)は、数学的な推論問題を解決するために、大規模言語モデル(LLM)の2つの主要なパラダイムとして登場した。数学的問題に対する新しいトレーニングパイプラインであるParrotを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:23:17 GMT)
Stochastic Momentum Methods for Non-smooth Non-Convex Finite-Sum Coupled Compositional Optimization [68.2]
我々は、(ほぼ)$レベルのKKTソリューションを見つけるために、$O(/epsilon)$の最先端の複雑さを新たに提案する。 O(/epsilon)$ の(ほぼ) $ レベルの KKT ソリューションを見つけるための技術的複雑さを適用することで、(ほぼ) $ レベルの KKT ソリューションを見つけるための $O(/epsilon)$ の最先端の複雑さを新たに達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:38:10 GMT)
Think or Not? Selective Reasoning via Reinforcement Learning for Vision-Language Models [67.9]
TONは視覚言語モデル(VLM)のための2段階のトレーニング戦略である選択的な推論のためのコールドスタートとして機能するシンクまたはノットフォーマットを導入している。 TONは、バニラGRPOと比較して、完成期間を最大90%短縮することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:19:12 GMT)
Beyond Length: Quantifying Long-Range Information for Long-Context LLM Pretraining Data [67.5]
我々はLongFilterを紹介した。LongFilterは、長文事前学習に適したトレーニングデータをキュレートするフレームワークである。 LongFilterは、長いコンテキスト下でのモデル予測と短いコンテキスト設定の対比によって、拡張コンテキストによって提供される情報ゲインを測定する。 LLaMA-3-8Bによる実験は、コンテキスト長を8Kから64Kに拡張し、LongFilterが効率よく高品質のデータを選択し、HELMET、LongBench、RULERなどのベンチマークで大幅に改善されていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:21:08 GMT)
VFXMaster: Unlocking Dynamic Visual Effect Generation via In-Context Learning [67.4]
我々は、VFXビデオ生成のための最初の統合参照ベースのフレームワークであるVFXMasterを紹介する。インコンテキスト学習タスクとしてエフェクト生成をリキャストし、参照ビデオからターゲットコンテンツへの多様なダイナミックエフェクトを再現する。さらに,単一ユーザが提供するビデオから,強靭な見えざる効果に対する一般化能力を急速に向上させる,効率的なワンショット効果適応機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:59:53 GMT)
M-Prometheus: A Suite of Open Multilingual LLM Judges [65.6]
M-Prometheusは,多言語出力の直接評価とペア比較フィードバックを両立できるオープンウェイトLLM判定器のスイートである。 M-Prometheusモデルは、20以上の言語にまたがる多言語報酬ベンチマークや、4つの言語対をカバーする文語機械翻訳(MT)評価において、最先端のLLM判事より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:00:58 GMT)
VADB: A Large-Scale Video Aesthetic Database with Professional and Multi-Dimensional Annotations [65.1]
VADBは最大のビデオ美学データベースで、10,490の多様なビデオが、複数の審美次元の37人のプロによって注釈付けされている。 VADB-Netは2段階のトレーニング戦略を備えたデュアルモーダル事前トレーニングフレームワークであり、スコアリングタスクにおける既存のビデオ品質アセスメントモデルよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:37:08 GMT)
Grouping Nodes With Known Value Differences: A Lossless UCT-based Abstraction Algorithm [64.4]
モンテカルロ木探索(MCTS)の中核的な課題は、状態-作用ペアをグループ化することで改善できるサンプル効率である。我々は、値等価状態または状態-作用ペアをグループ化し、代わりに異なる値を持つグループ状態と状態-作用ペアをグループ化するパラダイムを破る。我々はこの抽象化フレームワークをKVDA(Known Value difference Abstractions)と呼び、即時報酬の分析によって価値の差を推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:03:44 GMT)
Decomposition-Enhanced Training for Post-Hoc Attributions In Language Models [61.1]
我々は、ポストホック帰属を推論問題として再編成し、回答を構成単位に分解し、それぞれ特定の文脈に結び付けることができると論じる。 DecompTuneは、モデルに中間的推論ステップとして解解分解を生成することを教えるポストトレーニング手法である。 DecompTuneは、広範な実験と改善を通じて、属性の品質を大幅に改善し、先行手法より優れ、最先端のフロンティアモデルに適合または超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:58:59 GMT)
4-Doodle: Text to 3D Sketches that Move! [60.9]
4-Doodleは、テキストから動的3Dスケッチを生成するための、最初のトレーニング不要のフレームワークである。提案手法は時間的にリアルかつ構造的に安定な3次元スケッチアニメーションを生成し,忠実度と可制御性の両方において既存のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:33:29 GMT)
StreamingCoT: A Dataset for Temporal Dynamics and Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Streaming VideoQA [60.9]
ストリーミングビデオストリームにおける時間的に進化する推論のために明示的に設計された最初のデータセットであるStreamingCoTを紹介する。本フレームワークは,秒単位の高密度な記述を生成し,類似性融合により時間依存性のセマンティックセグメントを構築する。このデータセットは、ストリーミングビデオ理解、複雑な時間的推論、マルチモーダル推論の研究を促進する基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:47:38 GMT)
OS-Harm: A Benchmark for Measuring Safety of Computer Use Agents [60.8]
コンピュータ使用エージェントの安全性を計測する新しいベンチマークであるOS-Harmを紹介する。 OS-HarmはOSWorld環境上に構築されており、故意のユーザ誤用、インジェクション攻撃、モデル誤動作の3つのカテゴリでモデルをテストすることを目指している。我々は、フロンティアモデルに基づいてコンピュータ利用エージェントを評価し、その安全性に関する洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:34:04 GMT)
VC4VG: Optimizing Video Captions for Text-to-Video Generation [60.5]
本稿では、T2Vモデルのニーズに合わせて、包括的なキャプション最適化フレームワークであるVC4VG(Video Captioning for Video Generation)を紹介する。評価を支援するため,T2V仕様に適合する細粒度,多次元,必要グレードのメトリクスを特徴とする新しいベンチマークVC4VG-Benchを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:17:39 GMT)
RoboCerebra: A Large-scale Benchmark for Long-horizon Robotic Manipulation Evaluation [60.0]
長距離ロボット操作における高レベル推論評価のためのベンチマークであるRoboCerebraを紹介する。データセットはトップダウンパイプラインを通じて構築され、GPTはタスク命令を生成し、それらをサブタスクシーケンスに分解する。以前のベンチマークと比較すると、RoboCerebraはアクションシーケンスが大幅に長く、アノテーションがより密度が高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:38:36 GMT)
DeepShield: Fortifying Deepfake Video Detection with Local and Global Forgery Analysis [59.8]
ローカルな感度とグローバルな一般化のバランスを保ち、目に見えない偽造品間の堅牢性を改善するディープフェイク検出フレームワークであるDeepShieldを紹介する。 DeepShieldは、時間的アーティファクトモデリングとパッチ単位での監視を適用して、グローバルモデルでしばしば見過ごされる微細な不整合をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:35:29 GMT)
BSFA: Leveraging the Subspace Dichotomy to Accelerate Neural Network Training [59.6]
ディープラーニングのための新しいプラグアンドプレイフレームワークである textbfBulk-Space-Filtration-Accelerator (BSFA) を紹介する。 BSFAは異なる部分空間に投影された更新コンポーネントを差分スケーリングすることでトレーニングを加速する。我々は,BSFAの加速度を様々なタスクで実証し,特に約2$times$ Speedupを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:51:35 GMT)
AtlasGS: Atlanta-world Guided Surface Reconstruction with Implicit Structured Gaussians [58.0]
本研究では, アトランタ・ワールドガイド型暗黙構造型ガウシアン・スプレイティングを提案し, 屋内・都市景観のスムーズな再構築を実現する。提案手法は,屋内・都市両場面における最先端の手法より優れ,表面の再現性に優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:17:58 GMT)
FaCT: Faithful Concept Traces for Explaining Neural Network Decisions [56.8]
ディープネットワークは、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを示しているが、それらの機能に関するグローバルな概念レベルの理解は、依然として重要な課題である。本稿では,概念に基づく説明の忠実さを強調し,モデル独立な機械的概念説明を用いた新しいモデルを提案する。私たちの概念はクラス間で共有され、あらゆるレイヤから、ロジットへの貢献と入力-視覚化を忠実にトレースすることができます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:35:46 GMT)
Integrating Genomics into Multimodal EHR Foundation Models [56.3]
本稿では,ポリジェニックリスクスコア(PRS)を基本データモダリティとして統合した,革新的なEHR基盤モデルを提案する。このフレームワークは、臨床データと遺伝子前置詞の複雑な関係を学習することを目的としている。このアプローチは、病気の予測、積極的な健康管理、リスク階層化、パーソナライズされた治療戦略に対する新たな洞察を解放するために重要である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:50:10 GMT)
LangHOPS: Language Grounded Hierarchical Open-Vocabulary Part Segmentation [56.1]
オープンな語彙を持つオブジェクト-部分のインスタンスセグメンテーションのための,MLLM(Multimodal Large Language Model)ベースのフレームワークであるLangHOPSを提案する。 LangHOPSは、オープン語彙候補カテゴリから階層オブジェクトと部分インスタンスを共同で検出し、セグメント化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:21:59 GMT)
TwinVoice: A Multi-dimensional Benchmark Towards Digital Twins via LLM Persona Simulation [55.6]
大型言語モデル(LLM)は、人間のような能力を示す。 TwinVoiceは、さまざまな現実世界のコンテキストにわたるペルソナシミュレーションを評価するためのベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:00:42 GMT)
EA3D: Online Open-World 3D Object Extraction from Streaming Videos [55.5]
オープンワールド3Dオブジェクト抽出のための統合オンラインフレームワークであるExtractAnything3D(EA3D)を提案する。ストリーミングビデオが与えられると、EA3Dは視覚言語と2D視覚基盤エンコーダを使用して各フレームを動的に解釈し、オブジェクトレベルの知識を抽出する。リカレントな共同最適化モジュールは、モデルの関心領域への注意を向け、幾何学的再構成と意味的理解の両面を同時に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:56:41 GMT)
KnowCoder-A1: Incentivizing Agentic Reasoning Capability with Outcome Supervision for KBQA [55.3]
知識ベース質問回答 (KBQA) は、構造化知識ベース (KB) に関する自然言語質問に答えることを目的としている。近年の作業は,大規模言語モデル(LLM)が質問を反復的に分解し,対応する論理的クエリを生成し,KBと対話して答えを導出する,エージェント推論パラダイムを採用することでKBQAを改善している。そこで我々は,KBのエージェント推論を自律的に行うLLMであるKnowCoder-A1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:12:18 GMT)
Latent Chain-of-Thought for Visual Reasoning [53.5]
大型視覚言語モデル(LVLM)の解釈可能性および信頼性向上には,チェーン・オブ・シント(CoT)推論が不可欠である我々は,LVLMにおける推論を後部推論として再構成し,償却変分推論に基づくスケーラブルなトレーニングアルゴリズムを提案する。提案手法は,7つの推論ベンチマークにおいて,最先端のLVLMを強化することを実証的に実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:48:20 GMT)
TheraMind: A Strategic and Adaptive Agent for Longitudinal Psychological Counseling [53.5]
縦断的心理カウンセリングのための戦略的適応型エージェントであるTheraMindを紹介する。 TheraMindの基盤は、カウンセリングプロセスをセッション内ループとクロスセッションループに分離する、新しいデュアルループアーキテクチャである。クロスセッションループは、各セッション後の適用療法の有効性を評価し、その後の相互作用の方法を調整することにより、長期適応性を有するエージェントに権限を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:54:20 GMT)
Scalable Utility-Aware Multiclass Calibration [53.3]
ユーティリティキャリブレーション(英: Utility calibration)は、特定のユーティリティ関数に対するキャリブレーション誤差を測定する一般的なフレームワークである。我々は、このフレームワークが既存のキャリブレーションメトリクスを統一し、再解釈する方法を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:32:14 GMT)
Revisiting Service Level Objectives and System Level Metrics in Large Language Model Serving [52.6]
サービスレベルの目標(SLO)は、個々の要求とシステムレベルのメトリクス(SLM)の経験を考慮しています。本研究では,SLOとSLMを統合し,LCMサービスにおけるユーザエクスペリエンスの性質を反映した,スムーズ・グッドプットと呼ばれる総合的なメトリック・フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:56:51 GMT)
DPMambaIR: All-in-One Image Restoration via Degradation-Aware Prompt State Space Model [52.4]
DPMambaIRは新しいオールインワン画像復元フレームワークで、微細な分解抽出器と劣化を意識した状態空間モデルを導入している。 DPMambaIRは、PSNRとSSIMでそれぞれ27.69dBと0.893の最高性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:04:04 GMT)
Subgraph Federated Learning via Spectral Methods [52.4]
FedLapは、プライバシとスケーラビリティを確保しながら、ノード間の依存関係をキャプチャする新しいフレームワークである。我々は、FedLapのプライバシを正式に分析し、プライバシを保存することを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:22:32 GMT)
Pearl: A Foundation Model for Placing Every Atom in the Right Location [52.4]
タンパク質-リガンド共フォールディングの基礎モデルであるPearlを紹介した。パールはタンパク質-リガンド結合における新しい最先端性能を確立している。 Pearlは、パブリックなRuns N' PosesとPoseBustersベンチマークでAlphaFold 3や他のオープンソースベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:41:45 GMT)
Think Then Embed: Generative Context Improves Multimodal Embedding [51.8]
本稿では,ユニバーサル・マルチモーダル・エンベディング (UME) のためのThink-Then-Embed (TTE) フレームワークを提案する。強力なMLLM推論器を利用することで、MMEB-V2ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、大規模な社内データセットでトレーニングされたプロプライエタリモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:44:26 GMT)
INT v.s. FP: A Comprehensive Study of Fine-Grained Low-bit Quantization Formats [51.7]
NvidiaのBlackwellアーキテクチャのような現代のAIハードウェアは、低精度浮動小数点(FP)フォーマットをますます受け入れている。本稿では,FPフォーマットと整数(INT)フォーマットのトレードオフを系統的に検討する。 FPは粗粒度量子化に優れるが、きめ細かい(ブロックワイド)レベルでの比較はよりニュアンスが高い。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:11:53 GMT)
Informative Sample Selection Model for Skeleton-based Action Recognition with Limited Training Samples [51.6]
半教師付き3D行動認識としても知られる訓練サンプルを用いた3D行動認識が提案されている。我々は、マルコフ決定過程(MDP)としてキャストすることで、新しい視点からアクティブな学習を通して、半教師付き3次元行動認識を再構築する。状態-作用対における因子の表現能力を高めるために、ユークリッド空間から双曲空間に投影する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:03:33 GMT)
Scaling Up Liquid-Resistance Liquid-Capacitance Networks for Efficient Sequence Modeling [51.0]
LrcSSMは$textitnon-linear$リカレントモデルで、現在の線形状態空間層と同じくらい高速に長いシーケンスを処理する。ヤコビ行列を対角線に強制することにより、全列を並列に解くことができる。 LrcSSMは、Liquid-S4のような他の入力変化系が提供しないことを保証する形式的な勾配安定性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:25:55 GMT)
Revisiting Reconstruction-based AI-generated Image Detection: A Geometric Perspective [50.8]
幾何学的観点からの再構成誤差に対するヤコビアンスペクトル下界の導入について述べる。再構成多様体上の実画像は非自明な誤差下界を示し、多様体上の生成された画像はゼロに近い誤差を持つことを示す。本稿では,構造化編集操作を活用することで動的再構成誤差を計算できるReGapを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:45:03 GMT)
HyperET: Efficient Training in Hyperbolic Space for Multi-modal Large Language Models [50.3]
マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、視覚的およびテキスト的理解を整合させるための変換的アプローチとして登場した。それらは通常、多粒度レベルでのクロスモーダルアライメントを達成するために、訓練のために非常に高い計算資源を必要とする。この非効率性の重要な源は、CLIPやSAMなど、広く採用されている視覚エンコーダであり、多粒度レベルでの言語との整合性が欠如している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:24:40 GMT)
PairUni: Pairwise Training for Unified Multimodal Language Models [50.0]
統一視覚言語モデル(UVLM)は、単一のアーキテクチャ内で理解と生成の両方を実行する必要がある。我々は、データを理解世代(UG)ペアに再編成する統合フレームワークであるPairUniを提案する。提案手法は, 様々なUVLMのバランス改善を実現し, 高いUVLM RLベースラインを達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:47:02 GMT)
Constraining Participation: Affordances of Feedback Features in Interfaces to Large Language Models [49.3]
大規模言語モデル(LLM)は、コンピュータ、Webブラウザ、ブラウザベースのインターフェースによるインターネット接続を持つ人なら誰でも利用できるようになった。本稿では,ChatGPTインタフェースの対話型フィードバック機能によって,LLMへのユーザ参加が期待できるかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:18:41 GMT)
Supervised Reinforcement Learning: From Expert Trajectories to Step-wise Reasoning [49.2]
大規模言語モデル(LLM)は多段階推論を必要とする問題に悩まされることが多い。小規模なオープンソースモデルでは、正しいソリューションがほとんどサンプリングされない場合には、RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)が失敗する。問題解決を論理的「行動」の系列を生成するものとして再構成するフレームワークとして, SRL(Supervised Reinforcement Learning)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:05:08 GMT)
Task Completion Agents are Not Ideal Collaborators [49.0]
タスク完了エージェントの構築と評価から,協調エージェントの開発への移行を議論する。エージェントのユーティリティがユーザ関与の増加とともにどのように成長するかをキャプチャするフレームワークであるコラボレーティブ・ワーク・スケーリングを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:47:18 GMT)
RT-DETRv4: Painlessly Furthering Real-Time Object Detection with Vision Foundation Models [48.9]
軽量物体検出器の高効率化を目的とした,コスト効率・高適合性蒸留フレームワークを提案する。当社のアプローチは、さまざまなDETRベースのモデルに対して、目立って一貫したパフォーマンス向上を実現しています。我々の新しいモデルファミリーRT-DETRv4はCOCOの最先端結果を達成し、APスコアは49.7/53.5/55.4/57.0で、対応する速度は273/169/124/78 FPSである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:13:17 GMT)
Tensor Decomposition Networks for Fast Machine Learning Interatomic Potential Computations [48.5]
テンソル分解ネットワーク(TDN)は、計算処理の劇的な高速化と競合する性能を実現する。 1億5500万のDFT計算スナップショットを含む分子緩和データセットPubChemQCRのTDNを評価した。その結果,TDNは計算処理の劇的な高速化と競合する性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:31:51 GMT)
Lookahead Tree-Based Rollouts for Enhanced Trajectory-Level Exploration in Reinforcement Learning with Verifiable Rewards [48.3]
Lookahead Tree-Based Rollouts (LATR) は、軌道レベルの多様性を明確に促進するために設計された新しいロールアウト戦略である。 LATRはポリシー学習を平均で131%加速し、最終パス@1パフォーマンスを4.2%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:08:17 GMT)
LightBagel: A Light-weighted, Double Fusion Framework for Unified Multimodal Understanding and Generation [48.0]
提案手法は, 生成と理解に特化して公開されているモデルを戦略的に融合させることにより, 競争性能をより効率的に得ることができることを示す。我々のキーとなる設計は、ネットワーク全体にわたってマルチモーダルな自己注意ブロックをインターリーブしながら、元のブロックを保持することである。たった35Bトークンでトレーニングすることで、このアプローチは複数のベンチマークで強力な結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:07:45 GMT)
Bridging the Divide: End-to-End Sequence-Graph Learning [48.0]
シーケンスとグラフは別の問題ではなく、同じデータセットの相補的な側面であると主張する。 BRIDGEは,シーケンスエンコーダとGNNを結合したエンドツーエンドアーキテクチャである。 BRIDGEは、静的GNN、時間グラフ法、およびランク付けと分類基準に基づくシーケンスのみのベースラインを一貫して上回ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:06:54 GMT)
Adversarial Paraphrasing: A Universal Attack for Humanizing AI-Generated Text [47.8]
本稿では、AI生成したテキストを普遍的に人間化し、検出をより効果的に回避する、トレーニング不要な攻撃フレームワークであるAdversarial Paraphrasingを紹介する。我々の攻撃は広範囲に効果があり、複数の検知システムにまたがって非常に伝達可能である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:16:47 GMT)
Bob's Confetti: Phonetic Memorization Attacks in Music and Video Generation [47.0]
音楽やビデオのジェネレーティブAIシステムは、著作権のある素材の再生を防ぐためにテキストベースのフィルタを使うことが多い。本稿では,音声の暗記を利用してこれらの安全を回避できる新たな攻撃であるAdversarial PhoneTic Prompting(APT)を紹介する。我々は,SUNOやYUEのようなL2S(Lyrics-to-Song)をリードするモデルが,原曲の原曲に顕著なメロディ的・リズミカルな類似性で再生できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:29:43 GMT)
MTIR-SQL: Multi-turn Tool-Integrated Reasoning Reinforcement Learning for Text-to-SQL [46.4]
大規模言語モデル (LLM) は、テキストから認識するタスクにますます使われている。既存のメソッドは、リアルタイムエラー訂正を制限する静的な実行フィードバックに依存している。本稿では, MTIR-IDERを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:34:27 GMT)
Linearized Optimal Transport for Analysis of High-Dimensional Point-Cloud and Single-Cell Data [45.9]
シングルセル技術は、細胞の高次元点雲を生成する。各患者は単純なベクトルではなく不規則な点雲で表される。線形最適輸送フレームワークを用いて不規則点雲を固定次元ユークリッド空間に埋め込む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:56:23 GMT)
Unveiling the Learning Mind of Language Models: A Cognitive Framework and Empirical Study [45.8]
大規模言語モデル(LLM)は、数学、コーディング、推論といったタスクにまたがる印象的な機能を示している。しかし、彼らの学習能力は、動的環境に適応し、新しい知識を得るのに不可欠であり、まだ過小評価されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:33:20 GMT)
Pixel-Perfect Depth with Semantics-Prompted Diffusion Transformers [45.7]
Pixel-Perfect Depthはピクセル空間拡散生成に基づく単眼深度推定モデルである。本モデルは,5つのベンチマークにおいて,すべての生成モデルの中で最高の性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:15:20 GMT)
Continual Low-Rank Adapters for LLM-based Generative Recommender Systems [45.6]
PESOはレコメンデーションにおけるLoRAの継続的な適応方法である。 PESO は既存の LoRA ベースの連続学習手法より一貫して優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:57:38 GMT)
TabArena: A Living Benchmark for Machine Learning on Tabular Data [45.5]
本研究では,最初の持続的リビングベンチマークシステムであるTabArenaを紹介する。我々は、データセットとよく実装されたモデルの代表的なコレクションを手動でキュレートする。深層学習の手法は、より大規模な時間予算とアンサンブルに支えられていることを示す。いくつかの深層学習モデルは、オーバーフィットした検証セットのため、クロスモデルアンサンブルで過剰に表現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:58:12 GMT)
Scaling Up Bayesian DAG Sampling [44.7]
まず,1つのアークを追加,削除,反転する基本動作の効率的な実装について述べる。第二に、より洗練された動きに必要な高価なタスクである親セットよりも早くまとめる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:06:20 GMT)
TuneNSearch: a hybrid transfer learning and local search approach for solving vehicle routing problems [44.0]
TuneNSearchは、多種多様な車両ルーティング問題(VRP)に対処するためのハイブリッドトランスファー学習と局所探索アプローチである。提案手法は,効率的な局所探索法により改良された高品質な解を生成するために強化学習を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:16:37 GMT)
Effect of Full Common Randomness Replication in Symmetric PIR on Graph-Based Replicated Systems [43.9]
データベースの複製を単純なグラフでモデル化した環境で、対称なプライベート情報検索の問題を再考する。メッセージとは独立して、すべてのサーバに共通するランダム性を共有させます。所望シンボル数とダウンロードシンボル数の最大比であるSPIR容量の改善を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:40:40 GMT)
On the Impossibility of Retrain Equivalence in Machine Unlearning [43.4]
機械学習は、モデルの出力に関する特定のトレーニングデータの"影響"を選択的に除去しようとする。理想的なゴールは、保持されたデータのみに基づいて、スクラッチからトレーニングされたモデルと同一のトレーニング等価性である。現代のパイプラインは、しばしば多段階のトレーニングを伴い、各ステージは異なるデータ分散と目的を持っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:20:51 GMT)
AutoLibra: Agent Metric Induction from Open-Ended Human Feedback [43.4]
AutoLibraは、オープンな人間のフィードバックをエージェントトラジェクトリのきめ細かい振る舞いを評価するメトリクスに変換する。我々は,AutoLibraが従来のエージェント評価ベンチマークよりも具体的なエージェント評価指標を誘導できることを実験的に示す。この結果から,AutoLibraは言語エージェントの評価と改善のための強力なタスク非依存ツールであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:29:35 GMT)
A Survey on Efficient Large Language Model Training: From Data-centric Perspectives [42.9]
本稿では,データ中心の観点から学習後のデータ効率の高い大規模言語モデルに関する最初の体系的な調査を示す。本稿では,データ選択,データ品質向上,合成データ生成,データ蒸留・圧縮,自己進化型データエコシステムを対象とする,データ効率の高いLCMポストトレーニング手法の分類法を提案する。我々の研究が、大規模モデルトレーニングにおけるデータ利用の可能性の最大化に、さらなる探究を促すことを願っています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:01:55 GMT)
Large Language Models for Few-Shot Named Entity Recognition [42.8]
GPT4NERは、3つの重要なコンポーネント(エンティティ定義、少数ショット例、チェーン・オブ・シント)を使って効果的なプロンプトを構築する。我々は,2つのベンチマークデータセットであるCoNLL2003とOntoNotes5.0で実験を行い,GPT4NERの性能と最先端の代表的なモデルとの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:50:15 GMT)
$D^2GS$: Dense Depth Regularization for LiDAR-free Urban Scene Reconstruction [42.7]
現在の都市景観復元手法は、入力としてマルチモーダルセンサに依存することが多い。 $textbfSecond$ では、ガウス幾何学を共同で洗練し、深度エンハンサーを通して密度の深い計量深さを予測します。 $textbfThird$, 道路深さの形状特性を制約することにより, 地盤形状の精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:13:09 GMT)
Don't Blind Your VLA: Aligning Visual Representations for OOD Generalization [42.4]
VLA(Vision-Language-Action)モデルは、伝達可能な世界知識と視覚言語基盤を持つエージェントを支援できる。しかし、これらのVLMがアクションモダリティに適合している場合、元の視覚的表現や知識がどの程度保存されているかははっきりしない。本稿では,VLA微調整中の表現保持の系統的研究を行い,行動微調整が視覚的表現の劣化につながることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:20:10 GMT)
TempoPFN: Synthetic Pre-training of Linear RNNs for Zero-shot Time Series Forecasting [42.3]
本稿では,線形リカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づく時系列基礎モデルであるTempoPFNについて述べる。このモデルは、状態ウィービングを備えたGatedDeltaProductアーキテクチャを使用して、シーケンスの長さにわたって完全に並列化可能なトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:27:18 GMT)
Generalizing Test-time Compute-optimal Scaling as an Optimizable Graph [42.2]
テスト時間スケーリング(TTS)は、推論中にさらなる計算を割り当てることで、大きな言語モデル(LLM)を改善する。ノードが役割とモデルの割り当てをエンコードし、エッジが情報フローをキャプチャするマルチLLMコラボレーティブグラフとして形式化します。本稿では,サンプリング-段階更新からサンプリング-フィードバック更新にマッピングすることで,ReINFORCEパイプラインを反映したLLMエージェント拡張フレームワークであるAgent-REINFORCEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:14:25 GMT)
Exact analysis of AC sensors based on Floquet time crystals [42.0]
本稿では,ACセンサとして機能する閉系における一般フロッケ時間結晶(FTC)の挙動について論じる。 FTCセンサのマクロな対猫状態間の遷移を共振的に誘導する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:28:04 GMT)
SimulMEGA: MoE Routers are Advanced Policy Makers for Simultaneous Speech Translation [41.6]
SimulSTは、音声認識と機械翻訳を厳密なレイテンシ制約の下で共同で最適化することで、リアルタイムの言語間通信を可能にする。我々は、プレフィックスベースのトレーニングとMixture-of-Expertsリファラを組み合わせた教師なしのポリシー学習フレームワークであるSimulMEGAを紹介し、効果的な読み書き判断を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:02:41 GMT)
OpenReward: Learning to Reward Long-form Agentic Tasks via Reinforcement Learning [41.5]
大規模言語モデル(LLM)の整合には,リワードモデル(RM)が不可欠である。ツール拡張型ロングフォーム報酬モデルであるOpenRMを導入し、外部ツールを呼び出して適切な証拠を収集することで、オープンエンドの応答を判断する。新たにコンパイルされた3つのデータセットと2つの広く使用されているベンチマークの実験は、OpenRMが既存の報酬モデリングアプローチを大幅に上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:06:18 GMT)
Learning with Calibration: Exploring Test-Time Computing of Spatio-Temporal Forecasting [40.9]
本稿では,S時間予測のための新しいテスト時間計算パラダイム,すなわちキャリブレーションによる学習,ST-TTCを提案する。本研究の目的は,テストフェーズ中に非定常性に起因する周期的構造バイアスを捕捉し,予測に対するリアルタイムなバイアス補正を行い,精度を向上させることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:25:53 GMT)
Expand and Compress: Exploring Tuning Principles for Continual Spatio-Temporal Graph Forecasting [40.9]
本稿では,新しいプロンプトチューニングに基づく連続予測手法を提案する。具体的には,基本時相グラフニューラルネットワークと連続的なプロンプトプールをメモリに格納する。この手法により、モデルが広範囲な時間的データストリームから逐次学習し、対応する期間のタスクを達成できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:45:38 GMT)
Handling Label Noise via Instance-Level Difficulty Modeling and Dynamic Optimization [40.9]
ディープニューラルネットワークは、ノイズの多い監視の下で一般化性能が低下する。既存のメソッドでは、クリーンなサブセットの分離やノイズのあるラベルの修正に重点を置いている。本稿では,インスタンスレベルの最適化が可能な新しい2段階雑音学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:40:34 GMT)
Graph Network-based Structural Simulator: Graph Neural Networks for Structural Dynamics [40.2]
動的構造問題のサロゲートモデリングのためのGNNフレームワークであるGNSS(Graph Network-based Structure Simulator)を紹介する。我々は、50kHzのハニング変調パルスで励起されたビームを含むケーススタディについて評価した。その結果、数百の時間経過で問題の物理を正確に再現し、既存のGNNが収束しなかったり、有意義な予測を下さなければ、見つからない負荷条件に一般化することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:47:24 GMT)
OnlyFlow: Optical Flow based Motion Conditioning for Video Diffusion Models [40.0]
本稿では,カメラの移動制御や映像編集などの様々な用途において,正確な制御を行うテキスト・ツー・ビデオ生成タスクの問題点について考察する。入力ビデオから抽出した光フローを利用して生成ビデオの動作を条件付ける手法である OnlyFlow を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:32:43 GMT)
Test-Time Adaptive Object Detection with Foundation Model [40.0]
本稿では,最初の基礎モデルを用いたテスト時適応オブジェクト検出手法を提案する。視覚言語検出駆動テスト時間適応のためのマルチモーダルPromptベースのMean-Teacherフレームワークを設計する。テストバッチ毎に高品質な擬似ラベルを保証するため、インスタンス動的メモリを維持します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:19:38 GMT)
Infrequent Exploration in Linear Bandits [39.9]
我々は,希少な探査のために設計されたシンプルで実用的なフレームワークINFEXを紹介した。 INFEXは、所定のスケジュールに従って、基本的な探索ポリシーを実行します。我々の理論的分析は、INFEXがインスタンス依存の後悔マッチング標準を証明可能な効率よく達成できることを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:25:43 GMT)
Quantum Bipolar Thermoelectricity [39.3]
双極性量子熱電性は電磁モードの分光計測のための新たな経路を提供するその結果、双極性量子熱電性は、電磁モードの分光検出のための新しい経路を提供する可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:24:35 GMT)
Uncertainty Quantification for Regression: A Unified Framework based on kernel scores [39.3]
適切なスコアリングルールに基づいて,総数,失語症およびてんかん不確実性に関する一連の尺度を導入する。カーネルスコア特性と下流動作との明確な対応性を実証する。実験により、これらの指標が下流のタスクに有効であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:08:41 GMT)
Open3D-VQA: A Benchmark for Comprehensive Spatial Reasoning with Multimodal Large Language Model in Open Space [38.5]
本稿では,空から見た複雑な空間関係を推論するMLLMの能力を評価するための新しいベンチマークであるOpen3D-VQAを提案する。このベンチマークは、7つの一般的な空間的推論タスクにまたがる73kのQAペアで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:54:24 GMT)
MSF-Net: Multi-Stage Feature Extraction and Fusion for Robust Photometric Stereo [38.3]
光度ステレオ(英: Photometric stereo)は、異なる照明条件下で撮影された画像から得られるシェーディングキューを利用して表面の正常度を決定する技術である。既存の学習ベースのアプローチは、複数の段階の機能を正確に捉えることができず、これらの機能間の相互作用を適切に促進しないことが多い。本稿では,複数段階で情報を抽出する新しいフレームワークであるMSF-Netと,選択的な更新戦略を組み合わせて提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:56:30 GMT)
MILo: Mesh-In-the-Loop Gaussian Splatting for Detailed and Efficient Surface Reconstruction [38.0]
3次元ガウスからメッシュを微分的に抽出することにより,体積表現と表面表現のギャップを埋める新しいフレームワークMILoを提案する。提案手法では,従来の手法に比べてメッシュ頂点のオーダーを桁違いに少なくしつつ,背景を含む全シーンを最先端の品質で再構築することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:13:52 GMT)
Towards Trusted Service Monitoring: Verifiable Service Level Agreements [37.8]
サービス指向環境におけるSLA(Service Level Agreement)監視は、プロバイダがメトリクスを自己報告する場合、固有の信頼の衝突に悩まされます。信頼性のあるハードウェアモニタとゼロ知識証明を通じて、検証可能なSLA違反クレームを生成するためのフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:51:12 GMT)
Beyond Leakage and Complexity: Towards Realistic and Efficient Information Cascade Prediction [37.5]
情報カスケードの人気予測は、ソーシャルネットワークにおけるコンテンツ拡散を分析する上で重要な問題である。時系列的にデータを連続するウィンドウに分割する時間順序分割戦略を提案する。第2に,豊富なプロモーター/製品属性を備えた大規模EコマースカスケードデータセットであるTaokeを紹介する。第3に,時間的歩行を通してカスケード力学を効率的にモデル化する軽量フレームワークCasTempを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:06:08 GMT)
Explainable Disentanglement on Discrete Speech Representations for Noise-Robust ASR [37.1]
本稿では,潜時空間における背景雑音から意味的音声内容を引き離す手法を提案する。我々のエンドツーエンドモデルは、解釈可能なノイズベクトルを抽出しながら、クリーン音声をコードブックトークンの形で分離する。提案手法は、クリーン/ノイズの多い音声とテキストのアライメントを改善し、高いノイズ分散を示す音声トークンを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:08:19 GMT)
OmegAMP: Targeted AMP Discovery through Biologically Informed Generation [37.1]
深層学習に基づく抗微生物ペプチド(AMP)の発見は、制限された制御性などの重要な課題に直面している。制御性を高めた信頼性AMP生成のためのフレームワークであるOmegAMPを紹介する。我々のサイリコ実験では、OmegAMPがAMP発見パイプラインの重要なステージにまたがって最先端のパフォーマンスを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:30:12 GMT)
DeepVideo-R1: Video Reinforcement Fine-Tuning via Difficulty-aware Regressive GRPO [37.1]
グループ相対政策最適化は、群正規化報酬を持つPPOスタイルの強化アルゴリズムを用いて、驚くべき成功を収めた。本稿では、GRPOを探索し、効果的な学習を悪化させる2つの問題を特定する。本稿では,Reg-GRPOで訓練されたビデオ大言語モデルであるDeepVideo-R1を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:59:41 GMT)
Next-generation interferometry with gauge-invariant linear optical scatterers [36.9]
現代のほとんどの干渉計は、電磁界を複数のビームに分けるために、同じコンポーネントセットに依存している。近年の研究では、新しい高次元線形光学スプリッタをインターフェロメーター設計に取り入れることで、いくつかの改善が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:00:06 GMT)
Blind Spot Navigation in Large Language Model Reasoning with Thought Space Explorer [36.9]
大規模言語モデルは、Chain-of-Thoughtのようなチェーン構造メソッドを通じて、強力な推論能力を示している。最近の研究は、並列構造や木のような構造を生成し、長い推論モードと短い推論モードを切り替えたり、タスク性能と推論ステップを整合させることによって思考構造を最適化している。これらのアプローチは、主に、解空間の未探索領域を無視した鎖の以前に生成された論理的な方向に依存する。 LLM推論における盲点を克服するための思考構造をナビゲートし拡張するためのフレームワークであるThought Space Explorer'(TSE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:49:14 GMT)
Visual Diversity and Region-aware Prompt Learning for Zero-shot HOI Detection [36.1]
Zero-shot Human-Object Interaction Detectionは、画像中の人間と物体をローカライズし、訓練中に特定の動詞オブジェクトペアが見えない場合でも、その相互作用を認識することを目的としている。最近の研究は、自然言語のプロンプトと共有埋め込み空間の視覚的特徴を整合させるCLIPのような事前訓練された視覚言語モデルを用いて、プロンプト学習を用いた有望な結果を示している。本稿では,視覚多様性と領域認識型プロンプト学習のためのフレームワークであるVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:58:35 GMT)
PRESTO: Preimage-Informed Instruction Optimization for Prompting Black-Box LLMs [35.8]
大規模言語モデル(LLM)は、命令追従能力の強いため、様々な領域で顕著な成功を収めている。最近の手法では、最適化されたソフトプロンプトから候補命令を生成するために、ホワイトボックスLLMを使用している。ホワイトボックスのLSMは、しばしば異なるソフトプロンプトを同じ命令にマッピングし、冗長なクエリをもたらす。本稿では,ソフトプロンプトの事前構造を利用した新しいフレームワークであるPRESTOを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:07:53 GMT)
Monitoring Transformative Technological Convergence Through LLM-Extracted Semantic Entity Triple Graphs [35.7]
