Machine Unlearning Doesn't Do What You Think: Lessons for Generative AI Policy and Research [186.5] 「マシーン・アンラーニング」は、法的・道徳的な理由から問題となるAIモデルにおけるコンテンツの存在を緩和するための解決策である。
ML研究者や政策立案者がこれらの課題について厳格に考えるためのフレームワークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:04:48 GMT)
Sparse Model Inversion: Efficient Inversion of Vision Transformers for Data-Free Applications [99.7] 既存の高密度インバージョン手法を高速化する新しいスパースモデルインバージョン戦略を提案する。
具体的には,雑音背景の逆転や潜在的な刺激的相関を抑えつつ,意味的前景を反転させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:14:36 GMT)
Spatial-SSRL: Enhancing Spatial Understanding via Self-Supervised Reinforcement Learning [93.2] 本研究では,通常のRGBやRGB-D画像から直接検証可能な信号を導出する自己教師付きRLパラダイムである空間SSRLを紹介する。
我々のタスクの訓練は、一般的な視覚能力を維持しながら空間的推論を大幅に改善する。
以上の結果から,単純で本質的な監視がRLVRを大規模に実現し,LVLMの空間知能を高めるための実践的経路が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:30:08 GMT)
Advancing AI Challenges for the United States Department of the Air Force [91.0] DAF-MIT AI Acceleratorは、アメリカ空軍(DAF)とマサチューセッツ工科大学(MIT)の協力である。
この記事では、AI Acceleratorの課題を紹介した前回の論文を補完する。
私たちは、AI技術のAI研究と応用に、進行中の新たな課題がいかに貢献したか、最新の情報を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:34:57 GMT)
Visual Backdoor Attacks on MLLM Embodied Decision Making via Contrastive Trigger Learning [89.2] MLLMをベースとした組込みエージェントに視覚的バックドアを注入する最初のフレームワークであるBEATを紹介する。
テキストトリガーとは異なり、オブジェクトトリガーは視点や照明の幅が広いため、確実に移植することは困難である。
BEATは攻撃の成功率を最大80%まで達成し、強い良識のあるタスクパフォーマンスを維持します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:50:49 GMT)
EF-3DGS: Event-Aided Free-Trajectory 3D Gaussian Splatting [87.1] 生物学的ビジョンにインスパイアされたイベントカメラは、時間分解能の高い画素の強度を非同期に記録する。
本稿では,イベントカメラの利点を3DGSにシームレスに統合するイベント支援フリートラジェクトリ3DGSを提案する。
提案手法を,パブリックタンクとテンプルのベンチマークと,新たに収集した実世界のデータセットであるRealEv-DAVISで評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:29:10 GMT)
SVTime: Small Time Series Forecasting Models Informed by "Physics" of Large Vision Model Forecasters [86.4] 動的Webコンテンツを分析するには時系列AIが不可欠だ。
エネルギー集約的なトレーニング、推論、ハードウェアの要求を考えると、大きなモデルを1フィットのソリューションとして使うと、二酸化炭素のフットプリントと持続可能性に対する深刻な懸念が浮かび上がっています。
本稿では、長期時系列予測(LTSF)のための大型ビジョンモデル(LVM)予測器にインスパイアされた新しい小型モデルSVTimeを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:36:51 GMT)
HiRA: A Hierarchical Reasoning Framework for Decoupled Planning and Execution in Deep Search [85.1] HiRAは、戦略的な計画と専門的な実行を分離する階層的なフレームワークである。
提案手法では,複雑な探索タスクを集中サブタスクに分解し,各サブタスクを外部ツールと推論機能を備えたドメイン固有エージェントに割り当てる。
4つの複雑なクロスモーダルなディープ・サーチ・ベンチマークの実験により、HiRAは最先端のRAGとエージェント・ベース・システムを大きく上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:57:07 GMT)
IGGT: Instance-Grounded Geometry Transformer for Semantic 3D Reconstruction [82.5] 人間は自然に3次元世界の幾何学的構造と意味的内容を中間次元として知覚する。
本稿では,空間再構成とインスタンスレベルの文脈理解の両面での知識を統合するために,IGGT (InstanceGrounded Geometry Transformer) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:22:16 GMT)
Training a Generally Curious Agent [77.6] Paprikaは、言語モデルが一般的な意思決定機能を開発することを可能にする微調整のアプローチである。
Paprika氏は、より勾配の更新をすることなく、コンテキスト内の環境フィードバックに基づいて、新しいタスクで彼らの振る舞いを探索し、適応するようにモデルに教えている。
結果は、シーケンシャルな意思決定問題を自律的に解決できるAIシステムへの有望な道のりを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:02:01 GMT)
Minitron-SSM: Efficient Hybrid Language Model Compression through Group-Aware SSM Pruning [76.9] 注意と状態空間モデル(SSM)を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャは、最先端の精度と実行時のパフォーマンスを達成する。
近年の研究では、アテンションのみのモデルに圧縮と蒸留を適用することで、トレーニングコストのごく一部でより小さく、より正確なモデルが得られることが示されている。
本稿では,SSMブロックの構造的整合性とそのシーケンスモデリング機能を維持するグループ対応プルーニング戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:29:03 GMT)
A Polynomial-time Algorithm for Online Sparse Linear Regression with Improved Regret Bound under Weaker Conditions [75.7] オンラインスパース線形回帰(OSLR)では,予測のために1インスタンスあたり$d$あたり$k$しかアクセスできない。
提案手法では, 過去の後悔点を大幅に改善する拡張時間アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:02:33 GMT)
LPAC: Learnable Perception-Action-Communication Loops with Applications to Coverage Control [72.8] 本稿では,その問題に対する学習可能なパーセプション・アクション・コミュニケーション(LPAC)アーキテクチャを提案する。
CNNは局所認識を処理する。グラフニューラルネットワーク(GNN)はロボットのコミュニケーションを促進する。
評価の結果,LPACモデルは標準分散型および集中型カバレッジ制御アルゴリズムよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:11:53 GMT)
Curse of Knowledge: When Complex Evaluation Context Benefits yet Biases LLM Judges [72.3] 審査員としての大規模言語モデル(LLM)のパラダイムはスケーラブルなソリューションとして登場したが、以前の作業は主に単純な設定に焦点を当てていた。
我々の詳細な分析は、評価信号の精度と妥当性を向上させるための重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:50:31 GMT)
Discrete Diffusion Models: Novel Analysis and New Sampler Guarantees [70.9] 離散拡散モデルに対する新たな解析的アプローチを導入し,正規性仮定の必要性を排除した。
標準的な$tau$-leaping法では、語彙サイズとともに線形にスケールするKL発散の収束保証を確立する。
我々のアプローチはより広く適用可能であり、他の広く使われているサンプルに対して最初の収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:25:35 GMT)
A Survey on Deep Text Hashing: Efficient Semantic Text Retrieval with Binary Representation [69.5] テキストハッシュはオリジナルのテキストをコンパクトなバイナリハッシュコードに投影する。
ディープテキストハッシュは、従来のデータに依存しないハッシュ技術よりも大きなアドバンテージを示している。
本調査では, コアコンポーネントに基づいて分類することで, 現在の深層テキストハッシュ法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:51:37 GMT)
Adaptive Defense against Harmful Fine-Tuning for Large Language Models via Bayesian Data Scheduler [67.2] 有害な微調整は、大規模な言語モデルのための微調整・アズ・ア・サービスに重大な安全性のリスクをもたらす。
Bayesian Data Scheduler (BDS) は、アタックシミュレーションを必要としない適応型チューニングステージ防衛戦略である。
BDSは、微調整データセットとアライメントデータセットに基づいて、各データポイントの安全属性の後方分布を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:49:37 GMT)
NoisyRollout: Reinforcing Visual Reasoning with Data Augmentation [66.4] NoisyRolloutは単純だが効果的なデータ拡張手法である。
きれいで適度に歪んだ画像からトレーニングの軌跡を混ぜる。
オープンソースのRLチューニングモデル間の最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:41:28 GMT)
Absorb and Converge: Provable Convergence Guarantee for Absorbing Discrete Diffusion Models [66.1] 吸収率行列を用いた離散拡散モデルに対する第1次有限時間誤差境界と収束速度解析を提供する。
我々は、吸収率行列の下での$tau$-leapingと均一化サンプリングの双方に対する最初の収束保証を確立する。
適切な仮定の下では、早期に停止することなく収束保証を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:23:05 GMT)
FastLongSpeech: Enhancing Large Speech-Language Models for Efficient Long-Speech Processing [64.8] FastLongSpeechは、LSLM機能を拡張して効率的な長音声処理を実現するように設計されている。
過度に長い音声シーケンスを管理可能な長さに圧縮できる反復融合戦略が組み込まれている。
提案手法は,長音・短音の両タスクにおいて高い性能を示し,推論効率を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:51:57 GMT)
ToolScope: An Agentic Framework for Vision-Guided and Long-Horizon Tool Use [64.2] ToolScopeは、グローバルな計画とローカルなマルチモーダル認識を統合するために設計されたエージェントフレームワークである。
我々は、VQA 2.0、ScienceQA、MAT-Search、MathVistaを含む4つのVQAベンチマークでToolScopeを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:51:27 GMT)
Dual-Stream Diffusion for World-Model Augmented Vision-Language-Action Model [62.9] 本稿では,モダリティ競合に対処し,ビジョン・ランゲージ・アクションモデルの性能を向上させるために,Dual-STreamfusion (DUST)を提案する。
DUSTはベースラインメソッドよりも最大6%向上しますが、テストタイムスケーリングアプローチではさらに2-5%向上しています。
Franka Research 3による実世界のタスクでは、DUSTは成功率を13%改善し、シミュレーションを超えてその効果を確認している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:32:12 GMT)
Multi-View Consistent Human Image Customization via In-Context Learning [62.8] PersonalViewは、100のトレーニングサンプルで既存のモデルでマルチビュー生成機能を取得することができる。
我々は、PersonalViewの多視点整合性、テキストアライメント、アイデンティティの類似性、視覚的品質を評価し、近年のベースラインとマルチビューカスタマイズの可能性を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 22:21:28 GMT)
Scaling Diffusion Transformers Efficiently via $μ$P [61.1] 最小更新パラメトリゼーション(mu$P)は、小さな言語モデルから大規模な言語モデルへの安定したHP転送を可能にするバニラトランスフォーマーに対して提案された。
拡散変換器に標準の$mu$Pを一般化し、大規模実験によりその有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:09:17 GMT)
NAUTILUS: A Large Multimodal Model for Underwater Scene Understanding [60.8] 本研究では,水中の自動探査を目的とした水中シーン理解手法について検討する。
NautDataは、8つの水中シーン理解タスクをサポートする1.45Mイメージテキストペアを含むデータセットである。
本稿では,透明な水中情報を明示的に復元するVFEモジュールを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:00:35 GMT)
Higher-order Linear Attention [59.9] スケールされたドット積の注意の二次コストは、自己回帰言語モデルを長いコンテキストにスケールするための中心的な障害である。
本稿では,高次線形注意(Higher-order Linear Attention, HLA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:54:37 GMT)
HAT: Hybrid Attention Transformer for Image Restoration [59.7] トランスフォーマーに基づく手法は、画像の超解像や復調といった画像復元タスクにおいて顕著な性能を示している。
本稿では,新たなHAT(Hybrid Attention Transformer)を提案する。
我々のHATは,定量的かつ定性的に,最先端の性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:07:56 GMT)
R$^2$ec: Towards Large Recommender Models with Reasoning [59.3] R$2$ecは、本質的な推論能力を持つ統一された大型レコメンデータモデルである。
R$2$ecは、推論チェーン生成と効率的なアイテム予測の両方を単一のモデルでサポートするデュアルヘッドアーキテクチャを導入している。
注釈付き推論データの欠如を克服するため、強化学習フレームワークであるRecPOを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:42:28 GMT)
Semantic Alignment and Reinforcement for Data-Free Quantization of Vision Transformers [58.8] データフリー量子化(DFQ)は、実際のデータにアクセスせずにモデル量子化を可能にし、データのセキュリティとプライバシに関する懸念に対処する。
ビジョントランスフォーマー(ViTs)の普及に伴い、ViTsのDFQは大きな注目を集めている。
本稿では,新しいセマンティックアライメントと強化データ自由化手法であるSARDFQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:57:02 GMT)
A Step Toward World Models: A Survey on Robotic Manipulation [58.7] 本稿では,ロボット操作の手法のレビューを通じて,世界モデルのコア機能を示すアプローチについて考察する。
我々は、認識、予測、制御にまたがる役割を分析し、主要な課題と解決策を特定し、現実世界のモデルが持つべきコアコンポーネント、能力、機能を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:57:24 GMT)
SafeAgentBench: A Benchmark for Safe Task Planning of Embodied LLM Agents [58.7] 我々は,対話型シミュレーション環境におけるLLMエージェントの安全性を考慮したタスク計画のための最初のベンチマークであるSafeAgentBenchを紹介する。
SafeAgentBenchは、(1)10の潜在的な危険と3つのタスクタイプをカバーするために厳格にキュレートされた750のタスクの実行可能な多種多様な高品質データセット、(2)低レベルコントローラを備えた普遍的な実施環境、9つの最先端ベースラインに対して17のハイレベルアクションでマルチエージェント実行をサポートするSafeAgentEnv、(3)実行とセマンティックの両方の観点から信頼性の高い評価方法を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:18:50 GMT)
Landscape of Thoughts: Visualizing the Reasoning Process of Large Language Models [58.6] 思考のランドスケープ(LoT)を導入し、任意の複数選択データセット上で特定の推論手法で推論軌跡を検査する。
LoTは、強いモデルと弱いモデル、正解と誤解、および異なる推論タスクを区別する。
トラジェクトリの正しさを評価する軽量検証器にLoTを適用することで、この利点を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:56:41 GMT)
On the Mistaken Assumption of Interchangeable Deep Reinforcement Learning Implementations [58.6] ディープ・強化学習(Deep Reinforcement Learning, DRL)とは、エージェントがニューラルネットワークを使って特定の環境でどのアクションをとるかを学ぶ人工知能のパラダイムである。
DRLは最近、ドライビングシミュレーター、3Dロボット制御、マルチプレイヤー・オンライン・バトル・アリーナ・ビデオゲームといった複雑な環境を解くことで注目を集めている。
現在、Deep Q-Network (DQN) や Proximal Policy Optimization (PPO) アルゴリズムのような、これらのエージェントを訓練する最先端のアルゴリズムの実装が数多く存在する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:57:10 GMT)
Rethinking Metrics and Benchmarks of Video Anomaly Detection [58.4] ビデオ異常検出(VAD)は、期待から外れた異常を検出することを目的としている。
既存のVADメトリクスは、単一のアノテーションバイアスの影響を受けます。
既存のベンチマークには、完全に/弱い教師付きアルゴリズムのシーンオーバーフィットを評価する能力がない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:50:17 GMT)
On the Equivalence of Optimal Transport Problem and Action Matching with Optimal Vector Fields [58.4] 生成モデルにおけるフローマッチング (FM) 法は任意の確率分布をマッピングする。
最適ベクトル場のみを考えると、別のアプローチでOTにつながることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:22:24 GMT)
A Retrospect to Multi-prompt Learning across Vision and Language [58.0] 本稿では,エネルギベースのマルチプロンプト学習(EMPL)を提案する。
私たちのEMPLはパラメータ効率だけでなく、ドメイン内とドメイン外のオープン語彙の一般化のバランスも厳密に導き出します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:50:35 GMT)
DeepCompress: A Dual Reward Strategy for Dynamically Exploring and Compressing Reasoning Chains [56.7] 大規模推論モデル(LRM)は印象的な能力を示してきたが、単純な問題を過度に考えることや複雑な問題を過小評価することといった認知的非効率に悩まされている。
本稿では, LRMの精度と効率を両立させる新しいフレームワークである textbfDeepCompress を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:13:11 GMT)
Continuous Autoregressive Language Models [56.5] 我々はCALM(Continuous Autoregressive Language Models)を紹介する。
CALMは高忠実度オートエンコーダを使用して、Kトークンの塊を1つの連続ベクトルに圧縮する。
我々は、堅牢なトレーニング、評価、および制御可能なサンプリングを可能にする包括的可能性のないフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:58:11 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） (Fri, 31 Oct 2025 09:11:14 GMT)
pDANSE: Particle-based Data-driven Nonlinear State Estimation from Nonlinear Measurements [56.0] 本研究では,(ノイズ)非線形測定を用いたデータ駆動非線形状態推定法(DANSE)を設計する際の問題点について考察する。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、モデルフリープロセスの状態を特徴付けるガウス前のパラメータを提供する。
状態後部の2次統計は、その時点に観測された非線形測定を用いて計算される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:26:48 GMT)
FLoC: Facility Location-Based Efficient Visual Token Compression for Long Video Understanding [55.7] FLoCは、施設位置関数に基づく効率的なビジュアルトークン圧縮フレームワークである。
本手法は,トークンのコンパクトな部分集合を迅速に選択することにより,顕著な効率向上を実現する。
私たちのアプローチは、トレーニング不要、モデル非依存、クエリ非依存で、汎用的なソリューションを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:29:39 GMT)
A Survey on Generative Recommendation: Data, Model, and Tasks [55.4] ジェネレーティブ・レコメンデーションは、差別的なスコアではなく、世代としてのレコメンデーションを再認識する。
この調査は、データ、モデル、タスク次元にまたがる統合された三部構成のフレームワークを通じて包括的な調査を提供する。
世界知識の統合、自然言語理解、推論能力、スケーリング法則、創造的生成の5つの主要な利点を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:02:58 GMT)
D$^2$USt3R: Enhancing 3D Reconstruction for Dynamic Scenes [54.9] 本研究は動的シーンにおける3次元再構成の課題に対処し,物体の動きが従来の3次元ポイントマップ回帰法の品質を劣化させる。
空間的側面と時間的側面の両方を明示的に組み込むことにより,提案した点マップに対する3次元密度対応のカプセル化に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:48:14 GMT)
DialectalArabicMMLU: Benchmarking Dialectal Capabilities in Arabic and Multilingual Language Models [54.1] アラビア方言における大規模言語モデル(LLM)の性能評価のための新しいベンチマークであるDialectalArabicMMLUを提案する。
MMLU-Redux フレームワークを手動で翻訳し、3K 個の質問応答対を5つの主要な方言に適応することで拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:17:06 GMT)
Foundation Models for Trajectory Planning in Autonomous Driving: A Review of Progress and Open Challenges [53.5] マルチモーダル・ファンデーション・モデルは自動運転技術に変化をもたらした。
我々はこのような手法を統一分類学を通して総合的に検討する。
ソースコードとデータセットのオープン性に関して,これらのアプローチを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:05:02 GMT)
Multi-Modal View Enhanced Large Vision Models for Long-Term Time Series Forecasting [53.3] 時系列は画像やテキストに変換でき、同じ信号のマルチモーダルビュー(MMV)を提供する。
これらのMMVは相補的なパターンを明らかにし、長期時系列予測(LTSF)のための大型ビジョンモデル(LVM)のような強力な事前訓練された大規模モデルの使用を可能にする。
DMMVは、トレンド・シーズンの分解と新しいバックキャスト・レジデンシャル・アダプティブ・コンダプティブ・コンダプションを活用し、LTSFのためのMMVを統合する新しい分解ベースマルチモーダル・ビュー・フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:29:58 GMT)
Probability Distributions Computed by Hard-Attention Transformers [53.2] 変換言語認識器の自己回帰化は,時として表現性を高める可能性があることを示す。
私たちの全体的な貢献は、トランスフォーマーが表現できる関数を、言語モデルとして最も一般的なユースケースで分解することにあります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:41:05 GMT)
Consistently Simulating Human Personas with Multi-Turn Reinforcement Learning [52.1] 大規模言語モデル(LLM)は、セラピー、教育、社会的役割プレイといったインタラクティブな環境において、人間のユーザをシミュレートするためにますます使われています。
LLM生成対話におけるペルソナの一貫性の評価と改善のための統一的なフレームワークを提案する。
我々は3つの自動メトリクス、即行一貫性、行間一貫性、Q&A一貫性を定義し、異なるタイプのペルソナドリフトをキャプチャし、それぞれが人間のアノテーションに対して検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:40:41 GMT)
DeepThinkVLA: Enhancing Reasoning Capability of Vision-Language-Action Models [51.8] DeepThinkVLAはVision-Language-Actionモデルのための新しいアーキテクチャである。
因果的注意を伴うシーケンシャルCoTを生成し、双方向の注意に切り替え、アクションベクトルを高速に復号する。
LIBEROベンチマークで97.0%の成功率を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:26:16 GMT)
Diffusion LLMs are Natural Adversaries for any LLM [50.9] 資源集約的(逆)な最適化問題を非効率な暗黙的推論タスクに変換する新しいフレームワークを提案する。
我々の中核となる洞察は、事前訓練された非自己回帰的生成LDMは、迅速な探索のための強力なサロゲートとして機能できるということである。
生成したプロンプトは、さまざまなブラックボックスターゲットモデルに対して強い転送可能性を示す、低複雑で多様なジェイルブレイクであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:04:09 GMT)
MindSearch: Mimicking Human Minds Elicits Deep AI Searcher [50.7] 我々は、Web情報検索と統合における人間の心を模倣するMindSearchを紹介した。
このフレームワークは、シンプルだが効果的なLLMベースのマルチエージェントフレームワークによってインスタンス化できる。
MindSearchは、深さと幅の点でレスポンス品質が大幅に改善されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:40:42 GMT)
Culture Cartography: Mapping the Landscape of Cultural Knowledge [50.5] グローバルなユーザを安全かつ生産的に提供するためには、LLMには、事前トレーニング中に学ばない文化固有の知識が必要だ。
カルチャーカルトグラフィーと呼ばれる混合開始法を提案する。
ここで、LCMは、信頼度が低い回答を質問して注釈を初期化し、それ以前の知識とそのギャップの両方を明確にする。
これにより、人間の応答者がこれらのギャップを埋めて、直接編集することで、適切なトピックに向けてモデルを操ることが可能になる。
LLMが提案する質問に人間が答えるベースラインと比較すると、CultureExplorerはDeepSeek R1やGPT-4oのような主要なモデルが持つ知識をより効果的に生成することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:37:34 GMT)
MoRE: 3D Visual Geometry Reconstruction Meets Mixture-of-Experts [50.4] MoREは、Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャに基づいた、密集した3Dビジュアル基盤モデルである。
MoREは、幾何推定を安定させ、洗練する信頼に基づく深度補正モジュールを組み込んでいる。
高忠実な表面正規予測のために,高密度なセマンティック特徴とグローバルな3Dバックボーン表現を統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:54:27 GMT)
MARAG-R1: Beyond Single Retriever via Reinforcement-Learned Multi-Tool Agentic Retrieval [50.3] 大規模言語モデル(LLM)は推論と生成において優れているが、本質的には静的事前学習データによって制限されている。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、LLMを外部知識に基盤を置くことでこの問題に対処する。
MarAG-R1は、LLMが複数の検索機構を動的に調整できる強化学習型マルチツールRAGフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:51:39 GMT)
Modality Alignment across Trees on Heterogeneous Hyperbolic Manifolds [50.0] ツリーを横断するアライメントは、画像とテキストのモダリティの両方に対してツリーのような階層的な特徴を構築し、調整する手法である。
本稿では,中間トランスフォーマー層からの視覚的クラストークンにクロスアテンション機構を適用した意味認識型視覚特徴抽出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:32:15 GMT)
Interact-RAG: Reason and Interact with the Corpus, Beyond Black-Box Retrieval [49.9] 本稿では,ILMエージェントを検索プロセスのアクティブマニピュレータに高める新しいパラダイムであるInteract-RAGを紹介する。
我々は、ゼロショット実行と相互作用軌跡の合成を可能にする推論強化ワークフローを開発する。
6つのベンチマーク実験により、Interact-RAGは他の高度な手法よりも大幅に優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:48:43 GMT)
Fints: Efficient Inference-Time Personalization for LLMs with Fine-Grained Instance-Tailored Steering [49.2] 本稿では,ユーザデータからサンプルレベルの干渉を生成し,モデルの前方通過に注入してパーソナライズするステアリングフレームワークを提案する。
本手法は,対話モードやコンテキスト長の異なる環境において,ロバスト性を保ちながら,高速シフト環境におけるパーソナライズ性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:01:04 GMT)
Phased DMD: Few-step Distribution Matching Distillation via Score Matching within Subintervals [48.1] フェーズドDMDは、Mixture-of-Expertsでフェーズワイド蒸留のアイデアを橋渡しする多段階蒸留フレームワークである。
位相MDDはプログレッシブな分布マッチングとサブインターバル内のスコアマッチングという2つの主要なアイデアに基づいて構築されている。
実験結果から,第2相DMDはDMDよりも出力の多様性を保ちつつ,重要な生成能力を保っていることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:55:10 GMT)
SMOL: Professionally translated parallel data for 115 under-represented languages [47.9] 私たちはSMOLをオープンソースにしました。SMOLは低リソース言語のための機械翻訳をアンロックするためのトレーニングデータスイートです。
SMOLは124のアンダーリソース言語(125の言語ペア)に翻訳されている。
SMOLは2つのサブデータセットから構成されており、それぞれがサイズに応じて最大インパクトのために慎重に選択されている: SMOLSENT、幅広いユニークなトークンカバレッジのために選択された文のセット、および、広範囲のトピックカバレッジに焦点を当てたドキュメントレベルのリソースであるSMOLDOC。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:59:09 GMT)
OKBench: Democratizing LLM Evaluation with Fully Automated, On-Demand, Open Knowledge Benchmarking [47.6] OKBenchは、ベンチマークのソーシング、作成、検証、配布を自動化するエージェントフレームワークである。
これらの結果から,新たな情報に直面する場合のモデル行動が明らかになり,小型モデルと大規模モデルのパフォーマンスギャップがいかに狭まるかが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:44:34 GMT)
Inferring multiple helper Dafny assertions with LLMs [47.3] 本研究では,Dafnyプログラムにおけるヘルパーアサーションの欠落を自動的に推測するために,Large Language Modelsの使用について検討する。
推論の難易度を分析するために,アサーション型の分類を導入した。
その結果、自動アサーション推論は証明工学の労力を大幅に削減できることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:45:39 GMT)
A Quantum Range-Doppler Algorithm for Synthetic Aperture Radar Image Formation [47.1] 一般参照関数は、多くのSAR集中アルゴリズムにおいて重要な要素であり、量子ゲートにどのようにマッピングできるかを示す。
量子レンジ・ドップラーアルゴリズムのコアは計算複雑性が$O(N)$であり、従来のものより小さいことが分かる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:30:15 GMT)
Generative Modeling Enables Molecular Structure Retrieval from Coulomb Explosion Imaging [46.0] 拡散型トランスフォーマーニューラルネットワークを用いて、イオン-モーメント分布から未知のジオメトリを再構成する。
ネットワークは1ボア半径以下の平均絶対誤差でイオン-分子分布から未知の分子構造を再構成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:33:40 GMT)
The End of Manual Decoding: Towards Truly End-to-End Language Models [46.0] 本稿では,真の"エンドツーエンド"生成を可能にする新しいアーキテクチャであるAutoDecoを紹介する。
各ステップにおいて、コンテキスト固有の温度とトップpの値を動的に予測する軽量なヘッドで標準変換器を拡張する。
我々はAutoDecoがデフォルトのデコード戦略を著しく上回るだけでなく、オラクルで調整されたベースラインに匹敵するパフォーマンスも達成していることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:36:35 GMT)
Asynchronous Risk-Aware Multi-Agent Packet Routing for Ultra-Dense LEO Satellite Networks [45.8] 超高密度LEO星座の出現は、その大規模なスケール、動的トポロジ、大幅な遅延によって駆動される複雑で非同期なネットワーク環境を生み出す。
このユニークな複雑さは、非同期でリスクを認識し、多様でしばしば矛盾する目的を分散的にバランスをとることができる適応的なパケットルーティングアルゴリズムを必要とする。
我々は、イベント駆動型マルチエージェントルーティングフレームワークであるPRIMALを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:29:08 GMT)
Reconstructing Unseen Sentences from Speech-related Biosignals for Open-vocabulary Neural Communication [45.4] 本研究は,様々な音声モードにおける未確認文に対する音声合成の可能性について検討する。
本研究では,高密度脳波(EEG)信号から抽出した音素レベル情報と筋電図(EMG)信号とを独立に利用した。
本研究は, 生体信号に基づく文レベルの音声合成が未確認文の再構成に有効であることを示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:31:13 GMT)
Environmental Impact of CI/CD Pipelines [45.0] GitHub Actionsエコシステムは、かなりの炭素と水のフットプリントをもたらす。
したがって、最も可能性の高いシナリオの炭素フットプリントは、1年で7,615本の都会の木によって捕獲された炭素と同等である。
主な推奨事項は、エネルギー生産が環境への影響の低い地域にランナーを配置することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:21:16 GMT)
UNGER: Generative Recommendation with A Unified Code via Semantic and Collaborative Integration [45.0] 提案手法は,意味的および協調的な知識を,生成的推薦のための統一コードに統合する,UNGERという新しい手法を提案する。
定量化処理による情報損失を軽減するため,モダリティ内知識蒸留タスクを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:21:31 GMT)
FedSM: Robust Semantics-Guided Feature Mixup for Bias Reduction in Federated Learning with Long-Tail Data [44.9] フェデレートラーニング(FL)は、プライベートデータを共有することなく、分散クライアント間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
FLは、非IIDおよびロングテールデータ分布による偏りのあるグローバルモデルに悩まされている。
textbfFedSMは、セマンティクスに基づく機能ミックスアップによって、このバイアスを軽減する新しいクライアント中心のフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:09:41 GMT)
SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-Bit Training [43.9] 我々は、ブラックウェルGPUにおける新しいFP4 Coreを活用して、注意計算を高速化する。
実験により、FP4の注意は、プラグ・アンド・プレイ方式で様々なモデルの推論を加速できることが示された。
トレーニングタスクへの低ビットの注意を開拓しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:28:06 GMT)
Before the Clinic: Transparent and Operable Design Principles for Healthcare AI [43.0] 医療AIの先進的な技術的要件を運用するための基本設計原則を2つ提案する。
我々は、これらの原則を確立されたXAIフレームワークに根ざし、それらをドキュメント化された臨床ニーズにマッピングし、新たなガバナンス要件との整合性を実証します。
この前臨床プレイブックは、開発チームに対して実行可能なガイダンスを提供し、臨床評価への道を加速し、AI研究者、医療実践家、規制ステークホルダーを分かち合う共通語彙を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:05:09 GMT)
Consistency Training Helps Stop Sycophancy and Jailbreaks [42.7] 自己管理型パラダイムで、モデルにプロンプト内の特定の無関係な手がかりに不変であるように教える。
一貫性トレーニングは、モデル自体からの応答をトレーニングデータとして使用するため、古いトレーニングデータから発生する問題を回避することができる。
BCTとACTは薬効を等しく低下させるが、BCTはジェイルブレイクの低減に有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:19:13 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） (Fri, 31 Oct 2025 17:01:54 GMT)
Integrating Video and Text: A Balanced Approach to Multimodal Summary Generation and Evaluation [42.1] 本稿では,ゼロショット映像からテキストまでの要約手法を提案する。
従来の手法とは異なり、我々は文字をゼロショットで生成し、音声、ビデオ、テキストのみを入力として使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:00:41 GMT)
How the Kerr-Cat Qubit Dies -- And How to Rescue It [42.0] カーキャット量子ビットは大きなノイズバイアスを示すことが実験的に示されており、1つの減衰チャネルは数桁のオーダーで抑制されている。
この分解は,回路実装のマルチモード特性から生じることを示す。
このメカニズムは、フル回路の非線形性を保ち、カー・キャットスペクトルの準退化を考慮に入れたフロケ・マルコフの枠組みの中で、強駆動を正確に扱うことによって解明される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:36:39 GMT)
Learning Soft Robotic Dynamics with Active Exploration [42.0] ソフトロボットは、非構造環境における不整合適応性と安全性を提供する。
既存のデータ駆動アプローチは、狭義のタスク実証によって制約された一般化に失敗する。
我々は不確実性を認識したアクティブな探索フレームワークであるSoftAEを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:35:02 GMT)
Swing-by Dynamics in Concept Learning and Compositional Generalization [41.8] 本稿では,モデルが学習し,構造的に整理されたセントロイドとガウス混合体上でのアイデンティティマッピングを学習するSIMタスクを提案する。
我々は、このSIMタスクでトレーニングされたニューラルネットワークの学習力学を数学的に解析し、その単純さにもかかわらず、SIMの学習力学が重要な経験的観察を捉え、説明するのに役立っていることを示す。
私たちの理論はまた、トレーニングの初期段階におけるテスト損失の非単調学習ダイナミクスの新しいメカニズムを見つけるなど、いくつかの新しい洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:20:08 GMT)
Mitigating Semantic Collapse in Partially Relevant Video Retrieval [41.7] 関連のあるビデオ検索は、コンテンツの一部だけがテキストクエリにマッチするビデオを探す。
既存の方法は、すべての注釈付きテキストビデオ対を正のものとして扱い、その他の全てを負のものとして扱う。
本稿では,テキストとビデオの埋め込み空間において,意味的崩壊(semantic collapse)と呼ばれる,上記の問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:39:20 GMT)
LiteCUA: Computer as MCP Server for Computer-Use Agent on AIOS [41.4] AIOS 1.0は、環境コンテキスト化によるコンピュータ利用エージェント機能の向上を目的とした、新しいプラットフォームである。
We introduced LiteCUA, a lightweight computer-use agent built on AIOS 1.0, which is a 14.66% success rate on the OSWorld benchmark。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:48:48 GMT)
Demystifying MaskGIT Sampler and Beyond: Adaptive Order Selection in Masked Diffusion [41.4] マスク付き拡散モデルでは、幅広い領域で高品質なサンプルを生成する上で有望な性能を示している。
本稿では,画像モデリングのためのMaskGITサンプルを理論的に解析し,その暗黙の温度サンプリング機構を明らかにする。
トークンをサンプリングする前にアンマキング位置を選択することで、"choose-then-sample"アプローチを用いる「モーメントサンプリング」を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:31:58 GMT)
Aeolus: A Multi-structural Flight Delay Dataset [41.2] Aeolusは大規模なマルチモーダルフライト遅延データセットである。
飛行遅延予測の研究を進めるために設計された。
Aeolusは回帰、分類、時間構造モデリング、グラフ学習など幅広いタスクをサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:49:49 GMT)
EBT-Policy: Energy Unlocks Emergent Physical Reasoning Capabilities [41.0] Diffusion Policyのような生成モデルによってパラメータ化される暗黙のポリシーは、しばしば高い計算コスト、露出バイアス、不安定な推論ダイナミクスに悩まされる。
EBT-Policyという新しいエネルギベースのアーキテクチャを導入し、ロボットと現実世界の設定における中核的な問題を解決する。
