Sa2VA: Marrying SAM2 with LLaVA for Dense Grounded Understanding of Images and Videos [126.0] Sa2VAは、画像とビデオの両方の密集した理解のための、包括的で統一されたモデルである。
セグメンテーションや会話など、幅広い画像やビデオのタスクをサポートする。
Sa2VAはQwen-VLやIntern-VLなど、様々なVLMに容易に拡張できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:35:29 GMT)
UniLION: Towards Unified Autonomous Driving Model with Linear Group RNNs [115.9] UniLIONは、大規模なLiDAR点雲、高解像度のマルチビュー画像、さらには時間的シーケンスを効率的に処理する。
UniLIONは、幅広いコアタスクにわたって、競争力と最先端のパフォーマンスを一貫して提供します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:24:19 GMT)
Scaling Latent Reasoning via Looped Language Models [109.6] 事前学習されたループ言語モデル(LoopLM)のファミリーであるOuroを提示し、オープンソース化する。
Ouro は (i) 潜時空間における反復計算, (ii) 学習深度割り当てのためのエントロピー規則化された目的, (iii) 7.7T トークンへのスケーリングによる事前学習段階への推論を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:54:49 GMT)
Epistemic Uncertainty for Generated Image Detection [107.6] 本稿では,創成モデルの時代において重要なセキュリティ問題に対処することを目的とした,てんかん不確実性によるAI生成画像検出のための新しいフレームワークを提案する。
我々の重要な洞察は、トレーニングとテストデータの分布の相違が、機械学習モデルのエピステマティック不確実性空間に顕著に現れていることに起因している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:06:56 GMT)
Measuring what Matters: Construct Validity in Large Language Model Benchmarks [103.5] 大規模言語モデル(LLM)を評価することは、その能力を評価し、デプロイ前に安全性や堅牢性の問題を特定するために重要である。
自然言語処理と機械学習における主要なカンファレンスから445のベンチマークを体系的にレビューする。
結果の妥当性を損なう現象,課題,評価指標に関連するパターンを見いだす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:39:40 GMT)
EgoBlind: Towards Egocentric Visual Assistance for the Blind [94.5] EgoBlindは、視覚障害者から収集された最初のエゴセントリックなビデオQAデータセットである。
視覚障害者と視覚障害者の日常生活の1,392人の初対人ビデオで構成されている。
また、視覚補助のために、視覚障害者が直接提示または検証した5,311の質問も入っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:52:24 GMT)
Enhancing Diffusion-based Restoration Models via Difficulty-Adaptive Reinforcement Learning with IQA Reward [93.0] 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は近年, 拡散モデルに組み入れられている。
本稿では,拡散型修復モデルにRLを効果的に組み込む方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:57:57 GMT)
Keep It on a Leash: Controllable Pseudo-label Generation Towards Realistic Long-Tailed Semi-Supervised Learning [88.5] ラベル付きデータセットから信頼できる擬似ラベルでラベル付きデータセットを拡張するための制御可能な擬似ラベル生成(CPG)フレームワークを提案する。
CPGは制御可能な自己強化最適化サイクルを介して動作する。
CPGは、最先端のメソッドを最大$textbf15.97%の精度で上回り、一貫した改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:24:52 GMT)
TextAtlas5M: A Large-scale Dataset for Dense Text Image Generation [88.1] テキスト条件付き画像生成における長文レンダリングの評価を目的とした,新しいデータセットであるTextAtlas5Mを紹介する。
私たちのデータセットは、500万の長文生成と、さまざまなデータタイプにわたる画像の収集で構成されています。
さらに、3つのデータドメインにまたがる3000の人間改良テストセットTextAtlasEvalをキュレートし、テキスト条件生成のための最も広範なベンチマークの1つを確立します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:53:55 GMT)
Re-FORC: Adaptive Reward Prediction for Efficient Chain-of-Thought Reasoning [85.8] 適応型報酬予測法であるRe-FORCを提案する。
将来の思考トークン数の関数として期待される未来の報酬を予測することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:47:49 GMT)
Security-Aware Joint Sensing, Communication, and Computing Optimization in Low Altitude Wireless Networks [83.8] I SCCは低高度無線ネットワーク(LAWN)の中核部の一つである。
本稿では,通信の秘密性を考慮したI SCCの連成性能最適化について検討する。
進化的最適化の目的に応じて進化的演算子を適応的に選択する深層Q-network(DQN)に基づく多目的進化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:06:41 GMT)
JudgeLRM: Large Reasoning Models as a Judge [80.1] 判断指向大規模言語モデル(LLM)のファミリーであるジャッジLRMを紹介する。
SFTの性能向上と推論要求サンプルの比率との間には負の相関が見られ、これらのシナリオにおけるSFTの限界が明らかになる。
判定LRMは、他のRLおよびSFTの変種と同様に、同じサイズでSFTチューニングベースラインを一貫して上回り、最先端の推論モデルを超えていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:43:56 GMT)
ROVER: Benchmarking Reciprocal Cross-Modal Reasoning for Omnimodal Generation [79.2] ROVERは1つのモダリティを使用して、もう1つの出力を誘導、検証、精査する。
ROVERは、相互モーダルな推論を明示的にターゲットとする、人間による注釈付きベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:27:46 GMT)
RLAC: Reinforcement Learning with Adversarial Critic for Free-Form Generation Tasks [75.5] オープンエンド生成タスクは、多様でしばしば暗黙的なタスク固有の評価ルーブリックを満たすために出力を必要とする。
関連するルーリックの数が多ければ多いほど、極めて高い検証コストと応答の不完全な評価につながる。
RLAC(Reinforcement Learning with Adrial Critic, Reinforcement Learning with Adrial Critic)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:15:05 GMT)
Actial: Activate Spatial Reasoning Ability of Multimodal Large Language Models [75.5] 本稿では,MLLMの空間的推論能力の評価と改善を目的とした視点学習を紹介する。
多様な視点とそれに対応する質問応答対を持つ100Kオブジェクト中心のイメージペアからなるViewpoint-100Kデータセットを提案する。
このアプローチでは2段階の微調整戦略を採用し,複数のタスクにまたがる大幅な改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:27:00 GMT)
Rethinking Visual Intelligence: Insights from Video Pretraining [75.3] 大規模言語モデル(LLM)は、大規模事前学習によってシステムが新しい問題に迅速に適応できることを実証している。
本稿では,映像拡散モデル(VDM)をギャップを埋めるための有望な方向として検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:32:22 GMT)
Detecting Generated Images by Fitting Natural Image Distributions [75.3] 本稿では,自然画像と生成画像のデータ多様体間の幾何学的差異を利用した新しいフレームワークを提案する。
自然画像に対して一貫した出力を出力するために設計された関数対を用いるが、生成した関数に対しては発散出力を用いる。
データ多様体に沿った変換が、自然画像上で事前訓練された自己教師付きモデルの損失値に有意な変化をもたらす場合、画像は生成されたものとして識別される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:20:38 GMT)
SecDiff: Diffusion-Aided Secure Deep Joint Source-Channel Coding Against Adversarial Attacks [73.4] SecDiffは、プラグイン・アンド・プレイの拡散支援デコーディングフレームワークである。
対向無線環境下での深部JSCCの安全性と堅牢性を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:24:06 GMT)
Towards One-step Causal Video Generation via Adversarial Self-Distillation [71.3] 最近のハイブリッドビデオ生成モデルは、自己回帰時間力学と拡散に基づく空間認知を組み合わせている。
我々のフレームワークは、複数の推論ステップ設定を柔軟にサポートする単一の蒸留モデルを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:12:47 GMT)
Training Large Language Models to Reason in a Continuous Latent Space [71.0] 我々は、言語を超えた推論の可能性を探るため、Coconut (Chain of Continuous Thought)と呼ばれる新しいパラダイムを導入します。
この状態を単語に復号するのではなく、連続した空間に直接埋め込む次の入力としてモデルにフィードバックします。
この潜在的推論パラダイムは、継続的思考が複数の代替の次のステップをエンコードできる高度な推論パターンを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 00:53:34 GMT)
MedREK: Retrieval-Based Editing for Medical LLMs with Key-Aware Prompts [70.6] 本稿では,情報誘導のための注目型プロンプトエンコーダと正確なマッチングのための共有クエリキーモジュールを統合した検索ベースの編集フレームワークであるMedREKを提案する。
各種医用ベンチマークの結果から,MedREKは異なるコアメトリクス間で優れた性能を発揮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:12:08 GMT)
ShortV: Efficient Multimodal Large Language Models by Freezing Visual Tokens in Ineffective Layers [70.4] MLLM(Multimodal Large Language Models)はその巨大なサイズと多数の視覚トークンのために高い計算コストを被る。
本稿では,レイヤの変換が視覚およびテキストトークンに与える影響を定量化する新しいメトリクスであるレイヤ貢献(LC)を紹介する。
LCを利用して非効率なレイヤを識別し,これらのレイヤの視覚的トークン更新を凍結する,トレーニング不要なShortVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:23:02 GMT)
Can Large Language Models Analyze Graphs like Professionals? A Benchmark, Datasets and Models [70.0] グラフを処理するために,大規模言語モデル(LLM)のベンチマークであるProGraphを導入する。
その結果,現在のLCMの性能は不満足であり,最高のモデルでは36%の精度しか達成できないことがわかった。
本研究では,6つの広く使用されているグラフライブラリに基づいて,クローリングされたドキュメントと自動生成コードを含むLLM4Graphデータセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:44:03 GMT)
How Far Are Surgeons from Surgical World Models? A Pilot Study on Zero-shot Surgical Video Generation with Expert Assessment [69.1] 本稿では,手術におけるビデオ生成モデル評価のための専門家による最初のベンチマークであるSurgVeoを紹介する。
腹腔鏡下手術と神経外科手術の手術クリップにゼロショット予測タスクを施した高度なVeo-3モデルを課題とする。
以上の結果から,Veo-3は異常な視覚的視認性を示すが,手術的視認性ピラミッドの高位では致命的に失敗することが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:28:54 GMT)
Wonder3D++: Cross-domain Diffusion for High-fidelity 3D Generation from a Single Image [68.6] 単一ビュー画像から高忠実なテクスチャメッシュを効率的に生成する新しい手法である textbfWonder3D++ を導入する。
マルチビュー正規写像と対応するカラー画像を生成するクロスドメイン拡散モデルを提案する。
最後に,多視点2次元表現から高品質な表面を粗い方法でわずか3ドル程度で駆動するカスケード3次元メッシュ抽出アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:24:18 GMT)
Speech-DRAME: A Framework for Human-Aligned Benchmarks in Speech Role-Play [68.5] Speech-DRAMEは3つのレベルで貢献する統合フレームワークである。
音声ロールプレイを評価するための、最初の包括的で再現可能な基盤を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:12:40 GMT)
LiveCLKTBench: Towards Reliable Evaluation of Cross-Lingual Knowledge Transfer in Multilingual LLMs [67.1] 言語間知識伝達の分離と計測を目的とした自動生成パイプラインであるLiveCLKTBenchを提案する。
我々のパイプラインは、実世界のドメインから自己完結した、時間に敏感な知識エンティティを識別する。
これらの有効なエンティティのドキュメントは、複数の言語に翻訳される事実的な質問を生成するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:06:49 GMT)
Revisiting Multivariate Time Series Forecasting with Missing Values [65.3] 現実の時系列では欠落値が一般的である。
現在のアプローチでは、計算モジュールを使用して、不足した値を補う、計算済みの予測フレームワークが開発されている。
このフレームワークは、致命的な問題を見落としている: 欠落した値に対して基礎的な真理は存在せず、予測精度を劣化させる可能性のあるエラーの影響を受けやすいようにしている。
本稿では,Information Bottleneck原則に基づく新しいフレームワークであるConsistency-Regularized Information Bottleneck(CRIB)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:20:57 GMT)
EmoDebt: Bayesian-Optimized Emotional Intelligence for Strategic Agent-to-Agent Debt Recovery [65.3] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、負債収集のような感情に敏感なドメインの悪用に対して脆弱である。
EmoDebtは、ネゴシエーションにおける感情を表現するモデルの能力を、シーケンシャルな意思決定問題として再設計する感情インテリジェンスエンジンである。
EmoDebtは重要な戦略的堅牢性を実現し、非適応性と感情に依存しないベースラインを大幅に上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:50:10 GMT)
Teaching According to Talents! Instruction Tuning LLMs with Competence-Aware Curriculum Learning [64.9] 本稿では,CAMPUS と呼ばれるコンピテンス・アウェア・マルチパースペクティブ cUrriculum instruction のチューニングフレームワークを提案する。
CAMPUSには、サブカリキュラムの動的選択、カリキュラムスケジュールの能力を考慮した調整、複数の困難ベースのスケジューリングなど、いくつかの利点がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:06:01 GMT)
3EED: Ground Everything Everywhere in 3D [64.3] 3EEDはマルチプラットフォームでマルチモーダルな3Dグラウンドベンチマークで、RGBとLiDARのデータが車、ドローン、四足歩行プラットフォームから提供されている。
128,000以上のオブジェクトと22,000以上の検証済みの参照表現を、さまざまな屋外シーンにわたって提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:05:22 GMT)
Diagnosing and Addressing Pitfalls in KG-RAG Datasets: Toward More Reliable Benchmarking [63.8] 知識グラフ質問 回答システムは、複雑なマルチホップ推論を評価するために高品質なベンチマークに依存している。
広く使われているにもかかわらず、WebQSPやCWQのような一般的なデータセットは、重要な品質問題に悩まされている。
我々はこれらの落とし穴を体系的に解決するLLM-in-the-loopフレームワークであるKGQAGenを紹介する。
本研究は,KGQA評価を推し進めるスケーラブルなフレームワークとして,より厳密なベンチマーク構築とKGQAGenの位置づけを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:15:16 GMT)
Follow the Energy, Find the Path: Riemannian Metrics from Energy-Based Models [63.3] 本稿では,事前学習したエネルギーベースモデルから直接リーマン計量を導出する手法を提案する。
これらの測度は空間的に異なる距離を定義し、測地学の計算を可能にする。
EBM由来のメトリクスは、確立されたベースラインを一貫して上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:00:16 GMT)
V2X-Radar: A Multi-modal Dataset with 4D Radar for Cooperative Perception [61.6] V2X-Radarは、4Dレーダを特徴とする世界初の大規模実世界のマルチモーダルデータセットである。
データセットは20KのLiDARフレーム、40Kのカメライメージ、350Kの注釈付きボックスを含む20Kの4Dレーダデータで構成されている。
様々な研究領域をサポートするために, 協調認識のためのV2X-Radar-C, 路面認識のためのV2X-Radar-I, 単車知覚のためのV2X-Radar-Vを確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:42:37 GMT)
Decomposition-Enhanced Training for Post-Hoc Attributions In Language Models [61.1] 我々は、ポストホック帰属を推論問題として再編成し、回答を構成単位に分解し、それぞれ特定の文脈に結び付けることができると論じる。
DecompTuneは、モデルに中間的推論ステップとして解解分解を生成することを教えるポストトレーニング手法である。
DecompTuneは、広範な実験と改善を通じて、属性の品質を大幅に改善し、先行手法より優れ、最先端のフロンティアモデルに適合または超えている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:53:58 GMT)
Proximal Regret and Proximal Correlated Equilibria: A New Tractable Solution Concept for Online Learning and Games [61.0] 近位演算子に基づく新たな後悔の概念である近位後悔を導入し、外部とスワップ後悔の間に厳密に関係する。
我々のフレームワークはオンライン学習とゲーム理論におけるいくつかの新しい概念を統一する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:57:49 GMT)
Deep Video Discovery: Agentic Search with Tool Use for Long-form Video Understanding [60.9] 長時間のビデオ理解は時間空間の複雑さと質問応答の難しさによって大きな課題を呈する。
セグメント化されたビデオクリップ上でのエージェント検索戦略を活用するために,Deep Video Discovery (DVD) エージェントを提案する。
当社のDVDエージェントは,LVBenchデータセット上での最先端性能を実現し,74.2%の精度を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:39:35 GMT)
PrefixNLI: Detecting Factual Inconsistencies as Soon as They Arise [60.6] MiniTruePrefixesは、テキストプレフィックスよりも事実上の矛盾をよりよく検出する、新しい特殊モデルである。
制御されたデコードフレームワークにMiniTruePrefixesを組み込むことで,抽象的な要約における現実の一貫性が大幅に向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:07:44 GMT)
MotionStream: Real-Time Video Generation with Interactive Motion Controls [60.4] 単一GPU上で最大29FPSのストリーミング生成が可能なサブ秒レイテンシを実現するMotionStreamを提案する。
提案手法は,グローバルなテキストプロンプトとローカルなモーションガイダンスに準拠する高品質なビデオを生成するが,リアルタイムでは推論を行わないモーションコントロールによるテキスト・ツー・ビデオモデルの拡張から始まる。
我々のモデルでは、動きの追従と映像の質を2桁高速化し、無限長のストリーミングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:37:53 GMT)
UniSOT: A Unified Framework for Multi-Modality Single Object Tracking [60.2] 3つの参照モダリティと4つのビデオモダリティを一様パラメータで組み合わせた統合トラッカーUniSOTを提案する。
UniSOTは、モダリティ固有の性能に対して優れたパフォーマンスを示す。
特に、UniSOTは、TNL2K上の3つの参照モダリティと3つのRGB+Xビデオモダリティの全てで、以前のものと比べ3.0%以上のAUCで、Un-Trackを2.0%以上のメインメトリックで上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:23:53 GMT)
The Ghost in the Keys: A Disklavier Demo for Human-AI Musical Co-Creativity [59.8] Aria-Duetは、人間のピアニストと最先端のジェネレーティブモデルであるAriaのリアルタイム音楽デュエットを容易にするインタラクティブシステムである。
音楽学的な観点からシステムのアウトプットを分析し,そのモデルがスタイリスティックなセマンティクスを維持でき,コヒーレントなフレーズのアイデアを発達させることができることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:26:01 GMT)
XIFBench: Evaluating Large Language Models on Multilingual Instruction Following [59.5] 大規模言語モデル(LLM)は、様々なアプリケーションにまたがる優れた命令追従機能を示している。
既存の評価には、様々な言語的文脈におけるきめ細かい制約分析が欠如している。
我々は,LLMの多言語命令追従能力を評価するための総合ベンチマークであるXIFBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:40:03 GMT)
PixelVLA: Advancing Pixel-level Understanding in Vision-Language-Action Model [59.3] VLA(Vision-Language-Action Model)は、一般化可能なビジュモータ制御ポリシーを学習するための強力なツールとして登場している。
我々は、ピクセルレベルの推論とテキストと視覚入力によるマルチモーダルプロンプトの両方をサポートするように設計された最初のVLAモデルであるPixelVLAを紹介する。
提案手法は,マルチスケールの画素認識エンコーダと視覚的プロンプトエンコーダを統合した,新しいビジュモータ・インストラクション・チューニング・フレームワークに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:39:37 GMT)
FlexEvent: Towards Flexible Event-Frame Object Detection at Varying Operational Frequencies [59.1] イベントカメラは、動的環境におけるリアルタイムの知覚に相容れないアドバンテージを提供する。
イベント検出器は固定周波数のパラダイムによって制限されており、イベントデータの高時間分解能と適応性を完全に活用できない。
我々は、様々な周波数で検出できる新しいフレームワークFlexEventを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:11:17 GMT)
A Self-Evolving AI Agent System for Climate Science [59.1] 我々は,地球科学者のためのインタラクティブな"コパイロット"として設計された,初の自己進化型AIエージェントシステムであるEarthLinkを紹介する。
自然言語のインタラクションを通じて、EarthLinkは、計画、コード実行、データ分析、物理的推論を統合することで、研究ワークフロー全体を自動化します。
人のような学際的な分析能力と習熟度を示し、中核的な大規模気候タスクのエキスパート評価においてジュニア研究者に匹敵する能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:17:56 GMT)
Priors in Time: Missing Inductive Biases for Language Model Interpretability [58.1] スパースオートエンコーダは、時間とともに概念の独立を前提としており、定常性を暗示している。
本稿では,時間的帰納バイアスを持つ新たな解釈可能性目標である時間的特徴分析を導入し,その表現を2つの部分に分解する。
私たちの結果は、堅牢な解釈可能性ツールの設計において、データにマッチする帰納的バイアスの必要性を浮き彫りにしています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:43:48 GMT)
Riemannian Consistency Model [57.9] 本稿では,Riemannian Consistency Model (RCM)を提案する。
RCMの離散的および連続的な訓練目標に対する閉形式解を導出する。
我々は、RCMの目的を解釈するためのユニークなキネマティクスの視点を提供し、新しい理論的な角度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:11:44 GMT)
What Makes Good Synthetic Training Data for Zero-Shot Stereo Matching? [57.5] 標準ベンチマークを用いてゼロショットステレオマッチング性能への影響を報告する。
最適な設定を収集し、大規模なデータセットを作成することで、結果を検証する。
我々は,プロシージャステレオデータセットのさらなる研究を可能にするために,我々のシステムをオープンソース化した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:59:31 GMT)
Low-Rank Adaptation for Foundation Models: A Comprehensive Review [56.3] Low-Rank Adaptation (LoRA)は、これらの課題を緩和するための非常に有望なアプローチとして登場した。
この調査は、大規模な言語モデルから一般的な基礎モデルまで、LoRAテクニックの包括的なレビューを初めて提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:51:08 GMT)
VidText: Towards Comprehensive Evaluation for Video Text Understanding [56.1] VidTextは、ビデオテキスト理解の総合的かつ詳細な評価のためのベンチマークである。
さまざまな現実世界のシナリオをカバーし、多言語コンテンツをサポートする。
ビデオレベル、クリップレベル、インスタンスレベルのタスクを備えた階層的評価フレームワークを導入している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:34:51 GMT)
Simulating Environments with Reasoning Models for Agent Training [56.0] トレーニング用の起動環境の構築は重く、脆く、進捗を制限します。
我々はSimia-SFTとSimia-RLの2つのフレームワークを提案する。
Simia-SFTとSimia-RLは、環境工学を使わずにスケーラブルなエージェントトレーニングを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:29:57 GMT)
AIM: Adaptive Intra-Network Modulation for Balanced Multimodal Learning [55.6] そこで我々は,適応型ネットワーク内変調(AIM)を提案し,バランスの取れたモダリティ学習を改善する。
AIMは、変調中のネットワーク内のパラメータと深さの最適化状態の違いを考慮に入れている。
AIMは、複数のベンチマークにおいて、最先端の非バランスなモダリティ学習方法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 00:51:17 GMT)
Gesture Generation (Still) Needs Improved Human Evaluation Practices: Insights from a Community-Driven State-of-the-Art Benchmark [55.4] 音声認識による3Dジェスチャー生成における人的評価の実践について検討する。
本稿では,広範に使用されているBEAT2モーションキャプチャーデータセットの詳細な評価プロトコルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:17:28 GMT)
Robust Multimodal Sentiment Analysis via Double Information Bottleneck [55.3] マルチモーダル感情分析は様々な研究領域で注目されている。
既存のアプローチでは、ノイズに汚染された単調なデータの学習が不十分である。
本稿では,Double Information Bottleneck(DIB)戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:52:45 GMT)
DepthVanish: Optimizing Adversarial Interval Structures for Stereo-Depth-Invisible Patches [52.8] ステレオ深度推定に対する敵攻撃は、デプロイ前に脆弱性を明らかにするのに役立つ。
本研究では,繰り返しテクスチャ間の定期的な間隔を導入し,グリッド構造を構築し,パッチの攻撃性能を著しく向上させる。
生成した対向パッチは任意のシーンに挿入でき、高度なステレオ深度推定手法をうまく攻撃することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:42:40 GMT)
QiMeng-NeuComBack: Self-Evolving Translation from IR to Assembly Code [52.7] 大規模言語モデル(LLM)は、ニューラルコンパイルという魅力的な新しいパラダイムを提供する。
本稿では,IR-to-assemblyコンパイル用に設計された新しいベンチマークデータセットであるNeuComBackを紹介する。
LLMの内部的なプロンプト戦略を進化させる自己進化的プロンプト最適化法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:20:26 GMT)
UniREditBench: A Unified Reasoning-based Image Editing Benchmark [52.5] この研究は、推論に基づく画像編集評価のための統一ベンチマークUniREditBenchを提案する。
精巧にキュレートされた2,700個のサンプルからなり、8つの一次次元と18のサブ次元にわたる実世界シナリオとゲーム世界のシナリオをカバーしている。
このデータセットにBagelを微調整し、UniREdit-Bagelを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:24:57 GMT)
Beyond Empathy: Integrating Diagnostic and Therapeutic Reasoning with Large Language Models for Mental Health Counseling [50.8] PsyLLMは、メンタルヘルスカウンセリングの診断と治療的推論を統合するために設計された大きな言語モデルである。
Redditから現実世界のメンタルヘルス投稿を処理し、マルチターン対話構造を生成する。
実験の結果,PsyLLMは最先端のベースラインモデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:03:30 GMT)
Context-Guided Decompilation: A Step Towards Re-executability [50.7] バイナリ逆コンパイルは、ソフトウェアセキュリティ分析、リバースエンジニアリング、マルウェア理解において重要な役割を果たす。
大規模言語モデル (LLMs) の最近の進歩により、ニューラルデコンパイルが可能になったが、生成されたコードは一般的に意味論的にのみ使用可能である。
In-context Learning(ICL)を活用して,再実行可能なソースコードを生成するためのILC4Decompを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:21:39 GMT)
GauSSmart: Enhanced 3D Reconstruction through 2D Foundation Models and Geometric Filtering [50.7] 2次元基礎モデルと3次元ガウススプラッティング再構成をブリッジするハイブリッド手法であるGauSSmartを提案する。
提案手法は,凸フィルタリングや意味的特徴監視など,確立した2次元コンピュータビジョン技術を統合している。
GauSSmartは既存のGaussian Splattingよりも一貫して優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:19:02 GMT)
Unified Diffusion VLA: Vision-Language-Action Model via Joint Discrete Denoising Diffusion Process [48.6] 視覚言語アクション(VLA)モデルは、自然言語の指示や視覚的な観察を理解することを目的としている。
最近の研究は、将来のイメージを理解作用ループに統合し、共同で理解し、生成し、行動する統合されたVLAを生成する。
性能と効率を最適化する2段階のトレーニングパイプラインと,いくつかの推論時間技術を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:26:54 GMT)
Amortized Active Generation of Pareto Sets [48.6] A-GPSは、オンラインの離散ブラックボックスマルチオブジェクト最適化のための新しいフレームワークである。
メソッドは、非支配関係を予測するためにクラス確率推定器を使用する。
この非支配的CPEは,超ボリューム改善の確率を暗黙的に見積もっている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:27:43 GMT)
Where and How to Perturb: On the Design of Perturbation Guidance in Diffusion and Flow Models [48.4] ヘードハンター(HeadHunter)は、ユーザ中心の目標に合わせた注意点を反復的に選択するための体系的なフレームワークである。
ソフトパグ(SoftPAG)は、摂動強度を調整し、アーティファクトを抑える連続したノブである。
大規模なDiTベースのテキスト・ツー・イメージ・モデルに対して,本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:30:29 GMT)
Self-Harmony: Learning to Harmonize Self-Supervision and Self-Play in Test-Time Reinforcement Learning [48.1] テスト時強化学習(TTRL)は、推論時に合成信号のみを使用してモデルを適応するためのラベルなしパラダイムを提供する。
簡単な直感に基づくフレームワークであるSelf-Harmonyを紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:34:34 GMT)
SmartFreeEdit: Mask-Free Spatial-Aware Image Editing with Complex Instruction Understanding [46.8] SmartFreeEditは、マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)とハイパーグラフ強化のインペイントアーキテクチャを統合するエンドツーエンドフレームワークである。
SmartFreeEditの主なイノベーションは、リージョン認識トークンとマスク埋め込みパラダイムである。
Reason-Editベンチマークの実験では、SmartFreeEditが現在の最先端メソッドを上回ることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:26:10 GMT)
Vision Foundation Models Can Be Good Tokenizers for Latent Diffusion Models [45.6] Vision Foundation Model Variational Autoencoder (VFM-VAE) は、VFMのセマンティックフォーカスとピクセルレベルの忠実さの必要性の間の固有の緊張を解決するために設計された。
我々のシステムは80エポックで2.20のgFID(w/o CFG)に達する(先行トークン化器の10倍の高速化)。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:48:04 GMT)
TabArena: A Living Benchmark for Machine Learning on Tabular Data [45.5] 本研究では,最初の持続的リビングベンチマークシステムであるTabArenaを紹介する。
我々は、データセットとよく実装されたモデルの代表的なコレクションを手動でキュレートする。
深層学習の手法は、より大規模な時間予算とアンサンブルに支えられていることを示す。
いくつかの深層学習モデルは、オーバーフィットした検証セットのため、クロスモデルアンサンブルで過剰に表現されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:47:03 GMT)
GeoSDF: Plane Geometry Diagram Synthesis via Signed Distance Field [44.7] 平面幾何学図合成は、教育ツールからAIによる数学的推論まで、コンピュータグラフィックスにおいて重要なタスクである。
サイン付き距離場(Signed Distance Field, SDF)を用いて, ダイアグラムを自動的に, 正確に生成する新しいフレームワークGeoSDFを提案する。