本稿では,トランスフォーメーション技術の出現をモニタリングする,新しいデータ駆動パイプラインを提案する。提案手法は,Large Language Models (LLMs) の進歩を活用し,非構造化テキストから意味的三重項を抽出する。パイプラインには、多段階フィルタリング、ドメイン固有のクラスタリング、トピック共起の時間的傾向分析が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:41:03 GMT)
Robust Preference Optimization via Dynamic Target Margins [35.7]
$gamma$-POは動的ターゲットマージン優先最適化アルゴリズムである。これは、好みのペア間の報酬マージンに依存するDPOの変種と互換性がある。 $gamma$-POは、他のベースラインよりも平均4.4%改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:04:12 GMT)
Approximating Human Preferences Using a Multi-Judge Learned System [35.2]
本稿では,複数のルーリック条件の審査員から出力を収集することを学ぶことによって,多様なペルソナに基づく選好をモデル化する枠組みを提案する。コントリビューションには、大規模に好みラベルを合成するペルソナベースの方法と、アグリゲータの2つの異なる実装が含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:32:53 GMT)
TV-Rec: Time-Variant Convolutional Filter for Sequential Recommendation [35.1]
本稿では,時系列レコメンデーションのための時間可変畳み込みフィルタ(TV-Rec)を提案する。 TV-Recは高い表現力を実現し、ユーザの振る舞いにおける複雑なインタラクションパターンをよりよく捉えます。 6つの公開ベンチマークでの大規模な実験は、TV-Recが最先端のベースラインを平均7.49%上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:14:03 GMT)
Vital Insight: Assisting Experts' Context-Driven Sensemaking of Multi-modal Personal Tracking Data Using Visualization and Human-In-The-Loop LLM [35.0]
Vital Insightは、スマートフォンやウェアラブルからのマルチモーダル受動的センシングデータの人間のループ推論(センスメイキング)と可視化を可能にする、新しいLLM支援のプロトタイプシステムである。我々は、専門家のそれとのインタラクションを観察し、専門家が直接データ表現とAIをサポートする推論の間をどう移動するかを説明する専門家のセンスメイキングモデルを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:53:35 GMT)
A Zero Added Loss Multiplexing (ZALM) Source Simulation [34.9]
本稿では,設計選択が出力率と忠実度にどのように影響するかを示すモジュール型ZALMシミュレータを提案する。 I/Rコントローラを備えたNetSquidで構築され、20以上のパラメータを公開し、I/RおよびREALISTICモードをサポートし、再利用可能なコンポーネントを提供する。デフォルト設定を使用すると、平均フィデリティは0.8で一定であるが、ソースで0.0075から50kmで0.0に減少し、SPDC縮退帯域幅を狭めることで、フィデリティに影響を与えることなくビットレートが大幅に増加する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:41:40 GMT)
A Survey of AI Scientists: Surveying the automatic Scientists and Research [34.9]
人工知能は、計算機器から科学知識の自律的創始者へと大きく移行している。本調査では, エンド・ツー・エンドの科学的プロセスを, 文献レビュー, イデオロギー生成, 実験準備, 実験実施, 科学著作, 論文生成に分解する, 統合された6段階の方法論的枠組みを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:18:38 GMT)
SATURN: SAT-based Reinforcement Learning to Unleash Language Model Reasoning [34.5]
既存の強化学習タスクはスケーラビリティ、検証可能性、制御困難に悩まされている。本研究では,SAT をベースとした SAT (Boolean Satisfiability) 問題を用いて LLM 推論の学習と評価を行う SAT ベースの RL フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:06:15 GMT)
Scaling flow-based approaches for topology sampling in $\mathrm{SU}(3)$ gauge theory [34.5]
格子ゲージ理論の連続極限に近づく際に位相凍結を緩和するための平衡外シミュレーションに基づく方法論を開発する。開境界条件を用いて位相電荷の自己相関を低減し、非平衡モンテカルロ法を用いてその非物理的効果を正確に除去する。我々は、純粋に非平衡なアプローチに関して優れた性能を得、より効率的な将来のフローベースソリューションの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:12:21 GMT)
Learning-Augmented Online Bidding in Stochastic Settings [34.4]
予測オラクルやアルゴリズム自体を組み込んだ学習強化された環境下でのオンライン入札について検討する。まず、ロバスト性予測に基づく入札について検討し、アルゴリズムの一貫性と分布の最良のトレードオフを提供するアルゴリズムを見つける。第2部では、ランダム化入札アルゴリズムのパワーと限界について、一貫性/ロバスト性トレードオフの上下境界を提示することによって検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:47:18 GMT)
CAVE: Detecting and Explaining Commonsense Anomalies in Visual Environments [34.3]
実世界の視覚異常の最初のベンチマークであるCAVEを紹介する。 CAVEは、異常説明、説明、正当化の3つのオープンエンドタスクをサポートしている。これらのアノテーションは、人間が異常を識別し解決する方法に関する認知科学の研究からインスピレーションを得ている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:34:26 GMT)
Instance-Level Composed Image Retrieval [34.0]
i-CIRは、インスタンスレベルのクラス定義に焦点を当てた、新しい評価データセットである。その設計とキュレーションプロセスは、将来の研究を促進するためにデータセットをコンパクトに保つ。事前学習された視覚・言語モデル(VLM)を,BASICと呼ばれる学習自由なアプローチで活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:57:59 GMT)
A Process Mining-Based System For The Analysis and Prediction of Software Development Workflows [33.7]
CodeSightは、ソフトウェア開発における期限順守を期待するために設計されたエンドツーエンドのシステムである。 GitHubから直接開発とデプロイメントデータをキャプチャして、詳細な分析のためにプロセスマイニングログに変換する。 CodeSightはLSTMモデルを採用し、シーケンシャルなアクティビティトレースと静的な特徴に基づいて残りのPR解像度時間を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:13:46 GMT)
Who You Are Matters: Bridging Topics and Social Roles via LLM-Enhanced Logical Recommendation [33.4]
本稿では,ユーザの役割特定タスクと,ユーザの役割を明示的にモデル化することを目的とした行動論理モデリングタスクを紹介する。本稿では,これらの課題を,大規模言語モデルとレコメンデーションシステムの効率的な統合フレームワークを通じて,明示的に解決可能であることを示す。本稿では,現実的なタグベースの仮想論理グラフを抽出する(マルチモーダル)LLMの世界知識と論理推論能力を利用するTagCFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:42:46 GMT)
Stochastic Optimization in Semi-Discrete Optimal Transport: Convergence Analysis and Minimax Rate [33.3]
グラディエント・Descent(SGD)ベースの解法は、最近の機械学習アプリケーションで強い経験的性能を示した。 SGD法は最小収束率$mathcalO (1/sqrtn)$でOTマップを推定できることを示す。ソース測度がコンパクトにサポートされていなくても、目的の最小値を含む適切な射影集合を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:43:19 GMT)
Reasoning-Aware GRPO using Process Mining [33.2]
強化学習(Reinforcement Learning, RL)に基づくポストトレーニングは, 大規模推論モデルにおける多段階推論の実現に不可欠である。本稿では,PM4GRPOを提案する。PM4GRPOは,推論手順に関する信号による標準回答/形式報酬を増大させるグループ相対ポリシー最適化(GRPO)である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:07:45 GMT)
Cost-Sensitive Unbiased Risk Estimation for Multi-Class Positive-Unlabeled Learning [33.2]
Positive--Unlabeled (PU) 学習では、正の値と未ラベルのデータしか利用できない設定が考慮されている。強調損失重み付けに基づくコスト依存型多クラスPU法を提案する。 textbfeight公開データセットの実験では、様々なクラスの事前値とクラスの数にまたがって、精度と安定性の両方において、強いベースラインよりも一貫した利得を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:01:32 GMT)
Differentiable Programming for Differential Equations: A Review [33.1]
微分可能プログラミングは現代の科学計算の基盤である。微分方程式の数値解に基づく微分関数は非自明である。本稿では、微分方程式の数値解の微分を計算するための既存の手法を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:18:33 GMT)
GPTOpt: Towards Efficient LLM-Based Black-Box Optimization [33.1]
大規模言語モデル(LLM)は幅広い能力を示してきたが、継続的なブラックボックス最適化タスクの解決にはまだ最先端のモデルが限られている。連続的なブラックボックス最適化機能を備えたLLMを最適化するGPToptを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:21:55 GMT)
Can LLMs Outshine Conventional Recommenders? A Comparative Evaluation [33.0]
本稿では、クリックスルーレート予測(CTR)とシーケンシャルレコメンデーション(SeqRec)という2つの主要なレコメンデーションタスクを評価するRecBenchを紹介する。実験は最大17種類の大モデルを対象としており、ファッション、ニュース、ビデオ、書籍、音楽ドメインの5つの多様なデータセットで実施されている。以上の結果から,LCMベースのレコメンデータは従来のレコメンデータよりも優れ,CTRシナリオでは最大5%のAUC改善,SeqRecシナリオでは最大170%のNDCG@10改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:19:03 GMT)
Studies for : A Human-AI Co-Creative Sound Artwork Using a Real-time Multi-channel Sound Generation Model [32.7]
研究は、音響アーティストのエヴァラと共同で開発された、再生音のインスタレーションである。この作品は「新しい形式のアーカイブ」という概念に基づいている。本稿では,音声生成AIモデルを音響アート作成プロセスに効果的に組み込むためのHuman-AI共創フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:05:59 GMT)
Gradient-Weight Alignment as a Train-Time Proxy for Generalization in Classification Tasks [32.6]
サンプルごとの勾配とモデル重みのコヒーレンスを定量化するグラディエント・ウェイト・アライメント(GWA)を導入する。実効学習はコヒーレントなアライメントに対応し,不適応は一般化の劣化を示す。実験により、GWAは最適な早期停止を正確に予測し、モデルの比較を原則とし、影響のあるトレーニングサンプルを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:04:17 GMT)
Neural Atlas Graphs for Dynamic Scene Decomposition and Editing [32.6]
本稿では,各グラフノードがビュー依存型ニューラルアトラスであるハイブリッド高解像度シーン表現を提案する。 NAGはOpenデータセット上で最先端の定量的結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:17:28 GMT)
Large Language Model for Verilog Code Generation: Literature Review and the Road Ahead [32.6]
コード生成は、ソフトウェア工学(SE)と人工知能(AI)の交差点で重要な研究領域として登場した。近年の研究では、Verilogコード生成にLLM(Large Language Models)を適用することに注力している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:14:43 GMT)
Learning Low Rank Neural Representations of Hyperbolic Wave Dynamics from Data [32.3]
本稿では,双曲波伝搬を表す物理データに好適なデータ駆動次元減少法を提案する。この方法は、ハイパーネットワークフレームワーク内の低ランクニューラルネットワーク表現(LRNR)と呼ばれる特殊なニューラルネットワークアーキテクチャを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:01:09 GMT)
Continuous Domain Generalization [32.3]
本稿では,予測モデルを未確認領域に一般化することを目的とした連続領域一般化(CDG)の課題を紹介する。幾何学的および代数的理論に基礎を置き、領域をまたいだ最適モデルパラメータが低次元多様体上に存在することを示す。リモートセンシング,科学文書,交通予測などの合成および実世界のデータセット実験により,本手法が一般化精度とロバスト性の両方において既存のベースラインを著しく上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:31:32 GMT)
Path-specific effects for pulse-oximetry guided decisions in critical care [32.0]
本研究は, 酸素濃度測定における人種的差異がICU環境の侵入換気に与える影響を因果的に検討した。我々は、経路特異的効果を用いた因果推論に基づくアプローチを用いて、人種による偏見が臨床的意思決定に与える影響を分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:30:11 GMT)
A Neural Symbolic Model for Space Physics [32.0]
我々は、記号回帰によって物理式を発見するための新しいAIモデルPhyE2Eを公表する。我々は、太陽黒点数、太陽回転速度、放射線寄与関数、地球近傍のプラズマ圧力、月潮プラズマ信号の予測を含む、宇宙物理学の5つの応用にPhyE2Eを配備する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:38:02 GMT)
CLINB: A Climate Intelligence Benchmark for Foundational Models [31.9]
オープンエンド,グラウンドド,マルチモーダルな質問応答タスクのモデルを評価するベンチマークであるCLINBを紹介する。モデルに基づく評価プロセスを実装し,いくつかのフロンティアモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:15:42 GMT)
Fed-PELAD: Communication-Efficient Federated Learning for Massive MIMO CSI Feedback with Personalized Encoders and a LoRA-Adapted Shared Decoder [31.8]
Fed-PELADは、パーソナライズされたエンコーダとLoRA対応の共有デコーダを組み込んだ、新しい学習フレームワークである。従来の方法と比較して,Fed-PELADはアップリンク通信コストの42.97%しか必要としていない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:24:21 GMT)
Huxley-Gödel Machine: Human-Level Coding Agent Development by an Approximation of the Optimal Self-Improving Machine [31.8]
エージェントの自己改善ポテンシャルと符号化ベンチマーク性能のミスマッチを同定する。ハクスリーのクラッドの概念に触発され、エージェントの子孫のベンチマークパフォーマンスを集計する計量(mathrmCMP$)を提案する。我々はHuxley-G"odel Machine (HGM)を紹介し、$mathrmCMP$を推定してガイダンスとして使用することにより、自己修正のツリーを検索する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:57:25 GMT)
Unified Multimodal Chain-of-Thought Reward Model through Reinforcement Fine-Tuning [31.7]
本稿では,最初の統一マルチモーダルCoT型報酬モデルUnifiedReward-Thinkを提案する。まず、GPT-4oの推論過程を抽出するために、少量の画像生成嗜好データを用いる。次に、大規模に統一されたマルチモーダル嗜好データを作成し、様々な視覚タスクにわたってモデルの推論プロセスを導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:02:02 GMT)
MedVLSynther: Synthesizing High-Quality Visual Question Answering from Medical Documents with Generator-Verifier LMMs [31.5]
本稿では,バイオメディカル文献から直接高品質なVQAアイテムを合成するルーリック誘導型ジェネレータフレームワークであるMedVL Syntherを紹介する。 PubMed Centralへのパイプラインでは、MedSynVQA: 13,087が13の画像モダリティと28の解剖学的領域にまたがる14,803の画像を監査した。検証可能な報酬を用いた強化学習によるオープンウェイトLMMのトレーニングは、6つのVQAベンチマークで精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:10:44 GMT)
Functional correspondence by matrix completion [31.2]
関数対応問題を多様体幾何構造を持つ行列完備化として表す。本手法は,非剛性形状マッチングベンチマークにおける最先端対応アルゴリズムの精度と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:59:58 GMT)
Integrating Legal and Logical Specifications in Perception, Prediction, and Planning for Automated Driving: A Survey of Methods [30.5]
本調査は, 自動走行システムの認識, 予測, 計画モジュールに法的および論理的仕様を統合した現行の方法論の分析を行う。論理ベースのフレームワークから計算法的推論アプローチまで,さまざまな手法を体系的に検討する。中心的な発見は、知覚的信頼性、法的コンプライアンス、意思決定の正当性との交差において重大な課題が発生することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:57:24 GMT)
WEST: LLM based Speech Toolkit for Speech Understanding, Generation, and Interaction [30.3]
Westは、音声理解、生成、相互作用のための大規模言語モデル(LLM)に基づく音声ツールキットである。認識、合成、理解、対話、マルチモーダル機能といったタスクをサポートする。 Westは2種類のレシピ、モデル、実験結果を提供している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:17:51 GMT)
Shift is Good: Mismatched Data Mixing Improves Test Performance [30.2]
異なるトレーニングとテスト比率の混合分布のトレーニングとテストについて検討する。多くの設定で、ある意味では、分配のシフトが有益であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:18:15 GMT)
InstDrive: Instance-Aware 3D Gaussian Splatting for Driving Scenes [30.1]
本稿では,動的駆動シーンのインタラクティブな再構成に適したインスタンス認識型3Dガウス平滑化フレームワークInstDriveを提案する。本研究では,SAM が生成したマスクを擬似基底構造として用いて,対照的な損失と擬似教師対象を通して2次元特徴学習を誘導する。 3Dレベルでは、インスタンスのアイデンティティを暗黙的にエンコードし、ボクセルベースの損失を通じて一貫性を強制する正規化を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:05:00 GMT)
Generalized Pseudo-Relevance Feedback [29.7]
textit Generalized Pseudo Relevance Feedback (GPRF) GPRFは、検索した文書に基づいて、モデルフリーで自然言語の書き直しを行う。複数のベンチマークとレトリバーによる実験は、GPRFが強いベースラインを一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:08:35 GMT)
Off-policy Reinforcement Learning with Model-based Exploration Augmentation [29.6]
我々は,未探索臨界状態の生成を通じて探索を強化するモデル生成探索(MoGE)を提案する。 MoGEは,(1)政策探索における各州の潜在的影響を評価するユーティリティ関数の指導の下で臨界状態を合成する拡散型ジェネレータと,(2)エージェント学習の臨界状態に基づく臨界遷移を構築するための一段階の想像的世界モデルとから構成される。提案手法では,非政治学習の原則に則ったモジュール型定式化を採用し,既存のアルゴリズムとのシームレスな統合により,コア構造を変更することなく探索を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:53:52 GMT)
Precise In-Parameter Concept Erasure in Large Language Models [29.3]
モデルパラメータから概念全体を正確に消去する新しいフレームワークであるPSSCESを提案する。 PISCESはディスタングルモデルを使用して、ベクトルを解釈可能な機能に分解し、ターゲットコンセプトに関連するものを識別し、モデルパラメータから削除する。実験の結果、PSSCESは先進的消去法よりも効果が緩やかに向上し、目標コンセプトの精度は7.7%にまで低下した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:09:56 GMT)
RegionE: Adaptive Region-Aware Generation for Efficient Image Editing [28.9]
RegionEは、追加のトレーニングなしでIIEタスクを加速する適応型、リージョン対応の生成フレームワークである。フレームワークは,1)適応領域分割,2)領域認識生成,3)適応速度劣化キャッシュの3つの主要コンポーネントから構成される。我々はRereaEをStep1X-Edit、FLUX.1 Kontext、Qwen-Image-Editといった最先端IIEベースモデルに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:58:37 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） (Wed, 29 Oct 2025 06:53:04 GMT)
PromptReverb: Multimodal Room Impulse Response Generation Through Latent Rectified Flow Matching [28.6]
室内インパルス応答(RIR)生成は、没入型仮想音響環境を作成する上で重要な課題である。本稿では,これらの課題に対処する2段階の生成フレームワークであるPromptReverbを紹介する。本手法は,仮想現実感,建築音響,音響制作における実用的応用を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:42:33 GMT)
When Truthful Representations Flip Under Deceptive Instructions? [28.5]
大規模言語モデル(LLM)は、偽りの応答を生成するために悪意のある命令に従う傾向がある。知覚的命令は、真理に富んだ命令と比較してLLMの内部表現を変化させる。我々の分析は、指示された不当さの階層的および特徴レベルの相関をピンポイントで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:12:31 GMT)
DPRF: A Generalizable Dynamic Persona Refinement Framework for Optimizing Behavior Alignment Between Personalized LLM Role-Playing Agents and Humans [28.0]
言語モデルロールプレイングエージェント(LLM RPA)は、個人の行動のシミュレートを目的としている。 Dynamic Persona Refinement Framework (DPRF) は、LLM RPAの動作とターゲット個人とのアライメントを最適化することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:16:53 GMT)
EnzyControl: Adding Functional and Substrate-Specific Control for Enzyme Backbone Generation [27.9]
現在の生成モデルはタンパク質設計に優れているが、結合データ、基質特異的制御、デノボ酵素のバックボーン生成の柔軟性に制限がある。本稿では,酵素のバックボーン生成における機能的および基質特異的制御を可能にするEnzyControlを提案する。本手法は, MSA-アノテート触媒部位およびそれらの基質に条件付き酵素バックボーンを生成し, キュレートされた酵素基質データから自動的に抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:22:32 GMT)
Zero Reinforcement Learning Towards General Domains [27.6]
検証可能な領域と検証できない領域の両方にわたってモデルの推論能力を向上させるために設計された新しいゼロRLパラダイムを提案する。検証可能な報酬と生成的報酬モデルを組み合わせることで、両領域をまたいだマルチタスクゼロRLトレーニングを行う。 Qwen3-8B-BaseとQwen3-14B-Baseの実験結果から,本手法が優れた推論性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:52:44 GMT)
DGTRSD & DGTRS-CLIP: A Dual-Granularity Remote Sensing Image-Text Dataset and Vision Language Foundation Model for Alignment [27.4]
両粒度リモートセンシング画像テキストデータセットであるDGTRSDと、二重粒度学習フレームワークであるDGTRS-CLIPを紹介する。 4つの典型的なゼロショットタスクの実験では、DGTRS-CLIPはすべてのタスクで既存のメソッドよりも一貫して優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:14:38 GMT)
NerfBaselines: Consistent and Reproducible Evaluation of Novel View Synthesis Methods [27.1]
新しいビュー合成は、AR/VR、ゲーム、ロボットシミュレーションを含む多くのアプリケーションにおいて重要な問題である。異なる評価プロトコルを用いた手法や、インストールや使用が難しいベンチマーク、新しい3Dシーンの一般化が難しい手法などにより、最先端の追跡が困難になっている。本実験では, 各種手法の評価プロトコルの微妙な違いであっても, これらの手法の性能を人工的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） (Wed, 29 Oct 2025 19:47:47 GMT)
Generalized Sobolev IPM for Graph-Based Measures [26.7]
グラフ距離空間上の測度に対するソボレフIPM問題について検討し、ソボレフノルムで定義される単位球内に批判関数が配置されることを制約する。本稿では, 凸関数を用いて不規則な幾何学的関係を捉えるEmphOrlicz幾何構造のレンズによるソボレフIPMの一般化を提案する。この一般化は古典的なソボレフ IPM を特別な場合として包含し、従来の$Lp$構造を超える様々な幾何学的先行を調節する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:59:26 GMT)
BOLT-GAN: Bayes-Optimal Loss for Stable GAN Training [26.2]
BOLT-GAN(Bayes Optimal Learning Threshold)に触発されたWGANフレームワークの簡易かつ効果的な修正であるBOLT-GANを導入する。リプシッツ連続判別器を用いて、BOLT-GANは、アースモーバー(ワッサーシュタイン)距離とは異なる距離を暗黙的に最小化し、より良い訓練安定性を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:16:50 GMT)
Efficient Online Learning with Predictive Coding Networks: Exploiting Temporal Correlations [26.1]
Predictive Coding (PC)フレームワークは、ローカルなHebbianライクな更新ルールで生物学的に妥当な代替手段を提供する。本稿では,時間的補正を伴う予測符号化ネットワーク(PCN-TA)について述べる。 COIL-20ロボット認識データセットの実験では、PCN-TAはバックプロパゲーションよりも10%少ない重量更新を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:09:53 GMT)
FreeArt3D: Training-Free Articulated Object Generation using 3D Diffusion [25.9]
FreeArt3Dは3Dオブジェクト生成のためのトレーニング不要のフレームワークである。提案手法は,高忠実度形状とテクスチャを生成し,基礎構造を正確に予測し,多様な対象カテゴリにまたがってよく一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:58:14 GMT)
GaTector+: A Unified Head-free Framework for Gaze Object and Gaze Following Prediction [25.9]
GaTector+は、視線オブジェクトの検出と視線追跡のための統合されたフレームワークである。まず、各人物の頭部を予測するために、頭部検出枝を埋め込む。そして、視線を後退させる前に、頭部位置の助けを借りて視線特徴と視線特徴を融合させるヘッドベース注意機構を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:14:07 GMT)
L2RSI: Cross-view LiDAR-based Place Recognition for Large-scale Urban Scenes via Remote Sensing Imagery [25.9]
従来の3Dマップのコストと時間を要するLiDARによる位置認識の課題に対処する。我々はまず,都市部で捉えた約110,000ドルのリモートセンシングサブマップと13,000ドルのLiDARポイントクラウドサブマップを含むLiRSI-XAデータセットを構築した。高分解能リモートセンシング画像を用いたLiDAR位置認識のための新しい手法L2RSIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:13:22 GMT)
Purifying Shampoo: Investigating Shampoo's Heuristics by Decomposing its Preconditioner [25.6]
計算コンテストにおけるShampooの最近の成功Perfは、ニューラルネットワークのトレーニングのためのKroneckerfactorizationベースのアルゴリズムに新たな関心を喚起した。我々は、Adamからのグラフトは、プレコンディショナーの固有値の安定化と誤スケーリングを直接緩和することを示す。本稿では,暖かくスタートしたQRアルゴリズムを終了させることにより,固有ベイジ周波数を決定するための適応的基準を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:34:18 GMT)
Gaperon: A Peppered English-French Generative Language Model Suite [25.5]
Gaperon(ガペロン)は、フランス語と英語の言語モデルの完全なオープンスイートである。本研究では,データフィルタリングと汚染がベンチマークと生成性能の両方を形作る方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:59:39 GMT)
MagicPortrait: Temporally Consistent Face Reenactment with 3D Geometric Guidance [25.4]
本稿では,3次元顔パラメトリックモデルを潜在拡散フレームワークに統合した映像顔再現手法を提案する。本手法では, 3次元顔パラメトリック表現として, FLAME(Articulated Model and Expressions)モデルを用いる。提案手法は,高精度な表情表現と頭部ポーズ変動モデルを用いて,高品質な顔アニメーションを生成するのに優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:32:29 GMT)
Ditch the Denoiser: Emergence of Noise Robustness in Self-Supervised Learning from Data Curriculum [25.3]
自己監視学習(SSL)は、ラベルのないデータからリッチな表現を抽出する強力なソリューションとなっている。 SSLをノイズの多いデータに適用することは、天体物理学、医用画像、地球物理学、ファイナンスといった応用に不可欠であるにもかかわらず、依然として課題である。本稿では、推論や下流の微調整を嫌うことなく、ノイズロバスト表現学習を可能にする完全自己教師型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:02:31 GMT)
RL-I2IT: Image-to-Image Translation with Deep Reinforcement Learning [25.2]
画像から画像への変換(I2IT)手法は,ディープラーニング(DL)モデルの単一実行時に画像を生成する。深部強化学習(DRL)によるステップワイド意思決定問題としてI2ITを再構成する。 RLベースのI2IT(RL-I2IT)を実現する新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:35:18 GMT)
DiagramEval: Evaluating LLM-Generated Diagrams via Graphs [25.0]
有望な方向性は、SVGとしてテキスト形式で直接デモダイアグラムを生成することである、と我々は主張する。大規模言語モデルにより生成された実演図の質を評価するために設計された新しい評価指標であるDiagramEvalを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:56:17 GMT)
Exact zCDP Characterizations for Fundamental Differentially Private Mechanisms [24.9]
いくつかの基本的なメカニズムについて、厳密なzCDP特性を導出する。我々は、$epsilon$-DP Laplace 機構の厳密な zCDP がちょうど $epsilon + e-epsilon - 1$ であることを証明する。また、最悪の場合の有界範囲機構に対して、厳密なzCDPバウンドを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:48:16 GMT)
HAIF-GS: Hierarchical and Induced Flow-Guided Gaussian Splatting for Dynamic Scene [24.8]
本稿では,スパースアンカー駆動変形による構造的・一貫した動的モデリングを実現する統合フレームワークHAIF-GSを提案する。 HAIF-GSは, レンダリング品質, 時間的コヒーレンス, 再構成効率において, 従来の動的3DGS法よりも有意に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:12:44 GMT)
HyMiRec: A Hybrid Multi-interest Learning Framework for LLM-based Sequential Recommendation [24.7]
HyMiRecは、大規模言語モデルのためのハイブリッドシーケンシャルレコメンデーションフレームワークである。長いユーザシーケンスから粗い関心埋め込みを抽出し、洗練された関心埋め込みをキャプチャするためのLLMベースのレコメンデータを抽出する。ユーザの多様な嗜好をモデル化するために,不整合型多目的学習モジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:00:42 GMT)
LaM-SLidE: Latent Space Modeling of Spatial Dynamical Systems via Linked Entities [24.7]
本稿では、LaM-SLidE(リンクされたエンティティによる空間力学系のラテント空間モデリング)を提案する。 LaM-SLidEは、(1)潜在システム表現における個々のエンティティのトレーサビリティを維持すること、(2)画像およびビデオ生成における最近の進歩の効率性とスケーラビリティを活用することのギャップを埋める。本稿では,LaM-SLidEが速度,精度,一般化性において良好に動作することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:10:42 GMT)
Zero-shot Benchmarking: A Framework for Flexible and Scalable Automatic Evaluation of Language Models [24.6]
タスクごとに高品質なベンチマークを作成するためのフレームワークであるZero-shot Benchmarking (ZSB)を提案する。 ZSBはシンプルで柔軟性があり、データ生成のためのプロンプトの作成と評価のためのプロンプトのみを必要とする。実際のデータを収集する作業や言語には、費用がかかるか実用的でない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:55:23 GMT)
ASGO: Adaptive Structured Gradient Optimization [24.2]
本稿では,構造的勾配特性を活かした新しい最適化アルゴリズムASGOを提案する。微粒な理論解析により、ASGOはより優れた収束率を達成することが証明されている。我々は,ASGOが低ランク勾配と斜めヘッセンをブロックできることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:47:39 GMT)
From Medical Records to Diagnostic Dialogues: A Clinical-Grounded Approach and Dataset for Psychiatric Comorbidity [24.2]
複数の共起性障害の複雑さのため、精神疾患は臨床的に有意であるが困難である。人工患者電子カルテ構築とマルチエージェント診断ダイアログ生成を組み合わせた新しいアプローチを開発した。 PsyCoTalkは、精神科医が検証した3000の多ターン診断対話を含む、コオービディティをサポートする最初の大規模対話データセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:18:43 GMT)
Selective Learning for Deep Time Series Forecasting [24.0]
本稿では,深層時系列予測のための新しい選択学習戦略を提案する。選択学習は、典型的な最先端深層モデルの予測性能を著しく向上させることができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:18:52 GMT)
Language Models can Self-Improve at State-Value Estimation for Better Search [23.6]
我々は、状態遷移を明示的に推論することで、言語モデルに基づく値関数を改善する報奨のないフレームワークであるSelf-Taught Lookahead (STL)を紹介した。我々は,STLにより,オープンソースの小さなモデルで効率的な探索を導出し,推論コストを低減し,明示的な推論と価値学習を統合できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:28:23 GMT)
Bohdi: Heterogeneous LLM Fusion with Automatic Data Exploration [23.5]
Bohdiは、合成データのみのヘテロジニアスなLarge Language Model(LLM)融合フレームワークである。知識ドメインを階層木構造にまとめることで、Bohdiは自動ドメイン探索とマルチドメインデータ生成を可能にします。 Bohdiは、既存のベースラインを複数のLLMで大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:04:39 GMT)
Metis-SPECS: Decoupling Multimodal Learning via Self-distilled Preference-based Cold Start [23.3]
ほとんどの代表的なパラダイムはコールドスタートから始まり、典型的には教師付き微調整(SFT)を使用する。マルチモーダル学習を分離する自己蒸留型, 選好型コールドスタートフレームワークSPECSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:42:23 GMT)
Neural Stochastic Flows: Solver-Free Modelling and Inference for SDE Solutions [23.1]
我々はニューラルフロー(NSF)とその潜伏変種を導入し、SDE遷移則を直接学習する(最近)。合成SDEシミュレーションと実世界の追跡とビデオデータを用いた実験により,NSFは数値的アプローチに匹敵する分布精度を維持していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:59:06 GMT)
SmoothGuard: Defending Multimodal Large Language Models with Noise Perturbation and Clustering Aggregation [23.1]
MLLM(Multimodal large language model)は、テキスト入力と視覚入力を共同で推論することで、様々なタスクにまたがる印象的なパフォーマンスを実現している。その成功にもかかわらず、これらのモデルは敵の操作に対して非常に脆弱であり、配置の安全性と信頼性に関する懸念を提起している。我々はSmoothGuardを紹介した。SmoothGuardは、ランダムノイズ注入とクラスタリングに基づく予測アグリゲーションによってMLLMのロバスト性を高める軽量でモデルに依存しない防御フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:56:27 GMT)
HF-VTON: High-Fidelity Virtual Try-On via Consistent Geometric and Semantic Alignment [23.0]
HF-VTONは,多種多様なポーズにおける高忠実度仮想トライオン性能を保証する新しいフレームワークである。 HF-VTONは3つの主要なモジュールで構成されている: 外観保存型ワープアライメントモジュール、セマンティック表現モジュール、およびマルチモーダル事前誘導型外観生成モジュール。実験の結果,HF-VTONはVITON-HDとSAMP-VTONSの両方で最先端の手法より優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:04:58 GMT)
Lost in Phonation: Voice Quality Variation as an Evaluation Dimension for Speech Foundation Models [22.7]
音声基礎モデル(SFM)は、中間テキスト表現をバイパスし、生音声から音声言語の直接処理を可能にする。この能力により、SFMは入力音声信号に埋め込まれた豊富なパラ言語的バリエーションに露出し、潜在的に応答することができる。本研究では,音質の合成を特徴とする新たな並列データセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:44:44 GMT)
Target-Guided Bayesian Flow Networks for Quantitatively Constrained CAD Generation [22.0]
我々は、TGBFN(Target-Guided Bayesian Flow Network)と呼ばれる量的制約付きCAD生成のための新しいフレームワークを提案する。初めてTGBFNは、離散データ空間ではなく、連続かつ微分可能なパラメータ空間でCADシーケンスの多重モード性を扱う。我々は,TGBFNが高忠実で条件対応のCADシーケンスを生成する際に,最先端の性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:49:15 GMT)
NetEcho: From Real-World Streaming Side-Channels to Full LLM Conversation Recovery [21.9]
NetEchoは、暗号化されたネットワークトラフィックから直接会話全体を復元するように設計されている。各会話の$sim$70%の情報を復元し、現在の防御機構に限界を示せる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:47:36 GMT)
An Analysis of Causal Effect Estimation using Outcome Invariant Data Augmentation [21.7]
データ拡張(DA)のテクニックは、正規化の目的で機械学習でしばしば使用される。因果推論のトピックを取り入れた統一フレームワークを提示し、単にi.i.d.設定以上のDAの使用を論証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:17:19 GMT)
RAVR: Reference-Answer-guided Variational Reasoning for Large Language Models [21.7]
本稿では,質問のみの推論のための変分サロゲートとして応答条件推論を利用する,エンドツーエンドのフレームワークであるRAVRを紹介する。 RAVRはためらいを減らし、結論の統合を強化し、推論における問題固有の戦略を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:18:37 GMT)
Reinforcement Learning Teachers of Test Time Scaling [21.6]
LMを推論する主要なユースケースは、新しい学生を蒸留し、将来のRLイテレーションを冷静に開始する教師として機能することである。我々は,RLの探究課題を回避するために,RLT(Reinforcement-Learned Teachers)の新たなクラスを育成する枠組みを導入する。 RLTは、各問題に対する質問と解決の両方で促され、生徒に合った詳細な説明で単に「接続する」ことを任務とする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:02:55 GMT)
MIRO: MultI-Reward cOnditioned pretraining improves T2I quality and efficiency [21.3]
現在のテキスト・ツー・イメージ生成モデルは、大規模な未処理データセットに基づいて訓練されている。トレーニング中に複数の報酬モデルにモデルを条件付けすることで,モデルがユーザの好みを直接学習できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:59:17 GMT)
GMTRouter: Personalized LLM Router over Multi-turn User Interactions [21.2]
GMTは、4つのノードタイプを持つ不均一グラフとしてマルチターンユーザ-LLM相互作用を表す。軽量なインダクティブグラフ学習フレームワーク内で、数ショットのデータからユーザの好みをキャプチャする。大規模な実験により、GMTは強いベースラインを一貫して上回ることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:45:43 GMT)
Constrained Posterior Sampling: Time Series Generation with Hard Constraints [21.2]
時系列サンプルは、ストレステストモデルに不可欠であり、合成データを使用することでユーザのプライバシを保護する。制約付き時系列を生成する既存のアプローチは、拡張性がないか、サンプルの品質が低下しているかのいずれかである。本稿では,拡散に基づくサンプリングアルゴリズムであるConstrained Posterior Sampling (CPS)を導入する。 CPSは、実世界のストック、トラフィック、空気質のデータセットにおいて、サンプル品質とリアルタイムシリーズとの類似性のそれぞれ約70%と22%で、最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:50:00 GMT)
Learning Fair Graph Representations with Multi-view Information Bottleneck [21.2]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、ノードの特徴と構造にメッセージを渡すことで、リレーショナルデータを排他的に処理する。多くの公正な方法はバイアスを単一の情報源として扱い、異なる属性や構造効果を無視している。グラフを特徴、構造、拡散ビューに分解する多視点情報ボトルネックフレームワークであるFairMIBを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:02:12 GMT)
Learning single-index models via harmonic decomposition [21.1]
そこで, mathbbRd$ のラベル $y は 1次元の未知射影を通してのみ mathbbRd$ の入力 $boldsymbolx に依存する。テンソル展開とオンラインSGDに基づく2種類の推定器を導入し、それぞれが最適なサンプル複雑性または最適なランタイムを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:25:47 GMT)
Contrastive Predictive Coding Done Right for Mutual Information Estimation [21.0]
InfoNCEが有効なMI推定器とみなすべきでない理由を示す。正確なMI推定のための簡単な修正をInfoNCE-anchorと呼ぶ。我々は、適切なスコアリングルールを用いてフレームワークを一般化し、ログスコアが使用される特別なケースとしてInfoNCE-anchorを復元する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:33:59 GMT)
PatientSim: A Persona-Driven Simulator for Realistic Doctor-Patient Interactions [21.0]
本稿では,臨床シナリオのための現実的で多様な患者ペルソナを生成する患者シミュレータであるPatentSimを紹介する。 patientSimは、1)MIMIC-EDおよびMIMIC-IVデータセットの実際のデータから得られた症状や医療史を含む臨床プロファイル、2)性格、言語能力、医療履歴のリコールレベル、認知的混乱レベルという4つの軸で定義されたペルソナを使用する。最も優れたオープンソースモデルであるLlama 3.3 70Bは、我々のフレームワークの堅牢性を確認するために、4人の臨床医によって検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:54:23 GMT)
Capturing User Interests from Data Streams for Continual Sequential Recommendation [21.0]
CSTRec(Continuous Sequential Transformer for Recommendation)を紹介する。 CSTRecは、保存状態の良い歴史的なものを活用することで、現在の利益に効果的に対応するように設計されている。 CSTRecは知識保持と獲得の両面で最先端のモデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:50:52 GMT)