EBT-Policyは、トレーニングや推論の計算を少なくしながら、拡散ベースのポリシーを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:21:05 GMT)
Mathematics Isn't Culture-Free: Probing Cultural Gaps via Entity and Scenario Perturbations [40.5] 我々は,アフリカ,インド,中国,韓国,日本5地域を対象としたGSM8Kテストセットの文化的適応版を作成している。
8Bから72Bパラメータの6つの大言語モデル (LLM) を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:03:55 GMT)
Consciousness-ECG Transformer for Conscious State Estimation System with Real-Time Monitoring [40.5] 非侵襲的で信頼性の高い意識状態推定に心電図(ECG)信号を利用する変圧器を提案する。
我々のアプローチでは、意識状態と無意識状態を区別する心拍変動特性を効果的に捉えるために、クエリアテンションを分離したトランスフォーマーを用いている。
本研究は,心電図に基づく意識モニタリングが患者の安全性を高め,意識状態の理解を深める可能性を明らかにするものである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:53:41 GMT)
Prompt-MII: Meta-Learning Instruction Induction for LLMs [40.4] 本稿では,学習例をコンパクトで記述的なプロンプトに還元する命令誘導手法を提案する。
私たちはHuggingFaceハブから3,000以上の多様な分類データセットをトレーニングし、90の未確認タスクを評価します。
PROMPT-MIIは、ダウンストリームモデルの品質を4-9F1ポイント(10-20%の相対値)改善し、ICLのパフォーマンスは3-13倍のトークンを必要とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:00:58 GMT)
RegionRAG: Region-level Retrieval-Augumented Generation for Visually-Rich Documents [40.1] Modelnameは、検索パラダイムをドキュメントレベルからリージョンレベルにシフトする、新しいフレームワークです。
6つのベンチマークの実験は、RereaRAGが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:00:32 GMT)
Overcoming Prompts Pool Confusion via Parameterized Prompt for Incremental Object Detection [40.1] 既存のプロンプト プールベースのアプローチは、インクリメンタルタスクにまたがる不整合クラスセットを前提とします。
共起シナリオでは、以前のタスクからラベル付けされていないオブジェクトが現在のタスクイメージに表示され、プロンプトプールが混乱する可能性がある。
本稿では,タスク間の適応的な整合性を示すために,破滅的な忘れを抑えるために,制約のある更新を施す必要があることを留意する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:41:49 GMT)
AstroVisBench: A Code Benchmark for Scientific Computing and Visualization in Astronomy [39.9] AstroVisBenchは天文学領域における科学計算と可視化の両方のための最初のベンチマークである。
本稿では,最先端言語モデルの評価を行い,天文学研究に有用なアシスタントとして携わる能力に大きなギャップがあることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:08:20 GMT)
E2Rank: Your Text Embedding can Also be an Effective and Efficient Listwise Reranker [39.6] 本稿では,単一のテキスト埋め込みモデルを拡張し,高品質な検索とリストワイズを両立させるシンプルな統合フレームワークであるE2Rankを提案する。
クエリとドキュメント埋め込みのコサイン類似性を統一ランキング関数として適用することにより、リストワイドランキングプロンプトは、上位K文書からの信号に富んだ拡張クエリとして機能する。
E2Rankは、推論集約型BRIGHTベンチマークで最先端の結果を達成し、再ランクのレイテンシが非常に低い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:47:20 GMT)
Dialogue as Discovery: Navigating Human Intent Through Principled Inquiry [38.7] 人間とAIのコラボレーションにおける基本的なボトルネックは「意図的表現ギャップ」である
本稿では,ユーザの意図に関する不確実性を解決するために,積極的に情報を探究するエージェントを提案する。
我々は、この調査政策の熟達のために訓練された、提案されたエージェント Nous を命名する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:00:21 GMT)
From Pixels to Paths: A Multi-Agent Framework for Editable Scientific Illustration [38.7] VisPainterは、モデルコンテキストプロトコル上に構築された科学イラストレーションのためのマルチエージェントフレームワークである。
マネージャ、デザイナ、ツールボックスという3つの特殊なモジュールを編成し、標準ベクターグラフィックスソフトウェアと互換性のあるダイアグラムを共同で作成する。
内容、レイアウト、視覚知覚、相互作用コストの4つの側面から、高情報密度の科学的イラストを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:00:49 GMT)
Privacy-Aware Continual Self-Supervised Learning on Multi-Window Chest Computed Tomography for Domain-Shift Robustness [38.4] 胸部CT画像から多彩な特徴を同時に学習するための新しい連続自己教師学習(CSSL)フレームワークを提案する。
本稿では,ワッサースタイン距離に基づく知識蒸留(WKD)とバッチ知識アンサンブル(BKE)を統合した特徴蒸留手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:16:31 GMT)
C3Editor: Achieving Controllable Consistency in 2D Model for 3D Editing [37.4] C3Editorは、コントロール可能で一貫性のある2Dリフトベースの3D編集フレームワークである。
本手法は,ビュー一貫性を有する2次元編集モデルを選択的に確立し,優れた3次元編集結果を得る。
提案手法は既存の2Dリフト方式よりも,より一貫性があり,制御可能な2Dおよび3D編集結果を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:06:19 GMT)
Context-Gated Cross-Modal Perception with Visual Mamba for PET-CT Lung Tumor Segmentation [37.4] vMambaXは、PETとCTスキャン画像をContext-Gated Cross-Modal Perception Moduleを通じて統合する軽量フレームワークである。
PCLT20Kデータセットで評価すると、モデルは低い計算複雑性を維持しながらベースラインモデルより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:29:52 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） (Fri, 31 Oct 2025 12:13:12 GMT)
SERVIMON: AI-Driven Predictive Maintenance and Real-Time Monitoring for Astronomical Observatories [36.9] ServiMonは、データ収集と監査のためのスケーラブルでインテリジェントなパイプラインを提供するように設計されている。
システムは望遠鏡操作における品質制御、予測保守、リアルタイム異常検出を強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:47:13 GMT)
Un-Attributability: Computing Novelty From Retrieval & Semantic Similarity [36.8] セマンティックノベルティの操作尺度として非帰属性を導入する。
SmolLMとSmolLM2について検討し,3つの知見を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:39:12 GMT)
InnovatorBench: Evaluating Agents' Ability to Conduct Innovative LLM Research [36.5] InnovatorBenchは、LLM(Large Language Model)研究を行うエージェントの現実的なエンドツーエンド評価のためのベンチマークプラットフォームである。
データ・コンストラクション、フィルタリング、拡張、ロス・デザイン、リワード・デザイン、スカフォード・コンストラクションにまたがる20のタスクで構成されている。
我々はまた、リッチなアクションスペース、分散された長期実行、非同期監視、スナップショット保存を提供するResearchGymの開発も行っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:22:23 GMT)
Multimodal LLM-assisted Evolutionary Search for Programmatic Control Policies [36.4] この研究は、MLES(Multimodal Large Language Model-assisted Evolutionary Search)と呼ばれるプログラム制御ポリシー発見のための新しいアプローチを導入する。
MLESはマルチモーダルな大言語モデルをプログラム型ポリシー生成器として利用し、それらを進化的検索と組み合わせてポリシー生成を自動化する。
実験の結果,MLESは2つの標準制御タスクでPPOに匹敵する性能を達成できた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:00:22 GMT)
Towards Universal Video Retrieval: Generalizing Video Embedding via Synthesized Multimodal Pyramid Curriculum [36.4] 評価・データ・モデリングの共同設計に基づくフレームワークを導入する。
まず,ユニバーサルビデオ検索ベンチマーク(Universal Video Retrieval Benchmark, UVRB)を確立する。
第二に、UVRBの診断によってガイドされたスケーラブルなワークフローを導入し、1億5500万の高品質なペアを生成します。
第3に,汎用ビデオ埋め込み(GVE)をトレーニングするカリキュラムであるModality Pyramidを考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:54:48 GMT)
I-RAVEN-X: Benchmarking Generalization and Robustness of Analogical and Mathematical Reasoning in Large Language and Reasoning Models [35.8] I-RAVEN-X(I-RAVEN-X)は、アナログおよび数学的推論における一般化とロバスト性を評価するために設計されたシンボリックベンチマークである。
その結果, LRMは, より長い推論関係とより広い属性範囲において, 生産性と体系性を向上できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:27:50 GMT)
GeneFlow: Translation of Single-cell Gene Expression to Histopathological Images via Rectified Flow [35.7] そこで我々は,2つのセルイメージに転写学をマッピングする新しいフレームワークGeneFlowを構築した。
異なる染色法で高分解能画像を生成し、様々な細胞・組織構造をハイライトする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:25:15 GMT)
Temporal Cardiovascular Dynamics for Improved PPG-Based Heart Rate Estimation [35.7] 相互情報による心拍変動の非線形カオス挙動について検討した。
提案手法は,非線形時間的複雑性を数学的観点から扱う。
以上の結果から,提案手法の心拍数推定において最大40%の大幅な改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:12:14 GMT)
A Survey of AI Scientists [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） (Fri, 31 Oct 2025 15:08:23 GMT)
A Regularized Newton Method for Nonconvex Optimization with Global and Local Complexity Guarantees [34.9] 我々は、正規化ニュートン方程式を解くために、現在の勾配と以前の勾配から構築された新しい正規化器のクラスを提案する。
提案アルゴリズムは適応的であり、ヘッセン・リプシッツ定数の事前知識を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:26:14 GMT)
Deep learning denoising unlocks quantitative insights in operando materials microscopy [34.8] オペナンド顕微鏡は、機能性物質を管理する化学的および物理的過程の洞察を与える。
本稿では,教師なし深層学習に基づくデノケーションを定量的な顕微鏡に組み込むためのフレームワークを提案する。
ディープ・デノジングは物理的忠実さを保ち、バイアスを最小限にし、モデル学習における不確実性を減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:34:05 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） (Fri, 31 Oct 2025 17:31:15 GMT)
Decreasing Entropic Regularization Averaged Gradient for Semi-Discrete Optimal Transport [33.3] 自然解法は、解に近づくにつれて正則化を適応的に減少させる。
正規化の減少が実際に収束を加速することを証明する。
本稿では,DRAGが定型化よりも規則化の低下に寄与することを示す理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:22:06 GMT)
Cognitive Alignment in Personality Reasoning: Leveraging Prototype Theory for MBTI Inference [33.2] ProtoMBTIは、LLMベースのパイプライン内でプロトタイプ理論を運用するMBTI推論のためのフレームワークである。
その結果, 推論プロセスと心理的プロトタイプ推論の整合性は, テキストベースパーソナリティモデリングの精度, 解釈可能性, 伝達性が向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:45:30 GMT)
Offline Clustering of Preference Learning with Active-data Augmentation [32.9] 現実世界の嗜好学習は、しばしば異なる嗜好を持つユーザーを巻き込む。
この設定では、データを効果的に集約するユーザ間の類似性を識別し、不均衡なオフラインデータを扱うという、2つの主要な課題が提示される。
学習者がオフラインデータにのみ依存する、純粋なオフライン設定のためのオフC$2$PLを提案する。
我々は,本フレームワークを,学習者がテストユーザに対して限られた数のアクティブデータを選択することができるアクティブデータ拡張設定に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:58:46 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） (Fri, 31 Oct 2025 05:08:09 GMT)
AFM-Net: Advanced Fusing Hierarchical CNN Visual Priors with Global Sequence Modeling for Remote Sensing Image Scene Classification [32.7] AFM-Netは、2つの経路を通して効果的な局所的およびグローバルな共表現を実現する新しいフレームワークである。
AFM-Netの核となる革新は階層的融合機構(Hierarchical Fusion Mechanism)にある。
AID、NWPU-RESISC45、UC Mercedの実験では、AMM-Netは93.72、95.54、96.92パーセントの精度を得ており、性能と効率のバランスが取れた最先端の手法を上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:55:16 GMT)
Generation of Coherent Quantum Light from a Single Impurity-Bound Exciton [32.6] II-VI直接バンドギャップ半導体における不純物結合励起子は、光学活性な固体スピン量子ビットを約束する。
共振駆動された単一不純物結合エキシトンからの量子光のコヒーレント光放射をSeSeで実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:02:30 GMT)
Independent Clinical Evaluation of General-Purpose LLM Responses to Signals of Suicide Risk [32.2] 本稿では,大言語モデル(LLM)が自殺思考・行動リスクのユーザ信号に応答してどのように振る舞うべきか,というエビデンスに基づく議論を促すための知見と方法を紹介する。
我々は,OLMo-2-32b,および拡張によって,ユーザがマルチターン設定でSTBリスクの信号を送信すると,継続ダイアログを招待する可能性が低下することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:47:11 GMT)
Reinforcing the Diffusion Chain of Lateral Thought with Diffusion Language Models [31.6] 本稿では,拡散言語モデルの推論フレームワークであるDCoLT(Diffusion Chain of Lateral Thought)を紹介する。
DCoLTは、思考の中間段階において文法的正しさに厳格な規則を持たず、双方向で非線形な推論を可能にする。
DCoLT強化拡散言語モデル(DLM)は、SFTやRLで訓練された他のDLMよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:01:08 GMT)
What About the Scene with the Hitler Reference? HAUNT: A Framework to Probe LLMs' Self-consistency Via Adversarial Nudge [30.6] 幻覚は、大規模言語モデル(LLM)を高い領域に現実的に展開する上で重要な課題である。
本稿では, LLMにおける実力検査の枠組みについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:02:39 GMT)
Token Distillation: Attention-aware Input Embeddings For New Tokens [30.4] 既存の埋め込み手法では、追加モジュールのさらなる訓練や事前訓練が必要とされる。
Token Distillationを提案し、元のトークン化を用いて得られた表現を蒸留することにより、新しいトークンに対する高品質な入力埋め込みを迅速に学習できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:44:06 GMT)
An Efficient and Generalizable Transfer Learning Method for Weather Condition Detection on Ground Terminals [30.1] 雪や雨などの逆の気象イベントは、衛星インターネットの性能と運用を妨げかねない。
本稿では,気象条件を局所的に検出できる効率的な移動学習法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:14:24 GMT)
Interaction as Intelligence Part II: Asynchronous Human-Agent Rollout for Long-Horizon Task Training [29.8] 我々は非同期なヒューマンガイダンスとアクションレベルのデータフィルタリングを統合するサンプリングフレームワークApolloを紹介する。
実験の結果,Apolloはトレーニングされていないベースラインに対して50%以上の改善を達成し,ヒューマンインタラクションを伴わない変異体に対して28%の改善を実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:00:22 GMT)
Mano Technical Report [29.6] Manoは、大規模なWebおよびコンピュータシステムデータに基づいて事前訓練されたマルチモーダル基盤モデル上に構築された堅牢なGUIエージェントである。
Mano氏は、Mind2WebやOSWorldなど、複数のGUIベンチマークで最先端のパフォーマンスをデモしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:42:28 GMT)
Hierarchical Transformers for Unsupervised 3D Shape Abstraction [29.5] 我々は3次元形状のための新しい階層型ニューラルフィールド表現であるHiTを紹介する。
HiTは、教師なしの環境で、異なる形状のカテゴリにわたって粗い方法で一般的な階層を学習する。
55のShapeNetカテゴリにまたがる非教師なし形状分割タスクにより,その効果を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:19:05 GMT)
Beyond a Million Tokens: Benchmarking and Enhancing Long-Term Memory in LLMs [28.8] 本稿では,長期記憶を必要とするタスクに対する大規模言語モデル(LLM)の能力を評価するためのフレームワークを提案する。
次に、100の会話と2000の検証済みの質問からなる新しいベンチマークであるBEAMを構築します。
モデル性能を向上させるために,LLMに3つの相補的メモリシステムを備えたLIGHT-aフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:29:52 GMT)
InertialAR: Autoregressive 3D Molecule Generation with Inertial Frames [28.6] InertialARは、分子を慣性フレームに整列させる標準的なトークン化を考案している。
また、幾何学的回転位置符号化(GeoRoPE)によるアテンション機構も備えている。
InertialARは、無条件分子生成のための10評価指標のうち7つの最先端性能を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:19:50 GMT)
A Tight Lower Bound for Non-stochastic Multi-armed Bandits with Expert Advice [28.3] 古典的非確率的マルチアームバンディットにおけるミニマックス最適後悔を専門的助言問題で決定する。
ここで、$K$は腕の数、$N$は専門家の数、$T$は時間軸である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:01:53 GMT)
BeetleFlow: An Integrative Deep Learning Pipeline for Beetle Image Processing [27.9] 我々は,各トレー上のすべての甲虫を検知し,各甲虫のイメージをソートし,収穫した甲虫に形態的セグメンテーションを行う3段階のパイプラインを開発した。
セグメンテーションでは,手動で670個の甲虫画像とトランスフォーマーベースセグメンテーションモデルの2つの変種をラベル付けし,比較的高精度に甲虫の微細なセグメンテーションを実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:55:33 GMT)
FedAdamW: A Communication-Efficient Optimizer with Convergence and Generalization Guarantees for Federated Large Models [27.7] AdamWは、大規模なモデルをトレーニングするための最も効果的な一般化の1つになった。
我々は、様々な大規模モデルのトレーニングと微調整を行うために、textttFedAdamWと呼ばれる最初のアンダーラインAdamWアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:04:43 GMT)
FedMuon: Accelerating Federated Learning with Matrix Orthogonalization [27.5] フェデレートラーニング(FL)の中核的なボトルネックは、コミュニケーションラウンドにあります。
既存のFL法は主に元素の局所性(Adam/SGD)を用いており、重量行列の幾何学的構造を無視している。
本稿では,2つの重要な手法を取り入れた新しいフェデレート・ムーン(FedMuon)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:41:16 GMT)
On the Theory of Conditional Feature Alignment for Unsupervised Domain-Adaptive Counting [27.4] オブジェクトカウントモデルは、密度の多様性が異なるドメインにデプロイされるときに苦しむ。
条件付き特徴アライメントの理論的枠組みを提案し,簡単な実装を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:34:29 GMT)
NegoCollab: A Common Representation Negotiation Approach for Heterogeneous Collaborative Perception [26.6] 既存の方法では、共通表現は特定のエージェントの表現として指定される。
本稿では交渉された共通表現に基づく異種協調手法であるNegoCollabを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:20:54 GMT)
FOCUS: Efficient Keyframe Selection for Long Video Understanding [26.4] マルチモーダル大言語モデル(LMLM)は画像とビデオフレームを視覚トークンとして表現する。
FOCUS(Frame-Optimistic Confidence Upbound Selection)は、厳格なトークン予算の下でフレームを選択するモデルに依存しない選択モジュールである。
20分以上のビデオでは、LongVideoBenchingベンチマークで11.9%の精度向上を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:41:13 GMT)
HiF-DTA: Hierarchical Feature Learning Network for Drug-Target Affinity Prediction [26.4] マルチスケールの薬品をモデル化し,マルチスケールのバイ線形アテンションモジュールを通じて融合した原子,サブ構造,分子表現を学習する階層型ネットワークであるHiF-DTAを提案する。
Davis、KIBA、Metzデータセットの実験では、HiF-DTAは最先端のベースラインよりも優れており、グローバルな局所抽出とマルチスケール融合の重要性が確認されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:47:15 GMT)
ZEBRA: Towards Zero-Shot Cross-Subject Generalization for Universal Brain Visual Decoding [26.3] ZEBRAは、最初のゼロショット脳視覚デコードフレームワークである。
ZEBRAは、fMRI表現を主観的および意味論的コンポーネントに分解できるという重要な洞察に基づいて構築されている。
私たちの仕事は、普遍的なニューラルデコーディングに向けたスケーラブルで実践的なステップを表しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:05:04 GMT)
ECVL-ROUTER: Scenario-Aware Routing for Vision-Language Models [26.1] 視覚言語モデル(VLM)のためのシナリオ対応ルーティングフレームワークECVL-ROUTERを提案する。
提案手法では,ユーザ要求に基づいて,クエリ毎に適切なモデルを動的に選択する新たなルーティング戦略と評価指標を導入する。
結果より,提案手法はクエリの80%以上を小さなモデルにルーティングし,10%以下で解答確率を下げることができた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:46:44 GMT)
A Framework for Objective-Driven Dynamical Stochastic Fields [26.0] フィールドは相互作用と動的コンポーネントからなる複雑なシステムを記述するために汎用的なアプローチを提供する。
これらの動的およびテキストシステムのいくつかは、特定の目的を達成することを目的としたゴール指向の行動を示す可能性がある。
このようなシステムに関する公式な理論的記述を開発し、これらの記述を実践的な応用に効果的に翻訳することは依然として困難である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:53:04 GMT)
NaturalVoices: A Large-Scale, Spontaneous and Emotional Podcast Dataset for Voice Conversion [25.9] NaturalVoices (NV) は感情認識音声変換用に設計された最初の大規模自発的ポッドキャストデータセットである。
5,049時間の自発的なポッドキャスト記録と感情(カテゴリーと属性に基づく)の自動アノテーション、音声品質、文字起こし、話者識別、音声イベントを含む。
このデータセットは、数千の話者、多様なトピック、そして自然な話し方における表現力のある感情の変化をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:00:14 GMT)
Small Changes, Big Trouble: Demystifying and Parsing License Variants for Incompatibility Detection in the PyPI Ecosystem [25.9] 我々は,PyPIエコシステムにおけるライセンス変種に関する実証的研究を行った。
差分に基づく手法と大規模言語モデルを活用した,効率的なライセンス変種解析のための新しいアプローチであるLV-を導入する。
LV-は計算コストを30%削減しながら0.936の精度を達成し、LV-Compatは0.98の既存の方法よりも5.2倍互換性のないパッケージを識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:11:49 GMT)
GUI-Rise: Structured Reasoning and History Summarization for GUI Navigation [25.8] 本稿では,構造化推論,行動予測,履歴要約を統合した推論強化フレームワークを提案する。
このフレームワークは、履歴認識の目的を含む特別な報酬を使用し、要約品質とその後のアクションパフォーマンスを直接リンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:10:57 GMT)
Data Therapist: Eliciting Domain Knowledge from Subject Matter Experts Using Large Language Models [25.6] Data Therapistは、ドメインの専門家が混合開始プロセスを通じて暗黙の知識を外部化するのを助けるWebベースのシステムである。
得られた構造化知識ベースは、人間と自動化された可視化設計の両方に通知することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:25:44 GMT)
Towards 1000-fold Electron Microscopy Image Compression for Connectomics via VQ-VAE with Transformer Prior [25.6] ベクトル量子化された変分オートエンコーダ(VQ-VAE)圧縮フレームワークを提案する。
また、必要であれば1024x圧縮ラテントから選択的な高分解能再構成を行うROI駆動ワークフローも導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:05:21 GMT)
BlurGuard: A Simple Approach for Robustifying Image Protection Against AI-Powered Editing [25.6] 新たな研究のラインは、公開前に画像に「保護的な」敵のノイズを埋め込むことに焦点を当てている。
本稿では,ノイズリバーサル手法に対する画像保護手法の堅牢性を高めるための驚くほど単純な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:54:28 GMT)
MolChord: Structure-Sequence Alignment for Protein-Guided Drug Design [25.6] MolChordは、タンパク質と分子の構造をそれらのテキスト記述とシーケンシャルな表現と整合させることを目指している。
我々は拡散型構造エンコーダとともに, 自己回帰モデルによるテキスト, 小分子, タンパク質を分子生成体として活用する。
我々は、好みデータを統合することでプロパティ認識データセットをキュレートし、直接優先度最適化を用いてアライメントプロセスを洗練する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:35:53 GMT)
MemeArena: Automating Context-Aware Unbiased Evaluation of Harmfulness Understanding for Multimodal Large Language Models [25.5] ソーシャルメディア上でのミームの拡散は、マルチモーダルな有害性を理解するために、マルチモーダルな大規模言語モデル(mLLM)の能力を必要とする。
既存の評価手法は、主に二分分類タスクに対するmLLMsの検出精度に重点を置いている。
マルチモーダル有害性に対するmLLMsの理解に対する文脈認識および偏見のない評価を提供するエージェントベースのアリーナ型評価フレームワークであるMemeArenaを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:39:03 GMT)
Panoramic Out-of-Distribution Segmentation for Autonomous Driving [25.3] パノラマ・アウト・オブ・ディストリビューション(PanOoS)を導入し,包括的で安全なシーン理解を実現する。
POSはテキスト誘導の即時分布学習によりパノラマ画像の特徴に適応する。
POSは、主要なクローズドセットセグメンテーション機能を実現し、パノラマ理解の開発を進める。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:10:27 GMT)
AVA: Towards Agentic Video Analytics with Vision Language Models [25.2] 本稿では,VLMを利用した映像分析システムであるAVAを紹介する。
Ava には,1) 長時間あるいは連続的なビデオストリームの効率的なインデックス作成のためのイベント知識グラフ(EKG)のリアルタイム構築,2) 複雑で多様なクエリを扱うために EKG を活用するエージェント検索生成機構がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:25:26 GMT)
Learning Sparse Approximate Inverse Preconditioners for Conjugate Gradient Solvers on GPUs [25.2] 共役勾配解法 (CG) は対称および正定値線形系 Ax=b を解くための一般的な方法である。
既存の学習ベースの手法では、しばしばグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して、性能を改善し、構築を高速化する。
本稿では,GPUフレンドリなプリコンディショナを生成する学習ベース手法を提案し,特にGNNを用いてSPAI(スパース近似逆)プリコンディショナを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:42:48 GMT)
Multimodal Item Scoring for Natural Language Recommendation via Gaussian Process Regression with LLM Relevance Judgments [25.2] 自然言語レコメンデーション(NLRec)は,NL要求とNL項目記述の関連性に基づいて項目提案を生成する。
Dense Retrieval (DR) は、リクエストを唯一の関連ラベルとみなし、クエリの埋め込みを中心とした不正なスコアリング機能に繋がる。
本稿では,Gaussian Process Regression(GPR)とLLM関連判定を用いたGPR-LLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:44:50 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） (Fri, 31 Oct 2025 03:15:05 GMT)
IndiTag: An Online Media Bias Analysis System Using Fine-Grained Bias Indicators [24.9] 本稿では,革新的なオンラインメディアバイアス分析システムであるIndiTagについて述べる。
IndiTagは、大きな言語モデル、バイアスインジケータ、ベクトルデータベースを取り入れた新しいアプローチを提供する。
我々は、メディアリテラシーの育成、ファクトチェックの取り組みの促進、デジタルメディアプラットフォームの透明性と説明責任の向上におけるIndiTagの潜在的な応用について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:41:45 GMT)
MixedGaussianAvatar: Realistically and Geometrically Accurate Head Avatar via Mixed 2D-3D Gaussians [24.9] 高忠実度3Dヘッドアバターの再構築は、仮想現実などの様々な応用において重要である。
最近の3次元ガウススティング(3DGS)に基づく手法は、トレーニングとレンダリングの効率を著しく向上させる。
そこで我々は,MixedGaussian Avatarという新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:32:04 GMT)
Action Chunking and Exploratory Data Collection Yield Exponential Improvements in Behavior Cloning for Continuous Control [24.9] オープンループにおける行動列の予測と,専門家による実証実験の探索的拡張について検討した。
本研究は,制御理論的安定性をこれらの介入の利点の根底にある重要なメカニズムとして同定した。
理論面では、制御理論レンズが複合誤差の発生に関する詳細な知見を提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:42:52 GMT)
TetraJet-v2: Accurate NVFP4 Training for Large Language Models with Oscillation Suppression and Outlier Control [24.9] 大規模言語モデル(LLM)トレーニングは違法に高価であり、低精度完全量子化トレーニング(FQT)への関心を喚起している。
我々は,NVFP4をすべての線形層における活性化,重み,勾配に利用した,エンドツーエンドの4ビットFQT法であるTetraJet-v2を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:57:16 GMT)
Best Practices for Biorisk Evaluations on Open-Weight Bio-Foundation Models [24.4] オープンウェイトなバイオファウンデーションモデルは、悪いアクターがより致命的なバイオ兵器を開発することを可能にする。
現在のアプローチでは、事前トレーニング中にバイオハザードデータをフィルタリングすることに重点を置いている。
evalは、バイオファウンデーションモデルの二重利用能力を減らすことを目的としたプロシージャの堅牢性を評価するためのフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:00:20 GMT)
Balancing Knowledge Updates: Toward Unified Modular Editing in LLMs [24.4] 我々はメモリとAttnモジュールの両方を更新するためにIntAttn-Editを提案する。
IntAttn-Editは、従来の方法よりも高い編集成功、より優れた一般化、より強力な知識保存を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:37:39 GMT)
A Dual Large Language Models Architecture with Herald Guided Prompts for Parallel Fine Grained Traffic Signal Control [24.1] 交通信号制御(TSC)における大規模言語モデル(LLM)の活用は、従来の強化学習(RL)手法と比較して最適化効率と解釈性を向上させる。
本稿では,Herald誘導プロンプトによって拡張されたデュアルLLMアーキテクチャであるHeraldLightを提案する。
Herald Moduleはコンテキスト情報を抽出し、リアルタイム条件に基づいて各トラフィックフェーズの待ち時間を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:05:08 GMT)
DP-FedPGN: Finding Global Flat Minima for Differentially Private Federated Learning via Penalizing Gradient Norm [23.9] そこで我々は,局所的損失に対してグローバル勾配ノルムペナルティを導入し,大域的平坦度最小値を求める新しいCL-DPFLアルゴリズムDP-FedPGNを提案する。
また、R'enyi DPを使用して、厳格なプライバシー保証を提供し、ローカルアップデートに対する感度分析を提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:28:31 GMT)
SQLSpace: A Representation Space for Text-to-SQL to Discover and Mitigate Robustness Gaps [23.9] sqlSpaceは、人間の介入を最小限に抑えたテキスト対例のコンパクトな表現である。
ベンチマーク間の構成上の違いを明らかにし、精度だけで隠されたパフォーマンスパターンを公開し、クエリ成功のモデリングをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:05:11 GMT)
PartnerMAS: An LLM Hierarchical Multi-Agent Framework for Business Partner Selection on High-Dimensional Features [23.8] 評価を3層に分割する階層型マルチエージェントフレームワークを提案する。戦略を設計するプランナーエージェント,役割特異的評価を行う専門エージェント,アウトプットを統合するスーパーバイザエージェントである。
140のケースで、PartnerMASはシングルエージェントと議論ベースのマルチエージェントベースラインを一貫して上回り、最大10-15%のマッチレートを達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:48:01 GMT)
Understanding the Implicit User Intention via Reasoning with Large Language Model for Image Editing [23.7] 既存の画像編集手法は、単純な編集命令をうまく処理できる。
複雑な編集命令を扱うためには、大きな言語モデル(LLM)と拡散モデル(DM)を共同で微調整する必要があることが多い。
我々は,textbfLLM textbfReasoning (CIELR) による textbfComplex textbfImage textbfEditing と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:06:28 GMT)
Bidirectional Regression for Monocular 6DoF Head Pose Estimation and Reference System Alignment [23.7] TRGv2は、我々のTranslation, Rotation, and Geometry (TRG)ネットワークの軽量拡張である。
顔のランドマークと6DoFは、ランドマーク・ツー・イメージ・プロジェクションで反復的なリファインメントループを通してポーズを推測する。
アウト・オブ・ディストリビューションデータへの一般化を改善するため、TRGv2は変換を直接予測するのではなく、補正パラメータを回帰する。
不整合性中心定義によるデータセット間評価において,これまで見過ごされていたバイアス源を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:43:19 GMT)
Vision Transformer for Robust Occluded Person Reidentification in Complex Surveillance Scenes [23.4] Sh-ViT (Shuffling Vision Transformer) は、隠蔽された人物のReIDのための軽量で堅牢なモデルである。
ViT-Base上に構築されたSh-ViTでは,3つのコンポーネントが導入されている。
第二に、シナリオ適応型拡張(幾何学変換、消去、ぼかし、色調整)は、監視条件をシミュレートする。
第三に、DeiTベースの知識蒸留は限られたラベルで学習を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:43:50 GMT)
Beyond Pointwise Scores: Decomposed Criteria-Based Evaluation of LLM Responses [23.3] DeCEは、精度(実際の精度と妥当性)とリコール(必要な概念のカバレッジ)を分離する分解LDM評価フレームワークである。
実世界の法定QAタスクにおいて,多変量推論と引用グラウンドを含む異なるLLMを評価するために,DeCEをインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:19:46 GMT)
Geometry-Aware Edge Pooling for Graph Neural Networks [23.2] グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフベースのタスクで大きな成功を収めている。
現実世界のアプリケーションにおける大規模なデータセットの普及により、プール層はGNNの重要なコンポーネントである。
エッジ崩壊による構造認識型プーリングのための新しいグラフプーリング層を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:55:03 GMT)
Patient-Centered Summarization Framework for AI Clinical Summarization: A Mixed-Methods Design [23.2] 患者中心サマリ(PCS)における人工知能(AI)臨床要約タスクの新しい標準を提案する。
本研究の目的は,患者価値を捉え,臨床的有用性を確保するためのPCS作成フレームワークを開発することである。
5つのオープンソース LLM がゼロショットプロンプトと少数ショットプロンプトを使用して72のコンサルテーションの要約を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:08:18 GMT)
Cycle Consistency as Reward: Learning Image-Text Alignment without Human Preferences [23.0] 画像と生成されたテキストが与えられた場合、テキスト・ツー・イメージ・モデルを用いてテキストを画像空間にマッピングし、元の画像と再構成との類似性を計算する。
サイクル一貫性スコアを用いて候補をランク付けし、866K比較ペアの選好データセットを構築する。
データセットであるCycleRewardでトレーニングされた報酬モデルは、詳細なキャプションに関する最先端のアライメント指標よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:44:57 GMT)
Do LLM Evaluators Prefer Themselves for a Reason? [23.0] 大規模言語モデル(LLM)は、ベンチマーク、報酬モデリング、自己修正といったアプリケーションにおける自動評価手段として、ますます使われている。
以前の作業では、LLMが自身の生成したレスポンスを優先する、潜在的な自己参照バイアスが強調されていた。
自己参照は有害か、それとも、より強力なモデルの真に高品質な出力を単純に反映しているか?