我々のGeoSDFでは、幾何学的要素や制約を表現するための記号言語を定義し、合成された幾何学図をSDFで自己検証することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:00:55 GMT)
EVLP:Learning Unified Embodied Vision-Language Planner with Reinforced Supervised Fine-Tuning [44.3] 現在の手法では、マルチモーダルプランニングに統一された生成フレームワークを採用できないため、マルチモーダルプランニングでは矛盾する。
提案手法は,動的事前学習と強化アライメントを取り入れた新しいトレーニングパイプラインにより,長期タスクのマルチモーダル計画を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:24:49 GMT)
Flat Channels to Infinity in Neural Loss Landscapes [44.2] ニューラルネットワークのロスランドスケープには、平坦な地域で接続されたり、孤立して現れる可能性があるミニマとサドルポイントが含まれている。
ロスランドスケープ(損失ランドスケープ)の特別な構造を識別し,特徴付けする。
チャネルの終端におけるゲート線形ユニットの出現は、完全に連結された層の計算能力の驚くべき側面を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:24:24 GMT)
JobHop: A Large-Scale Dataset of Career Trajectories [43.8] ジョブホップ(JobHop)は、ベルギーのフランドルにある公共雇用サービスVDABが提供する匿名の履歴書から派生した大規模なパブリックデータセットである。
構造化されていない履歴データを処理し、構造化された経歴情報を抽出し、標準化された ESCO の職業コードに正規化する。
この結果、361,000人以上の履歴書から抽出され、グループ化された166万以上の作業経験の豊富なデータセットが得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:13:50 GMT)
Aligning Effective Tokens with Video Anomaly in Large Language Models [43.0] 本稿では,様々なビデオにおける異常事象の要約と局所化を目的とした新しいMLLMであるVA-GPTを提案する。
提案手法は,視覚エンコーダとLCM間の有効トークンを2つの重要なモジュールを通して効率的に整列する。
本研究では,ビデオアノマ対応MLLMの微調整のための命令追従データセットを構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:40:04 GMT)
Augmenting learning in neuro-embodied systems through neurobiological first principles [42.8] 本稿では,最近のバイオインスパイアされたモデル,学習規則,人工ニューラルネットワークのアーキテクチャについて述べる。
我々は、神経科学とAIのギャップを埋める可能性を持つANNを増強するためのフレームワークを提案する。
課題駆動のスパイクニューラルネットワークとニューロモルフィックシステムに生物物理学の原理を統合することで、スケーラブルなソリューションが提供されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:54:00 GMT)
Natural Building Blocks for Structured World Models: Theory, Evidence, and Scaling [42.8] 本研究では,構造化世界モデルの自然構築ブロックを規定するフレームワークを提案する。
本研究では,隠れマルコフモデル (HMM) と線形切替力学系 (sLDS) を離散的・連続的モデリングのための自然な構築ブロックとして検討する。
このモジュラーアプローチは、受動的モデリング(生成、予測)と、同じアーキテクチャ内のアクティブコントロール(計画、意思決定)の両方をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:02:04 GMT)
Quantum Blackwell's Ordering and Differential Privacy [42.7] 我々は、量子仮説テストとブラックウェルの順序に基づく量子微分プライバシー(QDP)のためのフレームワークを開発する。
このアプローチは、仮説テストによる$(eps,delta)$-QDPを特徴付け、プライバシー制約の下で最も有意義な量子状態ペアを特定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:24:52 GMT)
What Can Be Recovered Under Sparse Adversarial Corruption? Assumption-Free Theory for Linear Measurements [42.5] 我々は$xstar$を含む最小の集合を求め、$e$を知らずに$y$から一様に回収できる。
主な結果は、$xstar + ker(U)$で、$U$は2q$行を削除して得られる$A$の可能なすべてのサブ行列の行空間の交点上の一意のプロジェクション行列であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:29:07 GMT)
EngChain: A Symbolic Benchmark for Verifiable Multi-Step Reasoning in Engineering [42.5] 検証可能な多段階エンジニアリング問題解決のためのベンチマークであるEngChainを紹介する。
EngChainには3つのエンジニアリングブランチにまたがる90の問題がある。
まず,各推論ステップの数値的および意味的妥当性を定量的に検証し,同定された推論誤りを定性的に分類する自動システム LLM-As-A-Judge を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:05:44 GMT)
Diversity-Aware Policy Optimization for Large Language Model Reasoning [42.1] 大規模言語モデルに対するRLに基づく学習における多様性の影響について検討する。
多様性を考慮したポリシー最適化手法を提案する。
本手法は4つの数学的推論ベンチマークで平均3.5パーセントの改善を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:40:16 GMT)
Unlocking early fault-tolerant quantum computing with mitigated magic dilution [42.0] 我々は小角回転の合成手法として緩和魔法希釈(MMD)を導入する。
雑音を符号化したマジック状態の論理回路をサンプリングするために、量子誤差軽減手法を用いる。
この研究は、数百万の量子演算をサポートするデバイス上での早期フォールトトレラントなデモの道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:59:00 GMT)
Learnable Fractional Reaction-Diffusion Dynamics for Under-Display ToF Imaging and Beyond [41.8] ディスプレイ下のToFイメージングは、スクリーンパネルの下に置かれたToFカメラを通じて正確な深度検知を実現することを目的としている。
本稿では,ニューラルネットワークの表現力と物理モデリングの解釈可能性を組み合わせたハイブリッドフレームワークLFRD2を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:12:36 GMT)
MoSa: Motion Generation with Scalable Autoregressive Modeling [41.8] テキスト駆動型3次元モーション生成のための新しい階層型モーション生成フレームワークであるMoSaを紹介する。
MoSaは最先端の生成品質と効率を達成し、忠実さとスピードの両方で先行手法より優れています。
MoSaはモーション編集などの下流タスクを一般化し、追加の微調整を必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:47:58 GMT)
Discriminately Treating Motion Components Evolves Joint Depth and Ego-Motion Learning [41.7] 本研究では,各剛性流れの幾何学的規則性を利用して,運動成分の識別処理を行い,深度とエゴモーション推定の両立を図った。
当社のフレームワークであるDiMoDEは,複数の公開データセットと,新たに収集された多様な実世界のデータセット上で,最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:14:52 GMT)
Towards Robust Mathematical Reasoning [41.3] IMO-Benchは、トップスペシャリストのパネルによって検証された高度な推論ベンチマークスイートである。
IMO-AnswerBenchは400の多様なオリンピアード問題に対して、検証可能な短い答えでモデルを最初にテストした。
IMO-Proof Benchは、証明書記能力の次のレベル評価である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:53:02 GMT)
The Digital Ecosystem of Beliefs: does evolution favour AI over humans? [41.2] 本稿では,シミュレートされたソーシャルネットワークにおける多集団間相互作用の制御実験のための最初の進化的枠組みを提案する。
このフレームワークは、進化的更新によってメッセージ戦略を変えるエージェントの集団をモデル化する。
実験によると、AIがより高速なメッセージング、進化、レコメンデーションアルゴリズムに影響を及ぼすと、80%から95%のビューが得られる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:58:08 GMT)
Juicy Text: Onomatopoeia and Semantic Text Effects for Juicy Player Experiences [41.1] そこで本研究では, 粒子効果と類似したテキスト効果を, 同等の性能, 信頼性の高いフィードバックで評価した。
両方の組み合わせによってユーザエクスペリエンスが向上する可能性も示唆しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:59:12 GMT)
Flip Learning: Weakly Supervised Erase to Segment Nodules in Breast Ultrasound [41.0] 正確なセグメンテーションのために2D/3Dボックスにのみ依存するFlip Learningと呼ばれる新しい学習ベースのWSSフレームワークを導入する。
ボックスからターゲットを消去して分類タグのフリップを容易にするために複数のエージェントが使用され、消去された領域が予測されたセグメンテーションマスクとして機能する。
提案手法は最先端のWSS手法や基礎モデルより優れており,完全教師付き学習アルゴリズムと同等の性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:15:39 GMT)
Trustworthy Medical Question Answering: An Evaluation-Centric Survey [40.8] 医療質問応答システムにおける信頼性の6つの重要な側面を体系的に検討した。
モデル改善を促進する評価誘導手法を解析する。
我々は, LLM を用いた医療用QAの安全性, 信頼性, 透明性の確保に向けた今後の研究方針を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:48:04 GMT)
SeaLLMs-Audio: Large Audio-Language Models for Southeast Asia [40.5] 東南アジアの複数の言語に対応する最初の大規模音声言語モデル(LALM)であるSeaLLMs-Audioを紹介する。
SeaLLMs-Audioは、様々なオーディオ中心のタスクにまたがって、きめ細かい音声理解と音声ベースのインタラクションに強いパフォーマンスを示す。
音声キャプション、自動音声認識、音声からテキストへの翻訳、音声感情認識、音声質問回答、音声要約など、幅広いタスクをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:32:58 GMT)
Forging Time Series with Language: A Large Language Model Approach to Synthetic Data Generation [39.0] SDForgerは、LLMを使用して高品質な時系列を生成するためのフレームワークである。
生成プロセスでテキストコンディショニングを有効にすることにより、SDForgerはマルチモーダルモデリングの道を開く。
このモデルはhttps://github.com/IBM/fms-dgt/tree/main/fms_dgt/public/databuilders/time_seriesでオープンソース化されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:31:16 GMT)
Contextual Tokenization for Graph Inverted Indices [38.6] CORGIIは、効率的な逆リストへの離散トークンマッピングを用いた高密度グラフ表現のインデクサである。
私たちは、グラフ上のトークン'の古典的で固定されたインパクトウェイトを、データ駆動でトレーニング可能なインパクトウェイトで置き換えます。
我々の知る限り、CORGIIは効率的な逆リストへの離散トークンマッピングを用いた高密度グラフ表現の最初のインデクサである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:11:55 GMT)
MicroRemed: Benchmarking LLMs in Microservices Remediation [38.3] エージェントベースの推論フレームワークと統合された大規模言語モデル(LLM)は、最近、自律的な意思決定の強い可能性を示している。
期待されているが、未調査の方向性のひとつが、障害のあるマイクロサービスシステムを自動的にリカバリするという、マイクロサービスの修復だ。
既存のアプローチはまだ、SRE(Site Reliability Engineers)からの人為的なプロンプトに依存しています。
エンドツーエンドのマイクロサービス修復において,LSMを評価する最初のベンチマークであるMicroRemedを紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:35:55 GMT)
Scaling Graph Chain-of-Thought Reasoning: A Multi-Agent Framework with Efficient LLM Serving [38.1] Graph Chain-of-Thought (Graph-CoT)は、グラフ構造化知識に対してステップバイステップの推論を行う大きな言語モデル(LLM)を可能にする。
既存のパイプラインは、低い正確性、過剰なトークン使用、高いレイテンシ、低いスループットに悩まされている。
GLMはマルチエージェントグラフ-CoTシステムであり、最適化されたLLMサービスアーキテクチャで設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:42:53 GMT)
A Saddle Point Remedy: Power of Variable Elimination in Non-convex Optimization [37.5] ローカルなミニマではなく、サドルポイントの拡散は、機械学習の大規模非最適化における障害である。
我々は, 変動除去が, 縮小した景観において, 決定的な最大質量を根本的に再認識することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:19:43 GMT)
MiniFool -- Physics-Constraint-Aware Minimizer-Based Adversarial Attacks in Deep Neural Networks [37.4] MiniFoolは、粒子物理学と天体物理学におけるニューラルネットワークに基づく分類タスクをテストするために、物理にインスパイアされた敵攻撃を実装している。
このアルゴリズムは、$chi2$ベースのテスト統計値と、所望の目標スコアからの偏差を組み合わせたコスト関数の最小化に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:57:54 GMT)
Multi-Step Knowledge Interaction Analysis via Rank-2 Subspace Disentanglement [37.0] 自然言語説明(NLE)は、外部コンテキスト知識(CK)とパラメトリック知識(PK)の両方をモデル重みに格納することで決定する。
先行研究は、通常最終解である単一ステップ生成のみを概ね検討し、ランク1部分空間における二項選択としてのみ PK と CK の相互作用をモデル化している。
そこで本研究では,PKとCKがより正確に絡み合うような新しいランク2プロジェクション部分空間を提案し,より長いNLE配列をまたいだ知識相互作用の多段階解析に利用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:15:06 GMT)
DART: Difficulty-Adaptive Reasoning Truncation for Efficient Large Language Models [37.0] textbfDARTは、問題の難易度に応じて思考長を調整する。
textbfTruncationフレームワークは、いつ考えるのをやめるかを学ぶ
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:41:20 GMT)
Measurement of the g factor of ground-state 87Sr at the parts-per-million level using co-trapped ultracold atoms [36.9] 我々は、光学的に閉じ込められた基底状態の超低温87Sr原子の核磁気共鳴を実証する。
近くで超低温87Rbの雲が共存するスキームを用いて、2桁以上の原子87Srの核g因子gIの測定を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:30:04 GMT)
Dynamical Phase Transitions Across Slow and Fast Regimes in a Two-Tone Driven Duffing Resonator [36.9] 二色励起下でダッフィング共振器について検討し、両駆動間の競合を同定する。
音色が密集した緩やかな拍動状態において、二次駆動は動的相転移を引き起こす変調として機能する。
本研究は, 駆動非線形システムの制御, 状態操作, ナノメカニカル, 光, 超伝導回路プラットフォームにおけるセンシングを実現す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） (Mon, 03 Nov 2025 19:00:24 GMT)
Measuring Chain of Thought Faithfulness by Unlearning Reasoning Steps [36.9] 生成した推論のパラメトリック忠実度を測定するための枠組みを導入し、未学習推論ステップ(FUR)による忠実度を提案する。
FURはモデルパラメータから推論ステップに含まれる情報を消去し、モデルの予測に結果が与える影響として忠実度を測定する。
我々の実験では、FURは、CoTがパラメトリックに忠実であることを示すキーステップを未学習にすることで、基礎となるモデルの予測を正確に変更できることがしばしば示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:36:29 GMT)
Analyzing the Power of Chain of Thought through Memorization Capabilities [36.8] 思考の連鎖(CoT)は、ある数学的推論問題を解決するために、大きな言語モデル(LLM)のパワーを高めることができる。
変換器を用いた推論は、基本的には推論データセットの記憶問題であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:31:42 GMT)
MGPATH: Vision-Language Model with Multi-Granular Prompt Learning for Few-Shot WSI Classification [36.6] 全スライド画像分類は、ギガピクセル画像サイズと限定アノテーションラベルによる課題を提示する。
本稿では,数ショットの病理分類に大規模な視覚言語モデルを適用するための素早い学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:18:33 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） (Mon, 03 Nov 2025 10:56:21 GMT)
Representation-Level Counterfactual Calibration for Debiased Zero-Shot Recognition [36.4] 私たちはこの問題を因果推論問題として再考し、次のような質問をした。
推測時にこれを答えるために、CLIPの表現空間内のオブジェクトと背景の期待値を推定し、反ファクトの埋め込みを合成する。
提案手法は,再訓練や即時設計を伴わず,文脈に敏感なベンチマークにおいて,最悪のグループと平均精度の両方を著しく改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:03:18 GMT)
Towards Efficient Federated Learning of Networked Mixture-of-Experts for Mobile Edge Computing [35.6] NMoE(Networked Mixture-of-Experts)システムを導入する。
NMoEを訓練するために,教師付き学習と自己教師型学習を統合したフェデレート学習フレームワークを提案する。
提案したNMoEシステムの有効性を実証し,NMoEトレーニングアルゴリズムに対する洞察とベンチマークを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:54:06 GMT)
Explore More, Learn Better: Parallel MLLM Embeddings under Mutual Information Minimization [35.4] マルチモーダル埋め込み学習のための並列デカップリングフレームワーク(PDF)を1つ導入する。
PDFでは、異なる学習可能なプレフィックスで共有MLLMバックボーンを条件付けして、1つの入力に対して複数の並列パスをロールアウトする。
複数のMLLMバックボーン上でPDFをインスタンス化し,その効果をMMEBベンチマークで証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:57:08 GMT)
A Survey on Large Language Model-Based Game Agents [35.3] ゲームエージェントは、人工知能に関連する能力を探索するための貴重なテストベッドを提供する。
近年、LLM(Large Language Models)の出現は、これらのエージェントに一般化可能な推論を与える新たな機会を提供する。
この調査は、統一された参照アーキテクチャを通して、LLMベースのゲームエージェントの最新のレビューを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:01:57 GMT)
Preference Orchestrator: Prompt-Aware Multi-Objective Alignment for Large Language Models [35.2] 本稿では,プロンプト固有の選好重みを自動推論する軽量な選好アダプタを特徴とする,Pop(PReference Orchestrator)という新しいフレームワークを提案する。
具体的には、好ましくは複数の報酬モデルから正規化報酬スコアをトレーニングすることにより、各プロンプトに対する適切な選好重みを学習する。
提案手法は,多目的アライメントシナリオにおいて,固定された選好重みよりも高い性能を達成できることを理論的解析により証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:16:45 GMT)
UniVLA: Learning to Act Anywhere with Task-centric Latent Actions [34.4] UniVLAは、クロス・エボディメント・ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)ポリシーを学ぶための新しいフレームワークである。
我々は、潜在アクションモデルを用いたビデオからタスク中心のアクション表現を導出する。
複数の操作やナビゲーションのベンチマーク、実際のロボットの配置など、最先端の結果が得られます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:52:57 GMT)
GTAlign: Game-Theoretic Alignment of LLM Assistants for Social Welfare [34.1] 推論と学習の両方にゲーム理論による意思決定を統合するアライメントフレームワークを提案する。
GTAlignは,ベースラインに比べて推論効率,回答品質,社会福祉を著しく改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:54:17 GMT)
Finite element-based space-time total variation-type regularization of the inverse problem in electrocardiographic imaging [33.8] 体表面電位測定による心活動の再構築は、心電図の逆問題を引き起こす。
本研究は,空間時間全変動型正規化に基づく体表面電位マップから心電位を再構成する新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:19:25 GMT)
RobustVLA: Robustness-Aware Reinforcement Post-Training for Vision-Language-Action Models [33.5] Vision-Language-Action (VLA)モデルは、配布外デプロイメントにおいて確実に一般化できない。
本稿では,VLAモデルのレジリエンスを明示的に向上するための軽量オンラインRLポストトレーニング手法であるRobustVLAを紹介する。
本研究は,VLAモデルの信頼性向上とロバスト性向上に向けた重要なステップとして,ロバストネスを意識したRLポストトレーニングの重要性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:30:48 GMT)
RL-100: Performant Robotic Manipulation with Real-World Reinforcement Learning [33.4] RL-100は,教師あり学習によって訓練された拡散ビジュモータポリシーに基づく実世界の強化学習フレームワークである。
我々はPush-TやAgile Bowlingといった動的剛体制御にまたがる7つの実ロボットタスクに対してRL-100を評価する。
RL-100は900回中900回で評価試験で100%成功し、1回で250回連続試験のうち250回まで成功している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:09:53 GMT)
A Soft-partitioned Semi-supervised Collaborative Transfer Learning Approach for Multi-Domain Recommendation [33.2] マルチドメインレコメンデーションのためのSSCTL(Soft-partitioned Semi-supervised Collaborative Transfer Learning)を提案する。
SSCTLは、圧倒的な問題に対処するために動的パラメータを生成し、非支配ドメインからのサンプルに焦点を移す。
オンラインテストは様々な領域で大幅に改善され、GMVは0.54%から2.90%に、CTRは0.22%から1.69%に改善された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:58:32 GMT)
GenDexHand: Generative Simulation for Dexterous Hands [33.2] GenDexHandは、複雑な操作のための多様なロボットタスクと環境を自律的に生成する生成シミュレーションパイプラインである。
我々の研究は、インボディード・インテリジェンスにおける多様な手の動きのスケーラブルなトレーニングに向けて実行可能な道筋を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:45:38 GMT)
Perturb a Model, Not an Image: Towards Robust Privacy Protection via Anti-Personalized Diffusion Models [32.9] 拡散モデルの最近の進歩は、アイデンティティやオブジェクトのような特定の主題の高品質な合成を可能にしている。
パーソナライズ技術は、悪意のあるユーザーによって不正なコンテンツを生成するために誤用されることがある。
生成品質を損なうことなく、対象モデルの個人化を効果的に阻害する新規な損失関数であるダイレクトプロテッシブ最適化(DPO)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:42:05 GMT)
SE-Agent: Self-Evolution Trajectory Optimization in Multi-Step Reasoning with LLM-Based Agents [32.8] 大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントは、最近、複雑な推論とツールの使用において、環境とのマルチステップのインタラクションを通じて印象的な機能を示した。
これらの軌道にはリッチなフィードバックが含まれており、エージェントを正しい方向に誘導して問題を正しく解くことができる。
モンテカルロ木探索 (MCTS) のような一般的な手法は、探索と搾取を効果的にバランスさせることができるが、それらは様々な軌道間の相互依存を無視している。
エージェントが推論プロセスを反復的に最適化できる自己進化フレームワークSE-Agentを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:47:32 GMT)
Automate Strategy Finding with LLM in Quant Investment [32.7] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)をリスク認識型マルチエージェントシステム内で活用し,定量的ファイナンスにおける戦略発見を自動化する新しい3段階フレームワークを提案する。
本手法は,金融分野における従来のディープラーニングモデルの脆さに対処するものである。
実験結果は、確立されたベンチマークと比較して、中国とアメリカの市場体制における戦略の堅牢な性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:46:20 GMT)
Probabilistic Robustness for Free? Revisiting Training via a Benchmark [32.5] 確率的堅牢性一般化(PR)は、摂動の下で予測が正しい確率を測定する。
PRBenchは、さまざまな堅牢性トレーニング手法によって達成されたPRの改善を評価するための最初のベンチマークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:33:57 GMT)
Preliminary study on artificial intelligence methods for cybersecurity threat detection in computer networks based on raw data packets [32.5] 本稿では,ネットワークトラフィック内の生パケットデータから直接リアルタイムに攻撃を検知できるディープラーニング手法について検討する。
コンピュータビジョンモデルを用いた処理に適した2次元画像表現を用いて,パケットをウィンドウに積み重ねて別々に認識する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:51:30 GMT)
SemBench: A Benchmark for Semantic Query Processing Engines [32.4] 本稿では,セマンティッククエリ処理エンジンという,新しい種類のシステムを対象としたベンチマークを提案する。
私たちのベンチマークでは、シナリオ、モダリティ、演算子という3つの重要な次元に多様性を導入しています。
我々は,3つの学術システム(LOTUS,Palimpzest,ThalamusDB)と1つの産業システムであるGoogle BigQueryについてベンチマークを行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:25:19 GMT)
Learning Low Rank Neural Representations of Hyperbolic Wave Dynamics from Data [32.3] 本稿では,双曲波伝搬を表す物理データに好適なデータ駆動次元減少法を提案する。
この方法は、ハイパーネットワークフレームワーク内の低ランクニューラルネットワーク表現(LRNR)と呼ばれる特殊なニューラルネットワークアーキテクチャを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:22:04 GMT)
Surfacing Subtle Stereotypes: A Multilingual, Debate-Oriented Evaluation of Modern LLMs [32.1] DebateBias-8Kは、多言語で議論的な新しいベンチマークで、現実的な生成環境での物語バイアスがどのように現れるかを明らかにする。
私たちのデータセットには、女性の権利、社会経済開発、テロリズム、宗教の4つの重要なドメインにまたがる8,400の構造化された議論のプロンプトが含まれています。
その結果、安全アライメントにもかかわらず、全てのモデルがエンレントステレオタイプを再現していることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:25:40 GMT)
Non-Contact Health Monitoring During Daily Personal Care Routines [31.9] リモート光胸腺撮影(r)は、生理的信号の非接触で連続的なモニタリングを可能にする。
240の同期RGBと、21人の参加者による赤外線(IR)顔画像を含む、最初の長期rラーニングデータセットを提示する。
実験により、RGBとIRビデオの入力を組み合わせることで、非接触的な生理的モニタリングの精度と堅牢性が向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:30:56 GMT)
Calibrating Bayesian Learning via Regularization, Confidence Minimization, and Selective Inference [31.7] 適切に校正されたAIモデルは、その精度を分布内入力(ID)に正しく報告し、また、分布外入力(OOD)の検出を可能にする必要がある。
本稿では、キャリブレーション正則化を統合した変分推論(VI)に基づくベイズ学習の拡張を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:12:10 GMT)
Representation Consistency for Accurate and Coherent LLM Answer Aggregation [31.7] 表現整合性(英: representation consistency, RC)は、大規模言語モデルの複数の候補応答から引き出された回答を集約するテスト時間スケーリング手法である。
RCは、各応答集合における各応答の発生数を考慮することにより、回答集約を強化する。
キャッシュされたアクティベーションと軽量な類似性計算のみを使用し,追加のモデルクエリを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:32:13 GMT)
WildCAT3D: Appearance-Aware Multi-View Diffusion in the Wild [31.4] 本研究では,野生で撮影された多様な2次元映像データから得られたシーンの新たなビューを生成するフレームワークWildCAT3Dを提案する。
トレーニングされたモデルは、推論時に新しいシーンに一般化し、複数の一貫した新しいビューを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:29:21 GMT)
LiveSearchBench: An Automatically Constructed Benchmark for Retrieval and Reasoning over Dynamic Knowledge [31.4] 近年の知識更新から検索依存ベンチマークを構築するためのパイプラインであるLiveSearchBenchを紹介する。
提案手法は, 連続するウィキデータスナップショット間のデルタを計算し, 品質の3倍をフィルタし, 3段階の推論困難度で自然言語質問を合成する。
実験では、モデルが過去の事前トレーニングの事実に直面すると、パフォーマンスの低下が顕著になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:00:49 GMT)
Reflections from Research Roundtables at the Conference on Health, Inference, and Learning (CHIL) 2025 [31.1] 第6回保健・推論・学習年次会議(CHIL 2025)は2025年6月25日から27日にかけてアメリカ合衆国カリフォルニア州バークレーのカリフォルニア大学バークレー校で開催された。
今年のプログラムの一環として、私たちはResearch Roundtablesを開催し、機械学習とヘルスケアの交差点で重要な、タイムリーなトピックに関する、共同で小さなグループの対話を触媒しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:48:57 GMT)
GraphTeam: Facilitating Large Language Model-based Graph Analysis via Multi-Agent Collaboration [31.1] GraphTeamは3つのモジュールから5つのLLMベースのエージェントで構成されており、異なる特殊性を持つエージェントは複雑な問題に対処するために協力することができる。
6つのグラフ分析ベンチマークの実験は、GraphTeamが最先端のパフォーマンスを達成し、精度の点で最高のベースラインよりも平均25.85%改善していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:31:39 GMT)
UniLumos: Fast and Unified Image and Video Relighting with Physics-Plausible Feedback [31.0] 画像とビデオの両方に統一されたリライトフレームワークUniLumosを提案する。
我々は、照明効果をシーン構造と明確に一致させ、物理的妥当性を高める。
実験により、UniLumosは物理的な一貫性を大幅に改善して最先端のリライトを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:41:41 GMT)
E2Former: An Efficient and Equivariant Transformer with Linear-Scaling Tensor Products [30.9] We introduced E2Former, an equivariant and efficient transformer architecture that with the Wigner 6,j$ convolution (Wigner 6,j$ Conv)
計算負荷をエッジからノードにシフトすることで、Wigner 6j$ Convは複雑さを$O(|mathcalE|)$から$O(| MathcalV|)$に縮める。
この開発は、スケーラブルで効率的な分子モデリングのための有望な方向を示唆する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:53:21 GMT)
Hybrid Retrieval-Augmented Generation Agent for Trustworthy Legal Question Answering in Judicial Forensics [30.2] 司法設定に適した混成法的QAエージェントを提示する。
検索強化世代(RAG)とマルチモデルアンサンブルを統合し、信頼性、監査性、継続的なアップグレード可能なカウンセラーを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:30:58 GMT)
Beyond Permissions: Investigating Mobile Personalization with Simulated Personas [30.2] 本稿では,センサスプーフィングとペルソナシミュレーションを用いて,モバイルアプリが推定行動にどう反応するかを監査し,可視化するサンドボックスシステムを提案する。
本システムでは,Androidデバイスにリアルタイムにマルチセンサプロファイルを注入し,高アクティビティやロケーションシフト,日時変化などのコンテキストに対するアプリ応答を観察する。
予備的な発見は、フィットネス、eコマース、天気やナビゲーションなどの日々のサービスアプリにわたる測定可能なアプリ適応を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:39:38 GMT)
DeepHQ: Learned Hierarchical Quantizer for Progressive Deep Image Coding [29.8] プログレッシブ画像符号化(PIC)は、画像の様々な品質を単一のビットストリームに圧縮することを目的としている。
ニューラルネットワーク(NN)に基づくPICの研究は、その初期段階にある。
本稿では,まず,学習した量子化ステップサイズを各量子化レイヤの学習により活用するNNベースのプログレッシブコーディング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:36:08 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） (Mon, 03 Nov 2025 10:53:11 GMT)
TIR-Bench: A Comprehensive Benchmark for Agentic Thinking-with-Images Reasoning [29.7] OpenAI o3は問題解決のためにイメージを変換するツールを作成、運用することができる。