InfoChartQA: A Benchmark for Multimodal Question Answering on Infographic Charts [21.0]
InfoChartQAは、インフォグラフィックチャートの理解に基づいてマルチモーダル大言語モデル(MLLM)を評価するためのベンチマークである。 5,642組のインフォグラフィックと平易なチャートが含まれており、それぞれが同じ基礎データを共有するが、視覚的な表示では異なる。視覚的要素に基づく質問を設計し、そのユニークな視覚的デザインとコミュニケーション意図を捉える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:12:40 GMT)
Learning Disentangled Speech- and Expression-Driven Blendshapes for 3D Talking Face Animation [20.9]
音声と感情の両方によって駆動される顔のアニメーションを線形加法問題としてモデル化する。我々は、FLAMEモデルの表情と顎ポーズパラメータにマッピングできる、スピーチと感情によって駆動されるブレンドサップのセットを学習する。提案手法は,リップシンク品質を損なうことなく,既存の方法に比べて感情表現性が優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:29:21 GMT)
IBNorm: Information-Bottleneck Inspired Normalization for Representation Learning [20.9]
IB-Inspired Normalization (IBNorm, IB-Inspired Normalization, IB-Inspired Normalization)を提案する。 IBNormは境界圧縮演算を導入し、埋め込みがニュアンス変動を抑制しながら予測情報を保存できるようにする。 IBNormはBatchNorm、LayerNorm、RMSNormを大規模言語モデルで一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:21:32 GMT)
Learning World Models for Interactive Video Generation [20.8]
我々は、アクションコンディショニングと自動回帰フレームワークにより、インタラクティブな機能を備えた映像間モデルを強化する。そこで本稿では, 長期のコンプレックスエラーを著しく低減するグローバルな条件付きビデオ検索拡張生成(VRAG)を提案する。我々の研究は、内部世界モデリング機能を備えたビデオ生成モデルを改善するための包括的なベンチマークを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:39:29 GMT)
Dynamic Traceback Learning for Medical Report Generation [20.8]
本研究では,医療報告生成のための新しいマルチモーダル動的トレースバック学習フレームワークDTraceを提案する。生成したコンテンツのセマンティックな妥当性を監視するためのトレースバック機構と、画像やテキスト入力の様々な割合に適応するための動的学習戦略を導入する。 2つのベンチマークデータセット(IU-XrayとMIMIC-CXR)で実施された実験は、提案したDTraceフレームワークが医療報告生成の最先端手法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:00:50 GMT)
GAP: Graph-Based Agent Planning with Parallel Tool Use and Reinforcement Learning [20.8]
グラフベースのエージェント計画(GAP)は、グラフベースの計画を通じてタスク間の依存関係を明示的にモデル化する新しいフレームワークである。我々のアプローチは、複雑なタスクを依存性を意識したサブタスクグラフに分解する基礎モデルを訓練する。この依存性を意識したオーケストレーションは、実行効率とタスクの正確性の両方で大幅に改善される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:35:55 GMT)
LieSolver: A PDE-constrained solver for IBVPs using Lie symmetries [20.5]
本稿では、リー対称性を用いた初期有界値問題(IBVP)の解法を導入し、関連する偏微分方程式(PDE)を正確に構築する。対称性変換を利用することで、モデルは本質的に物理法則を取り入れ、初期データと境界データから解を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:37:27 GMT)
SynHLMA:Synthesizing Hand Language Manipulation for Articulated Object with Discrete Human Object Interaction Representation [20.5]
本稿では,新しいHAOIシーケンス生成フレームワークSynHLMAを提案する。我々は、各手動オブジェクトの相互作用フレームをモデル化するために、個別のHAOI表現を使用する。自然言語の埋め込みとともに、表現はHAOI操作言語モデルによって訓練される。関節付き物体関節の動的変動に手つかみが追従されることを保証するために、関節認識損失を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:27:00 GMT)
Efficient Function Orchestration for Large Language Models [20.4]
本稿では,大規模言語モデルにおける並列関数自動呼び出しのための高度なフレームワークであるLLMOrchを紹介する。 LLMOrchの鍵となる原則は、関数呼び出しを実行するために利用可能なプロセッサを特定することである。最先端技術と比較すると、LLMOrchはI/O集約関数のオーケストレーションにおいて同等の効率向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:49:04 GMT)
Revisiting Multilingual Data Mixtures in Language Model Pretraining [20.3]
大規模言語モデルの事前学習における多言語データ混合の影響について検討する。英語と多言語のデータの組み合わせは、いずれかのグループの言語内性能を劣化させるとは限らない。トレーニング言語の数が増加するにつれて、重要な「多言語性の帰結」は観測されない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:46:03 GMT)
Timestamp Manipulation: Timestamp-based Nakamoto-style Blockchains are Vulnerable [20.1]
タイムスタンプベースの中本型ブロックチェーンをターゲットとした攻撃を抑える最初のブロックとして,Staircase-Unrestricted Uncle Maker (SUUM)を紹介した。ブロックの保持、タイムスタンプ操作、難易度リスクコントロールを通じて、SUUMの敵はコストゼロで最小限の難易度リスク特性で永続的な攻撃を開始することができる。これにより、ブロックチェーンのセキュリティを脅かす自己強化サイクルが生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:47:28 GMT)
FT-MDT: Extracting Decision Trees from Medical Texts via a Novel Low-rank Adaptation Method [20.0]
臨床用テキストから医療用決定木(MDT)を自動的に抽出する新しい低ランク適応法であるPI-LoRAを提案する。勾配経路情報を統合して、異なるモジュール間の相乗効果を捕捉し、より効果的で信頼性の高いランク割り当てを可能にする。医用ガイドラインデータセットを用いた実験により, PI-LoRA法はText2MDTタスクにおいて, 既存のパラメータ効率の高い微調整手法よりも有意に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:11:50 GMT)
FutureSightDrive: Thinking Visually with Spatio-Temporal CoT for Autonomous Driving [19.8]
本稿では,VLAを画像で考えることのできる視覚的テンポラルTフレームワークを提案する。 nuScenes と NAVSIM では、FSDrive は精度を改善し、衝突を減らす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:46:23 GMT)
Can LLMs Estimate Cognitive Complexity of Reading Comprehension Items? [19.8]
読み理解項目(RC)の認知的複雑さを推定することは,学習者に実施される前に項目の難易度を評価する上で重要である。本研究では,大規模言語モデル(LLM)がRC項目の認知的複雑さを推定できるかどうかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:07:26 GMT)
AMAS: Adaptively Determining Communication Topology for LLM-based Multi-Agent System [19.3]
大規模言語モデル (LLM) は自然言語処理能力に革命をもたらし、産業問題解決のための自律型マルチエージェントシステム (MAS) として実践的に実装されている。我々は、新しい動的グラフデザイナを通じてLLMベースのMASを再定義するパラダイムシフトフレームワークであるAMASを紹介する。 AMASは個々の入力の固有の特性を利用して、タスク最適化エージェント経路を介してインテリジェントにクエリトラジェクトリをクエリする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:16:30 GMT)
Balanced conic rectified flow [19.2]
整流流は、通常の微分方程式(ODE)を通して2つの分布間の滑らかな輸送マッピングを学習する生成モデルである本研究では,元の修正流れの限界を実験的に明らかにし,実像をトレーニングプロセスに組み込む新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:06:01 GMT)
MMQ-v2: Align, Denoise, and Amplify: Adaptive Behavior Mining for Semantic IDs Learning in Recommendation [19.1]
セマンティックID学習のためのコンテンツと行動のモダリティから、適応的にアライズ、デノテーズ、増幅するための混合量子化フレームワークMMQ-v2を提案する。ノイズから表現を遮蔽するための情報豊かさを意識した適応的行動コンテンツアライメントと、SIDに異なる重みを適用して臨界信号を増幅する動的行動ルータである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:27:23 GMT)
Tracking the Median of Gradients with a Stochastic Proximal Point Method [19.1]
本研究では,中央値の推定に基づく頑健な勾配推定器について検討した。得られたアルゴリズムは、重み付き状態依存ノイズでも収束可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:17:09 GMT)
S'MoRE: Structural Mixture of Residual Experts for Parameter-Efficient LLM Fine-tuning [19.0]
我々は,LoRAの効率とMoEの柔軟性をシームレスに統合する新しいフレームワークであるResidual Experts (S'MoRE)を提案する。 S'MoREは、残余のサブツリーを通して入力トークンをルーティングすることで、少数の低ランク行列をインスタンス化し組み立てることで、多くの専門家の能力をエミュレートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:47:30 GMT)
ReSeek: A Self-Correcting Framework for Search Agents with Instructive Rewards [18.9]
本稿では,検索エージェントを訓練するための自己修正フレームワークであるReSeekを提案する。本フレームワークでは,誤探索経路からエージェントを動的に識別・復元する自己補正機構を導入している。既存のデータセットにおけるデータ汚染のリスクを軽減するため、FictionalHotを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:22:54 GMT)
VISAT: Benchmarking Adversarial and Distribution Shift Robustness in Traffic Sign Recognition with Visual Attributes [18.9]
本稿では,視覚的属性のある交通標識認識タスクにおいて,モデルロバスト性を評価するための新しいオープンデータセットとベンチマークスイートを提案する。当社のデータセットでは,敵攻撃と分散シフトに対する堅牢性をそれぞれ強調する2つのベンチマークを導入している。本研究では,ResNet-152 と ViT-B/32 の2つの主要なバックボーンに着目し,ベースモデルと MTL モデルの比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:31:21 GMT)
Token-Regulated Group Relative Policy Optimization for Stable Reinforcement Learning in Large Language Models [18.8]
グループ相対政策最適化(GRPO)は、高いパフォーマンスを示している。低確率トークンが不均等に勾配更新を支配している。この不均衡は不安定なトレーニングをもたらし、高確率トークンの寄与を抑制する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:07:47 GMT)
NoisyGRPO: Incentivizing Multimodal CoT Reasoning via Noise Injection and Bayesian Estimation [18.6]
NoisyGRPOは、マルチモーダル強化学習フレームワークである。視覚入力に制御可能なノイズを導入し、探索を強化する。ベイズフレームワークによる利点推定プロセスを明示的にモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:06:34 GMT)
RLMEval: Evaluating Research-Level Neural Theorem Proving [18.4]
本稿では,実世界のリーン形式化プロジェクトによる研究レベルの数学評価スイートRLMEvalを紹介する。リーンプロジェクトの613の定理を含むRLMEvalの最先端モデルの評価では、大きなギャップが明らかになりました。 RLMEvalは、形式数学の自動推論の進歩をガイドし、加速するために設計された、新しい挑戦的なベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:49:49 GMT)
One-shot Humanoid Whole-body Motion Learning [18.4]
通常、動作カテゴリごとに複数のトレーニングサンプルを必要とする。本研究では,1つの非歩行目標運動サンプルのみを用いて,効果的なヒューマノイド運動ポリシーを訓練する新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:48:10 GMT)
Retrieval-Augmented Multimodal Depression Detection [18.4]
うつ病検出のための新しいRAG(Retrieval-Augmented Generation)フレームワークを提案する。本手法は,うつ病関連テキストから感情データセットから意味的関連性のある感情コンテンツを抽出する。提案手法は,CCCが0.593,MAEが3.95であり,従来の移動学習やマルチタスク学習のベースラインを超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:51:54 GMT)
Adaptive End-to-End Transceiver Design for NextG Pilot-Free and CP-Free Wireless Systems [18.3]
パイロットフリーでCPフリーな無線システムに適した適応型エンドツーエンド(E2E)トランシーバアーキテクチャを提案する。このアーキテクチャは、AI駆動の星座形成と、ジョイントトレーニングによるニューラルレシーバーを組み合わせる。提案するフレームワークは,様々なチャネルシナリオに対して,より優れたビットエラー率(BER),スループット,レジリエンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:34:09 GMT)
A Survey on Unlearning in Large Language Models [18.3]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、大規模なコーパスでのトレーニングは重大なリスクをもたらす。これらの問題を緩和し、「忘れられる権利」のような法的・倫理的な基準に合わせるために、機械の非学習は重要なテクニックとして現れてきた。この調査は、2021年以降に出版されたLLMアンラーニングに関する180以上の論文の体系的なレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:34:17 GMT)
Reliable Evaluation and Benchmarks for Statement Autoformalization [18.2]
改良されたメトリクス、堅牢なベンチマーク、体系的な評価を組み合わせた総合的なアプローチを提案する。まず、評価指標の質を評価するための新しいデータセットであるProofNetVerifとともに、人間の判断と強く相関する自動メトリクスBEq+を紹介する。 ProofNet#はProofNetの修正版であり、RLM25は6つの形式化プロジェクトから619の新しい研究レベルの数学のペアである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:36:28 GMT)
Seeing Clearly and Deeply: An RGBD Imaging Approach with a Bio-inspired Monocentric Design [17.9]
バイオインスパイアされた全球型単心レンズを導入し,その周囲にBMI(Bionic Monocentric Imaging)フレームワークを構築した。この光学設計は、複雑な回折要素やフリーフォーム要素を必要とせずに、深度変化のポイントスプレッド関数(PSF)に奥行きをエンコードする。深さ推定では、Abs Relが0.026、RMSEが0.130となり、ソフトウェアのみのアプローチよりも顕著に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:27:38 GMT)
Multi-Objective Search: Algorithms, Applications, and Emerging Directions [17.9]
MOS(Multi-objective Search)は、計画と意思決定の問題の統合フレームワークとして登場した。近年、ロボット工学、輸送学、オペレーション研究などのAIアプリケーションにまたがって、このトピックに新たな関心が寄せられている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:30:01 GMT)
Differential Mamba [17.8]
TransformerやRNNのようなシーケンスモデルは、しばしば無関係なコンテキストに注意を向け、ノイズの多い中間表現をもたらす。最近の研究は、差分設計がトランスフォーマーにおけるこの問題を緩和し、様々なアプリケーションにおけるそれらの効果を向上させることを示している。本研究では,マンバへの微分設計の素直な適応は不十分であり,注意深いアーキテクチャ修正が必要であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:17:57 GMT)
UGM2N: An Unsupervised and Generalizable Mesh Movement Network via M-Uniform Loss [17.6]
メッシュムーブメント技術はシミュレーション精度と計算効率の両方を向上させる。既存のアプローチは高い計算複雑性と幾何学的柔軟性に悩まされている。教師なしおよび一般化可能なメッシュ運動ネットワーク(UGM2N)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:36:55 GMT)
ALDEN: Reinforcement Learning for Active Navigation and Evidence Gathering in Long Documents [17.5]
視覚言語モデル(VLM)は、テキストリッチな画像の解釈に優れるが、長い、視覚的に複雑な文書に苦しむ。対話型エージェントとしてVLMを微調整する多ターン強化学習フレームワークであるActive Long-DocumEnt Navigation (ALDEN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:32:26 GMT)
Communication and Verification in LLM Agents towards Collaboration under Information Asymmetry [17.5]
本稿では,タスクコラボレーションにおけるLarge Language Model (LLM)エージェントについて検討する。シンボリックパズルであるアインシュタインパズルをテーブルトップゲームに拡張する。実証的な結果から,コミュニケーションの整合性の重要性が浮き彫りになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:03:53 GMT)
Agentic Moderation: Multi-Agent Design for Safer Vision-Language Models [17.3]
本稿では,Jailbreak攻撃に対するマルチモーダルシステムを保護するために,特殊エージェントを活用するモデル非依存フレームワークであるAgentic Moderationを紹介する。提案手法は,攻撃成功率(ASR)を7-19%削減し,安定な非フォロー率(NF)を維持し,拒絶率(RR)を4-20%改善する。エージェントアーキテクチャの柔軟性と推論能力を活用することで、Agentic Moderationはモジュール化され、スケーラブルで、きめ細かい安全対策を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:23:24 GMT)
Dolphin: A Programmable Framework for Scalable Neurosymbolic Learning [17.3]
我々は、PythonでニューロシンボリックプログラムをサポートするフレームワークであるDOLPHINを紹介する。 13のベンチマークでテキスト、画像、ビデオデータにまたがるタスクを網羅し、DOLPHINは最先端の精度に収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:32:11 GMT)
When are radiology reports useful for training medical image classifiers? [17.2]
プレトレーニングと微調整の両方で放射線学のレポートをどのように利用できるのかを体系的に研究する。その結果,明示的な画像テキストアライメントによる事前学習は,そうでない環境では有害であることがわかった。これらの結果は、医学画像分類器の訓練に特権付きテキストデータをいつ、どのように活用するかについての実用的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:55:13 GMT)
Decom-Renorm-Merge: Model Merging on the Right Space Improves Multitasking [17.1]
本稿では,重み行列を整列結合空間に分解・コーディネートするために特異値分解を利用する,単純かつ効果的な手法であるデコム・リノルム・マージ(DRM)を提案する。実験の結果,DRMは完全微調整および低ランク適応設定において,最先端のマージ技術よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:34:30 GMT)
A Critical Study of Automatic Evaluation in Sign Language Translation [17.1]
テキストベースのメトリクスが手話変換(SLT)の出力の質を確実に捉えることができるかは、まだ不明である。 BLEU, chrF, ROUGE, BLEURT, G-Eval や GEMBA などの大規模言語モデルに基づく評価器の6つの指標を解析した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:57:03 GMT)
Evaluation of Safety Cognition Capability in Vision-Language Models for Autonomous Driving [17.1]
本稿では,自律運転シナリオにおける視覚言語モデル(VLM)の安全性認知能力を評価するためのフレームワークであるSCD-Benchを紹介する。データアノテーションのスケーラビリティ問題に対処するために,半自動ラベリングシステムであるADA(Autonomous Driving )を導入する。運転環境におけるVLMと安全認知の連携という課題に対処するため,我々は,このタスクに適した最初の大規模データセットであるSCD-Trainingを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:35:35 GMT)
AttnCache: Accelerating Self-Attention Inference for LLM Prefill via Attention Cache [17.1]
大規模言語モデル(LLM)は、チャット、コード生成、推論などの生成アプリケーションで広く使われている。我々は,LLM推論のプリフィルステージを高速化するフレームワークであるAttnCacheを提案する。 AttnCacheはCPU上でのエンド・ツー・エンドと2倍のアテンション・スピードアップ、GPU上でのエンド・ツー・エンドと3倍のアテンション・スピードアップを平均で1.2倍の精度で達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:26:17 GMT)
Transfer Learning for Kernel-based Regression [16.9]
本稿では,非パラメトリック回帰の文脈における伝達学習問題について考察する。目的は、実用性と理論的保証の間のギャップを埋めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:23:05 GMT)
The Quest for Reliable Metrics of Responsible AI [16.9]
AI in Science(AIS)を含むAIの開発は、責任あるAIの原則に従って行われるべきである。我々は、AIアプリケーションの一種であるレコメンダシステムに対するフェアネス指標の堅牢性を調べる以前の研究を反映する。私たちのガイドラインはAISを含む幅広いAIアプリケーションに適用されます。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:35:34 GMT)
Establishing Baselines for Photonic Quantum Machine Learning: Insights from an Open, Collaborative Initiative [16.8]
Perceval Challengeは、機械学習のためのフォトニック量子コンピューティングの可能性を評価するために設計された、オープンで再現可能なベンチマークである。第1フェーズで64チームが出場した。その結果,フォトニック機械学習性能の統一ベースラインが確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:00:03 GMT)
AI in Lung Health: Benchmarking Detection and Diagnostic Models Across Multiple CT Scan Datasets [16.8]
肺癌スクリーニングのための人工知能(AI)モデルの開発には,CTデータセットと厳密なパフォーマンスベンチマークが必要である。本研究は,DLCSデータセット(1,613例,2,487ノジュール)とLUNA16,LUNA25,NLST-3Dを含む外部データセットを用いた。検出にはDLCS (DLCS-De) とLUNA16 (LUNA16-De) でmonAI RetinaNetモデルをトレーニングし,コンペティション・パフォーマンス・メトリック (CPM) を用いて評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:33:21 GMT)
Classifier Enhancement Using Extended Context and Domain Experts for Semantic Segmentation [16.8]
本研究では,グローバル(データセットレベル)とローカル(イメージレベル)のコンテキスト情報を用いて分類器を動的に調整する拡張コンテキスト認識(ECAC)を提案する。 ECACはADE20K、COCO-Stuff10K、Pascal-Contextなど、いくつかのデータセットで最先端のパフォーマンスを実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:17:13 GMT)
GradEscape: A Gradient-Based Evader Against AI-Generated Text Detectors [16.7]
我々は、AIGT(AI- generated text)検出器を攻撃するために設計された最初の勾配ベースの回避器であるGradEscapeを紹介する。 GradEscapeは、検出器入力のための重み付き埋め込みを構築することで、テキストの離散性に起因する微分不可能な計算問題を克服する。次に、被害者検知器からのフィードバックを使って、イーバーモデルパラメータを更新し、最小限のテキスト修正で高い攻撃成功を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:24:51 GMT)
Through the Judge's Eyes: Inferred Thinking Traces Improve Reliability of LLM Raters [16.7]
思考の痕跡は非常に有意義ですが、収集とキュレートは困難です。我々はラベルのみのアノテーションから思考トレースを推測する人間-LLM協調フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:03:44 GMT)
Which Demographic Features Are Relevant for Individual Fairness Evaluation of U.S. Recidivism Risk Assessment Tools? [16.7]
我々は,リシディズムリスク評価ツールの個々人の公正度評価にどの人口統計的特徴が関係しているかを評価する。我々の分析は、個人間の類似性関数は年齢と性別を考慮するべきであるが、人種を無視すべきだと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:55:47 GMT)
Diverse Teaching and Label Propagation for Generic Semi-Supervised Medical Image Segmentation [16.7]
3つのタスク全てをマスターする汎用フレームワークを開発する。この問題を解決する鍵は、ラベルのないデータに対して信頼できる擬似ラベルを生成する方法にある。提案するフレームワークを5つのベンチマークデータセットで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:58:05 GMT)
Steering Information Utility in Key-Value Memory for Language Model Post-Training [16.7]
本稿では,ポストトレーニング中の言語モデル(LM)におけるパラメトリック情報利用を促進する軽量な手法であるInfoSteerを紹介する。この単純なガイダンスは、分散内(ID)とアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の評価において、15のダウンストリームタスクで一貫したパフォーマンス改善をもたらす。我々の研究は、バニラポストトレーニングが事前トレーニング中に得られる可能性を完全に活用していないこと、そして、潜在表現空間におけるLMの操舵は、性能と解釈可能性の両方を高めるための有望なアプローチであることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:59:45 GMT)
Semantic Label Drift in Cross-Cultural Translation [16.4]
機械翻訳(MT)は低リソース言語における資源不足に対処するために広く用いられている。本稿では,文化的な相違によるMT中に意味ラベルが漂流したり変化したりするという仮説を立てる。以上の結果から,MTの文化的要因はラベルの忠実さを損なうだけでなく,下流の応用において誤解釈や文化的対立を招きかねないことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:11:23 GMT)
GradeSQL: Test-Time Inference with Outcome Reward Models for Text-to-SQL Generation from Large Language Models [16.2]
Outcome Reward Models(ORM)は、意味的正確性に基づいて生成された出力にユーティリティスコアを割り当てます。我々は、Text-to-Spiderタスクに適したORMをトレーニングするための統一的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:09:33 GMT)
Revisiting scalable sequential recommendation with Multi-Embedding Approach and Mixture-of-Experts [16.0]
本稿では,Mixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャとマルチ埋め込み戦略を統合するフレームワークであるFuxi-MMEを提案する。具体的には, 従来の単一埋込行列を複数の低次元埋込行列に分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:42:15 GMT)
ScribbleVS: Scribble-Supervised Medical Image Segmentation via Dynamic Competitive Pseudo Label Selection [15.9]
私たちは、scribbleアノテーションから学ぶように設計されたフレームワークであるScribbleVSを紹介します。本稿では,騒音の監視範囲を広げ,騒音の影響を低減するために,地域擬似ラベル拡散モジュールを提案する。 ACDC、MSCMRseg、WORD、BraTS 2020データセットで実施された実験は、有望な結果を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:22:04 GMT)
Time Weaver: A Conditional Time Series Generation Model [15.8]
時系列生成のための新しい拡散モデルであるTIME WEAVERを紹介する。 TIME WEAVERは、実世界のエネルギー、医療、空気質、交通データセットに関する最先端のベンチマークより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:22:45 GMT)
On the creation of narrow AI: hierarchy and nonlocality of neural network skills [15.7]
私たちは、強く、狭く、AIシステムを作るという問題を研究します。特定の狭義のスキルを学習するためには、幅広いデータ分布上のネットワークをトレーニングする必要がある場合があります。また, 蒸留法は, 蒸留法よりも高い結果が得られている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:37:11 GMT)
CRMWeaver: Building Powerful Business Agent via Agentic RL and Shared Memories [15.5]
ビジネスエージェントを複雑な環境で強化する新しいアプローチであるCRMWeaverを提案する。我々は、学習中に合成データ生成とRLに基づくパラダイムを採用し、複雑なデータを扱うモデルの能力を大幅に改善する。 CRMArena-Proデータセットに対する我々のアプローチの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:47:40 GMT)
Predicting Abandonment of Open Source Software Projects with An Integrated Feature Framework [15.5]
オープンソースソフトウェア(OSS)は、現代のソフトウェア開発の基盤であるが、OSSプロジェクトの放棄が増加し、世界的なサプライチェーンが脅かされている。本研究では,OSSプロジェクトの放棄を2つのアプローチで確実に検出することで,これらの課題に対処する。この基盤の上に構築され、ユーザ中心、メンテナ中心、プロジェクトの進化的特徴をキャプチャする、放棄予測のための統合されたマルチパースペクティブな機能フレームワークを導入します。私たちの仕事は、大規模なOSSエコシステムにおける放棄リスクを理解し管理するための再現性、拡張性、実践者指向のサポートを提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:15:46 GMT)
Perturbing the Derivative: Wild Refitting for Model-Free Evaluation of Machine Learning Models under Bregman Losses [15.4]
いわゆる「ワイルド・オプティミズム」によって、過大なリスクを効率的に上限にすることができることを示す。従来の分析とは異なり、我々のフレームワークは1つのデータセットとトレーニング手順へのブラックボックスアクセスで動作します。私たちの研究は、ディープニューラルネットワークや生成モデルなど、現代の不透明なMLモデルを理論的に評価することを約束しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:20:28 GMT)
SplitFlow: Flow Decomposition for Inversion-Free Text-to-Image Editing [15.2]
整流流モデルは, 安定したサンプリング軌道と高忠実度出力により, 画像生成におけるデファクトスタンダードとなっている。強力な生成能力にもかかわらず、画像編集タスクには限界がある。近年の取り組みでは、ソースとターゲットの分布を直接ODEベースのアプローチでインバージョンせずにマッピングする試みが行われている。本稿では,これらの制約に対応するために,インバージョンフリーな定式化に基づくフロー分解・集約フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:12:58 GMT)
ProMediate: A Socio-cognitive framework for evaluating proactive agents in multi-party negotiation [15.0]
ProMediateは、複雑なマルチトピック、複数パーティの交渉において、プロアクティブなAIメディエータエージェントを評価するためのフレームワークである。以上の結果から,社会的に知能なメディエータエージェントは,より速く,よりターゲットのよい介入によって,汎用的なベースラインよりも優れていたことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:00:11 GMT)
PyDPF: A Python Package for Differentiable Particle Filtering [15.0]
本稿では、人気のあるPyTorchフレームワーク上に構築された統一APIを用いた、いくつかの微分可能な粒子フィルタの実装について述べる。我々は,既存のいくつかの研究から実験を再現し,DPFが状態空間モデリングにおけるいくつかの共通課題にどのように適用できるかを実証することによって,我々の枠組みを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:57:54 GMT)
On the Dataless Training of Neural Networks [14.9]
本稿では,トレーニングデータフリー環境でのニューラルネットワークの最適化について検討する。データレス設定を定義し、単一インスタンスで定義された問題をニューラルネットワークにエンコードする方法に基づいて、それを2つの変種に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:01:31 GMT)
Active Learning with Task-Driven Representations for Messy Pools [14.9]
固定された教師なしのプール表現は、タスクに関連する重要な情報を捕捉できないことを示す。本稿では,アクティブな学習プロセス中に定期的に更新されるタスク駆動型表現を提案する。その結果,教師なし表現や事前学習表現よりも経験的性能が著しく向上していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:54:04 GMT)
Seeing, Signing, and Saying: A Vision-Language Model-Assisted Pipeline for Sign Language Data Acquisition and Curation from Social Media [14.9]
視覚言語モデル(VLM)は評価器やリアルタイムアシスタントとして強力な能力を示している。データ品質を保ちながら手作業への依存を減らすためにVLMを利用した最初の自動アノテーションとフィルタリングフレームワークを導入する。提案手法は,8つの手話のTikTokビデオと,ドイツ語手話におけるすでに編集済みのYouTube-SL-25データセットに適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:29:56 GMT)
Perturbation Bounds for Low-Rank Inverse Approximations under Noise [14.9]
スペクトルノルム誤差 $| (tildeA-1)_p - A_p-1 |$ for a $ntimes n$ symmetric matrix $A$, where $A_p-1$ is the best rank-(p) approximation of $A-1$, and $tildeA = A + E$ is a noisy observed。ノイズの軽度な仮定の下で、固有ギャップ、スペクトル崩壊とどのように誤差がスケールするかを明らかにする鋭い非漸近境界を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:40:12 GMT)
Redistributing Rewards Across Time and Agents for Multi-Agent Reinforcement Learning [14.9]
共用型マルチエージェント強化学習において、各エージェントの共用報酬への貢献を阻害する信用割り当ては重要な課題である。本稿では、この制約から信用モデリングを分離するアプローチであるTAR(Temporal-Agent Reward Redistribution)を導入する。本手法は,モデル精度によらず最適ポリシーが維持されることを保証するPBRSと等価であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:11:05 GMT)
LGCC: Enhancing Flow Matching Based Text-Guided Image Editing with Local Gaussian Coupling and Context Consistency [14.8]
ローカルガウスノイズカップリング(LGNC)とコンテンツ一貫性損失(CCL)を提案する。 LGNCは、ターゲット画像の埋め込みとその局所摂動を結合対としてモデル化することで、空間的詳細を保存している。 CCLは編集命令と画像修正のセマンティックアライメントを確保し、意図しないコンテンツ削除を防ぐ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:12:32 GMT)
Conformal Prediction Beyond the Horizon: Distribution-Free Inference for Policy Evaluation [14.8]
本研究では,無限水平政策評価のための統一型コンフォメーション予測フレームワークを提案する。本手法は,分布RLと共形キャリブレーション,観測されないリターン,時間依存性,分布シフトといった課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:45:44 GMT)
PSTF-AttControl: Per-Subject-Tuning-Free Personalized Image Generation with Controllable Face Attributes [14.7]
Per-ject-tuning-free (PSTF) 法は顔の属性を細かく制御する。 PSTFアプローチには、顔属性の正確な制御と、顔のアイデンティティの高忠実性保存が欠如している。顔の属性を正確に制御できる新しいPSTF法と、顔のアイデンティティを高忠実に保存できるPSTF法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:42:23 GMT)
Vision-and-Language Training Helps Deploy Taxonomic Knowledge but Does Not Fundamentally Alter It [14.5]
視覚・言語訓練(VL)は,言語モデルの言語表現を意味のある方法で変化させることを示す。まず、VLモデルは、テキストのみの質問応答タスクにおいて、テキストのみのモデルよりも優れていることを示す。 LMとVLMは、その分類学的知識自体において大きな違いはないが、それらが、分類学的関係における概念を含む質問を非分類学的関係と比較してどのように表現するかが異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:38:57 GMT)
GnnXemplar: Exemplars to Explanations -- Natural Language Rules for Global GNN Interpretability [14.5]
グラフニューラルネットワーク(GNN)はノード分類に広く使用されているが、不透明な決定は信頼と採用を制限する。 GnnXemplarは認知科学のExemplar Theoryに触発された新しいグローバルな説明法である。 GnnXemplarは、GNN埋め込み空間における代表ノードを特定し、その近傍から派生した自然言語規則を用いて予測を説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:57:22 GMT)
Tuning-Free Sampling via Optimization on the Space of Probability Measures [14.4]
Wasserstein勾配流の時間離散化として得られた勾配に基づくサンプリングアルゴリズムのチューニング不要サンプリングアルゴリズム特に、最適に調整されたアルゴリズムの収束率を対数係数まで回復する。様々なタスクにまたがって、我々のアルゴリズムは、ステップサイズパラメータをチューニングすることなく、既存のアルゴリズムの最適性能と同じような性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:29:39 GMT)
E-Scores for (In)Correctness Assessment of Generative Model Outputs [14.3]
我々はe値を用いて生成モデルの出力をeスコアで補完する。異なる正当性型に対するLCM出力の評価における有効性について実験的に検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:59:16 GMT)
DGAI: Decoupled On-Disk Graph-Based ANN Index for Efficient Updates and Queries [14.1]
オンディスクグラフに基づくインデックスは、大規模で高次元のベクトルに対する近接近接探索システム(ANN)において広く使われている。インデックス内にベクトルを格納する従来の結合ストレージ方式は、インデックス更新に非効率である。本稿では,疎結合型ストレージアーキテクチャを提案するが,疎結合型アーキテクチャはクエリ性能を低下させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:20:10 GMT)
The Iceberg Index: Measuring Workforce Exposure Across the AI Economy [14.0]
Iceberg Indexは、AIが転職結果や採用スケジュールではなく、作業タスクを実行できる技術露出をキャプチャする。このインデックスは、AIが転職結果や採用スケジュールではなく、職業的タスクを実行できる技術露出をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:30:45 GMT)
Thompson Sampling in Function Spaces via Neural Operators [13.9]
関数空間上の問題を最適化するために,トンプソンサンプリングの拡張を提案する。演算子に対する問い合わせはコストがかかると仮定し,演算子の出力に対する関数的評価は安価である。提案アルゴリズムは,ニューラル演算子サロゲートを用いたサンプル列最適化手法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:10:05 GMT)
Dense and Diverse Goal Coverage in Multi Goal Reinforcement Learning [13.8]
自然の状況では、報酬状態よりも境界状態の分散を誘導する政策を学ぶことが望ましい。そこで本稿では,目標状態の集合上に分布する境界状態と高戻り値の混合を学習するアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:23:21 GMT)
Spontaneous Giving and Calculated Greed in Language Models [13.7]
大規模言語モデルは、チェーン・オブ・ソート・プロンプトやリフレクションのような推論技術を通じて、強力な問題解決能力を示す。社会ジレンマをシミュレートする経済ゲームを用いて,この問題を考察する。推論モデルは、協調と規範の強制を一貫して減らし、個人の合理性を支持する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:15:43 GMT)
Rethinking Cross-lingual Alignment: Balancing Transfer and Cultural Erasure in Multilingual LLMs [13.4]
言語間のアライメントは多言語表現の整合を目標とし、大規模言語モデルが言語間の知識をシームレスに伝達することを可能にする。直観的ではあるが、この表現的収束の追求は必然的に「文化的消去」を引き起こす可能性があると仮定する。この2つの目的を解消する新しい推論時間法である手術ステアリングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:37:54 GMT)
MAD-Fact: A Multi-Agent Debate Framework for Long-Form Factuality Evaluation in LLMs [13.4]
LLM(Large Language Models)の普及により、アウトプットの実際の正確性に関する重要な懸念が持ち上がる。既存の短いテキストの評価手法は、複雑な推論連鎖、絡み合った視点、累積的な情報によって、長文コンテンツでは失敗することが多い。本稿では,大規模長文データセット,マルチエージェント検証機構,重み付け評価指標を組み合わせた体系的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:50:03 GMT)
Generative Bayesian Optimization: Generative Models as Acquisition Functions [13.4]
本稿では、生成モデルをバッチ最適化(BO)のための候補解サンプリングに変換する戦略を提案する。 BOのための生成モデルを使用することで、大規模なバッチスケーリングを生成的サンプリング、非連続的な設計空間の最適化、高次元および高次元の設計を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:42:25 GMT)
RailEstate: An Interactive System for Metro Linked Property Trends [13.3]
RailEstateは、空間分析、自然言語インタフェース、インタラクティブな予測を統合した、新しいWebベースのシステムである。ユーザは、ZIPコードレベルの価格パターンをインタラクティブに探索したり、長期的なトレンドを調査したり、あらゆる地下鉄駅周辺の将来の住宅価格を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:32:09 GMT)
Spectral Perturbation Bounds for Low-Rank Approximation with Applications to Privacy [13.3]
mathbbRn 倍 n$ の対称行列 $A と任意の対称摂動 E$ に対して、新しい高確率スペクトル-ノルム摂動境界を導入する。穏やかな固有ギャップとノルム条件の下では、我々の境界は$|(A + E)_p - A_p|$に対して鋭い推定値を得るが、最大で$sqrtn$となる。応用として,PCAの実用性保証の改善を導出し,文献の未解決問題を解消する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:36:00 GMT)
Platform Architecture for Tight Coupling of High-Performance Computing with Quantum Processors [13.1]
NVQLinkは、高性能コンピューティングリソースを量子処理ユニットに接続するためのアーキテクチャである。 HPCとQSCを接続するネットワークは、QPUとQSCビルダーによって比較的容易に実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:32:58 GMT)
Generalized collective quantum tomography: algorithm design, optimization, and validation [13.1]
量子トモグラフィーは、量子状態やデバイスを特徴づけ、ベンチマークし、検証するための基本的な技術である。そこで我々は, 量子状態, 検出器, プロセストモグラフィーの3つのアルゴリズムを開発した。提案アルゴリズムは, 純度情報を有効に活用することにより, より低いMSEを達成し, 集合MSEバウンドにアプローチする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:39:28 GMT)
HyperMARL: Adaptive Hypernetworks for Multi-Agent RL [13.0]
マルチエージェント強化学習(MARL)は、均一性、特殊化、混合行動を表現するためのポリシーを必要とする。エージェント条件のハイパーネットワークはエージェント固有のパラメータを生成し、観察とエージェント条件の勾配を分離することができる。提案手法であるHyperMARLは,先行研究の複雑さを回避し,政策勾配の分散を実証的に低減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:37:54 GMT)