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:58:47 GMT)
ThoughtProbe: Classifier-Guided LLM Thought Space Exploration via Probing Representations [22.8] ThoughtProbeは、Large Language Models(LLM)の隠れた推論機能を活用して、推論性能を改善する新しい推論フレームワークである。
木構造応答空間探索を誘導するために,これらの隠れ表現を識別信号として利用する。
我々のフレームワークの包括的な探索は、有効な推論チェーンを網羅するだけでなく、それらを効果的に識別し、複数の算術推論ベンチマーク間で大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:40:19 GMT)
Panprediction: Optimal Predictions for Any Downstream Task and Loss [22.6] 教師付き学習は、固定分布上の固定損失関数を最小化するモデルを訓練するものとして古典的に定式化される。
我々はパンプレディクションと呼ばれるこのパラダイムの数学的枠組みを定式化し、その統計的複雑さについて研究する。
無限個のタスクにおける無限個の損失を同時に最小化することは、1つのタスクにおける1つの損失を最小化するのと同じくらい統計的に容易であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:10:08 GMT)
GenSwarm: Scalable Multi-Robot Code-Policy Generation and Deployment via Language Models [22.5] GenSwarmは、自然言語のシンプルなユーザ命令に基づいて、マルチロボットタスクの制御ポリシーを生成し、デプロイするエンドツーエンドシステムである。
マルチ言語エージェントシステムとして、GenSwarmはゼロショット学習を実現し、変更や未確認タスクへの迅速な適応を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:06:02 GMT)
Calibration Across Layers: Understanding Calibration Evolution in LLMs [22.3] 大規模言語モデル(LLM)は、予測された確率が正確さとうまく一致する固有のキャリブレーション能力を示している。
近年の研究では、エントロピーニューロンや非埋め込み行列ヌル空間のような最終層の特定の成分にこの挙動を関連付けている。
キャリブレーションは最終射影だけでなく,ネットワーク前方パス全体に形成される分散現象であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:58:31 GMT)
VeriMoA: A Mixture-of-Agents Framework for Spec-to-HDL Generation [22.3] 大きな言語モデル(LLM)はハードウェア記述言語(HDL)の生成を約束するが、パラメトリック知識の制限とドメイン固有の制約のために困難に直面している。
We propose VeriMoA, a training-free mixed-of-agents framework with two synergistic innovations。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:40:58 GMT)
Can MLLMs Read the Room? A Multimodal Benchmark for Verifying Truthfulness in Multi-Party Social Interactions [22.0] 本稿では,ソーシャル推論ゲームWerewolfから派生した新しいデータセットを提案する。
このデータセットは、すべてのステートメントに対して、検証可能な基底構造ラベルを備えた同期ビデオ、テキストを提供する。
我々は最先端のMLLMを評価し,その性能差を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:36:36 GMT)
Atlas-Alignment: Making Interpretability Transferable Across Language Models [21.7] 安全で信頼性があり、制御可能な言語モデルを構築するためには、解釈可能性が非常に重要です。
我々はAtlas-Alignmentを紹介した。Atlas-Alignmentは言語モデル間での解釈可能性の伝達のためのフレームワークである。
単純な表現アライメント手法により,ロバストなセマンティック検索とステアブル生成が可能となることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:02:54 GMT)
Towards User-Focused Research in Training Data Attribution for Human-Centered Explainable AI [21.7] 我々は、新たなXAI分野のトレーニングデータ属性に対するモデル中心アプローチの代替案を提案する。
TDAは初期段階にあるので、ユーザ中心のプラクティスを通じて方向性を形作る貴重な機会があります。
TDA設計領域の探索は、データ中心の説明を有用な開発者に提供するための新しいタスクを明らかにします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:30:59 GMT)
Generative Semantic Coding for Ultra-Low Bitrate Visual Communication and Analysis [21.6] 本稿では,遠隔視覚分析,ヒューマンインタラクション,制御における超低ビットレート視覚コミュニケーションの課題について考察する。
既存のテキスト画像生成モデルは、ウルトラロー画像記述のための新しいアプローチを提供する。
本稿では,画像生成と深部画像圧縮をシームレスに統合する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:49:42 GMT)
POSESTITCH-SLT: Linguistically Inspired Pose-Stitching for End-to-End Sign Language Translation [21.4] 我々は手話のためのニューラルマシン翻訳のための新しい事前学習手法POSESTITCH-SLTを提案する。
簡単な変換器ベースのエンコーダデコーダアーキテクチャは,テンプレート生成文ペアのトレーニングにおいて,先行技術より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:44:59 GMT)
C-LEAD: Contrastive Learning for Enhanced Adversarial Defense [21.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は、画像分類、セグメンテーション、オブジェクト検出などのコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な成功を収めている。
敵の攻撃に対して脆弱であり、入力画像に小さな摂動を伴う誤った予測を引き起こす可能性がある。
本稿では,対人防御のためのコントラスト学習を利用した新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:32:55 GMT)
VRoPE: Rotary Position Embedding for Video Large Language Models [20.8] テキストベース大規模言語モデル(LLM)における位置埋め込み(RoPE)の性能は高い。
しかし、ビデオフレームの複雑な構造のため、ビデオに拡張することは依然として課題だ。
ビデオLLMに適した新しい位置符号化法である位置ロータリー埋め込み(VRoPE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:26:11 GMT)
LocDiff: Identifying Locations on Earth by Diffusing in the Hilbert Space [20.7] LocDiffは、マルチスケールな位置符号化空間において遅延拡散を行う最初の画像ジオローカライズモデルである。
LocDiffは、5つの挑戦的なグローバルな画像ジオローカライゼーションデータセットにおいて、最先端のグリッドベース、検索ベース、拡散ベースラインを上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:31:05 GMT)
Object-Aware 4D Human Motion Generation [20.3] 本研究では,3次元ガウス表現と移動拡散先行に基づくオブジェクト認識型4次元人体運動生成フレームワークを提案する。
我々の枠組みは3次元空間的文脈を尊重する自然的かつ物理的に妥当な人間の動きを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:40:17 GMT)
MapSAM2: Adapting SAM2 for Automatic Segmentation of Historical Map Images and Time Series [20.2] 歴史的地図画像と時系列の両方を自動的に分割する統合フレームワークであるMapSAM2を提案する。
画像の場合、タイルの集合をビデオとして処理し、メモリアテンション機構により、同様のタイルからコンテキストキューを組み込むことができる。
時系列に関して、アノテーションコストを低減するため、アノテーション付きSiegfried Building Time Seriesデータセットを導入します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:25:40 GMT)
PPDiff: Diffusing in Hybrid Sequence-Structure Space for Protein-Protein Complex Design [20.0] PPDiffは、任意のタンパク質標的に対するバインダーの配列と構造を共同で設計する拡散モデルである。
PPDiffは、我々の開発したシークエンス構造間ネットワーク上に、因果的注意層を持つ。
このモデルはPPBenchで事前訓練され、2つの現実世界のアプリケーションで微調整される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:03:51 GMT)
SparsePO: Controlling Preference Alignment of LLMs via Sparse Token Masks [19.6] 我々は,POトレーニング中に各トークンに対応するKL分散と報酬の重み付けを自動的に学習する,フレキシブルな目標SparsePOを提案する。
本手法は,要約および対話シナリオにおいて,+10%および+3%の勝利率ポイントを得る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:15:22 GMT)
From Evidence to Verdict: An Agent-Based Forensic Framework for AI-Generated Image Detection [19.2] AIFo(Agent-based Image Forensics)は、マルチエージェントコラボレーションによる人間の法医学的調査をエミュレートする、トレーニング不要のフレームワークである。
従来の手法とは異なり,本フレームワークでは,リバース画像検索,メタデータ抽出,事前学習型分類器,VLM解析など,一連の法医学的ツールを用いている。
我々の総合的な評価は6000のイメージに及び、現代の生成プラットフォームや多様なオンラインソースの画像を含む現実世界のシナリオに挑戦する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:36:49 GMT)
Deciphering Invariant Feature Decoupling in Source-free Time Series Forecasting with Proxy Denoising [19.0] TimePDは、プロキシを飾るソースフリーの時系列予測フレームワークである。
実世界のデータセットに関する大規模な実験は、TimePDの有効性についての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:24:27 GMT)
Why Do Multilingual Reasoning Gaps Emerge in Reasoning Language Models? [19.0] 推論言語モデル(RLM)は複雑な推論タスクにおいて高いパフォーマンスを達成するが、それでも多言語推論のギャップに悩まされている。
本稿では多言語推論のギャップが言語理解の失敗に大きく起因していることを示す。
本稿では,多言語入力を英語に翻訳する簡易かつ効果的な手法である選択翻訳を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:17:59 GMT)
Multilingual State Space Models for Structured Question Answering in Indic Languages [19.0] 本稿では、Indic言語に適した効率的かつコンテキスト対応のQAシステムを構築するための状態空間モデル(SSM)の適用について検討する。
SSMはこのタスクに特に適しているのは、シーケンシャルデータにおける長期および短期の依存関係をモデル化できるためである。
その結果,これらのモデルは言語的微妙さを効果的に捉え,質問文の解釈,コンテキストアライメント,回答生成の大幅な改善につながった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:18:46 GMT)
ORGEval: Graph-Theoretic Evaluation of LLMs in Optimization Modeling [18.8] ORGEvalは線形および混合整数線形プログラムの定式化における大規模言語モデルの能力を評価するためのグラフ理論評価フレームワークである。
ORGEvalはモデル等価性の検出に成功し、ランダムなパラメータ構成で100%一貫した結果が得られることを示す。
この結果から,全てのLLMにおいて最適化モデリングは依然として困難であるが,DeepSeek-V3とClaude-Opus-4は直接的プロンプト下では最高の精度を達成できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:35:52 GMT)
End-to-End Framework Integrating Generative AI and Deep Reinforcement Learning for Autonomous Ultrasound Scanning [18.7] 本稿では、生成型AIとDRLを統合して、自律的かつ再現可能な心臓USスキャンを可能にする、初のエンドツーエンドフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは、画像タイプを分類し、品質を評価するエキスパート検証モデルを通じて、AIによるガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:54:49 GMT)
Transformers as Implicit State Estimators: In-Context Learning in Dynamical Systems [18.6] 変換器は隠れた状態を暗黙的に推論して、幅広い力学系の出力を予測することができることを示す。
インコンテキスト学習は動的システムにおける出力予測に柔軟で非パラメトリックな代替手段を提供することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:48:02 GMT)
Cross-fluctuation phase transitions reveal sampling dynamics in diffusion models [18.6] クロス揺らぎを用いたスコアベース拡散モデルにおいて,分布のサンプリングダイナミクスがどのように進化するかを解析する。
偏りのない等方性正規分布から始めると、試料は鋭く離散的な遷移を行い、最終的には所望の分布の異なる事象を形成する。
これらの遷移を検出することでサンプリング効率が向上し、クラス条件とレアクラスの生成が促進され、画像分類とスタイル転送という2つのゼロショットタスクが、高価なグリッド検索やリトレーニングなしで改善されることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:40:59 GMT)
Casing Collar Identification using AlexNet-based Neural Networks for Depth Measurement in Oil and Gas Wells [18.6] ケーシング・カラー・ロケータ (CCL) を用いたコラー相関は, 精密深度校正の基礎となる。
本稿では,データセット構築を容易にするために,CCL信号取得のためのダウンホールツールに組み込まれたシステムを提案する。
データ拡張のための包括的事前処理手法を提案し、AlexNetベースのニューラルネットワークモデルを用いてその有効性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:25:23 GMT)
Object-IR: Leveraging Object Consistency and Mesh Deformation for Self-Supervised Image Retargeting [18.5] 本稿では,学習型メッシュワープ最適化問題としてイメージを再構成する自己教師型アーキテクチャであるObject-IRを提案する。
我々は、均一な剛性メッシュを目標アスペクト比で緩和し、畳み込みニューラルネットワークを用いて各メッシュグリッドの動きを予測し、変形メッシュを得る。
このフレームワークは、コンシューマグレードのGPU上でのリアルタイムパフォーマンスを維持しながら、任意の入力解像度を効率的に処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:57:10 GMT)
EncouRAGe: Evaluating RAG Local, Fast, and Reliable [18.5] EncouRAGeは、Retrieval-Augmented Generation (RAG)システムの開発と評価を効率化するために設計されたPythonフレームワークである。
このフレームワークは科学的、多様な評価指標とローカルデプロイメントを強調しており、研究者はRAG内のデータセットを効率的に評価することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:19:29 GMT)
Demystifying the Roles of LLM Layers in Retrieval, Knowledge, and Reasoning [18.3] 研究によると、LLM(Large Language Models)の深い層は、学習の表現にはほとんど寄与せず、大きなパフォーマンス損失を伴わずに、しばしば取り除くことができる。
本稿では,評価プロトコル,タスクカテゴリ,モデルアーキテクチャなど,様々な次元にわたる奥行き利用の体系的研究を行う。
我々の分析では、非常に深い層は一般的に以前の層よりも効果が低いことが確認されているが、それらの貢献は評価設定によって大きく異なる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:28:21 GMT)
HyperClick: Advancing Reliable GUI Grounding via Uncertainty Calibration [18.3] HyperClickは、不確実なキャリブレーションを通じて信頼性の高いGUIグラウンドを改善する新しいフレームワークである。
この結果から,HyperClickは信頼性を良好に保ちつつ,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） (Fri, 31 Oct 2025 08:07:02 GMT)
LC-Opt: Benchmarking Reinforcement Learning and Agentic AI for End-to-End Liquid Cooling Optimization in Data Centers [18.2] 本稿では,機械学習による液体冷却制御戦略のベンチマーク環境であるLC-Optを提案する。
オークリッジ国立研究所 (Oak Ridge National Lab) のフロンティア・スーパーコンピュータ冷却システム (Frontier Supercomputer cooling system) の高忠実なデジタルツインのベースライン上に構築され、LC-Optはモデルニカをベースとしたエンド・ツー・エンドの詳細なモデルを提供している。
我々は,集中型・分散型マルチエージェントRLアプローチをベンチマークし,解釈可能な制御のための決定木と回帰木へのポリシー蒸留を実証し,自然言語の制御動作を説明するLCMに基づく手法を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:04:14 GMT)
IL-PCSR: Legal Corpus for Prior Case and Statute Retrieval [18.1] IL-PCR(Indian Legal corpus for Prior Case and Statute Retrieval)は、両方のタスクのためのモデルを開発するための共通のテストベッドを提供するユニークなコーパスである。
語彙モデルや意味モデル,GNNに基づくアンサンブルなど,タスクのベースラインモデルについて広範な実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:39:04 GMT)
A Multi-Stage Framework with Taxonomy-Guided Reasoning for Occupation Classification Using Large Language Models [18.0] 大規模な言語モデル(LLM)は、その豊富な世界知識とコンテキスト内学習能力によって約束される。
本フレームワークは,分類学の知識とアウトプットを整合させることにより性能を向上させるために,分類学指導による推論例を統合した。
大規模データセットの評価から,我々のフレームワークは職業と技能の分類タスクを向上するだけでなく,フロンティアモデルに代わる費用対効果も提供することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:56:12 GMT)
LV-UNet: A Lightweight and Vanilla Model for Medical Image Segmentation [17.8] 本稿では,事前学習したMobileNetv3-Largeバックボーンを活用し,モジュールを組み込んだ軽量かつバニラモデルであるLV-UNetを紹介する。
ISIC 2016、BUSI、CVCClinicDB、CVCColonDB、KvairSEGデータセットの実験結果は、パフォーマンスと計算負荷のトレードオフをより良く示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:29:51 GMT)
DrivAerStar: An Industrial-Grade CFD Dataset for Vehicle Aerodynamic Optimization [17.5] 計算コストのかかるCFD(Computational Dynamics)シミュレーションは、設計イテレーション毎に数週間生成される。
DrivAerStarは、学術機械学習の研究と産業CFDの実践をブリッジする最初のデータセットであり、自動車開発におけるデータ駆動型空力最適化の新しい標準を確立している。
自動車アプリケーション以外にも、DriivAerStarは、高忠実度物理シミュレーションをAI(Artificial Intelligence)と統合するためのパラダイムをデモしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:01:31 GMT)
Traceable Drug Recommendation over Medical Knowledge Graphs [17.4] 薬物レコメンデーション(DR)システムは、患者の医療状況に基づいた適切な医薬品の選択において、医療専門家を支援することを目的としている。
医療知識グラフ(MKG)上で動作する新しいDRシステムであるTraceDRを提案する。
TraceDRは、マルチタスク学習フレームワーク内で、ドラッグレコメンデーションと関連するエビデンスを同時に予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:30:11 GMT)
Measuring the Security of Mobile LLM Agents under Adversarial Prompts from Untrusted Third-Party Channels [17.4] 大規模言語モデル(LLM)はソフトウェア開発を変革し、さまざまなアプリやベクターでタスクを自動化するAIベースのアプリケーションを可能にした。
しかし、このようなエージェントを敵の移動環境に配置する際のセキュリティ上の意味はよく分かっていない。
モバイルLLMエージェントのセキュリティリスクに関する最初の体系的研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:35:59 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） (Fri, 31 Oct 2025 18:19:55 GMT)
RepoMark: A Code Usage Auditing Framework for Code Large Language Models [17.0] コード生成のための大規模言語モデル(LLM)は、コーディングタスクを前例のない効率で自動化することによって、ソフトウェア開発を変革した。
これらのモデルをオープンソースコードリポジトリ(GitHubなど)でトレーニングすることは、批判的な倫理的および法的懸念を提起する。
コードLLMのデータ使用量を監査する新しいデータマーキングフレームワークRepoMarkを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:04:19 GMT)
Kernel conditional tests from learning-theoretic bounds [16.8] 本研究では,条件付き確率分布の仮説テストのためのフレームワークを提案する。
次に、条件分布の関数の統計的テストを構築する。
本研究は,機能検査の総合的基盤を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:19:02 GMT)
LifWavNet: Lifting Wavelet-based Network for Non-contact ECG Reconstruction from Radar [16.6] レーダ・ツー・ECG再構成のための多分解能解析合成(MRAS)モデルに基づくリフトウェーブレットネットワークLifWavNetを提案する。
評価の結果,LifWavNetは心電図再構成や下流のバイタルサイン推定において最先端の手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:59:58 GMT)
Efficient Neural SDE Training using Wiener-Space Cubature [16.2] ニューラル微分方程式(Neural differential equation, SDE)は、ニューラルネットワークによってパラメータ化されたドリフトと拡散の項を持つSDEである。
既存の訓練手法は、目的関数の経路ワイド勾配を効率的に計算する手法に重点を置いている。
本稿では,モンテカルロシミュレーションをバイパスし,改良する新しいトレーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:32:43 GMT)
T3: Test-Time Model Merging in VLMs for Zero-Shot Medical Imaging Analysis [15.6] 既存のモデルマージ技術は、様々な医学的手段で一貫した利益をもたらすことができません。
サンプル単位の係数を計算するバックプロパゲーションフリーフレームワークであるTest-Time Task Adaptive merging (T3)を導入する。
ドメイン内、ベース・ツー・ノーベル、および4つのモダリティにまたがる汚職にまたがる厳密な相互評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:05:40 GMT)
CheckEval: A reliable LLM-as-a-Judge framework for evaluating text generation using checklists [15.2] チェックリストに基づく評価フレームワークであるCheckEvalを導入する。
CheckEvalは、評価モデル間の平均一致を0.45改善し、スコアのばらつきを低減します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:04:47 GMT)
Can SAEs reveal and mitigate racial biases of LLMs in healthcare? [15.0] Sparse Autoencoders (SAEs) が、レースとスティグマティゼーションの概念の関連性を明らかにすることができるかを評価する。
われわれはこの潜伏型モデルを用いて黒人患者のアウトプットを生成する。
これは簡単な設定で改善するが、より現実的で複雑な臨床タスクでは成功しない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:29:51 GMT)
DCcluster-Opt: Benchmarking Dynamic Multi-Objective Optimization for Geo-Distributed Data Center Workloads [14.8] 持続可能な時空間タスクスケジューリングのためのオープンソースの高忠実度シミュレーションベンチマークであるDCcluster-Optを提案する。
AIのワークロードトレース、グリッドカーボンの強度、電力市場、20のグローバルリージョンにわたる天候、クラウド送信コスト、経験的ネットワーク遅延パラメータなど、実世界のデータセットを組み合わせている。
モジュール型報酬システムは、二酸化炭素排出量、エネルギーコスト、サービスレベル合意、水利用の間のトレードオフを明示的に研究することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:07:12 GMT)
Privacy by Design: Aligning GDPR and Software Engineering Specifications with a Requirements Engineering Approach [14.8] 異なる利害関係者の要求に対処し、コンプライアンスを確保するために、法的な知識を仕様で捉えなければならない。
既存のアプローチは問題空間と解空間の複雑な交叉を説明できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:51:22 GMT)
RepoMasterEval: Evaluating Code Completion via Real-World Repositories [14.7] RepoMasterEvalは、現実世界のリポジトリから構築されたコード補完モデルを評価するための新しいベンチマークである。
各ベンチマークは、1つのソースコードファイルから既存のテストスイートでコードスニペットをマスキングすることで生成される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:59:10 GMT)
Eliciting Secret Knowledge from Language Models [14.7] シークレット・エリケーション(Secret elicitation)とは、AIが持っているが、明示的に言語化されていない知識を発見することである。
テストベッドとして,大規模言語モデル(LLM)の3つのファミリーをトレーニングして,下流に適用される特定の知識を持つように訓練する。
我々は,様々なブラックボックスとホワイトボックスの秘密抽出手法を設計し,LLM監査員が秘密知識を推測できるかどうかに基づいて評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:55:04 GMT)
Lost in Latent Space: An Empirical Study of Latent Diffusion Models for Physics Emulation [14.4] 動的システムのエミュレーションに同様の戦略を効果的に適用できるかどうかを検討する。
遅延空間エミュレーションの精度は、広範囲の圧縮速度に対して驚くほど堅牢であることがわかった。
また,拡散型エミュレータは非生成的エミュレータよりも一貫して精度が高いことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:52:25 GMT)
Accelerating Data Generation for Nonlinear temporal PDEs via homologous perturbation in solution space [14.3] 我々はhomologous Perturbation in Solution Space (HOPSS)と呼ばれる新しいデータ生成アルゴリズムを提案する。
HOPSSは、大規模なタイムステップデータセットを生成する従来のアプローチに従うのではなく、より少ないタイムステップでトレーニングデータセットを直接生成する。
例えば、Navier-Stokes方程式では、1万のサンプルを従来の手法の約10%の時間で生成し、モデルトレーニングのパフォーマンスに匹敵する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:51:12 GMT)
Benchmarking Tesla's Traffic Light and Stop Sign Control: Field Dataset and Behavior Insights [13.9] 本稿では,TeslaのTraffic Light and Stop Sign Control (TLSSC) のフィールドデータセットと行動解析について述べる。
我々は,TLSSC-TCD相互作用行動(停止,加速,追従)の分類を開発し,フル速度差モデル(FVDM)を校正する。
その結果、停止行動は所望の速度偏差と相対速度の両方に対して強い応答性によって駆動されるが、加速行動はより保守的であることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:38:32 GMT)
NaviAgent: Bilevel Planning on Tool Navigation Graph for Large-Scale Orchestration [13.9] 大規模言語モデル(LLM)は、最近、外部ツールを呼び出すことによって関数呼び出しエージェントとして機能する機能を示した。
そこで我々は,タスクプランニングをツール実行からツールエコシステムのグラフベースモデリングを通じて分離するNaviAgentを提案する。
実験によると、NaviAgentはモデルとタスク間で最高のタスク成功率を達成し、TWMNを統合することで、複雑なタスクで最大17ポイントパフォーマンスが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:24:22 GMT)
AMD-Hummingbird: Towards an Efficient Text-to-Video Model [13.8] テキスト・トゥ・ビデオ(T2V)生成は、テキスト記述からリアルな映像を合成する能力において大きな注目を集めている。
以前の作業のほとんどは、現実のデプロイメントに適した、より小さく、より効率的なモデルの必要性を見越しながら、視覚的忠実さを優先している。
本稿では,Hummingbirdと呼ばれる軽量なT2Vフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:07:12 GMT)
On-device Computation of Single-lead ECG Parameters for Real-time Remote Cardiac Health Assessment: A Real-world Validation Study [13.7] シングルリードECGパラメータのオンデバイス計算により、集中データ処理なしでタイムリーなアセスメントが可能となる。
本研究では、デバイス上のアルゴリズムFeatureDBを2つのデータセットを用いて検証した。
第1次房室ブロック (AVBI, PR-based) と長QT症候群 (LQT, QTc-based) の診断成績を商用12誘導システムと比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:16:52 GMT)
Learning Generalizable Visuomotor Policy through Dynamics-Alignment [13.7] ビデオ予測モデルを利用した最近のアプローチは、大規模データセットからリッチな表現を学習することで、有望な結果を示している。
本稿では,ダイナミックス予測をポリシ学習に統合するDAP(Dynamics-Aligned Flow Matching Policy)を提案する。
提案手法では,ポリシーモデルと動的モデルが相互に行動生成のフィードバックを与え,自己補正を実現し,一般化を向上するアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:29:33 GMT)
Generating Accurate and Detailed Captions for High-Resolution Images [13.5] 本稿では,視覚言語モデル,大規模言語モデル,オブジェクト検出システムを統合した新しいパイプラインを提案する。
提案するパイプラインは,新しい多段階プロセスを通じてキャプションを洗練する。
高解像度画像のキュレートされたデータセットの実験により、パイプラインはより詳細で信頼性の高い画像キャプションを生成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:22:22 GMT)
An All-Reduce Compatible Top-K Compressor for Communication-Efficient Distributed Learning [13.4] 勾配圧縮機Rand-K$は構造情報を破棄し、収縮が不十分である。
Top-K$は情報的エントリを保存するが、プロパティを失い、コストがかかるAll-Gather操作が必要になる。
ARC-Top-$K$は、勾配の軽量なスケッチを使用してノード間の間隔パターンを整列し、インデックスなしのAll-Reduceを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:37:49 GMT)
RaanA: A Fast, Flexible, and Data-Efficient Post-Training Quantization Algorithm [13.3] 後学習量子化(PTQ)は、大規模言語モデル(LLM)の推論効率を向上させるために広く使われている技術である。
既存のPTQ法は一般に、重度キャリブレーションデータ要求や、ターゲットビット数の非フレキシブルな選択といった重要な制限に悩まされる。
1)RaBitQ-H, ランダム化ベクトル量子化法の変種 RaBitQ, 高速で正確で高効率な量子化のための設計 ; 2) アロケートビット, 層間でビット幅を最適に割り当てるアルゴリズム
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:16:41 GMT)
Reconciling Communication Compression and Byzantine-Robustness in Distributed Learning [13.3] 分散学習は分散データによるスケーラブルなモデルトレーニングを可能にするが、ビザンツの障害や通信コストの増大によって妨げられている。
以前の研究では、ビザンチン-ローバストアグリゲーションと直接的に通信圧縮を組み合わせることで、障害ノードに対するレジリエンスが著しく弱まることが示されている。
本稿では,古典的ポリアク運動量と協調圧縮戦略を統合するアルゴリズムであるRoSDHBを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:44:57 GMT)
FantasyWorld: Geometry-Consistent World Modeling via Unified Video and 3D Prediction [13.1] 本稿では,FantasyWorldについて紹介する。FantasyWorldは,凍結動画基盤モデルをトレーニング可能な幾何学的ブランチで拡張する幾何学的拡張フレームワークである。
提案手法は,3次元予測を正規化するためのガイド映像生成とビデオ優先の手法であるクロスブランチ・インフォメーションを導入する。
実験により、FantasyWorldは映像の想像力と3D知覚を効果的に橋渡しし、近年の多視点コヒーレンスとスタイル整合性において、幾何学的に一貫性のあるベースラインを上回っていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:16:23 GMT)
Towards a Generalizable AI for Materials Discovery: Validation through Immersion Coolant Screening [13.0] GATEは、熱、電気、機械、光学の領域にまたがる34の物理化学的性質を学習する、一般化可能なAIフレームワークである。
Gateは92,861個の分子を実用的な展開に期待している。
4つの分子が実験的またはリテラル的に検証され、湿式測定と商業冷却剤に匹敵する性能と強い一致を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:18:19 GMT)
M^3Detection: Multi-Frame Multi-Level Feature Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection with Camera and 4D Imaging Radar [12.9] M3Detectionは、カメラと4Dレーダのマルチモーダルデータに対するマルチレベル特徴融合を実行する、統合されたマルチフレーム3Dオブジェクト検出フレームワークである。
我々は,M3検出器が最先端の3D検出性能を実現し,カメラ4Dイメージングレーダ融合によるマルチフレーム検出の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:34:15 GMT)
Probability-Biased Attention over Directed Bipartite Graphs for Long-Tail ICD Coding [12.7] コード間の微粒な共起関係をモデル化する学習手法を提案する。
提案手法は,Macro-F1において特に顕著な改良を施した最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:47:09 GMT)
Exploring Landscapes for Better Minima along Valleys [12.6] 勾配に基づく一般化のための適応子"E"を提案する。
適応型 Lamb, ALTO は, 様々な大規模バッチトレーニングタスクにおいて, 現在の最先端技術のテスト精度(一般化)を平均2.5%向上させることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:53:49 GMT)
MedCalc-Eval and MedCalc-Env: Advancing Medical Calculation Capabilities of Large Language Models [12.4] MedCalc-Evalは、大規模言語モデルの医療計算能力を評価するための最大のベンチマークである。