ビジュアル検索のテストは、ローカライズやトリミングといった基本的な操作のみであり、より複雑で動的で、ツールに依存した推論に関する洞察はほとんど提供されない。
エージェント思考とイメージを13種類のタスクで評価するための総合的なベンチマークである textbfTIR-Bench を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:40:17 GMT)
When, What, and How: Rethinking Retrieval-Enhanced Speculative Decoding [29.4] ReSpecは、ドラフト作成を適応的な意思決定に変換する新しいフレームワークである。
Spec-Benchの実験では、ReSpecの最先端アクセラレーションはそれぞれ33%以上と25%以上を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:57:16 GMT)
MotionGPT3: Human Motion as a Second Modality [28.6] MotionGPT3は、理解と生成の両方のためのバイモーダルモーション言語モデルである。
共通注意を持つデュアルストリームトランスは、制御された双方向情報フローを実現しつつ、モダリティ固有の経路を保存する。
実験により、MotionGPT3はトレーニング損失の2倍高速収束、検証の最大4倍高速収束を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:15:34 GMT)
Class Agnostic Instance-level Descriptor for Visual Instance Search [28.2] 教師付きあるいは弱教師付きオブジェクト検出手法は、未知のオブジェクトカテゴリの性能が低いため、適切な解決策ではない。
本稿では、自己教師型ViTから出力される特徴集合に基づいて、階層的な方法でコンパクトな特徴部分集合を検出するために、インスタンスレベルの領域探索をモデル化する。
3つのベンチマークに関する実証的な研究は、そのようなインスタンスレベルの記述子は、既知のオブジェクトカテゴリと未知のオブジェクトカテゴリの両方で有効であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:07:17 GMT)
MVSMamba: Multi-View Stereo with State Space Model [27.8] 我々は,最初のMambaベースのMulti-View StereoネットワークであるMVSMambaを提案する。
MVSMambaは計算オーバーヘッドを最小限に抑えた効率的なグローバル機能アグリゲーションを実現する。
MVSMamba は DTU データセットと Tanks-and-Temples ベンチマークで最先端の MVS 手法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:59:07 GMT)
LSHFed: Robust and Communication-Efficient Federated Learning with Locally-Sensitive Hashing Gradient Mapping [27.6] フェデレートラーニング(FL)は、生データを公開せずに、分散ノード間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
推論攻撃は、勾配更新から機密情報を回復し、中毒攻撃はモデルの性能を低下させたり、悪意ある振る舞いを誘発する可能性がある。
集約とプライバシ保護を同時に強化する,堅牢で通信効率のよいFLフレームワークであるLSHFedを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:28:14 GMT)
RareFlow: Physics-Aware Flow-Matching for Cross-Sensor Super-Resolution of Rare-Earth Features [27.5] 本稿では,ORD(out-of-distribution)のロバスト性を考慮した物理対応SRフレームワークであるRareFlowを紹介する。
Gated ControlNetは低解像度入力からの微細な幾何学的忠実度を保ち、テキストプロンプトは複雑な特徴を合成するための意味的なガイダンスを提供する。
ブラインド評価において、地球物理学の専門家は、我々のモデルの出力は、基礎となる真理像の忠実さに近づき、最先端のベースラインを著しく上回っていると評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:58:03 GMT)
LLMs as Layout Designers: Enhanced Spatial Reasoning for Content-Aware Layout Generation [27.4] LaySPAは、レイアウト設計のための空間的推論機能を備えた大規模言語モデルを強化する強化学習ベースのフレームワークである。
また,LaySPAは構造的に有効かつ視覚的に魅力的なレイアウトの生成を大幅に改善することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:19:39 GMT)
Retrieval-Augmented Defense: Adaptive and Controllable Jailbreak Prevention for Large Language Models [27.2] 本稿では,ジェイルブレイク検出のための新しいフレームワークであるRetrieval-Augmented Defense (RAD)を提案する。
RADは既知の攻撃例のデータベースをRetrieval-Augmented Generationに組み込んでいる。
StrongREJECTの実験では、RADは強いジェイルブレイク攻撃の有効性を大幅に低下させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:40:21 GMT)
Web-Scale Collection of Video Data for 4D Animal Reconstruction [26.2] 私たちは、YouTubeビデオをマイニングし、それらをオブジェクト中心のクリップに加工する自動化パイプラインを導入しました。
このパイプラインを使って、30Kビデオ(2Mフレーム)を収集します。
クリーンで多様な動物の動きを示す11Kフレームの230個の手動フィルタリングシーケンスのベンチマークであるAnimal-in-Motionを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:40:06 GMT)
Human-AI Co-Embodied Intelligence for Scientific Experimentation and Manufacturing [26.0] 私たちは、人間のユーザー、エージェントAI、ウェアラブルハードウェアを統一する新しいタイプの物理AIである、人間とAIの共体知性を紹介します。
このパラダイムでは、人間は正確な実行と制御を提供し、エージェントAIはメモリ、コンテキスト推論、適応計画、リアルタイムフィードバックに寄与する。
本稿ではエージェント・物理実験システム(APEX)について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:12:48 GMT)
FreeArt3D: Training-Free Articulated Object Generation using 3D Diffusion [25.9] FreeArt3Dは3Dオブジェクト生成のためのトレーニング不要のフレームワークである。
提案手法は,高忠実度形状とテクスチャを生成し,基礎構造を正確に予測し,多様な対象カテゴリにまたがってよく一般化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:47:17 GMT)
NeuroDeX: Unlocking Diverse Support in Decompiling Deep Neural Network Executables [25.8] ディープラーニングコンパイラは、エッジデバイスにデプロイするための実行ファイルにモデルを効率的にコンパイルするが、これらの実行ファイルはリバースエンジニアリングの脅威に直面する可能性がある。
従来の研究では、DNN実行ファイルの分解を試みたが、コンパイル最適化の処理や、量子化されたコンパイルモデルの解析といった課題に直面した。
我々はNuroDeXを,DNN実行ファイルの復号化における多様なサポートを解き放つために提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:13:43 GMT)
PRevivor: Reviving Ancient Chinese Paintings using Prior-Guided Color Transformers [25.8] Previvorは、最近の絵画から学び、古代の絵画を復元する先駆的なカラートランスフォーマーである。
我々は2つの変分U-Netとマルチスケールマッピングモジュールを用いて、フェードした輝度を復元した輝度に変換する。
色相補正のために,色相変化した絵から抽出した局所色相に導かれる二重色相問合せモジュールを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:47:56 GMT)
Black-Box Membership Inference Attack for LVLMs via Prior Knowledge-Calibrated Memory Probing [25.7] 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、視覚的およびテキスト的データの膨大なコーパスに関する広範なトレーニングからその能力を導き出した。
LVLMのための最初のブラックボックスMIAフレームワークを提案する。
提案手法は,純粋にブラックボックス設定でLVLMのトレーニングデータを効果的に識別し,グレーボックス法やホワイトボックス法に匹敵する性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:16:30 GMT)
Geospatial Foundation Models to Enable Progress on Sustainable Development Goals [25.4] Foundation Models (FM) は、自然言語処理とコンピュータビジョンに革命をもたらした大規模で訓練済みの人工知能(AI)システムである。
本研究は地理空間的FMの厳密な学際的評価を提供し,持続可能性目標達成におけるその役割について重要な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:58:42 GMT)
Risk-adaptive Activation Steering for Safe Multimodal Large Language Models [25.3] 現代のAIモデルの鍵となる課題の1つは、悪意のあるものを拒否しながら、クエリを無視するのに役立つ応答を提供することである。
本稿では,安全クリティカルな画像領域への相互注意を強化するためにクエリを再構成することを提案する。
評価されたリスクを使用して、アクティベーションを適応的に操り、反復的な出力調整のオーバーヘッドなしに安全で有用な応答を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:09:36 GMT)
Towards Large-Scale In-Context Reinforcement Learning by Meta-Training in Randomized Worlds [25.3] In-Context Reinforcement Learning (ICRL)により、エージェントは対話的な体験から自動的に、そしてオンザフライで学習することができる。
我々はAnyMDPという手続き的に生成されたマルコフ決定プロセスを提案する。
慎重に設計されたランダム化プロセスを通じて、AnyMDPは比較的低い構造バイアスを維持しながら、大規模に高品質なタスクを生成することができる。
提案手法は,AnyMDPタスクを十分に大規模に行うことで,多目的な文脈内学習パラダイムによる学習では考慮されなかったタスクを一般化できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:21:27 GMT)
SPIRAL: Semantic-Aware Progressive LiDAR Scene Generation and Understanding [25.2] Spiralは、深度、反射率の画像、セマンティックマップを同時に生成する新しいレンジビューLiDAR拡散モデルである。
Semantic KITTIとnuScenesデータセットの実験は、Spralが最小のパラメータサイズで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） (Mon, 03 Nov 2025 15:59:11 GMT)
An Interdisciplinary and Cross-Task Review on Missing Data Imputation [25.2] データ不足はデータサイエンスにおける根本的な課題であり、幅広い分野における分析と意思決定を妨げる。
何十年もの研究と多くの計算方法にもかかわらず、文学は分野によって断片化されている。
この研究は、欠如メカニズム、単対複数の計算、異なる計算目標を含む中核的な概念を体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:43:43 GMT)
Implicit Bias in Matrix Factorization and its Explicit Realization in a New Architecture [25.1] 行列分解の勾配降下は、ほぼ低ランクな解に対する暗黙の偏りを示す。
Xapprox UDVtop$, $U$ と $V$ は標準球内で制約されるが、$D$ は対角因子である。
実験により、このモデルは常に強い暗黙のバイアスを示し、(およそ)低ランクの解をもたらすことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:57:42 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） (Mon, 03 Nov 2025 23:01:49 GMT)
Opto-Electronic Convolutional Neural Network Design Via Direct Kernel Optimization [24.8] 光電子ニューラルネットワークは、光学的フロントエンドと電子的バックエンドを統合し、高速でエネルギー効率の良いビジョンを実現する。
我々は、光電子畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を設計するための2段階戦略を導入する。
まず、標準電子CNNをトレーニングし、次に、その最初の畳み込み層の直接カーネル最適化により、準曲面アレイとして実装された光学フロントエンドを実現する。
このアプローチは、計算とメモリの要求を数百倍削減し、エンドツーエンドの最適化に比べてトレーニングの安定性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:01:41 GMT)
ConneX: Automatically Resolving Transaction Opacity of Cross-Chain Bridges for Security Analysis [24.7] ConneXは、クロスチェーンブリッジの両端で対応するトランザクションペアを正確に識別するように設計された自動化システムである。
不正資金の追跡におけるその成功例は、クロスチェーンのセキュリティと透明性を高めるための実用性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:44:02 GMT)
Coarse Attribute Prediction with Task Agnostic Distillation for Real World Clothes Changing ReID [24.6] 本研究は,現実世界における衣服変更再識別(CC-ReID)に焦点を当てる。
既存の作品は高品質(HQ)のイメージではよく機能するが、低品質(LQ)では苦労する。
実世界のデータにおけるCC-ReIDモデルを改善するために,ロバストネス対低品質(RLQ)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:35:08 GMT)
Real World Federated Learning with a Knowledge Distilled Transformer for Cardiac CT Imaging [24.5] 今回,8つの病院にまたがる実環境において,これまでで最大の心電図解析を行った。
我々の2段階の半教師戦略は、タスク固有のCNNからの知識をトランスフォーマーに抽出する。
これにより予測精度が向上し、フェデレーション全体にわたる全ての部分ラベルの同時学習が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:10:12 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） (Mon, 03 Nov 2025 15:19:02 GMT)
Learning Intractable Multimodal Policies with Reparameterization and Diversity Regularization [24.2] 本稿では,既存の難解なマルチモーダルアクターを統一的な枠組みで再構成する。
次に、決定確率を明示的に要求しない距離ベースの多様性正規化を提案する。
実験の結果,アモータライズされたアクターは,強いマルチモーダル表現性と高いパフォーマンスを持つ,有望なポリシーモデルクラスであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:17:53 GMT)
FEval-TTC: Fair Evaluation Protocol for Test-Time Compute [24.1] We propose a Fair Evaluation Protocol for Test-Time Compute (FEval-TTC)。
FEval-TTCは、基礎となるChains-of-Thought(CoT)を利用したTTC法の評価に重点を置いている。
クエリ毎にトークンとドルの両方のコストを見積もるコストモデリング手順を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:58:21 GMT)
TPS-Bench: Evaluating AI Agents' Tool Planning \& Scheduling Abilities in Compounding Tasks [24.0] 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、研究やコーディングといった分野にまたがる強力な問題解決能力を示している。
本稿では, TPS-Bench を用いて, ツールプランニングとスケジューリングを要求される問題に対する LLM エージェントの能力のベンチマークを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:45:39 GMT)
Bridging Lifelong and Multi-Task Representation Learning via Algorithm and Complexity Measure [23.7] 本研究では、そのような構造が共通のデータ表現によってキャプチャされる環境について検討する。
本稿では,マルチタスクによる経験的リスク最小化をサブルーチンとして用いた単純なアルゴリズムを提案する。
具体例として、ノイズ下での分類および回帰タスクの結果をインスタンス化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:54:56 GMT)
Unbiased Platform-Level Causal Estimation for Search Systems: A Competitive Isolation PSM-DID Framework [23.5] 競合分離PSM-DIDは、競合分離と整合性スコアを統合し、プラットフォームレベルの効果測定を可能にする。
提案手法は, 相互排他条件下での非バイアス推定を理論的に保証する。
大規模な実験では、ベースライン法と比較して干渉効果と推定分散が著しく減少することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:29:21 GMT)
"Give a Positive Review Only": An Early Investigation Into In-Paper Prompt Injection Attacks and Defenses for AI Reviewers [23.3] 最近の報告では、いくつかの論文にはAIレビュアーを操作するために設計された、隠された、注入されたプロンプトが含まれていることが明らかにされている。
本研究では,(1)固定インジェクションプロンプトを利用する静的アタックと,(2)シミュレーションレビュアーモデルに対するインジェクションプロンプトを最適化して有効性を最大化する反復アタックの2つのクラスを提案する。
我々の発見は、AI支援ピアレビューにおいて、迅速な注入脅威に対する注意と厳格な保護の必要性を浮き彫りにした。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:04:22 GMT)
UI-Evol: Automatic Knowledge Evolving for Computer Use Agents [23.2] 自律的なGUI知識進化のためのプラグイン・アンド・プレイモジュールであるUI-Evolを提案する。
UI-Evolは、実際のエージェントと環境の相互作用から忠実な客観的なアクションシーケンスを抽出するRetrace Stageと、既存の知識を洗練させるCritique Stageの2つのステージで構成されている。
この結果から,UI-Evolはタスク性能を著しく向上させるだけでなく,コンピュータ利用エージェントの行動標準偏差がこれまで見過ごされていた問題にも対処できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:44:04 GMT)
Stochastic Regret Guarantees for Online Zeroth- and First-Order Bilevel Optimization [23.1] オンライン二段階最適化(OBO)は、外部目標と内部目標の両方が時間とともに進化する機械学習問題のための強力なフレームワークである。
現在のOBOアプローチは、関数が急速に変化するときにシステム性能を正確に反映しないような、決定論的テクトウハウスムーズな後悔の最小化に依存している。
我々は,新しい探索方向を導入し,この方向を利用する一階とゼロ階のOBOアルゴリズムが,窓の平滑化を伴わずに,半線形確率的二段階後悔を実現することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 00:29:36 GMT)
Compressing Multi-Task Model for Autonomous Driving via Pruning and Knowledge Distillation [23.1] 本稿では,タスク認識型安全なプルーニングと特徴レベルの知識蒸留を組み合わせたマルチタスクモデル圧縮フレームワークを提案する。
BDD100Kデータセットの実験では、圧縮されたモデルがパラメータの32.7%の削減を実現している。
圧縮されたモデルは、リアルタイムに32.7 FPSで動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:43:15 GMT)
Advancing Expert Specialization for Better MoE [22.9] Mixture-of-Experts (MoE)モデルは、入力毎に専門家のサブセットだけを活性化することにより、大きな言語モデル(LLM)の効率的なスケーリングを可能にする。
一般的に使用される補助負荷分散損失は、しばしば専門家の重複と過度に均一なルーティングをもたらす。
本稿では,2つの相補的目的を取り入れた,シンプルで効果的な解を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:21:22 GMT)
Exploringand Unleashing the Power of Large Language Models in CI/CD Configuration Translation [22.9] 継続的インテグレーション(CI)は、現代の共同ソフトウェア開発の基盤です。
大規模言語モデル(LLM)の出現に伴い、ソフトウェアエンジニアリングの最近の進歩は、CI構成変換の可能性を強調している。
我々は、トラビスCIからGitHub Actionsへの移行に焦点を当てたLLMベースのCI構成変換について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:01:09 GMT)
OmniFuser: Adaptive Multimodal Fusion for Service-Oriented Predictive Maintenance [22.9] 我々は,ミリングツールの予測保守のための学習フレームワークであるOmniFuserを紹介する。
高解像度のツールイメージとカットフォース信号から並列特徴抽出を行う。
実世界のミリングデータセットの実験では、OmniFuserは一貫して最先端のベースラインを上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:08:52 GMT)
A Generalized Bisimulation Metric of State Similarity between Markov Decision Processes: From Theoretical Propositions to Applications [22.5] Bisimulation metric (BSM) はマルコフ決定過程(MDP)における状態類似性を計算する強力なツールである。
本研究では,2組のMDP間での一般化バイシミュレート(GBSM)を正式に確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:42:58 GMT)
Real-time Continual Learning on Intel Loihi 2 [22.2] オンライン連続学習のためのCLP-SNNと呼ばれるニューロモルフィックなソリューションを提案する。
CLP-SNNは変換効率の向上を提供する。
これは、共同設計のブレインインインスパイアされたアルゴリズムとニューロモーフィックなハードウェアが、将来のエッジAIシステムに対する従来の精度と効率のトレードオフを壊すことを実証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:16:16 GMT)
OneCast: Structured Decomposition and Modular Generation for Cross-Domain Time Series Forecasting [21.9] ドメイン間時系列の予測は、様々なWebアプリケーションにおいて貴重なタスクである。
OneCastは構造化されモジュール化された予測フレームワークで、時系列を季節およびトレンドコンポーネントに分解する。
8つのドメインでの実験では、OneCastは最先端のベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:49:39 GMT)
Surgical Scene Understanding in the Era of Foundation AI Models: A Comprehensive Review [21.8] 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)の最近の進歩は、最小侵襲手術(MIS)における外科的シーン理解を著しく強化している。
本稿では、CNN、ビジョントランスフォーマー(ViT)、Segment Anything Model(SAM)のような基礎モデルなど、最先端のMLおよびDL技術の統合について調査する。
本稿では,これらの技術が直面する課題,例えばデータの変動性や計算要求について考察し,臨床環境における倫理的考察と統合のハードルについて考察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:17:37 GMT)
DEER: Disentangled Mixture of Experts with Instance-Adaptive Routing for Generalizable Machine-Generated Text Detection [21.4] ドメイン固有のMGTパターンとドメイン一般MGTパターンの両方をキャプチャする新しいフレームワークを提案する。
我々は、ドメイン固有の専門家が人間と機械が生成するテキストのドメイン局所的な微粒化を学習する、エキスパートの混在モジュールを紹介した。
また、各入力インスタンスに対して適切な専門家を動的に選択する強化学習に基づくルーティング機構を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:36:48 GMT)
SE(3)-PoseFlow: Estimating 6D Pose Distributions for Uncertainty-Aware Robotic Manipulation [21.4] 本稿では,SE(3)多様体上のフローマッチングを利用して6次元オブジェクトのポーズ分布を推定する新しい確率的フレームワークを提案する。
我々はReal275、YCB-V、LM-Oの最先端の成果を達成し、下流ロボット操作タスクにおいてサンプルベースのポーズ推定がどのように活用できるかを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:11:35 GMT)
Towards Multi-Fidelity Scaling Laws of Neural Surrogates in CFD [21.4] スケーリング法則は、データ、パラメータ、計算によってモデルパフォーマンスがどのように成長するかを記述する。
低忠実度・高忠実度シミュレーションを用いて, ニューラルネットワークにおけるデータ忠実度とコストのトレードオフについて検討する。
本実験は, 計算性能のスケーリング挙動を明らかにし, 与えられたデータセット構成に対して, 予算依存の最適忠実度混合を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:37:38 GMT)
Lyapunov Stability Learning with Nonlinear Control via Inductive Biases [21.1] 制御Lyapunov関数(CLF)をコントローラで動的システムで見つけることは、安定性を保証する効果的な方法である。
近年, CLFを表現したディープラーニングモデルを学習者検証フレームワークに適用し, 満足度の高い候補を同定している。
我々は、リアプノフ条件を誘導バイアスとして扱うことにより、この枠組みを改善し、この知識によって導かれる神経CLFとCLFベースのコントローラを設計する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:57:37 GMT)
ECO Decoding: Entropy-Based Control for Controllability and Fluency in Controllable Dialogue Generation [20.7] モデルエントロピーに応じて各生成ステップの制御強度を動的に調整するECO復号法を提案する。
DailyDialogとMultiWOZデータセットの実験では、ECO復号化は、流用性と文法性を維持しながら、一貫して制御性を改善することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:35:37 GMT)
Detection Augmented Bandit Procedures for Piecewise Stationary MABs: A Modular Approach [20.5] 定常マルチアーマッドバンド(MAB)環境の解析に着目する。
我々のゴールは、DAB(De Detection Augmented Bandit)手順の設計と解析をモジュール化することである。
そこで本研究では,DABの手続き解析をモジュール化できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:25:46 GMT)
A Large Scale Study of AI-based Binary Function Similarity Detection Techniques for Security Researchers and Practitioners [20.5] バイナリ関数類似性検出(BFSD)は、ソフトウェアセキュリティの基本技術である。
AIベースのBFSDツールの最近の進歩は、大幅なパフォーマンス向上につながっている。
このギャップに対処するために,AIベースのBFSDツールに関する大規模な実証的研究を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:10:25 GMT)
Large Stepsizes Accelerate Gradient Descent for Regularized Logistic Regression [20.4] 線形分離可能なデータを用いた$ell$-regularized logistic regressionの段差が一定である勾配降下(GD)について検討した。
これは、単に大きなステップサイズを使用することで、$widetildemathcalO(sqrtkappa)$に加速できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 00:16:28 GMT)
Wave-Particle (Continuous-Discrete) Dualistic Visual Tokenization for Unified Understanding and Generation [20.2] Continuous tokenizer (CT)は、複数の理解モジュールと生成モジュールをブリッジすることで、強力なパフォーマンスを実現する。
離散トークン化器(DT)は、各画像をプリミティブに定量化することで概念的にエレガントなアイデアを提供する。
我々はCDD-VT(Continuous-Discrete Dualistic Visual Tokenizer)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:58:32 GMT)
Automated Reward Design for Gran Turismo [20.2] 本稿では,テキストベースの指示のみを前提として,グラナ・チューリッソ7レースゲームに望ましいRLエージェントを生成するために,報酬関数の空間を探索する方法を示す。
本システムは,チャンピオンレベルのRLレーシングエージェントであるGT Sophyと競合するレースエージェントの生成や,新しい動作の生成に使用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:07:53 GMT)
LiDAR-VGGT: Cross-Modal Coarse-to-Fine Fusion for Globally Consistent and Metric-Scale Dense Mapping [19.8] 大規模で色のついた雲を再構築することは、ロボット工学において重要なタスクであり、知覚、ナビゲーション、シーン理解をサポートする。
We propose LiDAR-VGGT, a novel framework that a LiDAR inertial odometry with the State-of-the-art VGGT model through a two-stage coarse-to-fine fusion pipeline。
複数のデータセットにわたる実験により、LiDAR-VGGTは密度が高く、一貫した色の点雲を達成し、VGGTベースの方法とLIVOベースラインの両方を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:24:28 GMT)
What is the Role of Small Models in the LLM Era: A Survey [19.6] 大規模言語モデル(LLM)は人工知能(AGI)の進歩に大きな進歩をもたらし、GPT-4やLLaMA-405Bのような大規模モデルの開発に繋がった。
モデルのサイズを拡大すると、計算コストとエネルギー消費が指数関数的に増加し、これらのモデルは限られたリソースを持つ学術研究者やビジネスにとって実用的ではない。
同時に、Small Models (SM) は実際的な設定で頻繁に使用されるが、その重要性は過小評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:04:26 GMT)
What Makes Looped Transformers Perform Better Than Non-Recursive Ones (Provably) [19.5] ループ変換器は複雑な推論タスクにおいて標準変換器より優れていることが多い。
我々はLooped-AttnがRiver-V-Valleyに対してランドスケープレベルの帰納バイアスをもたらすと推測する。
本稿では,Looped-Attnのトレーニングプロセスを高速化し,同等のパフォーマンスを実現するためのトレーニングフレームワークShiftを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:48:58 GMT)
Task-Oriented Multimodal Token Transmission in Resource-Constrained Multiuser Networks [19.4] 本稿では,効率的なマルチモーダル情報融合と利用のためのタスク指向マルチモーダルトークン伝送方式を提案する。
トークン伝送の効率を向上させるため,クロスモーダルアライメントやタスク指向微調整を含む2段階トレーニングアルゴリズムを設計した。
我々は、交互最適化手法を用いて、ユーザ間での帯域幅、電力割り当て、トークン長を共同で最適化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:36:27 GMT)
Spin-Adapted Neural Network Wavefunctions in Real Space [19.4] 本研究では, 実空間における反対称多電子波動関数に対して, 正確な全スピンを強制する一般的な手法であるスピン適応反対称性法(SAAM)を導入する。
このフレームワークは、物理的プリエントを他のブラックボックスニューラルネットワークの波動関数に埋め込むための原則化された経路を提供し、ニューラルネットワークの軌道と相関するシステムのコンパクトな表現をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:34:19 GMT)
HMVLM: Human Motion-Vision-Lanuage Model via MoE LoRA [19.2] 3次元の人間の動きは、マルチモーダル理解とクロスモーダル生成能力を高めるため、ファンデーションモデルと徐々に統合されている。
本稿では,Mixture of Expert Low-Rank Adaption(MoE LoRA)戦略に基づく統合フレームワークであるHuman Motion-Vision-Language Model(HMVLM)を提案する。
提案手法は,指導訓練中の知識の忘れを効果的に軽減し,多種多様な下流作業において顕著な性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:22:10 GMT)
Long-Term Mapping of the Douro River Plume with Multi-Agent Reinforcement Learning [19.1] 本研究では,複数の自律型水中車両(AUV)を用いた河川プルームの長期(複数日)マッピングの問題に焦点をあてる。
本稿では,中央コーディネータが断続的にAUVと通信する,エネルギー・通信・効率的なマルチエージェント強化学習手法を提案する。
Delft3D モデルを用いたシミュレーションにより,本手法はシングルエージェントとマルチエージェントのベンチマークで一貫した性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:46:52 GMT)
Reg-DPO: SFT-Regularized Direct Preference Optimization with GT-Pair for Improving Video Generation [19.1] GT-Pairは、実動画をポジティブとして、モデル生成動画をネガティブとして、高品質な選好ペアを構築する。
また、SFT損失を正規化用語として組み込んだReg-DPOをDPO目標に組み込み、トレーニング安定性と生成忠実度を高める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:04:22 GMT)
SimKey: A Semantically Aware Key Module for Watermarking Language Models [19.1] 透かしの堅牢性を強化するセマンティックキーモジュールであるSimKeyを紹介する。
SimKeyはセマンティック埋め込みよりも局所性に敏感なハッシュを使用して、パラフレーズ付きテキストが同じ透かしキーを生成する。
言い換えや翻訳に対する透かしの堅牢性を向上し、有害な内容が偽の帰属を防ぎます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:20:37 GMT)
Uncovering Patterns of Brain Activity from EEG Data Consistently Associated with Cybersickness Using Neural Network Interpretability Maps [19.1] サイバーシックネス(Cybersickness)は、仮想現実(VR)技術のユーザにとって深刻な課題だ。
脳波から病気を検出する現在の方法は、VRの脳データに存在する病気の視覚刺激の同時処理を考慮しない。
聴覚刺激による事象関連電位(ERP)を用いて、より正確に脳波のサイバーシック性の特徴を標的にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:27:58 GMT)
AnyEnhance: A Unified Generative Model with Prompt-Guidance and Self-Critic for Voice Enhancement [18.5] 音声強調のための統合生成モデルであるAnyEnhanceを紹介する。
AnyEnhanceは、音声と歌声の両方を扱うことができる。
ノイズ除去、デバーベーション、デリッピング、超高解像度、ターゲット話者抽出など、幅広い拡張タスクをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:38:43 GMT)
Influence-aware Causal Autoencoder Network for Node Importance Ranking in Complex Networks [18.4] 本稿では、因果表現学習を利用して、ネットワーク間ランキングタスクのための頑健で不変なノード埋め込みを実現する新しいフレームワークであるインフルエンサー・アウェアな因果オートエンコーダネットワーク(ICAN)を提案する。
ICANは、ランク精度と一般化能力の両方の観点から、最先端のベースラインを一貫して上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:01:22 GMT)