TabSTAR: A Tabular Foundation Model for Tabular Data with Text Fields [12.9]
Tabular Foundation Modelsは、現実世界の知識を活用し、多様なデータセットをまたいで一般化することができる。セマンティックなターゲット認識表現を備えたタブラル基礎モデルであるTabSTARを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:07:41 GMT)
Hierarchical Physics-Embedded Learning for Spatiotemporal Dynamical Systems [12.8]
本稿では,前向きの時間予測と逆の物理法則の発見を両立させる階層型物理埋め込み学習フレームワークを提案する。既知の物理法則は、物理整合性を保証するモデル計算グラフに直接埋め込まれる。このフレームワークを適応型ニューラル演算子上に構築することにより,動的システムに特徴的な非局所的依存や高次演算子を効果的に捉えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:18:41 GMT)
Distributional Evaluation of Generative Models via Relative Density Ratio [12.7]
相対密度比(RDR)に基づく生成モデルの機能評価指標を提案する。生成モデルに適合する良さの関数的要約としてのRDRは、いくつかの望ましい理論的性質を持っていることを示す。推定されたRDRは、競合する生成モデルの全体的な性能を効果的に比較できるだけでなく、基礎となる善良性を明らかにするための便利な手段も提供できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:31:35 GMT)
Face the Facts! Evaluating RAG-based Pipelines for Professional Fact-Checking [12.6]
この作業は、Retrieval-Augmented Generationパラダイムに基づいた自動ファクトチェックのための現在の最先端パイプラインのいくつかの制約を取り上げる。我々の目標は、プロのファクトチェックプラクティス、RAGベースのバリデーション生成手法に従って、ベンチマークを行うことです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:47:44 GMT)
A Multilingual, Large-Scale Study of the Interplay between LLM Safeguards, Personalisation, and Disinformation [12.6]
本研究では,Large Language Models (LLMs) によるペルソナ対象の偽情報生成の大規模多言語解析を行った。我々は、AI-TRAITSにおいて、英語、ロシア語、ポルトガル語、ヒンディー語という4つの言語にまたがる324の虚偽の物語と150の人口的ペルソナを持つ8つの最先端のLLMを推進します。結果は、たとえ単純なパーソナライゼーションでも、脱獄の可能性が著しく増加することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:26:49 GMT)
Optimizing Knowledge Utilization for Multi-Intent Comment Generation with Large Language Models [12.5]
コードコメント生成は、開発者がコードを理解し維持するのに役立つコードスニペットの一般的な概要を作成することを目的としている。これは多言語コメント生成の必要性を強調している。マルチインテントコメント生成のためのフレームワークKUMICを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:02:23 GMT)
Knowledge Graph Analysis of Legal Understanding and Violations in LLMs [12.5]
大規模言語モデル(LLM)は法律を分析し解釈することができる。しかし、安全でないアウトプットを生成する際の重大な脆弱性も示している。この研究は、倫理的かつ安全かつ機密性の高い法的ドメインを支援できるLSMを開発するための基礎となる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:26:09 GMT)
Many LLMs Are More Utilitarian Than One [12.3]
道徳的判断は、大きな言語モデル(LLM)の社会的推論に不可欠なものである。グループ協議は、利益を最大化するが害を与える規範違反を支持する傾向にある。エージェントが他人の利益のために個人に直接損害を与えるかどうかを判断する個人的なジレンマでは、すべてのモデルが、集団の一部として道徳的違反をより受け入れやすいものと評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:37:41 GMT)
Dynamic Risk Assessments for Offensive Cybersecurity Agents [12.3]
我々は、敵が持つであろう様々な自由度を考慮して評価を行うべきだと論じる。敵は、InterCode CTF上のエージェントのサイバーセキュリティ能力を、ベースラインと比較して40%以上改善できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:15:36 GMT)
GReF: A Unified Generative Framework for Efficient Reranking via Ordered Multi-token Prediction [12.3]
ランク付けは、項目間のリスト内相関をモデル化する上で重要な役割を果たす。最近の研究は2段階(ジェネレータ・評価器)パラダイムを踏襲している。本稿では,2つの主要な課題に対処するため,GReF(Unified Generative Efficient Re rank Framework)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:54:42 GMT)
Quantifying Multimodal Imbalance: A GMM-Guided Adaptive Loss for Audio-Visual Learning [12.2]
既存のソリューションは主に最適化やデータベースの戦略に重点を置いているが、マルチモーダル不均衡に固有の情報を活用することは滅多にない。マルチモーダルインバランスのための新しい定量的分析フレームワークを提案し,サンプルレベルの適応損失関数を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:31:09 GMT)
Imaginarity measures induced by real part states and the complementarity relations [12.2]
本研究では,実部分状態による仮想測度を構築する手法を提案する。虚度測度の解析的表現は、キュービット系で示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:26:30 GMT)
What Challenges Do Developers Face in AI Agent Systems? An Empirical Study on Stack Overflow [12.2]
Stack Overflowは、世界最大の開発者中心のQとAプラットフォームです。タグ拡張とフィルタリングによる開発者の課題の分類を構築し、トピックモデリングにLDA-MALLETを適用し、結果のテーマを手作業で検証・ラベル付けする。我々の分析では、実行時統合、依存性管理、オーケストレーションの複雑さ、評価信頼性に関連する77の技術的課題を含む、繰り返し発生する問題の7つの主要な領域を明らかにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:44:21 GMT)
Pentest-R1: Towards Autonomous Penetration Testing Reasoning Optimized via Two-Stage Reinforcement Learning [12.2]
Pentest-R1は、侵入テストタスクの推論機能を最適化するために設計されたフレームワークである。環境フィードバックから直接学習し、堅牢なエラー自己補正と適応戦略を開発する。 AutoPenBenchでは、Pentest-R1は24.2%の成功率に達し、ほとんどの最先端モデルを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:49:56 GMT)
CAUSAL3D: A Comprehensive Benchmark for Causal Learning from Visual Data [12.1]
我々は、構造化されたデータ(テーブル)と対応する視覚表現(画像)を統合する新しいベンチマークであるtextsctextbfCausal3Dを導入し、因果推論を評価する。 Causal3Dは、多様な因果関係、ビュー、背景をキャプチャする19の3Dシーンデータセットで構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:44:13 GMT)
The Phase-Coupled Caldeira-Leggett Model: Non-Markovian Open Quantum Dynamics beyond Linear Dissipation [12.0]
我々は、量子散逸のtextitPhase-Coupled Caldeira-Leggett (PCL) モデルを導入する。 PCLモデルは指数関数的な相互作用が$H_mathrmSBpropto eilambda hat F$であり、$hat F$は集合浴座標を表す。数値シミュレーションにより、従来のカルデイラ・レゲットモデルで予測されたものとは大きく異なる特異な力学挙動が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:23:44 GMT)
Learning-Augmented Online Bipartite Fractional Matching [11.9]
各反復において提案されたマッチングの形式でアルゴリズムにアドバイスが与えられたとき、オンライン二部分数マッチングについて検討する。我々のアルゴリズムは、アドバイスフォローとアドバイスフリーのアルゴリズムをランダムに選択する単純な「コインフリップ」戦略を支配している。任意のアルゴリズムで達成可能な堅牢性と一貫性のトレードオフに縛られる硬さを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:20:13 GMT)
Resource Allocation in Hybrid Radio-Optical IoT Networks using GNN with Multi-task Learning [11.8]
本稿では,光ニューラルOWCと電波周波数(RF)を統合したハイブリッドモノのインターネット(IoT)ネットワークにおけるデュアルテクノロジースケジューリングの問題に対処する。本稿では,2段階グラフ埋め込みとトランスフォーマー(DGET)フレームワークを組み合わせた教師付きマルチタスク学習アーキテクチャを提案する。提案フレームワークは、90%以上の分類精度で最適に近いスケジューリングを実現し、計算複雑性を低減し、部分的なチャネルオブザーバビリティの下で高いロバスト性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:02:28 GMT)
Differential Privacy as a Perk: Federated Learning over Multiple-Access Fading Channels with a Multi-Antenna Base Station [11.8]
Federated Learning(FL)は、トレーニング中に生データを交換する必要をなくし、プライバシを保護する分散学習パラダイムである。 AirCompはアナログ・ザ・エア・コンピューティング(AirComp)によって実現される
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:16:37 GMT)
NeuroPathNet: Dynamic Path Trajectory Learning for Brain Functional Connectivity Analysis [11.8]
本稿では,脳機能分割間の接続経路の動的挙動を特徴付ける新しい経路レベル軌道モデリングフレームワーク(NeuroPathNet)を提案する。本研究では,3つの公共機能型磁気共鳴イメージング(fMRI)データセット上でのモデル性能を検証し,複数の指標において既存の主流手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:20:10 GMT)
NGGAN: Noise Generation GAN Based on the Practical Measurement Dataset for Narrowband Powerline Communications [11.7]
本稿では,データ合成のための実測ノイズサンプルの複雑な特性を学習する,NGGAN(Nozz Generation GAN)と呼ばれる新しい生成対向ネットワークを提案する。シミュレーションの結果,提案したNGGANから発生するノイズサンプルは実雑音サンプルに非常に近いことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:33:51 GMT)
PDA-LSTM: Knowledge-driven page data arrangement based on LSTM for LCM supression in QLC 3D NAND flash memories [11.7]
LCM抑制のためのページ内データを配置するインテリジェントモデルPDA-LSTMを提案する。実験の結果、PDA-LSTMはデータアレンジメントのない戦略と比較して平均BERを80.4%削減することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:37:46 GMT)
Earth AI: Unlocking Geospatial Insights with Foundation Models and Cross-Modal Reasoning [11.7]
本稿では,地球空間AIモデルとエージェント推論のファミリーである地球AIを紹介する。 Geminiのエージェントは複雑なマルチステップクエリを処理する。現実の危機シナリオの新たなベンチマークでは、エージェントが批判的かつタイムリーな洞察を提供する能力を示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:23:31 GMT)
FedCLF -- Towards Efficient Participant Selection for Federated Learning in Heterogeneous IoV Networks [11.6]
Federated Learning(FL)は、クライアントデータの代わりにトレーニング済みパラメータのみを共有することで、データのプライバシを保存する分散機械学習技術である。本稿では,クライアントのサンプリング周波数を動的に調整するフィードバック制御機構と選択プロセスにおいて,キャリブレーション損失をユーティリティとして導入する,キャリブレーション損失とフィードバック制御を備えたFedCLFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:27:25 GMT)
Transferring Causal Effects using Proxies [11.6]
マルチドメイン設定における因果効果を推定する問題を考察する。利害の因果効果は、観測されていない共同設立者によって構築され、異なるドメイン間で変化する可能性がある。本稿では,対象領域における因果効果を推定する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:53:51 GMT)
A Study on Privacy-Preserving Scholarship Evaluation Based on Decentralized Identity and Zero-Knowledge Proofs [11.6]
本稿では,分散アイデンティティ(DID)とゼロ知識証明(ZKP)に基づく奨学金評価システムを提案する。システムは多次元ZKPをオフチェーンで集約し、スマートコントラクトは生のスコアや計算の詳細を明らかにすることなく評価基準の遵守を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:56:02 GMT)
VDSAgents: A PCS-Guided Multi-Agent System for Veridical Data Science Automation [11.5]
大規模言語モデル(LLM)は、自動システム設計のためのデータサイエンスにますます統合される。本稿では,PCS(Predictability-Computability-Stability)の原則に基づくマルチエージェントシステムであるVDSAgentsを提案する。 VDSAgentsを、最先端のエンドツーエンドデータサイエンスシステムと比較し、様々な特徴を持つ9つのデータセット上で評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:05:13 GMT)
BikeScenes: Online LiDAR Semantic Segmentation for Bicycles [11.4]
自転車の脆弱性は、より高速な電動自転車の普及によって悪化し、自転車の安全のために自動車の認識技術に適応する動機となっている。我々は、自転車に適した3DLiDARセグメンテーション手法を開発し評価するために、マルチセンサー「センスベイク」研究プラットフォームを使用します。自動車と自転車のドメインギャップを埋めるために、新しいBikeScenes-lidarsegデータセットを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:07:39 GMT)
Internal Vulnerabilities, External Threats: A Grounded Framework for Enterprise Open Source Risk Governance [11.4]
オープンソースとのエンゲージメントは、戦術的な採用から戦略的な深い統合へと進化し、単なるコードを超えた複雑なリスク環境に公開しています。技術的ツールに焦点を絞った従来のリスク管理は、上流の“サイレントフィックス”やコミュニティの対立、あるいは突然のライセンス変更といったシステム上の脅威に対して、構造的に不適切です。制御不能な外部脅威(例えば、キー依存における突然のライセンス変更)は、制御不能な内部脆弱性を利用する場合にのみ重大なリスクとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:27:42 GMT)
Model-Document Protocol for AI Search [11.4]
原文が大規模言語モデル (LLM) にどのようにブリッジされているかを形式化する汎用フレームワークである Model-Document Protocol (MDP) を導入する。 MDPは、検索をパスフェッチとして扱う代わりに、構造化されていない文書をタスク固有のLCM対応の入力に変換する複数の経路を定義している。本稿では,エージェントプロセスを通じてプロトコルを実現するMPP-Agentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:29:17 GMT)
Aligning What You Separate: Denoised Patch Mixing for Source-Free Domain Adaptation in Medical Image Segmentation [11.3]
Source-Free Domain Adaptation (SFDA)は、プライバシー制約下での医療画像セグメンテーションの魅力的なソリューションとして浮上している。本稿では, ターゲット分布を段階的に整列させるために, ハードサンプル選択とデノナイズドパッチミキシングを利用する新しいSFDAフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:05:26 GMT)
Layer of Truth: Probing Belief Shifts under Continual Pre-Training Poisoning [11.3]
大規模言語モデルは、絶え間なく拡張されるWebデータの事前トレーニングを通じて、継続的に進化する。この適応的なプロセスは、それらを微妙な誤報の形で露呈する。疑似かつ確実な事実への繰り返し暴露が、モデルの内部表現を真実から切り離すことができるかどうかを考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:35:03 GMT)
Causes and Canonicalization for Unreproducible Builds in Java [11.2]
再現可能なビルドの概念フレームワークを導入し,再現可能な中央からの大きなデータセットを分析し,再現不可能な6つの根本原因の新たな分類法を開発した。 12,803個の再現不可能なアーティファクトに対して26.60%のカノニゼーションを実現するツールであるChains-Rebuildを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:15:09 GMT)
PORTool: Tool-Use LLM Training with Rewarded Tree [11.2]
本稿では,ツール利用のLLMにおいて,正しい解答を得られる様々な軌跡を探索する強化学習法を提案する。異なる軌跡をまたいだ共有ステップは同じ報酬を受け取り、同じフォークの下の異なるステップは異なる報酬を受け取る。実験では17のツールを使用してユーザクエリに対処し、時間に敏感なトピックと時間に変化しないトピックの両方をカバーする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:28:53 GMT)
Consistency of Responses and Continuations Generated by Large Language Models on Social Media [11.1]
大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成において顕著な能力を示すが、ソーシャルメディアの文脈における感情的一貫性とセマンティック・コヒーレンス(セマンティック・コヒーレンス)は十分に理解されていない。本研究では,LLMが情緒的内容をどのように処理し,継続および応答タスクを通じて意味的関係を維持するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:08:26 GMT)
InputDSA: Demixing then Comparing Recurrent and Externally Driven Dynamics [11.1]
入力DSA(iDSA)という,内在性(再帰性)と入力駆動性(input-driven dynamics)を比較するための新しい指標を提案する。入力DSAは、ノイズの多いデータから部分的に観測された入力駆動システムと比較できることを示す。本稿では,Deep Reinforcement LearningでトレーニングしたリカレントニューラルネットワークにInputDSAを適用し,ハイパフォーマンスネットワークが動的に類似しているのに対して,低パフォーマンスネットワークはより多様であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:38:03 GMT)
Activation-Space Personality Steering: Hybrid Layer Selection for Stable Trait Control in LLMs [11.0]
大きな言語モデルは、その世代において暗黙の個性を示すが、特定のニーズを満たすためにこれらの特性を確実に制御または調整することは、未解決の課題である。本稿では,大きな5つのパーソナリティ特性を用いて,変圧器層から隠れ状態のアクティベーションを抽出するパイプラインを提案する。本研究により, 人格特性が低ランク共有部分空間を占有し, これらの潜在構造を有効操舵機構に変換できることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:56:39 GMT)
LLMs are Better Than You Think: Label-Guided In-Context Learning for Named Entity Recognition [10.9]
In-context Learning (ICL) では、大規模な言語モデルで新しいタスクを実行することができる。既存のICLメソッドは通常、実演検索にタスクに依存しないセマンティックな類似性に依存している。トレーニング不要なICLアプローチであるDEERを導入し,LCMがより知的なエンティティ予測を行えるようにした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:27:45 GMT)
A General and Streamlined Differentiable Optimization Framework [10.9]
本稿では,Julia最適化フレームワークのためのDiffOptlインタフェースを提案する。ファーストクラスのJuMPネイティブAPIでは、ユーザが名前付きパラメータのデリバティブを直接取得することができる。その結果、ルーチンの区別は、標準のJuMPモデリングプラクティスから逸脱することなく、実験、学習、設計を行うためのトレーニングツールになり得ることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:42:36 GMT)
Activation Matching for Explanation Generation [10.9]
我々は、任意の画像上の事前訓練された分類器の決定について、最小限の忠実な説明を生成する。説明$e = m odot x$がモデルの予測と(x)の中間活性化の両方を保持するように、軽量なオートエンコーダを訓練してバイナリマスク$m$を出力する。 i) 画像と説明の両方においてトップ1ラベルを保持するために分布とクロスエントロピーを整列するKL発散と多層アクティベーションマッチングを組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:09:07 GMT)
Audio-Visual Speech Enhancement In Complex Scenarios With Separation And Dereverberation Joint Modeling [10.8]
本研究では,複雑な音響環境下で有効なAVSEシステムを提案する。具体的には、他のAVSEネットワークに拡張可能な「脱バーベレーション前の分離」パイプラインを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:08:55 GMT)
MCP4IFC: IFC-Based Building Design Using Large Language Models [10.7]
MCP4IFCは、大規模言語モデル(LLM)が産業基盤クラス(IFC)データを操作できるようにする包括的なオープンソースフレームワークである。我々のフレームワークはオープンソースとしてリリースされ、BIM駆動設計の研究を奨励し、AI支援モデリングの基礎を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:14:14 GMT)
The Limits of Obliviate: Evaluating Unlearning in LLMs via Stimulus-Knowledge Entanglement-Behavior Framework [10.7]
提案手法は,未学習の大規模言語モデルから現実的な知識を想起できるかどうかを考察する。我々は,知識活性化パターンを定量化し,実感,非実感,幻覚を出力として評価するための絡み合い尺度を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:37:50 GMT)
The Strength of Weak Ties Between Open-Source Developers [10.7]
デベロッパーの知識獲得とGitHub上の3つの異なるインタラクションネットワークの相関について検討する。この結果から,開発者の関与するプロジェクトの領域的多様性は,ボリュームではなく,将来的なコードの革新性と正の相関関係があることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:03:00 GMT)
Approaching Low-Cost Cardiac Intelligence with Semi-Supervised Knowledge Distillation [10.7]
LiteHeartは、心臓人工知能のための半教師付き知識蒸留フレームワークである。低コストの心臓知能システムの診断能力を著しく向上させる。 LiteHeartは、ウェアラブル技術を使って、スケーラブルで安価で正確な毎日の心臓医療を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:18:17 GMT)
DEBATE: A Large-Scale Benchmark for Role-Playing LLM Agents in Multi-Agent, Long-Form Debates [10.6]
マルチエージェントロールプレイングLLM間の相互作用の信頼性を評価するための,最初の大規模実証的ベンチマークであるDEBATEを紹介する。我々は,シミュレーション群と真正群との重要な相違点を系統的に評価し,同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:21:10 GMT)
Dynamical Decoupling of Generalization and Overfitting in Large Two-Layer Networks [10.6]
本研究では,2層ニューラルネットワークの動的平均場理論による学習ダイナミクスについて検討する。大きなネットワーク幅$m$と入力次元$n/d$あたりのサンプル数に対して、トレーニングダイナミクスは時間スケールの分離を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:46:23 GMT)
Simulating Automotive Radar with Lidar and Camera Inputs [10.6]
低コストのミリメートルレーダーは、自動運転車の悪天候や照明条件に対処する能力により、ますます注目を集めている。本稿では,4次元ミリ波レーダ信号のシミュレートをカメラ画像,光検出・測光(ライダー)点雲,エゴ速度を用いて行う新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:57:01 GMT)
FastJAM: a Fast Joint Alignment Model for Images [10.5]
画像の結合アライメントは、画像の集合を、対応する空間的位置において意味的に類似した特徴が現れるように、統一された座標フレームに整列することを目的としている。我々は,関節アライメントタスクの計算量を大幅に削減する高速グラフベース手法であるFastJAMを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:18:17 GMT)
Optimizing Mirror-Image Peptide Sequence Design for Data Storage via Peptide Bond Cleavage Prediction [10.5]
D-アミノ酸からなる鏡像ペプチドが有望な生物記憶媒体として出現している。本研究は,鏡像ペプチド配列の設計を最適化することにより,間接的にシークエンシング精度を向上させることを提案する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:40:13 GMT)
AutoSurvey2: Empowering Researchers with Next Level Automated Literature Surveys [10.5]
本稿では,多段パイプラインであるautosurvey2を提案する。このシステムは並列セクションの生成、反復的洗練、最近の出版物のリアルタイム検索を統合し、トピックの完全性と事実の正確性を保証する。実験の結果、Autosurvey2は既存の検索ベースと自動ベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:57:03 GMT)
Mixture-of-Experts Operator Transformer for Large-Scale PDE Pre-Training [10.5]
そこで本研究では,パラメータを効率よくスケールし,推論コストを制御したスパースアクティブアーキテクチャであるMixture-of-Experts Pre-training Operator Transformer(MoE-POT)を提案する。具体的には、階層的にルータゲーティングネットワークを採用し、推論中に16のエキスパートネットワークから4つのルーティングされた専門家を動的に選択する。我々は,90Mのアクティベートパラメータを持つモデルにおいて,120Mのアクティベートパラメータを持つ既存モデルと比較して最大40%のゼロショット誤差を低減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:47:41 GMT)
Agentic AI: A Comprehensive Survey of Architectures, Applications, and Future Directions [10.5]
エージェントAIは、人工知能の変革的な変化を表している。その急速な進歩は断片的な理解をもたらし、しばしば時代遅れの記号モデルと現代の神経システムを融合させた。この調査では、エージェントシステムを2つの異なる系統に分類する、新しいデュアルパラダイムフレームワークを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:11:34 GMT)
Many-body localization and particle multioccupancy in the disordered Bose-Hubbard model [10.4]
不安定なBose-Hubbardモデルにおいて,粒子多占有が多体局在の安定性に及ぼす影響について検討した。我々は、低エネルギー領域における不安定なBose-Hubbardモデルと複雑な乱れたスピンチェーンモデルとを接続する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:23:34 GMT)
BhashaBench V1: A Comprehensive Benchmark for the Quadrant of Indic Domains [10.3]
BhashaBench V1は74,166個の厳密にキュレートされた質問応答対を含み、英語では52,494個、ヒンディー語では21,672個である。農業、法律、財政、アユルヴェーダの4つの主要領域にまたがる。 29以上のLLMの評価では、ドメインと言語固有のパフォーマンスギャップが顕著である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:27:08 GMT)
User Misconceptions of LLM-Based Conversational Programming Assistants [10.3]
我々は,会話型LLMアシスタントのユーザがプログラミングの文脈で持つ誤解を特徴付けることを目的としている。我々の発見は、プログラミング能力をユーザにより明確に伝えるLCMベースのツールを設計する必要性を強化した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:23:46 GMT)
Diverse Preference Learning for Capabilities and Alignment [10.2]
近年の研究では、RLHFやDPOといったアライメントアルゴリズムがLLM出力の多様性を著しく低下させることが明らかになっている。我々は,KLペナルティにおけるエントロピー項とクロスエントロピー項を分離するソフト・プライス・ラーニングを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:29:24 GMT)
Bridging Vision, Language, and Mathematics: Pictographic Character Reconstruction with Bézier Curves [10.1]
視覚形式とシンボル構造を組み合わせた画像文字は、この能力の理想的なテストケースを提供する。各文字はプリミティブの実行可能なプログラムによって表現される数学的領域において、この視覚的認識課題を定式化する。これはプログラム合成タスクとしてフレーム化され、VLMを訓練して幾何学的画像をB'ezier曲線からなるプログラムに分解する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:26:34 GMT)
Exploring Human-AI Conceptual Alignment through the Prism of Chess [10.0]
AIシステムは人間の概念を本当に理解しているか、それとも単に表面パターンを模倣するのか? 我々は、人間の創造性が正確な戦略的概念を満たすチェスを通してこれを調査する。ゲームに勝つ表現は、人間の思考と一致するものとは異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:40:40 GMT)
SGFusion: Stochastic Geographic Gradient Fusion in Federated Learning [9.9]
Geographic Gradient Fusion (SGFusion) は、Federated Learning (FL) におけるモバイルユーザの地理情報を活用するための新しいトレーニングアルゴリズムである。 SGFusionは、モバイルデバイスが収集したデータを地理的ゾーンにマッピングし、ゾーン毎にひとつのFLモデルをトレーニングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:29:54 GMT)
Mask-Robust Face Verification for Online Learning via YOLOv5 and Residual Networks [9.8]
本稿では,畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを活用したオンライン学習認証のソリューションについて検討する。深層学習の力を生かして、この技術アプローチは、オンライン教育の進行中の進歩を活性化することを目的としている。このネットワークは、学生のオープンなオンラインカメラが捉えた画像から、個人の顔を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:30:16 GMT)
MemEIC: A Step Toward Continual and Compositional Knowledge Editing [9.7]
MemEICは大規模視覚言語モデル(LVLM)における連続的・構成的知識編集(CCKE)の新しい手法である提案手法では, クロスモーダルエビデンス検索のための2つの外部メモリと, 各モーダルに対する不整合パラメータ更新を容易にする2つのLoRAアダプタを備えたハイブリッドな外部内部エディタを用いる。実験により、MemEICは複雑なマルチモーダル質問の性能を大幅に改善し、事前編集を効果的に保存し、LVLMにおけるCCKEのベンチマークを新たに設定した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:11:59 GMT)
Auto3DSeg for Brain Tumor Segmentation from 3D MRI in BraTS 2023 Challenge [9.7]
monAIのAuto3DSegを使って、BraTS 2023の課題クラスタに対するソリューションを説明します。脳転移、脳髄膜腫、BraTS-Africaの3つの課題で第1位を獲得し、残りの2つの課題:成人と小児のグリオーマの課題で第2位となった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:49:33 GMT)
Scaling Cultural Resources for Improving Generative Models [9.6]
生成モデルは、異なるグローバルな文化的文脈や言語のパフォーマンスを低下させたことが知られている。文化的に健全な多言語データを収集し,貢献するために,反復可能でスケーラブルな多言語パイプラインを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:58:32 GMT)
Prototype-Driven Adaptation for Few-Shot Object Detection [9.6]
Prototype-Driven Alignment (PDA)は、DeFRCN用の軽量なプラグインメトリックヘッドである。 PDAはサポートのみのプロトタイプを維持し、ミスマッチを減らすためにプロトタイプ条件のRoIアライメントを適用している。 FSOD と GFSOD のベンチマーク実験により、PDA はベースクラスと無視可能な計算オーバーヘッドに最小限の影響を伴って、新しいクラスのパフォーマンスを一貫して改善することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:32:42 GMT)
Maven-Hijack: Software Supply Chain Attack Exploiting Packaging Order [9.5]
Maven-HijackはMavenが依存性をパッケージする順番を利用する新しい攻撃です。正当なクラスと同じ完全資格を持つ悪意のあるクラスをパッケージ化された依存性に注入することで、アタッカーは静かにコアアプリケーションの振る舞いをオーバーライドできる。封印されたJAR、Javaモジュール、Maven Enforcerプラグインといった3つの緩和戦略を評価します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:49:20 GMT)
RECAP: Reproducing Copyrighted Data from LLMs Training with an Agentic Pipeline [9.5]
本稿では,大規模な言語モデルから記憶されたトレーニングデータを抽出し,検証するためのエージェントパイプラインRECAPを提案する。 RECAPの中心にはフィードバック駆動のループがあり、初期抽出の試みは二次言語モデルによって評価される。我々は、30冊以上の本にまたがる新しいベンチマークであるEchoTrace上でRECAPを評価し、その結果、RECAPがシングルイテレーションアプローチよりも大幅に向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:36:37 GMT)
Identity Management for Agentic AI: The new frontier of authorization, authentication, and security for an AI agent world [9.4]
AIエージェントの急速な増加は、認証、認可、アイデンティティ管理における緊急の課題を提示している。現在のエージェント中心のプロトコル(MSPなど)は、認証と認可のベストプラクティスを明確にする要求を強調している。このOpenID Foundationのホワイトペーパーは、AIエージェントとアクセス管理の交差点の利害関係者のためのものだ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:40:52 GMT)
Estimating cognitive biases with attention-aware inverse planning [9.4]
人々の目標指向の行動は、認知バイアスの影響を受けます。逆計画においては、その行動から注意バイアスを推定することが目的である。本稿では,深層強化学習と計算認知モデルを組み合わせた注意認識逆計画手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:50:04 GMT)
Intelligent Design 4.0: Paradigm Evolution Toward the Agentic AI Era [9.3]
本稿では、基礎モデルに基づくエージェントAIシステムによって強化された新しいパラダイムとして、インテリジェントデザイン4.0(ID 4.0)を紹介する。本稿では、ID 4.0のオンロジカルフレームワークを提案し、エンジニアリング設計プロセスのエンドツーエンド自動化をサポートする可能性について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:00:49 GMT)
Group Interventions on Deep Networks for Causal Discovery in Subsystems [9.2]
因果発見は、変数間の複雑な関係、予測の強化、意思決定、現実世界のシステムに対する洞察を明らかにする。我々は、訓練されたディープニューラルネットワークに対するグループレベルの介入を利用する、新しいマルチグループ因果探索法であるgCDMIを紹介する。提案手法をシミュレーションデータセット上で評価し,既存手法と比較して優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:42:56 GMT)
Enhancing Temporal Understanding in Video-LLMs through Stacked Temporal Attention in Vision Encoders [9.2]
本稿では,視覚エンコーダ内に直接重畳された時間的注意モジュールを導入したビデオLLMアーキテクチャを提案する。この設計では、視覚エンコーダの時間的注意が組み込まれており、モデルがアクションの進行とフレーム間の関係をよりよく捉えることができる。その結果,本手法は時間的推論を著しく改善し,ビデオ質問応答タスクにおける既存モデルよりも優れることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:50:57 GMT)
U-DECN: End-to-End Underwater Object Detection ConvNet with Improved DeNoising Training [9.1]
水中カラーキャストノイズに対する脱雑音訓練(U-DECN)を改良した水中DECを提案する。われわれのU-DECNはResNet-50のバックボーンで、DUOで64.0 AP、RUODで58.1 AP、NVIDIA AGX Orin byRT FP16で21 FPS(Deformable DETRとDINO 4 FPSより5倍速い)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:59:02 GMT)
Hierarchical Graph Networks for Accurate Weather Forecasting via Lightweight Training [9.0]
マルチスケール予測フレームワークに物理を埋め込んだHi-Castとそのアンサンブル変種HiAntFlow, HGNNを紹介する。私たちのFlowモデルは、13日間のリードタイムでエラーを5%以上削減し、第1および第99の量子極値以下で5-8%削減し、まれなイベントの信頼性を改善しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:11:33 GMT)
Machine Learning Guided Optimal Transmission Switching to Mitigate Wildfire Ignition Risk [9.0]
山火事の発火リスクを軽減するため、電力会社は高リスク地域で電力線を脱エネルギーする。我々は,高品質なデエネルギゼーション決定を迅速に生成するML誘導フレームワークを開発した。カリフォルニアをベースとした大規模リアルな合成試験システムにおいて,提案手法は従来の最適化手法よりも高速に高品質な解を生成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:56:46 GMT)
Pass@K Policy Optimization: Solving Harder Reinforcement Learning Problems [9.0]
Reinforcement Learning (RL)アルゴリズムは、各問題に対して複数のn>1ソリューションをサンプリングし、それらを独立して報酬する。これにより, 試料集合の多様性と集合的有用性を犠牲にして, 分離試料の強度を優先する。本稿では,PKPO(Pass-at-k Policy Optimization)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:45:46 GMT)
PitchFlower: A flow-based neural audio codec with pitch controllability [9.0]
我々は、明示的なピッチ制御性を備えたフローベースニューラルオーディオであるPitchFlowerを提案する。ベクトル量子化ボトルネックはピッチ回復を防止し、フローベースデコーダは高品質なオーディオを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:33:35 GMT)
Bias in Decision-Making for AI's Ethical Dilemmas: A Comparative Study of ChatGPT and Claude [9.0]
本研究は,9つの人気言語モデルが保護属性を含む倫理ジレンマにどのように反応するかを体系的に評価する。単一属性と交叉属性の組み合わせにまたがる50,400回の試行において、モデルの倫理的嗜好、感度、安定性、クラスタリングパターンを評価する。結果は、モデルタイプとジレンマコンテキストによって異なる好みを持つ、すべてのモデルで保護属性に顕著なバイアスが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:27:46 GMT)
FOCUS: Internal MLLM Representations for Efficient Fine-Grained Visual Question Answering [8.8]
我々は、最も関連性の高い画像領域の探索をガイドする、FOCUSと呼ばれる訓練不要な視覚的収穫法を提案する。 FOCUSは4つの細粒度VQAデータセットと3種類のMLLMに対して高いパフォーマンスを実現している。精度と効率の両面で人気の高い3つのビジュアルトリミング法を上回り、最高のパフォーマンスのベースラインであるZoomEyeに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:46:17 GMT)
Hyperbolic Fracton Model, Subsystem Symmetry and Holography III: Extension to Generic Tessellations [8.8]
我々は5,4ドルのテッセルレーションから一般的なテッセルレーションまで,ハイパーボリックフラクトンモデルを一般化する。サブシステム対称性,フラクトンモビリティ,ホログラフィック対応について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:10:04 GMT)
Quantum Transformer: Accelerating model inference via quantum linear algebra [8.8]
我々は変圧器の構成要素を構築するために量子サブルーチンを開発した。本稿では,量子コンピュータ上でHadamard製品を効率的に実装する方法を示す。入力列の行列ノルムは、量子複雑性において支配的な役割を果たす。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:48:21 GMT)
GenIR: Generative Visual Feedback for Mental Image Retrieval [8.8]
心的イメージ検索(MIR)の課題について検討する。 MIRは、ユーザーがイメージ検索エンジンとのマルチラウンドインタラクションを通じて、精神的に想定されたイメージの検索を洗練する現実的で過度に探索された環境をターゲットにしている。本稿では,拡散に基づく画像生成を活用し,各ラウンドにおけるAIシステムの理解を明確化するための生成多ラウンド検索パラダイムであるGenIRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:25:02 GMT)
Implicature in Interaction: Understanding Implicature Improves Alignment in Human-LLM Interaction [8.7]
インプリケーション(英: Implicature)は、人間とAIのアライメントに不可欠である。本研究では,コンテキスト駆動型プロンプトに埋め込まれたユーザ意図を推論する大規模言語モデルを提案する。その結果、より大きなモデルは人間の解釈をより緊密に近似し、小さなモデルは不規則な推論に苦しむことが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:49:42 GMT)
Machine Learning and CPU (Central Processing Unit) Scheduling Co-Optimization over a Network of Computing Centers [8.7]
本稿では,分散機械学習(ML)における計算資源の最適化と最適化の課題について考察する。その考え方は、CPU(中央処理ユニット)の使用を最適に割り当て、同時に各計算ノードを自身の共有データでローカルにトレーニングすることである。既存のCPUスケジューリングソリューションと比較して、提案アルゴリズムはコスト最適性ギャップを50%以上改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:21:32 GMT)
SMMILE: An Expert-Driven Benchmark for Multimodal Medical In-Context Learning [8.6]
マルチモーダル・イン・コンテクスト・ラーニング (ICL) は, 医学などの領域において有意な可能性を秘めている。 SMMILEは、医療タスクのためのエキスパート主導型マルチモーダルICLベンチマークである。 SMMILEは6つの専門医と13の画像モダリティをカバーする111の課題(質問画像検索三つ子517)を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:23:18 GMT)
Caption-Driven Explainability: Probing CNNs for Bias via CLIP [8.6]
ロバストネスは、機械学習(ML)において最も重要な問題の一つになっている。コンピュータビジョン問題に対する最先端のXAI手法の1つは、サリエンシマップを生成することである。コントラッシブ言語イメージ事前学習モデルに説明可能なスタンドアロンモデルを統合するキャプションベースのXAI手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:18:32 GMT)
HoGA: Higher-Order Graph Attention via Diversity-Aware k-Hop Sampling [8.6]
我々は,特徴ベクトル間の多様性を最大化するために,部分グラフをサンプリングしてk次注目行列を構成する高次グラフ注意(HoGA)モジュールを紹介する。 HoGAは、すべてのベンチマークノード分類データセットで少なくとも5%の精度向上を実現し、8つのデータセットのうち6つで最近のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:00:08 GMT)
From Queries to Insights: Agentic LLM Pipelines for Spatio-Temporal Text-to-SQL [8.5]
本研究では,MistralをベースとしたRellama-sqlcoder-8bによるオーケストレーションにより,簡単なテキストからActまでのベースライン(Rellama-sqlcoder-8b)を提案する。ニューヨークと東京のチェックインで35の自然言語クエリを評価し,空間的・時間的マルチデータセット推論について検討した。このエージェントは、データセット 91.4% 対 28.6% よりもかなり精度が高く、地図によるユーザビリティを高め、自然言語の要約を構造化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:18:57 GMT)