これらのタスクは、内科、外科、小児科、心臓科を含む様々な専門分野にまたがっており、より広くより困難な評価設定を提供する。
我々はさらに、InternBootcampフレームワーク上に構築された強化学習環境であるMedCalc-Envを開発し、多段階の臨床推論と計画を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:07:16 GMT)
Transfer learning discovery of molecular modulators for perovskite solar cells [12.3] 機械学習は、材料発見を加速する可能性がある。
MLをPSCに適用することは、データ不足と従来の量的構造-プロパティ関係(QSPR)モデルの制限のため、依然として大きな課題である。
本稿では,分子変調器がPSCの電力変換効率(PCE)に与える影響を予測するために,事前訓練された深層ニューラルネットワークに基づく化学情報伝達学習フレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:04:48 GMT)
Integer-only Quantized Transformers for Embedded FPGA-based Time-series Forecasting in AIoT [12.3] 本稿では,AIoTシステムにおけるデバイス上の時系列予測に最適化されたTransformers用ハードウェアアクセラレータの設計について述べる。
整数のみの量子化と量子化対応トレーニングと最適化ハードウェア設計を統合し、6ビットおよび4ビットの量子化トランスフォーマーモデルを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:52:44 GMT)
E-MMDiT: Revisiting Multimodal Diffusion Transformer Design for Fast Image Synthesis under Limited Resources [12.2] E-MMDiT(Efficient Multimodal Diffusion Transformer)は、高速画像合成のための304Mパラメータしか持たない、効率的で軽量なマルチモーダル拡散モデルである。
AMD MI300X GPUの1ノードで1.5日で2500万の公開データをトレーニングした512px生成のモデルは、GenEvalで0.66に達し、GRPOのようなポストトレーニング手法で簡単に0.72に達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:13:08 GMT)
SELF-REDRAFT: Eliciting Intrinsic Exploration-Exploitation Balance in Test-Time Scaling for Code Generation [12.2] インタプリタのフィードバックなしにテスト時のスケーリングは、現実のコード生成シナリオに不可欠である。
SELF-REDRAFTはSelf-Refine上に構築されたフレームワークで、根本的な欠陥のあるソリューションのための新しいドラフトの提案を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:30:47 GMT)
FedReplay: A Feature Replay Assisted Federated Transfer Learning Framework for Efficient and Privacy-Preserving Smart Agriculture [12.1] 本稿では,フリーズコントラスト言語-画像事前学習(CLIP)ビジョントランスフォーマ(ViT)を軽量なトランスフォーマー分類器に統合するフェデレーション学習フレームワークを提案する。
提案手法の精度は86.6%であり,ベースライン・フェデレーション学習手法の4倍以上である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:44:52 GMT)
Iterative Foundation Model Fine-Tuning on Multiple Rewards [12.1] 本稿では,ファインチューニング基礎モデルのための新しい強化学習手法を提案する。
これらの報酬に対して反復的な微調整戦略を採用することにより,本手法は最先端のRL法を一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:37:16 GMT)
More of the Same: Persistent Representational Harms Under Increased Representation [12.1] 生成したテキストにおける分布レベルのグループ表現バイアスを克服するための評価手法を開発した。
モデルがバイオグラフィーを生成するように促されたときのジェンダー分布は、女性の大きな表現につながるが、表現バイアスでさえ、異なるジェンダーの表現方法に持続する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:57:04 GMT)
Feature-Function Curvature Analysis: A Geometric Framework for Explaining Differentiable Models [12.1] 本稿では,モデルの学習関数の幾何を解析するフレームワークであるFeature-Function Curvature Analysis (FFCA)を紹介する。
FFCAは、(1)影響、(2)ボラティリティ、(3)非線形性、(4)相互作用の4次元のシグネチャを生成する。
階層学習の直接的な経験的な最初の証拠を提供し、モデルが複雑な相互作用の前に単純な線形効果を一貫して学習することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:07:55 GMT)
Context Tuning for In-Context Optimization [12.1] コンテキストチューニングは、微調整モデルパラメータを使わずに、言語モデル(LLM)の少数ショット適応を強化する、シンプルで効果的な方法である。
プロンプトベースの適応手法とは対照的に、Context Tuningはトレーニング可能なプロンプトやプレフィックスをタスク固有のデモ例で初期化する。
CrossFit、UnifiedQA、MMLU、BIG-Bench Hard、ARCといったベンチマークの大規模な評価は、Context Tuningが従来のプロンプトベースの適応手法よりも優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 23:27:48 GMT)
SC-LoRA: Balancing Efficient Fine-tuning and Knowledge Preservation via Subspace-Constrained LoRA [12.0] Subspace-Constrained LoRA (SC-LoRA)は、効率的な微調整と知識保存のトレードオフをナビゲートするために設計された新しいLoRAフレームワークである。
我々の実験では、SC-LoRAは優れた微調整性能を実現するのに成功し、知識の忘れを著しく減らした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:04:13 GMT)
Multi-Modal Feature Fusion for Spatial Morphology Analysis of Traditional Villages via Hierarchical Graph Neural Networks [12.0] 本稿では,階層型グラフニューラルネットワーク(HGNN)モデルを提案する。
Graph Convolutional Networks (GCN) と Graph Attention Networks (GAT) を組み合わせることで、提案モデルは2段階の機能更新メカニズムの下でマルチモーダル機能を効率的に統合する。
実験により,本手法は,マルチモーダル融合および分類タスクにおける既存手法と比較して,大幅な性能向上を実現していることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:09:29 GMT)
Rethinking Robust Adversarial Concept Erasure in Diffusion Models [11.7] 概念消去は、拡散モデル(DM)における望ましくないコンテンツを選択的に学習し、センシティブなコンテンツ生成のリスクを低減することを目的としている。
既存のほとんどの手法では、ターゲット概念を識別し、抑制するために敵の訓練を施しているため、機密出力の可能性が低下する。
我々は,S-GRACEを導入し,S-GRACEは概念空間のセマンティックガイダンスを利用して,敵のサンプルを生成し,消去訓練を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:53:02 GMT)
BALR-SAM: Boundary-Aware Low-Rank Adaptation of SAM for Resource-Efficient Medical Image Segmentation [11.6] Segment Anything Model (SAM)のようなビジョン基盤モデルは、ドメイン固有の適応が欠如しているため、しばしば医療画像のセグメンテーションに苦労する。
医療画像のSAMを強化する境界対応低ランク適応フレームワークであるBALR-SAMを提案する。
2) SAMのVision Transformerブロックに組み込まれた低ランクのアダプタは、医学的コンテキストにおける特徴表現と注意を最適化し、同時にパラメータ空間を著しく削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:38:04 GMT)
MARIA: A Framework for Marginal Risk Assessment without Ground Truth in AI Systems [11.6] 既存のプロセスを置き換えるためにAIシステムをデプロイする前に、リスクを追加することなく改善を保証するために、既存のシステムと比較する必要がある。
従来の評価は両方のシステムに対して基礎的な真理に依存しているが、しばしば遅延または不可知の結果のために利用できない。
根拠的真理や絶対的リスクへの依存を避けるための限界リスク評価フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:18:20 GMT)
RzenEmbed: Towards Comprehensive Multimodal Retrieval [11.5] RzenEmbedは、様々なモダリティの組込みを学ぶための統一されたフレームワークである。
差別表現を学習するために、新しい2段階の訓練戦略を採用する。
RzenEmbedはMMEBベンチマークで新しい最先端を設定できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:34:51 GMT)
QiNN-QJ: A Quantum-inspired Neural Network with Quantum Jump for Multimodal Sentiment Analysis [11.5] マルチモーダルエンタングルメントモデリングのための量子ジャンプ(QiNN-QJ)を用いた量子インスピレーションニューラルネットワークを提案する。
ハミルトン作用素とリンドブラッド作用素を併用することにより、QiNN-QJは制御可能なクロスモーダル絡みを生成する。
この研究は、絡み合ったマルチモーダル核融合の原理的な枠組みを確立し、複雑な相互モーダル相関をモデル化する量子インスパイアされたアプローチの道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:25:55 GMT)
BuildArena: A Physics-Aligned Interactive Benchmark of LLMs for Engineering Construction [11.5] BuildArenaは、言語駆動エンジニアリング構築用に設計された最初の物理対応のインタラクティブベンチマークである。
1)LLMの詳細な比較と分析のための高度にカスタマイズ可能なベンチマークフレームワーク,2)複数の難易度層にまたがる静的および動的力学を網羅する拡張可能なタスク設計戦略,(3)言語命令に基づく構築を支援する3次元空間幾何学計算ライブラリである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:31:37 GMT)
Diffuse Thinking: Exploring Diffusion Language Models as Efficient Thought Proposers for Reasoning [11.4] そこで我々は,DLMを有効活用した効率的な協調推論フレームワークを提案し,その品質を評価するために,候補思考とLLMを生成する。
我々のフレームワークは複雑な推論タスクにおいて高いパフォーマンスを達成し、将来の研究に有望な方向性を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:41:30 GMT)
Internal Vulnerabilities, External Threats: A Grounded Framework for Enterprise Open Source Risk Governance [11.4] 従来のリスク管理は、技術的なツールに焦点を絞ったものだった。
目的 ->脅威 ->脆弱性 ->緩和 (OTVM)
これは単なる技術的チェックリストを超越する全体論的決定モデルを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:43:14 GMT)
Trans-defense: Transformer-based Denoiser for Adversarial Defense with Spatial-Frequency Domain Representation [11.3] ディープニューラルネットワーク(DNN)は敵の攻撃に対して脆弱であり、セキュリティクリティカルなシステムでの応用を制限する。
本稿では,攻撃に対処するための2段階の訓練手法を提案する。まず,Denoising Networkを訓練し,次に,Deep Classifierモデルを提案する。
本稿では,空間領域と周波数領域の両アプローチを統合して,画像に対する敵対的攻撃を防御する新しいデノベーション戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:29:50 GMT)
MVeLMA: Multimodal Vegetation Loss Modeling Architecture for Predicting Post-fire Vegetation Loss [11.3] 本稿では,火災イベントによる郡の植生損失を予測するため,MVeLMAと呼ばれる新しいエンドツーエンドMLパイプラインを提案する。
また,本モデルでは,山火事後の植生被害予測において,SOTA(State-of-the-art)モデルやベースラインモデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:49:33 GMT)
Optimal Convergence Analysis of DDPM for General Distributions [11.2] Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM)は最も広く使われているサンプルの一つである。
DDPM試料の精密収束解析を行った。
我々の収束解析は、広範囲な対象分布に対して厳密であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:44:50 GMT)
GeoFM: Enhancing Geometric Reasoning of MLLMs via Synthetic Data Generation through Formal Language [11.1] MLLM(Multi-modal Large Language Models)は、学術と産業の両方において大きな注目を集めている。
これらのモデルは、高品質な幾何学的データの不足により、数学的な幾何学的推論の課題に直面している。
幾何学的データを合成する新しい手法であるGeoFMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:56:32 GMT)
Multilingual Political Views of Large Language Models: Identification and Steering [11.1] 大規模言語モデル(LLM)は、日々のツールやアプリケーションでますます使われており、政治的見解への潜在的な影響に対する懸念が高まっている。
政治コンパステスト(Political Compass Test)を用いて,14言語にまたがる7つのモデルの評価を行った。
以上の結果から,より大きなモデルがリバタリアンと左の位置に一貫して移行し,言語やモデルファミリに有意な変化が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:40:18 GMT)
On Uncertainty Calibration for Equivariant Functions [11.1] 我々は不確実性推定と等価性に関する理論を提案する。
我々は,対称性のミスマッチが分類と回帰の両方において誤校正をもたらすことを示す。
等価性と不確実性の関係を明らかにする数値実験により,我々の理論枠組みを補完する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:58:56 GMT)
Integrating ConvNeXt and Vision Transformers for Enhancing Facial Age Estimation [11.0] 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と視覚変換器(ViT)を組み合わせた新しいハイブリッドアーキテクチャを提案する。
提案したConvNeXt-ViTハイブリッドソリューションは,ベンチマーク年齢推定データセットを用いて徹底的に評価した。
以上の結果から,ConvNeXt-ViTハイブリッドは従来の手法よりも優れているだけでなく,将来的な年齢推定の基盤となることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:36:28 GMT)
Thought Branches: Interpreting LLM Reasoning Requires Resampling [11.0] 一つのサンプルを研究することは因果的影響と基礎となる計算を理解するのに不十分であると主張する。
モデル決定のための再サンプリングを用いたケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:02:37 GMT)
Complete characterization of beam deflection based on double weak value amplification system [10.8] 我々はHermite-Gaussian-postselected double weak value systemを用いたヨーとピッチの同時測定を実験的に実現した。
システムの2つの暗いポートから出力されるTEM$_10$およびTEM$_01$モードに関与するヨーとピッチ角の信号は、独立して測定することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:35:17 GMT)
PETAR: Localized Findings Generation with Mask-Aware Vision-Language Modeling for PET Automated Reporting [10.8] 5,000点以上のPET/CT検診から3Dセグメンテーションと組み合わせた11,000点以上の病変レベル記述からなる大規模データセットを提案する。
本データセットに基づいて,PET,CT,病変輪郭を統合した3次元マスク対応視覚言語モデルPETAR-4Bを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:49:01 GMT)
Faithful and Fast Influence Function via Advanced Sampling [10.8] 特徴量とロジットに基づく2つの高度なサンプリング手法を提案する。
これらのサンプルは、機能やログの分布を考慮して、データセット全体の小さいが代表的なサブセットを選択する。
モデルがいかに効率的にクラスを忘れるかを測定するためにF1スコアを用いて、クラス除去実験を通じてアプローチを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:18:32 GMT)
Generative Adversarial Networks for High-Dimensional Item Factor Analysis: A Deep Adversarial Learning Algorithm [10.8] 本稿では,アイテムファクタ解析のためのVAEの改良として,AVBアルゴリズムを提案する。
AVBは補助判別器ネットワークを組み込んで、推定プロセスを2人対戦ゲームとして再構成する。
さらに強化されたアルゴリズムとして、IwaVB(Importance-weighted Adversarial Variational Bayes)を提案し、IwaE(Importance-weighted Autoencoders)と比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:46:44 GMT)
Understanding Code Agent Behaviour: An Empirical Study of Success and Failure Trajectories [10.8] 本稿では,エージェントのトラジェクトリ,すなわちソフトウェア問題の解決に際し,エージェントが行うステップを捉えた実行トレースについて,実証的研究を行う。
我々は、SWE-Benchベンチマークで、最先端の3つのコードエージェント(OpenHands、SWE-agent、Prometheus)の軌跡を分析し、成功と失敗の両方について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:58:13 GMT)
Learning Diffusion Priors from Observations by Expectation Maximization [10.7] 不完全および雑音のみから拡散モデルをトレーニングするための新しい手法であるDEMを提案する。
以前の研究とは異なり、DEMは適切な拡散モデルをもたらし、下流のタスクに不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:47:46 GMT)
Versatile and Efficient Medical Image Super-Resolution Via Frequency-Gated Mamba [10.7] 本稿では,FGMambaを提案する。FGMambaは,グローバルな依存性モデリングと細部拡張を軽量アーキテクチャに統合した,周波数対応のゲート状態空間モデルである。
本研究は,スケーラブルかつ高精度な医用画像強調のための周波数認識状態空間モデリングの有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:12:12 GMT)
Not All Instances Are Equally Valuable: Towards Influence-Weighted Dataset Distillation [10.6] 蒸留プロセスにおけるデータ品質を考慮に入れたインフルエンス関数を利用したフレームワークであるインフルエンス重み蒸留IWDを提案する。
IWDは、蒸留目標に対する推定された影響に基づいて各インスタンスに適応重みを割り当て、有用データを優先順位付けすると同時に、より有用または有害なものを減量する。
実験結果から,IWDの統合により蒸留データセットの品質が向上し,モデル性能が向上し,精度が最大7.8%向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:41:41 GMT)
EL-MIA: Quantifying Membership Inference Risks of Sensitive Entities in LLMs [10.6] 我々は,LLMプライバシの文脈において,機密情報に着目した会員リスクのエンティティレベル発見という新たな課題を提案する。
既存のMIAの方法は、LLMトレーニングデータにすべてのプロンプトや文書が存在することを検知できるが、より細かい粒度でリスクを捕捉できない。
本研究では,MIA手法の評価のためのベンチマークデータセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:50:47 GMT)
Fusion of Heterogeneous Pathology Foundation Models for Whole Slide Image Analysis [10.3] 完全スライド画像(WSI)解析は、計算病理学においてますます必須の手法になりつつある。
病理基盤モデル(FM)の最近の進歩は,WSIから有意義なパッチレベルやスライドレベルの特徴表現を導出する上で,大きな優位性を示している。
本研究では,FuseCPathと呼ばれる異種病的FMの融合のための新しいフレームワークを提案し,より優れたアンサンブル性能を持つモデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:59:11 GMT)
A Comprehensive Survey on Process-Oriented Automatic Text Summarization with Exploration of LLM-Based Methods [10.3] 自動テキスト要約(ATS)は、簡潔で正確な要約を作成することを目的としている。
ATSは学術界と産業界の両方に大きな関心を集めている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:10:24 GMT)
FPS: Feedforward-based Parameter Selection For Efficient Fine-Tuning [10.3] 本稿では,FPS(Feedforward-based Selection)を提案する。
FPSは、その大きさと対応する入力アクティベーションの産物によってパラメータをランク付けし、事前訓練された知識と下流のデータの両方を活用する。
FPSは最先端のメソッドに匹敵するパフォーマンスを実現し、ピークメモリ使用量を9倍近く削減した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:44:16 GMT)
Mechanics of Learned Reasoning 1: TempoBench, A Benchmark for Interpretable Deconstruction of Reasoning System Performance [10.3] 大規模言語モデル(LLM)は多くのタスクにおいて人的パフォーマンスを上回っています。
我々はTempoBenchを紹介した。TempoBenchは、最初の公式な根拠と検証可能な診断ベンチマークである。
TCEでは65.6%、TCEでは7.5%のスコアが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:17:55 GMT)
End-to-End Dexterous Arm-Hand VLA Policies via Shared Autonomy: VR Teleoperation Augmented by Autonomous Hand VLA Policy for Efficient Data Collection [10.2] マクロモーションとマイクロモーションの制御を分割するフレームワークを提案する。
人間のオペレーターが直感的なVR遠隔操作を通してロボットの腕のポーズをガイドします。
自律的なDexGrasp-VLAポリシは、リアルタイム触覚と視覚フィードバックを使用して、きめ細かい手制御を処理する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:12:02 GMT)
Glia: A Human-Inspired AI for Automated Systems Design and Optimization [10.2] Gliaは、人間にインスパイアされたマルチエージェントワークフローで大きな言語モデル(LLM)を使用する、ネットワークシステム設計のためのAIアーキテクチャである。
この結果から,LLMの推論と構造化実験を組み合わせることで,複雑なシステム問題に対する創造的で理解可能な設計をAIが作成できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:58:00 GMT)
Self-HarmLLM: Can Large Language Model Harm Itself? [10.2] 我々は、新しい入力と同じモデルで生成されたMHQ(Mitigated Harmful Query)を利用するSelf-HarmLLMシナリオを提案する。
GPT-3.5-turbo, LLaMA3-8B-instruct, and DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B under Base, Zero-shot, Few-shot conditions。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:23:54 GMT)
Characterizing Selective Refusal Bias in Large Language Models [10.2] 大規模言語モデル(LLM)における安全ガードレールは、悪意のあるユーザが大規模に有害なコンテンツを生成するのを防ぐために開発された。
LLMは、一部の人口集団をターゲットにした有害なコンテンツを生成することを拒否するかもしれない。
以上の結果から,性別,性的指向,国籍,宗教属性に対する選択的拒絶バイアスの証拠が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:17:28 GMT)
Dynamic Gaussian Splatting from Defocused and Motion-blurred Monocular Videos [10.0] 本稿では,高画質な動的ガウス平滑化を実現するための一貫した枠組みを提案する。
我々は、ぼかし関連シーンとカメラ情報を利用するぼかし予測ネットワークを使用し、ぼかし認識の空間性制約を受ける。
提案手法は,非焦点映像とモーションレッドモノクロ映像から光リアルな新奇なビュー合成を生成するための最先端手法よりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:40:49 GMT)
Lightweight CNN Model Hashing with Higher-Order Statistics and Chaotic Mapping for Piracy Detection and Tamper Localization [9.9] 知覚的ハッシュは、海賊モデルを特定する効果的なアプローチとして現れている。
本稿では,高次統計量(HOS)とカオスマッピング機構を組み合わせた軽量CNNモデルハッシュ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:04:10 GMT)
CASR-Net: An Image Processing-focused Deep Learning-based Coronary Artery Segmentation and Refinement Network for X-ray Coronary Angiogram [9.8] 冠動脈疾患(CAD)は死亡率の低下と患者の治療計画の改善に重要である。
冠状動脈リファインメントネットワーク(CASR-Net, Coronary Artery and Refinement Network)は, 画像前処理, セグメンテーション, 精細化の3段階からなるパイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:40:29 GMT)
Tunable quantum anomalous Hall effect in fullerene monolayers [9.7] 多くの物質は、実現可能な条件下で量子異常ホール(QAH)物理学を示すと予測されている。
工学的にカスタマイズされた分子ビルディングブロックによるQAH材料設計への代替手法を提案する。
強磁性基底状態を示すC26フラーレンの2次元(2次元)ハニカム格子に対して,このアンザッツを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:44:40 GMT)
SpecAware: A Spectral-Content Aware Foundation Model for Unifying Multi-Sensor Learning in Hyperspectral Remote Sensing Mapping [9.4] SpecAwareは、HSIマッピングのためのマルチセンサー学習を統合するための新しいハイパースペクトルスペクトルコンテンツ認識基盤モデルである。
SpecAwareのコアは、HSIデータのための2ステップのハイパーネットワーク駆動エンコーディングプロセスである。
6つのデータセットの実験では、SpecAwareが優れた特徴表現を学習できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:28:14 GMT)
Can Emulating Semantic Translation Help LLMs with Code Translation? A Study Based on Pseudocode [9.4] Pseudocodeベースの翻訳は、まずプログラムの意図とロジックを擬似コードに解釈することで、人間の意味翻訳をエミュレートする。
擬似コードに基づく翻訳は、直接翻訳に苦労するプログラムを翻訳するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:01:40 GMT)
Neural Transparency: Mechanistic Interpretability Interfaces for Anticipating Model Behaviors for Personalized AI [9.4] チャットボットの設計中に言語モデルの内部を露出することで、神経透過性を実現するインターフェースを導入する。
本手法は, 対立する動作を誘発する対照的なシステムプロンプト間のニューラルアクティベーションの差を計算することで, 行動特性ベクトルを抽出する。
この研究は、非技術ユーザに対して解釈可能性をどのように運用するかの道を提供し、より安全でより整合した人間とAIのインタラクションのための基盤を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:03:52 GMT)
Soft Task-Aware Routing of Experts for Equivariant Representation Learning [9.4] 等変表現学習は、表現空間における入力変換によって引き起こされる変動を捉えることを目的としている。
不変表現学習は、そのような変換を無視して意味情報を符号化する。
我々は、プロジェクションヘッドを専門家としてモデル化するルーティング戦略である、Soft Task-Aware Routing (STAR)を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:34:30 GMT)
Contrastive Knowledge Transfer and Robust Optimization for Secure Alignment of Large Language Models [9.4] 本稿では,安全アライメントとロバストネスにおける大規模言語モデルの限界に対処する。
コントラスト蒸留とノイズロバストトレーニングを組み合わせた微調整法を提案する。
その結果,本手法は知識伝達,堅牢性,全体的な安全性において,既存のベースラインを著しく上回ることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:54:33 GMT)
A data free neural operator enabling fast inference of 2D and 3D Navier Stokes equations [9.2] 本研究では,Navier Stokes方程式に対するデータフリー演算子ネットワークを提案する。
2Dベンチマークと3Dテストケース全体で、この手法は従来のニューラル演算子を精度で上回り、アンサンブルでは従来の数値解法よりも高い効率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:58:41 GMT)
Expressive Range Characterization of Open Text-to-Audio Models [9.0] 本稿では,テキスト音声モデルにERAを適応させ,特定のプロンプトに対する出力の表現範囲を把握し,解析を抽出できるようにする。
得られた音声は、鍵音響次元(例えば、ピッチ、ラウドネス、音色)に沿って分析される
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:55:41 GMT)
CogPlanner: Unveiling the Potential of Agentic Multimodal Retrieval Augmented Generation with Planning [9.0] Multimodal Retrieval Augmented Generation(MRAG)システムは、MLLM(Multimodal Large Language Model)の生成能力を高めることを約束している。
既存のMRAGフレームワークは主に、情報取得とクエリ再構成の現実的な課題に対処できない厳格で単一ステップの検索戦略に準拠している。
本稿では,計算オーバーヘッドを最小限に抑えつつ,効果的な情報探索と統合を目的としたMRAG計画(Multimodal Retrieval Augmented Generation Planning)の課題を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:52:49 GMT)
Generative AI and Firm Productivity: Field Experiments in Online Retail [9.0] 我々は、大規模ランダム化フィールド実験を通じて、ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)がしっかりとした生産性に与える影響を定量化する。
GenAIの採用によって売上が大幅に増加し、治療効果は0%から16.3%となった。
オンライン小売業におけるGenAIの生産性効果に関する新たな大規模因果的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:50:59 GMT)
Leveraging Generic Time Series Foundation Models for EEG Classification [8.9] 本稿では,最近提案された時系列分類基礎モデルの運動画像分類や睡眠ステージ予測などの脳波タスクへの適用性について検討する。
いずれの変種も強い性能を示し、広く使われている畳み込みベースラインであるEEGNetと、最新のEEG固有の基盤モデルであるCBraModを一貫して上回ります。
脳信号解析にクロスドメイン事前学習モデルを活用することは,脳波がより広範な時系列文献の進歩の恩恵を受けることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:49:23 GMT)
Quantum Secret Sharing Scheme on Hypercyclic Quantum Structures [8.9] 本稿では、3つのハイパーエッジを持つハイパーグラフに基づく量子アクセス構造のための効率的な量子秘密共有方式の構築について検討する。
完全QSSスキームにおける最小アクセス構造に対する理想的な情報レートの概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:27:08 GMT)
Unlocking Reasoning Capabilities in LLMs via Reinforcement Learning Exploration [8.8] より広範に焦点を絞った探索を促進するアルゴリズムであるRAPOを提案する。
8K SimpleRL-Zeroデータセット上で,RAPOを用いてQwen2.5-3Bと7Bモデルをトレーニングする。
その結果,RAPOは一貫して問題解決性能を向上することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:08:26 GMT)
Who Does Your Algorithm Fail? Investigating Age and Ethnic Bias in the MAMA-MIA Dataset [8.8] 乳癌腫瘍分類データセットMAMA-MIAで提供された自動セグメンテーションラベルの妥当性を検証した。
以上の結果から,若年者に対する本態性年齢関連バイアスは,データソースなどのコンバウンド要因をコントロールした後も持続することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:20:31 GMT)
Large Language Models for Combinatorial Optimization of Design Structure Matrix [8.7] 複雑なエンジニアリングシステムでは、コンポーネントや開発活動間の依存関係は、しばしば設計構造マトリックス(DSM)を用いてモデル化され分析される。
フィードバックループを最小限に抑え、モジュール性やプロセス効率を向上させるためにDSM内の要素を再編成することは、エンジニアリング設計と運用において困難な最適化問題となっている。
本稿では,DSMシークエンシングの反復的最適化のために,ネットワークトポロジとコンテキストドメイン知識を統合した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） (Fri, 31 Oct 2025 02:18:57 GMT)
SRAGAN: Saliency Regularized and Attended Generative Adversarial Network for Chinese Ink-wash Painting Style Transfer [8.6] 本論文は、実際の絵を中国の伝統的な墨画に翻訳する問題に対処する。
本稿では、画像コンテンツを正規化するために、不適切なI2Iフレームワークに塩分検出を組み込むことを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:44:36 GMT)
Exploiting heterogeneous delays for efficient computation in low-bit neural networks [8.5] 本研究では,タスク関連情報が時間領域にコンテキスト的に置かれている状況において,遅延の不均一性を活用可能であることを示す。
遅延の不均一性は、時間的に複雑なニューロモルフィック問題に対する最先端のパフォーマンスを実現する。
遅延や時間制約がいかに適応的にトレードオフされるかを示し、タスク性能がタスクに適した遅延分布に依存することをアブレーションを通じて明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:41:44 GMT)
On Selecting Few-Shot Examples for LLM-based Code Vulnerability Detection [8.5] 大規模言語モデル(LLM)は、多くのコーディングタスクにおいて印象的な機能を示している。
コードの脆弱性を検出することは、LLMにとって難しい課題である。
In-context Learning (ICL)は、クエリと同様のサンプルと正しい回答を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:41:58 GMT)