Dataset Distillation for Offline Reinforcement Learning [18.3] オフラインの強化学習には、しばしばポリシーをトレーニングできる品質データセットが必要です。
我々は、データ蒸留を用いてより良いデータセットを訓練し、それからより良いポリシーモデルをトレーニングするために使用できることを提案する。
提案手法では,トレーニングしたモデルが,全データセットでトレーニングしたモデルと同じような性能を達成できるようなデータセットを合成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:38:40 GMT)
Democratizing LLM Efficiency: From Hyperscale Optimizations to Universal Deployability [18.1] 次のフロンティアは、スケールにおけるより高度な技術ではなく、堅牢なシンプルさ、すなわち、控えめなリソースと最小限の専門知識の下で成長する効率である、と私たちは主張する。
我々は、より効率的なアーキテクチャで事前訓練されたモデルをトレーニングせずに再適合させ、アライメントを維持する軽量な微調整を発明する、という新しい研究課題を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:33:12 GMT)
Watermarking Discrete Diffusion Language Models [18.0] 分散保存Gumbel-max法を各拡散ステップで適用することにより, 離散拡散モデルに対する最初の透かし法を提案する。
我々は,トークン列長における偽検出の指数的に減衰する確率で,本手法が歪みのないことを実験的に実証し,解析的に証明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:43:44 GMT)
ExpertLens: Activation steering features are highly interpretable [17.9] 我々は,活性化ステアリングの研究から,専門家の手法を用いて特定の概念に責任を負うニューロンを同定する。
ExpertLensの表現はモデルやデータセット間で安定しており、行動データから推測される人間の表現と密接に一致している。
この結果から,ExpertLensはモデル表現のキャプチャと解析のためのフレキシブルで軽量なアプローチであることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:25:57 GMT)
A Woman with a Knife or A Knife with a Woman? Measuring Directional Bias Amplification in Image Captions [17.6] Directional Bias Amplification in Captioning (DBAC)は、キャプションモデルがバイアスを増幅する際の識別が可能な言語対応メトリックである。
COCOデータセットにおける性別と人種特性に関する実験により、DBACはキャプション内のバイアス増幅を測定する唯一の信頼できる指標であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:12:39 GMT)
Enhancing Time Awareness in Generative Recommendation [17.6] 我々は、時間認識(GRUT)を用いた新しいモデル、生成レコメンダを提案する。
まず2つの重要なコンテキストからなる時間認識型プロンプティングを紹介する。
また,トレンド認識推論(Trend-Aware Inference)も考案した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:26:49 GMT)
OmniVLA: Unifiying Multi-Sensor Perception for Physically-Grounded Multimodal VLA [17.3] 視覚-言語-アクション(VLA)モデルは、大規模な視覚-言語事前学習を通じて行動予測の強力な一般化を示す。
我々は,RGB知覚を超えた空間的知能を物理的に接地する新しい感覚モダリティを組み込んだ全モードVLAモデルであるOmniVLAを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:10:44 GMT)
ChartAB: A Benchmark for Chart Grounding & Dense Alignment [17.2] 視覚言語モデル(VLM)の包括的評価を提供する新しいChartAlign Benchmark(ChartAB)を導入する。
新たな2段階推論ワークフローを導入することで、ベンチマークは2つのチャートにまたがる要素/属性の調整と比較を行うVLMの機能をさらに評価することができる。
我々の評価分析は、チャート理解における認知バイアス、弱さ、頑健さ、幻覚に対する新たな洞察を明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:01:32 GMT)
EPAN: Robust Pedestrian Re-Identification via Enhanced Alignment Network for IoT Surveillance [17.1] 人物再識別(ReID)はコンピュータビジョンにおいて重要な役割を果たす。
本研究では、堅牢なReIDに適したEPAN(Enhanced Pedestrian Alignment Network)を提案する。
EPANは、視点と環境の変化の影響を軽減するために、デュアルブランチアーキテクチャを採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:04:32 GMT)
L2T-Tune:LLM-Guided Hybrid Database Tuning with LHS and TD3 [17.0] 我々は,新しいハイブリッドデータベースチューニングフレームワークであるL2T-Tuneを提案する。
ステージ1は温かいスタートを実行し、knob空間全体で均一なサンプルを同時に生成する。
ステージ2は大きな言語モデルを利用して、マニュアルやコミュニティドキュメントからのヒントをマイニングし、優先順位付けします。
ステージ3では、ウォームスタートサンプルプールを使用して、ノブと状態特徴の次元を減らし、Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradientアルゴリズムで設定を微調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:04:22 GMT)
RepoMark: A Data-Usage Auditing Framework for Code Large Language Models [17.0] 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。
本手法により, 監査者は, セマンティックな保存を確保しつつ, コードの使用の有無を検証できる。
RepoMarkは、5%の厳格なFDR保証の下で、小さなコードリポジトリで90%以上の検出成功率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:58:46 GMT)
FIRE: Robust Detection of Diffusion-Generated Images via Frequency-Guided Reconstruction Error [16.2] 拡散モデルは実画像中帯域周波数情報を正確に再構成するのに苦労する。
火災誘導型リコンストラクションエラーは、まず、周波数分解がリコンストラクション誤差に与える影響を調査する。
実験により、FIREは目に見えない拡散モデルに効果的に一般化し、多様な摂動に対する堅牢性を維持することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:09:20 GMT)
Statistical Analysis of Conditional Group Distributionally Robust Optimization with Cross-Entropy Loss [16.1] 本研究では、複数のソースドメインからラベル付きデータを入手でき、対象ドメインからラベルなしデータのみを観測できるマルチソース非教師付きドメイン適応について検討する。
本稿では,情報源領域からの条件付き結果分布の凸結合を最小化することにより,分類器を学習するグループ分散条件最適化フレームワークを提案する。
実験的なCG-DRO推定器の高速な統計的収束速度を,理論ブリッジとして機能する2つの代理極小最適化問題を構築することにより確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:09:11 GMT)
VO-DP: Semantic-Geometric Adaptive Diffusion Policy for Vision-Only Robotic Manipulation [16.1] ビジョンオンリー・シングルビュー拡散政策学習法(VO-DP)
ビジョンオンリーかつ単一視点拡散政策学習法(VO-DP)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:10:38 GMT)
Neuro-Symbolic Imitation Learning: Discovering Symbolic Abstractions for Skill Learning [16.1] 本稿では,ニューロシンボリックな模倣学習フレームワークを提案する。
低レベル状態-作用空間を抽象化する記号表現を学ぶ。
学習された表現はタスクをより簡単なサブタスクに分解し、システムはシンボリックプランニングを利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:50:12 GMT)
CMI-MTL: Cross-Mamba interaction based multi-task learning for medical visual question answering [16.1] 医療的視覚的質問応答(Med-VQA)は,臨床的意思決定支援と遠隔医療において重要なマルチモーダルタスクである。
最近の自己注意に基づく手法は、視覚と言語間の相互意味的アライメントを扱うのに苦労している。
画像とテキストからクロスモーダルな特徴表現を学習するクロスマンバインタラクションに基づくマルチタスク学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:05:16 GMT)
Energy Loss Functions for Physical Systems [16.1] 本稿では,物理情報を損失関数に直接利用して予測・生成する手法を提案する。
分子生成とスピン基底状態予測のアプローチを実証し,ベースラインよりも顕著な改善を報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:58:36 GMT)
Contextual Relevance and Adaptive Sampling for LLM-Based Document Reranking [16.0] 文書が与えられたクエリに関連する確率として定義する文脈関連性を提案する。
文脈関連性を効率的に推定するために,サンプリングに基づく不確実性を考慮した再ランクアルゴリズムTS-SetRankを提案する。
実験的に、TS-SetRankは検索よりもnDCG@10を改善し、BRIGHTでは15-25%、BEIRでは6-21%のベースラインをリランクする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:03:32 GMT)
COFAP: A Universal Framework for COFs Adsorption Prediction through Designed Multi-Modal Extraction and Cross-Modal Synergy [15.9] 共有有機フレームワーク(COF)は、ガス吸着と分離のための吸着剤である。
深層学習によるマルチモーダル構造および化学的特徴の抽出が可能なCOFs吸着予測フレームワーク(COFAP)を提案する。
重み調整可能な優先順位付け方式も開発され、研究者の候補COFのフレキシブルでアプリケーション固有のランク付けが可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:11:33 GMT)
Thinking with DistilQwen: A Tale of Four Distilled Reasoning and Reward Model Series [15.8] 産業要求を満たすために特別に設計された4つのモデルシリーズを紹介する。
DistilQwen モデルコレクションは,(1) 精度の高い推論タスクに最適化されたスロー思考モデル,(2) 多様なシナリオにまたがる効率を最大化するために入力タスクに基づく推論戦略を動的に調整する適応思考モデル,(3) 蒸留された知識を用いた推論モデルのさらなる強化学習を可能にする蒸留報酬モデルを含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:00:51 GMT)
Enhancing Reasoning Abilities of Small LLMs with Cognitive Alignment [15.8] 小型モデルは、より大きなモデルと比較して、推論能力と認知的軌跡が異なる。
より小型で強力なLEMを訓練するためのCRV(Critique-Rethink-Verify)システムを提案する。
また、より小さなモデルの推論能力を継続的に向上する認知的選好最適化(CogPO)アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:39:35 GMT)
Bayesian Coreset Optimization for Personalized Federated Learning [15.8] Federated Learningのような分散機械学習環境では、個々の重みを単一の中央サーバに更新する複数のクライアントが存在する。
本稿では、各クライアントのトレーニング更新を、クライアントデータ全体ではなく、個々のクライアントのコアセットベースの代表データポイントのみに基づいて、中央サーバに転送する、パーソナライズされたコアセット重み付き学習環境を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:58:14 GMT)
Open Agent Specification (Agent Spec) Technical Report [15.7] Open Agent Specification(Agent Spec)は、AIエージェントを定義するための宣言型言語である。
Agent Specは、断片化されたエージェント開発の課題を解決することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:55:32 GMT)
Saliency-Guided Domain Adaptation for Left-Hand Driving in Autonomous Steering [15.3] 自動走行モデルには、様々な道路条件にまたがる一般化のためにドメイン適応が必要である。
本稿では,左利き運転条件に対するエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルであるPilotNetを適用するためのドメイン適応学習手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:46:17 GMT)
ReviveDiff: A Universal Diffusion Model for Restoring Images in Adverse Weather Conditions [15.3] ReviveDiff'と呼ばれるユニバーサルネットワークアーキテクチャを提案し、様々な劣化に対処し、イメージを生き返らせることができる。
我々のアプローチは、悪条件下での品質劣化は、主に天然メディアに由来するという観察から着想を得たものである。
我々は,5種類の劣化条件をカバーする7つのベンチマークデータセットに対して,ReviveDiffを厳格に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:31:34 GMT)
PCD-ReID: Occluded Person Re-Identification for Base Station Inspection [15.3] 基地局環境における歩行者再識別(ReID)は,コンピュータビジョンにおいて重要な課題である。
従来のResNetベースのReIDアルゴリズムは、隠蔽に効果的に対応できないことが多い。
これらの問題に対処するために,PCD-ReID (Pedestrian Component Discrepancy) アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:07:19 GMT)
LiCoMemory: Lightweight and Cognitive Agentic Memory for Efficient Long-Term Reasoning [15.2] LiCoMemoryはリアルタイム更新と検索のためのエンドツーエンドのエージェントメモリフレームワークである。
CoGraphは、エンティティとリレーションをセマンティックインデックス層として利用する、軽量な階層グラフである。
長期の対話ベンチマークであるLoCoMoとLongMemEvalの実験では、LiCoMemoryは時間的推論、マルチセッション一貫性、検索効率において確立されたベースラインを上回るだけでなく、更新レイテンシも顕著に低減している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:02:40 GMT)
InsurAgent: A Large Language Model-Empowered Agent for Simulating Individual Behavior in Purchasing Flood Insurance [14.9] 洪水保険は、個人が災害に伴う損失を軽減するための効果的な戦略である。
本研究は,因子間の保険購入確率を推定するためのベンチマークデータセットを構築した。
InsurAgentは、知覚、検索、推論、行動、記憶を含む5つのモジュールからなるLLMを動力とするエージェントである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:19:27 GMT)
Koopman-based Prediction of Connectivity for Flying Ad Hoc Networks [14.8] 我々は、データ駆動クープマンアプローチを用いて、フライングアドホックネットワーク(FANET)内のUAV軌道ダイナミクスをモデル化する。
クープマン作用素理論を活用することで、FANETの絶えず変化するトポロジによって引き起こされる課題を効果的に解決する2つの方法を提案する。
以上の結果から,これらの手法は,通信障害のモデル化につながる接続性やアイソレーションのイベントを正確に予測できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:02:28 GMT)
MO-SeGMan: Rearrangement Planning Framework for Multi Objective Sequential and Guided Manipulation in Constrained Environments [14.8] 高度に制約された再配置問題に対するシークエンシャルおよびガイド・マニピュレーション・プランナであるMO-SeGManを紹介する。
Mo-SeGManは、オブジェクトごとの再計画とロボット走行距離の両方を最小限に抑えるオブジェクト配置シーケンスを生成する。
この結果から,MO-SeGManは解の時間と解の質を,ベースラインに比べて一貫して向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:38:57 GMT)
DAMBench: A Multi-Modal Benchmark for Deep Learning-based Atmospheric Data Assimilation [14.8] DAMBenchは,実環境下でのデータ駆動型DAモデルを評価するための,最初の大規模マルチモーダルベンチマークである。
DAMBenchは最先端の予測システムと実世界のマルチモーダル観測から高品質なバックグラウンド状態を統合する。
統一評価プロトコルとベンチマークデータ同化手法を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:26:26 GMT)
Analyzing Sustainability Messaging in Large-Scale Corporate Social Media [14.5] 企業におけるソーシャルメディアコンテンツを分析するために、視覚と言語における大規模な基盤モデルを活用するマルチモーダル分析パイプラインを導入する。
我々は大規模な言語モデル(LLM)のアンサンブルを用いて17の持続可能な開発目標(SDG)とトピック的に一致した企業ツイートの大量のコーパスを注釈付けする。
このアプローチは、高価なタスク固有のアノテーションの必要性を回避し、ソーシャルメディアデータのためのアドホックアノテータのようなモデルの可能性を探る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:14:17 GMT)
Evaluating Perspectival Biases in Cross-Modal Retrieval [14.4] 検索結果は、言語的有病率と文化的な関連によって形成された精査バイアスを反映している。
頻度バイアスとは、画像からテキストへの検索において、意味的に忠実なエントリよりも、一般的な言語からのエントリを好む傾向を指す。
第2に、関連バイアスは、テキスト・ツー・イメージ検索において意味論的に正しいものよりも、検索に文化的に関連付けられた画像を好む傾向を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:40:26 GMT)
Multi-Focused Video Group Activities Hashing [14.4] グループビデオ検索のための新しいSTVH(stemporal intertemporal hashing)手法を提案する。
そこで我々は,この難易度に対応するため,新しいM-STVH(マルチフォーカス検索グループビデオ)を改良版として提案する。
STVH と M-STVH の双方が利用可能なデータセットについて実験を行い,優れた結果が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:25:07 GMT)
Pragmatic Heterogeneous Collaborative Perception via Generative Communication Mechanism [14.4] 異種マルチエージェントシステム間のシームレスな認識を容易にする新しいジェネレーティブコミュニケーション機構(GenComm)を提案する。
OPV2V-H、DAIR-V2X、V2X-Realデータセットで実施された実験は、GenCommが既存の最先端手法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） (Mon, 03 Nov 2025 02:54:49 GMT)
From Superficial Outputs to Superficial Learning: Risks of Large Language Models in Education [14.3] 大規模言語モデル(LLM)は、パーソナライズ、フィードバック、知識アクセスを可能にすることで教育を変革している。
しかし、これらのリスクに関する実証的な証拠は依然として断片化されている。
本稿では,コンピュータ科学,教育,心理学にまたがる70の実証的研究を体系的にレビューする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:14:57 GMT)
Learning what to say and how precisely: Efficient Communication via Differentiable Discrete Communication Learning [14.2] 離散メッセージのエンドツーエンド最適化のためのフレームワークを開発する。
タスク性能の整合や超過を図りながら、帯域幅を桁違いに減らすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:16:57 GMT)
Patent Representation Learning via Self-supervision [14.1] 本稿では,同一文書内からの複数のビューを活用することで,特許の埋め込みを学習するための対照的な学習フレームワークを提案する。
まず、SimCSEスタイルのドロップアウト拡張の特許固有の障害モードを特定し、セマンティック結合を欠く過度に均一な埋め込みを生成する。
この設計は、自然意味と構造的多様性を導入し、過分散を緩和し、グローバルな構造と局所的な連続性の両方をよりよく保存する埋め込みをもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:58:56 GMT)
Combinatorial Creativity: A New Frontier in Generalization Abilities [14.1] 大規模言語モデル(LLM)における創造性のスケーリング挙動について検討する。
固定的な計算予算では、創造力に最適なモデル深さと幅が存在することが分かりました。
LLMは新たな科学的アイデアの創出に長けつつ,現実的な実現性確保に苦慮しているため,創造性アルゴリズムの基本的な新規性・実用性トレードオフ特性によって説明できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:40:02 GMT)
ZoFia: Zero-Shot Fake News Detection with Entity-Guided Retrieval and Multi-LLM Interaction [14.0] ZoFiaは、2段階のゼロショットフェイクニュース検出フレームワークである。
まず,ニュースコンテンツにおけるエンティティの重要性を定量化するために階層的サリエンスを導入する。
そこで我々はSC-MMRアルゴリズムを提案し,情報的かつ多様なキーワード群を効果的に選択する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:29:42 GMT)
One model to solve them all: 2BSDE families via neural operators [13.8] 本稿では,古典的ニューラル作用素モデルの軽微な生成変種を導入し,後方微分方程式の無限族を解く。
最初の主要な結果は、幅広いファミリーに関連付けられた解演算子は、適切なニューラル演算子モデルによって近似可能であることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 00:27:13 GMT)
Selecting the Best Optimizing System [13.8] 最適最適化システム(SBOS)の問題を定式化し,それらの問題に対する解決策を提供する。
SBOS問題は、最適化された最適な選択決定の下で、期待されたパフォーマンスに基づいて異なるシステムを比較する。
我々は,適応的にシステムを選択するアルゴリズムを設計し,ノイズの多いシステムの性能を評価する決定を下す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:08:07 GMT)
A Re-solving Heuristic for Dynamic Assortment Optimization with Knapsack Constraints [13.8] 資源knapsack制約下でのMNLを用いたマルチステージ動的アソシエーション最適化問題について検討する。
正確な最適動的アソシエーション解を計算的に抽出可能とすることで、決定論的線形プログラムを周期的に最適化する再解法を実践的戦略として採用する。
目的の分母を制約に効果的に変換するエポックな新しい再解法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:05:13 GMT)
Learning Complementary Policies for Human-AI Teams [13.4] 本稿では,意思決定における人間とAIの相補性の課題に取り組む。
我々は、割り当てられた行動の下でのみ結果が観察される場合に、人間とAIのコラボレーションのための堅牢なソリューションを開発する。
少数のインスタンスを人間の意思決定者にルーティングすることで,大幅なパフォーマンス向上が達成可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:49:17 GMT)
Stability of the Kim--Milman flow map [13.4] 我々はKim-Milmanフローマップの安定性(確率フローODEとしても知られる)を、目標測度の変動に関して特徴づける。
ワッサーシュタイン距離よりも、相対的なフィッシャー情報に関して安定性が成り立つことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:04:41 GMT)
Fast and Robust Remote Two-Qubit Gates on Distributed Qubits [13.1] 本稿では,パラメトリック変調を用いた遠隔量子幾何ゲートスキームを提案し,実証する。
高速リモートSWAPと$sqrttextSWAP$ゲートを高忠実度で実現し,約30秒で動作を完了した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:12:16 GMT)
Platform Architecture for Tight Coupling of High-Performance Computing with Quantum Processors [13.1] NVQLinkは、高性能コンピューティングリソースを量子処理ユニットに接続するためのアーキテクチャである。
HPCとQSCを接続するネットワークは、QPUとQSCビルダーによって比較的容易に実装される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:15:53 GMT)
FlexQ: Efficient Post-training INT6 Quantization for LLM Serving via Algorithm-System Co-Design [13.1] 大規模言語モデル(LLM)は例外的な性能を示すが、かなりのメモリと計算コストを必要とする。
既存のINT4/INT8量子化はこれらのコストを削減するが、しばしば精度を低下させるか、最適効率を欠く。
アルゴリズムの革新とシステムレベルの評価を組み合わせた新しいフレームワークFlexQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:08:02 GMT)
Gated Fusion Enhanced Multi-Scale Hierarchical Graph Convolutional Network for Stock Movement Prediction [12.8] 我々はMS-HGFN (Multi-Scale Hierarchical Graph Fusion Network)を紹介する。
このモデルは階層的なGNNモジュールを特徴とし、属性内からパターンを学習し、異なる時間スケールで属性間から特徴を学習することで動的グラフを形成する。
米国と中国の株式市場における実世界のデータセットを用いた実験は、MS-HGFNが従来のモデルと先進モデルの両方を上回っていることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:39:23 GMT)
Auditing Meta-Cognitive Hallucinations in Reasoning Large Language Models [12.7] 本研究では,制約付き知識領域における幻覚の因果関係について,チェーン・オブ・ソート(Chain-of-Thought)の軌跡を監査することによって検討する。
我々の分析によると、長いCoT設定では、RLLMは欠陥のある反射的推論を通じてバイアスやエラーを反復的に補強することができる。
驚いたことに、幻覚の原因の直接的な介入でさえも、連鎖が「連鎖不規則性」を示すため、その効果を覆すことができないことが多い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:48:53 GMT)
Training Language Models to Reason Efficiently [12.7] 我々は、強化学習を用いて、大きな推論モデルを訓練し、効率的に推論する。
精度を維持しながら不要な計算オーバーヘッドを最小限に抑えるため,本手法はモデルにインセンティブを与える。
2つのオープンウェイトな大推論モデルに対する実験は、ほとんどの精度を保ちながら、推論コストを著しく削減することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:45:15 GMT)
EREBUS: End-to-end Robust Event Based Underwater Simulation [12.7] 本稿では,AUVに搭載されたイベントベースカメラのリアルな合成データを生成するパイプラインを提案する。
可視性が悪く,粒子状物質が懸濁した岩盤検出のタスクを用いて,パイプラインの有効性を実証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:28:48 GMT)
MultiMed-ST: Large-scale Many-to-many Multilingual Medical Speech Translation [12.6] 医療領域のための大規模STデータセットであるMultiMed-STをリリースし、5つの言語で全ての翻訳方向を網羅した。
290,000のサンプルを持つこのデータセットは、すべてのドメインの中で最大の医療用MTデータセットであり、多言語多言語STである。
実験的ベースライン、バイリンガル-マルチリンガル比較研究、エンドツーエンド対カスケード比較研究、タスク特化対マルチタスクシーケンス-シーケンス比較研究、コード・スウィッチ分析、量的品質比較など、この分野の歴史における最も包括的なST分析を、我々の最も優れた知識に提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:49:20 GMT)
REASON: Probability map-guided dual-branch fusion framework for gastric content assessment [12.6] 胃内容物評価のための2段階の確率マップ誘導二重ブランチ融合フレームワーク(REASON)を提案する。
ステージ1では、セグメント化モデルは、アーティファクトを抑圧し、胃解剖をハイライトする確率マップを生成する。
ステージ2では、デュアルブランチ分類器が2つの標準ビュー、右横偏差(RLD)とスピン(SUP)から情報を融合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:38:12 GMT)
TinyDef-DETR: A Transformer-Based Framework for Defect Detection in Transmission Lines from UAV Imagery [12.5] TinyDef-DETRは、UAVが取得した画像から伝送路欠陥の正確かつ効率的な検出を実現するためのフレームワークである。
このモデルは、4つの主要なコンポーネントを統合している: エッジ強化されたResNetバックボーンで境界に敏感な表現を強化する、ストライドフリーなスペース・トゥ・ディープス・モジュールで詳細保存可能なダウンサンプリングを可能にする、Focler-Wise-SIoUレグレッション・ロスにより、小さくて難しいオブジェクトのローカライゼーションが向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:03:19 GMT)
DMVFC: Deep Learning Based Functionally Consistent Tractography Fiber Clustering Using Multimodal Diffusion MRI and Functional MRI [12.3] 我々は,Deep Multi-view Fiber Clustering (DMVFC)と呼ばれる新しいディープラーニングファイバクラスタリングフレームワークを開発した。
DMVFCは、機能的に一貫したホワイトマターのパーセレーションを可能にするために、ジョイントマルチモーダルdMRIとfMRIデータを使用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:27:53 GMT)
Accelerating Volumetric Medical Image Annotation via Short-Long Memory SAM 2 [12.2] ショートロングメモリSAM 2 (SLM-SAM 2) は、セグメント化精度を向上させるために、異なる短期記憶バンクと長期記憶バンクを統合する新しいアーキテクチャである。
臓器,骨,筋肉を対象とする4つの公開データセットを用いて,MRI,CT,超音波画像のSLM-SAM 2を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:48:17 GMT)
Double Descent Meets Out-of-Distribution Detection: Theoretical Insights and Empirical Analysis on the role of model complexity [12.2] 機械学習システムの信頼性と安全性を確保するためには、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出が不可欠である。
本稿では,モデルのトレーニング手順や目的を変更することなくOODサンプルを識別できるポストホックなOOD検出に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:51:44 GMT)
A Generative Adversarial Approach to Adversarial Attacks Guided by Contrastive Language-Image Pre-trained Model [12.2] CLIPモデルを用いて、高効率で視覚的に知覚できない対人摂動を発生させる生成的対人攻撃法を提案する。
我々のアプローチは、サリエンシをベースとしたオートエンコーダからの集中摂動戦略と、GAMA(Generative Adversarial Multi-Object Scene Attacks)に似た異種テキスト埋め込みを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:02:48 GMT)
Optimal quantum metrology under energy constraints [12.1] 我々は、エネルギー制約された多段階量子過程を特徴づける理論的枠組みを開発する。
我々は、適応的な量子推定のエネルギー効率を高めるために、因果順序の量子重ね合わせの新たな利点を同定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:34:53 GMT)
Collective Communication for 100k+ GPUs [12.0] 本稿では,Metaで開発されたNCCLX集合通信フレームワークについて述べる。
このフレームワークは、クラスタ上の10000以上のGPU上の複雑なワークロードをサポートするように設計されている。
Llama4モデルの実証的な評価は、通信効率を大幅に改善したことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:01:29 GMT)
Enhancing Multimodal Recommendations with Vision-Language Models and Information-Aware Fusion [11.9] 本稿では,2つのキーコンポーネントによるマルチモーダル・リコメンデーションを強化するビジョン言語と情報理論融合フレームワークを提案する。
VLMベースのビジュアルエンリッチメントモジュールは、製品イメージを意味的に整合した表現に変換するために、きめ細かいタイトル誘導記述を生成する。
部分情報分解 (Partial Information Decomposition, PID) にインスパイアされた情報認識融合モジュールは、制御された統合のためにモダリティを越えて冗長でシナジスティックな信号を切り離す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:01:27 GMT)
Relational Causal Discovery with Latent Confounders [11.8] 本稿では,RelFCIを提案する。RelFCIは,潜在共同設立者との相関データに対する完全な因果探索アルゴリズムである。
本稿では,RelFCIが潜在共同設立者との因果関係モデルにおける正しい因果関係の同定に有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:27:56 GMT)
Rescuing the Unpoisoned: Efficient Defense against Knowledge Corruption Attacks on RAG Systems [11.8] 大規模言語モデル(LLM)は私たちの日常生活の多くの側面を変え、Webベースのサービスとして広く採用されています。
検索・拡張生成(RAG)は,外部知識ソースに根ざした応答を生成することによって,将来性のある方向として登場した。
近年の研究では、誤情報注入による知識腐敗攻撃など、RAGの脆弱性が実証されている。
本稿では,知識汚職に対する資源効率のよい防御機構であるRAGDefenderを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:39:58 GMT)
When to Trust the Answer: Question-Aligned Semantic Nearest Neighbor Entropy for Safer Surgical VQA [11.8] VQA(Visual Question Answering)を手術に導入するには,安全性と信頼性が不可欠である。
我々は、より安全な意思決定の鍵となる不確実性推定について検討する。
ブラックボックスの不確実性推定器であるQA-SNNEを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:18:21 GMT)
Expertise and confidence explain how social influence evolves along intellective tasks [11.7] 本研究では,知的なタスクの連続を集団的に実行する個人集団における対人的影響について検討する。
本稿では, 過渡記憶系の理論, 社会的比較, 社会的影響の起源に関する信頼に関する実証的証拠を報告する。
これらの理論にインスパイアされた認知力学モデルを提案し、個人が時間とともに対人的影響を調整する過程を記述する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:37:24 GMT)
Trove: A Flexible Toolkit for Dense Retrieval [11.7] Troveは、柔軟性やスピードを犠牲にすることなく、研究実験を単純化する、使いやすい検索ツールキットである。
数行のコードだけで,検索データセットのロードと処理をオンザフライで行う,効率的なデータ管理機能を導入します。
Troveのデータ管理機能はメモリ消費を2.6倍に削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:59:57 GMT)