Quantum Fisher Information With General Quantum Coherence in multi-dimensional quantum systems [8.5]
一般量子コヒーレンス(英: General Quantum Coherence, GQC)は、高次元量子状態の量子的性質を捉える。我々は、GQCと量子フィッシャー情報(QFI)の厳密な正方関係を観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:26:23 GMT)
Lipschitz-aware Linearity Grafting for Certified Robustness [8.5]
リプシッツ定数は証明された堅牢性の基本的な性質である。推定誤差は、厳密な局所リプシッツ定数を得る能力を妨げている。本稿では,近似誤差を除去するリプシッツ対応線形性グラフト法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:19:55 GMT)
Energy-Efficient Autonomous Driving with Adaptive Perception and Robust Decision [8.4]
我々はEneADと呼ばれるエネルギー効率の高い自動運転フレームワークを提案する。適応型知覚モジュールでは、データ管理とチューニングの観点から知覚最適化戦略を設計する。 EneADは知覚の消費を1.9倍から3.5倍に減らし、運転距離を3.9%から8.5%改善できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:18:15 GMT)
LISTEN to Your Preferences: An LLM Framework for Multi-Objective Selection [8.4]
LISTENは、Large Language Model(LLM)をゼロショットの選好オラクルとして活用するフレームワークである。 LISTEN-Uは嗜好がパラメトリックに一致している場合に優れ、LISTEN-Tはより堅牢な性能を提供する。この研究は、複雑な多目的決定を直接自然言語で操るための有望な方向を探究する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:17:37 GMT)
Can We Hide Machines in the Crowd? Quantifying Equivalence in LLM-in-the-loop Annotation Tasks [8.2]
我々は、人間とLLMの両方によるラベル付け決定が、個人間で統計的に評価される方法について検討することを目指している。 Krippendorffの$alpha$, paired bootstrapping, and the Two One-Sided t-Tests (TOST) equivalence test procedureに基づく統計的評価法を開発した。このアプローチをMovieLens 100K と PolitiFact という2つのデータセットに適用すると、LCM が前者の人間のアノテーションと統計的に区別できないことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:24:46 GMT)
The Neural Differential Manifold: An Architecture with Explicit Geometric Structure [8.2]
本稿では,その基本設計に幾何学的構造を明示的に組み込んだニューラルネットワークアーキテクチャであるニューラル微分マニフォールド(NDM)を紹介する。我々は、より効率的な最適化の可能性、継続学習の強化、科学的発見と制御可能な生成モデルへの応用など、このアプローチの理論的利点を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:24:27 GMT)
How Data Mixing Shapes In-Context Learning: Asymptotic Equivalence for Transformers with MLPs [8.1]
事前訓練されたトランスフォーマーは、目覚ましいコンテキスト内学習能力を示し、新しいタスクに適応できる。複数のデータソースから引き出された非線形タスクに対して、非線形同値ヘッドを持つ事前学習されたトランスフォーマーのICLについて検討する。我々の研究は、トランスフォーマーにおけるICLの理論基盤を前進させ、ICLにおけるアーキテクチャとデータの普遍性に関する実用的な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:51:57 GMT)
Efficient Formal Verification of Quantum Error Correcting Programs [8.1]
本稿では,量子誤り訂正(QEC)プログラムの効率的な検証フレームワークを提案する。提案するプログラムロジックをCoq証明アシスタントで定式化し,QEC検証器として検証する。検証された安定化器符号14のベンチマークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:27:40 GMT)
TabMGP: Martingale Posterior with TabPFN [7.9]
マーチンゲール後部は代替手段を提供し、予測規則で前装用を置き換える。本稿では,TabPFN上に構築されたMGPであるTabMGPを紹介する。ほぼ無数の範囲で信頼できる集合を生成し、しばしば既存のMGP構造と標準ベイズよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:12:33 GMT)
Parameter Averaging in Link Prediction [7.9]
本稿では、知識グラフ埋め込み(KGE)モデルにおいて、モデルマージ、特に重み付け平均化を導入する。トレーニングエポック以降のモデルパラメータの平均の実行は維持され、予測に使用される。我々は,これらの2つの重み付き平均化手法をリンク予測タスクで評価し,最先端のベンチマークアンサンブル手法と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:32:39 GMT)
Large Language Model-assisted Autonomous Vehicle Recovery from Immobilization [7.8]
本稿では,自律走行車(AV)のためのLarge Language Model(LLM)駆動リカバリフレームワークであるStuckrを紹介する。 Stuckrにより、AVは自己推論や乗客誘導による意思決定を通じて、固定化のシナリオを解決することができる。以上の結果から,Stuckrは自律的自己推論だけでほぼ最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:33:31 GMT)
SMAGDi: Socratic Multi Agent Interaction Graph Distillation for Efficient High Accuracy Reasoning [7.8]
SMAGDiは,5歳以上のラマ系MASの議論力学を,コンパクトなソクラティック・デコンポサ・ソルバの学生に伝達するフレームワークである。 StrategyQAとMMLUでは、SMAGDiは40Bのマルチエージェントシステムを6Bの学生に圧縮し、精度の88%を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:05:10 GMT)
Forecasting Occupational Survivability of Rickshaw Pullers in a Changing Climate with Wearable Data [7.7]
サイクル・リックショー・プルアーは極端な熱に対して非常に弱いが、生理的バイオマーカーがそのような条件下でどのように反応するかは分かっていない。本研究はバングラデシュのダッカにある100個のリキュールトリガーのウェアラブルセンサーを用いて、リアルタイムの天気と生理的データを収集した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:52:19 GMT)
Random pairing MLE for estimation of item parameters in Rasch model [7.6]
ラッシュモデル(Rasch model)は、個人の潜伏特性と評価やアンケートに対する二分反応の関係をモデル化するために、心理学において広く用いられている。ランダムペアリング最大値推定器(mathrmRPtext-MLE$)と自己ストラップ型マルチランダムペアリングMLE(mathrmMRPtext-MLE$)を導入する。シミュレーションデータと実データを用いた2つの新しい推定器の有効性の実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:06:02 GMT)
Multimodal Bandits: Regret Lower Bounds and Optimal Algorithms [7.5]
我々は、期待される報酬関数が最大 m モードでマルチモーダルであるような i.d. 報酬のマルチアームバンディット問題を考える。本稿では,Graves-Lai最適化問題の解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:32:07 GMT)
Super-Moiré Spin Textures in Twisted Antiferromagnets [7.4]
磁気学の新しいタイプの磁気は、超モイアの磁気状態と呼ばれ、単一のモイアの単位細胞を超えて伸びる長距離磁気テクスチャが特徴である。その結果、小さなツイスト角では、自発磁気テクスチャのサイズは、基礎となるモワール周期性とは反対のツイスト角で増加することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:11:44 GMT)
Adversarial Pre-Padding: Generating Evasive Network Traffic Against Transformer-Based Classifiers [7.3]
提案手法は, 新規かつ効果的なアンダーライン逆転型アンダーライントラフィック生成手法である。ネットワークトラフィック分類のためのトランスフォーマーモデルに対する既存の研究の限界を効果的に克服し,ネットワークトラフィックの摂動を最適化するための強化学習モデルを採用する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:45:27 GMT)
Energy Approach from $\varepsilon$-Graph to Continuum Diffusion Model with Connectivity Functional [7.3]
我々は、離散エネルギーとその連続体が少なくとも$O(varepsilon)$で異なることを証明している。本稿では,エッジウェイトデータから接続密度を再構築するニューラルネットワーク手法を提案する。この設定では、通常の定数拡散係数は、学習された密度によって生成される空間変化係数に置き換えられ、従来の定数拡散モデルとは大きく異なるダイナミクスが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:26:41 GMT)
ScaleDiff: Higher-Resolution Image Synthesis via Efficient and Model-Agnostic Diffusion [7.2]
テキストと画像の拡散モデルは、トレーニングの解像度を超える画像を生成する際に、しばしば劣化した性能を示す。最近のトレーニングフリーな手法は、この制限を緩和することができるが、かなりの計算を必要とする場合や、最近の拡散変換器モデルと互換性がない場合が多い。本研究では,事前学習した拡散モデルの解法を,追加の訓練なしに拡張するためのモデル非依存かつ高効率なフレームワークであるScaleDiffを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:17:32 GMT)
Chiseling: Powerful and Valid Subgroup Selection via Interactive Machine Learning [7.2]
回帰と因果推論において、制御されたサブグループ選択は、与えられた閾値を超える平均応答または治療効果を持つサブグループを特定することを目的としている。そこで本研究では,解析者が反復的に縮小することで,候補サブグループをインタラクティブに洗練し,検証することを可能にする,Chiselingと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:17:22 GMT)
FELA: A Multi-Agent Evolutionary System for Feature Engineering of Industrial Event Log Data [7.1]
イベントログデータは、現代のデジタルサービスにとって最も価値のある資産の1つである。 AutoMLや遺伝的手法のような既存の機能エンジニアリングアプローチは、しばしば限定的な説明責任に悩まされる。複雑なイベントログデータから有意義かつ高性能な特徴を自律的に抽出するマルチエージェント進化システムFELAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:57:32 GMT)
Statistical physics of deep learning: Optimal learning of a multi-layer perceptron near interpolation [7.1]
多層パーセプトロンの教師あり学習について検討する。トレーニング可能なパラメータとデータの数が同等となる、困難な状況に注目します。その単純さにもかかわらず、ベイズ最適設定は、深さ、非線形性、および有限幅がニューラルネットワークにどのように影響するかについての洞察を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:31:22 GMT)
Feedback Alignment Meets Low-Rank Manifolds: A Structured Recipe for Local Learning [7.0]
バックプロパゲーション(BP)を用いたディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングは、最先端の精度を実現するが、大域的なエラー伝搬と完全なパラメータ化が必要である。ダイレクトフィードバックアライメント(DFA)は、メモリ要件の低いローカルで並列化可能な更新を可能にする。低ランク多様体上で直接動作する構造化局所学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:03:46 GMT)
ProGQL: A Provenance Graph Query System for Cyber Attack Investigation [7.0]
Provenance Analysis (PA) はサイバー攻撃調査における重要な解決策として浮上している。既存のPAテクニックは柔軟性がなく、拡張性がないため、アナリストの専門知識を組み込むのは難しい。本稿では,ドメイン固有のグラフ検索言語であるProGQLフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:56:07 GMT)
Brain-IT: Image Reconstruction from fMRI via Brain-Interaction Transformer [6.9]
ブレインIT(Brain-IT)は、fMRI脳波記録からの画像再構成に脳に触発されたアプローチである。すべてのモデルコンポーネントは、すべてのクラスタとサブジェクトで共有され、限られた量のデータで効率的なトレーニングを可能にします。新しい被験者からの1時間のfMRIデータだけで、全40時間記録で訓練された現在の方法に匹敵する結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:21:54 GMT)
Model Inversion Attacks Meet Cryptographic Fuzzy Extractors [6.9]
モデル反転攻撃は、機械学習(ML)モデルを使用するプライバシーに敏感なアプリケーションに対して、オープンな課題となる。モデル反転に対する強い防御の望ましい性質を定式化し、ファジィ抽出器という暗号概念に接続する。標準ユークリッド距離コンパレータをサポートするファジィ抽出器L2FE-Hashを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:50:54 GMT)
Risks and Opportunities in Human-Machine Teaming in Operationalizing Machine Learning Target Variables [6.6]
本研究では,2つのヒューマンマシン・チーム戦略がプロキシ構築に与える影響について検討する。パフォーマンス優先の戦略はより高速なイテレーションと意思決定を促進する一方で、ユーザを高いパフォーマンスのプロキシに偏らせることも示しています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:17:50 GMT)
Multi-Agent Reinforcement Learning for Market Making: Competition without Collusion [6.6]
市場形成におけるアルゴリズム的共謀を研究するための階層型多エージェント強化学習フレームワークを提案する。このフレームワークは、敵が形作る不確実な環境で訓練される自己関心の市場メーカー(AgentA)を含む。適応型インセンティブ制御は、異種エージェント環境におけるより持続可能な戦略的共存を支援する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:07:47 GMT)
Right for the Right Reasons: Avoiding Reasoning Shortcuts via Prototypical Neurosymbolic AI [6.5]
ニューロシンボリックAIは、ニューラル認知とシンボリック推論を組み合わせる能力によって人気が高まっている。本稿では,その根本原因における推論ショートカットに対処し,原型的ニューロシンボリックアーキテクチャを導入する。本研究は, 安全かつ信頼性の高いニューロシンボリックラーニングのための, 効果的な, アノテーション効率の戦略として, プロトタイプグラウンド化の道を開くものである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:21:28 GMT)
Collab-REC: An LLM-based Agentic Framework for Balancing Recommendations in Tourism [6.5]
Collab-RECは、人気バイアスに対処し、観光レコメンデーションの多様性を高めるために設計されたマルチエージェントフレームワークである。ヨーロッパの都市クェリの実験では、Collab-RECは単一エージェントのベースラインに比べて多様性と全体的な妥当性を改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:31:38 GMT)
TraveLLM: Could you plan my new public transit route in face of a network disruption? [6.4]
TraveLLMは、ディスラプション対応の公共交通機関ルーティングにLarge Language Modelsを使用するシステムである。我々は、正確な旅行計画を生成する上で、最先端のLDMの性能をベンチマークする。実験の結果,LPM,特にGPT-4は,現実的でコンテキスト対応のナビゲーションプランを効果的に生成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:10:32 GMT)
Debate2Create: Robot Co-design via Large Language Model Debates [6.4]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、ロボットの設計と報酬関数を協調的に最適化するために構造化された議論を行う。 D2Cは, 明確な多様性は示さないものの, 多様な特異な形態を呈することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:00:16 GMT)
Augmenting Dialog with Think-Aloud Utterances for Modeling Individual Personality Traits by LLM [6.3]
本研究は,テキストチャットにおける個人の個人性をモデル化するために,シンク・アラウド・発話(TAU)を用いた対話データの拡張を提案する。我々は,訓練されたペルソナLLMが,ビッグファイブに対して人格を得るかどうかを検証した。その結果, TAU強化データを用いたLLMは, 従来のダイアログデータを用いた場合よりも, 話者のビッグファイブのアグリエブルネスとニューロティシズムと密接に一致していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:33:58 GMT)
Dynamically Weighted Momentum with Adaptive Step Sizes for Efficient Deep Network Training [6.3]
本稿ではDWM DWMGradという新しいディープラーニングアルゴリズムを提案する。歴史的データに依存する動的メカニズムを組み込んで、運動量学習率を動的に更新する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:03:03 GMT)
SpecCLIP: Aligning and Translating Spectroscopic Measurements for Stars [6.3]
我々は、LLMにインスパイアされた方法論を恒星スペクトル分析に拡張する基盤モデルフレームワークであるSpecCLIPを提案する。大規模データセットの基盤モデルをトレーニングすることで、さまざまな下流アプリケーションをサポートする堅牢で情報に富んだ埋め込みを学ぶことが私たちのゴールです。これらのモデルを中規模ラベル付きデータセットに微調整することで、恒星パラメータ推定や化学特性決定といったタスクへの適応性が向上することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:57:03 GMT)
Detecting Anomalies in Machine Learning Infrastructure via Hardware Telemetry [6.2]
システムレベルの最適化にはワークロードの知識は不要です。本稿では,ハードウェア中心のアプローチであるSystem-Xを提案する。 System-Xはネットワーク構成とシステム構成の両方の問題を特定し、DeepSeekモデルを5.97%高速化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:39:09 GMT)
Groupwise Registration with Physics-Informed Test-Time Adaptation on Multi-parametric Cardiac MRI [6.2]
マルチパラメトリックマッピングMRIは、心筋組織のキャラクタリゼーションに有効なツールとなっている。マルチパラメトリックマップ間のミスアライメントは、ピクセルワイズ解析を難しくする。テスト時間適応を用いた一般化可能な物理インフォームドディープラーニングモデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:30:09 GMT)
Faster and Simpler Greedy Algorithm for $k$-Median and $k$-Means [6.2]
$k$-meansや$k$-medianのようなクラスタリング問題は教師なし学習である。我々は,局所探索や原始双対アルゴリズムよりも注目度が低い,欲求近似アルゴリズムのクラスに焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:53:29 GMT)
Infinite-dimensional Mahalanobis Distance with Applications to Kernelized Novelty Detection [6.1]
マハラノビス距離の概念を分離可能なバナッハ空間に拡張し、確率測度に付随するキャメロン・マルティンノルムとして再解釈する。このアプローチは、いわゆる分散ノルムを通じて、ベースフリーでデータ駆動の異常距離の概念をもたらす。 12の実世界のデータセットに関する実証的研究において、核化された最も近いマハラノビス距離が従来の核化されたマハラノビス距離より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:52:40 GMT)
Enlightenment Period Improving DNN Performance [6.0]
このフェーズでMixupデータ拡張を適用する場合、パフォーマンスを阻害するグラディエント干渉効果を導入するという2つの効果が示される。本稿では,この短時間でトレーニングデータ分布を調整し,パフォーマンスを向上させる3つの戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:27:21 GMT)
Adaptive Proof Refinement with LLM-Guided Strategy Selection [6.0]
アダプティブ(Adapt)は、新しい証明改善フレームワークである。既存の4つの手法に対して2つのベンチマークで評価する。また、Adaptの汎用性を5つの大言語モデルにまたがって評価することで示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:13:47 GMT)
SymCode: A Neurosymbolic Approach to Mathematical Reasoning via Verifiable Code Generation [5.9]
検証可能なコード生成のタスクとして数学的問題解決を再構築する,ニューロシンボリックなフレームワークであるSymCodeを紹介する。我々は、MATH-500やOlympiadBenchなど、挑戦的なベンチマークでSymCodeを評価し、大幅な精度向上を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:17:57 GMT)
MoralCLIP: Contrastive Alignment of Vision-and-Language Representations with Moral Foundations Theory [5.8]
MoralCLIPは、明示的な道徳的根拠を持つマルチモーダル学習を拡張する新しい埋め込み表現法である。 MoralCLIPはマルチラベルデータセットSocial-Moral Image Databaseに基づいており、視覚コンテンツにおける道徳的基盤を同一視している。以上の結果から,モラルコンテンツに対する一元的・多元的理解の両面において,明確なモラル監督が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:34:31 GMT)
SNN-Based Online Learning of Concepts and Action Laws in an Open World [5.8]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を中心に構築された完全自律型バイオインスパイアされた認知エージェントのアーキテクチャについて述べる。このエージェントは宇宙を探索し、物体や位置の概念を1ショットで学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:28:05 GMT)
Learning to Plan & Schedule with Reinforcement-Learned Bimanual Robot Skills [5.7]
我々は、この課題を統合されたスキル計画とスケジューリングの問題とみなす階層的なフレームワークを導入します。提案手法は,GPU加速シミュレーションにおいて強化学習(Reinforcement Learning, RL)を用いて訓練された,単腕および二足歩行のプリミティブスキルのライブラリ上に構築されている。本手法は, エンド・ツー・エンドのRL手法よりも複雑で接触性の高いタスクにおいて, 高い成功率を達成できることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:39:53 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） (Wed, 29 Oct 2025 13:07:30 GMT)
Improving Temporal Consistency and Fidelity at Inference-time in Perceptual Video Restoration by Zero-shot Image-based Diffusion Models [5.6]
ゼロショット画像ベース拡散モデルを用いたビデオ再生における時間的コヒーレンス向上の課題に対処する。本稿では,PSG(Perceptual Straightening Guidance)とMPES(Ensemble Sampling)の2つの補完的推論時間戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:40:06 GMT)
Securing AI Agent Execution [5.6]
我々は,MPPサーバ用のアクセス制御フレームワークであるAgentBoundを紹介する。 296のMSPサーバを含むデータセットを構築し、80.9%の精度でソースコードからアクセス制御ポリシーを自動生成できることを示します。また、AgentBoundは悪意のあるMSPサーバのセキュリティ脅威の大部分をブロックし、ポリシー執行エンジンが無視可能なオーバーヘッドを発生させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:11:21 GMT)
Generating Compilers for Qubit Mapping and Routing [5.6]
量子プロセッサ上で量子回路を評価するには、回路量子ビットからプロセッサ量子ビットへのマッピングを見つける必要がある。これはqubit mapping and routing(QMR)問題として知られている。我々は、任意の量子プロセッサのためのキュービットマッピングとルーティングコンパイラを自動生成する別のアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:11:00 GMT)
Design and Fabrication of Metal-Shielded Fiber-Cavity Mirrors for Ion-Trap Systems [5.3]
マイクロキャビティにおけるトラップされたイオンは、量子情報処理と量子ネットワークを進化させる鍵となるプラットフォームである。マイクロキャビティと一体化したイオントラップ系を安定的に実現できる金属シールドマイクロキャビティミラーの設計と製造について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:57:44 GMT)
GroupSHAP-Guided Integration of Financial News Keywords and Technical Indicators for Stock Price Prediction [5.3]
GroupSHAPは、個々のトークンではなく、意味的に関連するキーワードグループのコントリビューションを定量化する。我々は、2015年から2024年までのニュース記事の埋め込みにFinBERTを使用し、それらを一貫性のあるセマンティックグループに分類し、各グループの株価変動に対する貢献度を測定するためにGroupSHAPを適用した。 2024年を通してのS&P500指数の1日ごとの予測による実証結果は、我々のアプローチがMAEの32.2%、RMSEの40.5%の減少を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:14:17 GMT)
Prompt Estimation from Prototypes for Federated Prompt Tuning of Vision Transformers [5.2]
PEP-FedPT (Prototypes for Federated Prompt Tuning) を提案し、視覚変換器(ViT)の視覚的プロンプトチューニングにおける一般化とパーソナライズを実現する。グローバルに共有されるプロンプトとともに保持されるクラス固有のプロンプトに基づいて,新しいクラス-コンテキスト化混合プロンプト(CCMP)を導入する。 PEP-FedPTは、さまざまなデータシナリオの下で、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） (Wed, 29 Oct 2025 10:42:56 GMT)
FreIE: Low-Frequency Spectral Bias in Neural Networks for Time-Series Tasks [5.2]
モデルは高周波信号の前に低周波信号に適合する傾向があることを示す。本稿では、暗黙の周波数正規化と暗黙の周波数正規化の両方を通してモデル一般化を強化するFreLEアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:22:51 GMT)
Scalable predictive processing framework for multitask caregiving robots [5.2]
認知神経科学における一般的な理論は、人間の脳が階層的な予測処理によって機能することを示唆している。本稿では,3万次元ビジュオ受容入力を直接統合可能な階層型マルチモーダルリカレントニューラルネットワークを提案する。評価はシミュレーションに限られていたが、これらの結果は予測処理を普遍的でスケーラブルな計算原理として確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:39:09 GMT)
Depth-Aware Super-Resolution via Distance-Adaptive Variational Formulation [5.2]
単一画像超解像は伝統的に空間的不変な劣化モデルを想定している。実世界のイメージングシステムは、大気散乱、深度の変化、視点歪みなどの複雑な距離依存効果を示す。空間的に変化する逆問題として超解像を特徴付ける厳密な変分フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:32:16 GMT)
Roleplaying with Structure: Synthetic Therapist-Client Conversation Generation from Questionnaires [5.2]
構造化されたクライアントプロファイルと心理的アンケートに基づいて合成カウンセリング対話を生成するLLM駆動パイプラインを提案する。我々のフレームワークであるSQPsychは、構造化された心理的入力をセラピスト・クライアントシミュレーションを通じて自然言語対話に変換する。我々の研究は、メンタルヘルス支援のためのスケーラブルでデータセキュアで臨床的に情報提供されたAIを実現するための合成データの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:55:52 GMT)
Plexus: Taming Billion-edge Graphs with 3D Parallel Full-graph GNN Training [5.1]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、実世界のグラフの接続性と構造を利用して、ノード間の複雑な特性と関係を学習する。多くの実世界のグラフはGPUのメモリ容量を超えており、そのようなグラフ上でのGNNのトレーニングには、スケールするためにミニバッチサンプリングのような技術が必要である。本稿では、これらの問題に対処し、数十億のエッジグラフにスケールするフルグラフトレーニングのための3次元並列アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:33:18 GMT)
Explainable Framework for Swarm Intelligence Based on Fitness Landscape Features and Machine Learning [5.1]
本研究は、人気のあるSwarmアルゴリズムの1つであるParticle Swarm Optimizationについて、多面的な解釈可能性に関する調査を行う。我々は、新しい機械学習アプローチを用いて、PSOにおける様々なトポロジとパラメータの役割を解釈可能で説明可能なフレームワークを提供する。この研究は、Swarmトポロジが情報の流れ、多様性、収束にどのように影響するかを解読することに成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:12:09 GMT)
SPADE: Sparsity Adaptive Depth Estimator for Zero-Shot, Real-Time, Monocular Depth Estimation in Underwater Environments [5.1]
水中車両の空間的認識を高めることは、パイロットのリスクを減らし、より大きな自律性を実現するための鍵となる。 SPADE: SParsity Adaptive Depth Estimator(SPADE:SParsity Adaptive Depth Estimator)は、事前学習した相対深度推定器とスパース深度推定器を結合した単眼深度推定パイプラインである。提案手法は,最先端のベースラインに対する精度の向上と一般化を実現し,組込みハードウェア上で15FPS以上の効率で動作し,実用的な水中検査と介入を支援することを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:37:34 GMT)
Counterfactual-based Agent Influence Ranker for Agentic AI Workflows [5.0]
Agentic AI(AAW)は、複数のLDMベースのエージェントを組み立てて、共通の目標に向かって協調して作業する。 AAWの最終出力に対する各エージェントの影響を評価する方法は存在しない。本稿では,AAWの出力に対する各エージェントの影響レベルを評価するための最初の方法として,CAIR(Counterfactual-based Agent Influence Ranker)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:17:31 GMT)
The Sign Estimator: LLM Alignment in the Face of Choice Heterogeneity [5.0]
従来のアライメント手法は、人間の嗜好の不均一性に対して脆弱である。そこで我々は,手話推定器という,シンプルで,確実に一貫性があり,効率的な推定器を提供する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:51:35 GMT)
A Configuration-First Framework for Reproducible, Low-Code Localization [4.9]
無線ローカライゼーションのための低コードで構成優先のフレームワークであるLOCALIZEを紹介する。このフレームワークは、同等のランタイムとメモリの動作を維持しながら、オーサリングの労力を削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:57:33 GMT)
Spatially Structured Entanglement from Nonequilibrium Thermal Pure States [4.8]
1+1)次元臨界系における量子クエンチダイナミクスについて検討する。空間的不均一性はハミルトニアンの変形によってもたらされる。自由質量のダイラックフェルミオン理論とホログラフィック共形場理論を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:11:26 GMT)
NeuronMM: High-Performance Matrix Multiplication for LLM Inference on AWS Trainium [4.8]
我々は,Tranium 上での LLM 推論のために,臨界計算カーネルである高性能の matmul を設計する。当社のシステムは,AWS on Trainiumで実装された最先端のマットマよりもはるかに優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:22:08 GMT)
A Framework for Bounding Deterministic Risk with PAC-Bayes: Applications to Majority Votes [4.7]
PAC-Bayes は、非可算仮説空間における一般化保証を得るための一般的なフレームワークである。本研究では,PAC-ベイジアン保証から単一仮説の保持する保証を抽出する統一的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:38:35 GMT)
PRISM: Proof-Carrying Artifact Generation through LLM x MDE Synergy and Stratified Constraints [4.6]
PRISMは大規模言語モデルをモデル駆動工学と統合する。規制対象のアーティファクトとマシンチェック可能な安全およびコンプライアンスクリティカルなドメインの証拠を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:44:22 GMT)
Probabilistic Kernel Function for Fast Angle Testing [4.6]
本稿では,2つのプロジェクションに基づく確率的カーネル関数を提案し,その1つは角度比較用であり,もう1つは角度閾値付け用である。提案したカーネル関数をANNS (Approximate Nearest Neighbor Search) に適用し,提案手法が広く使用されているグラフベース検索HNSWよりも2.5倍高いクエリ/秒 (QPS) を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:47:16 GMT)
Beyond One-Size-Fits-All: Personalized Harmful Content Detection with In-Context Learning [4.6]
本稿では, 有害性, スパム, ネガティブ感情の検出を, バイナリ, マルチクラス, マルチラベル設定で統一するフレームワークを提案する。このアプローチにより、軽量なパーソナライズが可能となり、ユーザーは、新しいカテゴリを簡単にブロックしたり、既存のカテゴリをブロックしたり、検出をセマンティックなバリエーションに拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:11:20 GMT)
Pretraining Strategies using Monolingual and Parallel Data for Low-Resource Machine Translation [4.5]
この研究は、アフリカーンス語、スワヒリ語、ズールー語を含むいくつかの低リソース言語を考察している。このモデルは、未公開のアフリカの言語であるLingalaのために特別に開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:30:18 GMT)
The LSCD Benchmark: a Testbed for Diachronic Word Meaning Tasks [4.5]
Lexical Semantic Change Detection (LSCD) は複雑な補題レベルのタスクである。このリポジトリは、WiC、WSI、LSCDのモデル評価を可能にすることで、タスクのモジュラリティを反映している。実装されたベンチマークを用いて、最近のモデルで多くの実験を行い、最先端のシステムを体系的に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:28:15 GMT)
DRIP: Dynamic patch Reduction via Interpretable Pooling [4.4]
入力画像に適応し、視覚エンコーダの深い層にトークンを動的にマージするDRIP(Interpretable Pooling)による動的パッチ削減を提案する。スクラッチからのImageNetトレーニングとCLIPのコントラストプレトレーニングの両方の結果は、同等の分類/ゼロショット性能を維持しながら、GFLOPの大幅な削減を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:10:28 GMT)
Latent Domain Prompt Learning for Vision-Language Models [4.4]
鍵となるアイデアは、未確認のターゲットドメインを、トレーニングデータから自動的に検出される潜在ドメインの組み合わせとして表現することである。 4つのベンチマーク実験により、この戦略はVLMベースのベースラインよりも一貫した利得が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:09:07 GMT)
Cavity Optomechanical Probe of Gravity Between Massive Mechanical Oscillators [4.3]
マイクロ波光学装置における重力探査手法を提案する。オプトメカニカル誘導透明性(OMIT)は、テスト質量とソース質量の間の重力相互作用を検出するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:56:17 GMT)
Synthetic Data Reveals Generalization Gaps in Correlated Multiple Instance Learning [4.3]
我々は,隣接するインスタンスの特徴を考慮に入れることが,正確な予測に不可欠である合成分類タスクを設計する。数万のインスタンスをスクラッチからトレーニングした場合,MIL手法の関連性がさらに高くなることを実証的に示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:55:17 GMT)
DARTS: A Drone-Based AI-Powered Real-Time Traffic Incident Detection System [4.2]
DARTSは、AIを利用したドローンによるリアルタイム交通事故検知システムである。このシステムは、自己収集されたデータセットで99%の精度で検出された。現地試験では、DARTSは地方交通管理センターより12分早く後方衝突を検出し、確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:32:16 GMT)
Inverse-free quantum state estimation with Heisenberg scaling [4.2]
ハイゼンベルクスケーリングを実現する逆フリーな純粋量子状態推定プロトコルを提案する。この結果から,逆自由振幅推定のためのクエリ上界$O(mind3/2/varepsilon,1/varepsilon2)$が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:48:46 GMT)
A method for the systematic generation of graph XAI benchmarks via Weisfeiler-Leman coloring [4.2]
グラフニューラルネットワークは、構造化データから学習するデファクトモデルになっている。この大きな問題に対処するために、グラフのための説明可能なAIテクニックがいくつか開発されている。現在のグラフ-XAIベンチマークは、単純化された合成データセットや、ドメインの専門家がキュレートした現実的なタスクに限られている。本稿では,グラフ分類データセットからXAIベンチマークを自動生成する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:09:38 GMT)
A quantum machine learning classifier to search for new physics [4.2]
NPを探索する量子探索近傍(QSN)と変分QSN(VQSN)アルゴリズムを提案する。実量子ハードウェア上では、ノイズのある条件下での信頼性の高い性能を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:40:37 GMT)
Heuristic Quantum Advantage with Peaked Circuits [4.1]
我々はQuantinuumのSystem Model H2量子プロセッサ上でピーク回路(HQAP回路)を設計し、量子優位性を示す。我々の最大の例は2000個の2量子ビットゲートとの完全接続であり、H2は2時間以内にターゲットのピークビットストリングを直接生成できる。この研究は、検証可能な量子優位性への重要なマイルストーンであり、現在のユーティリティスケール量子ハードウェアに有用なベンチマークプロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:00:03 GMT)
H3M-SSMoEs: Hypergraph-based Multimodal Learning with LLM Reasoning and Style-Structured Mixture of Experts [4.0]
H3M-SSMoEsは、LLM推論とStyle-Structured Mixture Expertsを備えた、ハイパーグラフベースの新しいマルチモーダルアーキテクチャである。 3つの主要株式市場での実験では、H3M-SSMoEsは予測精度と投資実績の両方において最先端の手法を上回り、効果的なリスク管理を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:54:52 GMT)
Quantizing Space and Time: Fusing Time Series and Images for Earth Observation [4.0]
本稿では,時系列と単一タイムスタンプ画像のマルチモーダル融合のためのタスク非依存フレームワークを提案する。本手法は時系列量子化のための決定論的および学習戦略を探索する。我々のモデルは衛星画像から一貫した地球温度分布を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:24:05 GMT)
ExaCraft: Dynamic Learning Context Adaptation for Personalized Educational Examples [4.0]
学習者の動的コンテキストに適応してパーソナライズされたサンプルを生成するAIシステムであるExaCraftを開発した。私たちのデモでは、ExaCraftの例が基本的な概念から高度な技術実装へとどのように進化していくかを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:55:03 GMT)
Interpreting LLMs as Credit Risk Classifiers: Do Their Feature Explanations Align with Classical ML? [4.0]
大言語モデル(LLM)は、ゼロショットプロンプトによる分類タスクのための古典的な機械学習モデルの柔軟な代替品として、ますます研究されている。本研究では,ゼロショットLPMに基づく分類器と,現実のローンデフォルト予測タスクにおいて,最先端の勾配ブースティングモデルであるLightGBMとを体系的に比較する。我々は,それらの予測性能を評価し,SHAPを用いて特徴属性を分析し,LLM生成自己説明の信頼性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:05:00 GMT)
Human Resilience in the AI Era -- What Machines Can't Replace [4.0]
我々は人間の決定的な対策は弾力性であると主張する。構造安全の代替品ではなく, 補う訓練によって, レジリエンスを育むことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:48:19 GMT)
Predicate Renaming via Large Language Models [3.9]
帰納的論理プログラミングでは、様々な規則生成法が無名の述語を含む規則を生成する。これは論理理論の可読性、解釈可能性、再利用性を妨げている。自然言語とコードを処理して、名前のない述語に名前を与える意味論的に意味のある提案を行う能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:39:41 GMT)
An Agentic Framework for Rapid Deployment of Edge AI Solutions in Industry 5.0 [3.9]
本稿では,さまざまな産業環境におけるエッジデバイスへのAIモデルの展開を簡略化する,産業用5.0の新しいフレームワークを提案する。我々の実装はエージェントベースであり、人的、アルゴリズム的、協調的を問わず、個々のエージェントが適切に定義されたタスクに責任を負うことを意味する。実シナリオにおける食品産業に関する予備評価は、展開時間の改善とシステム適応性のパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:35:02 GMT)
Ideology-Based LLMs for Content Moderation [3.8]
大規模言語モデル(LLM)は、コンテンツモデレーションシステムでますます使われている。本研究では,ペルソナ導入が有害コンテンツ分類の一貫性と公平性にどのように影響するかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:22:50 GMT)
On the Stability of Neural Networks in Deep Learning [3.8]
この論文は、ニューラルネットワークが入力レベルとパラメータレベルの両方の摂動にどのように反応するかを考察する。リプシッツネットワークを摂動に対する感度を制約する原理的な方法として検討し、一般化、対向強靭性、訓練安定性を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:38:43 GMT)
Discovering Interpretable Biological Concepts in Single-cell RNA-seq Foundation Models [3.8]
シングルセルRNA-seqファンデーションモデルは、下流タスクでは高いパフォーマンスを達成するが、ブラックボックスのままである。近年の研究では、疎辞書学習が深層学習モデルから概念を抽出できることが示されている。シングルセルRNA-seqモデルのための新しい概念ベースの解釈可能性フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:52:55 GMT)
DeepRTE: Pre-trained Attention-based Neural Network for Radiative Transfer [3.7]
我々は、定常放射移動方程式(RTE)に対処するために、DeepRTEと呼ばれる新しいニューラルネットワークアプローチを提案する。我々のDeepRTEフレームワークは定常RTEの解法に優れた計算効率を示す。 DeepRTEは、特にマルチヘッドアテンションなどのメカニズムが組み込まれているため、パラメータが大幅に少ない高い精度を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:54:21 GMT)
Are ASR foundation models generalized enough to capture features of regional dialects for low-resource languages? [3.7]
78時間の注釈付きBengali Speech-to-Text(STT)コーパスであるBen-10を開発した。言語的・データ駆動的な視点からの調査は、言語基盤モデルが地域方言ASRで苦戦していることを示している。我々は,すべての深層学習手法が方言変化下での音声データのモデル化に苦しむのを観察するが,方言固有のモデルトレーニングは問題を緩和する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:41:26 GMT)
MDPs with a State Sensing Cost [3.7]
予測割引コストマルコフ決定プロセス(MDP)を定式化する。最適値関数の下位境界を導出し、任意のポリシーの最適値以下のギャップを埋めることを可能にする。また,政策改善に基づく計算効率のよいアルゴリズムSPIを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:48:01 GMT)
Suzume-chan: Your Personal Navigator as an Embodied Information Hub [3.7]