Empirical Studies on Quantum Optimization for Software Engineering: A Systematic Analysis [8.4] 量子、量子に着想を得たハイブリッドアルゴリズムは、ソフトウェア工学の最適化問題を解決するための約束をますます示している。
実証的研究を行うための最良の実践は、まだ十分に確立されていない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:28:11 GMT)
Uncertainty-Based Smooth Policy Regularisation for Reinforcement Learning with Few Demonstrations [8.4] Smooth Policy Regularisation from Demonstrations (SPReD) は基本的な問題に対処するフレームワークである。
SPReDはアンサンブル法を用いて、実証行動と政策行動の両方のQ値分布を明示的にモデル化し、比較の不確実性を定量化する。
8つのロボティクスタスクにわたる実験では、複雑なタスクにおいて14倍まで既存のアプローチを上回りながら、品質と量を示すための堅牢性を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:00:36 GMT)
Engineering.ai: A Platform for Teams of AI Engineers in Computational Design [8.2] 計算設計におけるAIエンジニアのチームのためのプラットフォームであるEngineering.aiを紹介します。
このフレームワークは階層的なマルチエージェントアーキテクチャを採用しており、チーフエンジニアが特殊エージェントをコーディネートする。
このシステムはFreeCAD、Gmsh、OpenFOAM、CalculiX、BPM音響解析を統合し、並列多分野シミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:00:48 GMT)
UdonCare: Hierarchy Pruning for Unseen Domain Discovery in Predictive Healthcare [8.1] 本稿では,患者を患者データから分割した潜在領域に分割する階層化誘導手法を提案する。
医用階層(ICD-9-IV-CMなど)を用いて患者ドメインを同定する。
MIMIC-IIIとMIMIC-IIIの2つの公開データセットにおいて、UdonCareはドメインギャップがかなり大きい4つの臨床予測タスクに対して優位性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:32:18 GMT)
Dual-level Progressive Hardness-Aware Reweighting for Cross-View Geo-Localization [8.0] ドローンと衛星画像のクロスビューなジオローカライゼーションは難しい。
既存の採掘戦略や再重み付け戦略は、しばしば静的重み付けを用いる。
本稿では,2段階のプログレッシブ・ハーネスを意識した再重み付け戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:08:46 GMT)
Tensor Completion via Monotone Inclusion: Generalized Low-Rank Priors Meet Deep Denoisers [7.9] 本稿では,モノトーン包摂パラダイムに基づく新しいテンソル補完フレームワークを提案する。
我々は,GTCTV DPCアルゴリズムを開発し,そのグローバルコンバージェンスを厳格に確立する。
例えば、多次元画像補完のためのサンプリングレート0.05では、GTCTV DPCは、第2の最良の手法である0.717dBを超える平均ピーク信号対雑音比(MPSNR)を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:37:48 GMT)
H2-Cache: A Novel Hierarchical Dual-Stage Cache for High-Performance Acceleration of Generative Diffusion Models [7.9] H2-cacheは、現代的な生成拡散モデルアーキテクチャ用に設計された新しい階層型キャッシュ機構である。
本手法は,デノナイジングプロセスが構造決定段階と細部精製段階に機能的に分離できるという重要な知見に基づいて構築されている。
Fluxアーキテクチャの実験では、H2-cacheはベースラインとほぼ同じ画質を維持しながら、大きな加速(最大5.08倍)を達成することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:47:14 GMT)
Simplex-to-Euclidean Bijections for Categorical Flow Matching [7.7] そこで本研究では, 単純度に支えられた確率分布から学習し, サンプリングする手法を提案する。
弊社のアプローチでは、開単純空間を滑らかな表現によってユークリッド空間に写像し、アッチソン幾何学を利用して写像を定義する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:00:33 GMT)
LIBMoE: A Library for comprehensive benchmarking Mixture of Experts in Large Language Models [7.7] 本稿では,再現性,効率,MoE研究のための統合フレームワークであるLibMoEを紹介する。
i) ルーティングのダイナミクス、専門家の選択パターン、ルーティングの安定性と最適性、そしてルーティングのエントロピーがタスクの特殊化とエキスパートの多様性を明らかにする方法について、包括的な分析を行う。
導入障壁を低くし、評価を標準化し、包括的な分析とともに、LibMoEはMoE研究へのアクセスを拡大し、将来のイノベーションを導くための信頼性の高いベンチマークを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:05:58 GMT)
How Close Are We? Limitations and Progress of AI Models in Banff Lesion Scoring [7.7] 既存のディープラーニングモデルを用いて,Banff病変スコアの近似の可能性を検討する。
各Banffインジケータを構成成分と炎症成分に分解する。
本研究は, 構造欠失, 幻覚, 発見のあいまいさなど, 部分的成功と臨界障害モードの両方を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:07:28 GMT)
Your Build Scripts Stink: The State of Code Smells in Build Scripts [7.5] セキュアでないURLはMavenビルドスクリプトで最も一般的なコードの臭いでした。
HardcodedPaths/URLはGradleとCMakeのスクリプトでよく見られる。
ワイルドカードの使用は、Makefilesで最も頻繁に見られる臭いとして現れた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:15:11 GMT)
Derive Einstein equation from CFT entanglement entropy [7.5] 我々は、$D$-次元共形場理論において、余次元が非連結な領域間の絡み合いエントロピーから$(D+1)$-次元アインシュタイン方程式を導出する方法を明確に示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:34:56 GMT)
FMint-SDE: A Multimodal Foundation Model for Accelerating Numerical Simulation of SDEs via Error Correction [7.5] 本稿では、微分方程式の大規模シミュレーションのための新しいマルチモーダル基礎モデル(FMint-SDE)を提案する。
FMint-SDEは、コンテキスト内学習を備えたデコーダのみの変換器に基づいて、普遍的な誤り訂正スキームを学習する。
分子動力学、機械システム、ファイナンス、生物学の応用にまたがる、難解なSDEベンチマークのスイートで、我々のモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:49:41 GMT)
ReinFlow: Fine-tuning Flow Matching Policy with Online Reinforcement Learning [7.5] ReinFlowは、継続的ロボット制御のためのオンライン強化学習フレームワークである。
学習可能なノイズをフローポリシーの決定論的パスに注入し、フローを離散時間マルコフプロセスに変換する。
代表的な移動と操作タスクでReinFlowをベンチマークします。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:10:29 GMT)
Gaussian Combined Distance: A Generic Metric for Object Detection [7.4] オブジェクト検出では、よく定義された類似度メトリックがモデルの性能を大幅に向上させることができる。
現在、IoUに基づく類似度測定は検出器にとって最も好まれる選択である。
GCD(Gaussian Combined Distance)について紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:24:31 GMT)
DualOptim: Enhancing Efficacy and Stability in Machine Unlearning with Dual Optimizers [7.4] 適応学習率と非結合運動量係数を組み込んだDualOptimを提案する。
画像分類,画像生成,大規模言語モデルなど,様々なタスクにおいて,DualOptimは有効性と安定性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） (Fri, 31 Oct 2025 12:46:04 GMT)
Neural Posterior Estimation for Cataloging Astronomical Images from the Legacy Survey of Space and Time [7.2] LSSTは2026年に本格的な運用を開始する予定で、前例のない量の天体画像が得られる。
本稿では,ニューラルリテラル推定(NPE)と呼ばれる最近開発されたベイズ推定法について,カタログ化のアプローチとして検討する。
NPEは、光源検出、フラックス測定、星/銀河の分類、銀河形状測定において、標準LSSTパイプラインを体系的に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:30:11 GMT)
Querying functional and structural niches on spatial transcriptomics data [7.1] 空間転写学は、空間的文脈における遺伝子発現のプロファイリングを可能にする。
空間ニッチは、生理的および病理学的過程において凝集的かつ反復的な単位として機能することが明らかにされている。
我々は、ニッチ・オブ・ニッチ(NOI)を与えられたSTサンプル間で類似したニッチを識別するニッチ・クエリータスクを定義した。
我々は、この課題を解決するための特殊な方法であるQueSTを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:03:08 GMT)
Can LLMs Help You at Work? A Sandbox for Evaluating LLM Agents in Enterprise Environments [7.1] エンタープライズ設定をシミュレートする包括的なベンチマークであるEnterpriseBenchを紹介します。
我々のベンチマークでは、データソースの断片化、アクセス制御階層、クロスファンクショナルドメインなど、主要なエンタープライズ特性を捉えています。
最先端のLLMエージェントによる実験では、最も有能なモデルでさえ41.8%のタスク完了しか達成していない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:55:13 GMT)
VLM6D: VLM based 6Dof Pose Estimation based on RGB-D Images [7.0] VLM6Dは、RGB-D入力からの視覚的および幾何学的データの強度を利用して、ロバストで正確なポーズ推定を行う新しいデュアルストリームアーキテクチャである。
我々は, VLM6D が Occluded-LineMOD に挑戦する上で, 新たな SOTA 性能を得るための総合実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:26:41 GMT)
DRAMA: Unifying Data Retrieval and Analysis for Open-Domain Analytic Queries [7.0] DRAMAはエンド・ツー・エンドのパラダイムであり、大規模オープンドメインデータ上で自然言語でユーザーの分析クエリに答える。
DRAMAに追従して設計されたマルチエージェントシステムであるDRAMA-Botを開発した。
86.5%のタスク精度を0.05ドルで達成し、すべてのベースラインを最大6.9倍、コスト1/6以下で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:00:21 GMT)
Unsupervised Cycle Detection in Agentic Applications [7.0] 大規模言語モデルを利用したエージェントアプリケーションは、非決定的な振る舞いを示し、隠れた実行サイクルを形成する。
従来の可観測性プラットフォームは、これらのコストのかかる非効率性を検出することができません。
構造解析と意味解析を組み合わせた教師なしサイクル検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:27:53 GMT)
Training LLMs Beyond Next Token Prediction -- Filling the Mutual Information Gap [6.7] 本研究は,Next-token Prediction (NTP) を用いた大規模言語モデル(LLM)の訓練手法に挑戦する。
LLMの3種類のタスクにおいて提案手法が与える影響を,算術,テキストの多ラベル分類,自然言語生成の3種類で検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:59:29 GMT)
A Unified Representation Underlying the Judgment of Large Language Models [6.7] 評価判断が支配的次元に沿って計算されることを示し、これをVAA(Valence-Assent Axis)と呼ぶ。
VAAは生成過程の制御信号として機能し、実際の精度を犠牲にしても、その評価状態と整合した合理性を構築する。
私たちの発見は、体系的な偏見と幻覚に関する力学的な説明を提供し、一貫性のある判断を促進するアーキテクチャが、体系的に忠実な推論を損なうことを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:57:19 GMT)
Reinforcement Learning for Long-Horizon Unordered Tasks: From Boolean to Coupled Reward Machines [6.6] リワードマシン(RM)は、環境の報酬構造について強化学習エージェントに通知する。
RMを用いた学習は、サブタスクのセットを任意の順序で実行できるような長期水平問題に不適である。
本稿では,(1)複雑なタスクをコンパクトな形式で表現できるRM,(2)Agenda RMは残りのサブタスクを追跡するアジェンダに関連付けられ,(3)結合されたRMは各サブタスクに関連付けられた状態を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:00:57 GMT)
Robust Spectral Fuzzy Clustering of Multivariate Time Series with Applications to Electroencephalogram [6.6] スペクトル領域にファジィクラスタリングフレームワークを導入し、変数間の周波数特異なモノトニックな関係を抽出する。
本手法は、クラスタリング精度を向上させるために、周波数ベースのクロスリージョン接続パターンを優先的に活用する。
フラッグシップアプリケーションとして脳波記録を解析し,潜在認知状態の周波数・接続性特異的マーカーを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:03:42 GMT)
Improving the Robustness of Control of Chaotic Convective Flows with Domain-Informed Reinforcement Learning [6.6] カオス対流は、マイクロ流体装置や化学反応器など、多くの現実世界のシステムで発生する。
本研究では,レイリー・ブエナード対流に着目したRL制御の実現可能性を向上させる。
我々は、好ましくはマクロな性質の例として、B'enard細胞融合を促進する用語を通じて、報酬関数にドメイン知識を組み込む。
本結果より, ドメインインフォームド報酬設計は, 定常流, トレーニング中の収束の速さ, 再学習を伴わないフローレジーム間の一般化をもたらすことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:45:40 GMT)
SLIM: Stochastic Learning and Inference in Overidentified Models [6.6] 非線形GMMのためのスケーラブルな近似フレームワークSLIMを提案する。
SLIMは、モーメントとその誘導体の独立したミニバッチから反復的に更新する。
ほぼ確実な収束を保証するために、バイアスのない方向を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:08:13 GMT)
Persistent Homology for Structural Characterization in Disordered Systems [6.5] 障害のあるシステムにおける局所的構造と大域的構造の両方を特徴付けるために,永続的ホモロジー(PH)に基づく統一的なフレームワークを提案する。
同じアルゴリズムとデータ構造を使って、ローカルとグローバルのディスクリプタを同時に生成できる。
粒子の再配置を予測し、大域的な位相を分類するのに非常に効果的で解釈可能であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:21:04 GMT)
Back to the Communities: A Mixed-Methods and Community-Driven Evaluation of Cultural Sensitivity in Text-to-Image Models [6.5] 本稿は、19カ国59名を対象に、最先端のレビュー・共同制作ワークショップを開催する。
我々は,T2Iモデルの文化的感受性を評価するため,混合メソッドコミュニティによる評価手法を開発し,検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:46:26 GMT)
From Memorization to Reasoning in the Spectrum of Loss Curvature [6.5] 記憶化は言語モデル (LM) と視覚変換器 (ViT) の両方の重みで切り離すことができることを示す。
本研究は,LMにおける下流タスクに対する編集手順の影響を広範囲に分析し,事実検索と算術が特に負の影響を受けることを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:26:33 GMT)
Diffusion Models at the Drug Discovery Frontier: A Review on Generating Small Molecules versus Therapeutic Peptides [6.4] 拡散モデルは、生成モデリングにおける主要なフレームワークとして現れている。
本総説は, 小分子と治療ペプチドの2つの主要な治療モダリティを設計する上で, それらの応用を体系的に比較したものである。
我々は、これらのモダリティ固有のギャップを埋めて、それらを自動でクローズドループなデザイン-ビルド-テスト-ラーンプラットフォームに統合することで、拡散モデルの完全な可能性を解き放つと結論付けた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:11:41 GMT)
DM-QPMNET: Dual-modality fusion network for cell segmentation in quantitative phase microscopy [6.4] DM-QPMNetは双対エンコーダネットワークであり、分極強度画像と位相マップを異なる符号化ストリームで異なるモードとして扱う。
本アーキテクチャは,多面的注意による中間深度におけるモーダリティ特有の特徴を融合し,相補的な位相情報を選択的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:31:41 GMT)
Ready to Translate, Not to Represent? Bias and Performance Gaps in Multilingual LLMs Across Language Families and Domains [6.4] 大規模言語モデル (LLM) は機械翻訳 (MT) を再定義した
LLMは言語家族や専門ドメイン間で不均一なパフォーマンスを示すことが多い。
オープンソースLLMの翻訳品質と公平性を評価するための統合フレームワークおよびデータセットであるTranslation Tanglesを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:31:13 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。
ハードウェア中心のアプローチを採用し,ハードウェア信号のみに依存するRevealを提案する。
私たちはDeepSeekモデルを5.97%高速化し、ネットワーク構成とシステム構成の両方の問題をうまく特定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:21:23 GMT)
Identifying the Periodicity of Information in Natural Language [6.2] 我々はAutoPeriod of Surprisal (APS)と呼ばれる新しい手法を導入する。
APSは標準周期性検出アルゴリズムを採用し、単一の文書のサブプライムシーケンスに存在する重要な周期を識別することができる。
言語における情報の周期性は、より長い距離で効果をもたらす構造的要因と他の駆動要因の両方から共同で得られるものであると結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:10:30 GMT)
Prevalence of Security and Privacy Risk-Inducing Usage of AI-based Conversational Agents [6.2] Prolificを用いて2024年にイギリス人3,270人を対象に調査を行った。
そのうちの3分の1は、少なくとも週に1回はChatGPTやGeminiといったCAサービスを使用している。
4番目はジェイルブレイクを試みた(好奇心、楽しみ、情報検索など、理解可能な理由から)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:35:42 GMT)
Adversarially robust clustering with optimality guarantees [6.2] 我々はガウス以下の混合系から得られるデータポイントをクラスタリングする問題を考察する。
ロイドアルゴリズムのような最適ラベル誤りを確実に達成する既存の手法は、通常、外れ値に対して脆弱である。
本稿では, 対数外乱が存在する場合でも, 座標中央値に基づく単純なロバストアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:57:24 GMT)
Accelerated Rates between Stochastic and Adversarial Online Convex Optimization [6.2] 我々は,オンライン凸最適化において,対人的損失と完全対人的損失を補間する新たな後悔境界を確立する。
完全i.d.の場合、我々の後悔の限界は加速の結果から期待される速度と一致し、オンラインからバッチへの変換によって最適に加速された速度を回復する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:59:58 GMT)
Generating Auxiliary Tasks with Reinforcement Learning [5.9] 補助学習(英: Auxiliary Learning、AL)は、モデルが補助的なタスクで訓練し、主目的の性能を高めるマルチタスク学習の一種である。
本稿では,各トレーニング例に補助ラベルを割り当てることで,補助タスクを動的に生成する強化学習フレームワークであるRL-AUXを提案する。
CIFAR-100を20のスーパークラスに分けた場合、RL法は人間のラベル付き補助作業より優れ、顕著な二段階最適化ベースラインの性能に適合する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:11:17 GMT)
Hyperparameter Optimization and Reproducibility in Deep Learning Model Training [5.9] 再生性は、病理学の基礎モデルトレーニングにおいて重要な課題である。
QUILT-1Mデータセットを用いてCLIPモデルを訓練した。
RandomResizedCropの値は0.7-0.8で、より攻撃的である(0.6)か保守的である(0.9)。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:00:50 GMT)
DANCER: Dance ANimation via Condition Enhancement and Rendering with diffusion model [5.8] 最新の安定な映像拡散モデルに基づく現実的な個人舞踊合成のための新しいフレームワーク DANCER を提案する。
フレームワークに2つの重要なモジュールを導入し、この2つのインプットを完全に活用します。
インターネットから大量の映像データを収集し,新たなデータセットTikTok-3Kを生成し,モデルトレーニングの強化を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:42:08 GMT)
Dimensionality reduction can be used as a surrogate model for high-dimensional forward uncertainty quantification [5.8] 本研究では,不確実性定量化における次元減少の結果から代理モデルを構築する手法を提案する。
提案手法は次元減少の逐次的応用とは異なる。
提案手法は,高次元入力の不確かさを特徴とする2つの不確実性定量化問題によって実証される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:05:52 GMT)
Nonasymptotic Convergence Rates for Plug-and-Play Methods With MMSE Denoisers [5.7] MMSE denoiser は負対数密度の上次元エンベロープとして記述できる正則化器に対応することを示す。
我々はMMSEデノイザーの最初のサブコンバージェンス保証を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:12:49 GMT)
Fast Adversarial Training against Sparse Attacks Requires Loss Smoothing [5.7] 高速対人訓練に1ドル(約1,400円)のl_infty$摂動に1ドル(約1,300円)の攻撃を応用することの課題について検討した。
対人訓練のCOは1ステップの攻撃による最適以下の摂動位置によって引き起こされる。
本稿では,ソフトラベルとトレードオフ損失関数を組み込んだFast-LS-$l_$を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:41:51 GMT)
DocPrism: Local Categorization and External Filtering to Identify Relevant Code-Documentation Inconsistencies [5.7] 本稿では,コード文書の不整合検出ツールDocPrismを紹介する。
DocPrismは、標準の大規模言語モデル(LLM)を使用して、矛盾を分析し、説明する。
Python、TypeScript、C++、Javaの幅広い評価において、DocPrismはフラグレート15%を低く保ち、微調整を行わずに0.62の精度を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:22:54 GMT)
COOL Is Optimal in Error-Free Asynchronous Byzantine Agreement [5.5] COOLの適応的変種は、非同期設定においてエラーフリーで情報理論的に安全なBAコンセンサスを達成する。
OciorACOOLは、従来の$(n, k)$エラー訂正エンコーディングとCOOLの復号化と同じ低複雑さであり、$k=t/3$である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:23:55 GMT)
Normative Reasoning in Large Language Models: A Comparative Benchmark from Logical and Modal Perspectives [5.1] 論理的, モーダル的両面から, 規範的領域における大言語モデルの推論能力を評価する。
以上の結果から, LLMは一般的に妥当な推論パターンに従属するが, 特定の規範的推論において顕著な矛盾が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:11:24 GMT)
TransAlign: Machine Translation Encoders are Strong Word Aligners, Too [5.1] 本稿では,多言語機械翻訳モデルのエンコーダを利用した新しい単語整合器であるTransAlignを提案する。
本稿では,TransAlign が強力な WA 性能を実現し,従来の WA と最先端の非WA ラベルプロジェクション法を著しく上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:14:51 GMT)
Evaluating Simplification Algorithms for Interpretability of Time Series Classification [4.9] 本稿では,TSCの解釈可能性の文脈において,簡略化された時系列の使用を評価するためのメトリクスを紹介する。
我々は、元のデータポイントのサブセットを選択する単純化に焦点を当て、これらが通常高いシェープ値を持ち、解釈可能性を促進することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:24:20 GMT)
Data-Driven Stochastic Optimal Control in Reproducing Kernel Hilbert Spaces [4.7] 本稿では拡散に代表される非線形制御-アフィン系の最適制御のための完全データ駆動方式を提案する。
非線形力学とステージコスト関数の両方が未知であり、制御ペナルティ関数と制約のみを提供するシナリオに焦点が当てられている。
数値計算の結果,自律型水中車両の深度制御など,多様な非線形制御タスクに対処できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:27:52 GMT)
BiSparse-AAS: Bilinear Sparse Attention and Adaptive Spans Framework for Scalable and Efficient Text Summarization [4.7] BiSparse-AASは、スパースアテンション、アダプティブスパン、アドレス制限に対する双線形アテンションを組み合わせた、新しいフレームワークである。
BiSparse-AASは、抽出および抽象的な要約タスクにおいて、最先端のベースラインを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:42:19 GMT)
Instruction-Directed MAC for Efficient Classical Communication in Scalable Multi-Chip Quantum Systems [4.7] 低温環境下での古典的な通信を実現するための無線ネットワークオンチップについて検討する。
命令指向トークンMAC(ID-MAC)をコンパイル時に送信スケジュールを事前に定義する。
また,ID-MACは従来の通信時間を最大70%削減し,実行時間を最大30～70%短縮すると共に,システムコヒーレンスを効果的に拡張することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:29:44 GMT)
Coordinated Position Falsification Attacks and Countermeasures for Location-Based Services [4.7] 位置情報ベースのサービス(LBS)アプリケーションは、低コスト攻撃(50ドル未満)の影響を受けやすい
これらの攻撃は位置データを操作してLBSを制御または弱体化させ、ユーザの詐欺やサービス操作につながる。
そこで本研究では,市販プラットフォームからの冗長な位置情報を利用して,このような攻撃を検知・阻止する対策を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:30:52 GMT)
Auditing LLM Editorial Bias in News Media Exposure [4.5] GPT-4o-Mini、Claude-3.7-Sonnet、Gemini-2.0-Flashの3つの主要なエージェントをGoogle Newsと比較する。
Google Newsと比較すると、LCMはユニークなアウトレットを著しく減らし、より不均一な注意を割り当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:07:42 GMT)
Machine Learning Algorithms for Improving Exact Classical Solvers in Mixed Integer Continuous Optimization [4.4] 機械学習と強化学習が正確な最適化方法をいかに強化するかを調査する。
個別、連続、混合整数の定式化をカバーしています。
我々は、学習ベースの戦略を分岐、切断、ノード順序付け、パラメータ制御に組み込む統合BBフレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:17:35 GMT)
Don't throw the baby out with the bathwater: How and why deep learning for ARC [4.4] ARC-AGI(Abstraction and Reasoning)は、AIシステムにとって非常に難しい課題である。
本稿では, ARC の事前学習から始まった ARC の学習手法を提案し, ARC の推論を改良する。
AIRVでは最大260%の精度で,TTFTではさらに300%の精度で深層学習を効果的に活用できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:03:42 GMT)
From the Rock Floor to the Cloud: A Systematic Survey of State-of-the-Art NLP in Battery Life Cycle [4.3] 本稿では,自然言語処理(NLP)をバッテリーライフサイクル全体にわたって適用するための体系的な調査を行う。
本稿では,EUが提案するデジタルバッテリパスポート(DBP)や他の一般的なバッテリ予測のための新しい技術言語処理(TLP)フレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:00:39 GMT)
Hyperbolic Optimal Transport [4.3] 最適輸送問題は、与えられたコスト関数の下で2つの確率分布の最も効率的なマッピングを見つけることを目的としている。
既存の最適輸送マップの計算方法は主にユークリッド空間と球体向けに開発されている。
幾何変分法を用いて双曲空間の最適輸送マップを計算するための,新しい,効率的なアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:34:09 GMT)
LiteVLM: A Low-Latency Vision-Language Model Inference Pipeline for Resource-Constrained Environments [4.2] 本稿では,組込みデバイスへのデプロイに最適化された効率的なビジョン・ランゲージ・モデル(VLM)パイプラインを提案する。
パイプラインは、パッチ選択を併用して、無関係なカメラビューをフィルタリングすることにより、計算オーバーヘッドを大幅に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:18:06 GMT)
Incremental Selection of Most-Filtering Conjectures and Proofs of the Selected Conjectures [4.1] [1]で示される選択アルゴリズムのインクリメンタルな選択アルゴリズムを改良し、選択された予想を全て証明する。
また、[1]で示される選択アルゴリズムの増分選択アルゴリズムも提案し、選択されたすべての予想を証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:51:08 GMT)
Quantum harmonic oscillator, index theorem and anomaly [4.1] 量子高調波発振器に発生するボソニック異常を報告する。
分割関数は、ユーシルド時空上の「物理層」のチャーン文字として解釈できる。
我々はより直接的かつ物理的に直感的なアプローチでグロモフ・ウィッテン理論に到達する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:39:13 GMT)
Compass: General Filtered Search across Vector and Structured Data [4.0] この研究は、ベクトルおよび構造化データ間の一般的なフィルタリング検索を可能にする統合されたフレームワークであるtextscを導入している。
コンパスは任意の接続、解離、範囲述語を許すことで一般性を維持する。
Compassは、現存する唯一のパフォーマンスの一般的なフレームワークであるNaviXを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:36:14 GMT)
CompAgent: An Agentic Framework for Visual Compliance Verification [3.8] 視覚コンプライアンスの検証は、コンピュータビジョンにおいて重要な問題であるが、未発見の課題である。
本稿では,視覚的コンプライアンス検証のための最初のエージェントフレームワークであるCompAgentを提案する。
検証エージェントは、画像、ツール出力、ポリシーコンテキストを統合し、マルチモーダル推論を実行する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:20:06 GMT)
LLM Based Long Code Translation using Identifier Replacement [3.8] 識別子置換を組み込んだゼロショット符号変換法を提案する。
提案手法は,翻訳中にユーザから取得した長い識別子を一般化されたプレースホルダーに置き換えることで,長文翻訳の効率性と費用対効果を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:20:14 GMT)
Simple Additions, Substantial Gains: Expanding Scripts, Languages, and Lineage Coverage in URIEL+ [3.8] 本稿では,7,488言語で記述するシステム特性を表すスクリプトベクトルを導入し,Glottologを統合して18,710言語を追加し,26,449言語で系統計算を拡張した。
これらの追加により、スクリプトベクタの機能が14%減少し、言語カバレッジが19,015言語(1,007%)向上し、インキュベーション品質のメトリクスが最大33%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:11:10 GMT)
Towards Automated Semantic Interpretability in Reinforcement Learning via Vision-Language Models [3.8] 自動概念抽出(iTRACE)による解釈可能な木に基づく強化学習を導入する。
iTRACEは、意味的特徴抽出に事前訓練された視覚言語モデル(VLM)を使用し、RLを介して解釈可能なツリーベースモデルを訓練する。
我々は,アタリゲーム,グリッドワールドナビゲーション,ドライブの3分野にわたるiTRACEを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:04:38 GMT)
X-TRACK: Physics-Aware xLSTM for Realistic Vehicle Trajectory Prediction [3.7] 本稿では,新しいXLSTMに基づく車両軌道予測フレームワークであるX-TRAJとその物理対応型であるX-TRACKを紹介する。
物理的制約を導入することで、提案モデルは現実的で実現可能な軌道を生成する。
高DおよびNGSIMデータセットの包括的な評価は、X-TRACKが最先端のベースラインより優れていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:33:46 GMT)
High Resolution Seismic Waveform Generation using Denoising Diffusion [3.6] HighFEMは高周波地震波形生成のための生成モデルである。
地震波形データのスペクトログラム表現をオートエンコーダを介して低次元多様体に還元する。
キー入力パラメータに条件付き潜在表現を生成するために、最先端拡散モデルが訓練される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:57:07 GMT)
CombiGraph-Vis: A Curated Multimodal Olympiad Benchmark for Discrete Mathematical Reasoning [3.6] State-of-the-art (SOTA) LLMは、証明ベースのOlympiad問題から、IMO 2025問題のほとんどを解決するまで、進歩してきた。
本稿では,90 Gemini 2.5 Pro生成ソリューションのコーパスを用いて,詳細なエラーアノテーションを用いた1-4スケールで評価を行った。
分析の結果、モデルが不正確な解を確実にフラグ付けできるが、部分クレジットの割り当て方法にキャリブレーションのギャップがあることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:31:58 GMT)