Fast, memory-efficient genomic interval tokenizers for modern machine learning [11.6] gtars-tokenizersは、ゲノム間隔を予め定義された宇宙や領域の語彙にマッピングするライブラリである。
gtars-tokenizersは2つの重複メソッド(BITSとAIList)を実装し、モダンなMLフレームワークとシームレスに統合する。
このトークンベースのアプローチは、ゲノミクスと機械学習をブリッジし、さまざまな環境にわたるインターバルデータのスケーラブルな分析をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:18:36 GMT)
A Proof of Learning Rate Transfer under $μ$P [11.4] 線形多層パーセプトロン(MLP)において,$mu$Pでパラメトリケートされた幅の学習率伝達の最初の証明を提供する。
我々は、$mu P$未満では、幅が無限に近づくにつれて、最適学習率はエンフェノンゼロ定数に収束することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:45:47 GMT)
Trustworthy AI Must Account for Interactions [11.3] 信頼できるAIの研究は、アスペクト間の相互作用を考慮し、すべての関連する軸にわたる全体像を一度に採用する必要があります。
我々は,実践者が信頼統合に向けてどのように働くか,インタラクションが金融業界にどのように影響するかの例,代替的な視点について,ガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:42:55 GMT)
New multimodal similarity measure for image registration via modeling local functional dependence with linear combination of learned basis functions [11.3] 登録画像の強度値間の機能的依存に基づく類似度指標について検討する。
このような措置が十分に小さな文脈で適用された場合、変形可能な登録において競合性能を示す。
我々は,この手法を使いやすいツールとしてリリースし,3つのデータセットで優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:43:27 GMT)
HGFreNet: Hop-hybrid GraphFomer for 3D Human Pose Estimation with Trajectory Consistency in Frequency Domain [11.2] HGFreNetは、ホップハイブリッド機能アグリゲーションと3Dトラジェクトリ一貫性を備えた新しいGraphFormerアーキテクチャである。
提案したHGFreNetは、位置精度と時間的整合性の観点から、最先端(SOTA)手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:06:16 GMT)
Scam Shield: Multi-Model Voting and Fine-Tuned LLMs Against Adversarial Attacks [11.2] 本稿では,LLaMA 3.1 8Bを微調整した軽量なマルチモデル投票フロントエンドを提案する。
実験により,この階層型設計は逆スカム検出を向上し,推論時間を短縮することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:58:47 GMT)
Measuring the Intrinsic Dimension of Earth Representations [11.1] 地理的暗黙的ニューラル表現(INR)の内在的次元性について検討する。
内在次元は2～10程度で,INR事前学習時の空間分解能や入力モードの変化に敏感であることがわかった。
我々の研究は、教師なし評価、モデル選択、事前学習設計を可能にする、アーキテクチャに依存しない、ラベルなしの情報内容のメトリクスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:22:44 GMT)
Semantic BIM enrichment for firefighting assets: Fire-ART dataset and panoramic image-based 3D reconstruction [11.1] 本研究は、ファイア・ARTデータセットを導入し、ファイアファイアファイアウォール資産のセマンティックエンリッチメントのためのパノラマ画像に基づく再構築手法を開発する。
提案手法はF1スコアを73%,88%,ローカライゼーション誤差を0.620,0.428mとする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:48:55 GMT)
Learning to Seek Evidence: A Verifiable Reasoning Agent with Causal Faithfulness Analysis [10.7] 医学のような高度な領域におけるAIモデルの説明は、しばしば信頼性を欠いているため、信頼を妨げる可能性がある。
本稿では,対話型エージェントを提案する。
このポリシーは強化学習を用いて最適化され、効率的かつ一般化可能なモデルとなる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:21:35 GMT)
Math anxiety and associative knowledge structure are entwined in psychology students but not in Large Language Models like GPT-3.5 and GPT-4o [10.7] 本研究は, 行動フォーラムネットワークに基づく枠組みを用いて, 数学や不安に関する概念の知覚と関連性について, 個人的, グループ的差異を探索する。
実験1、2、3では、個々のレベルのネットワーク機能を用いて、数学の不安に対する心理測定スコアを予測する。
実験4では,GPT-3.5とGPT-4oのネットワークから抽出したグループレベルの知覚に焦点を当てた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:25:11 GMT)
Sample Complexity of Distributionally Robust Average-Reward Reinforcement Learning [10.7] ほぼ最適サンプル複雑性を実現するアルゴリズムを2つ提案する。
両アルゴリズムが最適なポリシを推定するために,$widetildeOleft(|mathbfS||mathbfA| t_mathrmmix2varepsilon-2right)のサンプル複雑性が得られることを証明した。
これはDR平均逆強化学習における最初の有限サンプル収束保証である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:38:02 GMT)
Quantum algorithms for Uhlmann transformation [10.7] 本稿では,クエリおよびアクセスモデルにおけるUhlmann変換を実現する量子アルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは低ランク状態に時間をかけることができ、以前のアプローチよりも指数関数的に改善されている。
本稿では,2つの状態間の忠実度推定にアルゴリズムを適用し,従来のクエリとサンプルの複雑さを大幅に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:51:33 GMT)
Matrix Sensing with Kernel Optimal Loss: Robustness and Optimization Landscape [10.7] 従来の回帰タスクでは、平均二乗誤差(MSE)損失は一般的な選択であるが、ガウス的でないノイズや重み付きノイズは信頼できない。
我々は,残差密度のカーネルベース推定に基づくロバストな損失定式化を採用し,その推定対数類似度を最大化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:22:37 GMT)
PO-CKAN:Physics Informed Deep Operator Kolmogorov Arnold Networks with Chunk Rational Structure [10.6] PO-CKANは、Chunkwise Rational Kolmogorov-Arnold-Arnold Networks (KANs)に基づく物理インフォームドディープ演算子フレームワークである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:54:38 GMT)
Align to Misalign: Automatic LLM Jailbreak with Meta-Optimized LLM Judges [10.4] 我々は、Jailbreakプロンプトとスコアリングテンプレートを共同で進化させるメタ最適化フレームワークAMISを紹介する。
AMISは最先端のパフォーマンスを実現しており、Claude-3.5-Haikuでは88.0%、Claude-4-Sonnetでは100.0%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:18:27 GMT)
MediQ-GAN: Quantum-Inspired GAN for High Resolution Medical Image Generation [10.4] 提案するMediQ-GANは、プロトタイプ誘導型スキップ接続と、古典的および量子的にインスパイアされた分岐を融合するデュアルストリームジェネレータを備えた量子インスパイアGANである。
私たちの貢献はハードウェアに依存しないもので、医療画像の生成と拡張のためのスケーラブルでデータ効率のよいフレームワークを提供しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:45:49 GMT)
Prevailing Research Areas for Music AI in the Era of Foundation Models [10.2] AIが生成し、AIが強化された音楽が主流になるにつれ、音楽AIコミュニティの多くの研究者が疑問に思うかもしれない。
本稿では,音楽AI研究におけるいくつかの重要な領域について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:01:07 GMT)
PCART: Automated Repair of Python API Parameter Compatibility Issues [10.0] Pythonのサードパーティライブラリは、特にディープラーニングや科学計算といった分野において、重要な役割を担っている。
これらのライブラリのAPIパラメータは進化の過程でしばしば変化し、特定のバージョンに依存したクライアントアプリケーションの互換性の問題を引き起こす。
Python APIパラメータの互換性問題を自動的に検出し、修正するツールは存在しない。
PCARTは、API抽出、コードインスツルメンテーション、APIマッピング確立、互換性評価、修復、バリデーションのプロセスを完全に自動化する最初のソリューションである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:18:53 GMT)
Dynamic Forgetting and Spatio-Temporal Periodic Interest Modeling for Local-Life Service Recommendation [10.0] 本稿では,リフレッシュ曲線を導入し,ローカルライフサービスレコメンデーションのための長い周期シーケンスのSTIMを提案する。
STIM法の導入により,オンラインA/Bテストを行い,総取引量(GTV)が1.54%向上した。
STIMは大規模なローカルライフサービスレコメンデーションシステムにデプロイされ、コアアプリケーションのシナリオにおいて、毎日数億人のアクティブユーザを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:46:33 GMT)
Privacy Preserving Ordinal-Meta Learning with VLMs for Fine-Grained Fruit Quality Prediction [9.7] より小さなビジョン言語モデルを学習するためのモデル非依存型正規メタラーニング(MAOML)アルゴリズムを提案する。
本手法は,全果実の平均92.71%の産業標準精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:03:54 GMT)
Topological Phase Transitions and Edge-State Transfer in Time-Multiplexed Quantum Walks [9.6] 格子対称性を持つ時間多重非単位量子ウォークの位相相転移とエッジ状態特性について検討する。
我々は,非ユニタリ位相の理解を深め,非エルミート量子系におけるエッジ状態の実験的実現と制御のための貴重な知見を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:06:22 GMT)
Panther: A Cost-Effective Privacy-Preserving Framework for GNN Training and Inference Services in Cloud Environments [9.6] クラウド環境におけるGNNトレーニングおよび推論サービスのための費用対効果の高いプライバシ保護フレームワークであるPantherを紹介した。
パンサーは、平均75.28%と82.80%のトレーニング時間と、平均52.61%と50.26%の通信オーバーヘッドを減らしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:15:40 GMT)
Language Arithmetics: Towards Systematic Language Neuron Identification and Manipulation [9.5] Llama-3.1-8B, Mistral-Nemo-12B, Aya-Expanse-8B & 32B の言語特異的ニューロンを21言語で解析した。
これらのニューロンはより深い層に集結し、非ラテン語のスクリプトはより高度な特殊化を示す。
不要な言語を非活性化し、望ましい言語をアクティベートし、より単純な代替アプローチよりも優れた性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:59:29 GMT)
Phys4DGen: Physics-Compliant 4D Generation with Multi-Material Composition Perception [9.4] Phys4DGenは、多物質合成知覚と物理シミュレーションを統合する新しい4D生成フレームワークである。
このフレームワークは、3つの革新的なモジュールを通して、自動化され、物理的に妥当な4D生成を実現する。
合成と実世界の両方のデータセットの実験により、Phys4DGenは物理的リアリズムを持つ高忠実な4Dコンテンツを生成可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:17:46 GMT)
Functional Scaling Laws in Kernel Regression: Loss Dynamics and Learning Rate Schedules [9.3] スケーリング法則は、大きな言語モデルのトレーニングを理解し、導くための統一レンズとして登場した。
我々は任意のLSSの下で全損失軌跡を捕捉する機能スケーリング法を確立した。
データ制限と計算制限の両方で明示的なスケーリング関係を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:29:04 GMT)
MCFCN: Multi-View Clustering via a Fusion-Consensus Graph Convolutional Network [9.3] マルチビュークラスタリングを改善するために, MCFCN (Fusion-Consensus Graph Convolutional Network) を提案する。
マルチビューデータのコンセンサスグラフをエンドツーエンドで学習し、効果的なコンセンサス表現を学習する。
MCFCNは8つのマルチビューベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:46:04 GMT)
Generative AI and Empirical Software Engineering: A Paradigm Shift [9.3] 本稿では,大規模言語モデルのソフトウェア工学への統合が,確立した研究パラダイムをいかに破壊するかを考察する。
我々は、我々が研究している現象、我々が依存する方法や理論、分析するデータ、そして、動的AIを介する環境で発生する妥当性に対する脅威をどう変えるかについて議論する。
私たちの目標は、経験豊かなソフトウェアエンジニアリングコミュニティが、AIシステムが単なるツールではなく、ソフトウェアエンジニアリングとその研究を形作る活発な協力者の未来に、その質問や道具、検証基準を適合させることです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:09:05 GMT)
Deep Value Benchmark: Measuring Whether Models Generalize Deep values or Shallow Preferences [9.3] 評価フレームワークであるDeep Value Benchmark(DVB)を導入し、大きな言語モデルが基本的人間の価値を学習するか、単に表面レベルの嗜好を学習するかを直接テストする。
モデルのDVGR(Deep Value Generalization Rate)を測定する -- 浅い特徴ではなく、基礎となる値に基づいて一般化する確率。
この設計により、モデルのDVGR(Deep Value Generalization Rate)を正確に測定することができます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:49:54 GMT)
Damper-B-PINN: Damper Characteristics-Based Bayesian Physics-Informed Neural Network for Vehicle State Estimation [9.3] 動的車輪荷重を推定するためのダンパー特性に基づくベイズ物理学インフォームドニューラルネットワーク(Damper-B-PINN)フレームワークを提案する。
その結果、Damper-B-PINNは、様々なテスト条件、特に極端な方法において、既存のメソッドよりも一貫して優れています。
これらの結果は、動的車輪荷重推定の精度とロバスト性を高めるために提案されたダンパー-B-PINNフレームワークの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:21:16 GMT)
New Encoders for German Trained from Scratch: Comparing ModernGBERT with Converted LLM2Vec Models [9.2] この研究は、同一のデータと訓練制約の下で、高品質なドイツのエンコーダへの2つのルートを研究する。
ModernGBERT (134M, 1B)、ModernBERTスタイルの完全透明なドイツのエンコーダ、LL"aMmleinVec (120M, 1B, 7B)、デコーダ-エンコーダ変換の2つのリソースを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:45:10 GMT)
Shared Parameter Subspaces and Cross-Task Linearity in Emergently Misaligned Behavior [9.2] 狭義の有害データセットを微調整した後に,大規模言語モデルが広範囲に不整合な振る舞いを発達させることができることを示す。
実験結果から,EMは異なる狭いタスクから発生し,同じパラメータの共有方向を見つけることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:50:24 GMT)
MarsLGPR: Mars Rover Localization with Ground Penetrating Radar [9.1] 火星のローバーローバーローカライゼーションにおける地中レーダ(GPR)の利用を提案する。
我々は1次元相対的なポーズ翻訳を予測する新しいGPRベースのディープラーニングモデルを開発した。
我々は,火星のアナログ環境で実験を行い,GPRに基づく変位予測が両輪エンコーダより優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:49:02 GMT)
ParaRNN: Unlocking Parallel Training of Nonlinear RNNs for Large Language Models [9.1] ParaRNNは非線形RNNのシーケンス並列化障壁を破るフレームワークである。
本実装では,シーケンシャルアプリケーション上での最大665倍の高速化を実現している。
ParaRNNは、非線形RNNの自動トレーニング並列化のためのオープンソースフレームワークとしてリリースされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:47:30 GMT)
Characterizing Build Compromises Through Vulnerability Disclosure Analysis [9.1] 本稿では,ビルドプロセスを対象とした攻撃ベクトルの実証的分類法を提案する。
ソースコードの操作からコンパイラの妥協に至るまで、ビルドパイプライン全体のインジェクションポイントによってアタックベクターを分類します。
我々の分析によると、サプライチェーン攻撃の23.8%がビルドの脆弱性を悪用しており、依存関係の混乱とビルドスクリプトインジェクションが最も一般的なベクタを表す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:44:53 GMT)
From Drone Imagery to Livability Mapping: AI-powered Environment Perception in Rural China [9.0] VLCR(Vision-Language Contrastive Ranking Framework)は、中国における農村の可視性評価のためのフレームワークである。
このフレームワークは、マルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)を誘導し、ドローン写真から生活の質と生態的居住性に関連する視覚的特徴を特定するためのチェーン・オブ・シークレット戦略を採用している。
提案手法はスピアマンフットルル距離0.74で性能が向上し,市販のMLLMよりも0.1%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:53:42 GMT)
Feature compression is the root cause of adversarial fragility in neural network classifiers [9.0] 本稿では,深層ニューラルネットワークの逆方向の脆弱性を行列理論で説明し,分類する。
その結果,入力次元が$d$になるにつれて,ニューラルネットワークの対角ロバスト性は低下する可能性が示唆された。
この理論は, NN for ImageNet画像を含む, 実践的に訓練されたNNの数値実験と極めてよく一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:24:29 GMT)
Bridging Symmetry and Robustness: On the Role of Equivariance in Enhancing Adversarial Robustness [9.0] 敵対的な例では、知覚不能な入力摂動に対する感度を利用して、ディープニューラルネットワークの重大な脆弱性を明らかにしている。
本研究では,群-同変畳み込みを組込み,対向ロバスト性に対するアーキテクチャ的アプローチについて検討する。
これらの層は、モデル行動と入力空間の構造化変換を整合させる対称性の先行を符号化し、よりスムーズな決定境界を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:37:21 GMT)
Weakly Supervised Concept Learning with Class-Level Priors for Interpretable Medical Diagnosis [9.0] Prior-Guided Concept Predictor (PCP) は、言語モデルに依存することなく、概念回答の予測を可能にする弱い教師付きフレームワークである。
PCPはゼロショットベースラインに比べてコンセプトレベルのF1スコアを33%以上改善している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 00:43:04 GMT)
Progressive Translation of H&E to IHC with Enhanced Structural Fidelity [8.9] ヘマトキシリン・エオシン(H&E)染色と比較して、勾配化学(IHC)は高分解能タンパク質の局在を提供する。
診断価値はあるものの、IHCは高価で労働集約的な技術である。
カラーおよびセル境界生成ロジックを取り入れた,プログレッシブな構造を踏襲した新しいネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:06:46 GMT)
Quantum Energy Teleportation under Equilibrium and Nonequilibrium Environments [8.8] 量子エネルギーテレポーテーション(QET)は、量子資源を利用するキャリアフリーエネルギー転送を可能にする。
平衡あるいは非平衡貯水池に結合した2量子系におけるQET性能について検討した。
混合状態のエネルギー出力は、しばしば最も人口の多い固有状態のエネルギー出力に従う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:28:39 GMT)
MicroAUNet: Boundary-Enhanced Multi-scale Fusion with Knowledge Distillation for Colonoscopy Polyp Image Segmentation [8.7] MicroAUNetは、奥行き分離可能な拡張畳み込みと、単一パス、パラメータ共有チャネル空間的アテンションブロックを組み合わせた軽量なアテンションベースセグメンテーションネットワークである。
ベンチマーク実験では、極めて低いモデル複雑さ下での最先端の精度が示され、MicroAUNetがリアルタイムな臨床ポリープセグメンテーションに適していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:43:34 GMT)
SEPS: Semantic-enhanced Patch Slimming Framework for fine-grained cross-modal alignment [8.7] 本稿では,パッチの冗長性と曖昧性に体系的に対処するセマンティック・エンハンスト・パッチ・スライミング(SEPS)フレームワークを紹介する。
提案手法では,密文と疎文の両方から統合されたセマンティクスを統合するための2段階の機構を用いて,視覚的パッチを識別する。
Flickr30KとMS-COCOデータセットの実験は、SEPSが優れたパフォーマンスを達成することを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:41:32 GMT)
Rethinking LLM Human Simulation: When a Graph is What You Need [8.6] 大規模言語モデル(LLM)は、調査予測から意思決定に至るまで、人間をシミュレートするためにますます使われている。
個別の選択肢の中から個人が選択するシミュレーション問題のクラスを特定する。
本稿では、グラフ上のリンク予測問題として、個別選択シミュレーションタスクをキャストする、人体シミュレーションのためのGraph-basEd Models(GEMS)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:54:24 GMT)
InteracSPARQL: An Interactive System for SPARQL Query Refinement Using Natural Language Explanations [8.5] InteracSPARQLはインタラクティブなSPARQLクエリ生成と改善システムである。
ユーザは直接フィードバックやLLM駆動の自己リファインメントを通じて、クエリをインタラクティブに洗練することができる。
我々は、標準ベンチマークでInteracSPARQLを評価し、ベースラインアプローチと比較してクエリ精度、説明明快さ、全体的なユーザ満足度を大幅に改善した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:15:51 GMT)
CenterMamba-SAM: Center-Prioritized Scanning and Temporal Prototypes for Brain Lesion Segmentation [8.5] CenterMamba-SAMは、トレーニング済みのバックボーンを凍結し、効率的な微調整のための軽量アダプタのみを訓練するエンドツーエンドフレームワークである。
コアとなるCenterMambaエンコーダは、3x3角軸中心短周期走査方式を採用している。
メモリ駆動構造プロンプト発生器は、隣接するスライスにまたがるプロトタイプバンクを維持し、信頼性の高いプロンプトの自動合成を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:27:28 GMT)
Confounding Factors in Relating Model Performance to Morphology [8.3] 解析において,形態学が言語モデルにどう関係するか,どのように関係するか,という疑問に答えようとする要因を同定する。
本稿では,因果的言語モデリングの難易度を予測するために,トークン・ビッグラム・メトリックスを本質的な方法として導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:26:38 GMT)
Mapping Overlaps in Benchmarks through Perplexity in the Wild [8.3] 我々は,大規模言語モデル(LLM)ベンチマークとその意味的な重複を特徴付けるために,キャパシティ親しみやすさのシグネチャを開発する。
本分析は,ベンチマーク質問の意味的類似性とモデル性能の相関性の両方に関して,シグネチャを定式化したものである。
最終的には、論理、数学、言語、命令追従、世界モデリングにまたがるクロスファンクショナルオーバーラップを識別し、コーディングが最重複の少ないドメインとして現れます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:18:28 GMT)
Memory-Enhanced Neural Solvers for Routing Problems [8.3] 本稿では、メモリを活用して推論時のニューラルソルバの探索を改善するアプローチであるMementOを提案する。
本研究は, ツリーサーチと政策段階の微調整よりも, 走行セールスマンとキャパシタント車両ルーティングの問題に有効性を示すものである。
我々は,大規模インスタンス上で全RL自動回帰解法をトレーニングし,MementOのスケーラビリティとデータ効率を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:37:49 GMT)
Hebrew Diacritics Restoration using Visual Representation [8.3] ゼロショット分類問題としてタスクをフレーム化するヘブライ語ダイアクリプティゼーションシステムであるDIVRITを提案する。
提案手法は単語レベルで動作し,各単語に対して最も適切な発音パターンを選択する。
DIVRITの重要な革新は、画像として非記述テキストを処理するヘブライ語ビジュアル言語モデルを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:29:56 GMT)
FoldPath: End-to-End Object-Centric Motion Generation via Modulated Implicit Paths [8.2] 物体中心運動生成(OCMG)のための新しいエンドツーエンドニューラルネットワークFoldPathを紹介する。
エンドエフェクタ・ウェイポイントの離散シーケンスを予測する従来のディープラーニングアプローチとは異なり、FoldPathはロボットの動きを連続関数として学習する。
現実的なシミュレーション環境における総合的な実験を通してFoldPathを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:00:25 GMT)
Measurement Strategies and Estimation Precision in Quantum Network Tomography [8.2] 量子ネットワークトモグラフィ(QNT)におけるリンクパラメータ推定手法の検討
局所Z基底測定(LZM)、ジョイントベル状態測定(JBM)、プレシェードエンタングルメントアシスト測定(PEM)の3つの異なる測定方法が分析されている。
PEM法は最小の量子クレーマー・ラオ境界(QCRB)を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:19:48 GMT)
Operator-aware shadow importance sampling for accurate fidelity estimation [8.2] グループベースのDFEは、小さなシステムでは高い精度を達成するが、指数スケーリングに苦しむ。
我々のアルゴリズムは、Haar-random状態のグルーピングに基づくアルゴリズムを改善する。
GHZやW状態などの構造化状態に対しては,従来のグループ化手法の指数メモリ要求を除去する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:09:31 GMT)
Optimal Attention Temperature Enhances In-Context Learning under Distribution Shift [8.1] 本論文は,分布シフト中のICLの注意温度に関する最初の理論的,実証的研究である。
入力共分散やラベルノイズのシフトはICLを著しく損なうが、この誤差を最小限に抑える最適な注意温度が存在することを証明した。
本研究は,プリトレーニングトランスにおけるICLのロバスト性向上のための原理的かつ強力な機構として,注目温度を確立した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:18:27 GMT)
Understanding Ice Crystal Habit Diversity with Self-Supervised Learning [8.1] 氷を含む雲は気候に強く影響するが、氷結晶の習性(すなわち形状)の多様性のためにモデル化は困難である。
我々は、自己教師付き学習(SSL)を用いて、氷結晶画像から結晶の潜在表現を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:27:42 GMT)
Towards Transparent Reasoning: What Drives Faithfulness in Large Language Models? [8.0] 大きな言語モデル(LLM)は、しばしば、予測を駆動する要因を忠実に反映しない説明を生成する。
我々は、推論とトレーニング時の選択が、実践者がデプロイ時に制御できる要因に焦点をあてて、説明の忠実さを形作る方法について研究する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:31:57 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） (Mon, 03 Nov 2025 06:07:17 GMT)
Electrical Load Forecasting over Multihop Smart Metering Networks with Federated Learning [7.9] スマートグリッドの電力管理と安定性には電力負荷予測が不可欠である。
従来の機械学習手法は負荷予測によく使用されるが、データ共有は必要である。
フェデレートラーニング(FL)は、データ交換なしでローカルSMで分散MLモデルを実行することでこの問題に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:56:26 GMT)
Split-Flows: Measure Transport and Information Loss Across Molecular Resolutions [7.7] フローベースのアプローチであるスプリットフローを導入し、バックマッピングを解像度をまたいだ継続的な時間計測のトランスポートとして再解釈する。
キグノリン, 脂質二分子膜, アラニンジペプチドなど, 多様な分子系においてこれらの機能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:23:13 GMT)
FTSmartAudit: A Knowledge Distillation-Enhanced Framework for Automated Smart Contract Auditing Using Fine-Tuned LLMs [7.4] スマートコントラクト監査に最適化された軽量モデルを開発するためのフレームワークであるHKT-SmartAuditを紹介する。
シングルタスク学習戦略は、精度と堅牢性を維持するコンパクトな学生モデルを訓練するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:42:59 GMT)
Adapt under Attack and Domain Shift: Unified Adversarial Meta-Learning and Domain Adaptation for Robust Automatic Modulation Classification [7.4] メタラーニングとドメイン適応を統合した,新しい統一フレームワークを提案する。
本フレームワークは,これらの組み合わせによる脅威に対して,変調分類精度を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:44:53 GMT)
DITTO: A Spoofing Attack Framework on Watermarked LLMs via Knowledge Distillation [7.4] 我々は、悪意あるモデルが信頼された被害者モデルの本物の透かしを含むテキストを生成できる高度な攻撃である、透かしの脅威を導入する。
透かし付き教師モデルから知識を抽出することにより,攻撃者が被害者モデルの透かし信号を盗み,複製することができる。
この研究は、テキストオーサシップの検証において重要なセキュリティギャップを明らかにし、専門家が模倣したものと真正な透かしを区別できる技術へのパラダイムシフトを要求する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:23:39 GMT)
Tight analyses of first-order methods with error feedback [7.3] エージェント間の通信は分散学習において大きな計算ボトルネックとなることが多い。
圧縮通信に伴う収束の劣化に対処するため, 誤りフィードバック方式を導入した。
Lyapunov 関数は、各メソッドに対して、一致した下界を持つ可能な限りの収束率をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:54:53 GMT)
LLM-Assisted Tool for Joint Generation of Formulas and Functions in Rule-Based Verification of Map Transformations [7.3] 本稿では、論理式とそれに対応する実行可能な述語を計算FOLフレームワーク内で共同で生成するLLM支援パイプラインを提案する。
その結果,手作業による作業の正確さを保ちながら,手作業による作業の削減が示され,地図変換検証に対するスケーラブルで半自動的なヒューマン・イン・ザ・ループ・アプローチの実現可能性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:19:52 GMT)
Forget BIT, It is All about TOKEN: Towards Semantic Information Theory for LLMs [7.3] 大規模言語モデル (LLM) は多くの実世界のアプリケーションで顕著な能力を示している。
LLMのブラックボックスを理論的観点からオープンする方法は、重要な課題となっている。
本稿では, 速度歪み関数, 指向情報, およびグランガー因果性の理論を出発点とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:56:34 GMT)
Efficiently Training A Flat Neural Network Before It has been Quantizated [7.2] 視覚変換器(ViT)のPTQ(Post-training Quantization)は,圧縮モデルの効率性から注目されている。
事前定義された精度の低ビットモデルに適したモデルに依存しないニューラルネットワークを効率的にトレーニングする方法は不明である。
本稿では,エラー源の測定とアンタングによってモデルを積極的に事前条件付けするフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:21:45 GMT)
DeepSpecs: Expert-Level Questions Answering in 5G [7.1] 5G技術は、数十億のユーザのためのモバイルインターネットアクセスを可能にする。専門家レベルの5G仕様に関する質問に答えるには、リリース全体で進化する何千ページものクロスリファレンス標準をナビゲートする必要がある。
既存の検索強化世代(RAG)フレームワークはセマンティックな類似性に依存しており、仕様の進化に関する相互参照や理由を確実に解決できない。
本稿では,3つのメタデータに富んだデータベースによる構造的および時間的推論により拡張されたRAGシステムであるDeepSpecsを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:39:22 GMT)
Example-Based Feature Painting on Textures [7.1] 外観変化を考慮したテクスチャ作成のための新しい手法を提案する。
私たちのパイプライン全体は、小さなイメージコレクションから汎用的な生成モデルに移行しています。
特に,拡散ベースの編集と無限定常テクスチャ生成のためのアルゴリズムは汎用的であり,他の文脈でも有用であることが証明される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:26:50 GMT)
Efficient Vector Symbolic Architectures from Histogram Recovery [7.1] 本稿では、リストデコーディングに関連するアルゴリズムを用いてヒストグラム復元問題の最適解を示し、その結果のノイズレジリエンスを解析する。