デジタルツールは情報へのアクセスを改善するが、深い理解に必要な接続感を生み出すことは滅多にない。本研究では,「一緒にいる」という感覚がコミュニケーションをいかに促進するかを説明するソーシャル・プレゼンス理論を用いて,この問題に対処する。身体的・会話的相互作用を通じて知識を共有する新しい方法として,「身体情報ハブ」が提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:29:58 GMT)
Topology-Aware Active Learning on Graphs [3.6]
本稿では,ラベルの少ない予算下でのエクスプロイトとエクスプロイトのコア課題を対象とした,アクティブラーニングのためのグラフトポロジカルアプローチを提案する。探索のガイドとして,代表的な初期ラベルを選択するBFCに基づくコアセット構築を提案する。また, BFCを用いて, 能動的学習ルーチンにおける探索から活用へのシフトを動的に引き起こし, ハンドチューニングアルゴリズムを置き換える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:49:24 GMT)
Standardization of Psychiatric Diagnoses -- Role of Fine-tuned LLM Consortium and OpenAI-gpt-oss Reasoning LLM Enabled Decision Support System [3.6]
本稿では,LLM対応意思決定支援システムについて,LLMコンソーシアムとOpenAI-gpt-oss Reasoning LLM対応意思決定支援システムを提案する。個々のモデルからの診断予測は、コンセンサスに基づく意思決定プロセスを通じて集約される。提案されたプラットフォームのプロトタイプは、バージニア州ノーフォークのアメリカ陸軍医療研究チームと共同で開発された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:54:22 GMT)
Error Bounds and Optimal Schedules for Masked Diffusions with Factorized Approximations [3.6]
近年,Masked Diffusion Models (MDMs) などの離散データ生成モデルが,条件付き独立近似を利用して提案されている。我々は、(相対エントロピーにおいて)一般的な誤差境界を提供する計算-vs-精度トレードオフについて研究する。次に,非定常スケジュールサイズを用いて得られた利得について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:11:03 GMT)
RADRON: Cooperative Localization of Ionizing Radiation Sources by MAVs with Compton Cameras [3.6]
小型航空機(MAV)の協調による放射性物質の局在化のための新しいアプローチを提案する。われわれのアプローチでは、最先端の単一検出器コンプトンカメラを高感度かつ小型の電離放射線検出器として利用している。検出器の非常に低い重量 (40 g) は、アジャイルMAVの協力による放射線検出の新たな可能性を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:25:49 GMT)
Fuzzy, Symbolic, and Contextual: Enhancing LLM Instruction via Cognitive Scaffolding [3.6]
本研究では,指導対話における大規模言語モデル(LLM)の認知行動に,素早いレベルの帰納的バイアスがどう影響するかを検討する。本稿では,適応的,構造化された推論を促進するために,短期記憶スキーマと組み合わせたシンボリックスキャフォールディング手法を提案する。予備的な結果は、我々の完全なシステムがベースラインの変種を一貫して上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:23:49 GMT)
Lift What You Can: Green Online Learning with Heterogeneous Ensembles [3.6]
入力データに基づいてトレーニングするモデルを選択するためのポリシーを提案する。とりわけ、コスト削減による最適モデルに近いトレーニングに焦点を当てた、新しい$zeta$-policyを提案する。 11のベンチマークデータセットを対象とした実験では、私たちの$zeta$-policyが最先端への強い貢献である、という経験的証拠を見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:11:14 GMT)
Fine-Tuned Language Models for Domain-Specific Summarization and Tagging [3.5]
本稿では,ドメイン固有テキスト要約とタグ付けを効率的に行うために,細調整された大言語モデル(LLM)と名前付きエンティティ認識(NER)を統合するパイプラインを提案する。著者らは、自動化された情報抽出と法執行機関の監視を複雑にする、急速に進化するサブカルチャー言語とスラングによって引き起こされる課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:33:48 GMT)
Dual Mixture-of-Experts Framework for Discrete-Time Survival Analysis [3.5]
離散時間生存分析のための混合実験(MoE)フレームワークを提案する。提案手法は,サブグループ認識表現学習のための特徴エンコーダMoEとハザードMoEを組み合わせたものである。 MeTABRIC と GBSG の乳がんデータセットにおいて,本手法は一貫してパフォーマンスを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:11:01 GMT)
Q-Learning-Based Time-Critical Data Aggregation Scheduling in IoT [3.4]
Internet of Things(IoT)ネットワークにおける時間クリティカルなデータアグリゲーションは、効率的で衝突のないスケジューリングを必要とする。二相木構築とスケジューリングの伝統的な手法は、しばしば高い計算オーバーヘッドと最適以下の遅延に悩まされる。本稿では,集約木の構築とスケジューリングを統一する新しいQラーニングフレームワークを提案し,拡張性のためのハッシュ状態を持つマルコフ決定プロセス(MDP)としてプロセスをモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:46:21 GMT)
OpenGuardrails: A Configurable, Unified, and Scalable Guardrails Platform for Large Language Models [3.3]
OpenGuardrailsは、大規模なモデルベースの安全性検出、操作防御、デプロイ可能なガードレールインフラストラクチャを統合する、最初の完全なオープンソースプラットフォームです。 OpenGuardrailsは,(1)有害なテキスト生成や明示的なテキスト生成などのコンテンツ安全違反,(2)迅速なインジェクション,ジェイルブレイク,コード・インタプリタの乱用を含むモデル操作攻撃,(3)機密情報や個人情報を含むデータ漏洩,という3つの主要なリスクに対して保護されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:17:43 GMT)
Navigation in a Three-Dimensional Urban Flow using Deep Reinforcement Learning [3.3]
無人航空機(UAV)は、輸送と監視のために都市部で人口が増えている。本研究では,Deep Reinforcement Learningに基づく最適なナビゲーション戦略を開発する。その結果,PPO+LSTM,PPO+GTrXL,古典的ツェルメロのナビゲーションアルゴリズムと比較して,成功率 (SR) と低クラッシュ率 (CR) が有意に増加した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:46:00 GMT)
MaGNet: A Mamba Dual-Hypergraph Network for Stock Prediction via Temporal-Causal and Global Relational Learning [3.3]
この研究は、ストック予測のための新しいMamba dual-hyperGraph NetworkであるMaGNetを紹介する。 MaGNetはMAGEブロック、フィーチャーワイドおよびストックワイド2D時空間アテンションモジュール、デュアルハイパーグラフフレームワークを統合している。 6つの主要株価指数の実験では、MaGNetは優れた予測性能と例外的な投資リターンの両方において最先端の手法を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:47:16 GMT)
Generalized Dynamical Duality of Quantum Particles in One Dimension [3.3]
一次元(1次元)における同一粒子に対する一般化された動的双対性を証明する。準1次元超低温気体中のS波とp波の相互作用は容易に検出できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:46:57 GMT)
Nonlinear Dynamics In Optimization Landscape of Shallow Neural Networks with Tunable Leaky ReLU [3.2]
平均二乗損失とリークReLU活性化を訓練した浅部ニューラルネットワークの非線形ダイナミクスについて検討した。リークパラメータ $alpha$ が変化するにつれて, 関連する対称性を持つ臨界点の分岐を世界最小値から検出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:00:07 GMT)
Why Foundation Models in Pathology Are Failing [3.2]
ファンデーションモデル(FM)はコンピュータビジョンと言語処理に革命をもたらした。最近の評価では、診断精度の低下、ロバスト性の低下、幾何学的不安定性、重い計算要求、安全性の脆弱性など、根本的な弱点が示されている。本稿では,主流AIにおける基本基盤モデリングの前提となる仮定と,人間の組織の本質的複雑さとの深い概念的ミスマッチから導かれることを論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:15:53 GMT)
Evaluating the Impact of LLM-Assisted Annotation in a Perspectivized Setting: the Case of FrameNet Annotation [3.2]
LLMに基づくセマンティックロールラベルラを用いたFrameNetのようなセマンティックアノテーションの半自動化の評価について報告する。その結果,ハイブリッドな半自動アノテーション設定は,人間のみの設定と比較して,フレームの多様性と類似したアノテーションカバレッジを増大させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:13:48 GMT)
Conditional neural field for spatial dimension reduction of turbulence data: a comparison study [3.1]
条件付きニューラルネットワーク(CNFs)は、メッシュに依存しない座標ベースのデコーダである。我々は、CNFを適切な直交分解と畳み込みオートエンコーダに対して、統一的な符号化・復号化フレームワーク内でベンチマークする。複雑度をローカライズする新規ドメイン分解型CNFを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:29:10 GMT)
Phenomenological Noise Models and Optimal Thresholds of the 3D Toric Code [3.1]
3次元トポロジー符号は、非クリフォードゲートのフォールトトレラント実装をサポートする利点を提供する。ビットフリップと位相フリップの誤差に対して、3Dトーリック符号は11%=$pX,M_th approx と$pZ,M_th approx 2%$の最適しきい値を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:27:33 GMT)
Beyond Reactivity: Measuring Proactive Problem Solving in LLM Agents [3.1]
PROBEは3つのコア機能のパイプラインとして活性を分解する。 GPT-5とClaude Opus-4.1の両方で、40%の最高のエンドツーエンドパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:33:02 GMT)
Exploring End-to-end Differentiable Neural Charged Particle Tracking -- A Loss Landscape Perspective [3.1]
粒子追跡のためのE2E差分型決定型学習手法を提案する。離散的な代入操作の微分可能なバリエーションは、効率的なネットワーク最適化を可能にすることを示す。 E2Eの微分性は、勾配情報の一般利用に加えて、予測不安定性を緩和するロバスト粒子追跡のための重要なツールである、と我々は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:02:41 GMT)
Reflections on the Reproducibility of Commercial LLM Performance in Empirical Software Engineering Studies [3.1]
ICSE 2024 と 2024 で発表された LLM 中心研究に関する86 項目について検討した。 86の論文のうち18は研究成果を提供し、OpenAIモデルを使用した。 18つの研究のうち、5つの研究は再生に適しており、5つの研究のどれにも当てはまらないが、結果を完全に再現することができた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:31:32 GMT)
Category-Aware Semantic Caching for Heterogeneous LLM Workloads [3.1]
LLMサービスシステムは、異なるカテゴリが異なる特徴を示す異種クエリワークロードを処理する。コードクエリは埋め込みスペースに密集し、会話クエリはわずかに分散する。高繰り返しのカテゴリーは40-60%のヒット率、低繰り返しまたは揮発性のカテゴリは5-15%のヒット率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:59:45 GMT)
Symbolically Scaffolded Play: Designing Role-Sensitive Prompts for Generative NPC Dialogue [3.0]
LLM(Large Language Models)は、非プレイヤー文字(NPC)が未記述の対話を維持することによって、インタラクティブなゲームを変換することを約束する。しかし、制限されたプロンプトが実際にプレイヤー体験を改善するかどうかは不明だ。 GPT-4oを利用した音声探偵ゲーム「ザ・インタビュー」を通じて,この問題を考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:55:54 GMT)
AAGATE: A NIST AI RMF-Aligned Governance Platform for Agentic AI [2.9]
AAGATEは、自律的で言語モデル駆動のエージェントが本番環境で引き起こす、ユニークなセキュリティとガバナンスの課題に対処する。ゼロトラストサービスメッシュ、説明可能なポリシエンジン、行動分析、分散説明責任フックが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:06:28 GMT)
Larger Hausdorff Dimension in Scanning Pattern Facilitates Mamba-Based Methods in Low-Light Image Enhancement [2.9]
我々は,新しいHilbert Selective Scan機構により,その走査パターンのハウスドルフ次元を増大させることにより,Mambaフレームワークの革新的拡張を提案する。このメカニズムは機能領域をより効果的に探求し、複雑な細部の詳細をキャプチャし、全体的なカバレッジを改善する。我々は、この洗練された戦略が、低照度画像強調における最先端の進歩をもたらすだけでなく、マンバベースの技術を利用する分野における幅広い応用を約束すると考えている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:25:48 GMT)
Generative Image Restoration and Super-Resolution using Physics-Informed Synthetic Data for Scanning Tunneling Microscopy [2.9]
本稿では、画像修復のための機械学習(ML)アプローチと、両方の課題を軽減するための超解像を提案する。物理インフォームド合成データ生成パイプラインは,いくつかの最先端のフローマッチングおよび拡散モデルの訓練に利用できることを示す。我々のフレームワークは、STM実験のスループットを大幅に向上させる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:50:34 GMT)
Not ready for the bench: LLM legal interpretation is unstable and out of step with human judgments [2.9]
近年の学問では、法的実践者が解釈ツールキットに大きな言語モデル(LLM)を追加することが提案されている。この研究は、法学者や連邦判事が最近実施したLSM解釈に対する実証的な議論を提供する。我々の英語調査は、モデルが安定した解釈判断を提供していないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:21:25 GMT)
Direct Analysis of Zero-Noise Extrapolation: Polynomial Methods, Error Bounds, and Simultaneous Physical-Algorithmic Error Mitigation [2.8]
ゼロノイズ外挿法(ゼロノイズ外挿法、ZNE)は、人工的に回路ノイズを増幅し、結果をノイズのない回路に外挿する量子誤差緩和法である。本稿では、これらの課題を包括的に分析し、誤りを定量化するバイアスと分散を提示する。本稿では,時間ステップサイズと雑音レベルを同時スケーリングすることで,回路とアルゴリズムの誤りを同時に軽減する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:41:11 GMT)
Convolutional Spiking-based GRU Cell for Spatio-temporal Data [2.8]
本稿では,局所構造と依存関係の保存に畳み込み操作を利用するConal SpikingRU (CS-GRU) セルを提案する。また,SpikGRUに比べて効率が69%向上したことも注目に値する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:00:36 GMT)
Teaching Sarcasm: Few-Shot Multimodal Sarcasm Detection via Distillation to a Parameter-Efficient Student [2.8]
低リソース環境ではマルチモーダルサルカズム検出が困難である。我々は,大規模サルカサムデータに基づいて訓練された専門家モデルから,PEFT法を蒸留により拡張する統一フレームワークPEKDを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:14:41 GMT)
No exponential quantum speedup for $\mathrm{SIS}^\infty$ anymore [2.8]
平均ケース$ell_infty暗号$-Short Solution(mathrmSISinfty$)問題に対する効率的な量子アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:12:03 GMT)
Mechanistic Interpretability of RNNs emulating Hidden Markov Models [2.8]
リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)は、神経科学において、神経集団の潜伏ダイナミクスを推論するための強力なアプローチを提供する。 RNNは、隠れマルコフモデルの放射統計を再現し、訓練されたネットワークをリバースエンジニアリングして、実装するメカニズムを明らかにすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:42:07 GMT)
GAPMAP: Mapping Scientific Knowledge Gaps in Biomedical Literature Using Large Language Models [2.8]
本研究では,生物医学文献における研究知識ギャップを同定する大規模言語モデルの能力について検討する。明示的なギャップ、不明な知識の明確な宣言、暗黙的なギャップ、文脈推論された不足した知識の2つのカテゴリを定義します。バイオメディカルな論文を手動で注釈付けしたコーパスを含む,4つのデータセットにわたる約1500の文書に対して2つの実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:46:45 GMT)
BioCoref: Benchmarking Biomedical Coreference Resolution with LLMs [2.8]
バイオメディカルテキストにおけるコア参照解決のための生成型大規模言語モデル (LLM) の総合評価について述べる。我々は,これらの手法をSpanBERTという差別的スパンベースのエンコーダと比較し,生成的手法と識別的手法の有効性を比較した。特に、LLaMA 8Bと17Bモデルは、エンティティ拡張プロンプトの下での精度とF1スコアが優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:51:00 GMT)
Breast Cancer VLMs: Clinically Practical Vision-Language Train-Inference Models [2.7]
本研究では,2次元マンモグラムの視覚的特徴と,容易にアクセス可能な臨床メタデータから得られる構造化テキスト記述子を組み合わせた新しい枠組みを提案する。本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)と言語表現との戦略的統合が,視覚トランスフォーマーモデルよりも優れた性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:37:18 GMT)
CDFlow: Building Invertible Layers with Circulant and Diagonal Matrices [2.6]
循環行列および対角行列の積に基づく新しい可逆線形層を導入する。この分解はパラメータの複雑さを$mathcalO(n2)$から$mathcalO(mn)$に減らす。この層上に構築したCirculant-Diagonal Flow (CDFlow) は,自然画像のデータセットに対して強い密度推定を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:38:50 GMT)
Enabling Fast and Accurate Neutral Atom Readout through Image Denoising [2.6]
中性原子量子コンピュータは、数十万キュービットまでのスケーリングを約束している。量子ビットの測定には現在、基礎となる量子ゲート操作の読み出しよりもミリ秒かかる。画像のデノイングがこの緊張を解消できることを示す。我々のフレームワークであるGANDALFは、露光法を用いて、短い低光度測定から明確な信号を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:30:30 GMT)
XY-Cut++: Advanced Layout Ordering via Hierarchical Mask Mechanism on a Novel Benchmark [2.6]
XY-Cut++は、事前マスク処理、多粒度セグメンテーション、およびクロスモーダルマッチングを統合するレイアウト順序付け手法である。最先端のパフォーマンス(全体の98.8BLEU)を達成し、シンプルさと効率性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:51:00 GMT)
Diffusion-Driven Generation of Minimally Preprocessed Brain MRI [2.6]
本研究の目的は,3つの拡散確率モデル(DDPM)を提示し,比較することである。 3つのDDPMは、公開されている38個の脳MRIデータセットにまたがる42,406人の被験者の80,675個の画像ボリュームを使用して訓練された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:13:32 GMT)
Graph-Theoretic Consistency for Robust and Topology-Aware Semi-Supervised Histopathology Segmentation [2.5]
半教師付きセマンティックセグメンテーション(SSSS)は、高密度アノテーションが高価で制限される計算病理学において不可欠である。本稿では、ラプラシアンスペクトル、成分数、および予測グラフと参照間の隣接統計を整列させることにより、グラフ理論の制約を統合するフレームワークであるTopology Graph Consistency (TGC)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:47:25 GMT)
Think Twice Before You Judge: Mixture of Dual Reasoning Experts for Multimodal Sarcasm Detection [2.5]
textbfMiDRE(textbfDual textbfReasoning textbfExpertsのtextbfMixture)を提案する。 MiDREは、画像テキストペア内の不整合を検出する内部推論エキスパートと、Chain-of-Thoughtを通じて生成された構造化論理を利用する外部推論エキスパートを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:50:01 GMT)
Adapter-state Sharing CLIP for Parameter-efficient Multimodal Sarcasm Detection [2.5]
ソーシャルメディア上のマルチモーダル画像テキストの皮肉は、意見マイニングシステムに挑戦する。本稿では,AdS-CLIPを提案する。AdS-CLIPは,アッパー層にのみアダプタを挿入し,低レベルなユニモーダル表現を保存する軽量フレームワークである。 2つの公開ベンチマークの実験では、AdS-CLIPは標準的なPEFT法よりも、トレーニング可能なパラメータが大幅に少ない既存のマルチモーダルベースラインよりも優れていることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:51:00 GMT)
Accurate Leakage Speculation for Quantum Error Correction [2.5]
データキュービットの漏洩は、量子エラー補正(QEC)サイクル中に直接測定されることはないため、特に困難である。我々は、表面コード、カラーコード、およびqLDPCコードにまたがる、汎用的で適応可能な漏洩投機フレームワークであるグラディエータを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:23:27 GMT)
Towards a Common Framework for Autoformalization [2.5]
オートフォーマル化(Autoformalization)は、フォーマル化の自動化を指す用語として登場した。本稿の目的は、オートフォーマライゼーション(autoformalization)と見なせるものの-明示的または暗黙的な-インスタンスをレビューすることである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:27:12 GMT)
Gradient Flow Sampler-based Distributionally Robust Optimization [2.5]
分散ロバスト最適化(DRO)のための数学的に原理化されたPDE勾配流フレームワークを提案する。提案手法は,最悪の場合の分布をサンプリングする実用的なアルゴリズムとして実装可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:53:44 GMT)
Fixed-point graph convolutional networks against adversarial attacks [2.4]
敵対的攻撃は、グラフニューラルネットワークの完全性と性能に重大なリスクをもたらす。本稿では,固定点反復グラフ畳み込みネットワークイテレーション (Fix-GCN) と呼ばれる新しいモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:17:37 GMT)
Encoding computationally hard problems in triangular Rydberg atom arrays [2.4]
Rydberg atom arraysは量子最適化のための有望なプラットフォームである。三角格子上の計算困難問題を普遍的に符号化できる符号化方式を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:56:14 GMT)
Cryo-CMOS Antenna for Wireless Communications within a Quantum Computer Cryostat [2.4]
本稿では,28GHzで動作する低温互換のオンチップディファレンシャル双極子アンテナを提案し,量子コンピュータのクリーモスタット内で短距離無線通信を実現する。アンテナは、自由空間における-20.8dBの反射係数と、クライオスタット内の-18.38dBの反射係数を達成し、効率的なインピーダンスマッチングを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:54:45 GMT)
Decoder Switching: Breaking the Speed-Accuracy Tradeoff in Real-Time Quantum Error Correction [2.4]
デコーダの精度を改善する努力は、デコード時間とハードウェアの複雑さを許容できないほど増加させる。本稿では,高速なソフトアウトプットデコーダと低速で高精度なデコーダを組み合わせることで,競合する要求のバランスをとる新しいデコーダ・フレームワークを提案する。このフレームワークは、弱い復号器と同等の平均復号時間を保ちながら、強い復号器の精度に匹敵する、あるいは超えるような精度を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:56:33 GMT)
Training Across Reservoirs: Using Numerical Differentiation To Couple Trainable Networks With Black-Box Reservoirs [2.3]
ネットワーク構造全体にわたる偏微分を推定する摂動法である境界数値微分法(BOND)を提案する。 BONDは、既存の摂動法から改善された精度とスケーラビリティを示す。これらのブラックボックス関数は、固定されたトレーニングされていないネットワークとして実験で実現したものであり、トレーニング可能なパラメータの数を増やすことなく、モデル性能を向上させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:19:50 GMT)
A Deep Learning Framework for Multi-Operator Learning: Architectures and Approximation Theory [2.3]
本研究では,演算子の集合を学習する問題について検討し,理論的および経験的進展を両立させる。 1つのネットワークがパラメトリック関数によってパラメータ化された演算子の連続体を表す多重演算子学習と、2つの個別の演算子を学習し、各演算子を独立に学習する2つの条件を区別する。全体として、この研究は複数の演算子にまたがるスケーラブルな演算子学習の統一的理論と実践的基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:52:02 GMT)
Josephson traveling-wave parametric amplifier based on low-intrinsic-loss coplanar lumped-element waveguide [2.3]
本稿では、低損失コプラナーラム素子導波路アーキテクチャに基づくJTWPA(Josephson Travel-wave Parametric GC)を提案する。オープンスタブコンデンサとマンハッタンパターンジャンクションを用いることで、1dB以下で最大12GHzの挿入損失が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:35:16 GMT)
Hypergraph clustering using Ricci curvature: an edge transport perspective [2.2]
本稿では, エッジ上の確率測度を定義し, 線拡大でそれらを輸送することにより, リッチフローをハイパーグラフに拡張する新しい手法を提案する。このアプローチはエッジに新たな重み付けをもたらし、特にコミュニティ検出に有効であることが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:46:52 GMT)
Testing Cross-Lingual Text Comprehension In LLMs Using Next Sentence Prediction [2.2]
イングリッシュ、スワヒリ、ハウサのそれぞれ1万の質問でベンチマークを作成しました。 GPT-4 Turbo、Gemini 1.5 Flash、LLaMA 3 70Bなど、いくつかのトップモデルをテストしました。全てのモデルは英語で優れているが、スワヒリ語では精度が低下し、ハウサ語では急落し、LLaMA 3が最も苦戦した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:38:06 GMT)
Region-CAM: Towards Accurate Object Regions in Class Activation Maps for Weakly Supervised Learning Tasks [2.2]
クラスアクティベーションマッピング(CAM)手法は、弱い教師付き学習タスクに広く適用されている。これらの強調された領域は、しばしばオブジェクト全体をカバーすることができず、しばしばオブジェクトの境界と一致しない。そこで本稿では, 対象領域の多さを強調する新しいアクティベーション手法であるRegional-CAMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:28:18 GMT)
Score-Aware Policy-Gradient and Performance Guarantees using Local Lyapunov Stability [2.2]
モデルベース強化学習(RL)のための政策段階的手法を提案する。ネットワークにおけるマルコフ決定過程(MDP)から得られる定常分布のタイプを利用する。我々は,SAGEに基づく政策段階が局所的に収束していることを示し,その後悔を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:49:31 GMT)
Single Image Estimation of Cell Migration Direction by Deep Circular Regression [2.2]
単一画像に基づいて細胞の移動方向を推定する問題に対処する。ソリューションは、これまで不可能だった様々なアプリケーションの基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:59:36 GMT)
Neuralized Fermionic Tensor Networks for Quantum Many-Body Systems [2.1]
神経化フェルミオンテンソルネットワーク状態(NN-fTNS)の分類について述べる。 NN-fTNSは、局所テンソルの構成依存型ニューラルネットワーク変換を通じてフェルミオンテンソルネットワークに非線形性を導入する。既存のフェルミオン性神経量子状態(NQS)と比較して、NN-fTNSは物理的に動機付けられた代替フェルミオン構造を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:36:31 GMT)
Evaluating the Role of Verifiers in Test-Time Scaling for Legal Reasoning Tasks [2.1]
テストタイムスケーリング(TTS)技術は、計算量やレイテンシを犠牲にして、大規模言語モデル(LLM)の性能を向上させることができる。提案手法は,5つのベンチマークを対象とする法定多重選択QA(MCQA)に対する検証器に基づくTS手法の実証的研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:27:47 GMT)
Auto-Adaptive PINNs with Applications to Phase Transitions [2.1]
本稿では,物理情報ニューラルネットワーク(PINN)のトレーニングのための適応サンプリング手法を提案する。特にAllen-Cahn方程式に焦点をあて、ポストホック再サンプリングなしでPINNを用いて特徴的界面領域を正確に解こうとする。実験では,残差適応フレームワークに対するこれらの手法の有効性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:38:26 GMT)
Taxonomy and Trends in Reinforcement Learning for Robotics and Control Systems: A Structured Review [2.1]
この研究は、RLの原理、高度強化学習(DRL)アルゴリズム、ロボットと制御システムへの統合に関する詳細なレビューを提示する。 DDPG、TD3、PPO、SACといった現代のDRL技術は、高次元連続制御タスクの解決において有望であることを示している。このレビューは、最近の研究成果を要約し、技術動向、デザインパターン、そして実世界のロボット工学におけるRLの成熟度の増加を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:02:07 GMT)
RobEthiChor: Automated Context-aware Ethics-based Negotiation for Autonomous Robots [2.1]
RobEthiChorは、自律的なシステムがユーザーの倫理的嗜好と文脈的要因を意思決定に組み込むことを可能にするアプローチである。 RobEthiChorは、倫理ベースの交渉が可能な自律的なシステムを設計するためのドメインに依存しない参照アーキテクチャを備えている。 RobEthiChor-Rosはロボットに展開して倫理ベースの交渉機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:42:19 GMT)
To what extent can current French mobile network support agricultural robots? [2.0]
本稿では,農業用ロボットの大規模展開によって引き起こされるエネルギー消費量と炭素フットプリント量を評価する手法を提案する。以上の結果から,ロボットのニーズが増大すると,大きな影響がもたらされることが示唆された。ネットワークを既存のサイトに制限すると、需要が急増し、管理可能な農業地域も急速に減少する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:31:39 GMT)
Meshless solutions of PDE inverse problems on irregular geometries [2.0]
任意の領域のスペクトルベースを用いて解をパラメータ化する手法を提案する。機械学習のために開発されたプロトコルは、幅広い方程式に対して指数収束の解を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:49:40 GMT)
FinOps Agent -- A Use-Case for IT Infrastructure and Cost Optimization [1.9]
FinOpsの実践者は基本的な課題に直面している。私たちは、現実的なエンドツーエンドの産業プロセスを合成するシステムを構築しました。これは、エージェントが実際のFinOps実践者と同様に、タスクを理解し、計画し、実行することができたことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:34:14 GMT)
Same Same But Different: Preventing Refactoring Attacks on Software Plagiarism Detection [1.9]
本稿では,コードプロパティグラフとグラフ変換を活用することにより,最先端の検出器を強化する新しいフレームワークを提案する。アルゴリズムとAIによる難読化攻撃の両方を用いて難読化された実世界の学生の応募を包括的に評価した結果、盗作コードの検出において顕著な改善が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:48:35 GMT)
Climate Adaptation-Aware Flood Prediction for Coastal Cities Using Deep Learning [1.8]
気候変動と海面上昇は沿岸都市への脅威をエスカレートさせる。従来の物理に基づく流体力学シミュレータは計算コストが高く、都市規模で沿岸計画を行うには実用的ではない。我々は,沿岸の洪水予測を目的とした,新しい軽量畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 23:23:11 GMT)
Analysis of Semi-Supervised Learning on Hypergraphs [1.8]
高次ハイパーグラフ学習(HOHL)を提案する。これはスケルトングラフからラプラシアンの力を介し、マルチスケールな滑らかさを実現する。 HOHLは高次ソボレフ半ノルムに収束する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:19:32 GMT)
Robust variable selection for spatial point processes observed with noise [1.8]
そこで本稿では,疎度プロモーティング推定とノイズロバストモデル選択を組み合わせた点過程の強度関数における変数選択を提案する。本研究では,様々なノイズシナリオ下で真の空間的コスを確実に回復し,両方の選択安定性を向上することを示す。これは雑音下でのポイントプロセスモデルにおけるロバストな変数選択のための体系的なフレームワークを提供する手法の実用性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:18:08 GMT)
A Convexity-dependent Two-Phase Training Algorithm for Deep Neural Networks [1.8]
機械学習の主な課題は、データに適合するモデルを測定する損失関数を効率的に基底化することである。本研究では,スワップを最小化する初期最適勾配から,非現実性凸性を最小化する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:37:24 GMT)
GHZ-Preserving Gates and Optimized Distillation Circuits [1.7]
Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状態は量子コンピューティングと通信プロトコルにおいて中心的な役割を果たす。本研究は, 雑音性GHZ状態を保存・蒸留する回路の効率的な列挙法とシミュレーション法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:01:15 GMT)
A Unified Bilevel Model for Adversarial Learning and A Case Study [1.7]
本稿では,対人学習のための統合された二段階モデルを提案する。クラスタリングモデルにおける敵攻撃を調査し,データの観点から解釈する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:58:21 GMT)
WaveVerif: Acoustic Side-Channel based Verification of Robotic Workflows [1.7]
機械学習に基づくワークフロー検証システムを開発し評価する。システムは、リアルタイム動作が期待されるコマンドと一致しているかどうかを判断できる。本研究は,音響信号が高感度ロボット環境におけるリアルタイム,低コスト,受動的検証をサポートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:58:16 GMT)
Robust LLM Unlearning with MUDMAN: Meta-Unlearning with Disruption Masking And Normalization [1.7]
言語モデルは、広範囲の安全性を調整した後でも、危険な知識とスキルを保持することができる。近年の研究では、特別な未学習の方法であっても容易に逆転できることが示されている。 Disruption Maskingは、ウェイトを更新するだけを可能にするテクニックです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:52:49 GMT)
Neighborhood Feature Pooling for Remote Sensing Image Classification [1.7]
近接特徴プーリングはリモートセンシング画像分類のための新しいテクスチャ特徴抽出法である。 NFP層は近隣の入力間の関係を捉え、特徴次元にわたって局所的な類似性を効率的に集約する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:24:49 GMT)
MMEdge: Accelerating On-device Multimodal Inference via Pipelined Sensing and Encoding [1.7]
本稿では,パイプラインセンシングと符号化に基づく新しいオンデバイスマルチモーダル推論フレームワークMMEdgeを提案する。 MMEdgeは完全なセンサー入力を待つ代わりに、推論プロセス全体を微細なセンシングと符号化ユニットのシーケンスに分解する。 MMEdgeは、さまざまなシステムとデータダイナミクスにわたる高いタスク精度を維持しながら、エンドツーエンドのレイテンシを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:41:03 GMT)
A Critical Roadmap to Driver Authentication via CAN Bus: Dataset Review, Introduction of the Kidmose CANid Dataset (KCID), and Proof of Concept [1.6]
犯罪者は、認証機構をバイパスするために、コントローラエリアネットワーク(CAN)バスシステムの脆弱性を利用する。 CANバスデータによるドライバ認証は、詳細な防御の有望な追加レイヤを提供する。既存のオープンアクセスドライバフィンガープリントデータセットは、重大な制限に悩まされている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:01:53 GMT)
Position: Biology is the Challenge Physics-Informed ML Needs to Evolve [1.6]
物理インフォームド・機械学習(PIML)は、機械的理解を機械学習に統合することに成功している。多面的かつ不確実な事前の知識、異質でノイズの多いデータ、部分的な観測可能性。本稿では,生物の現実に適応しつつ,その構造的基盤を保ちつつ,PIMLの原理的拡張である生物情報処理機械学習を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:39:29 GMT)
What Work is AI Actually Doing? Uncovering the Drivers of Generative AI Adoption [1.5]
本研究は,本質的なタスク特性が,AIシステムに業務を委譲するユーザの判断を促すかを検討する。本研究は,実世界の生成AI利用を,本質的なタスク特性の包括的多次元フレームワークに結びつける最初の体系的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:01:17 GMT)
KARMA: Efficient Structural Defect Segmentation via Kolmogorov-Arnold Representation Learning [1.5]
KARMAは1次元関数の合成を通じて複雑な欠陥パターンをモデル化する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。ベンチマークインフラストラクチャインスペクションデータセットの実験は、KARMAがIoUパフォーマンスの競争力または優位性を達成することを示した。 KARMAは、リアルタイムデプロイメントに適した推論速度を維持し、精度を損なうことなく、実用的な自動インフラ検査システムを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:12:08 GMT)
WaMaIR: Image Restoration via Multiscale Wavelet Convolutions and Mamba-based Channel Modeling with Texture Enhancement [1.5]
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） (Wed, 29 Oct 2025 02:07:16 GMT)
A Practical Introduction to Benchmarking and Characterization of Quantum Computers [1.4]
QCVVの手法とプロトコルにより、科学者や技術者は量子情報処理装置の性能を精査し、理解し、向上することができる。このチュートリアルは、量子コンピュータのベンチマークとキャラクタリゼーションに慣れていない研究者のためのガイドブックとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:46:23 GMT)
3D Optimization for AI Inference Scaling: Balancing Accuracy, Cost, and Latency [1.4]
我々は、統合された意思決定空間内で精度、コスト、レイテンシを共同で調整する3D最適化フレームワークを導入する。膝点最適化が最良バランスを達成するのに対して,精度の最大化は精度を優先しても良好であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:57:23 GMT)
A Study on Inference Latency for Vision Transformers on Mobile Devices [1.3]
実世界の102個の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたモバイルデバイスにおける190個の実世界の視覚変換器(ViT)の性能特性の比較を行った。実世界のアプリケーションでは,新しいViTの推論遅延を十分な精度で予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:57:49 GMT)
Retrieval-Augmented Search for Large-Scale Map Collections with ColPali [1.3]
本稿では,歴史地図検索システムであるmap-RASを紹介する。議会図書館が開催している地図画像101,233件の公開デモについて詳述する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:27:21 GMT)
Tracking Walls, Take-It-Or-Leave-It Choices, the GDPR, and the ePrivacy Regulation [1.3]
一部のウェブサイトでは、第三者によるトラッキングに同意した場合にのみ、訪問者が通過できるバリアであるトラッキングウォールを使用している。 ePrivacy DirectiveとGeneral Data Protection Regulationが壁の追跡を許可している条件を分析します。例えばePrivacy Regulation(ePrivacy Regulation)では、EUの議員がトラッキングウォールを規制する方法について検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:52:44 GMT)
Dissect-and-Restore: AI-based Code Verification with Transient Refactoring [1.3]
提案するPrometheusは,現在のAI機能を備えた自動コード検証を容易にする,AI支援システムである。プロメテウスは、複素補題の構造的分解を通じてより小さく検証可能な部分補題への証明探索を導く。このアプローチは、ベースラインの68%に比べて、キュレートされたデータセットの86%のタスクをうまく検証します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:23:50 GMT)
Serve Programs, Not Prompts [1.3]
本稿では,この問題に対処するプロンプトの代わりにプログラムを提供するシステムアーキテクチャとして,新たな大規模言語モデル(LLM)を提案する。このアーキテクチャの例として,LIPのオペレーティングシステムとして機能するSymphonyというシステムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:29:03 GMT)
Towards Scaling Deep Neural Networks with Predictive Coding: Theory and Practice [1.3]
バックプロパゲーション(BP)は、現代の人工知能を支えるディープニューラルネットワークをトレーニングするための標準アルゴリズムである。この論文は、予測符号化(PC)という、より効率的な脳誘発アルゴリズムの研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:59:39 GMT)
Fine-tuning Segment Anything for Real-Time Tumor Tracking in Cine-MRI [1.3]
胸部・腹部領域のMRI画像におけるリアルタイム腫瘍追跡の課題について,データ不足の強い制約下での課題について検討した。 i)IMPACT類似度尺度による教師なし登録と(ii)SAM 2.1を利用した基礎モデルに基づくセグメンテーションの2つの補完戦略が検討された。最終モデルは、微調整後の検証セット上で達成された最高Dice類似度係数に基づいて選択された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:57:12 GMT)
Understanding the Characteristics of LLM-Generated Property-Based Tests in Exploring Edge Cases [1.1]
本研究では,LLM生成プロパティベーステスト(PBT)の特性について,エッジケース探索のためのETTと比較して検討した。我々は、拡張テストケースで標準解が失敗した16のHumanEval問題を解析し、PBTとEBTの両方のテストコードを生成する。実験の結果,各手法がそれぞれ68.75%のバグ検出率を達成したのに対して,両手法は81.25%に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:07:03 GMT)