Efficient Attention via Pre-Scoring: Prioritizing Informative Keys in Transformers [3.6] 本稿では,HyperAttentionを適用する前に重要なキーを優先するプリスコリング機構を提案する。
ChatGLM2(131kトークンコンテキスト)の実験では、コンプレックスが12から8.3に減少し、標準のHyperAttentionを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:09:08 GMT)
FUSE : A Ridge and Random Forest-Based Metric for Evaluating MT in Indigenous Languages [3.6] 本稿では,RaaVaチームのAmerices 2025 Shared Task 3における自動機械翻訳のための評価基準の獲得について述べる。
評価のためのFUSE (Feature-Union Scorer) を導入し,FUSEはリッジ回帰とグラディエントブースティングを統合して翻訳品質をモデル化する。
その結果,FUSE はPearson と Spearman の相関関係を人間の判断と連続的に向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:10:57 GMT)
Spot The Ball: A Benchmark for Visual Social Inference [3.5] 人間は視覚的な社会的推論、微妙な行動の手がかりから隠れた要素を推測する能力に優れています。
この能力は、人間の日常的な社会的推論を促進し、より人間的なAIエージェントの開発に不可欠である。
視覚言語モデルにおける視覚的社会的推論を評価するための挑戦的なベンチマークであるSpot The Ballを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:20:46 GMT)
A Practical Introduction to Kernel Discrepancies: MMD, HSIC & KSD [3.5] 本稿では、最大平均離散性(MMD)、Hilbert-Schmidt Independence Criterion(HSIC)、Kernel Stein Discrepancy(KSD)に焦点をあてる。
一般的なV統計学やU統計学など、これらの相違点の様々な推定器が提示される。
カーネル帯域幅の選択の重要性は強調され、それが不一致推定の振る舞いにどのように影響するかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:19:47 GMT)
Controversy and consensus: common ground and best practices for life cycle assessment of emerging technologies [3.5] 我々は、新興技術に関する6つの主要なトピックにわたる繰り返し議論に対処するために、一連のディスカッションスタイルのワークショップで専門家を招集した。
それぞれの問題に対して、宣言的な解決を示し、それに対する主要な議論を要約し、合意のポイントを特定し、レコメンデーションを提供します。
標準を定式化する時期と、低成熟技術に対していかに広く不確実性を扱えるかは、相変わらず議論が続いている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:11:45 GMT)
Intelligent Software System for Low-Cost, Brightfield Segmentation: Algorithmic Implementation for Cytometric Auto-Analysis [3.5] 本稿では,標準CPUデスクトップを搭載した低予算研究室向けに設計された,新しい顕微鏡画像解析フレームワークを提案する。
Pythonベースのプログラムは、高度なコンピュータビジョンと機械学習パイプラインを通じて、カルチャー内の生きた、保存されていない細胞のサイトメトリー分析を可能にする。
CPUベースのプラットフォーム上での競争速度は、基礎研究と臨床応用の大きな可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:37:42 GMT)
MambaNetLK: Enhancing Colonoscopy Point Cloud Registration with Mamba [3.5] 本稿では,内視鏡ナビゲーションに適した新しい3Dレジストレーション手法と,高品質な臨床応用データセットを提案する。
MambaNetLKは通信不要の登録フレームワークで、Mamba State Space Modelを統合することでPointNetLKアーキテクチャを強化する。
臨床データセットであるC3VD-Raycasting-10kでは、MambaNetLKは最先端の手法と比較して最高のパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:14:25 GMT)
Human to Document, AI to Code: Comparing GenAI for Notebook Competitions [3.5] 我々は、人間と生成AI(GenAI)の両方の潜在的な強みを探求する3つのケーススタディを提示する。
最初に、25のコードと文書の特徴の違いを、人書きでメダルを獲得したKaggleノートに特徴付けます。
GenAIノートは(コードの臭いや技術的負債といったメトリクスによって測定されるように)より高いコード品質を達成する傾向にある一方で、人書きノートはより構造的な多様性、複雑さ、問題解決に対する革新的なアプローチを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:37:48 GMT)
Realistic pedestrian-driver interaction modelling using multi-agent RL with human perceptual-motor constraints [3.4] 本稿では,歩行者エージェントとドライバエージェントの視覚的制約と運動的制約を統合したマルチエージェント強化学習フレームワークを提案する。
その結果,視覚的制約と運動的制約を併用したモデルが最適であることが示唆された。
本フレームワークは,人口レベルの分布として人的制約を制御するパラメータをモデル化することで,個人差を考慮に入れている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:18:13 GMT)
Conditional mutual information: A generalization of causal inference in quantum systems [3.4] 我々は,量子システムに固有の因果関係の学習に適した量子因果索引を開発する。
我々は、フォン・ノイマンエントロピーを取り入れた非対称量子条件相互情報(QCMI)に焦点を当てた。
遠隔地においてQCMIが重要となる速度である効果的な因果伝播速度について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:33:34 GMT)
GASP: Gaussian Splatting for Physic-Based Simulations [3.4] 物理シミュレーションは実世界の様々な応用における3Dシーンのモデリングと利用において最重要である。
既存のモデルでは、三角形や四面体メッシュ、マーチングキューブ、ケージメッシュなどのメッシュ機構が追加されている。
あるいは、3次元ガウス成分と整合するように、物理基底のニュートン力学を修正できる。
我々のGS for Physics-Based Simulations (GASP) パイプラインはパラメタライズされた平坦なガウス分布を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:19:40 GMT)
Image Hashing via Cross-View Code Alignment in the Age of Foundation Models [3.3] COCOVCA(Cross-View Code Alignment)は、バイナリコードを学ぶためのシンプルで統一された原則である。
HashCoderは、バランスの取れたコードを実行するための最終バッチ正規化レイヤを備えた軽量なハッシュネットワークである。
CroVCAは5つのトレーニングエポックで最先端の結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:08:46 GMT)
Conformal Object Detection by Sequential Risk Control [3.3] 我々は,任意のデータセットサイズに有効な統計的保証を備えた,ポストホックな予測不確実性定量化手法を開発した。
まず、コンフォーマルオブジェクト検出(COD)の問題を正式に定義する。
コンフォーマルリスク制御の統計的保証を2つのシーケンシャルタスクに拡張する,シークエンシャルコンフォーマルリスク制御(SeqCRC)を提案する。
本稿では,SeqCRCを異なるケースや認定要件に適用するのに適した,古い,新しい損失関数と予測セットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:30:38 GMT)
MeisenMeister: A Simple Two Stage Pipeline for Breast Cancer Classification on MRI [3.2] ODELIA Breast MRI Challenge 2025は、乳癌検診における重要な問題に対処する。
この記事では、この課題に対する私たちのアプローチの概要を包括的に紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:53:59 GMT)
LLMs Can Covertly Sandbag on Capability Evaluations Against Chain-of-Thought Monitoring [3.2] sandbaggingは、AIモデルまたはその開発者による評価における戦略的過小評価である。
有望な防御は、モデルのチェーン・オブ・シークレット(CoT)推論を監視することである。
我々は、フロンティアモデルと小さなオープンソースモデルの両方が、ヒントなしでCoTモニタリング0ショットに対して隠れてサンドバッグができることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:55:42 GMT)
Qini Curve Estimation under Clustered Network Interference [3.1] 本稿では,ネットワーク干渉によるQini曲線推定の問題に対処する。
それぞれ異なる条件に適合する3つの推定戦略を記述し、最も適切なアプローチを選択するためのガイダンスを提供する。
理論的解析を補完するため,典型的なeコマース環境において,クラスタ化されたネットワーク干渉を再現するマーケットプレースシミュレータを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:31:32 GMT)
A fragile zero-watermarking method based on dual quaternion matrix decomposition [3.1] 本稿では,2重四元数行列分解に基づく脆弱なゼロ透かしモデルを提案する。
二重四元数行列分解の特性に基づいてゼロ透かし情報を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:30:00 GMT)
A Technical Exploration of Causal Inference with Hybrid LLM Synthetic Data [3.1] 大規模言語モデル(LLM)は、合成データを生成する柔軟な手段を提供する。
既存のアプローチでは、平均処理効果(ATE)のような主要な因果パラメータを保存できない場合が多い。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 23:34:44 GMT)
Measuring Chain-of-Thought Monitorability Through Faithfulness and Verbosity [3.1] CoT(Chain-of- Thought)出力によって、モデルのステップバイステップ推論を読み取ることができます。
BBH,GPQA,MMLUの命令調整モデルと推論モデルについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:14:39 GMT)
A Multifaceted View on Discrimination in Software Development Careers [3.1] 参加者8,717人を対象にした2025年のState of Devs調査では、他の形態の差別も同様に普及しているが、あまり注目されていないことが明らかになった。
これには年齢、政治的観点、障害、神経分裂のような認知的差異に基づく差別が含まれる。
本研究は, 年齢, 性別, 人種, 障害など, 複数のアイデンティティー・フェイスを対象とする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:57:02 GMT)
Understanding Collective Social Behavior in OSS Communities: A Co-editing Network Analysis of Activity Cascades [3.1] 開発者の時間的活動パターンを分析し、コミットコントリビューションの本質的にバースト的な性質を明らかにします。
我々のフレームワークは、開発者が他の開発者のコードの編集を行うと、共同作業者の活動が加速する、社会的相互作用をモデル化する。
私たちの仕事はOSSコミュニティの創発的な集団的社会的ダイナミクスに光を当て、共同ソフトウェアプロジェクトにおける開発者の混乱と維持を理解するための活動のカスケードの重要性を強調します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:27:12 GMT)
Towards Understanding Self-play for LLM Reasoning [3.1] 我々は絶対零共振器のレンズを通して自己再生の訓練力学を解析する。
本研究では,パラメータ更新間隔,トークン分布のエントロピーダイナミクス,代案報酬関数について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:41:37 GMT)
Adapting Large Language Models to Emerging Cybersecurity using Retrieval Augmented Generation [3.1] セキュリティアプリケーションは、サイバー脅威検出のための大規模言語モデル(LLM)にますます依存している。
セキュリティの脅威は急速に進化するので、LLMは過去の出来事を思い出すだけでなく、新たな脆弱性や攻撃パターンにも適応する必要がある。
本稿では,サイバーセキュリティデータのコンテキスト化と,知識保持と時間的推論におけるLCMの精度向上を目的としたRAG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） (Fri, 31 Oct 2025 00:59:53 GMT)
Augmented Reality-based Guidance with Deformable Registration in Head and Neck Tumor Resection [3.0] 厚み情報を登録プロセスに組み込んだ新規な変形可能な登録フレームワークを提案する。
舌標本では, 対象登録誤差(TRE)を最大33%改善した。
異なる試料の異なる変形挙動を解析し, 整形変形戦略の必要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:19:07 GMT)
Validity Is What You Need [3.0] 我々はエージェントAIの他の定義を検討し、新しい現実主義的定義を提案する。
しかし、エージェントAIシステムは基盤ではなく、主にアプリケーションである点に留意する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:00:04 GMT)
"We just did not have that on the embedded system": Insights and Challenges for Securing Microcontroller Systems from the Embedded CTF Competitions [2.9] マイクロコントローラシステムは私たちの日常生活に不可欠なもので、車両、医療機器、産業用制御システムといったミッションクリティカルな用途に電力を供給する。
これまでの研究は、脆弱性を特定し、特徴付けるためのマイクロコントローラファームウェア分析にのみ焦点をあててきた。
この研究は、2023年と2024年のMITRE eCTFチームの提出と選挙後のインタビューのデータを独自に活用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:18:21 GMT)
DeblurSDI: Blind Image Deblurring Using Self-diffusion [2.9] ブラインド画像のデコンボリューションは、遅延したシャープ画像とぼやけたカーネルの両方が不明な逆問題である。
本研究では,事前トレーニングを必要としない自己拡散(ブルー)に基づくゼロショット・自己教師型フレームワークを提案する。
Deblurは、高度に劣化したシナリオであっても、シャープなイメージと正確なカーネルを回復し、優れたパフォーマンスを継続的に達成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:44:40 GMT)
Vintage Code, Modern Judges: Meta-Validation in Low Data Regimes [2.9] 裁判官としての大規模言語モデル(LaaJ)は、専門家レビューに代わるスケーラブルな代替手段を提供する。
検証がなければ、組織はモデルのアウトプットを評価するために未検証のLaaJを使用することで、丸い評価ループのリスクを負う。
SparseAlignは、スパースな人間のラベル付きデータとLaaJアライメントを評価するための正式なフレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:27:54 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） (Fri, 31 Oct 2025 01:41:45 GMT)
A tutorial on discovering and quantifying the effect of latent causal sources of multimodal EHR data [2.9] 大規模電子健康記録観測における潜伏因果関係の発見と臨床結果に対する因果関係の定量化を目的として,一般化可能な因果関係機械学習パイプラインについて述べる。
本稿では,不完全なマルチモーダル臨床データを処理し,確率的に独立な潜伏源に分解し,個別因果効果を推定できるタスク固有因果モデルを訓練する方法について述べる。
提案手法の2つの現実的応用の成果を, 大規模医療発見のための汎用性と有用性の実証として要約した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:35:48 GMT)
Advancing Cognitive Science with LLMs [2.9] このレビューでは、フィールドが歴史的に苦労してきた領域を、大規模言語モデルがどうサポートできるかを考察する。
潜在的な落とし穴を含む、これらの領域におけるLLMの現在の機能と限界について概説する。
LLMは、司法的に使用すれば、より統合的で累積的な認知科学の道具として役立つと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:08:48 GMT)
Characterizing and Mitigating Flux Crosstalk in Superconducting Qubits-Couplers System [2.9] 超伝導量子ビットは、近年では誤差補正しきい値を超え、例外的なゲート忠実性を実現している。
このような改善の鍵となる要素は、周波数調整による量子ビット間結合を制御するチューナブルカプラの導入である。
フォールトトレラント量子計算に向けて、物理量子ビットの数を増やすことは、効果的な誤り訂正符号への別のステップである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:32:26 GMT)
Effectiveness of LLMs in Temporal User Profiling for Recommendation [2.8] 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用して時間的ダイナミクスを捉える能力について検討する。
LLMは、よりアクティブなユーザエンゲージメントを持つドメインの推奨品質を改善する傾向にあるが、スペーサー環境では、そのメリットが顕著でないことが示唆されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:28:40 GMT)
HELIOS: Adaptive Model And Early-Exit Selection for Efficient LLM Inference Serving [2.7] 初期段階の大規模言語モデル(EE-LLM)は、中間層でトークンを早期に終了させることで、高いスループットの推論を可能にする。
既存のEE-LLMフレームワークは単一のモデルに依存しているので、トークン生成レイテンシはボトルネックになる。
我々はトークン生成遅延とバッチサイズの両方を改善するフレームワークである$textitHELIOSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:06:03 GMT)
A Comprehensive Evaluation of Cognitive Biases in LLMs [2.7] 20の最先端大言語モデル(LLM)における認知バイアスの大規模評価について述べる。
我々のコントリビューションには、LSMの信頼性と大規模なテスト生成のための新しい汎用テストフレームワークが含まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:26:38 GMT)
Supply Chain Exploitation of Secure ROS 2 Systems: A Proof-of-Concept on Autonomous Platform Compromise via Keystore Exfiltration [2.7] 本稿では、Quanser QCar2自動運転プラットフォーム上で実証されたSecure ROS 2(SROS2)フレームワークに対する概念実証サプライチェーンアタックを提案する。
Trojanに感染したDebianパッケージは、コアROS 2セキュリティコマンドを変更して、base64エンコードされたチャンク内のDNSを介して新しく生成されたキーストア認証情報をアタッカーが制御するネームサーバに流出させる。
制御トピックインジェクションは強制ブレーキ,高速加速,連続旋回ループを引き起こし,知覚トピックスプーフィングは幻のストップサインを誘発し,実際の検出を抑制できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:27:10 GMT)
Optimal transfer of entanglement in oscillator chains in non-Markovian open systems [2.7] 線形鎖とX字鎖の2つの構成で最適制御による高忠実度移動を示す。
量子メモリ効果は絡み合いの伝達に役立ち、無記憶の場合よりも改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 23:53:00 GMT)
Binary Anomaly Detection in Streaming IoT Traffic under Concept Drift [2.7] 従来のバッチ学習モデルは、高いメンテナンスや高速な異常な変更に対する堅牢性の欠如といった課題に直面している。
ストリーミング学習は、オンラインとインクリメンタルな学習を統合し、シームレスな更新とコンセプトドリフト検出を可能にし、適応性を改善する。
本研究では,ストリーミングIoTトラフィックの異常検出をバイナリ分類として検討し,バッチとストリーミング学習のアプローチを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:21:28 GMT)
Ten Simple Rules for AI-Assisted Coding in Science [2.6] 我々は,AIの能力と科学的および方法論的厳密さのバランスをとるための,AI支援コーディングのための10の実践的ルールを提供する。
これらの原則は、コーディング決定におけるヒューマンエージェンシーの維持、堅牢な検証手順の確立、方法論的に健全な研究に不可欠なドメインの専門知識の維持に寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:51:11 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） (Fri, 31 Oct 2025 02:54:54 GMT)
Interpretable Model-Aware Counterfactual Explanations for Random Forest [2.6] 機械学習モデルは金融などの規制産業の応用には適さないことが多い。
結果の変化を引き起こすために、どの状況が異なる必要があるかを個人に知らせる対実的なケースベースの説明は、より直感的で実用的なものになるかもしれない。
そこで我々は,ランダム森林予測モデル自体が学習した表現を利用して,類似性学習の観点から,対実探索と解釈の問題を提起する。
本手法はMNISTの手書きディジットデータセットとドイツのクレジットデータセットの両方で実証し,シェープリー値よりもスペーサーで有用な説明を生成することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:35:05 GMT)
PRISM2: Unlocking Multi-Modal General Pathology AI with Clinical Dialogue [2.6] PRISM2は,70,000検体-報告ペアのデータに基づいて訓練された多モードスライドレベル基礎モデルである。
PRISM2は、病理形態学的特徴を診断的推論の言語と整合させ、スライドレベルの表現を生成する。
以上の結果から,言語指導による事前学習が,拡張性,臨床的根拠を生かした,一般化可能な病理表現の学習にどのように役立つかが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:56:23 GMT)
Chimeric states of matter: Meissner effect without superconductivity [2.5] 破断相と破断相の相が共存する物質キメラ状態を導入する。
マイスナー効果は、電場によって探すと抵抗性や絶縁性を持つ媒体で起こる。
その結果, 物理媒体は単一基板における対称性復元状態と対称性破壊状態の特徴を混合することができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:00:00 GMT)
Relation-Aware Bayesian Optimization of DBMS Configurations Guided by Affinity Scores [2.5] データベース管理システム(DBMS)は,大規模および異種データの管理に基本的であり,その性能は構成パラメータの影響を強く受けている。
近年の研究では、機械学習を用いた自動構成最適化に焦点が当てられているが、既存のアプローチにはいくつかの重要な制限がある。
パラメータ依存をグラフとして表現する新しいフレームワークであるRelTuneを提案し,パフォーマンス関連セマンティクスを符号化したGNNベースの潜伏埋め込みを学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:46:42 GMT)
Physiologically Active Vegetation Reverses Its Cooling Effect in Humid Urban Climates [2.4] 温暖化のための緑の都市への取り組みは、表面を冷却するのと同じ植生が空気の温度を増すため、不均一に成功している。
以前の研究では湿潤な暑さが都市性リスクの増大と認識されていたが、生理的活動的な植生がこのトレードオフをいかに支配するかはいまだに理解されていない。
ここでは、インド138都市における気温と湿度の合計値であるヒートインデックス(HI)に植生構造と機能がどのように影響するかを定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:19:08 GMT)
Between Myths and Metaphors: Rethinking LLMs for SRH in Conservative Contexts [2.4] 低資源国は母国の死の90%以上を占めており、パキスタンは2023年の人口の半分近くを占めている。
これらの死のほとんどは予防可能であるため、大きな言語モデル(LLM)は、健康コミュニケーションとリスクアセスメントを自動化することで、この危機に対処するのに役立つ。
我々はパキスタンで2段階の研究を行い、臨床観察、インタビュー、臨床医や患者との焦点グループからのデータを分析し、このデータに基づいて5つの人気のあるLCMの解釈能力を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:39:56 GMT)
Stesso: A reconfigurable decomposition of $n$-bit Toffoli gates using symmetrical logical structures and adjustable support qubits [2.3] 本稿では, アンシラ量子ビットを用いて, $(n+1)$-bit Toffoli ゲートを効率的に分解する構造設計手法を提案する。
実験により、$(n+1)$-bit Toffoli ゲートは常に従来の合成法よりも量子コストが低いことが証明されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:21:43 GMT)
LLM2IR: simple unsupervised contrastive learning makes long-context LLM great retriever [2.2] 本稿では,デコーダのみの大規模言語モデルを情報検索モデルに変換するための,効率的な非教師付きコントラスト学習フレームワーク LLM2IR を紹介する。
その単純さにもかかわらず、LoCo、LongEmbed、BEIRを含む複数のIRベンチマーク上で異なるLLM間で有効性が証明されている。
また、コンテキスト長の長いモデルでは、同じモデルファミリーのモデルのタスク性能を比較することにより、より強いIR能力を持つ傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:30:37 GMT)
Improving Product Search Relevance with EAR-MP: A Solution for the CIKM 2025 AnalytiCup [2.1] 本稿ではCIKM 2025 AnalytiCupのソリューションについて報告する。
提案手法では,全文を英語に翻訳することで,多言語データセットを正規化し,広範囲なデータクリーニングと正規化によって雑音を緩和する。
モデルトレーニングでは,DeBERTa-v3-large上に構築し,ラベルの平滑化,自己蒸留,ドロップアウトによる性能向上を行う。
制約付き計算では,F1スコアはQC0.8796,QI0.8744となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:07:46 GMT)
AI-boosted rare event sampling to characterize extreme weather [2.1] 我々は、AI気象エミュレータのアンサンブル予測をスコア関数として利用して、地球規模の気候モデルの高度に効率的な再サンプリングを導出するAI+RESを開発した。
我々は,何日も前に予測スキルを持つスコア関数を必要とする挑戦的なテストケースである,中緯度熱波上でAI+RESを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:33:30 GMT)
Bayesian Optimization on Networks [2.1] 本稿では,メトリックグラフとしてモデル化されたネットワークの最適化について検討する。
対象関数をブラックボックスとして評価するか,あるいはのみ使用可能なアプリケーションに動機付け,ベイズ最適化アルゴリズムを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:12:49 GMT)
A Multi-tiered Human-in-the-loop Approach for Interactive School Mapping Using Earth Observation and Machine Learning [2.1] 本稿では,対話型スクールマッピングのための多層ヒューマン・イン・ザ・ループ・フレームワークを提案する。
発展途上国における教育機関記録の正確性と完全性の向上を目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:15:22 GMT)
Minimax-Optimal Two-Sample Test with Sliced Wasserstein [2.0] 本研究では,スライスされたワッサーシュタイン距離を用いた非パラメトリック2サンプル試験の問題点について検討する。
置換に基づくSWテストを提案し,その性能を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:20:06 GMT)
AI Agents in Drug Discovery [2.0] エージェントAIシステムは、多様なバイオメディカルデータを統合し、タスクを実行し、ロボットプラットフォームを介して実験を行い、クローズドループで仮説を反復的に洗練することができる。
エージェントAIアーキテクチャの概念的および技術的概要は、ReAct、Reflection、Supervisor、Swarmシステムまで様々である。
文献合成,毒性予測,自動プロトコル生成,小分子合成,薬物再資源化,エンドツーエンド意思決定など,薬物発見の重要な段階にまたがる応用について解説する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:07:14 GMT)
Language Modeling With Factorization Memory [2.0] 本稿では,短時間の言語モデリングタスクにおけるTransformerモデルに匹敵する性能を実現する,効率的なリカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャであるFacterization Memoryを提案する。
本研究では,各ステップにおける逐次状態のサブセットのみを更新し,その高密度な状態の強い性能を保ったFacterization Memoryのスパース定式化を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 23:27:11 GMT)
A Robust and Non-Iterative Tensor Decomposition Method with Automatic Thresholding [1.9] そこで本研究では,事前のランク指定と反復最適化の両方を排除した新しい低ランク近似法を提案する。
この方法は、各モードワイド展開行列に統計的特異値ハードしきい値を適用し、統計的に重要な成分を自動的に抽出する。
シミュレーション実験により,提案手法が従来の手法より優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:51:58 GMT)
Toward Quantum Enabled Solutions for Real-Time Currency Arbitrage in Financial Markets [1.9] 通貨仲裁は複数の取引を伴い、短命な価格差はリアルタイムで高速な処理を必要とする。
簡単なサイクル保存制約を加えることで、通貨仲裁問題に対する拡張数学モデルを定式化する。
実世界の通貨交換データを用いて、これらの手法を仲裁利益と実行時間の両方の観点から比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:18:12 GMT)
HiGS: Hierarchical Generative Scene Framework for Multi-Step Associative Semantic Spatial Composition [1.9] 多段階意味空間合成のための階層的生成フレームワークであるHiGSを提案する。
HiGSでは、キーセマンティックオブジェクトを選択して、興味のある領域を細かく制御することで、シーンを反復的に拡張することができる。
構造化とコヒーレントな生成を支援するために,我々は,プログレッシブ階層空間意味グラフを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:50:47 GMT)
ANCHOR: Integrating Adversarial Training with Hard-mined Supervised Contrastive Learning for Robust Representation Learning [1.9] モデルは勾配に従って学習し、データの中で最も識別しやすいパターンを特定するまで、パラメータを段階的に調整する。
モデル学習を支援する勾配は、モデルが決定を完全に変更する原因となる、小さく、受け入れがたい微調整を生成するためにも使用することができる。
これらの攻撃は、この脆弱性を悪用し、画像に小さな、知覚不能な変更を加えることで、人間の目と同じものを残しながら、モデルが間違った予測をする原因となる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:24:28 GMT)
Dynamic Affective Memory Management for Personalized LLM Agents [1.8] 情緒的シナリオのための新しいメモリ管理システムを提案する。
本システムは,パーソナライズ,論理コヒーレンス,精度において優れた性能を発揮する。
我々の研究は、長期記憶システムの設計に関する新たな洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:12:51 GMT)
Careless Whisper: Exploiting Silent Delivery Receipts to Monitor Users on Mobile Instant Messengers [1.7] 本稿では,配送レシートがユーザに対して重大なプライバシー上のリスクをもたらすことを強調する。
特別に作られたメッセージを使って、配達のレシートをトリガーすることで、ユーザーは自分の知識や同意なしに入力できるのです。
私たちはこの問題に対処するための設計変更を主張する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:57:27 GMT)
A systematic evaluation of uncertainty quantification techniques in deep learning: a case study in photoplethysmography signal analysis [1.7] ディープラーニングモデルは、臨床外の生理的パラメータを継続的に監視するために使用することができる。
実践的な測定シナリオに配備された場合、パフォーマンスが悪くなるリスクがあり、負の患者結果につながる。
ここでは、2つの臨床関連予測タスクで訓練されたモデルに対して、8つの不確実性(UQ)技術を実装する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 22:54:13 GMT)
Multilingual BERT language model for medical tasks: Evaluation on domain-specific adaptation and cross-linguality [1.7] 本研究では,ドメイン固有コーパスの事前学習が,医療作業におけるモデルパフォーマンスに与える影響について検討した。
私たちはオランダ語、ルーマニア語、スペイン語の3つの言語に焦点を当てています。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:28:01 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） (Fri, 31 Oct 2025 06:42:58 GMT)
Area-Law Entanglement in Quantum Chaotic System [1.6] リードバーグのような封鎖を持つフロケット駆動の量子多体系は、厳密な領域法的な絡み合いのエントロピーを示す。
この異常は、封鎖によって課される特定のヒルベルト空間構造にさかのぼる。
その結果,絡み合いエントロピーは多体量子カオスの診断に不十分であることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:37:57 GMT)
Kernel Mean Embedding Topology: Weak and Strong Forms for Stochastic Kernels and Implications for Model Learning [1.6] 我々はカーネルに対するカーネル平均埋め込みトポロジーと呼ばれる新しいトポロジーを弱強形式で導入する。
この構成により、強い定式化と弱い定式化の両方を得ることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:17:56 GMT)
Algorithmic Assistance with Recommendation-Dependent Preferences [1.6] 本稿では,共同意思決定モデルを提案する。
我々は、レコメンデーションに依存した選好が、意思決定者がレコメンデーションに過度に反応する非効率性を生み出すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:17:16 GMT)
An In-depth Study of LLM Contributions to the Bin Packing Problem [1.6] 近年の研究では、Large Language Models (LLM) が数学的発見に寄与する興味深いアイデアを提供する可能性が示唆されている。
この主張は、LLMベースの遺伝的アルゴリズムが、一様分布とワイブル分布の下でのオンラインビンパッケージ問題に対する新たな洞察を提供する分布を生み出したという報告に動機づけられた。
本稿では,LLMが生成するアルゴリズムを詳細に解析し,その挙動と解釈可能性について検討する。
提案するアルゴリズムは, よりシンプルで, より効率的で, 解釈可能で, より一般化可能なアルゴリズムである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:39:16 GMT)
Density-Aware Noise Mechanisms for Differential Privacy on Riemannian Manifolds via Conformal Transformation [1.6] 共形変換に基づく密度認識型差分プライバシー機構を開発した。
我々は,不均一な多様体設定におけるプライバシ・ユーティリティのトレードオフを大幅に改善することが実証された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:16:58 GMT)
Thinking Like a Student: AI-Supported Reflective Planning in a Theory-Intensive Computer Science Course [1.5] 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、多くの大学が補足的な「強化」を実施。