以上の結果から,周波数やトレーニングを必要とせず,効率性,準直交性,回復性,アダマール符号などの類似解に対するパラメータの改善を図った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:45:47 GMT)
Why Should the Server Do It All?: A Scalable, Versatile, and Model-Agnostic Framework for Server-Light DNN Inference over Massively Distributed Clients via Training-Free Intermediate Feature Compression [6.9] スプリットコンピューティングにおける通信負荷とサーバ負荷の両方を削減するためにIFを圧縮する、リトレーニングフリーでアーキテクチャに依存しないフレームワークであるSLICERを紹介した。
標準的なビジョンとLLMワークロード全体にわたって、SLICERはアップリンクボリュームを最大10倍、サーバGPU時間を最大4.4倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:44:13 GMT)
SonarSplat: Novel View Synthesis of Imaging Sonar via Gaussian Splatting [6.9] 本稿では,ソナー画像化のための新しいガウススプラッティングフレームワークSonarSplatを紹介する。
特に,ガウススプラッティングフレームワークにおいて,アジマスストライキングをモデル化するための新しいアプローチを開発する。
SonarSplatは改良された画像合成機能(+3.2dB PSNR)とより正確な3D再構成機能(シャンファー距離が77%低い)を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:16:31 GMT)
A Detailed Study on LLM Biases Concerning Corporate Social Responsibility and Green Supply Chains [6.9] 本研究では,大規模言語モデルの違いが,ビジネスにおける倫理と責任の役割に関する評価調査にどのように反応するかを検討する。
4種類の組織文化タイプで差異が増すか否かを評価し, 偏見の実践的妥当性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:48:48 GMT)
Scrambling-Enhanced Quantum Battery Charging in Black Hole Analogues [6.8] ブラックホールは自然界で最速の量子情報スクランブラを構成する。
ブラックホールの衝突が、予め設定された衝突パラメータの制御されたクエンチを介して帯電に与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:24:28 GMT)
Two-Player Zero-Sum Games with Bandit Feedback [6.7] 本研究では,行プレーヤが敵列プレーヤに対する報酬を最大化することを目的とした2プレイヤーゼロサムゲームについて検討する。
本研究では,Explore-Then-Commitフレームワークに基づく3つのアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:32:28 GMT)
DiscoTrack: A Multilingual LLM Benchmark for Discourse Tracking [6.5] 本稿では,12言語にまたがるタスクと4段階の談話理解を対象とするLCMベンチマークであるDiscoTrackを紹介する。
評価の結果,現状のモデルにおいても,これらの課題は依然として困難なままであることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:50:37 GMT)
A Comprehensive Evaluation of YOLO-based Deer Detection Performance on Edge Devices [6.5] 鹿の侵入による農業の経済的損失は、アメリカで毎年数億ドルに上っていると推定され、伝統的な緩和戦略の不適切さを浮き彫りにした。
このことは、リアルタイムの鹿検出と抑止能力を持つインテリジェントで自律的なソリューションに対する重要なニーズを浮き彫りにしている。
本研究では,シカ検出のための最先端深層学習モデルの総合的評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:12:58 GMT)
Relaxing partition admissibility in Cluster-DAGs: a causal calculus with arbitrary variable clustering [6.4] クラスタDAGは、ノードが変数のクラスタを表す因果グラフの抽象化を提供する。
C-DAGは、クラスターレベルの関係に一致する非巡回因果グラフの同値類を定義する。
我々はC-DAGフレームワークを拡張し、パーティション許容制約を緩和することで任意の変数クラスタリングをサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:44:58 GMT)
Markerless Augmented Reality Registration for Surgical Guidance: A Multi-Anatomy Clinical Accuracy Study [6.2] 我々は,ヘッドマウントディスプレイ上に,奥行きのみのマーカーレス拡張現実(AR)登録パイプラインを開発し,臨床評価を行った。
実運用環境における小・低曲率解剖の精度を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:58:33 GMT)
A Systematic Literature Review of Spatio-Temporal Graph Neural Network Models for Time Series Forecasting and Classification [6.0] この体系的なレビューは、時系列予測と予測のための様々なモデリングアプローチとGNNの応用の概要を提供する。
我々の知る限りでは、この論文は、現在の体系的・時間的GNNモデルから異なる領域に適用された結果の最初の、そして最も広い文献レビューである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:55:33 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） (Mon, 03 Nov 2025 23:55:55 GMT)
Uncovering the Sociodemographic Fabric of Reddit [5.9] 本稿では,Reddit上での社会デマログラフ推論の原理的枠組みを紹介する。
我々は、年齢、性別、およびパルチザン関連に関する85万以上のユーザー自己宣言を活用している。
ROC AUCでは,最先端の分類性能を最大19%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:24:17 GMT)
Vortex: Hosting ML Inference and Knowledge Retrieval Services With Tight Latency and Throughput Requirements [5.9] エンドユーザによる対話型クエリと、エンドユーザアプリケーションに統合されエージェントとしてデプロイされるAIから発生する要求フローの両方をサポートするサービスとして、ML推論と知識検索のデプロイへの関心が高まっている。
既存のMLサービスプラットフォームは、高いスループットを最適化するために使用され、予測不可能なテールレイテンシにそれらを公開する。VortexはSLOファーストアプローチを可能にしている。
同じタスクに対して、Vortexのパイプラインは、TorchServeやRay Serveよりもはるかに低く、より安定したレイテンシを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:59:27 GMT)
SynthTextEval: Synthetic Text Data Generation and Evaluation for High-Stakes Domains [5.8] 合成テキストの総合的な評価を行うためのツールキットであるSynthTextEvalを提案する。
我々は、AI開発における合成テキストの生存性の向上と、反転、プライバシー保護の実現を目指している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:37:36 GMT)
RELATE: A Schema-Agnostic Perceiver Encoder for Multimodal Relational Graphs [5.7] マルチテーブルデータドメインは、電子商取引、医療、科学研究で一般的である。
既存のグラフネットワークは、各ノードタイプの特徴列に対して別々のモジュールを必要とするスキーマ固有の特徴エンコーダに依存している。
RELATEはプラグイン・アンド・プレイ機能を持つエンコーダで、汎用的なモダリティで使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:42:57 GMT)
MicroLad: 2D-to-3D Microstructure Reconstruction and Generation via Latent Diffusion and Score Distillation [5.7] MicroLadは2次元データから3次元の微細構造を再構成するための遅延拡散フレームワークである。
安定でコヒーレントな3Dボリュームを確実に生成し、元のデータと統計的に一致している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:14:51 GMT)
Extremal Contours: Gradient-driven contours for compact visual attribution [5.6] 恒星を監督するフレームワークが高密度マスクによってより複雑なものを実現する方法を示す。
ImageNetsでは、高密度マスクの極端の輪郭とマッチングし、ランニング・トゥ・ラン・ビジョンを改善したコンパクトな領域を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:02:21 GMT)
Optimizing Electric Vehicle Charging Station Placement Using Reinforcement Learning and Agent-Based Simulations [5.6] 強化学習は、最適な充電ステーション位置を特定する革新的なアプローチを提供する。
本稿では,EVの動作をモデル化し,充電需要をリアルタイムで推定するために,ディープRLとエージェントベースシミュレーションを統合した新しいフレームワークを提案する。
提案手法では,2つのQ-networksを持つハイブリッドRLエージェントを用いて最適な位置を選択し,充電ポートを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:22:39 GMT)
Exploring Student-AI Interactions in Vibe Coding [5.5] 本研究の目的は,導入プログラミングおよび高度なソフトウェア工学授業の学生が,ソフトウェア作成時にビブコーディングプラットフォーム(Replit)とどのように相互作用するかを理解することである。
参加者はReplitを使ってWebアプリケーションを構築しているときに考えるように求められた。
どちらのグループでも、Replitと学生のインタラクションの大部分はプロトタイプのテストやデバッグであり、学生がコードにアクセスすることはめったにない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:40:38 GMT)
Memory-Efficient Training with In-Place FFT Implementation [5.5] 標準FFTや実FFTを含む既存の実装は、真のインプレース計算を達成できない。
本稿では,入力-出力メモリ空間の整合性を保った最初の実領域フルインプレースFFTフレームワーク(rdFFT)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:36:11 GMT)
A Comparative Study of Model Adaptation Strategies for Multi-Treatment Uplift Modeling [5.4] 昇降モデリングは個別化処理効果推定において重要な手法である。
アップリフトをモデル化するための現在の技術は、通常バイナリ処理の作業に適応する。
関数近似定理に基づく直交適応(OFA)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:21:57 GMT)
Neural Collapse in Cumulative Link Models for Ordinal Regression: An Analysis with Unconstrained Feature Model [5.3] 我々は、通常神経崩壊(ONC)と呼ばれる現象が実際に出現し、以下の3つの特性によって特徴付けられることを示した。
特に、ゼロ正則化極限では、潜伏変数としきい値の間に非常に局所的で単純な幾何学的関係が現れる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:08:29 GMT)
Towards LLM-Powered Task-Aware Retrieval of Scientific Workflows for Galaxy [5.3] 本稿では,高密度ベクトル探索と大規模言語モデル(LLM)を併用したタスク認識2段階検索フレームワークを提案する。
提案システムはまず,最先端の埋め込みモデルを用いて候補を検索し,次に命令調整型生成LDMを用いて再帰する。
我々は、標準赤外線測定値を用いて、語彙、密度、階調モデルの総合的な比較を行い、銀河生態系における検索性能の最初の体系的評価を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:12:03 GMT)
GroupSHAP-Guided Integration of Financial News Keywords and Technical Indicators for Stock Price Prediction [5.3] GroupSHAPは、個々のトークンではなく、意味的に関連するキーワードグループのコントリビューションを定量化する。
我々は、2015年から2024年までのニュース記事の埋め込みにFinBERTを使用し、それらを一貫性のあるセマンティックグループに分類し、各グループの株価変動に対する貢献度を測定するためにGroupSHAPを適用した。
2024年を通してのS&P500指数の1日ごとの予測による実証結果は、我々のアプローチがMAEの32.2%、RMSEの40.5%の減少を達成することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:06:41 GMT)
Language-Driven Coordination and Learning in Multi-Agent Simulation Environments [5.1] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)をマルチエージェント強化学習(MARL)に組み込んだ統合フレームワークを提案する。
フレームワークにはCoordinator、Communicator、Memoryの3つのモジュールコンポーネントがあり、サブゴールを動的に生成する。
Google Research Football、Magent Battle、StarCraft IIで評価されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:37:51 GMT)
Synthetic Eggs in Many Baskets: The Impact of Synthetic Data Diversity on LLM Fine-Tuning [5.0] 本稿では,合成データの多様性が微調整された大言語モデルに与える影響について検討する。
我々は,分散崩壊,敵対的堅牢性,自己選好バイアスという,3つの重要な側面に注目している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:57:11 GMT)
Does the survival and sudden death of quadripartite steering in curved spacetime truly depend on multi-directionality? [4.9] シュワルツシルトブラックホールの背景におけるガウス四分極量子ステアリングの方向依存性と,その再分布について検討した。
物理的にアクセス可能なセクターでは、(i)非重力から重力の観測者への操舵は、ホーキング温度と最大非対称性で突然死し、双方向から片方向の操舵性への交叉を示す。
ホーキング効果によって生じるすべての到達不能な操舵は固有の非対称性を示し、その特異な振る舞いは操舵方向に強く依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:28:09 GMT)
Eye Tracking Based Cognitive Evaluation of Automatic Readability Assessment Measures [4.9] 我々は、視線追跡を用いたオンライン読解手段を用いて、読みやすさとリアルタイム読みやすさの基本的な側面に焦点を当てた。
この評価を従来の可読性の公式、現代の機械学習システム、教育で使用される商用システムに適用すると、これらはすべて英語で読みやすいという予測が下手であることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:20:10 GMT)
HADSF: Aspect Aware Semantic Control for Explainable Recommendation [4.8] 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、推薦システムに対してより効果的な情報抽出を約束している。
本稿では,適応選択によるコンパクトなコーパスレベルのアスペクトボキャブラリを誘導し,構造化アスペクトオピニオン三重項のボキャブラリ誘導,明示的に制約された抽出を行う2段階アプローチを提案する。
1.5B-70Bパラメータにまたがる約300万のレビューに関する実験では、標準評価予測器に統合された場合、HADSFは予測エラーを一貫して減少させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:51:14 GMT)
Adversarial Spatio-Temporal Attention Networks for Epileptic Seizure Forecasting [4.8] 本稿では,脳の接続性や時間的神経力学をモデル化し,空間的時間的モジュールを交互に組み合わせたアテンションブロックを提案する。
連続した90分間の地震前モニタリングは、早期検出を可能にする学習された脳波の注意パターンを明らかにする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:48:54 GMT)
Efficient Remote Sensing Change Detection with Change State Space Models [4.7] 変化状態空間モデルは、バイテンポラル画像間の関連する変化に着目して、変化検出のために特別に設計されている。
提案したモデルは3つのベンチマークデータセットを通じて評価され、計算複雑性のごく一部で、ConvNets、ViTs、Mambaベースのモデルを上回った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:53:45 GMT)
Bayesian Natural Gradient Fine-Tuning of CLIP Models via Kalman Filtering [4.7] 視覚言語による事前学習モデルにおいて、最適性能を達成する上で大きな課題となる微調整は少ない。
本稿では,CLIPモデルに対するカルマンフィルタを用いた自然明度(NGD)のベイズ近似を提案する。
我々のアルゴリズムは、最先端のベースラインよりも優れた、もしくは同等のID性能を一貫して達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:00:45 GMT)
A probabilistic view on Riemannian machine learning models for SPD matrices [4.7] 我々は,SPD(Symmetric Positive Definite)行列の$mathcalP_d$の異なる機械学習ツールが,確率的フレームワークの下でどのように統合できるかを示す。
これらのディストリビューションが$mathcalP_d$で使用されるツールで広く使われていることを示すことで、他の機械学習ツールを$mathcalP_d$に拡張できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:59:57 GMT)
NSYNC: Negative Synthetic Image Generation for Contrastive Training to Improve Stylized Text-To-Image Translation [4.5] 現在のテキスト条件付き画像生成手法は、現実的な画像を生成するが、特定のスタイルをキャプチャすることができない。
本稿では,大規模なテキスト・画像拡散モデルのスタイリゼーション機能を改善するための,新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:27:33 GMT)
A Spatio-Temporal Online Robust Tensor Recovery Approach for Streaming Traffic Data Imputation [4.5] 低ランクテンソル回収アルゴリズムの最近の進歩は、高次元の交通データの捕捉構造と劣化した観測の復元に強い可能性を示している。
従来のバッチベースの手法では、大量の計算とストレージを必要とするため、トラフィックデータボリュームの継続的な拡大に直面した場合、スケーラビリティが制限される。
本稿では,グローバル時間相関とトラヒックデータの局所的整合性の両方を同時に利用し,高品質な回復精度を実現し,大規模シナリオにおける計算効率を大幅に向上させる,新しいオンラインロバストテンソルリカバリアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:39:56 GMT)
CosmoBench: A Multiscale, Multiview, Multitask Cosmology Benchmark for Geometric Deep Learning [4.5] 宇宙論的シミュレーションは、点雲と有向木という形で、豊富なデータを提供する。
重要なゴールは、宇宙の性質と構成に光を当てたこのデータから洞察を抽出することである。
最先端の宇宙学シミュレーションから算出したベンチマークデータセットであるCosmoBenchを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:09:02 GMT)
Modulation of temporal decision-making in a deep reinforcement learning agent under the dual-task paradigm [4.4] 本研究では、人工知能(AI)の観点から、デュアルタスクパラダイムにおける時間的処理の干渉について検討する。
2つの深層強化学習(DRL)エージェントがそれぞれ個別に訓練された。
これらのエージェントは、人間のタイミング研究と一致した創発的行動を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:09:55 GMT)
An Empirical Study of LLM-Based Code Clone Detection [4.4] 大規模言語モデル(LLM)は、異なるデータセット間で同等のパフォーマンスを実現することができることを示す。
ほとんどのモデルは高い応答一貫性を達成し、90%以上の判断は5つの提案すべてで一貫していた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:00:42 GMT)
TRACE: Textual Reasoning for Affordance Coordinate Extraction [4.4] VLM(Vision-Language Models)は、ロボット操作に必要な正確な空間的余裕に高レベルの命令を翻訳するのに苦労する。
本稿では,Reasoningのテキスト・チェーンをアベイランス・予測プロセスに統合する新しい手法であるTRACEを紹介する。
実験の結果,提案するTRACEモデルでは最先端性能が得られ,Where2Placeベンチマークでは48.1%の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:13:26 GMT)
Distinct Critical Scaling of Quantum Fisher Information in a Quantum Rabi Triangle System [4.4] 本研究では,量子ラビ三角形系における臨界感について検討する。
量子フィッシャー情報は、異なる量子相転移点付近の分散スケーリングを示す。
平均光子数と量子クラム・ラオ境界の測定手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:57:51 GMT)
Adaptation of Foundation Models for Medical Image Analysis: Strategies, Challenges, and Future Directions [4.3] 基礎モデル(FM)は、医用画像解析における変換パラダイムとして登場した。
本稿では,医療画像の特定の要求にFMを適用するための戦略を包括的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:57:42 GMT)
Open Character Training: Shaping the Persona of AI Assistants through Constitutional AI [4.2] 「AIアシスタント」ペルソナは表面的な行動と明白な価値観、信念、倫理の両方に影響を及ぼす。
キャラクタトレーニングは産業のポストトレーニングの重要な要素であるが、学術文献では事実上研究されていない。
我々は、コンスティチューショナルAIと新しいデータパイプラインを活用して、文字トレーニングの最初のオープン実装を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:53:47 GMT)
ExplicitLM: Decoupling Knowledge from Parameters via Explicit Memory Banks [4.1] 大規模言語モデルは、暗黙の知識記憶による知識の安定性と解釈性の欠如に悩まされる。
トークンシーケンスとして可読性のある知識を格納する100万スケールの外部メモリバンクを備えた新しいアーキテクチャであるExplicitLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:53:19 GMT)
AthenaBench: A Dynamic Benchmark for Evaluating LLMs in Cyber Threat Intelligence [4.1] 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語推論において強力な能力を示しているが、サイバー脅威インテリジェンス(CTI)への応用は限定的である。
AthenaBenchは、改良されたデータセット生成パイプライン、重複除去、洗練された評価指標、リスク軽減戦略に焦点を当てた新しいタスクを含む、拡張されたベンチマークです。
我々は、GPT-5やGemini-2.5 Proといった最先端のプロプライエタリモデルを含む12のLLMと、LLaMAおよびQwenファミリーの7つのオープンソースモデルを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:45:29 GMT)
On the Role of Search Budgets in Model-Based Software Refactoring Optimization [4.1] 多目的進化アルゴリズムは、設計者が望まない非機能特性間のトレードオフを特定するのに役立つ。
本研究は,設計代替案の探索を制限するために,検索予算の実施が与える影響について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:06:13 GMT)
Sampling by averaging: A multiscale approach to score estimation [4.0] 複雑で正規化されていないターゲット分布から,マルチスケールのダイナミックスを活用することで,効率的なサンプリングを行うための新しいフレームワークを提案する。
MultALMCとMultCDiffの2つのアルゴリズムが開発された。
このフレームワークは、学生のtベースのノイズモデルと調整された高速プロセスダイナミクスを用いて、重次元のターゲット分布を扱うように拡張されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:01:57 GMT)
Cross-Treatment Effect Estimation for Multi-Category, Multi-Valued Causal Inference via Dynamic Neural Masking [3.9] XTNetは,マルチカテゴリ,多値処理効果推定のための新しいネットワークアーキテクチャである。
XTNetは、ランク精度と効果推定品質の両方において、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） (Mon, 03 Nov 2025 14:50:02 GMT)
SM-based Semantics for Answer Set Programs Containing Conditional Literals and Arithmetic [3.9] 条件付きリテラルは、ロジックルールの本体内でネストされた含意として振る舞う。
SM演算子に基づく条件付きリテラルと算術演算を用いた論理プログラムのセマンティクスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:03:29 GMT)
Exploring ChatGPT's Capabilities, Stability, Potential and Risks in Conducting Psychological Counseling through Simulations in School Counseling [3.9] 本研究はChatGPTの心理的カウンセリングにおける応答安定性を含む機能について検討した。
80名の大学学生のカウンセリング質問でChatGPT-4を誘発した。
ChatGPT-4は、高い暖かさ(97.5%)、共感(94.2%)、肯定的な受容を得た。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:39:57 GMT)
Sharp Lower Bounds for Linearized ReLU^k Approximation on the Sphere [3.9] 単位球面上の線形化浅部ReLU$k$ニューラルネットワークに対する飽和定理を証明した。
この結果は、古典的な飽和フレームワーク内に線形化されたニューラルネットワーク近似をしっかりと配置する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:49:13 GMT)
TraCS: Trajectory Collection in Continuous Space under Local Differential Privacy [3.8] トラジェクトリ・コレクションは位置情報ベースのサービスには基本的だが,ユーザの日常活動などのセンシティブな情報を扱うことが多い。
局所微分プライバシー(LDP)に基づく既存のトラジェクトリ収集手法は、離散的な位置空間に限られる。
位置の方向と距離を摂動する TraCS-D と、位置のカルト座標を摂動する TraCS-C の2つの新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:21:08 GMT)
Quantifying Classifier Utility under Local Differential Privacy [3.8] ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)は、データソースに摂動を導入することで、個人データに対する定量的なプライバシ保証を提供する。
本稿では, LDP機構下での分類器の有効性を理論的に定量化するための統一的な枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:13:36 GMT)
Verification and Attack Synthesis for Network Protocols [3.8] ネットワークプロトコルは、事前に定義された通信パターンに従う入力と出力を持つプログラムである。
この論文は,攻撃対象のネットワークプロトコルの機能と性能を,攻撃対象のネットワークプロトコルの機能と性能を効果的に特徴付けることができることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 00:26:12 GMT)
AraFinNews: Arabic Financial Summarisation with Domain-Adapted LLMs [3.8] AraFinNewsは、現在までのアラビア語の金融ニュースデータセットとしては最大である。
AraFinNewsは、財務状況におけるドメイン固有の言語理解と生成を評価するためのベンチマークを提供する。
本研究では,金融分野の事前訓練が事実の正確性,数値的信頼性,職業報告との整合性にどのように影響するかを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:30:31 GMT)
Multi-Objective Planning with Contextual Lexicographic Reward Preferences [3.8] 本稿では,コンテキストに応じて,様々な語彙的対象順序で計画を可能にする枠組みを提案する。
CLMDPでは、状態における目的順序と関連する報酬関数の両方がコンテキストによって決定される。
CLMDPを解くアルゴリズムは、まず、目的の注文ごとにポリシーを計算し、それらを単一のコンテキスト対応ポリシーに結合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:32:36 GMT)
Machine and Deep Learning for Indoor UWB Jammer Localization [3.7] ウルトラワイドバンド(UWB)のローカライゼーションは、センチスケールの精度を提供するが、攻撃の妨害には弱い。
さまざまな分類と回帰指標を使用して、パフォーマンスを厳格に評価する。
CIR特性の整合に勾配反転層を利用するドメイン・アドバイサルのConvNeXtオートエンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:26:14 GMT)
Finding Probably Approximate Optimal Solutions by Training to Estimate the Optimal Values of Subproblems [3.7] 本稿では,バイナリ変数の実値関数を最大化するための解法の開発について述べる。
推定器のトレーニングは、最適条件から期待される総偏差を損失関数として利用することを容易にする不等式に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:29:30 GMT)
Uncertainty Guided Online Ensemble for Non-stationary Data Streams in Fusion Science [3.7] 本稿では,トロイダルフィールドコイルの偏向予測のためのドリフトデータストリームへのオンライン学習の適用について述べる。
従来のオンライン学習は、予測を行う前に基礎的な真実が利用できないため、短期的なパフォーマンス劣化に悩まされる可能性がある。
本稿では,パフォーマンス向上のための不確実性誘導型オンラインアンサンブル手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:03:37 GMT)
All-optical turbulence mitigation for free-space quantum key distribution using stimulated parametric down-conversion [3.6] 本稿では,自由空間量子通信のための乱流弾性スキームを提案し,実演する。
パラメトリックダウン変換の位相特性を利用して, 大気圧による空間モード歪みを全光動的に補正する手法を提案する。
我々の研究は、長距離自由空間におけるセキュアな量子チャネルの実現に重要な意味を持つかもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:03:53 GMT)
Benchmarking LLMs in Web API Integration Tasks [3.6] We present WAPIIBench, a dataset and evaluation pipeline designed for the ability of LLMs to generate web API invocation code。
オープンソースのLLMを使った実験では、API呼び出しの生成が大きな課題となることが分かりました。
評価済みのオープンソースモデルはいずれも40%以上のタスクを解決できなかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:12:09 GMT)
Runtime Analysis of Evolutionary Algorithms for Multi-party Multi-objective Optimization [3.6] 本稿では、双方向多目的最適化問題(BPMOPs)における予測実行時ベース進化アルゴリズムの最初の理論的解析について述べる。
以上の結果から,MPMOPの解決に従来の多目的最適化アルゴリズムを用いることは,意思決定者間でのコンセンサスを達成できない解が多数存在するため,時間的・非効率的であることが示唆された。
疑似ブール最適化のための進化的多目的型多目的型(EMPMO)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:12:40 GMT)
Breaking the Performance Ceiling in Reinforcement Learning requires Inference Strategies [3.5] 複雑なマルチエージェントRL問題で観測される性能天井を破る上で,実行時に採用される推論フェーズとそれに対応する推論戦略の選択がいかに重要であるかを示す。
これまでの17のタスクに対して最大126%の改善を達成できます。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:09:54 GMT)
Data-driven Learning of Interaction Laws in Multispecies Particle Systems with Gaussian Processes: Convergence Theory and Applications [3.5] 我々は、軌道データから多種粒子系の相互作用カーネルを学習するためのフレームワークを開発する。
非パラメトリックベイズ設定で学習問題を定式化し、厳密な統計的保証を確立する。
この研究は、多種多様なシステムにおける相互作用則のデータ駆動推論のための完全な統計的枠組みに寄与する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:38:38 GMT)
Statistical Advantages of Oblique Randomized Decision Trees and Forests [3.5] 多次元モデルのフレキシブル関数クラスに対して一般化誤差境界と収束率を求める。
軸方向のモンドリアン木のリスクに対する低い境界が得られ、これらの推定子は一般リッジ関数に最適であることが証明された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:46:10 GMT)
Modular Task Decomposition and Dynamic Collaboration in Multi-Agent Systems Driven by Large Language Models [3.4] 本稿では,複雑なタスク実行中におけるタスクの分解と協調における単一エージェントの限界について論じる。
モジュラータスクの分解と大規模言語モデルに基づく動的協調のためのマルチエージェントアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:00:06 GMT)
Dynamic Topic Evolution with Temporal Decay and Attention in Large Language Models [3.4] 本稿では,時間的大言語モデルに基づく動的トピック進化のためのモデリングフレームワークを提案する。
提案手法は,大規模テキストにおける動的セマンティックパターンを理解するための体系的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:01:32 GMT)
Beyond Static Cutoffs: One-Shot Dynamic Thresholding for Diffusion Language Models [3.4] One-Shot Dynamic Thresholding (OSDT)は、単一シーケンス上のしきい値を校正し、無視可能なオーバーヘッドを持つその後の入力に適用する。
この結果から,より汎用的なアルゴリズムやシステム革新の拡散復号化のために,タスクレベルの信頼署名を活用できる幅広い機会が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:30:03 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） (Mon, 03 Nov 2025 10:21:43 GMT)
Super-resolved reconstruction of single-photon emitter locations from $g^{(2)}(0)$ maps [3.3] ダイヤモンド中の窒素空孔(NV)中心は、室温安定性、長いスピン、ナノフォトニック構造との整合性のために期待されている。
従来の共焦点顕微鏡は回折に制限されており、焦点領域内のエミッタ分布を解決できない。
本稿では,空間的コヒーレンスを包含したマッピング手法とインバージョンに基づく再構成アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:54:43 GMT)
Bulk-boundary decomposition of neural networks [3.3] 本稿では,ディープニューラルネットワークのトレーニング力学を理解するための新しいフレームワークとして,バルク境界分解を提案する。
自然な拡張として、この分解に基づいて、ニューラルダイナミクスの場論的定式化を開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:18:20 GMT)