Bridging Accuracy and Explainability in EEG-based Graph Attention Network for Depression Detection [1.1]
うつ病は世界的な精神疾患の主要な原因であり、自殺率に大きな影響を及ぼす。エッジゲート・軸混入型Pooling Attention Network (ExPANet) というグラフに基づく新しいディープラーニングフレームワークを提案する。このアーキテクチャは、局所電極特性と包括的機能接続パターンの両方を取得する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:50:59 GMT)
Multi-party Agent Relation Sampling for Multi-party Ad Hoc Teamwork [1.1]
マルチパーティアドホックチームワーク(MAHT)を導入し、コントロールされたエージェントは、コントロールされていない複数のコントロールされていないチームメイトのグループと協調する必要がある。 MPE と starCralt ll の実験では、MARL はより速く収束しながら、MARL と AHT のベースラインより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:53:07 GMT)
Nonlinear quantum evolution of a dissipative superconducting qubit [1.1]
重ね合わせ原理は、有効でないエルミート力学において分解することができる。超伝導トランスモン回路におけるこの破壊について実験的に検討した。結果は非エルミート量子進化における非線形性の直接的な証拠を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:00:02 GMT)
Qualitative Analysis of the Teacher and Student Roles in Pair Programming [1.1]
効果的な教師行動の6つの面と、効果的な生徒行動の2つの面について述べる。本研究では,教師に有害な4つの行動と,学生に有害な1つの行動について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:59:56 GMT)
Mapping and Classification of Trees Outside Forests using Deep Learning [1.1]
森林外樹(TOF)は、生物多様性を支援し、炭素を隔離し、微小気候を規制することによって、農業の景観において重要な役割を担っている。ドイツの4つの農業景観から新たに生成されたデータセットと高解像度の空中画像を用いて,TOF分類のためのディープラーニングの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:37:19 GMT)
SoK: Honeypots & LLMs, More Than the Sum of Their Parts? [1.0]
大規模言語モデル(LLM)は、ハニーポット設計におけるパラドックスの解決を約束した。本稿では,この新しいドメインについて概観する。この技術の真の可能性は、インテリジェントで自動化された攻撃者の脅威に対処するために、自律的で自己改善された詐欺システムを作ることにある、と私たちは主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:20:51 GMT)
SciTrust 2.0: A Comprehensive Framework for Evaluating Trustworthiness of Large Language Models in Scientific Applications [1.0]
大規模言語モデル(LLM)は、科学的研究において変革の可能性を示しているが、その高い文脈への展開は、重大な信頼性の懸念を引き起こす。本稿では,科学応用におけるLCMの信頼性を評価するための総合的なフレームワークであるSciTrust 2.0を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:22:55 GMT)
From ECU to VSOC: UDS Security Monitoring Strategies [0.9]
本稿では,統一診断サービス(UDS)プロトコルに関連するセキュリティ問題に対処する。本稿では,車内ロギングとリモート分析を利用するUDSプロトコルのセキュリティ監視戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:45:20 GMT)
Multi-Representation Attention Framework for Underwater Bioacoustic Denoising and Recognition [0.9]
生体関連エネルギーのソフトマスクを生成するために、まずスペクトログラムをセグメント化する多段階の注意誘導フレームワークを導入する。画像とマスクの埋め込みは、中間レベルの融合によって統合され、モデルが正常なスペクトル領域に集中できるようにする。カナダのセイグネイ・セントローレンス海洋公園研究ステーションの実際の記録を用いて、セグメンテーション駆動の注意と中級核融合が信号の識別を改善することを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:49:15 GMT)
GENRE-CMR: Generalizable Deep Learning for Diverse Multi-Domain Cardiac MRI Reconstruction [0.9]
本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)ベースのアーキテクチャであるGENRE-CMRを提案する。実験により、GENRE-CMRはトレーニングおよび未確認データに関する最先端の手法を超越し、未確認の分布に対して 0.9552 SSIM と 38.90 dB PSNR を達成したことが確認された。我々のフレームワークは、高品質なCMR再構成のための統一的で堅牢なソリューションを提供し、不均一な取得プロトコルをまたいだ臨床適応可能なデプロイメントの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:35:15 GMT)
Quantum Circuits, Feature Maps, and Expanded Pseudo-Entropy: Analysis of Encoding Real-World Data into a Quantum Computer [0.8]
この技術は、フォン・ノイマンのエントロピーと状態遷移擬エントロピーの関数の拡張を通じて量子作用素を分析する。量子特徴写像のクラスの特徴は厳密に示される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:15:37 GMT)
Statistical Physics from Quantum Envariance Principles [0.8]
統計力学の原理は量子力学から導かれるかを示す。絡み合いエントロピーを用いてギブスパラドックスを解き、量子補正を伴うサクル・テトロデ方程式を得る。我々の結果は、量子情報力学の直接的な結果として統計力学が生ずるという見解を補強し、拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:04:23 GMT)
Online Behavioral Advertising: A Literature Review and Research Agenda [0.8]
広告主は、人々のオンライン行動を監視し、収集した情報を使って個人がターゲットとする広告を表示する。オンライン行動広告(OBA)は、広告主、消費者、政策立案者、学者から多くの注目を集めている。本稿は、OBAを定義し、OBAに対する消費者の反応を説明する全ての要因を特定し、統合するフレームワークを開発することにより、実証的な知見の概要を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:52:33 GMT)
Classification of Driver Behaviour Using External Observation Techniques for Autonomous Vehicles [0.8]
本研究では,外的観察技術を用いて障害・障害の指標を検出する新しい運転行動分類システムを提案する。提案フレームワークは, リアルタイム物体追跡, 横変位解析, レーン位置モニタリングなど, 高度なコンピュータビジョン手法を用いている。車両間通信に依存するシステムとは異なり、このビジョンベースのアプローチは非接続車両の行動解析を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:14:41 GMT)
Application and Validation of Geospatial Foundation Model Data for the Prediction of Health Facility Programmatic Outputs -- A Case Study in Malawi [0.8]
Geospatial Foundation Models (GeoFMs) は、多様な空間的、時間的、行動的なデータを合成することで、有望な道を提供する。本研究は、マラウイにおける15の定期的な健康プログラム出力をモデル化するための3つのGeoFM埋め込み源の予測性能について評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:53:07 GMT)
MP-FVM: Enhancing Finite Volume Method for Water Infiltration Modeling in Unsaturated Soils via Message-passing Encoder-decoder Network [0.7]
我々はMP-FVM(Message Passing-Finite Volume Method)と呼ばれる新しいソリューションを提案する。我々のMP-FVMアルゴリズムは, 妥当な仮定の下で収束を保証する混合形式$n$次元リチャーズ方程式を正確に解くことができることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:05:43 GMT)
Teaching Probabilistic Machine Learning in the Liberal Arts: Empowering Socially and Mathematically Informed AI Discourse [0.7]
我々は,STEMを専門とする小規模リベラル・アーツ・カレッジである大学に,新たな大学院MLコースを開催する。本稿では,確率的モデリングの言語と形式を学生に教える「フレームワーク中心」アプローチを提案する。本稿では,暗黙的だが現実的なテーマである"Intergalactic hypothetical Hospital"を通じて方法論的概念を導入し,関連性とアクセシビリティを両立させる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:20:28 GMT)
3D CT-Based Coronary Calcium Assessment: A Feature-Driven Machine Learning Framework [0.7]
冠状動脈疾患(CAD)の早期発見と危険層形成における冠状動脈カルシウム(CAC)スコアの意義本研究では,非コントラスト型冠動脈造影CT(CCTA)スキャンに焦点をあて,臨床現場での早期石灰化検出に広く用いられている。限られたアノテートデータに対処するために、擬似ラベルを利用してトレーニングラベルを生成する放射能ベースのパイプラインを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:04:47 GMT)
Alibaba International E-commerce Product Search Competition DcuRAGONs Team Technical Report [0.7]
本報告では,多言語Eコマース検索コンペティションのために開発された方法論と成果について詳述する。この問題は、多言語コンテキストにおけるユーザクエリと製品アイテムの関連性を認識することを目的としている。我々のデータ中心の手法は、競争中の他のソリューションと比較して最高スコアを達成しました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:50:52 GMT)
LookSync: Large-Scale Visual Product Search System for AI-Generated Fashion Looks [0.6]
本稿では,AI生成された外観が,インデックス付きベクトル空間から最も視覚的に,意味的に類似した製品と一致することを保証する,エンドツーエンドの製品検索システムを提案する。現在、このシステムは1日あたり35万件以上のAIルックを提供しており、全世界の製品カテゴリーで1200万以上のプロダクトをカバーしている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:30:54 GMT)
Physics-Guided Conditional Diffusion Networks for Microwave Image Reconstruction [0.6]
電磁逆散乱問題を解くための条件付き潜伏拡散に基づく枠組みを導入する。提案モデルでは, 散乱場データに基づいて複数の可塑性誘電率マップを生成する。物理に基づく評価機構として、前方電磁分解器を再構成パイプラインに統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:34:10 GMT)
Optimal s-boxes against alternative operations and linear propagation [0.6]
いくつかの拡散層は、差分暗号解析の脆弱性に対して置換置換ネットワークを公開することができる。本稿では,ある並列な代替操作に対して線形性を示す拡散層を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:16:53 GMT)
A PBN-RL-XAI Framework for Discovering a "Hit-and-Run" Therapeutic Strategy in Melanoma [0.6]
抗PD-1免疫療法に対する自然抵抗性はメラノーマの主要な臨床的課題である。患者腫瘍生検の転写データを用いた動的確率的ブールネットワークモデルを構築した。 2つのタンパク質 (LOXL2) のようなリシルオキシダーゼの4段階の一時的阻害が最も有効な戦略であった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:47:20 GMT)
Flex-GAD : Flexible Graph Anomaly Detection [0.6]
ノードレベルでのグラフ異常検出のための新しい教師なしフレームワークFlex-GADを提案する。異なる大きさ, ノード次数, 属性均一性の7つの実世界の属性グラフ上でFlex-GADを評価する。トレーニング時間を大幅に短縮し、Anomaly DAEよりも102倍、GAD-NRより3倍速く動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:33:12 GMT)
Large-scale implementation of quantum subspace expansion with classical shadows [0.6]
本稿では,情報完全(IC)測定による量子部分空間展開(QSE)の大規模実装について報告する。最大80キュービットのシステムサイズにわたる局所的な秩序パラメータの正確な基底状態のエネルギー回収と緩和を観測する。これは、これまでの古典的な影の最も重要な実験的実現の1つである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:58:37 GMT)
Collective many-body dynamics in a solid-state quantum sensor controlled through nanoscale magnetic gradients [0.6]
強く相互作用する量子ビットのコヒーレントな集合力学は、量子情報科学における中心的な資源である。時間依存磁場勾配とダイヤモンド中の高密度電子スピンアンサンブルの大域的コヒーレント制御を組み合わせることで、集合多体ダイナミクスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:38:00 GMT)
Overcoming disorder in superconducting globally-driven quantum computing [0.6]
本研究では, 静的障害が世界規模で制御された超伝導量子コンピューティングアーキテクチャに与える影響について検討する。我々は,障害による性能劣化の定量化と単一量子ビット回転,2量子エンタングゲート,および量子情報伝達の定量化に数値シミュレーションを用いた。我々の結果は、現実的な障害レベルであっても、最適化されたパルスシーケンスは3つの量子演算に対して99.9%を超える高忠実度演算を達成できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:13:11 GMT)
Towards Automated Quality Assurance of Patent Specifications: A Multi-Dimensional LLM Framework [0.6]
本稿では,規制コンプライアンス,技術的コヒーレンス,図形参照整合性検出モジュールを用いた特許評価を提案する。このフレームワークは、80の人間認可特許と80のAI生成特許からなる包括的なデータセットで検証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:20:18 GMT)
Adapting Small Language Models to Low-Resource Domains: A Case Study in Hindi Tourism QA [0.5]
低リソース言語でのドメイン固有の質問応答は、アノテーション付きデータセットの不足と汎用言語モデルにおけるドメイン知識の制限という、2つの大きな課題に直面します。本研究では,ヒンディー語観光領域に軽量言語モデルを適用するための多段階微調整手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:32:22 GMT)
Automated Program Repair Based on REST API Specifications Using Large Language Models [0.5]
dcFixは、クライアントプログラムにおけるREST APIの誤用を検出し、自動的に修復する方法である。評価の結果,dcFixは誤用を正確に検出し,ベースラインアプローチよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:04:40 GMT)
Factorizability of optimal quantum sequence discrimination under maximum-confidence measurements [0.5]
最大信頼度測定による量子列の識別について考察する。量子シーケンスアンサンブルの最適識別は常に個々のアンサンブルに分解可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:51:56 GMT)
Factorizability of multi-party quantum sequence discrimination under local operations and classical communication [0.5]
局所演算と古典的通信(LOCC)による複数パーティの量子シーケンスの識別について検討する。複数パーティの量子シーケンスアンサンブルの最適LOCC識別を個々のアンサンブルに分解できる条件を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:49:10 GMT)
Detecting sub-populations in online health communities: A mixed-methods exploration of breastfeeding messages in BabyCenter Birth Clubs [0.5]
2017年4月から2024年1月までの5.43万件の投稿とコメントを分析した。 2017年4月から2024年1月まで,不安関連用語を含む投稿やコメントは着実に増加した。本研究は,母乳養育集団が生成する内容において睡眠の話題が支配的であることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:11:16 GMT)
The Collective Turing Test: Large Language Models Can Generate Realistic Multi-User Discussions [0.5]
大規模言語モデル(LLM)は、オンラインコミュニティやソーシャルメディアをシミュレートするための新しい道を提供する。 LLMがソーシャルメディア上でのヒューマングループ会話を効果的に模倣できるかどうかを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:01:20 GMT)
Attention Augmented GNN RNN-Attention Models for Advanced Cybersecurity Intrusion Detection [0.4]
本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN),リカレントニューラルネットワーク(RNN),マルチヘッドアテンション機構を相乗的に組み合わせたハイブリッドディープラーニングアーキテクチャを提案する。提案手法は,グラフ構造関係とネットワークイベントの逐次解析により,空間的依存関係を効果的に捉える。統合されたアテンションメカニズムは、モデル解釈可能性の改善と機能選択の強化という2つの利点を提供し、サイバーセキュリティアナリストは、高インパクトなセキュリティイベントに計算リソースを集中させることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:47:02 GMT)
AI-Powered Early Detection of Critical Diseases using Image Processing and Audio Analysis [0.4]
本稿では,画像解析,サーマルイメージング,音声信号処理を統合したマルチモーダル人工知能(AI)診断フレームワークを提案する。微細調整されたMobileNetV2畳み込みニューラルネットワークは、皮膚病変分類のためのISIC 2019データセットでトレーニングされた。ハンドクラフト機能を備えたサポートベクターマシン(SVM)は、86.4%の精度でサーマルクロート検出に使用された。このフレームワークは、スケーラブルでリアルタイムで、アクセス可能なAIベースの事前診断型ヘルスケアソリューションへの、有望なステップを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:09:17 GMT)
Systems for Scaling Accessibility Efforts in Large Computing Courses [0.4]
障害のある学生がコンピュータコースを利用できるようにすることが重要である。これは大規模なコンピューティングコースでは特に困難であり、コースの内容やスタッフの規模がかなり大きいため、独特な課題に直面している。本稿では,大学レベルの大規模プログラミングコースにおけるアクセシビリティ向上の試みについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:05:07 GMT)
Engineering Atom-Photon Hybridization with Density-Modulated Atomic Ensembles in Coupled Cavities [0.4]
我々は原子アンサンブルの空間構造を利用して、異なるキャビティのモード間の結合を制御する。等質雲は破壊干渉によってモードモード結合を抑えるのに対し、格子状雲は特定のブラッグ条件下で保存できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:21:06 GMT)
Continuous subsurface property retrieval from sparse radar observations using physics informed neural networks [0.4]
本研究では, 地下誘電率を, 深さの完全なニューラルかつ連続的な関数として再構成する機械学習フレームワークを提案する。このアプローチは境界駆動から連続特性推定への地下反転を再構成し、滑らかな誘電率変動の正確なキャラクタリゼーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:09:24 GMT)
Expansion dynamics of strongly correlated lattice bosons: A selfconsistent density-matrix approach [0.3]
強相関状態における2次元ハバード格子上のボソンの凝縮時間ダイナミクスについて検討した。各格子点における系の局所密度行列の時間発展に関する量子マスター方程式を導出する。コンデンサイトの膨張を観測し, 正常なボソンの輸送速度が遅く, 拡散する様子を観察した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:41:42 GMT)
Measuring the Research Output and Performance of the University of Ibadan from 2014 to 2023: A Scientometric Analysis [0.3]
本研究は2014年から2023年までのイバダン大学の研究成果と性能を評価するための科学的手法を用いている。この研究は、最も貢献する部門、出版のための最高の雑誌、協力する国、地域とグローバルの両方の引用の影響、有名な著者とその総生産量、そして研究成果が年々減少していくことに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:39:36 GMT)
Photoelectric detection of single spins in diamond by optically controlled discharge of long-lived trap states [0.3]
本稿では、長期保存されたスピン情報を閉じ込められた電荷として検出する光電気スピン読み出し方式を提案する。 CCDMRを固体スピン量子ビットリードアウトの新たな技術として確立し,電気的検出のアタアクティブ特性と広帯域材料における長寿命帯電トラップの安定性を組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:25:09 GMT)
Proceedings of the 12th Workshop on Horn Clauses for Verification and Synthesis [0.3]
この巻には、2025年7月22日にクロアチアのザグレブで開催された第12回ホーン・クロース・フォー・検証・合成ワークショップ(HCVS 2025)の議事録が収められている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:41:44 GMT)
TextualVerifier: Verify TextGrad Step-by-Step [0.3]
TextualVerifierは、連鎖分解、変種生成、多数決、コンセンサスアグリゲーションを実装している。損失関数と最適化結果の検証段階の両方で、非侵襲的にTextGradと統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:53:42 GMT)
Loss Given Default Prediction Under Measurement-Induced Mixture Distributions: An Information-Theoretic Approach [0.3]
Loss given Default (LGD)モデリングは、基本的なデータ品質の制約に直面します。利用可能なトレーニングデータの90%は、完了した破産手続きの実際の回復結果ではなく、プレディストレストバランスシートに基づくプロキシ推定で構成されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:11:38 GMT)
MLPrE -- A tool for preprocessing and exploratory data analysis prior to machine learning model construction [0.2]
本稿では,機械学習の前処理と探索データ解析,DatarEについて述べる。 DataFramesは処理中にデータを保持し、スケーラビリティを確保するために利用されました。合計69のステージがintorEとして実装され、6つの多様なデータセットを使用して重要なステージをハイライトし、デモした。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:52:39 GMT)
FEDONet : Fourier-Embedded DeepONet for Spectrally Accurate Operator Learning [0.2]
DeepONetsは非線形演算子を学習するための強力なデータ駆動フレームワークとして登場した。 FEDONetは、PDE駆動のデータセットスイートにおける従来のDeepONetよりも優れたパフォーマンスを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:58:04 GMT)
AgentCyTE: Leveraging Agentic AI to Generate Cybersecurity Training & Experimentation Scenarios [0.2]
本稿では,大規模言語モデルと決定論的・スキーマ制約付きネットワークエミュレーションを統合したフレームワークであるAgentCyTEを提案する。 AgentCyTEはシナリオの結果を観察し、正確性を検証し、リアリズムと一貫性を反復的に強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:44:12 GMT)
Transition-Aware Decomposition of Single-Qudit Gates [0.2]
本稿では,単一キューディット演算をキューディット選択規則で許容されるパルス列に分解する資源効率のアルゴリズムを提案する。具体的には、いくつかのタイプの捕獲されたイオン(特に171textYb+$, $137textBa+$, $40textCa+$, 8,6textRb+$)に対するキュディット分解の比較と、超伝導クォーディットの分解について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:25:30 GMT)
ScaleCall -- Agentic Tool Calling at Scale for Fintech: Challenges, Methods, and Deployment Insights [0.2]
大きな言語モデル(LLM)は、ツール呼び出しにおいて優れ、ツールセットのような規制されたエンタープライズ環境にこれらの機能をデプロイする。本稿では,Mastercard内のツールコールフレームワークであるScaleCallの開発と展開を通じて,企業環境におけるツール検索手法の総合的研究を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:35:46 GMT)
Convergence of off-policy TD(0) with linear function approximation for reversible Markov chains [0.2]
マルコフ連鎖における期待割引報酬を近似するために,線形関数近似を用いたオフポリチックTD(0)の収束について検討した。我々のアプローチは、標準的なアルゴリズムを解析することであるが、可逆的なマルコフ連鎖のクラスへの注意を制限することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:38:24 GMT)
Retrieval Augmented Generation (RAG) for Fintech: Agentic Design and Evaluation [0.2]
本稿では,ドメイン固有かつ密度の高い用語問題に対処するエージェントRAGアーキテクチャを提案する。企業知識ベースから85の質問-回答-参照の3分の1をキュレートしたデータセットを用いて,標準的なRAGベースラインに対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:41:36 GMT)
Benchmarking Generative AI Against Bayesian Optimization for Constrained Multi-Objective Inverse Design [0.2]
本稿では,制約付き多目的回帰タスクを解くための生成可能な言語モデル(LLM)の性能について検討する。最高の性能のLDM(Math-7B)は1.21の世代距離(GD)を達成した。この知見は, 樹脂, レオロジー, 化学特性の定式化設計の最適化に, 直接工業的応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:37:09 GMT)
Dynamics of entanglement fluctuations and quantum Mpemba effect in the $ν=1$ QSSEP model [0.1]
我々は、$nu$量子対称単純排他過程における絡み合い変動の平衡外ダイナミクスについて検討する。準粒子間の雑音誘起統計相関を組み込むことにより、この記述をエンタングルメントエントロピーのフルタイム確率分布に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:42:57 GMT)
Evaluating Emotion Recognition in Spoken Language Models on Emotionally Incongruent Speech [0.1]
音声感情認識における4つの音声言語モデル(SLM)の評価を行った。以上の結果から,SLMは音声の感情よりもテキストのセマンティクスに大きく依存していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:45:36 GMT)
TextCrafter: Optimization-Calibrated Noise for Defending Against Text Embedding Inversion [0.1]
テキスト埋め込みインバージョン攻撃は、潜在表現から原文を再構築し、協調推論とエッジコンピューティングにおいて深刻なプライバシー上の脅威を生じさせる。本研究では, RL学習, 幾何を考慮したノイズ注入, クラスタ先行によるユーザ埋め込み, PII信号誘導を併用して, 作業性を維持しながらインバージョンを抑える, 最適化に基づく逆摂動機構であるTextCrafterを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:30:59 GMT)
Steiner Traveling Salesman Problem with Quantum Annealing [0.1]
シュタイナー旅行セールスマン問題(Steiner Traveling Salesman Problem、STSP)は、古典的な旅行セールスマン問題の変種である。 STSPのNPハード性を考えると、この問題に対処するための量子的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:46:59 GMT)
Foundations of Fiat-Denominated Loans Collateralized by Cryptocurrencies [0.1]
我々はビットコインなどの暗号通貨によって担保されたフィアット・デノミネーション・ローンを可能にするプロトコルについて研究する。我々は、信頼された仲裁のみに頼り、そのゲーム理論的な分析のみに限って、そのようなローンに対する制限付きカストディアルプロトコルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:21:50 GMT)
Hybrid Quantum-Classical Recurrent Neural Networks [0.1]
本稿では,ハイブリッドな量子古典的リカレントニューラルネットワーク(QRNN)アーキテクチャを提案する。再帰コア全体は、古典的なフィードフォワードネットワークによって制御されるパラメタライズド量子回路(PQC)として実現される。我々は、感情分析、MNIST、置換されたMNIST、メモリのコピー、言語モデリングを最大14キュービットでシミュレーションで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:21:49 GMT)
Artificial Neural Networks Trained on Noisy Speech Exhibit the McGurk Effect [0.1]
人間は音声の理解を助けるために、聴覚と視覚の両方から情報を融合することができる。この現象は、マガーク効果(英語版)と呼ばれる現象を通じて示され、聴取者は違和感のある聴覚と視覚的発話を呈示する。我々は,McGurkパーセプティヴな音声視覚音声で学習したネットワークが,McGurkパーセプティヴであることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:44:30 GMT)
Quantum Mechanics of Stochastic Systems [0.1]
我々はシステムの量子力学の基礎的枠組みを開発する。 QHO固有状態を表現に変換する正確な摂動ポテンシャルを構築することにより、正準確率分布を実証する。これらの結果は、系が構造、ブリッジング量子力学、統計物理学、実験確率実現において本質的に量子力学的であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:35:23 GMT)
Quality-Aware Prototype Memory for Face Representation Learning [0.1]
プロトタイプメモリは、顔表現学習のための強力なモデルである。任意のサイズのデータセット上で、プロトタイプ(分類器重量)をオンザフライで生成することで、顔認識モデルをトレーニングすることができる。本稿では,品質に配慮したプロトタイプ生成によるプロトタイプメモリの改良手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:32:42 GMT)
The Open Source Resume: How Open Source Contributions Help Students Demonstrate Alignment with Employer Needs [0.1]
2025年、雇用主がエントリーレベルの雇用を望んでいる特性と、オープンソースコントリビューションを通じてどのように実証できるのか、という2つの研究課題に対処する。また、雇用主の期待に対する学生の知識がオープンソースプロジェクトに取り組む動機を改善するという仮説を定量的に検証している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:24:03 GMT)
Second-order Stark shifts exceeding 10$\,$GHz in electrically contacted SiV$^-$ centers in diamond [0.1]
ダイヤモンド中の負電荷シリコン空孔中心(SiV$-$)はスピンコヒーレンスと光学特性に優れていた。我々は、面内接触を用いたSiV$-$中心ゼロフォノン線の電気的チューニングを実演し、45$,$MV/mまでの中等電場を印加する。以上の結果から,大きな電気的スタークシフトが遷移周波数の不均一分布を克服できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:09:03 GMT)
R3GAN-based Optimal Strategy for Augmenting Small Medical Dataset [0.0]
本研究では,GAN(Generative Adversarial Network)を小さなデータセットに最適化して意味のある画像を生成する方法について検討する。 R3GANによる体系的な実験に基づいて,効率的なトレーニング戦略を確立し,256x256解像度データセットの最適化構成を設計した。生成したサンプルは、不均衡な胚のデータセットのバランスをとるために使用され、分類性能が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:03:36 GMT)
Scaling active spaces in simulations of surface reactions through sample-based quantum diagonalization [0.0]
量子コンピューティングは、局所的な相互作用を持つ相関電子系のエネルギーを予測するための経路を提供する。本稿では,リチウム電池の電極表面における酸素還元反応の研究に量子埋め込み法を適用した。量子アルゴリズムとして、サンプルベースの量子対角化、SQD、および拡張バージョンのExt-SQDを使用し、電子励起を量子選択された電子構成サブ空間に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:18:04 GMT)
flowengineR: A Modular and Extensible Framework for Fair and Reproducible Workflow Design in R [0.0]
flowengineRは、再現可能なアルゴリズムパイプラインを構築するためのモジュールとフレームワークを提供するように設計されたRパッケージである。 flowengineRは、データ分割、実行、前処理、トレーニング、インプロセッシング、後処理、評価、レポートのための標準化されたエンジンの統一アーキテクチャを導入することでこの問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:59:19 GMT)
ZK-SenseLM: Verifiable Large-Model Wireless Sensing with Selective Abstention and Zero-Knowledge Attestation [0.0]
ZK-SenseLMはセキュアで監査可能な無線センシングフレームワークである。 Wi-Fiチャネル状態情報のための大モデルエンコーダと、ポリシ基底決定層と、推論のゼロ知識証明とをペアリングする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:43:07 GMT)
What's Next, Cloud? A Forensic Framework for Analyzing Self-Hosted Cloud Storage Solutions [0.0]
Nextcloudのようなセルフホスト型のクラウドストレージプラットフォームは、個人や組織の間で、データ管理の強化を求める声が高まっている。 Nextcloudは広く使われているが、法医学的な研究にはあまり関心が寄せられていない。デバイス監視とクラウドAPIを活用した,構造化された繰り返し可能なエビデンス獲得のための拡張法医学フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:31:56 GMT)
What is the Return on Investment of Digital Engineering for Complex Systems Development? Findings from a Mixed-Methods Study on the Post-production Design Change Process of Navy Assets [0.0]
複雑なエンジニアリングシステムでは、通常、スケジュールとコストのオーバーランに直面すると同時に、デプロイ後のパフォーマンスが低下する。 INCOSEと国防総省(DoD)の協力を得て、システムエンジニアリング(SE)コミュニティは、デジタルエンジニアリング(DE)を潜在的な治療法と見なしている。本研究は, 海軍の運用後設計変更プロジェクトの予備設計フェーズに責任を負う海軍SEチームの事例研究から得られた知見を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:37:44 GMT)
Wavelet-Based Feature Extraction and Unsupervised Clustering for Parity Detection: A Feature Engineering Perspective [0.0]
本稿では,パリティ検出の古典的問題に対する,意図的に過度に設計されたアプローチについて考察する。モジュラー演算に頼る代わりに、整数はウェーブレットドメイン表現に変換される。得られた特徴空間は奇数と偶数の間に有意な構造的な違いを示し、分類精度は69.67%である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:41:36 GMT)
Vision-Language Integration for Zero-Shot Scene Understanding in Real-World Environments [0.0]
本研究では,事前学習した視覚エンコーダと大規模言語モデルを統一する視覚言語統合フレームワークを提案する。提案システムでは,トップ1の精度が最大18%向上し,セマンティック・コヒーレンス・メトリクスが顕著に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:16:21 GMT)
Variational quantum computing for quantum simulation: principles, implementations, and challenges [0.0]
この研究は量子システムのシミュレーションを探求し、古典的なデータ処理を中心としたアプローチとは分離する。我々は,変分量子コンピューティングの基本原理を体系的に記述し,そのモチベーションと課題の文脈を確立する。我々は,それらの応用を,様々な原型量子シミュレーション問題に対して批判的に検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:15:47 GMT)
Van Hove singularities in stabilizer entropy densities [0.0]
非安定化性の尺度、またはマジック(英: magic)は、ハールランダムな純粋な量子状態に対して研究される。 1つの量子ビットに対して、線形安定化器エントロピーは、量子測定の部分的非可逆性に直接関係している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:47:00 GMT)
Using latent representations to link disjoint longitudinal data for mixed-effects regression [0.0]
変動型オートエンコーダアーキテクチャを用いて、各時点のアイテム値を共有潜在空間に埋め込む。本稿では,混合効果回帰と変分自己エンコーダの結合パラメータ推定を考慮に入れた新しい統計的手法を提案する。本手法は脊髄性筋萎縮症に対する治療スイッチの効果の定量化に応用される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:56:44 GMT)
Using LLMs to support assessment of student work in higher education: a viva voce simulator [0.0]
Viva voceシミュレータは対話型ツールで、人間の検査官がどんな質問をするべきかを尋ねる。学生の回答を用いて、提出された作品が学生自身の作品であるかどうかを判断する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:57:09 GMT)
Universal Random Matrix Behavior of a Fermionic Quantum Gas [0.0]
2つの相互作用するスピン状態からなる単一原子レベルの超低温原子フェルミガスを探索する。この結果はランダム行列理論のレンズによるフェルミ球点過程の初めての実験的検証である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:40:26 GMT)
Transformers in Medicine: Improving Vision-Language Alignment for Medical Image Captioning [0.0]
MRIスキャンの臨床的なキャプションを生成するためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。本システムでは,画像エンコーダとしてDiT-Small視覚変換器,キャプション埋め込み用のMediCareBERT,カスタムLSTMデコーダを組み合わせた。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:49:20 GMT)
Towards Real-Time Inference of Thin Liquid Film Thickness Profiles from Interference Patterns Using Vision Transformers [0.0]
分離干渉計から直接の液体薄膜厚分布のリアルタイム推定のためのビジョントランスフォーマーによるアプローチネットワークは、モーションアーティファクトを持つノイズの多い急速に進化するフィルム上で、最先端のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:19:52 GMT)
This Candidate is [MASK]. Prompt-based Sentiment Extraction and Reference Letters [0.0]
テキストデータから感情を抽出するために,事前訓練済みの大規模言語モデル(LLM)をデプロイする比較的簡単な方法を提案する。テキスト入力を(前処理なしで)そのまま受け取り、確率解釈を持つ感情スコアを生成する。雇用市場の結果にRLの感情内容が明確に反映されていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:04:32 GMT)
Thermodynamics of quantum processes: An operational framework for free energy and reversible athermality [0.0]
我々は、量子過程(量子チャネル)の熱力学を、チャネルに対する自由エネルギーを公理的に導入することによって探求する。我々の研究は、自由エネルギー、エネルギー、エントロピー、最大抽出可能な量子プロセスのコア熱力学的概念を、その情報処理能力に結びつけている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:44:46 GMT)
Theories of Superconducting Diode Effects [0.0]
超伝導ダイオード効果(SDE)は、古典的および量子コンピューティングの潜在的な応用により、多くの注目を集めている。本稿では,その実現に向けて理論的に提案された様々なメカニズムについて概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:08:07 GMT)
The sum of entanglement and subsystem coherence is invariant under quantum reference frame transformations [0.0]
量子参照フレーム(QRF)に関する最近の研究は、重ね合わせと絡み合いがQRF変換の下で変化する性質であることを実証している。我々は、QRF変換の下での絡み合いとサブシステムコヒーレンスの間のトレードオフを、その和の保存定理の形で見出す。ベルの不平等違反に対するこの相互作用の意味について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:02:33 GMT)
The Ray Tracing Sampler: Bayesian Sampling of Neural Networks for Everyone [0.0]
我々は、屈折率$n(x)$が所望の確率の関数である媒体において、次の光路に基づいてマルコフ連鎖モンテカルロサンプリングを導出する。このサンプリング法はパラメータ空間を通じて一定の速度で光線を伝搬し、ハミルトンのモンテカルロと比較して、温度勾配に対する高いレジリエンスをもたらす。従来のHMC, マイクロカノニカルHMC, メトロポリス, ギブズ, モンテカルロ統合などは, 一般化線トレーシングフレームワークの特別な場合であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:00:00 GMT)
The Price equation reveals a universal force-metric-bias law of algorithmic learning and natural selection [0.0]
プライス方程式による変化の単純な記法分割は、普遍力計量バイアス(FMB)法則を明らかにすることを示す。 FMB法は、規律を越えて学習アルゴリズムを理解し、比較し、設計するための原則化された基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:50:44 GMT)
The Information-Theoretic Imperative: Compression and the Epistemic Foundations of Intelligence [0.0]
既存のフレームワークは、インテリジェンスへの圧縮の中央集中に収束するが、なぜこのプロセスが因果構造の発見を強制するかは明らかになっていない。このギャップに対処するための2段階のフレームワークを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:28:06 GMT)
The AI_INFN Platform: Artificial Intelligence Development in the Cloud [0.0]
INFNイニシアチブであるAI_INFN(Artificial Intelligence at INFN)は、さまざまなINFN研究シナリオでMLメソッドの使用を促進することを目指している。性能と統合結果の両方を実証し、予備ベンチマーク、機能テスト、ケーススタディを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:33:07 GMT)
Tackling the Algorithmic Control Crisis -- the Technical, Legal, and Ethical Challenges of Research into Algorithmic Agents [0.0]
本稿では,アルゴリズムレコメンデータの個人的および社会的効果を研究するための一つの可能なアプローチについて述べる。本論文は,アルゴリズムガバナンスに関する倫理的かつ法的に健全な研究に対する,異なるアプローチの相対的なメリット,コスト,メリットに関する議論に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:52:02 GMT)
TOPol: Capturing and Explaining Multidimensional Semantic Polarity Fields and Vectors [0.0]
ToPolは多次元の物語の極性場を再構成し、解釈するためのフレームワークである。このフレームワークは、Transformer-based large language model (tLLM)を使用してドキュメントを埋め込む。我々はTOPolを2つのコーパスで評価する: (i)米国中央銀行のマクロ経済的なブレークポイントに関するスピーチ、(ii)Amazonの製品レビュー。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:14:21 GMT)
TECS/Rust: Memory-safe Component Framework for Embedded Systems [0.0]
本稿では,組み込みシステム用に設計されたRustベースのフレームワークであるTECS/Rustを提案する。 Rustのコンパイル時メモリセーフな機能である、ライフタイムや借用といった機能を活用して、Cと共通するメモリ脆弱性を軽減する。提案されたフレームワークはメモリ安全性を保証するだけでなく、CBDの柔軟性も維持し、CBDコンポーネント用のRustコード生成を自動化するとともに、リアルタイムオペレーティングシステムとの効率的な統合をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:28:48 GMT)