本稿では,形式的手法と計算モデルに関する学部課程における強化セッションの再設計について報告する。
介入は学生からの肯定的なフィードバックを受け、自信の向上、不安の軽減、明快さの向上を示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:35:18 GMT)
On the generic increase of entropy in isolated systems [1.5] 本研究では、相互作用によって支配される孤立量子系におけるエントロピー生成の普遍的なメカニズムを確立する。
定常状態のエントロピーは、特定の結合の詳細によらず、多体相互作用から生じる。
我々の研究は、相互作用依存エントロピースケーリングに関する長年にわたる議論を解決し、量子技術におけるエントロピー制御のための経路を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:34:06 GMT)
Foundations of photonic quantum computation [1.5] 本論文は,パウリゲートや標準量子概念に精通した技術者や研究者を対象としている。
第2部は、理論的な観点からではなく、実際的な応用を通して偏極の概念を導入することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:27:40 GMT)
Bayesian model selection and misspecification testing in imaging inverse problems only from noisy and partial measurements [1.4] ベイズ画像科学における教師なしモデル選択と誤特定検出のための一般的な手法を提案する。
高い計算コストで優れた選択精度と検出精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:32:11 GMT)
CodeAlignBench: Assessing Code Generation Models on Developer-Preferred Code Adjustments [1.4] 本稿では,命令追従機能の評価を行うマルチ言語ベンチマークを提案する。
本ベンチマークでは、初期問題に規定された事前定義された制約の順守と、フォローアップ命令に基づいて改善を行う能力の2つの主要な設定で命令に従うことを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:47:07 GMT)
AI-Driven Detection and Analysis of Handwriting on Seized Ivory: A Tool to Uncover Criminal Networks in the Illicit Wildlife Trade [1.4] 捕獲されたゾウの歯に手書きのマーキングを抽出し,解析するためのAI駆動パイプラインを提案する。
6年間に8回の象牙発作から6,085枚の写真を収集した。
出現した牙を繋ぐ184個の「署名マーク」を同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:34:08 GMT)
Decoding Latent Attack Surfaces in LLMs: Prompt Injection via HTML in Web Summarization [1.4] 大規模言語モデル(LLM)は、コンテンツ要約のためのWebベースシステムに統合されつつある。
本研究では、Webページの可視コンテンツを変更することなく、非可視的なHTML要素をどのように活用して敵の命令を埋め込むかを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:46:40 GMT)
Variational Geometry-aware Neural Network based Method for Solving High-dimensional Diffeomorphic Mapping Problems [1.3] 我々は,$n$Dのマッピング問題に対して,メッシュフリーな学習フレームワークを提案する。
整合性歪みと体積歪みを規制し,変形品質に対する頑健な制御を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:39:08 GMT)
Toward Accurate Long-Horizon Robotic Manipulation: Language-to-Action with Foundation Models via Scene Graphs [1.2] このフレームワークは、市販のモデルと、堅牢なタスクシークエンシングが可能な汎用推論モデルを統合する。
フレームワーク内で動的に維持されるシーングラフは、空間的認識を提供し、環境に関する一貫した推論を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:42:32 GMT)
SilhouetteTell: Practical Video Identification Leveraging Blurred Recordings of Video Subtitles [1.2] ビデオ視聴履歴は、ユーザのプロファイリングや広告に使用することができる。
ビデオ視聴履歴は、趣味、宗教的信念、政治的傾向、性的指向、健康状態を明らかにするために用いられる。
そこで我々はSilhouetteTellを提案する。SilhouetteTellは、空間的および時間的ドメイン情報をサブタイトルの時間的特徴に組み合わせた、新しいビデオ識別攻撃である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:04:16 GMT)
Pairwise and Attribute-Aware Decision Tree-Based Preference Elicitation for Cold-Start Recommendation [1.2] 音楽レコメンデーションの文脈において,評価評価のための決定木アプローチの拡張を提案する。
提案手法は,項目評価だけでなく,ジャンルなどの属性を選好することで,クラスタユーザを向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:24:15 GMT)
Hierarchical Bayesian Model for Gene Deconvolution and Functional Analysis in Human Endometrium Across the Menstrual Cycle [1.1] 本稿では,RNA配列データを構成細胞型表現プロファイルと比率に分解する確率的階層型ベイズモデルを提案する。
我々は月経周期にわたってヒト子宮内膜組織にモデルを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:48:25 GMT)
Hybrid Dual-Batch and Cyclic Progressive Learning for Efficient Distributed Training [1.1] ResNet-18による実験結果から,従来のトレーニング手法に比べて精度が3.3%向上したことが示された。
循環的漸進学習とデュアルバッチ学習を組み合わせることで、モデル一般化とトレーニング効率の両方を改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:41:36 GMT)
Sustaining Cyber Awareness: The Long-Term Impact of Continuous Phishing Training and Emotional Triggers [1.0] フィッシングは世界のサイバー攻撃の成功の90%以上を占めている。
本研究では、継続的なサイバーセキュリティトレーニングと感情的手がかりが、フィッシングに対する従業員の感受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） (Fri, 31 Oct 2025 09:15:34 GMT)
Simulating Misinformation Vulnerabilities With Agent Personas [1.0] 我々は,誤情報に対する応答をモデル化するために,大規模言語モデルを用いたエージェントベースシミュレーションを開発した。
5つの専門職と3つのメンタルスキーマにまたがるエージェントペルソナを構築し,ニュースの見出しに対する反応を評価する。
以上の結果から, LLM生成エージェントは, 情報応答研究のプロキシとしての利用を支援するため, 地中構造ラベルや人体予測と密接に一致していることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:44:00 GMT)
On the Marriage of Theory and Practice in Data-Aware Business Processes via Low-Code [1.0] この作業はBPMN-ProXという低コードテストフレームワークを導入し、データ認識型BPMNの検証を大幅に強化します。
この革新的なアプローチは、理論的検証と実用的なモデリングを組み合わせることで、よりアジャイルで信頼性があり、ユーザ中心のビジネスプロセス管理を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:47:06 GMT)
Reducing Robotic Upper-Limb Assessment Time While Maintaining Precision: A Time Series Foundation Model Approach [0.9] Kinarmロボットの視覚誘導リーチ(VGR)は、敏感なキネマティックバイオマーカーを生成するが、40-64のリーチを必要とする。
時系列基礎モデルが未記録の試行を早期に置き換えられるかどうかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:50:48 GMT)
Data-Efficient Domain Adaptation for LLM-based MT using Contrastive Preference Optimization [0.9] データ効率のよいドメイン適応のための後編集ワークフローをシミュレートするためのCPOの適用に関する実証的研究について述べる。
提案手法は,基本モデルの生の出力を「還元」翻訳として,人間に承認されたTMエントリを「ちょうせん」翻訳として扱うことにより,好みのペアを合成する。
英語とブラジルのポルトガル語と韓国語の実験では、わずか14.7kの選好ペアを使用することで、SFTで160k以上のサンプルでトレーニングされたモデルに近い性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:34:41 GMT)
Room-Temperature Quantum Simulation with Atomically Thin Nuclear Spin Layers in Diamond [0.9] ダイヤモンド中の13textC$核スピン層を用いた室温量子シミュレータを実現する。
環境温度での操作と使いやすさを組み合わせることで、強く相関した多体効果を調査する新たな機会が開ける。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:07:27 GMT)
Imbalanced Classification through the Lens of Spurious Correlations [0.9] クラス不均衡は機械学習における根本的な課題であり、しばしば信頼性の低い分類性能をもたらす。
我々は不均衡を、少数民族の過小評価によってクレバーハン効果を増幅するデータ条件と見なしている。
対実的説明に基づくアプローチでは、説明可能なAIを活用して、不均衡下で出現するCH効果を共同で識別し、排除することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:24:45 GMT)
Can Bose-Einstein condensates enhance radioactive decay? [0.9] 我々は、放射光の$approx$MeVエネルギーによる多くのモードと短いコヒーレンスタイムの課題を強調した。
近年のガンマ線とニュートリノレーザーの提案では、ボース・アインシュタイン凝縮体を光源として用いるとこれらの問題が解決されると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:38:15 GMT)
Languages are Modalities: Cross-Lingual Alignment via Encoder Injection [0.8] 本稿では、トークン化器を変更したり、デコーダを再訓練したりすることなく、命令調整されたデコーダを条件とした効率的な言語・モダリティ手法を提案する。
LLINKはバイリンガル検索を大幅に改善し、ベースモデルよりも81.3%の嗜好を得る。
改良は, トークン化インフレーションの低減と, より強いクロスリンガルアライメントに起因することが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:43:21 GMT)
Study on Supply Chain Finance Decision-Making Model and Enterprise Economic Performance Prediction Based on Deep Reinforcement Learning [0.7] サプライチェーンネットワークに対して,分散ノード配置モデルと最適計画経路を構築する。
畳み込みニューラルネットワークのようなディープラーニングは、歴史的データから特徴を抽出し、線形プログラミングは高次統計特徴をキャプチャする。
深層学習特徴抽出-インテリジェント粒子群最適化」のハイブリッドメカニズムは、グローバルな最適化を導き、適応制御のための最適な決定を選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:12:55 GMT)
Rydberg Single Photon Detection for Probing 0.1-10 meV Dark Matter with BREAD [0.7] Rydberg SPDは、BREADアンテナによって生成・焦点付けられた光子を吸収し、自由で検出可能な電子と交換する。
質量範囲の下端では、光子がライドベルク-ライドベルク遷移を駆動し、状態選択イオン化によって読み出される。
高質量では、リドベルク原子を直接イオン化する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:00:00 GMT)
A Practical-Driven Framework for Transitioning Drive-by-Wire to Autonomous Driving Systems: A Case Study with a Chrysler Pacifica Hybrid Vehicle [0.7] Drive-by-Wire(DBW)システムから完全自律運転システム(ADS)への移行には、ロバストな位置決めとセンシング機能が必要である。
本稿では,2022 Chrysler Pacifica Hybrid Minivan を用いた移行を容易にするための実践駆動型フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:58:08 GMT)
Learned Static Function Data Structures [0.7] 静的なキーセットと値とを関連付けるデータ構造を構築するタスクについて検討する。
ハッシュテーブルと比較して、これらのいわゆる静的関数データ構造はキーセットを格納する必要がなく、メモリを著しく少なくする。
学習された静的関数を導入し、機械学習を用いてキーと値の相関をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:09:53 GMT)
Gradient Boosted Mixed Models: Flexible Joint Estimation of Mean and Variance Components for Clustered Data [0.6] Gradient Boosted Mixed Models (GBMixed)は、平均成分と分散成分を共同で見積もるために強化を拡張するフレームワークとアルゴリズムである。
シミュレーションと実世界の応用は、分散成分の正確な回復、キャリブレーションされた予測間隔、予測精度の改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:28:26 GMT)
A Variance-Based Convergence Criterion in Neural Variational Monte Carlo for Quantum Systems [0.6] 変分モンテカルロにおけるニューラルウェーブ関数の最適化は、頑健な収束基準に決定的に依存する。
エネルギー分散を収束基準として利用する軽量で汎用的な解法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:43:12 GMT)
Exploring the Utilities of the Rationales from Large Language Models to Enhance Automated Essay Scoring [0.6] The study found in general essay-based score performed than rationale-based score with higher Quadratic Weighted Kappa (QWK)
エッセイに基づくスコアリングモデルのアンサンブルモデリングは、特定のスコアレベルとすべてのスコアレベルの両方でスコアの精度を高めた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:10:07 GMT)
Fair Play for Individuals, Foul Play for Groups? Auditing Anonymization's Impact on ML Fairness [0.6] 匿名化技術は、機械学習のプライバシー問題に対処する実用的なソリューションとして登場した。
我々は,匿名化手法がMLフェアネスに与える影響を系統的に評価し,個人とグループフェアネスの両方を評価した。
さまざまなプライバシ設定とデータ配布のさまざまなレベルの匿名化を分析することで、プライバシ、公正、ユーティリティ間のトレードオフに関する重要な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:13:34 GMT)
Counterdiabatic Driving with Performance Guarantees [0.6] 変分非依存型CD拡張法の提案と解析を行う。
拡張順序で指数関数的に収束することを示す。
特に、量子速度制限によって決定される時間は、所望の基底状態を作成するのに十分であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:58:36 GMT)
Reinforcement Learning vs. Distillation: Understanding Accuracy and Capability in LLM Reasoning [0.5] RLVRは,より簡単な質問の精度向上に重点を置いて,能力向上に苦慮していることを示す。
また、RLVRは元の出力分布にない品質応答を生成することも示している。
我々は,新たな知識が導入された場合にのみ能力が向上するのに対して,蒸留推論パターンは精度を向上するが,能力は向上しないと推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:44:27 GMT)
Information-Theoretic Greedy Layer-wise Training for Traffic Sign Recognition [0.5] レイヤワイズトレーニングは、クロスエントロピー損失とバックプロパゲーションの必要性を排除する。
既存の階層的なトレーニングアプローチの多くは、比較的小さなデータセットでのみ評価されている。
本稿では,最近開発された決定論的情報ボトルネック(DIB)と行列に基づくR'enyiの$alpha$-orderエントロピー関数に基づく,階層的学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:24:58 GMT)
AgentBnB: A Browser-Based Cybersecurity Tabletop Exercise with Large Language Model Support and Retrieval-Aligned Scaffolding [0.5] AgentBnBはブラウザベースのBackdoors & Breachesゲームの再イメージである。
このシステムは、キュレートされたコーパスを、現実的、概念的、手続き的、メタ認知的なスニペットに拡張する。
4人の大学院生を擁するソロプレイヤパイロットでは,参加者は物理的カードデッキに比べてエージェントベースのバージョンを使用する意思が大きかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 21:33:44 GMT)
IoT- and AI-informed urban air quality models for vehicle pollution monitoring [0.5] バルセロナのアイサンプル地区の道路交差点にパイロットを配置する。
このシステムは動的交通条件と環境変数を捕捉し、エッジで処理し、リアルタイムデータを高速コンピューティング(HPC)シミュレーションパイプラインに供給する。
大気中の二酸化窒素(NO2)の測定結果について検証した。
この研究は、都市汚染監視のためのスケーラブルで適応的でプライバシを重視したソリューションを示し、次世代のIoT駆動環境インテリジェンスの基礎を確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:47:16 GMT)
Agentic LLMs for REST API Test Amplification: A Comparative Study Across Cloud Applications [0.5] 本研究は,Large Language Model (LLM) に基づくテスト増幅に関する先行研究を拡張した。
増幅されたテストスイートは、人間の介入を最小限に抑えて意味論的妥当性を維持する。
計算コスト、ランタイム、エネルギー消費の詳細な分析は、正確性、スケーラビリティ、効率のトレードオフを浮き彫りにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:12:01 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） (Fri, 31 Oct 2025 00:23:06 GMT)
From product to system network challenges in system of systems lifecycle management [0.5] この集団貢献は, 技術の現状を分類し, SoSライフサイクル管理の実践的枠組みを提案する。
我々は,(1)参照アーキテクチャとデータモデル,(2)ツールサイロではなくエンドツーエンド構成の主権,(3)明確なレビューゲートを備えたキュレートされたモデル,(4)時間,品質,コスト,持続可能性に沿った測定可能な価値貢献の4つの原則を識別する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:36:35 GMT)
A Tale of Two Symmetries: Exploring the Loss Landscape of Equivariant Models [0.5] 近年の研究では、同値制約の緩和による訓練効果が小さいことが報告されている。
制約のないモデルのパラメータ対称性が隠れた部分空間の損失ランドスケープに何の影響も与えないことを示す。
驚いたことに、最終的に緩和によって発見された重みは、隠された層における群表現の異なる選択に対応する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:03:26 GMT)
Resource-Adaptive Successive Doubling for Hyperparameter Optimization with Large Datasets on High-Performance Computing Systems [0.5] 本稿では,資源適応型逐次二重化アルゴリズム(RASDA)を提案する。
リソース適応型逐次二重化スキームと非同期逐次Halving Algorithm(ASHA)を組み合わせる。
ニューラルネットワーク(NN)のさまざまなタイプに適用され、コンピュータビジョン(CV)、計算流体力学(CFD)、追加製造(AM)ドメインからの大規模なデータセットでトレーニングされる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:38:53 GMT)
A Genealogy of Foundation Models in Remote Sensing [0.4] ファウンデーションモデルはリモートセンシングにおける表現学習の注目を集めている。
本稿では、コンピュータビジョン分野におけるこれらのアプローチのルーツとともに、これらのアプローチについて検討する。
本稿では,大規模計算資源の必要性を軽減するための学習された表現と手法の質について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:22:45 GMT)
The Role of Search Engines in the Amplification and Suppression of LGBTIQ+ Polarization [0.4] 分極とは、イデオロギー的極端の受容への転換を指す。
ヨーロッパではLGBTIQ+問題に関連するコンテンツを分極化することは、様々なイデオロギーと政治的対立の特徴となっている。
本稿では,LGBTIQ+問題に関する中立および負の問合せに応答し,150万件の検索結果を大規模に調査した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:32:35 GMT)
Deep Learning-based Prediction of Clinical Trial Enrollment with Uncertainty Estimates [0.4] 患者登録の正確な予測は、試験の成功の重要な要因であり、計画段階における主要な課題の1つである。
本稿では,この重要な課題に対処する新しい深層学習手法を提案する。
提案手法は, 臨床治験において, 多数の施設に入院した患者数を効果的に予測できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:37:10 GMT)
Quantum-dot single photon source performance with off-resonant pulse preparation schemes [0.4] 外部共振量子ドットスキームの重要な数値を定量化するために、3つの励起スキームを比較した。
ジクロマトニックパルスはフォノンによるデファス化に悩まされ、SPS性能を最大50%低下させる。
NARPとSUPERのパルスはフォノンカップリングから異なる等級に遮蔽されるが、どちらも優れたSPS性能を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:23:58 GMT)
Maximal extension on converse monogamy of entanglement for tripartite pure states [0.4] 古典的相関とは異なり、絡み合いは複数の当事者間で自由に共有することはできない。
多部構成の純粋な状態をすべて保持するが、その逆(両者間の弱い絡み合い)は、特定の条件下でのみ起こる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:03:38 GMT)
AURA: A Reinforcement Learning Framework for AI-Driven Adaptive Conversational Surveys [0.4] AURA(Adaptive Understanding through Reinforcement Learning for Assessment)はAIによる適応的会話調査のための強化学習フレームワークである。
AURAは、4次元のLSDEメトリックを用いて応答品質を定量化し、フォローアップ質問タイプを選択する。
制御された評価では,AURAは応答品質の+0.12平均ゲインを達成し,非適応的ベースラインよりも統計的に有意な改善を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:03:55 GMT)
WildfireX-SLAM: A Large-scale Low-altitude RGB-D Dataset for Wildfire SLAM and Beyond [0.4] 我々は、山火事や森林環境でSLAMのための大規模で包括的で高品質なデータセットを構築しました。
私たちのパイプラインは、光、天気、山火事のタイプや状況などの環境要因を柔軟に制御します。
得られたパイロットデータセットであるWildfireX-SLAMは、合計16 km2の大規模森林地図から5.5kの低高度RGB-D空中画像を含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:11:57 GMT)
BadGraph: A Backdoor Attack Against Latent Diffusion Model for Text-Guided Graph Generation [0.4] 本稿では,テキスト誘導グラフ生成のための遅延拡散モデルに対するバックドア攻撃手法であるBadGraphを提案する。
4つのベンチマークデータセットの実験では、攻撃の有効性とステルスが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:13:14 GMT)
CoMViT: An Efficient Vision Backbone for Supervised Classification in Medical Imaging [0.4] CoMViTは、リソース制約のある医用画像解析に最適化された、コンパクトで一般化可能なVision Transformerアーキテクチャである。
12のMedMNISTデータセットで堅牢なパフォーマンスを実現し、4.5Mパラメータしか持たない軽量な設計を維持している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:49:13 GMT)
Estimation of aboveground biomass in a tropical dry forest: An intercomparison of airborne, unmanned, and space laser scanning [0.3] パリ協定第5条は、高品質の森林データの必要性を強調している。
熱帯乾燥林は最もよく理解されていない熱帯林の1つである。
コスタリカ・グアナカステ県の10の常緑乾燥林から推定されるAGB値は26.02 Mg/haから175.43 Mg/haである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:53:12 GMT)
Teleportation-based squeezer for bosonic cluster states [0.3] 光のボソニックモードを利用した片方向量子計算は、光モードの未整合スケーラビリティを提供する。
スケーラビリティには堅牢で低エラーのゲートと測定が必要です。
クラスタ・ステート・アーキテクチャでは,最適なスキューズ・ゲートが見つかる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:31:21 GMT)
Closed-loop calculations of electronic structure on a quantum processor and a classical supercomputer at full scale [0.3] 量子コンピュータは、古典的なコンピュータと協調して動作し、実用的な問題に対する量子優位性を約束しなければならない。
ここでは,量子および古典的ハイパフォーマンスコンピューティングを含む電子構造の中で,最大規模の電子構造を実現するために,スーパーコンピュータ全体とオンプレミスに展開する量子プロセッサを用いる。
我々は、量子プロセッサと152,064の古典ノード間の閉ループワークフローを設計し、正確な対角化の範囲を超えて化学モデルの電子構造を近似する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:42:07 GMT)
Deep reinforcement learning for optimal trading with partial information [0.3] 取引信号がオルンシュタイン-ウレンベック過程とレジームスイッチングダイナミックスに追従する最適取引問題について検討する。
RLとリカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Networks, RNN)のブレンドを用いて, 遅延パラメータを用いたトレーディング信号から基礎情報を抽出する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:48:59 GMT)
Research Output of Webology Journal (2013-2017): A Scientometric Analysis [0.2] ウェブロジー(英語: Webology)は、World Wide Webの分野を専門とする国際雑誌である。
本稿では,Webology Journalのサイエントメトリック分析について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:55:16 GMT)
Awal -- Community-Powered Language Technology for Tamazight [0.2] Awalは、Tamazightのための言語技術リソースを開発するためのコミュニティ主導のイニシアチブだ。
私たちは18ヶ月にわたるコミュニティの関与を分析し、参加への大きな障壁を明らかにします。
コミュニティコントリビューションの質素なスケールは、複雑な社会言語学的文脈を持つ言語に標準的なクラウドソーシングアプローチを適用するという制限を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:53:05 GMT)
Sockeye: a language for analyzing hardware documentation [0.2] ハードウェアのセマンティクス、ソフトウェア動作に関する仮定、および所望のセキュリティ特性を記述するためのドメイン固有言語を導入する。
次に、参照マニュアルから8つのSystem-on-Chipsの多様なセットのマシン仕様を作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:04:01 GMT)
Enhancing software product lines with machine learning components [0.2] 本稿では、ソフトウェアプロダクトラインエンジニアリングを拡張し、機械学習(ML)コンポーネントの統合を容易にする構造化フレームワークを提案する。
可変性と再利用の体系的なモデリングを可能にすることにより、ML機能を備えたSPLの設計を容易にする。
この提案はVariaMosツールで部分的に実装されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:12:04 GMT)
Challenges in Credit Assignment for Multi-Agent Reinforcement Learning in Open Agent Systems [0.2] 本報告は、オープンネスとクレジット割り当て問題(CAP)の相互作用に焦点を当てたものである。
CAPは、システム全体のパフォーマンスに対する個々のエージェントの貢献を決定する。
従来のクレジット代入法では、静的エージェントの集団、固定および事前定義されたタスク、固定型を仮定することが多く、オープンシステムには不適当である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:30:32 GMT)
Who Made This? Fake Detection and Source Attribution with Diffusion Features [0.2] FRIDA(Deepfake Detection and Source Attribution)というフレームワークを紹介した。
コンパクトなニューラルモデルは正確なソース属性を可能にする。
その結果、拡散表現は本質的にジェネレータ固有のパターンを符号化していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:27:34 GMT)
What a diff makes: automating code migration with large language models [0.2] 差分を含むコンテキストは LLM のアウトオブボックスに対する性能を著しく向上させることができることを示す。
この問題領域のさらなる開発を支援するデータセットと,コードベースのマイグレーションを支援するオープンソースPythonパッケージであるAIMigrateを提供しています。
STARSIMバージョン間のTYPHOIDSIMの実際の移行において、AIMigrateは、1回の実行で必要な変更の65%を正しく識別し、複数の実行で80%まで増加し、変更の47%が完璧に生成された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:08:52 GMT)
SERFLOW: A Cross-Service Cost Optimization Framework for SLO-Aware Dynamic ML Inference [0.2] 以前の作業は、仮想マシン(VM)のコールドスタート、ロングテールなサービス時間分布でのリクエストなど、現実の要素をしばしば見落としています。
我々は、各MLクエリ(要求)を、内部または最終出口で終了するスパースモデルのパラメータの連続ブロックを構成する非巡回的なステージ列をトラバースするものとしてモデル化する。
SERFLOWは、Fベースのサーバレス機能(コンテナ)を活用し、各ステージで終了するリクエストのごく一部を占めるステージ固有のリソースプロビジョニングを使用することで、この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:10:33 GMT)
On the limitation of evaluating machine unlearning using only a single training seed [0.1] 機械学習(MU)は、訓練されたモデルから特定のデータポイントの影響を、コストのかかる再トレーニングなしに取り除くことを目的としている。
実証的な比較をできるだけ代表的に行うには注意が必要である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:40:10 GMT)
VessShape: Few-shot 2D blood vessel segmentation by leveraging shape priors from synthetic images [0.1] セグメンテーションモデルに形状バイアスを注入するように設計された大規模2次元合成データセットを生成する手法であるVessShapeを紹介する。
VessShapeの画像には、手続き的に生成された管状地形と、さまざまな前景と背景のテクスチャが組み合わされている。
本研究では,VessShape画像上で事前学習したモデルが,異なる領域の2つの実世界のデータセットに対して,強力な数ショットセグメンテーション性能を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:19:33 GMT)
Functional embeddings enable Aggregation of multi-area SEEG recordings over subjects and sessions [0.1] 多領域局所場電位から各電極の主観的機能識別を学習する表現学習フレームワークを提案する。
フレキシブルレスト/ムーブメント記録セッション中に収集した基底神経節-視床領域にまたがる20オブジェクトデータセットを用いて,本フレームワークの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:23:05 GMT)
When AI Trading Agents Compete: Adverse Selection of Meta-Orders by Reinforcement Learning-Based Market Making [0.1] 我々は,中頻度トレーディングエージェントが機会的高周波トレーディングによって有害に選択されるメカニズムについて検討する。
我々は、高頻度市場メーカの振る舞いを再現するために、ホークス・リミット・オーダーブック(LOB)モデル内で強化学習(RL)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:05:14 GMT)
SIGMA: Search-Augmented On-Demand Knowledge Integration for Agentic Mathematical Reasoning [0.1] SIGMA(Search-Augmented On-Demand Knowledge Integration for AGentic Mathematical reAsoning)は、特殊エージェントを編成する統合フレームワークである。
各エージェントは仮説パスを生成し、分析的な視点で検索を最適化し、知識統合が文脈に敏感で計算効率が良いことを保証する。
その結果,多エージェントのオンデマンド知識統合は推論精度と効率性の両方を著しく向上させ,複雑で知識集約的な問題解決にスケーラブルなアプローチを提供することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:51:00 GMT)
Typical Machine Learning Datasets as Low-Depth Quantum Circuits [0.0] 我々は,従来の画像データを量子状態としてロードする低深度量子回路を見つけるための効率的なアルゴリズムを開発した。
我々は,MNIST,Fashion-MNIST,CIFAR-10,Imagenetteデータセットについて系統的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:39:14 GMT)
Zitterbewegung Effect and Quantum Geometry in Non-Hermitian Exciton-Polariton Systems [0.0] 我々は,非エルミート系におけるウェーブパレットのダイナミクスから生じるジッタベグング効果を記述する半古典的な運動方程式を解析的に導出した。
非エルミート系へのジッターベウグング効果の記述を一般化することにより、非エルミートスピンダイナミクスの効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:30:18 GMT)
Workday's Approach to Secure and Compliant Cloud ERP Systems [0.0] グローバル標準へのワークデイの準拠は、金融、医療、政府のデータを最善に保護する能力を示している。
比較レビューでは、リスク管理の強化、運用の柔軟性、セキュリティ侵害の軽減が示されている。
また、AI、機械学習、ブロックチェーン技術の統合など、新たなトレンドについても検討している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:25:06 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） (Fri, 31 Oct 2025 01:57:17 GMT)
Towards a Measure of Algorithm Similarity [0.0] 同じ問題に対して2つのアルゴリズムが与えられた場合、それらが有意に異なるかどうかを判断できるだろうか?