A Compositional Kernel Model for Feature Learning [3.2] 入力の座標ワイド再重み付けに予測器を適用したカーネルリッジ回帰の合成変種について検討する。
変数選択の観点から、ノイズ変数を除去しながら、関連する変数がどのように回復されるかを示す。
我々は,大域最小化器と定常点の両方が,ノイズ変数がガウス分布である場合にノイズ座標を破棄することを保証している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:05:49 GMT)
Correspondence principle, dissipation, and Ginibre ensemble [3.2] 量子力学の出現以来、量子力学と古典力学の対応は不可欠である。
散逸を考慮すると、量子カオスは孤立した量子カオスの概念から、古典的なカオス運動とジニブレアンサンブルのスペクトル相関を結びつける。
この対応は、減衰を伴う周期的に発振された系で最初に同定されたが、散逸性原子-光子系では分解することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:22:23 GMT)
Evaluating Cultural Knowledge Processing in Large Language Models: A Cognitive Benchmarking Framework Integrating Retrieval-Augmented Generation [3.1] 本研究では,大規模言語モデル(LLM)がどのように処理し,文化的に特異的な知識を適用するかを評価するための認知的ベンチマークフレームワークを提案する。
このフレームワークはブルームの分類とRAG(Retrieval-Augmented Generation)を統合し、6つの階層的認知領域にわたるモデルパフォーマンスを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:04:23 GMT)
Optimizing Attention on GPUs by Exploiting GPU Architectural NUMA Effects [3.1] 我々は、従来のGPUカーネルスケジューリング戦略を損なうことなく、計算領域間でメモリレイテンシと帯域幅がいかに大きく変化するかを示す。
Swizzled Head-first Mappingは、注意をGPU NUMAドメインに合わせる空間認識型スケジューリング戦略である。
AMDのMI300Xアーキテクチャでは,最先端の注目アルゴリズムよりも50%高い性能を実現している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:48:39 GMT)
Black-Box Differentially Private Nonparametric Confidence Intervals Under Minimal Assumptions [3.1] 任意の量の偏微分プライベートな推定器をブラックボックスとして利用する,単純で汎用的なフレームワークを導入する。
提案手法は繰り返しデータをサブサンプル化し,各サブサンプルにプライベート推定器を適用し,その結果の実証CDFを信頼区間に後処理する。
我々は,この手法が(非一般の)最先端アルゴリズムとよく比較できるという実証的証拠を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:38:30 GMT)
Implementing Quantum Secret Sharing on Current Hardware [3.1] 量子秘密共有(Quantum Secret Share)は、量子情報の安全な保管と再構築を可能にする暗号方式である。
我々は、異なる秘密共有コードのための符号化回路と復号回路の教育学的記述を提供する。
我々は、IBMの127キュービットブリスベンシステムで性能をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:03:10 GMT)
Hidden in Plain Sight: Where Developers Confess Self-Admitted Technical Debt [3.0] Self-Admitted Technical Debt (SATD)は、プロアクティブなソフトウェアのメンテナンスに不可欠である。
従来の研究は主にSATDの検出と優先順位付けを目標としており、SATDに係わるソースコードにはほとんど焦点を当てていない。
我々は、9000以上のJava Open Source Software (OSS)リポジトリからのコードコメントを含む広範なSATDデータセットであるPENTACETを活用している。
SATDが最も一般的に発生する場所と、最も頻繁に影響を受けるコード構成/ステートメントを定量的に推測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:47:19 GMT)
TapOut: A Bandit-Based Approach to Dynamic Speculative Decoding [3.0] マルチアームバンディットを用いた動的投機ポリシー選択のためのオンライン・トレーニングフリー・プラグアンドプレイアルゴリズムを提案する。
提案手法では,過去の報酬と探索に基づいてパラメータフリーな動的投機戦略を選択するメタアルゴリズムを用いる。
我々は、さまざまなモデルペアとデータセットにわたる広範な実験を行い、TapOutが競争力や優れたスピードアップを達成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:42:25 GMT)
Multiparameter estimation with an array of entangled atomic sensors [3.0] 多数の粒子系の絡み合った状態を調べ、最も正確なクロックと磁場センサの測定精度を高める。
スピンスクイーズされたアンサンブルを分割することにより、複数のパラメータの計測精度を高めるために柔軟に構成できる、センサー間絡みを備えた原子センサーアレイを作成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:20:17 GMT)
Double-Signed Fragmented DNSSEC for Countering Quantum Threat [2.9] 本稿では,DNSSECにおける「二重署名」の適用可能性について検討し,量子後デジタル署名と古典署名を組み合わせる。
DNSSECレスポンスメッセージに2つのシグネチャが含まれていることは、DNSSECレスポンスの最大サイズとうまく一致しない。
我々は、OQS-BIND上にソリューションを実装し、実験を通して、2つのシグネチャの追加が解決プロセスの効率に重大な影響を与えていないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:43:09 GMT)
Leveraging Compact Satellite Embeddings and Graph Neural Networks for Large-Scale Poverty Mapping [2.9] サブサハラアフリカにおけるクラスタレベルの富の指標を予測するためのグラフベースの手法を提案する。
調査対象地と未ラベル地との間の空間的関係をモデル化することにより,既存の調査以上の富の予測の一般化を改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:00:31 GMT)
The Limits of AI Explainability: An Algorithmic Information Theory Approach [2.8] 本稿では,アルゴリズム情報理論によるAI説明可能性の基本的限界を理解するための理論的基盤を確立する。
複素モデルの近似として説明可能性の形式化を行い、コルモゴロフを用いた近似誤差と説明の定量化を行う。
結果は、説明可能なAIシステムの設計、評価、監視に関連すると思われる考慮事項を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:37:53 GMT)
OpenMENA: An Open-Source Memristor Interfacing and Compute Board for Neuromorphic Edge-AI Applications [2.8] 我々は,memristorクロスバーと混合信号の読み取り-プログラム-検証ループを統合した最初の完全オープンなmemristorシステムであるOpen-MENAを提案する。
OpenMENAは、ウェイトトランスファーからオンデバイス適応へのフローを実証し、数値認識に基づいて検証される。
memristor対応エッジAI研究を民主化するオープンソースとしてリリースされた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:43:03 GMT)
ADNAC: Audio Denoiser using Neural Audio Codec [2.8] 本稿では,DAC(Descript Audio Codec)を聴くための概念実証法を提案する。
この作業は、大規模なカスタム合成データセット上でモデルをトレーニングすることで、U-Netsのような従来のニューラルネットワークの制限を克服する。
最終的に本論文は,高忠実で再生可能なオーディオ再生のためのPoCを提案することを目的とする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:28:28 GMT)
Experimental Demonstration of Software-Orchestrated Quantum Network Applications over a Campus-Scale Testbed [2.7] 本稿ではArgonne Quantum Network(ArQNet)テストベッドのオーケストレータについて述べる。
我々の実装は、量子ネットワークタスクのサービスレベルの抽象化をサポートするスケーラブルなアーキテクチャを検証する。
12時間稼働した遠隔地間での連続的かつ安定した絡み合い分布のプロトタイプサービスを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:39:41 GMT)
Towards Consistent Detection of Cognitive Distortions: LLM-Based Annotation and Dataset-Agnostic Evaluation [2.7] テキストに基づく自動認知歪み検出は、主観的な性質のため難しい課題である。
一貫性のある信頼性のあるアノテータとしてLarge Language Models (LLM)の使用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:45:26 GMT)
Kineo: Calibration-Free Metric Motion Capture From Sparse RGB Cameras [2.7] アンカロライズされていないRGBカメラで撮影したビデオから、マーカーレスモーションキャプチャーのための、完全に自動でキャリブレーションのないパイプラインであるKineoを提示する。
自信駆動型キーポイントサンプリング戦略とグラフに基づくグローバル最適化を組み合わせることで、列長に依存しない固定計算コストでロバストなキャリブレーションが保証される。
Keinoはカメラ翻訳誤差を83～85%、カメラ角誤差を86～92%、世界平均結合誤差(W-MPJPE)を83～91%削減する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:48:15 GMT)
Inoculation Prompting: Eliciting traits from LLMs during training can suppress them at test-time [2.7] 言語モデルの微調整は、しばしば望ましくない特徴を望ましいものと組み合わせて学習する。
本稿では,短時間のシステム・プロンプト・インストラクションを前もって微調整データを修正する接種プロンプトを提案する。
接種されたモデルは、修正されていないトレーニングデータで訓練されたモデルよりも、特性の表現がはるかに低い。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:21:07 GMT)
One Small Step with Fingerprints, One Giant Leap for De Novo Molecule Generation from Mass Spectra [2.6] 質量スペクトルからのデノボ分子生成問題に対する一般的なアプローチは、2段階のパイプラインである。
我々の研究では、エンコーダとしてMIST、デコーダとしてMolForgeを採用し、パフォーマンスを向上させるために追加のトレーニングデータを活用しています。
この結果、従来の最先端手法よりも10倍改善され、質量スペクトルから分子構造の上位1/上位10 40%を正確に生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:16:35 GMT)
VeriODD: From YAML to SMT-LIB -- Automating Verification of Operational Design Domains [2.6] YAMLベースのODD/COD仕様を人間可読な命題論理に変換するツールであるVeriODDを提案する。
グラフィカルユーザインタフェースは、仕様の編集、生成された公式の検査、シングルクリックによる検証をサポートする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:11:29 GMT)
A Graph-based RAG for Energy Efficiency Question Answering [2.6] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) をグラフベース検索拡張生成 (RAG) アーキテクチャを用いて問合せ回答を行う。
まず、エネルギー分野におけるガイダンスおよび規制文書から知識グラフ(KG)を自動的に抽出する。
我々は,RAGAsフレームワークの特性と101組の質問応答ペアからなる検証データセット,ドメインエキスパートを用いた人間による検証を実装した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:55:34 GMT)
Deep Modularity Networks with Diversity-Preserving Regularization [2.6] DMoN-DPR(Deep Modularity Networks with Diversity-Preserving Regularization)を提案する。
本稿では,クラスタ間分離のための距離ベース,クラスタ間割当分散のための分散ベース,小さな正重みを持つ割当エントロピーペナルティという3つの新しい正規化用語を紹介する。
提案手法は,特徴量の多いベンチマークデータセット(2尾のt-test,$pleq0.05$)のラベルベースのクラスタリング指標を大幅に向上させ,有意義で解釈可能なクラスタの作成において多様性を保った正規化を組み込むことの有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:11:21 GMT)
You Are the Best Reviewer of Your Own Papers: The Isotonic Mechanism [2.5] ノイズレビュースコアの精度を高めるためにイソトニックメカニズムを導入する。
複数の論文を提出した著者は、評価された品質の順に論文をランク付けする必要がある。
調整されたスコアは 生のスコアよりも正確です
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:29:18 GMT)
From Passive to Proactive: A Multi-Agent System with Dynamic Task Orchestration for Intelligent Medical Pre-Consultation [2.4] 本研究では,受動的医療用AIシステムを積極的な調査エージェントに変換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。
我々は,前処理を4つの主要なタスクに分解する集中制御機構を備えた8エージェントアーキテクチャを開発した。
このフレームワークは、初等部署のトリアージで87.0%、二次部署の分類で80.5%の精度を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:55:35 GMT)
AAGATE: A NIST AI RMF-Aligned Governance Platform for Agentic AI [2.4] AAGATEは、自律的で言語モデル駆動のエージェントが本番環境で引き起こす、ユニークなセキュリティとガバナンスの課題に対処する。
ゼロトラストサービスメッシュ、説明可能なポリシエンジン、行動分析、分散説明責任フックが組み込まれている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:37:10 GMT)
BIRD: Bronze Inscription Restoration and Dating [2.4] 中国初期の青銅の碑文は断片的であり、現在までには困難である。
BIRD(Bronze Inscription Restoration and Dating)は,標準的な学術書写と時系列ラベルを基盤とした,完全符号化されたデータセットである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:57:22 GMT)
From Pre-labeling to Production: Engineering Lessons from a Machine Learning Pipeline in the Public Sector [2.4] 機械学習は政府のデジタルプラットフォームにますます組み込まれている。
パブリックセクタの制約により、正確で監査可能で運用可能なMLシステムの構築が困難になる。
この研究は、公共セクターにおける機械学習の成功は、モデル精度のブレークスルーよりも、市民が信頼できる透明で再現可能で説明可能なデータ基盤を設計する機関の能力に依存していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:07:19 GMT)
BanglaNirTox: A Large-scale Parallel Corpus for Explainable AI in Bengali Text Detoxification [2.3] ベンガル語は、特にオンライン環境では広く使われているが、それに対する効果的な予防策はほとんどない。
本稿では,クラス最適化された大言語モデル (LLM) とChain-of-Thought (CoT) を組み合わせたベンガル文字のデトックス化のための新しいパイプラインを提案し,デトックス化文を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:26:04 GMT)
Space as Time Through Neuron Position Learning [2.3] 生物学的ニューラルネットワークは、距離が通信遅延を決定する物理空間に存在する。
我々は、ニューロンの位置に関する勾配を導出し、この生物学的に動機付けられた制約が誘導バイアスとして働くことを示す。
顕著なことに、空間クラスタリングと整合した機能的特殊化を、明示的に実施することなく観察する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:42:03 GMT)
Evaluating Open-Weight Large Language Models for Structured Data Extraction from Narrative Medical Reports Across Multiple Use Cases and Languages [2.3] 大規模言語モデル (LLMs) は、自由テキスト臨床記録から構造化された情報を抽出するためにますます使われている。
当科では6症例に15例のオープンウェイトLSMを報告した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:32:01 GMT)
Regularization Through Reasoning: Systematic Improvements in Language Model Classification via Explanation-Enhanced Fine-Tuning [2.2] 細調整中に各ラベルに簡単な説明を付けると、より優れたモデルが得られるかどうかを評価する。
我々は、人間による説明を、構文的に不整合でありながら原文と一致するテキストに置き換える。
この効果はデータセットにまたがって持続し、種子を訓練することで、ゲインは構造よりも意味から生じないことを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:25:42 GMT)
Metamorphic Testing of Large Language Models for Natural Language Processing [2.2] 近年,大規模言語モデル (LLM) を用いて自然言語処理 (NLP) タスクが普及している。
これに対する障害のひとつは、ラベル付きデータセットの可用性が限られていることだ。
メタモルフィックテスト(MT)は、このオラクル問題を緩和する一般的なテスト手法である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:48:19 GMT)
Verifiable Split Learning via zk-SNARKs [2.2] 分割学習(Split Learning)とは、ディープニューラルネットワークをクライアント側とサーバ側という2つの部分に分割する、協調学習のアプローチである。
本稿では,zk-SNARK証明を組み込んだ検証可能な分割学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:05:07 GMT)
SciTextures: Collecting and Connecting Visual Patterns, Models, and Code Across Science and Art [2.2] Scitexturesデータセットは、科学、技術、芸術のあらゆる領域のテクスチャと視覚パターンの大規模なコレクションである。
1200以上の異なるモデルと、物理、化学、生物学、社会学、技術、数学、芸術のパターンやテクスチャの画像10万枚をカバーしている。
私たちはSciTexturesを使用して、AIモデルをリードする能力を評価し、それらを生成するモデルとコードに視覚的パターンをリンクし、同じプロセスから現れた異なるパターンを識別します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:22:11 GMT)
KV Cache Transform Coding for Compact Storage in LLM Inference [2.2] KVTCは、KVキャッシュをコンパクトなオンGPUとオフGPUストレージに圧縮する軽量トランスフォーメーションコーダである。
KVキャッシュの冗長性を活用することで、KVTCは推論と長文の精度を維持しながら最大20$times$圧縮を達成する。
我々は、AIME25、LiveCodeBench、GSM8K、MMLU、Qasper、RULER、MATH-500を含むベンチマークで、Llama 3、Mistral NeMo、R1-Qwen 2.5モデルでKVTCをテストする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:20:35 GMT)
Plan-and-Write: Structure-Guided Length Control for LLMs without Model Retraining [2.2] 本稿では,モデルの再トレーニングを伴わずに正確な長さ制御を可能にする,迅速な工学手法を提案する。
構造誘導型アプローチでは、プロンプト内に意図的な計画と単語カウント機構を実装し、モデルに指定された長さ制約を注意深く追跡し、従うように促す。
当社のアプローチは、正確な長さ制御を必要とするアプリケーションに対して、即時にデプロイ可能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） (Mon, 03 Nov 2025 18:10:42 GMT)
Making Interpretable Discoveries from Unstructured Data: A High-Dimensional Multiple Hypothesis Testing Approach [2.2] 社会科学者たちは、新たな経験的洞察を解き明かすために、構造化されていないデータセットに目を向けている。
本稿では,非構造化データからの発見を統計的に原理的に追跡するための汎用的で柔軟な枠組みを提案する。
研究者が自身のプロジェクトでフレームワークを実装するために、オープンソースのJupyterノートが提供されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:42:32 GMT)
Game-theoretic distributed learning of generative models for heterogeneous data collections [2.1] ローカルモデルは、データからパラメータを学習する機能を備えた「ブラックボックス」として扱うことができる。
我々は、ゲーム理論の原理から始まる協調ゲームとして、局所モデルの学習を定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:52:04 GMT)
Locally-Supervised Global Image Restoration [2.1] アップサンプリングとインペイントの両方を含む不完全な測定から画像再構成の問題に対処する。
予測においても、本質的に不完全である固定的決定論的サンプリングパターンを考察する。
光音響顕微鏡の光学分解能画像アップサンプリングにおける本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:12:25 GMT)
Quantum Deep Learning Still Needs a Quantum Leap [2.1] 調査では、量子コンピューティングがディープラーニングを加速する可能性のある3つの重要な領域が明らかになった。
第一に、行列乗法やその他のディープラーニングの中心となるアルゴリズムに対する量子アルゴリズムは、必要な演算数に対して、理論的に小さな改善を提供する。
第二に、いくつかの有望な量子アルゴリズムは、未開発の実用的な量子ランダムアクセスメモリ(QRAM)に依存している。
第三に、理論上の大きな利点をもたらす量子アルゴリズムがあるが、特別な場合のみ適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:49:49 GMT)
NOA: a versatile, extensible tool for AI-based organoid analysis [2.1] 我々はAIに基づくオルガノイド分析を簡略化するための汎用ユーザインタフェースであるNapari Organoid Analyzer (NOA)を紹介した。
NOAは検出、セグメンテーション、トラッキング、機能抽出、カスタム機能アノテーション、MLベースの機能予測のためのモジュールを統合する。
本研究は, オルガノイドの分化に伴う形態変化の定量化, 光効果の評価, オルガノイドの生存可能性および分化状態の予測を含む3つのケーススタディを通して, NOAの汎用性を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:09:45 GMT)
$\left|\,\circlearrowright\,\boxed{\text{BUS}}\,\right|$: A Large and Diverse Multimodal Benchmark for evaluating the ability of Vision-Language Models to understand Rebus Puzzles [2.1] Rebus Puzzlesを理解する(Rebus Puzzlesは画像、シンボル、文字を使って言葉やフレーズを創造的に表現する)には、画像認識、認知スキル、常識推論、マルチステップ推論、画像ベースのワードプレイなど、さまざまなスキルが必要である。
RebusDescProgICE$は、非構造化記述とコードベースの構造化推論の組み合わせと、より優れた推論ベースのコンテキスト内例選択を利用する、モデルに依存しないフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:42:59 GMT)
Computational Basis of LLM's Decision Making in Social Simulation [2.0] 大規模言語モデル(LLM)は、社会科学や応用環境における人間のような意思決定エージェントとしての役割を担っている。
本研究では,ディクタゲームにおけるLLMの内部表現の探索,定量化,修正を行う手法を提案する。
モデルの推論中にこれらのベクトルを操作することは、それらの変数がモデルの意思決定とどのように関係するかを大幅に変えることができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:47:20 GMT)
Deep Learning Prediction of Beam Coherence Time for Near-FieldTeraHertz Networks [1.9] アンテナの数が増加するにつれて、移動ネットワークにおけるビームアライメントとビームトラッキングは禁忌のオーバーヘッドを招く。
本稿では,移動体THzネットワークにおけるビームコヒーレンス時間を導入し,ビーム更新率を大幅に削減する。
本稿では,時間依存入力を持つ単純なフィードフォワードニューラルネットワークを用いた深層学習モデルを提案し,ビームコヒーレンス時間を予測するとともに,最小限のオーバーヘッドでハエのビームフォーミングを調整する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:57:45 GMT)
Memory Assisted LLM for Personalized Recommendation System [1.9] 大規模言語モデル(LLM)は、レコメンデーションタスクの解決に大きな可能性を示している。
メモリアシスト型パーソナライズ LLM (MAP) を提案する。
まず、ユーザ毎に履歴プロファイルを作成し、履歴項目のレーティングなどの好みをキャプチャする。
推薦中、類似性に基づいて関連記憶を抽出し、それをプロンプトに組み込んでパーソナライズされたレコメンデーションを強化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:18:20 GMT)
High-Fidelity Single-Shot Readout and Selective Nuclear Spin Control for a Spin-1/2 Quantum Register in Diamond [1.9] 量子ネットワークは、単一量子デバイスのサイズと複雑さの制限を克服する方法を提供する。
長寿命の核スピンと組み合わせたダイヤモンド中のグループIVカラーセンターは、有望なビルディングブロックとして現れている。
我々は、そのようなネットワークノードのための実行可能なプラットフォームとして、ゲルマニウム空き(GeV)センターを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:50:36 GMT)
Contrast-Guided Cross-Modal Distillation for Thermal Object Detection [1.8] 低いコントラストと弱い高周波キューは重複し、重複し、重複し、小さなオブジェクトを見逃し、クラスを混乱させる。
同じクラスの機能をまとめることで、インスタンスレベルの決定境界を鋭くする、トレーニングのみの目標を導入します。
実験では,提案手法は先行手法より優れ,最先端性能を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:38:01 GMT)
Interpretable Heart Disease Prediction via a Weighted Ensemble Model: A Large-Scale Study with SHAP and Surrogate Decision Trees [1.8] 心血管疾患(CVD)は、早期リスク評価のための信頼性と解釈可能な予測モデルを必要とする、重要な世界的な健康上の問題である。
本研究では,木に基づく手法(LightGBM, XGBoost)と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を組み合わせてCVDリスクを予測する戦略的重み付けアンサンブルモデルを提案する。
提案モデルでは,多様な学習アーキテクチャをブレンドすることで,堅牢な予測性能と臨床透過性を組み合わせ,SHAPとサロゲート決定木による説明可能性を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:24:09 GMT)
Flight Delay Prediction via Cross-Modality Adaptation of Large Language Models and Aircraft Trajectory Representation [1.7] 本稿では,軽量な大規模言語モデルに基づくマルチモーダル飛行遅延予測を提案する。
このアプローチは、飛行情報、天気予報、飛行予報を含む、テキストによる航空情報と軌跡表現を統合している。
実験により、モデルが常にサブ分間の予測誤差を達成できることが示されている。
この枠組みは、言語理解と軌跡データの相互モダリティ適応が組み合わさると、遅延予測が促進されることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:12:24 GMT)
Estimation of Toeplitz Covariance Matrices using Overparameterized Gradient Descent [1.7] 単純降下レンズ(GD)によるToeplitz共分散推定の再検討
K = P$ のとき、GD は準最適解に収束する。
本稿では,振幅と周波数の学習率の異なる高速なGD変種を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:07:53 GMT)
A note on large deviations for interacting particle dynamics for finding mixed Nash equilibria with applications to GANs [1.7] エントロピー正規化に基づく2層ゼロサムゲームにおいて混合平衡を求める手法を検討する。
本研究では,粒子の数が無限に増加するにつれて,粒子系の経験的測定の順序が大きな偏差原理を満たすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:45:27 GMT)
HyperNQ: A Hypergraph Neural Network Decoder for Quantum LDPC Codes [1.7] Quantum Low-Density Parity-Check (QLDPC) コードは、スケーラブルなQuantum Error Correction (QEC) アプリケーションのための有望なソリューションとして登場した。
我々は,最初のハイパーグラフニューラルネットワーク(HGNN)ベースのQLDPCデコーダであるHyperNQを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:52:17 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） (Mon, 03 Nov 2025 02:25:04 GMT)
In Dialogue with Intelligence: Rethinking Large Language Models as Collective Knowledge [1.6] 大規模言語モデル(LLMs)は、人間の文化的および技術的成果の凝縮である集合的知識(CK:Collective Knowledge)として理解することができる。
この記事では、その起源を異なるモデルワークに確実に遡る微分応答モードを仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:13:58 GMT)
Towards Continuous-variable Quantum Neural Networks for Biomedical Imaging [1.6] 本稿では,生体画像分類に応用した連続可変量子ニューラルネットワーク(CV-QCNN)の実現可能性について述べる。
本研究は, 連続変数モデルの可能性と今後のコンピュータ支援診断システムの実現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） (Mon, 03 Nov 2025 20:35:47 GMT)
Hybrid Neural Network-Based Indoor Localisation System for Mobile Robots Using CSI Data in a Robotics Simulator [1.6] 移動ロボットの位置を推定するためのハイブリッドニューラルネットワークモデルを提案する。
提案手法では,CNNを多層パーセプトロン(MLP)と統合し,2次元ロボットの位置を推定するハイブリッドニューラルネットワーク(Hybrid Neural Network,HyNN)を構築する。
我々の貢献は、複雑な環境下での移動ロボットの正確な屋内位置決めとナビゲーションを実現するためのHyNNモデルの可能性を示すものである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:57:18 GMT)
High-fidelity all-microwave CZ gate with partial erasure-error detection via a transmon coupler [1.6] 量子誤り訂正には、隣接する物理量子ビット間のゲートの絡み合わせが不可欠である。
残差ZZ相互作用を抑えながら高忠実度を実現する全マイクロ波制御Z(CZ)ゲートを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:11:18 GMT)
Student Engagement in AI Assisted Complex Problem Solving: A Pilot Study of Human AI Rubik's Cube Collaboration [1.5] 複雑な問題を解決する新しいAIアルゴリズムは、パズルの解法における足場付き指導の機会を提供する。
本稿では,AIアルゴリズム(DeepCubeA)を用いて,ルービックキューブの一般的な第1ステップの解決を指導するALLUREシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:46:54 GMT)
IVGAE-TAMA-BO: A novel temporal dynamic variational graph model for link prediction in global food trade networks with momentum structural memory and Bayesian optimization [1.5] 本研究は,グローバル食品取引ネットワークにおける貿易構造をモデル化し,将来的なリンクを予測するために設計された,新しい動的グラフニューラルネットワークであるIVGAE-TAMA-BOを紹介する。
我々の知る限りでは、この領域に動的グラフニューラルネットワークを適用する最初の試みであり、予測性能を大幅に向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:48:32 GMT)
Diffusion-Based Solver for CNF Placement on the Cloud-Continuum [1.5] CNF配置の拡散確率モデル(DDPM)に基づく新しい理論的枠組みが提案されている。
このモデルは、損失関数に直接制約固有の損失を組み込むことで、実現可能な解空間を学習することができる。
その結果,ネットワーク埋め込み問題に対する拡散型生成モデルの可能性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:47:58 GMT)
LM-Fix: Lightweight Bit-Flip Detection and Rapid Recovery Framework for Language Models [1.5] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における故障の軽量検出と高速回復のためのフレームワークLM-Fixを提案する。
複数のモデル全体で、TVL=200でのシングルビットフリップの94%以上、約1%から7.7%のオーバーヘッドでマルチビットフリップの100%近くを検出している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:37:39 GMT)
On the Classical Hardness of the Semidirect Discrete Logarithm Problem in Finite Groups [1.5] 量子後暗号プロトコルの基礎として,有限群の半間接離散対数問題 (SDLP) が提案された。
近年の研究では、有限群のSDLPは効率的な量子アルゴリズムを認め、量子抵抗を損なうことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:05:05 GMT)
EchoLSTM: A Self-Reflective Recurrent Network for Stabilizing Long-Range Memory [1.5] 本稿では,モデルが自己回帰を行うことを可能にする新しいアーキテクチャ原理,アウトプット・コンディション・ゲーティングを提案する。
これにより安定化されたフィードバックループが生成され、メモリ保持が向上する。
我々は、EchoLSTMを一連の挑戦的なベンチマークで評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:04:33 GMT)
The Born Ultimatum: Conditions for Classical Surrogation of Quantum Generative Models with Correlators [1.4] 量子回路ボルンマシン(Quantum Circuit Born Machines、QCBM)は、ボルン規則に従ってサンプリングされる強力な量子生成モデルである。
近年の列車古典的展開量子アプローチでは、QCBMの古典的なサロゲートをトレーニングし、推論のみに量子デバイスを使用する方法が提案されている。
我々は、古典的に訓練されたパラメータと量子的にデプロイされたパラメータ間のデプロイメントの相違から生じるこれらの手法の限界を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:51:24 GMT)
Assessing the value of Geo-Foundational Models for Flood Inundation Mapping: Benchmarking models for Sentinel-1, Sentinel-2, and Planetscope for end-users [1.4] Foundationsal Models (GFMs) は、衛星画像から高速かつ信頼性の高い情報抽出を可能にする。
これらの可能性にもかかわらず、GFMがU-Netのような従来のモデルより優れているかどうかは不明だ。
我々はTransNorm, U-Net, Attention U-Netに対して, Prithvi 2.0, Clay V1.5, DOFA, UViTの3つのGFMを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:02:09 GMT)