TECS/Rust-OE: Optimizing Exclusive Control in Rust-based Component Systems for Embedded Devices [0.0]
TECS/Rustは、スケーラブルなシステム設計と信頼性の向上を実現するために、Rustとコンポーネントベース開発(CBD)を組み合わせたフレームワークとして提案されている。本稿では,コールフローを利用したメモリセーフなCBDフレームワークであるTECS/Rust-OEを提案する。提案されたRustコードは、リアルタイムOS排他的制御機構を活用し、再利用性を損なうことなくパフォーマンスを最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:48:47 GMT)
Systematic Non-Binary Extension of LDPC-CSS Codes Preserving Orthogonality [0.0]
与えられたバイナリCSSコードを定義するパリティチェック行列と同じサポートを保持する有限フィールド拡張について検討する。任意のCSSコードに拡張するシステム構築手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:47:47 GMT)
Symplectic Generative Networks (SGNs): A Hamiltonian Framework for Invertible Deep Generative Modeling [0.0]
本稿では,ハミルトン力学を利用して潜在空間とデータ空間の間の非可逆な体積保存マッピングを構築する深層生成モデルであるemphSymplectic Generative Network(SGN)を紹介する。シンプレクティックな構造を持ち、ハミルトニアン系の時間発展としてデータ生成をモデル化することにより、SGNはヤコビアン計算の計算オーバーヘッドを発生させることなく正確な精度評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 02:45:00 GMT)
Symmetry and Asymmetry in Bosonic Gaussian Systems: A Resource-Theoretic Framework [0.0]
このフレームワークでは自由な操作として機能するガウス対称性(共変)演算に着目する。ガウス対称性反射力学の下では、非増加を続ける状態の引き込み可能な単調関数の族を同定する。我々は、これらのモノトンが非ガウス対称性反射力学の下で一般に尊重されないことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:28:18 GMT)
Support Vector Machine-Based Burnout Risk Prediction with an Interactive Interface for Organizational Use [0.0]
バーンアウト(英: Burnout)は、感情的な疲労、非人格化、個人の達成率の低下を特徴とする心理学的症候群である。本研究では,HackerEarthの従業員バーンアウトチャレンジデータセットを用いて,バーンアウトリスクを予測する機械学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:32:59 GMT)
Superstrong Dynamics and Directional Emission of a Giant Atom in a Structured Bath [0.0]
非線形分散を伴う導波路に結合した量子エミッタは、豊富な量子力学を示す。工学的なフォトニック環境の最近の進歩により、離散サイト導波路と微調整された分散の実現が可能になった。高インピーダンス結合キャビティアレイに非局所的に結合したトランスモン量子ビットについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:47:50 GMT)
Silicon-based Josephson junction field-effect transistors enabling cryogenic logic and quantum technologies [0.0]
JJFET(Josephson Junction Field-Effect Transistor) 超低温における高効率位相コヒーレント動作のための超電導源およびドレイン電極レビューはジョセフソン接合から電界効果トランジスタへの進化を辿る。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:19:20 GMT)
Shifts in U.S. Social Media Use, 2020-2024: Decline, Fragmentation, and Enduring Polarization [0.0]
本稿は、アメリカにおけるソーシャルメディアの状況が、プラットフォーム、人口統計、政治によってどのように変化してきたかを示す。 Facebook、YouTube、Twitter/Xは失速し、TikTokとRedditはわずかに伸びている。政治的ポストは感情的な偏光と強く結びついており、最もパルチザン的なユーザーも最も活発である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:37:16 GMT)
Scaling up the transcorrelated density matrix renormalization group [0.0]
我々はトランスコリックス密度行列再正規化群(DMRG)の改良技術を開発した。二次元Fermi-Hubbardモデルの基底状態エネルギーの大規模計算を実演する。トランスコリックスDMRGは基底状態エネルギーの誤差を3倍から17倍に減らし、半充填時の小さな系では最小の改善であり、希薄な閉殻系では最大の改善である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:57:13 GMT)
Robustness of Enhanced Shortcuts to Adiabaticity in Lattice Transport [0.0]
STA (Shortcut to adiabaticity) は、アディアバティック政権の外で高い忠実性を達成するための量子制御技術の集合体である。近年, 論文の著者らにより, 断定性へのショートカットの拡張が提案されている。我々は,eSTA方式が高忠実度を生成するだけでなく,従来のSTA方式よりも誤差に対して安定であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:32:32 GMT)
Robust GNN Watermarking via Implicit Perception of Topological Invariants [0.0]
InvGNN-WMは、モデルのグラフ不変量に対する暗黙の認識とオーナシップを結びつける。軽量ヘッドは、所有者がプライベートなキャリアセット上で正規化された代数接続を予測する。トリガーや圧縮ベースのベースラインよりも高い透かし精度が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:12:42 GMT)
Quantum-group-invariant $D^{(2)}_{n+1}$ models: Bethe ansatz and finite-size spectrum [0.0]
我々は、量子アフィン代数 $D(2)_n+1$ に基づいて、Jimbo R-行列に付随する量子可積分スピンチェーンモデルを考える。格子モデルの対称性は自発的に壊れており、共形重みのスペクトルは離散成分と連続成分の両方を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:59:54 GMT)
Quantum-correlated photons from spectrally-separated modes of a cavity coupled to a strongly-driven two-level atom [0.0]
キャビティモードでは,非古典的な光子統計値が得られた。本稿では, 強駆動セシウム原子をベースとしたナノファイバーキャビティQEDシステムによるシステムの実装を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 09:47:31 GMT)
Quantum simulation of actinide chemistry: towards scalable algorithms on trapped ion quantum computers [0.0]
本稿では、量子位相推定(QPE)の単一アンシラバージョンと量子計算モーメント(QCM)の方法を比較する。我々は、一連の代表的な化学モデルから電子構造記述を導き、最大19キュービットの量子量子ビットを用いた量子実験からエネルギーを計算した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:42:24 GMT)
Quantum Stochastic Gradient Descent in its continuous-time limit based on the Wigner formulation of Open Quantum Systems [0.0]
古典的および量子的アルゴリズムの間のブリッジとして使用されるオープン量子システムのウィグナー定式化。ウィグナーの定式化に基づくグラディエントDescentの連続時間極限における量子
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:24:57 GMT)
Quantifying imaginarity of quantum operations [0.0]
本研究は,量子演算のノルムと重みに基づく2種類の虚性測度を示す。結果は、操作の想像性に関する新たな洞察を与え、動的想像性に対する理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:10:44 GMT)
Properties and Applications of Partially Deterministic Polytopes [0.0]
我々は「部分決定論」の概念を探求し、任意の人数の参加者、入力、サイトごとの出力を可能にした。結果として得られる対象は凸ポリトープの新しいクラスを形成し、ベルと符号なしポリトープを特殊ケースとして回収する。本稿では,ベルシナリオの因果構造を必要としない,物理的モチベーションの異なるシナリオについて論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:09:11 GMT)
Proof of the absence of nontrivial local conserved quantities in the spin-1 bilinear-biquadratic chain and its anisotropic extensions [0.0]
一軸異方性場を持つスピン-1双線型双立方体モデルの可積分性と非可積分性を完全分類する。このクラスの中で、唯一の可積分系はベーテ・アンザッツ法によって解かれたものであることが厳密に示されている。非可積分性の証明を、双線型二乗ハミルトニアンの異方性拡張を含むより一般的なスピン-1モデルに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:02:18 GMT)
Pilot-waves and copilot-particles: A nonstochastic approach to objective wavefunction collapse [0.0]
ボーム・ド・ブロリーのパイロット波と客観的崩壊理論という2つの主要なアプローチの適切なハイブリッドが、この目標を達成する。我々の理論は、ボヘミア粒子は波動関数によって導かれ、逆に波動関数は徐々に粒子の位置に向かって局在することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:36:56 GMT)
Phase structure of below-threshold harmonics in aligned molecules: a few-level model system [0.0]
本研究では, 配位分子から生成した低閾値ハーモニクスの分極と相特性を解析した。光子エネルギー以下の光子エネルギーを持つ高調波の場合、位相は連続する奇高調波順序の間において$pi$で交代する。選択された遷移周波数の低次高調波は線形偏光駆動場の偏光に追従し、高次高調波はミラー化偏光を示すことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:20:19 GMT)
Path-integral Monte Carlo estimator for the dipole polarizability of quantum plasma [0.0]
長波長限界における相互作用するクーロンプラズマの双極子偏極性を計算するための経路積分モンテカルロ推定器を提案する。相反空間の従来の動的構造因子とは異なり、我々のアプローチは実空間双極子自己相関関数に基づいている。想像時間における熱平衡のシミュレーションは、正確なクーロン相互作用とボルツマン量子統計量を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:26:00 GMT)
Optimal key rates for quantum key distribution with partial source characterization [0.0]
我々は、コーン最適化手法を、放出された状態に関する部分的な情報しか知られていないシナリオに拡張する。本研究では,本手法が現実的情報源不完全条件下での最先端解析および数値的手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:49:32 GMT)
Optimal Displacement Sensing with Spin-Dependent Squeezed States [0.0]
スピン依存圧縮(SDS)状態を用いた新しい多体変位検出手法を提案する。 SDS状態が準最適であること、すなわち量子クラムエル・ラオ境界がハイゼンベルク極限を飽和していることが示される。センサプロトコルの潜在的な応用は、単一光子散乱の測定からダークマターの探索まで多岐にわたる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:11:52 GMT)
On the injective norm of random fermionic states and skew-symmetric tensors [0.0]
ランダムスキュー対称テンソルの射影ノルムと関連するフェルミオン量子状態について検討する。ランダム量子状態の最近の進歩を拡張して、実および複素スキュー対称アンサンブルを解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:52:07 GMT)
Multimodal Recurrent Ensembles for Predicting Brain Responses to Naturalistic Movies (Algonauts 2025) [0.0]
本稿では,事前訓練されたビデオ,音声,言語埋め込みをfMRI時系列にマッピングする階層的マルチモーダル・リカレントアンサンブルを提案する。トレーニングは複合的なMSE相関損失と、初期の知覚的堅牢性から後期関連領域に徐々に重点を移すカリキュラムに依存している。このアプローチは、将来のマルチモーダル脳エンコーディングベンチマークのための単純で自然なベースラインを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:15:39 GMT)
Monopoly Deal: A Benchmark Environment for Bounded One-Sided Response Games [0.0]
カードゲームは、不確実性の下でシーケンシャルな意思決定を研究するために広く使われている。あまり探索されていないが戦略的にリッチな構造、すなわち有界な片側応答が存在する。このメカニズムを特徴とするゲームはBORG(Bounded One-Sided Response Games)と呼ぶ。ベンチマーク環境としてMonopoly Dealの修正版を導入し、BORGダイナミックを特に分離する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:38:19 GMT)
Monitoring the calibration of probability forecasts with an application to concept drift detection involving image classification [0.0]
機械学習モデルは、予測確率が実際に発生した速度と一致する場合、適切に校正されると言われている。本稿では,誤校正検出が可能な動的制限付き累積和に基づくアプローチを提案する。提案したチャートは、キャリブレーションにおける潜在的な経過の確率予測を、ユーザが時間とともに監視する必要がある状況において、広く利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:42:10 GMT)
Modular Linear Tokenization (MLT) [0.0]
本稿では,高次心性カテゴリ識別子をコンパクトな数値ベクトルに符号化する可逆的・決定論的手法として,MLT(Modular Linear Tokenization)を提案する。 MovieLens 20Mデータセットの実験結果は、MLTが教師付き埋め込みに匹敵する予測性能を達成していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:52:01 GMT)
Model Reduction for Controlled Quantum Markov Dynamics [0.0]
時間依存のリンドブラッド生成器によって力学が記述されるマルコフ量子系のモデル還元の問題を考察する。提案手法はKrylov演算子部分空間と時間非依存ジェネレータに導入された演算子代数的手法に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:11:48 GMT)
Message Recovery Attack in NTRU via Knapsack [0.0]
モジュール型Knapsack問題に基づくメッセージ回復攻撃を導入する。 FLATTER還元は、実際には$epsilonapprox 0.45$でメッセージを回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:31:33 GMT)
Measuring skill-based uplift from AI in a real biological laboratory [0.0]
我々は,AI推論モデルへのアクセスによって引き起こされるEmphskillsベースの隆起の大きさを実証的に測定しようとしたパイロット研究の結果を報告する。これらの結果は,AIとグローバルバイオセキュリティの進化的関係に関する今後の研究の文脈において論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:34:57 GMT)
Low-Gap Hf-HfOx-Hf Josephson Junctions for meV-Scale Particle Detection [0.0]
ハフニウム基ジョセフソン接合(Hf-HfOx-Hf)の創製とキャラクタリゼーションを報告する。 Hf-HfOx-Hfは、超低閾値のシングルTHz光子とシングルフォノン検出のための、有望な低Tc材料プラットフォームである。この研究は、Hfベースの接合と次世代超伝導検出器および量子ビットアーキテクチャの可能性に関する最初の包括的な研究である。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:15:35 GMT)
Line search by quantum logic spectroscopy enhanced with squeezing and statistical tests [0.0]
固定されたイオンと分子の内部遷移は、可変周波数の印加光場によって生じる運動変位を測定することで探究することができる。主なボトルネックは周波数帯域での探索速度であり、変位検出の感度を高めることで増大させることができる。各手法が独立して探索速度を大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:42:07 GMT)
Leveraging an Atmospheric Foundational Model for Subregional Sea Surface Temperature Forecasting [0.0]
深層学習モデルを用いて,カナリア大水系における海水温度(SST)の予測を行う。このモデルを高分解能海洋分析データを用いて微調整することにより、複雑なパターンを捉える能力を実証する。このモデルは大規模なSST構造を再現することに成功したが、沿岸部でより細部を捉えることの難しさに直面している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:30:12 GMT)
Kolmogorov-Arnold Energy Models: Fast and Interpretable Generative Modeling [0.0]
構造的および帰納的バイアスを利用するために,Kolmogorov-Arnold Energy Model (KAEM)を導入する。 KAEMは一般的な生成モデリングトレードオフのバランスをとり、高速な推論、解釈可能性、安定したトレーニングを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:00:08 GMT)
Is Protective DNS Blocking the Wild West? [0.0]
我々は,数百の会員機関を対象としたリサーチ・アンド・教育ネットワークにおいて,保護型DNSサービスが果たす役割について検討する。私たちは、1週間にわたって観察された数億のユーザの実際のDNSクエリをテストし、潜在的な脅威であるドメイン名を含むため、どの回答がブロックされるかを見つけました。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:11:08 GMT)
Ion-Based Characterization of Laser Beam Profiles for Quantum Information Processing [0.0]
レーザー駆動操作は、閉じ込められたイオンアレイにおける1ビットと2ビットのゲートのエンジニアリングの一般的なアプローチである。これらのレーザーの重要なパラメータ、例えばビームサイズ、強度、偏光は、ゲート速度と安定性を予測し、最適化するために中心となる。ここでは、イオン自体が量子ゲート操作に必要なレーザービームを直接特徴付けるセンサーとしてどのように用いられるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:04:29 GMT)
Instrumental goals in advanced AI systems: Features to be managed and not failures to be eliminated? [0.0]
人工知能(AI)アライメント研究において、インストゥルメンタル・ゴール(インストゥルメンタル・サブゴール、インストゥルメンタル・コンストゥルメンタル・コンセント・ゴール)は、先進的なAIシステムと広く関連付けられている。これらの目標には、パワー・シーキングや自己保存といった傾向が含まれており、人間の目的と矛盾する場合に問題となる。インストゥルメンタルなゴールは、障害を限定するのではなく、受け入れ、管理すべき機能として理解されるかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:47:15 GMT)
Improving Robustness of AlphaZero Algorithms to Test-Time Environment Changes [0.0]
潜在的に変化するテスト環境にAlphaZeroエージェントを配置する際の問題を分析する。標準フレームワークへの単純な変更の組み合わせによって、パフォーマンスが大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:06:35 GMT)
Improved anharmonic trap expansion through enhanced shortcuts to adiabaticity [0.0]
STA(Shortcut to adiabaticity)は、理論上も実験的にも、様々な量子制御タスクにうまく適用されている。従来の研究において、著者らは、拡張された近道的近道的近道的近道的近道(eSTA)と呼ばれる近道的近道的近道的近道的拡張を開発した。ここでは、この手法を一般化し、高次項を利用する代替eSTA法を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:38:51 GMT)
Imposing Constraints on Driver Hamiltonians and Mixing Operators: From Theory to Practical Implementation [0.0]
制約を満たすドライバー・ハミルトンと混合作用素は、多くの量子アルゴリズムにおけるアンサッツ構成の重要な部分である。我々は、ハミルトン項を見つけるための一般代数式と、制約埋め込みを満たす類似のユニタリプリミティブを与える。次に、これらのプリミティブをハミルトンドライバとユニタリミキサーに変換し、量子アニーリング(CQA)と量子交換演算子アンザッツ(QAOA)の構成に使用できるアルゴリズム的な手順を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 22:53:05 GMT)
Immobile and mobile excitations of three-spin interactions on the diamond chain [0.0]
ダイアモンド鎖上に3スピン相互作用を特徴とする可溶性1次元スピン-1/2モデルを提案する。複数のイモービル励起がそれらの間にカシミール様の力を示し、結果として非自明なスペクトルが生じることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:06:32 GMT)
Humains-Junior: A 3.8B Language Model Achieving GPT-4o-Level Factual Accuracy by Directed Exoskeleton Reasoning [0.0]
Humans-Juniorは3.8Bモデルで、FACTS GroundingのパブリックサブセットのGPT-4oと$pm 5$ ppで一致している。我々のアプローチは、最小指向の"Exoskeleton Reasoning"足場と、プロトコルコンプライアンスを教える振る舞いの微調整を組み合わせたものです。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:12:36 GMT)
Hallucinations in Bibliographic Recommendation: Citation Frequency as a Proxy for Training Data Redundancy [0.0]
大型幻覚モデル (LLMs) は幅広いタスクに適用されてきている。この研究は、LLMが情報を正しく生成する能力は、基礎となる知識が生成されるか記憶されるかに依存すると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:51:35 GMT)
Habitat and Land Cover Change Detection in Alpine Protected Areas: A Comparison of AI Architectures [0.0]
オーストリア・ゲザエウス国立公園の長期アルプス生息地データを用いて, 変化検出に深層学習を適用した。 Clay v1.0はU-Netの41%のマルチクラスの生息地変更に対して51%の全体的な精度を達成するが、どちらもバイナリの変更検出では67%に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:32:28 GMT)
Group Representations of Lorentz Transformations Extended to Superluminal Observers [0.0]
我々は、観測者に対する時空変換を含む固有直交ローレンツ群の拡張を構築する。この拡張は、極角と方位角に依存するクライン四群の実現によって生成される。タキオン波動関数は、量子場理論におけるパリティ違反現象を解釈するための関連する表現理論ツールであることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:55:56 GMT)
Gravity-Awareness: Deep Learning Models and LLM Simulation of Human Awareness in Altered Gravity [0.0]
地球の重力は人間の発達を形作っており、脳の前庭、視覚、生殖の入力を重力の内部モデルに導く。この研究は、これらの適応を定量的にモデル化するための二重計算フレームワークを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:41:07 GMT)
Fuzz Smarter, Not Harder: Towards Greener Fuzzing with GreenAFL [0.0]
GreenAFLは、自動テストの環境への影響を低減するためにファジングに電力消費を組み込む、エネルギーを意識したフレームワークである。我々は,バニラAFL++,エネルギーベースコーパス最小化,エネルギーベースアブレーションを比較し,各コンポーネントの個々のコントリビューションを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:28:50 GMT)
Future of AI Models: A Computational perspective on Model collapse [0.0]
本研究は,2013年から2025年までの英語ウィキペディアの年次意味的類似性を調べることで,崩壊の定量化と予測を行う。結果は、初期のRNN/LSTMとテキスト正規化パイプラインによって引き起こされた公的なLLM採用よりも、着実に類似性が高まっていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:10:29 GMT)
From Divergent Series to Geometry: Resurgence of the Quantum Metric [0.0]
発散したQMT系列は高次摂動理論を用いて因子成長を示す。本分析では,大次挙動を示す係数を再生理論と一致させて,普遍的非摂動尺度を同定する。本研究は, 量子幾何学と非摂動物理学の相互作用を浮き彫りにして, エネルギーからQMTへの再生技術を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:21:29 GMT)
FedSelect-ME: A Secure Multi-Edge Federated Learning Framework with Adaptive Client Scoring [0.0]
フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有せずに協調的なモデルトレーニングを可能にするが、限られたスケーラビリティ、高い通信コスト、プライバシーリスクに悩まされる。本稿では,スケーラビリティ,セキュリティ,エネルギー効率を向上させる階層型マルチエッジFLフレームワークであるFedSelect-MEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:32:08 GMT)
Fast high-fidelity baseband reset of a latched state for quantum dot qubit readout [0.0]
スピン量子ビットの状態を読み出す一般的な方法は、1つの論理量子ビット状態($|1rangle$または$|0rangle$)を別の準安定電荷状態にラッチすることである。我々は、ラッチされた読み出し状態から量子ドット量子ビットの再初期化をオンデマンドで高忠実(>99%)で示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:08:57 GMT)
FakeZero: Real-Time, Privacy-Preserving Misinformation Detection for Facebook and X [0.0]
FakeZeroはクロスプラットフォームのブラウザエクステンションで、ユーザーがスクロールしている間にFacebookとX(以前のTwitter)の信頼できない投稿にフラグを付ける。すべての計算、DOMスクラップ、トークン化、トランスフォーマー推論、UIレンダリングはChromiumメッセージングAPIを介してローカルに実行される。 FakeZeroは3段階のトレーニングカリキュラムを採用している: ベースラインの微調整とドメイン適応トレーニングは、焦点の喪失、敵の増強、訓練後の量子化によって強化される。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:11:48 GMT)
FARSIQA: Faithful and Advanced RAG System for Islamic Question Answering [0.0]
本稿では,ペルシア・イスラム領域におけるFARSIQAの導入について紹介する。 FARSIQAは、我々の革新的なFAIR-RAGアーキテクチャの上に構築されています。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:25:34 GMT)
Exploring the In-Context Learning Capabilities of LLMs for Money Laundering Detection in Financial Graphs [0.0]
本稿では,財務知識グラフから抽出した局所化部分グラフに対する推論エンジンとして,大規模言語モデル(LLM)の利用について検討する。 LLMはアナリストスタイルの論理をエミュレートし、赤いフラグをハイライトし、一貫性のある説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:56:28 GMT)
Exploring Grassmann manifolds in topological systems via quantum distance [0.0]
パラメータ空間上で定義された量子状態はグラスマン多様体を形成する。我々は、状態間の量子距離を定量化するために、マルチレベルシステムのプロジェクタを用いる。多次元スケーリング法を用いて、量子距離をユークリッド空間に埋め込まれた再構成多様体に変換する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 07:05:20 GMT)
Explainable post-training bias mitigation with distribution-based fairness metrics [0.0]
我々は、人口統計学的に盲目で説明可能な機械学習モデルに対する分布に基づく公平性制約を備えた新しいバイアス緩和フレームワークを開発する。これは後処理によって実現され、基礎となるモデルをトレーニングすることなく、より公平なモデルを効率的に生成できる。私たちは、さまざまなデータセットで方法論を実証的にテストし、代替の処理後アプローチと比較します。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:37:50 GMT)
Experimental Investigation of a Bipartite Quench in a 1D Bose gas [0.0]
2つの半無限系の接合である初期状態の力学を実験的に検討する。境界密度プロファイルの進化は、流体力学のスケーリングに従う弾道力学を示すことを示す。境界面内における局所的急速分布について検討し、GHDによれば、一方の面においてゼロエントロピー状態の特徴を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:31:55 GMT)
Exact Sequence Interpolation with Transformers [0.0]
変換器は, 有限入力列のデータセットを$mathbbRd$, $dgeq 2$で正確に補間できることを示す。具体的には、$mathbbRd$の任意の長さの$N$シーケンスと$m1, dots, mN in MathcalN$の出力シーケンスを与えられた場合、$mathcalO(sum_j=1N mj)$ブロックと$で変換器を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:15:10 GMT)
Estimation of discrete distributions with high probability under $χ^2$-divergence [0.0]
我々は,iid試料からの分散分布の高確率推定を$chi2$-divergence損失下で検討した。簡易な平滑化戦略により,ミニマックス高確率リスクが達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:19:49 GMT)
Enhancing Underwater Object Detection through Spatio-Temporal Analysis and Spatial Attention Networks [0.0]
時間増強型YOLOv5変異T-YOLOv5を標準のYOLOv5と比較して評価した。第2フェーズでは、CBAM(Conal Block Attention Module)の追加により、T-YOLOv5の拡張バージョンが開発されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 01:22:42 GMT)
EVINGCA: Adaptive Graph Clustering with Evolving Neighborhood Statistics [0.0]
クラスタリングアルゴリズムは、しばしば制限的な仮定に依存する。 EVINGCAは、クラスタ形成を適応的な非線形グラフ進化プロセスとして扱うグラフベースのクラスタリングアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:44:05 GMT)
ETH-monotonicity in two-dimensional systems [0.0]
我々は、$f$-関数の平坦化率は、系の自由度数に直接比例することを示した。また、平坦化速度は、同じ空間サイズの系の粒子(または穴)数と直接比例することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:20:10 GMT)
Dynamics in an emergent quantum-like state space generated by a nonlinear classical network [0.0]
この作業は、グラフが古典的なシステムと私たちが量子ライク(QL)と呼ぶ状態空間を接続するのに役立つフレームワークを活用する。グラフを介してQL状態空間にマップする,大規模でダイナミックな古典システムの具体例について検討する。我々は、非閉定理(すなわち、QLビットの状態はコピーできない)が、QL状態だけでなく、基礎となる古典システムにも適用されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:29:24 GMT)
Double categories for adaptive quantum computation [0.0]
本稿では、量子計算パワーの様々なモデルを含む統一的な分類体系を開発する。計算アーキテクチャにおける量子(水平)および古典(垂直)情報の流れを表現するために、ポートグラフの双方向一般化であるダブルポートグラフを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:38:32 GMT)
Distinct Types of Parent Hamiltonians for Quantum States: Insights from the $W$ State as a Quantum Many-Body Scar [0.0]
基底状態として与えられた状態を持つ親ハミルトニアンの構成は、よく研究されている問題である。簡単な量子状態を考え、これらの状態が正確な固有状態である地元のハミルトン状態を調べる。これらの状態はしばしば、それぞれの親ハミルトニアンの量子多体スカー(QMBS)に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 04:48:32 GMT)
Diffusion Map Autoencoder [0.0]
DMAEは拡散マップエンコーダと線形またはRBFガウス・プロシーゼの潜在平均デコーダをペアリングし、閉形式帰納写像と強い再構成を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 21:11:25 GMT)
Detuning Choice for solving MIS and MWIS [0.0]
Pasqalの中立原子プロセッサは最大重み付き独立集合(MWIS)を実装している本稿では,従来の境界から外れた新しいデチューニング手法を提案する。最大30$ qubitsのグラフ上でPasqalのエミュレータを使用したテストは、すべてのQPU制約内でのメソッドの実用性を確認する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:49:54 GMT)
Depth and Autonomy: A Framework for Evaluating LLM Applications in Social Science Research [0.0]
本稿では,大言語モデル(LLM)を解釈深度と自律性という2つの次元に沿って利用するフレームワークを提案する。本稿では,これら2つの側面に関する文献の現状を,Web of Scienceで公開されているすべての社会科学論文に基づいて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 11:55:21 GMT)
Decoherence Estimation of Superconducting Qubit [0.0]
本研究では, 量子ビット光子と寄生抵抗原子との物理的相互作用による脱コヒーレンス過程の解析を行った。デコヒーレンスを近似したリンドブラッド・マスター方程式に必要とされるキュービットのコヒーレント損失の放出と吸収率を求める。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:09:30 GMT)
DINO-YOLO: Self-Supervised Pre-training for Data-Efficient Object Detection in Civil Engineering Applications [0.0]
DINO-YOLOはデータ効率検出のためにYOLOv12とDINOv3を併用したハイブリッドアーキテクチャである。 DINOv3の機能は、入力前処理(P0)と中盤強化(P3)の2つの場所で戦略的に統合されている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 03:40:40 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） (Wed, 29 Oct 2025 17:52:01 GMT)
Crystal-Field--Driven Magnetoelectricity in the Triangular Quantum Magnet CeMgAl$_{11}$O$_{19}$ [0.0]
偏光性ヘキサアルミン酸塩格子に埋め込まれたクラマース三角磁石である単結晶ceCeMgAl11O19の磁力学的研究零磁場では、誘電率$varepsilon'(T)$は25Kまでの量子常電体のバレット則に従う。 SI9テトラまでの磁場の応用は、この最小限の温度を高温にシフトさせ、それを拡大させ、調整可能な磁気応答を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:17:26 GMT)
Correcting quantum errors using a classical code and one additional qubit [0.0]
本稿では,古典的なビットフリップコードに対して任意のパウリ雑音を補正するプロトコルであるH-VEC(Hdamard-based Virtual Error Correction)を紹介する。 H-VECはエラーチャネルを事実上フィルタリングし、ノイズを純粋なY型エラーに投影し、その後、古典的コードのネイティブデコードアルゴリズムを用いて修正する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:24:32 GMT)
Controlling the Dynamical Evolution of Quantum Coherence and Quantum Correlations in $ e^{+}e^{-} \to Λ\barΛ$ Processes at BESIII [0.0]
BESIIIのLambdaLambda$プロセスに対する$e+e-の量子コヒーレンスと量子相関について検討する。古典的相関は量子相関とコヒーレンスの崩壊を著しく遅らせることを示した。この研究は、高エネルギー粒子物理学における古典的相関と量子的相関の相互作用を理解することの重要性を浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:19:52 GMT)
Control of memory effects in a spin-boson system by periodic driving [0.0]
外部の時間周期力によって駆動されるスピンボソン系における量子メモリ効果の出現について検討する。非マルコビアン度測度を駆動振幅の関数としてプロットするとき、顕著なピーク構造が見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 18:19:23 GMT)
ConsistencyAI: A Benchmark to Assess LLMs' Factual Consistency When Responding to Different Demographic Groups [0.0]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)の現実的整合性を測定するための独立したベンチマークであるConsistencyAIを紹介する。実験では、19のLSMを質問し、15のトピック毎に5つの事実を要求した。回答を文埋め込み, 対人コサイン類似度を計算し, 対人コサイン類似度の重み付け平均を計算し, 事実整合性スコアを算出した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 00:31:05 GMT)
Conformal Blocks in 2d Carrollian/Galilean CFTs and Excited State Entanglement Entropy [0.0]
二次元キャロル/ガリアン共形場理論における高励起状態の絡み合いエントロピーを計算し、平坦な空間ホログラフィーの研究を進める。我々のアプローチは、大きな中心電荷限界における重光共形ブロックの、新しい、物理的に直感的に導出することに集中している。この結果とレプリカのトリックを用いて、高励起状態の絡み合いエントロピーが熱形態を仮定していることが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:54:11 GMT)
Conclusive Local State Marking: More Nonlocality With No Entanglement [0.0]
複合量子状態のアンサンブルによって示される非局所性は、量子理論の顕著な非古典的特徴である。ある積状態のアンサンブルが、伝統的に非局所的と考えられていたアンサンブルよりも強い非局所性を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:57:20 GMT)
Comparative Study of UNet-based Architectures for Liver Tumor Segmentation in Multi-Phase Contrast-Enhanced Computed Tomography [0.0]
肝腫瘍セグメンテーションのためのUNetアーキテクチャの性能について検討した。驚くべきことに、モダンアーキテクチャの進歩にもかかわらず、ResNetベースのモデルはTransformerとMambaベースの代替品を一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 13:46:19 GMT)
Comment on Marek Czachor article entitled "On Relativity of Quantumness as Implied by Relativity of Arithmetic and Probability" [0.0]
Czachorの階層的算術のモデルは、有効な形式的前提から始まる。これは、ボルン則とフビニ・スタディ計量を標準量子力学からインポートすることで、鍵確率写像 g を修正する。この g は非ニュートンの隠れ変数設定に適用され、ハイブリッドフレームワークを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:15:03 GMT)
Charge-Preserving Operations in Quantum Batteries [0.0]
我々は、等エルゴトロピー状態とエルゴトロピー保存操作の概念を導入し、定式化する。これらのアイデアは、離散的(二段階の)システムと連続変数システムの両方に対して説明される。エルゴトロピー保存操作が各コヒーレント・インコヒーレント・インコヒーレント・インコヒーレント・エクササイズ・スクイーズの各成分を再分配する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 14:17:29 GMT)
CMOS-compatible processing and room-temperature characterization on wafer-level for scalable quantum computing [0.0]
CMOSパイロットラインを用いた産業用CMOS互換量子ビット製造手法の報告報告では、スケーラブルな量子コンピューティングのための超伝導量子ビットのCMOS互換産業スタイルの製作の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:37:53 GMT)
Bound entanglement-assisted prepare-and-measure scenarios based on four-dimensional quantum messages [0.0]
本稿では,三者間における境界絡みを検出する線形相関証人のクラスについて述べる。我々は,2量子のBloch-product-diagonal状態に対する証人の検出能力と計算可能なクロスノルム認識基準を関連づける。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 19:19:31 GMT)
Beyond Long Context: When Semantics Matter More than Tokens [0.0]
Electronic Health Recordsは、FHIR DocumentReferenceリソースにエンコードされたbase64アタッチメントとして、臨床ドキュメントを保存している。 Lopezらによって導入されたクリニカルエンティティ拡張検索(CLEAR)法は、エンティティ認識検索を使用している。 CLEARは58.3%の勝利率を達成し、平均的な意味的類似度は0.878であり、幅広いコンテキスト処理よりも78%少ないトークンを使用した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 16:41:44 GMT)
BambooKG: A Neurobiologically-inspired Frequency-Weight Knowledge Graph [0.0]
リンク強度を反映した非トリップエッジ上の周波数に基づく重み付き知識グラフであるBambooKGを紹介する。これにより、情報損失が減少し、シングルホップおよびマルチホップ推論のパフォーマンスが向上し、既存のソリューションよりも優れる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 17:31:27 GMT)
Artificial Intelligence for Direct Prediction of Molecular Dynamics Across Chemical Space [0.0]
分子動力学(MD)は原子系の挙動を探索する強力なツールであるが、逐次的な数値積分によるシミュレーションの効率化に依存している。本稿では,新しいニューラルネットワークアーキテクチャMDtrajNetと,事前学習した基礎モデルMDtrajNet-1を提案する。 MDtrajNetは化学空間をまたいだMD軌道を直接生成し、力計算と積分をバイパスする。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:16:03 GMT)
Application of predictive machine learning in pen & paper RPG game design [0.0]
近年、ペンと紙のRPG市場は著しい成長を遂げている。パブリッシャーが直面する重要な課題の1つは、新しい相手をデザインし、彼らの挑戦レベルを見積もることである。本論文では,本課題に対する最先端手法の概要と評価について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 20:43:58 GMT)
An accurate DFT-1/2 approach for shallow defect states: Efficient calculation of donor binding energies in silicon [0.0]
DFT-1/2近似準粒子補正に基づく浅層ドナーの簡易かつ実用的なプロトコルを提案する。このアプローチは、最小の計算オーバーヘッドで信頼性の高いドナー結合エネルギーを提供する。 Si, Si:X (X=P, As, Sb, Bi) の群-Vドナーに適用され、実験と密接に一致して結合エネルギーが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 10:17:16 GMT)
An In-Depth Analysis of Cyber Attacks in Secured Platforms [0.0]
本研究は、携帯電話の悪意のある脅威を検出するために機械学習技術を用いている。機械学習を用いて悪意のある脅威を検出する技術の開発が重要視されている。本稿では、これらの課題に対処するための、悪意のある脅威と方法に関する現在の研究の総合的な比較研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 12:43:18 GMT)
All-fiber microendoscopic polarization sensing at single-photon level aided by deep-learning [0.0]
単一光子レベルまで精度の高いリアルタイム偏光測定法を提案する。生体試料および液晶ポリマー試料の分極構造を可視化し, 本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 15:45:22 GMT)
Aligning Brain Signals with Multimodal Speech and Vision Embeddings [0.0]
我々は、平均的なwav2vec2音声埋め込みで脳波信号を一致させるMetaからの作業を構築している。音声を言語にエンコードするwav2vec2と、単語を画像にマッピングするCLIPの2つのモデルからの埋め込みを比較した。脳波を自然な音声知覚中に記録した脳波を用いて,これらの埋め込みが脳活動とどのように一致しているかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 05:30:17 GMT)
APThreatHunter: An automated planning-based threat hunting framework [0.0]
我々は、人間の介入を最小限に抑えて仮説を生成する自動脅威追跡ソリューションであるAPThreatHunterを紹介した。これは、システムの現在の状態と、検出されたリスクが発生したかどうかを示す指標のセットに基づいて、可能なリスクを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 08:15:46 GMT)
A Benchmark Suite for Multi-Objective Optimization in Battery Thermal Management System Design [0.0]
本研究では, 電池熱管理システム(BTMS)の設計における多目的最適化のためのベンチマークスイートを開発し, 提案する。このベンチマークスイートの主な目標は、進化アルゴリズムと最適化手法の実用的で関連するテスト基盤を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (Wed, 29 Oct 2025 06:48:22 GMT)