本稿では,アルゴリズムの実装を下流タスクに適した機能空間に組み込む評価メモリ・操作・複雑度フレームワークEMOCを紹介する。
検証済みPython実装のキュレートされたデータセットであるPACDを3つの問題に分けてコンパイルし、EMOCがクラスタリングとアルゴリズム型の分類、ほぼ重複の検出、LCM生成プログラムにおける多様性の定量化をサポートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:20:54 GMT)
Toward a Theory of Phase Transitions in Quantum Control Landscapes [0.0] 制御ランドスケープの位相遷移は、制御パラメータの変化に伴うコスト関数ランドスケープの急激な変化として発生する。
コスト関数に対するDyson, Magnus, 累積展開を開発することにより, CLPTの解析理論の基礎を築いた。
我々の研究は、CLPTの体系的理論への第一歩を提供し、汎用的な複合制御ランドスケープに統計場理論技術を利用するための道を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:12:50 GMT)
Topological Phase Transitions in a Constrained Two-Qubit Quantum Control Landscape [0.0] 最適量子制御では、制御ランドスケープ相転移(Cs)は最適なプロトコルのセットで生じる急激な変化を示す。
2量子状態準備問題における最適レベルセットの位相特性の変化に関連する新しいクラスCLPTの存在を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:43:38 GMT)
The role of entanglement in energy-restricted communication and randomness generation [0.0] 量子通信では、エネルギー制約のある通信の基本的なプリミティブ、すなわちビットの確率的伝達を考える。
これらの利点は、絡み合った状態を意図的にデコヒーレントする非単位符号化方式によって解き放つことができる。
これらの知見を利用して、量子乱数生成における絡み合いの影響を調べる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:51:07 GMT)
The aftermath of compounds: Investigating Compounds and their Semantic Representations [0.0] 静的な単語ベクトル(GloVe)と文脈的埋め込み(BERT)を,Lexeme(LMD)とセマンティック透明性(ST)の人間の評価と比較した。
以上の結果から,BERTの埋め込みはGloVeよりも構成意味を捕えやすく,予測可能性評価は人間とモデルデータの両方において意味的透明性の強い予測因子であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:58:41 GMT)
The Jaynes Cummings model as an autonomous Maxwell demon [0.0] 我々はJaynes-Cummingsモデルを再考し、キュービットは最初は大きなコヒーレント場を含むキャビティによって駆動される自律熱力学マシンである。
本分析では,空洞の理想的な作業源の短時間での挙動と,空洞が自律的にキュービットを計測し,結果依存駆動を行う長時間のダイナミクスとの遷移を明らかにした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:12:57 GMT)
The Eigenvalues Entropy as a Classifier Evaluation Measure [0.0] 本稿では,固有値エントロピーを二分問題や多クラス問題の評価尺度として用いる。
この論文の副産物的結果は、不均衡なクラスの呪いに対処する混乱行列の推定である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:59:45 GMT)
Sybil-Resistant Service Discovery for Agent Economies [0.0] x402は、アプリケーションプログラミングインターフェース(API)、データフィード、推論プロバイダなどのハイパーテキスト転送プロトコルサービスに対して、アクセスのための暗号通貨支払いを受け入れることができる。
TraceRankは、支払いトランザクションが保証として機能する評価重み付きランキングアルゴリズムである。
我々は、評判の伝播は、多くの低レターのスパムサービスを、高レターの少ない正規のサービスより下位にランク付けすることで、シビルの攻撃に抵抗すると主張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:29:31 GMT)
Supervised Quadratic Feature Analysis: Information Geometry Approach for Dimensionality Reduction [0.0] 教師付き次元減少法は、クラス識別性を維持しながら、ラベル付きデータを低次元の特徴空間にマッピングする。
本稿では,SQFA(Supervised Quadratic Feature Analysis)を提案する。
SQFAの機能は,3つの実世界のデータセット上での擬似識別分析(QDA)による優れた分類性能をサポートすることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:00:08 GMT)
Spiking Neural Networks: The Future of Brain-Inspired Computing [0.0] Spiking Neural Networks(SNN)は、ニューラルネットワークの最新世代のモデルである。
SNNは異なるスパイクイベントを使用して動作し、本質的にエネルギー効率が良く、時間的に動的である。
本研究では,SNN設計モデル,トレーニングアルゴリズム,多次元性能指標の包括的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:14:59 GMT)
SpikeFit: Towards Optimal Deployment of Spiking Networks on Neuromorphic Hardware [0.0] SpikeFitは、ニューロモルフィックハードウェアの効率的な推論を可能にするスパイキングニューラルネットワーク(SNN)のトレーニング方法である。
許容重みの離散値は、モデルと共最適化された学習可能なパラメータとして扱う。
我々は,4つの特異なシナプス重み値(M = 4)に制約されたニューラルネットワークをスパイキングする場合,SpikeFit法は最先端のSNN圧縮法より優れていることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 23:46:36 GMT)
SmartMixed: A Two-Phase Training Strategy for Adaptive Activation Function Learning in Neural Networks [0.0] ネットワークが最適なニューロン単位のアクティベーション関数を学習できるようにするための2段階のトレーニング戦略であるSmartMixedを導入する。
We evaluate SmartMixed on the MNIST dataset using feedforward neural network of various depths。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:28:33 GMT)
Simulated outperforms quantum reverse annealing in mean-field models [0.0] 我々は ARA を simulated reverse annealing' (SRA) と呼ぶ古典的な類似体を紹介する。
SRA は ARA が失敗するすべてのケースで成功するだけでなく、ARA が失敗するパラメータの狭い範囲でも成功する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:00:02 GMT)
Security Audit of intel ICE Driver for e810 Network Interface Card [0.0] 本研究では,E810イーサネットコントローラを用いたIntel ICEドライバのセキュリティ解析を行った。
静的解析、ファズテスト、タイミングに基づくサイドチャネル評価を採用して、エクスプロイトに対する評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:20:10 GMT)
Scalable quantum computation of Quantum Electrodynamics beyond one spatial dimension [0.0] ガウスの法則は、実装が完全にゲージ不変のままであるときに自動的に満たされる。
次世代量子プラットフォームは、大規模力学の信頼性と完全な量子シミュレーションを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:34:15 GMT)
SHAP values through General Fourier Representations: Theory and Applications [0.0] 本稿では,SHAP値の数学的解析のための厳密な枠組みを確立する。
離散的あるいは多値な入力空間上で定義される任意の予測モデルは、積確率測度の下で構築された正規正規化テンソル積基底に対して一般化されたフーリエ展開を許容することを示す。
決定論的システマティクスでは、フーリエトランケーションの下でのSHAP値の定量的安定性推定を導出し、帰属写像が予測器間の距離に関してリプシッツ連続であることを示す。
確率論的体制では、ニューラルネットワークはその無限幅極限において考慮し、対応するガウス過程によって誘導される値に対するSHAP値の収束を証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:41:36 GMT)
Revisiting quantum walk advantages: A mean hitting time perspective [0.0] 量子ウォークと古典的ウォークは、2つの検出器を持つ対称初期条件に対して同一のMHTが得られることを示す。
この量子優位性は自然にノイズを分解し、量子ウォークは古典的な振る舞いに収束する。
以上の結果から,ウォークベースアルゴリズムにおける量子古典比較の異なる側面を明らかにすることが可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:12:35 GMT)
Revenge Porn: A Peep into its Awareness among the Youth of Tamilnadu, India [0.0] インドのような人口密度の高い国では、このような事件は起こりやすい。
50%以上が「復讐ポルノ」という言葉を聞いたことがなく、個人的には5%程度しか経験していない。
サイバー犯罪で世界第3位のインドは、予防対策を改善しなければならない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:16:58 GMT)
Rethinking Quantum Repeaters: Balancing Scalability, Feasibility, and Interoperability [0.0] 量子リピータの予備解は、しばしばうまくスケールしない。
最も先進的なソリューションは、実装に時間がかかり、現在の通信インフラに実質的な変更が必要になることを要求している。
本稿では,現在のインターネットインフラにおけるバックボーンネットワークの現実性に適応し,長期にわたってスケーラブルな妥協ソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:20:56 GMT)
Resolving the phase of a Dirac topological state via interferometric photoemission [0.0] 時間分解光電子分光法と角度分解光電子分光法に基づく量子パス電子干渉計を開発した。
原型トポロジカル絶縁体のディラック電子バンドに沿って位相を解くことで、このスキームを実証する。
吸収光の偏光により干渉計を光学的に制御できることを示し、位相の差分測定を可能にした。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:49:41 GMT)
Representing Classical Compositions through Implication-Realization Temporal-Gestalt Graphs [0.0] 本研究では,Implication-Realization(I-R)モデルなどの認知モデルを操作するグラフベースの計算手法を提案する。
構造情報と認知情報をエンコードし、聴取者の音楽的緊張感と解像度を反映する。
その結果,グラフ内構造とグラフ間構造の間に統計的に有意な差異が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:01:00 GMT)
Reasoning Models Sometimes Output Illegible Chains of Thought [0.0] 結果に基づく強化学習(RL)を用いて学習した言語モデルは、チェーン・オブ・シント(CoT)を用いて推論し、顕著な性能を示した。
我々は14の推論モデルにまたがってCoTの正当性を調査し、RLが人間とAIモニタの両方に不利になることが多いことを発見した。
モデルでは, 正解を正解(正解部分のみの使用を強制した場合の精度は53%低下)するが, 再サンプリング時の正解率と性能の相関は見つからない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:16:35 GMT)
Real-time and Zero-footprint Bag of Synthetic Syllables Algorithm for E-mail Spam Detection Using Subject Line and Short Text Fields [0.0] シンセティック・シラブルズのバグは、電子メールの主題線やその他の短いテキストフィールドの短いテキストに適用される。
提案アルゴリズムは,メールの各対象行に対して,200円のスパース次元ハッシュあるいはベクトルを生成する。
このアルゴリズムは、永続ストレージ、辞書、追加のハードウェアアップグレード、ソフトウェアパッケージを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:10:38 GMT)
RTNinja: a generalized machine learning framework for analyzing random telegraph noise signals in nanoelectronic devices [0.0] RTNinjaは、ランダムな電信ノイズ信号の教師なし分析のための、完全に自動化された機械学習フレームワークである。
評価のために,広帯域信号対雑音比と音源の複雑さにまたがるラベル付きデータセットを生成するモンテカルロシミュレータを開発した。
この結果から,RTNinjaは無作為な電信ノイズ評価のための堅牢でスケーラブルでデバイスに依存しないツールであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:49:50 GMT)
Quantum, Stochastic, and Classical Dynamics Within A Single Geometric Framework [0.0] 古典力学のKoopman-von Neumann(KvN)フェーズは,この$sigma$-$lambda$階層のラムダから1$の制限値として自然に現れることを示す。
この統合された図は、単一の連続的なフレームワーク内の量子力学と古典力学を結びつけている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 04:46:39 GMT)
Quantum waste management: Utilizing residual states in quantum information processing [0.0] 本稿では,資源蒸留プロセス後に廃棄された状態を,その後の量子情報タスクの入力として再利用する,量子残留管理の枠組みを提案する。
このアプローチは、残留状態からの二次資源抽出を組み込むことにより、従来の量子資源理論を拡張している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:57:00 GMT)
Quantum interference effects in two-photon scattering by a macroscopic lossy sphere [0.0] 2光子波束の量子光学散乱をマクロ的損失球による検討する。
散乱した光子の同時検出は完全な構成的あるいは破壊的干渉を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:36:59 GMT)
Quantum Phase Sensitivity with Generalized Coherent States Based on Deformed su(1,1) and Heisenberg Algebras [0.0] 一般化コヒーレント状態の特殊クラスを用いたマッハ・ツェンダー干渉計の位相感度について検討する。
これらの状態は一般化されたハイゼンベルクから構成され、$su (1,1)$代数を変形したもので、拡張可能なチューナビリティと非古典的特徴を与える。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:36:33 GMT)
Quantum Machine Learning for State Tomography Using Classical Data [0.0] 測定データから量子状態を再構築することは、量子情報科学における重大な課題である。
最近の研究は量子状態トモグラフィー(QST)のための量子機械学習(QML)を探索している。
本稿では,古典的な計測データに完全に依存するQMLベースのトモグラフィープロトコルを提案し,ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上で完全に実行可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:24:48 GMT)
Probing non-equilibrium physics through the two-body Bell correlator [0.0] 我々は力学量子相転移(DQPT)として知られる系の力学から平衡臨界性と相を同定する。
本研究では,2つのクエンチングプロトコル,すなわち磁場強度の急激なクエンチングと相互作用降下速度について考察する。
この顕著な振る舞いは、相間クエンチと相内クエンチを区別する閾値を定義し、長距離相互作用の強さ、異方性、システムサイズに関わらず有効である。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:29:03 GMT)
Practical hybrid decoding scheme for parity-encoded spin systems [0.0] 我々はSLHZモデルについて検討し、幾何学的に局所的なスピン相互作用によってのみ実装された短期量子アニールデバイスの実現を目指した。
SLHZモデルと古典的な低密度パリティチェック符号との密接な接続を考慮すると、復号には2つのアプローチが選択できる。
提案手法は,SLHZモデルに基づくデコーダの読み出しにビットフリップデコードを適用することによって,この2つの手法を組み合わせる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:15:39 GMT)
Position: Vibe Coding Needs Vibe Reasoning: Improving Vibe Coding with Formal Verification [0.0] これらの落とし穴は、バイブ符号化中に人間に課された制約を和らげることのできないLSMが原因である、と我々は主張する。
1emphAutoformalizes Specification against target, (2) Delivers emphactionable feedback to the LLM, and (4) allows intuitive developer influence on Specification。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:01:37 GMT)
ParaScopes: What do Language Models Activations Encode About Future Text? [0.0] 言語モデルにおける解釈可能性の研究は、しばしばアクティベーションの前方に見える表現を調査する。
本稿では,段落スケールおよび文書スケールプランのモデルアクティベーションを探索する手法として,残留ストリームデコーダのフレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:36:10 GMT)
Optimizing Optimism: Up to 6.5x Faster zkVM Validity Proofs via Sparse Derivation [0.0] zkVMへの直接的な移植は、かなりのオーバーヘッドを課し、バリデーションの証明を必要以上にはるかにコストがかかる。
我々は,現行設計における非効率性を体系的に同定し,その効果が実演コストに与える影響を分析し,zkに適合した音質保存機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:15:28 GMT)
Optical Vortices: Revolutionizing the field of linear and nonlinear optics [0.0] 光軌道角運動量(OAM)が埋め込まれた光電場は、光の場に革命をもたらした。
渦ビームは、高容量データ伝送、励起発光劣化顕微鏡、位相コントラストイメージング、光ツイーザーにおける粒子トラップといった領域に応用範囲を広げる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:49:31 GMT)
On Krylov Complexity as a Probe of the Quantum Mpemba Effect [0.0] 量子スピン鎖における量子Mpemba効果のプローブとしてのKrylov状態複雑性について検討する。
グローバルな$U(1)$対称性を持たないモデルに対して、クリロフ複雑性はムペンバ様の明確な交差を示す。
U(1)$-symmetricシステムでは、最近提案されたクリロフ複雑性の対称成分がQMEの堅牢で信頼性の高い指標であることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:15:04 GMT)
Modeling partially-ionized dense plasma using wavepacket molecular dynamics [0.0] 部分イオン化高密度プラズマの構造特性をモデル化するための波状パケット分子動力学フレームワークを開発した。
水素を代表系として,自由エネルギー最小化による自己整合電荷状態分布を計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:54:32 GMT)
Model Alignment Search [0.0] 本稿では,ニューラルネットワーク間で双方向に神経活動を伝達し,その動作を機能的類似性の尺度として利用する手法を提案する。
本研究では,この手法を用いて,ある凍結ニューラルネットワーク(NN)の動作を,モデル縫合と同様の方法で他のニューラルネットワークへ転送する方法を示す。
本稿では,因果情報の特定のサブタイプを調べるために,本手法が有効であることを示す数値関連タスクのケーススタディを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 19:40:07 GMT)
Melanoma Classification Through Deep Ensemble Learning and Explainable AI [0.0] メラノーマは最も攻撃的で致命的な皮膚がんの1つであり、早期に検出され治療を受けなければ死亡する。
深層学習(DL)に基づくシステムは,これらの病変を高精度に検出することができる。
本稿では,3つの最先端ディープラーニングネットワークのアンサンブル学習を用いた機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:36:12 GMT)
MedM2T: A MultiModal Framework for Time-Aware Modeling with Electronic Health Record and Electrocardiogram Data [0.0] MedM2Tは、医療データモデリングの課題に対処するために設計された、タイムアウェアなマルチモーダルフレームワークである。
MedM2TをMIMIC-IVおよびMIMIC-IV-ECGデータセット上で評価した。
これらの結果は、MedM2Tの堅牢性と広範囲な適用性を強調し、臨床予測において有望なツールとして位置づけている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:47:58 GMT)
Mask-to-Height: A YOLOv11-Based Architecture for Joint Building Instance Segmentation and Height Classification from Satellite Imagery [0.0] 本稿では,最近のYOLOシリーズの深層学習モデルの進歩であるYOLOv11の詳細な分析について述べる。
YOLOv11は、より効率的なアーキテクチャを導入することで、初期のYOLOモデルの長所の上に構築されている。
我々は,精度,リコール,F1スコア,平均平均精度(mAP)などの指標を用いて,YOLOv11の性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:37:08 GMT)
Manipulating Excitation Dynamics in Structured Waveguide Quantum Electrodynamics [0.0] 導波管量子電磁力学(WQED)は、低次元フォトニック環境における光-物質相互作用の研究の中心的な基盤となっている。
本稿では,原子-ナノフォトニック界面における励起輸送を制御するために,各エミッタの結合方向を局所的に設計できる構造化wQEDフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:30:47 GMT)
Manifold Learning for Hyperspectral Images [0.0] 本論文では,一様多様体近似と投影を用いた隣接グラフの構築により,データセットトポロジを近似する手法を提案する。
このアプローチは、データ内の非線形相関を捕捉し、機械学習アルゴリズムの性能を大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 09:42:18 GMT)
Magnetic field in vacuum of quantum spinor matter induced by a cosmic string in three-dimensional space [0.0] 線状磁気トポロジカル欠陥(宇宙線)は、外部スピノル物質には通電できない磁束搬送管としてモデル化される。
物質場は、この管の背景で量子化され、最も一般的な境界条件である。
誘導真空磁束を3+1次元空間時間で管に沿って計算する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:13:54 GMT)
Macroscopic theory of multipartite correlations in permutation-invariant open quantum systems [0.0] マルコフ進化中のN$相互作用ユニット間の定常多部情報のマクロ的挙動を決定する手法を提案する。
我々は、従来のシステムでは、平均場力学の固定点に緩和するシステムでは相互情報の広範なスケーリングは不可能か、あるいはシステム力学の摂動に頑健でないという結論を延長する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:47:06 GMT)
MDAS-GNN: Multi-Dimensional Spatiotemporal GNN with Spatial Diffusion for Urban Traffic Risk Forecasting [0.0] 交通事故は公衆衛生にとって重要な問題であり、毎年135万人以上が生活していると主張している。
従来の事故予測モデルは道路セグメントを独立に扱い、都市交通網における複雑な空間的関係や時間的依存を捉えない。
本研究では,交通安全,インフラ,環境リスクの3つの主要なリスク次元を統合した多次元注意型空間拡散グラフニューラルネットワークMDAS-GNNを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:41:57 GMT)
Long-lived giant circular Rydberg atoms at room temperature [0.0] ライドバーグの低角運動量状態は、量子コンピューティング、シミュレーション、中性原子によるセンシングにおける最近のブレークスルーの中心にある。
我々は10ミリ秒以上の寿命を持つ個別に閉じ込められた円形のリドベルク原子の観測を報告する。
我々の結果は、極端寿命と巨大リドベルク封鎖の組み合わせを利用した量子情報処理とセンシングの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:45:52 GMT)
Local perception operators and classicality: new tools for old tests [0.0] 量子非局所性はしばしば、与えられた状態に対するベル型不等式違反によって判断される。
我々はこの問題を、グローバルな観測対象を局所的にアクセス可能な統計量に圧縮する局所認識演算子を通して定式化する。
証人が地域境界と測度幾何学に依存する国家意識の制約にどのように結びつくかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 23:26:57 GMT)
Khiops: An End-to-End, Frugal AutoML and XAI Machine Learning Solution for Large, Multi-Table Databases [0.0] Khiopsは、大規模なマルチテーブルデータベースをマイニングするために設計された、オープンソースの機械学習ツールである。
これは離散化モデルを用いて変数重要性の予測尺度を提供する。
Pythonライブラリとユーザインターフェースの両方から、さまざまな環境で利用可能だ。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:51:22 GMT)
Inter-transition interference in spectrum of Kerr parametric oscillators [0.0] 2光子および4光子カーパラメトリック発振器(KPO)の反射・透過測定について検討する。
KPOのレベル縮退のため、プローブ場は複数のレベル間の遷移と共鳴することができる。
我々は、密度行列の準位遷移と外対角要素の相互作用を組み込むことで、反射測定の以前の理論を拡張した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 02:55:21 GMT)
Improving Cross-view Object Geo-localization: A Dual Attention Approach with Cross-view Interaction and Multi-Scale Spatial Features [0.0] クロスビューオブジェクトのジオローカライゼーションは、最近、潜在的な応用により注目されている。
CVCAM(Cross-view and Cross-attention Module)を導入する。
また、"Ground-to-Drone"ローカライゼーションタスクのためのG2Dと呼ばれる新しいデータセットも作成します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 03:28:59 GMT)
Identifying Linux Kernel Instability Due to Poor RCU Synchronization [0.0] Read-Copy-Update (RCU)はLinuxカーネルで共有データ構造への同時アクセスを管理するために広く使われている。
本稿では,ハッシュテーブル更新時の明示的なsyncronize_rcu()呼び出しの省略から生じるドライバレベルの同期問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:14:00 GMT)
Hadronic scattering in (1+1)D SU(2) lattice gauge theory from tensor networks [0.0] 1+1)次元のSU(2)格子ゲージ理論におけるハドロン散乱の最初のリアルタイム研究を示す。
固定大域バリオン数$B = 0, 1, 2$のセクターの散乱過程について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:00:46 GMT)
Global Inequalities in the Production of Artificial Intelligence: A Four-Country Study on Data Work [0.0] 労働力は人工知能の発展において大きな役割を担っているが、ほとんど認識されていない。
オンラインプラットフォームと下請け業者のネットワークは、AI生産の影の中でタスクを実行するためにデータワーカーを募集する。
本研究は、ベネズエラ、ブラジル、マダガスカル、フランスの富裕国における労働条件とデータ労働者のプロフィールを比較して、結果として生じる複雑さを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:09:58 GMT)
Geometry-Driven Resonance and Localization of Light in Fractal Phase Spaces [0.0] 非ユークリッドなスケール依存幾何を持つフラクタル位相空間は、物質境界や外部ポテンシャルを必要とせずに共鳴量子化、空間閉じ込め、調整可能な減衰を誘導できることを示す。
本研究は,フォトニックシステムにおける物質自由制御のための概念的かつ実験的に利用可能なパラダイムを開放する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:56:23 GMT)
Forbidden Electron Transfer in the Adiabatic Limit of the Marcus-Inverted Region [0.0] 凝縮相電子移動の断熱限界では、非断熱マーカスの定式化により予測されるよりも低い駆動力でバリアレス遷移の開始が起こる。
マーカス反転領域の断熱限界では、核トンネルがない場合はイソエネルゲティック電子移動は厳密に禁止される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:52:49 GMT)
Fine-Tuning Open Video Generators for Cinematic Scene Synthesis: A Small-Data Pipeline with LoRA and Wan2.1 I2V [0.0] 小型のデータセットから映像や映像の撮影シーンを合成するために,オープンソースビデオ拡散トランスフォーマを微調整する実用的なパイプラインを提案する。
LoRAモジュールはWan2.1 I2V-14Bモデルのクロスアテンション層に統合され、視覚的表現に適応する。
第2段階では、微調整されたモデルでは、衣装、照明、色階調を保存するコヒーレントなコヒーレントが生成され、時間的に720pのシーケンスに拡張される。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:51:35 GMT)
Feature Importance Guided Random Forest Learning with Simulated Annealing Based Hyperparameter Tuning [0.0] 本稿では,確率的特徴サンプリングとハイパーパラメータチューニングを統合したランダムフォレスト分類器の高速化のための新しいフレームワークを提案する。
リスク評価,IoTエコシステムの異常検出,早期診断,高次元生物学的データ分析など,さまざまな領域にわたる堅牢な分類の課題に対処する。
その結果,特徴的関連性に対する一貫した精度向上と有意義な洞察が示され,注意深いサンプリングとメタヒューリスティック最適化の併用の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 12:14:53 GMT)
Face Spoofing Detection using Deep Learning [0.0] デジタル画像の偽造は生体認証システムにおいて重大なセキュリティ上の脅威として浮上している。
本研究では、画像分類におけるスプーフ検出のための3つの視覚モデル、MobileNetV2、ResNET50、ViTの性能を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:26:19 GMT)
Entanglement in the energy-constrained prepare-and-measure scenario: applications to randomness certification and channel discrimination [0.0] 我々は、準備と測定のセットアップにおける唯一の仮定が準備された量子状態のエネルギー上の上限であるエネルギー制約されたSDIシナリオについて研究する。
絡み合いを許容することは、達成可能な相関の集合を厳密に拡大することを示します。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:42:45 GMT)
Entanglement generation and scaling from noisy quenches across a quantum critical point [0.0] 逆場イジング鎖の絡み合いの力学に及ぼす雑音の影響について検討する。
その結果, クエンチは近傍と隣り合うスピンの絡み合いを生じ, ノイズは絡み合いの量を減少させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 07:32:07 GMT)
Entanglement Preservation and Clauser-Horne Nonlocality in Electromagnetically Induced Transparency Quantum Memories [0.0] ノイズの多い量子記憶における絡み合い保存は、量子情報科学における長年の概念的な課題である。
電磁誘導透過(EIT)メモリは絡み合った光子を記憶できることを示す。
この研究は、EIT量子メモリが絡み合いと非局所性を維持することができるという最初の体系的な理論的な証明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:54:44 GMT)
Emergent Cognitive Convergence via Implementation: A Structured Loop Reflecting Four Theories of Mind [0.0] 我々は、心の4つの影響力のある理論の間に構造的な収束を報告する。
収束は、エージェントフローと呼ばれる実用的なAIアーキテクチャの中で意図せずに現れる。
本稿では,知的アーキテクチャが,実践的制約によって形成される共有構造パターンへと進化する可能性を示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:03:49 GMT)
Efficient Integration of cross platform functions onto service-oriented architectures [0.0] 自動車産業は、E/E(Electronic/Electronic/Electronic/Electronic/Electronic/Electronic/Electronic/Electronic/Electron ic/Electronic/Electronic/Electronic/Electronic/Electronic/Electronic/Electronic/E
この作業は、Software as a Product (SaaP)としてアプリケーションの開発を促進するためのアプリケーション開発と統合の概念を提示します。
この概念は、ハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームに依存しない方法でアプリケーションを設計し、アプリケーションインターフェースを標準化することを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:26:50 GMT)
Effect of Domain Generalization Techniques in Low Resource Systems [0.0] 機械学習モデルは、トレーニングとテストデータが同じ分布に従うと仮定する。
ドメインの一般化アプローチは、ドメイン間で不変な特徴を学習することで、この問題に対処する。
本研究では,低リソース自然言語タスクにおける2つの因果DG手法について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:38:27 GMT)
Dynamical quantum codes and logic gates on a lattice with sparse connectivity [0.0] まず、Floquet符号とその実装について、最寄りのゲートとアシラリーキュービットで概説する。
次に,カラーコードとFloquet符号のペア間の切り替えを,深度2の回路を経由し,中間回路計測を行い,カラーコードに対するシンドローム抽出を行う方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:22:28 GMT)
Dynamic Model Selection for Trajectory Prediction via Pairwise Ranking and Meta-Features [0.0] 最近の深い軌道予測器は、高い平均精度を達成したが、複雑な長距離運転シナリオでは信頼性が保たれている。
物理インフォームドLSTM, トランスフォーマー, 微調整されたGameFormerのうち, もっとも信頼性の高い軌道予測器を適応的に選択する動的マルチエキスパートゲーティングフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:01:01 GMT)
Discriminative Rule Learning for Outcome-Guided Process Model Discovery [0.0] イベントログはビジネスプロセスの理解と改善のための豊富な基盤を提供する。
望ましいプロセス実行と望ましくないプロセス実行を区別することができる。
この区別は、より結果に合った方法でプロセス発見をガイドする機会を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 10:25:19 GMT)
Development of Neural Network-Based Optimal Control Pulse Generator for Quantum Logic Gates Using the GRAPE Algorithm in NMR Quantum Computer [0.0] 一般的な単一量子論理ゲートに対して最適な制御パルスを生成するニューラルネットワークを導入する。
ニューラルネットワークを利用することで、妥当な時間スケールで、任意の単一量子ビット量子論理ゲートを効率的に実装できる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:12:02 GMT)
Descriptor-Based Object-Aware Memory Systems: A Comprehensive Review [0.0] 現代のコンピューティングシステムのセキュリティと効率は、ハイレベルなプログラムセマンティクスを伝播するネイティブアーキテクチャメカニズムが欠如していることによって損なわれている。
本稿では,このセマンティックギャップを埋めるために設計されたアーキテクチャパラダイムを包括的に調査する。
このパラダイムにより、ハードウェアはソフトウェア定義オブジェクトのリッチなセマンティクスを動的に取得し、強制することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:39:27 GMT)
Deep Neural Watermarking for Robust Copyright Protection in 3D Point Clouds [0.0] 本稿では、3Dポイントクラウド著作権保護とオーナシップ検証のための堅牢なディープ・ニューラル・透かしフレームワークを提案する。
提案手法では,スペクトル分解を用いた3次元点雲ブロックの特異値に2値の透かしを埋め込む。
ネットワークは、データが回転、スケーリング、ノイズ、収穫、信号歪みなどの様々な攻撃を受けた後も、確実に透かしを抽出するように訓練されている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:05:43 GMT)
Dark-Field X-Ray Imaging Significantly Improves Deep-Learning based Detection of Synthetic Early-Stage Lung Tumors in Preclinical Models [0.0] 低用量CT(LDCT)が肺がん検診の基準となっている。
多くの地域でLDCTのインフラが欠如しており、早期がん検出はしばしば偽陽性である。
本研究の目的は,X線暗視野撮影(DFI)が早期肺腫瘍の検出を著しく改善するかどうかを検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:47:40 GMT)
DO-IQS: Dynamics-Aware Offline Inverse Q-Learning for Optimal Stopping with Unknown Gain Functions [0.0] Inverse Optimal Stopping (IOS) 問題を考えると、停止した専門家の軌道に基づいて最適な停止領域を復元することを目的としている。
停止領域の独特さは、安全上の懸念のある現実世界のアプリケーションでIOSを使用することを可能にする。
現在の最先端の逆強化学習手法は、Q関数と対応する最適ポリシーの両方を回復するが、最適な停止問題によって生じる特定の課題を考慮できない。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:03:04 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） (Fri, 31 Oct 2025 01:42:37 GMT)
Cryptanalysis of PLWE based on zero-trace quadratic roots [0.0] 提案したPLWE問題に対する2つの攻撃(Y. Elias, K. E. Lauter, E. Ozman, K. E. Stange)を拡張する。
我々の攻撃は、根の痕跡がゼロであり、入力として取られたサンプル数の関数として圧倒的な成功確率を持つという事実を生かしている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 16:07:01 GMT)
Convergence of continuous-time stochastic gradient descent with applications to deep neural networks [0.0] 本研究では,学習課題における人口予測損失を最小限に抑えるため,勾配降下過程の連続的近似について検討した。
我々は、過度にパラメータ化されたニューラルネットワークトレーニングの場合に、主要な結果がどのように適用できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:15:33 GMT)
Community Detection on Model Explanation Graphs for Explainable AI [0.0] モジュール・オブ・インフルエンス(MoI)は、インスタンスごとの属性からモデル説明グラフを構築する。
MoIはコミュニティ検出を適用して、予測に共同で影響を与える機能モジュールを見つけ、これらのモジュールがバイアス、冗長性、因果パターンにどのように関係しているかを定量化する。
我々は,モジュール発見をXAIでベンチマークするために,安定性と相乗効果の指標,参照実装,評価プロトコルをリリースする。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 17:27:56 GMT)
Characterizing Quantum Internet Using Complex Network Models [0.0] 光ファイバーネットワークにおけるノード接続の不均一性を組み込んだ量子インターネットの新しいモデルを提案する。
その結果, 異種ネットワークは同種モデルと比較して, 実光ファイバーネットワークの鍵構造特性を効率よく再現できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 00:46:36 GMT)
Challenges learning from imbalanced data using tree-based models: Prevalence estimates systematically depend on hyperparameters and can be upwardly biased [0.0] この方法で無作為林を校正することは、有病率推定を含む負の結果をもたらすことを示す。
決定木が多数派に偏っているという広く信じられているにもかかわらず、実際には少数派に偏っている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:11:15 GMT)
Causality, localization, and universality of monitored quantum walks with long-range hopping [0.0] 一次元格子上の量子ウォークの最適リセット率を決定するための戦略を提供する。
我々の結果は、平衡を決定するための長距離コヒーレント力学、対称性、局所量子計測プロセスの相互作用に光を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:59:15 GMT)
Beyond Pixels: Exploring DOM Downsampling for LLM-Based Web Agents [0.0] 本稿では,最初のDOMダウンサンプリングアルゴリズムであるD2Snapを提案する。
GPT-4oのバックエンドをベースとして,Online-Mind2Webデータセットからサンプリングしたタスク上でD2Snapを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:21:04 GMT)
Benchmarking Proton Tunneling Splittings with a Wavefunction-Based Double-Well Model: Application to the Formic Acid Dimer [0.0] 水素結合にまたがるプロトントンネルは、分光、安定性、生体分子安定性に影響を及ぼす基本的な量子効果である。
ここでは、コーネル型二重井戸電位を用いたトンネル分割のための波動関数に基づくフレームワークを開発し、水素結合トンネルのベンチマークとして適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:45:15 GMT)
Auxiliary-state facilitated phase synchronization phenomena in isolated spin systems [0.0] この研究は、有効スピン-1系の位相同期を特徴付ける。
位相同期は、結合の位相を励起状態に調整することで制御できる。
実効スピン-1系の位相同期が実効散逸器によって完全に制御されるパラメータ構造を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 13:47:13 GMT)
AstuteRAG-FQA: Task-Aware Retrieval-Augmented Generation Framework for Proprietary Data Challenges in Financial Question Answering [0.0] 我々は、FQA(Financial Question Answering)に適した適応RAGフレームワークAstuteRAG-FQAを紹介する。
本研究では,暗黙の因果推論を含む4段階の課題分類,暗黙の事実的,暗黙の事実的,解釈可能な理性,隠蔽の理性を提案する。
このフレームワークには、ディファレンシャルプライバシ、データ匿名化、機密情報を保護するロールベースのアクセス制御など、多層セキュリティ機構が組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 15:13:03 GMT)
Aspiration-based Perturbed Learning Automata in Games with Noisy Utility Measurements. Part A: Stochastic Stability in Non-zero-Sum Games [0.0] 本稿では,分散最適化のためのペイオフベース学習方式,すなわちアスピレーションベース学習オートマトン(APLA)を提案する。
雑音下での多人数能動ゲームにおけるAPLAの安定性解析を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 18:17:38 GMT)
Artificially intelligent agents in the social and behavioral sciences: A history and outlook [0.0] 社会・行動科学における人工知能エージェント(エージェントAI)の歴史的展開と現状を概観する。
この概要は、1950年頃から現在までの技術の進歩と科学の広範な進化を通じて、科学プロセスにおけるAIの役割と、それに伴う変化を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 08:48:04 GMT)
Artificial Empathy: AI based Mental Health [0.0] 多くの人は精神疾患に悩まされるが、誰もが専門的な援助を求めたり、メンタルヘルスにアクセスできるわけではない。
AIチャットボットは、精神疾患を持つ人や、誰かと話したい人にとって、ますます行き詰まりになっている。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 05:23:32 GMT)
Application of Blockchain Frameworks for Decentralized Identity and Access Management of IoT Devices [0.0] 集中型エコシステムから分散型エコシステムへの移行は、セキュリティ、プライバシ、データ使用に関する懸念から、最も重要視されている。
本研究では,Hyperledger Fabric と Decentralized Identifiers (DID) を用いたIoT環境のための分散ID管理フレームワークを提案する。
その結果、データ完全性、透明性、ユーザコントロールが改善され、中央集権的な当局への依存が軽減された。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 20:44:14 GMT)
Analysis of Line Break prediction models for detecting defensive breakthrough in football [0.0] サッカーでは、攻撃チームが相手の防御線を突破して得点の機会を創り出そうとする。
本研究では,2023年J1リーグシーズンのイベントと追跡データを用いて,ラインブレークを予測する機械学習モデルを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 06:42:20 GMT)
Analysing Environmental Efficiency in AI for X-Ray Diagnosis [0.0] 本稿では,大きな言語モデル(LLM)と小さな識別モデルをメンディックスアプリケーションに統合し,胸部X線でCovid-19を検出する。
これは、精度と環境への影響を比較するために、14の異なるモデル構成のベンチマーク研究を提供する。
より小型のLCM GPT-4.1-Nanoを使用することで、大型のモデルに比べて炭素のフットプリントは94.2%削減されたが、差別的なモデルには相変わらなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:19:57 GMT)
Algorithmic Collusion of Pricing and Advertising on E-commerce Platforms [0.0] 販売者が価格決定と広告決定を一緒に行うか、すなわち2次元決定を行うかを検討する。
消費者が検索コストが高い場合、学習アルゴリズムは競争価格よりも安い価格で調整可能であることを示す。
我々は,プラットフォームの戦略的な反応を分析し,予備価格調整がプラットフォーム利益を増大させないことを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 01:04:51 GMT)
Active transfer learning for structural health monitoring [0.0] 人口ベースのSHMは、複数の構造からのデータを活用することで、この制限に対処することを目指している。
異なる構造からのデータは異なる分布に従うため、従来の機械学習手法で学習したモデルの大規模な一般化エラーにつながる可能性がある。
本稿では,PBSHM における DA のベイズ的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 14:54:40 GMT)
A Hybrid Deep Learning and Forensic Approach for Robust Deepfake Detection [0.0] 既存のディープフェイク検出手法は、一般化や歪みに対する脆弱性の低いディープラーニングや、解釈可能なが新しい操作技術に制限される法医学的な分析に頼っている。
本研究では,雑音残差,JPEG圧縮トレース,周波数領域記述子などの法医学的特徴を融合したハイブリッドフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Fri, 31 Oct 2025 11:32:52 GMT)