Eyes on Target: Gaze-Aware Object Detection in Egocentric Video [1.3] 我々は、エゴセントリックビデオのための新しい奥行き認識および視線誘導オブジェクト検出フレームワークであるEyes on Targetを提案する。
提案手法は視覚変換器(ViT)の注意機構に視線由来の特徴を注入し,空間的特徴選択を人間に適応した領域へ効果的にバイアスする。
我々は,人間の視覚的注意が課題評価に重要であるエゴセントリック・シミュレーター・データセット上で本手法の有効性を検証した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:21:58 GMT)
Closing the Intent-to-Behavior Gap via Fulfillment Priority Logic [1.3] 本稿では,FPL(Fulfillment Priority Logic)を構築する目的達成の概念について述べる。
われわれの新しいバランスポリシー勾配アルゴリズムは、FPL仕様を利用して、ソフトアクター批評家と比較して最大500%のサンプル効率を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:06:54 GMT)
Beyond Platforms -- Growing Distributed Transaction Networks for Digital Commerce [1.3] 分散インフラストラクチャを進化させ、適応し、管理する方法はよく理解されていない。
本稿では,Beckn Protocolの開発とガバナンスに関する実証的研究について報告する。
アーキテクチャとガバナンスが、特定のビジネスドメインのローカルイノベーションをどのようにサポートするかを説明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:39:42 GMT)
Towards Selection of Large Multimodal Models as Engines for Burned-in Protected Health Information Detection in Medical Images [1.3] 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は,テキスト抽出と意味解析を改良する新たな機会を提供する。
その結果,LMM は従来の EasyOCR モデルに比べて優れた OCR 効果 (WER: 0.03-0.05, CER: 0.02-0.03) を示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:39:13 GMT)
Text-VQA Aug: Pipelined Harnessing of Large Multimodal Models for Automated Synthesis [1.3] テキストVQAデータセットの自動合成のためのパイプラインを提案する。
これは大規模なテキスト-VQAデータセットを自動的に合成し、検証するために提案された最初のパイプラインである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:28:22 GMT)
Mathematical exploration and discovery at scale [1.2] AlphaEvolveは、科学的および実践的な問題に対するアルゴリズム的解決策を提案し、テストし、洗練する一般的な進化的コーディングエージェントである。
その幅を示すために、数学的解析、組合せ論、幾何学、数論にまたがる67の問題を列挙した。
一部の例では、AlphaEvolveは有限個の入力値の結果を全ての入力値に有効な式に一般化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:04:07 GMT)
The Future of Generative AI in Software Engineering: A Vision from Industry and Academia in the European GENIUS Project [1.2] GenAIはコードを生成し、修正を提案し、品質保証をサポートする。
GENIUSプロジェクトは、すべてのSDLCフェーズにわたるAI統合を進めることで、これらの課題に対処することを目指している。
このビジョンペーパーは、GenAIベースのソフトウェアエンジニアリングの将来について共通の視点を提示する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:56:23 GMT)
The Ouroboros of Benchmarking: Reasoning Evaluation in an Era of Saturation [1.2] 我々は、ベンチマークを越すことが推論能力を示すのか、それとも単に測定する能力から逸脱した数字を追跡するのかを議論する。
我々は,OpenAI, Anthropic, Googleの3つのモデルファミリと,その推論能力の長年にわたる進化について調査する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:09:29 GMT)
Software for Creating Scalable Benchmarks from Quantum Algorithms [1.2] $textttscarab$は、量子コンピュータベンチマークやノイズの理論の専門家でないユーザによる信頼性の高いベンチマーク作成を可能にするシンプルなインターフェースを提供する。
我々は、既存の非効率ベンチマークを効率的なベンチマークに変換するために、$textttscarab$の柔軟性とパワーを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:53:42 GMT)
Enhancing Action Recognition by Leveraging the Hierarchical Structure of Actions and Textual Context [1.2] 本稿では,視覚的特徴とテキスト的特徴の両方を利用した行動認識に適したトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
RGBと光フローデータから視覚的特徴が得られ、テキスト埋め込みは文脈情報を表す。
動作階層を組み込むことで、Toyota Smarthome Untrimmedデータセットを拡張し、階層的TSデータセットを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:50:15 GMT)
Non-unitary Quantum Physical Unclonable Functions: Modelling, Simulation, and Evaluation under Open Quantum Dynamics [1.1] 量子力学は自然に本質的なランダム性や非閉定理を通じてゴールを支えている。
この研究は、オープン量子システムのダイナミクスをセキュリティの基礎として活用する、新しい一元的でないQPUFのクラスを導入している。
エントロピー源として振幅減衰を用いるD-QPUF(D-QPUF)、中間回路計測と条件ユニタリを用いる測定フィードバックQPUF(MF-QPUF)、リンドブラッドマスター方程式とトロッターによるマルコフ雑音をモデル化するリンドブラディアンQPUF(L-QPUF)の3つのアーキテクチャが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:26:59 GMT)
Regularization Implies balancedness in the deep linear network [1.1] 我々は、幾何学的不変量理論(GIT)を用いて、ディープ線形ネットワーク(DLN)を研究する。
ケンプ=ネッス定理(Kempf-Ness theorem)は、$L2$正則化器が均衡多様体上で最小化されることを保証するために用いられる。
モーメントマップを用いて正則化フローが正確に解けることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:19:26 GMT)
ZZ-Free Two-Transmon CZ Gate Mediated by a Fluxonium Coupler [1.1] 2量子ビット系における残留ZZ相互作用の除去は、量子演算におけるコヒーレントな誤差を低減するために不可欠である。
TFT (Transmon-Fluxonium-Transmon) アーキテクチャを導入し、2つのトランスモン量子ビットをフラキソニウム量子ビットを介して結合する。
我々は、2つの異なるTFTデバイスから409MHzと616MHzの量子ビットデチューニングにおけるゼロZZ相互作用点を実験的に同定した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:03:25 GMT)
Mixed-Density Diffuser: Efficient Planning with Non-uniform Temporal Resolution [1.1] トラジェクトリのステップをスキップするトレーニングモデルは、追加やメモリ計算コストなしで長期的な依存関係をキャプチャするのに役立つ。
我々は、この時間密度閾値は時間的地平線を越えて不均一であり、計画された軌道の一部がより密に計画されるべきであると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:17:23 GMT)
AutoPDL: Automatic Prompt Optimization for LLM Agents [1.1] 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のための優れたエージェント構成の自動検出手法であるAutoPDLを提案する。
本稿では,PDLプロンプト言語を用いた共通的なプロンプトパターンを実装したライブラリを紹介する。オートPDLソリューションは,このライブラリを用いた人間可読性,編集性,実行可能なPDLプログラムである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:46:50 GMT)
ConTextTab: A Semantics-Aware Tabular In-Context Learner [1.1] ConTextTabを導入し、セマンティック理解とアライメントをテーブルネイティブなICLフレームワークに統合する。
我々のモデルは、意味的にリッチなCARTEベンチマークで新しい標準を設定しながら、幅広いベンチマークでSOTAと競合する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:32:32 GMT)
Protecting the Neural Networks against FGSM Attack Using Machine Unlearning [1.1] 我々は、画像分類の一般的なアーキテクチャであるLeNetニューラルネットワークに、未学習のテクニックを適用することに注力する。
我々は、LeNetネットワーク上でのFGSMの未学習攻撃の有効性を評価し、これらの攻撃に対するロバスト性を大幅に改善できることを見出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:21:49 GMT)
Graph Neural Networks for Electricity Load Forecasting [1.1] グラフニューラルネットワーク(GNN)は,負荷データの空間依存性をモデル化するための強力なパラダイムとして登場した。
本稿では,グラフに基づく予測とアテンション機構とアンサンブルアグリゲーション戦略を統合した包括的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:38:23 GMT)
Current Cross-Correlation Spectroscopy of Majorana Bound States [1.0] マヨラナゼロモード(MZM)支持ナノスケールデバイスに基づく量子コンピュータのクロック速度は、電子がデバイスを横切るのにかかる時間によって決定される。
我々は、超伝導ナノワイヤ接合における電流クロスリード相関に、時間依存のランダウアー-B"ユティカー輸送理論を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:51:13 GMT)
Enhancing Phenotype Discovery in Electronic Health Records through Prior Knowledge-Guided Unsupervised Learning [1.0] 表現型化のためのベイジアン潜在クラスフレームワークを運用する。
2型(T2)炎症の特徴により,喘息サブフェノタイプが同定された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:25:07 GMT)
CG-FKAN: Compressed-Grid Federated Kolmogorov-Arnold Networks for Communication Constrained Environment [1.0] 本稿では,通信予算の下で必要不可欠な係数のみを分散・伝達することにより,拡張グリッドを圧縮するCG-FKANを提案する。
実験の結果、CG-FKANは通信制約のある環境では固定グリッドカンよりも最大13.6%低いRMSEを実現していることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:31:14 GMT)
Complex QA and language models hybrid architectures, Survey [0.9] 本稿では,大規模言語モデル (LLM) アーキテクチャの現状と課題について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:24:08 GMT)
Beyond Static Thresholds: Adaptive RRC Signaling Storm Detection with Extreme Value Theory [0.9] 5G以降のネットワークでは、ユーザ機器(UE)と基地局(gNodeBまたはgNB)間の無線通信は、ネットワークアクセスと接続の重要なコンポーネントである。
これらの攻撃は、1つ以上のUEがgNBに多数の接続要求を送信すると発生し、新しいUEが接続を確立するのを防ぐ。
極値理論(EVT)に基づく適応しきい値に基づく検出システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:42:12 GMT)
Behavior of prediction performance metrics with rare events [0.9] 受信演算子特性曲線(AUC)の下の領域は、バイナリ結果の予測モデルと共に報告されるのが一般的である。
近年の論文は、AUCが稀な事象における予測性能の誤解を招く指標であるのではないかという懸念を提起している。
稀な事象におけるAUCが不安定であるかどうかをシミュレーションで検討した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:10:28 GMT)
Where to Search: Measure the Prior-Structured Search Space of LLM Agents [0.8] 本稿では、LLM支援反復探索をドメイン先導で記述し、評価するコンパクトな形式理論を提案する。
エージェントをファジィ関係演算子として入力と出力を表現し、実現可能な遷移をキャプチャする。
最も単純なテスト可能な推論を提供し、それらを2つのインスタンス化によって検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:52:10 GMT)
Transmitter Identification and Protocol Categorization in Shared Spectrum via Multi-Task RF Classification at the Network Edge [0.8] 本研究では,マルチタスクRF信号分類による送信者識別とプロトコル分類のためのフレームワークを提案する。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、信号特性の重複や環境変動といった重要な課題に対処するように設計されている。
提案手法では,有意な信号特徴を抽出するマルチチャネル入力方式を採用し,精度を著しく向上する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:46:18 GMT)
Inducing Riesz and orthonormal bases in $L^2$ via composition operators [0.8] リース基底を保存する写像 $h$ が、零点と無限点から離れたジャコビアン行列式を持つことを示す。
近似理論におけるこれらの結果の意味を論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:42:43 GMT)
Terrain-Enhanced Resolution-aware Refinement Attention for Off-Road Segmentation [0.8] 低解像度のぼかしエッジのみをヒューズし、局所的なエラーを伝播する設計。
我々は,不完全な監督の下で,グローバルな意味論,局所的な一貫性,境界の忠実さのバランスをとる,分解能を考慮したトークンデコーダを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:36:57 GMT)
Source-Only Cross-Weather LiDAR via Geometry-Aware Point Drop [0.8] LiDARセマンティックセグメンテーションは、屈折、散乱、点降下が幾何を損なうため、悪天候で劣化する。
本稿では,アジマスをアジマスに整列させ,隣接する連続性を維持するために円形のパディングを施した光幾何対応アダプタを提案する。
このアダプタは、データ中心の増分ベースラインでmIoUを7.9ポイント、クラス中心の正規化ベースラインで0.6ポイント改善する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:44:07 GMT)
Automotive Crash Dynamics Modeling Accelerated with Machine Learning [0.7] 我々は、NVIDIA PhysicsNeMoフレームワークを用いて、クラッシュシナリオにおける構造変形の効率的な予測のための機械学習に基づくサロゲートモデルを開発した。
クラッシュダイナミクスをモデル化するための2つの最先端ニューラルネットワークアーキテクチャ、MeshGraphNetとTransolverについて検討する。
モデルでは、全体的な変形傾向を合理的な忠実さで捉え、構造的クラッシュダイナミクスに機械学習を適用する可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:19:07 GMT)
The SDSC Satellite Reverse Proxy Service for Launching Secure Jupyter Notebooks on High-Performance Computing Systems [0.7] HPC環境でのJupyterノートブックは、システムとそのユーザをいくつかのセキュリティリスクに晒す。
Satellite Proxy Serviceはトークン認証されたHTTPSリバースプロキシを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:15:18 GMT)
Path-Coordinated Continual Learning with Neural Tangent Kernel-Justified Plasticity: A Theoretical Framework with Near State-of-the-Art Performance [0.6] 破滅的な忘れは継続的学習の根本的問題の一つである。
提案した枠組みは、原理的可塑性境界のニューラル・タンジェント・カーネル(NTK)理論を統一する。
このフレームワークは、厳密な統計的保証で発見されたパスの80%を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:55:59 GMT)
ParlaSpeech 3.0: Richly Annotated Spoken Parliamentary Corpora of Croatian, Czech, Polish, and Serbian [0.6] パラスペーチ(ParlaSpeech)は、スラヴ語、チェコ語、ポーランド語、セルビア語の4つの言語にまたがる話し言葉のコーパスである。
コーパスは、パルラミント文字とそれに対応するメタデータから自動で構築され、それぞれの議会の演説記録に一致した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:27:42 GMT)
AWARE, Beyond Sentence Boundaries: A Contextual Transformer Framework for Identifying Cultural Capital in STEM Narratives [0.6] AWAREは、この微妙なタスクに対するトランスフォーマーモデルの認識を改善するためのフレームワークである。
入力の特性を明示的に認識させることにより、AWAREはマクロF1において2.1ポイントの強いベースラインを上回ります。
この研究は、物語の文脈に依存するあらゆるテキスト分類タスクに対して、堅牢で一般化可能な方法論を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:48:02 GMT)
Detailed Aerial Mapping of Photovoltaic Power Plants Through Semantically Significant Keypoints [0.6] 太陽光発電(PV)発電プラントの最適運転および保守には,高精度かつ最新のモデルが不可欠である。
本研究は,航空概要画像に基づくPVプラントマッピングの新しいアプローチを提案する。
提案手法は, 個々のPVモジュールのレベルまで詳細なモデリングを実現するために, 発電プラントの構造的レイアウトを利用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:29:54 GMT)
Transforming Hyperspectral Images Into Chemical Maps: A Novel End-to-End Deep Learning Approach [0.5] ハイパースペクトル画像からの化学マップ生成への最近のアプローチは、部分最小二乗回帰(PLS)に基づいている。
本研究では,U-Netの修正版とカスタムロス関数を用いたエンド・ツー・エンドのディープラーニング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:00:26 GMT)
Spatial Incompatibility Witnesses for Quantum Temporal Correlations [0.5] 疑似密度行列(PDM)ノルミズムを用いた量子時間相関の目撃者に基づくフレームワークを提案する。
不整合性(SI)をPDMと有効密度行列の最小距離と定義する。
我々は、量子チャネルのSIに厳密な拘束関係を導出し、SIの証人化における状態とチャネルコヒーレンスの役割を解析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:05:56 GMT)
RobustFSM: Submodular Maximization in Federated Setting with Malicious Clients [0.5] 本稿では,様々なクライアント攻撃に対してロバストFSMを提案する。
この改善の程度は、データセットとアタックシナリオに依存します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:07:21 GMT)
Complete asymptotic type-token relationship for growing complex systems with inverse power-law count rankings [0.5] 逆パワーロースケーリングの$S sim r-alpha$は、型数$S$と型ランク$r$の間にあり、Zipfの法則として広く知られている。
二次的な要約関係はHeapsの法則であり、型数は成長系に存在する観測トークンの総数と直列にスケールする。
そこで本研究では,(1) 任意の逆パワーロー数ランキングを任意に生成し,(2) 型を正確に決定できる成長システムの理想的なモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:07:33 GMT)
"Don't Teach Minerva": Guiding LLMs Through Complex Syntax for Faithful Latin Translation with RAG [0.5] 本稿では,オープンソースのLarge Language Modelsを上位レベルのプロプライエタリシステムに統計的に匹敵する性能レベルに引き上げる,再現可能なドラフトベース改良パイプラインを提案する。
標準的なドメイン内テストセット(Rosenthal, 2023)と12世紀のラテン文字(2025)からなる新しいドメイン外テストセット(OOD)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:11:27 GMT)
FLRONet: Deep Operator Learning for High-Fidelity Fluid Flow Field Reconstruction from Sparse Sensor Measurements [0.5] 本研究では,スパースセンサによる流体流れ場再構築のための深層演算子学習フレームワークであるFLRONetを紹介する。
FLRONetは、センサ測定が不正確な場合や欠落の場合であっても、高いレベルの再現精度と堅牢性を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:53:14 GMT)
Learning Terrain-Specialized Policies for Adaptive Locomotion in Challenging Environments [0.5] この研究は、地形に特化されたポリシーとカリキュラムの学習を活用して、複雑な環境での俊敏性を高め、パフォーマンスを追跡する階層的な強化学習フレームワークを導入する。
本研究では,本手法をシミュレーションで検証し,本手法は成功率を最大16%向上させ,速度目標の増大とともに追従誤差の低減を図る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:32:45 GMT)
End-to-End Crop Row Navigation via LiDAR-Based Deep Reinforcement Learning [0.5] シミュレーションで完全に訓練された深層強化学習ポリシーを用いて,生の3次元LiDARデータを直接制御コマンドにマッピングするエンド・ツー・エンドの学習ナビゲーションシステムを提案する。
本手法は,ラベル付きデータセットや手動設計による制御インタフェースを使わずに,効率的なポリシー学習を実現するために,LDAR入力サイズを95.83%削減するボクセルベースのダウンサンプリング戦略を含む。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:29:38 GMT)
Information Extraction From Fiscal Documents Using LLMs [0.4] 複数ページの政府財政文書から構造化されたデータを抽出する新しい手法を提案する。
提案手法は, ドメイン知識, 逐次コンテキスト, アルゴリズム検証を活用する多段階パイプラインを用いて, 高い精度を実現する。
我々の実装は、発展途上国の状況にまたがって幅広い応用を約束することを示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:17:49 GMT)
Graph Neural Network-Based Semi-Supervised Open-Set Fault Diagnosis for Marine Machinery Systems [0.4] 本稿では,半教師付きオープンセット故障診断(SOFD)フレームワークを提案する。
本フレームワークは、教師付き特徴学習モデルにより抽出された多層融合特徴表現を用いて、ラベルなしテストサブセットを選択する信頼性サブセット構築プロセスを含む。
ラベル付きトレーニングセットと擬似ラベル付きテストサブセットは、半教師付き診断モデルに入力され、各クラスの識別的特徴を学習し、既知の障害の正確な分類と未知のサンプルの効果的な検出を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:06:25 GMT)
Defining Energy Indicators for Impact Identification on Aerospace Composites: A Physics-Informed Machine Learning Perspective [0.4] エネルギー推定は、航空宇宙複合材料に対する影響の同定に重要である。
本研究では、ドメイン知識を機械学習に組み込む物理インフォームドフレームワークを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:58:03 GMT)
SmartMLOps Studio: Design of an LLM-Integrated IDE with Automated MLOps Pipelines for Model Development and Monitoring [0.4] 従来の統合開発環境(IDE)は、主にコードに焦点を当てており、完全な機械学習ライフサイクルに対するインテリジェントなサポートを欠いている。
本研究では,MLOpsパイプラインを自動化したLLM統合IDEの設計を提案する。
バックエンドには、自動データ検証、機能ストレージ、ドリフト検出、リトレーニングトリガ、CI/CDデプロイメントオーケストレーションが含まれている。
実験の結果、SmartMLOps Studioはパイプライン構成時間を61%削減し、実験を45%改善し、従来のものに比べてドリフト検出精度を14%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:56:59 GMT)
Energy Consumption of TLS, Searchable Encryption and Fully Homomorphic Encryption [0.4] プライバシー強化技術(PET)は、プライバシー規制に反応して大きな注目を集め、ユーザーデータ保護を優先するアプリケーションの開発を推進している。
本研究は, 暗号PETの環境影響を, 3個のPETによるエネルギー消費の増加を非私的PETと比較して測定することによって検討した。
その結果,TLSの2倍から検索可能暗号化の10倍,FHEの10倍まで,エネルギー消費量の増大が認められた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:14:11 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） (Mon, 03 Nov 2025 15:11:02 GMT)
Generative Adversarial Synthesis and Deep Feature Discrimination of Brain Tumor MRI Images [0.3] 我々は,DC-GAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network)を用いた合成MRIデータ作成手法を提案する。
また、合成データと実際のMRIデータを用いて脳腫瘍を分類するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:42:44 GMT)
RDTE-UNet: A Boundary and Detail Aware UNet for Precise Medical Image Segmentation [0.3] 本稿では,グローバルコンテキストと局所モデリングを統一するセグメンテーションネットワークRDTE-UNetを提案する。
RDTE-UNetはResBlockの詳細を意識したトランスフォーマーのバックボーンと、適応境界拡張のためのASBE、きめ細かい特徴モデリングのためのHVDA、ユーラーの公式で導かれた融合重み付けのためのEulerFFの3つのモジュールをハイブリッドとして採用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:28:05 GMT)
MIQ-SAM3D: From Single-Point Prompt to Multi-Instance Segmentation via Competitive Query Refinement [0.3] 競合クエリ最適化戦略を備えたマルチインスタンス3DセグメンテーションフレームワークMIQ-SAM3Dを提案する。
プロンプト条件のインスタンスクエリジェネレータは、単一ポイントプロンプトを複数の特別なクエリに変換する。
ハイブリッドCNNトランスフォーマーエンコーダは、空間ゲーティングを介して、CNN由来の境界塩分をViT自己注意に注入する。
競合的に最適化されたクエリデコーダは、エンドツーエンド、並列、マルチインスタンスの予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:48:28 GMT)
Impact and Relevance of Cognition Journal in the Field of Cognitive Science: An Evaluation [0.3] この調査では、同誌の多作作家、機関、国のトップ20が特定された。
調査対象には、記事、著者、機関、国、引用分析の年次分布が含まれる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:47:28 GMT)
Novelty and Impact of Economics Papers [0.3] 2次元:テクスト空間的新奇性とテクスト空間的新奇性
我々は、全文の文献と比較して、論文の位置を定量化するメトリクスを開発する。
これらの2つの次元は、体系的に異なる結果を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:12:03 GMT)
Geometric Data Valuation via Leverage Scores [0.3] 本稿では,統計レバレッジスコアに基づくShapleyデータ評価の幾何学的代替手法を提案する。
我々のスコアはシャプリー評価のダミー、効率、対称性の公理を満たすことを示す。
また、レバレッジサンプリングされたサブセットのトレーニングは、パラメータと予測リスクが全データ最適化の$O(varepsilon)$以内のモデルを生成することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:20:50 GMT)
Calculating Web Impact Factor for University Websites of Jammu and Kashmir: A Study [0.3] 本稿では,現在のJammuとKashmirの12大学ウェブサイトのWebメトリックスによるWeb影響要因の検討と検討を行う。
ウェブサイトのドメインシステムを同定し、Webページとリンクページの数を解析し、大学ウェブサイトの外部リンクWIFまたは単純なWebインパクトファクタ(WIF)と外部Webインパクトファクターを算出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:00:36 GMT)
AI-Guided Molecular Simulations in VR: Exploring Strategies for Imitation Learning in Hyperdimensional Molecular Systems [0.2] バーチャルリアリティー(iMD-VR)におけるインタラクティブ分子動力学は、超次元分子系をナビゲートするための「ヒューマン・イン・ザ・ループ」戦略として登場した。
本稿では、研究者が作成したiMD-VRデータセットを用いて、模倣学習(IL)によるAIエージェントのトレーニングを行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:59:01 GMT)
Breyer case of the Court of Justice of the European Union: IP addresses and the personal data definition [0.2] Breyerの場合、Webサイト訪問者の動的IPアドレスがWebサイトパブリッシャの個人データを構成するかどうかを懸念する。
裁判所は、IPアドレスが、訪問者のインターネットアクセスプロバイダから取得する法的手段がある場合、ウェブサイトのパブリッシャの個人データを構成することを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:01:30 GMT)
Efficient Quantum Implementation of Dynamical Mean Field Theory for Correlated Materials [0.2] 本研究では,量子コンピュータ上でのDMFT計算のためのフレームワークを提案する。
本稿では,ガウス部分空間を用いたDMFTアルゴリズムの収束性を示すとともに,回路圧縮のハードウェア実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:18:06 GMT)
WindMiL: Equivariant Graph Learning for Wind Loading Prediction [0.2] WindMiLは、体系的なデータセット生成と対称性を考慮したグラフニューラルネットワーク(GNN)を組み合わせた、新しい機械学習フレームワークである。
系統的なデータセットを同変サロゲートと組み合わせることで、WindMiLは建物の風荷重の効率的でスケーラブルで正確な予測を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:55:08 GMT)
A Quantitative Evaluation Framework for Explainable AI in Semantic Segmentation [0.2] 本研究は、意味的セグメンテーションにおける説明可能なAI(XAI)を評価するための総合的な定量的評価フレームワークを紹介する。
このフレームワークは、ピクセルレベルの評価戦略と慎重に設計されたメトリクスを統合して、きめ細かい解釈可能性の洞察を得る。
これらの知見は、透明で信頼性があり、説明可能なセマンティックセグメンテーションモデルの開発を促進する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:57:26 GMT)
Federated Cyber Defense: Privacy-Preserving Ransomware Detection Across Distributed Systems [0.2] ハイパフォーマンスなAI検出器のトレーニングには、さまざまなデータセットが必要である。
中央集権化は、セキュリティ、プライバシー規制、データ所有の問題、組織間の共有に対する法的障壁などにより現実的ではないことが多い。
本稿では,複数の組織がランサムウェア検出モデルを協調的にトレーニングできるSherpa.ai FLプラットフォームを用いて,フェデレートラーニング(FL)の評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:54:13 GMT)
Driving scenario generation and evaluation using a structured layer representation and foundational models [0.2] 希少で挑戦的な運転シナリオは、自動運転車の開発に不可欠である。
稀なシナリオの評価と生成を改善するため,構造化された5層モデルを提案する。
本稿では,構造化表現の文脈における合成データセットの関連性を評価するための2つの指標について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:04:55 GMT)
LLM Probing with Contrastive Eigenproblems: Improving Understanding and Applicability of CCS [0.2] 最適化されるべきなのは、相対的なコントラスト一貫性である、と私たちは主張する。
我々は CCS を固有確率として再構成し、解釈可能な固有値と複数の変数への自然な拡張を持つ閉形式解を得る。
この結果から,コントラスト整合性の相対性化はCSの理解を向上するだけでなく,より広範な探索や機械的解釈可能性手法の道を開くことが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:00:37 GMT)
A DbC Inspired Neurosymbolic Layer for Trustworthy Agent Design [0.2] 私たちはDesign by Contractの原則を適用して、すべての大規模言語モデルの呼び出しを仲介するコントラクトを導入します。
契約満足度は確率的であり、セマンティックな検証は運用上定義されます。
この研究は、同一の契約を満たす2つのエージェントがそれらの契約に対して機能的に等価であると仮定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:21:13 GMT)
Robust semi-parametric signal detection in particle physics with classifiers decorrelated via optimal transport [0.2] 我々は、信号リッチ化ステップを使用して、信号リッチサンプル上で信号検出テストを行う。
その結果, 脱相関法は中程度の背景不特定性に対して頑健であることが判明した。
我々は、デコレーションと信号の富化が安定的で、堅牢で、有効で、より強力なテストを生み出すと結論付けている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:39:06 GMT)
An assessment of the Commission's Proposal on Privacy and Electronic Communications [0.1] この研究は、この提案が個人データの保護の権利、個人の生活とコミュニケーションを尊重する権利、および関連する権利が高い保護水準を享受することを確実にするかどうかを評価する。
調査はまた、提案の潜在的なメリットと欠点をより一般的に強調している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:01:35 GMT)
Cobble: Compiling Block Encodings for Quantum Computational Linear Algebra [0.1] コーブル (Cobble) は、量子計算線形代数を用いてプログラミングする言語である。
Cobbleは、正しい量子回路にコンパイルする。
ベンチマークカーネル上での Cobble の評価をシミュレーション,回帰,検索,その他のアプリケーションに適用する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:48:13 GMT)
Spinning into Quantum Geometry: Dirac and Wheeler-DeWitt Dynamics from Stochastic Helicity [0.1] ループ量子重力におけるスピンネットワークは、量子幾何学のキネマティックな図形を提供する。
本稿では,各スピンネットワークエッジがヘリシティ分解振幅を持つフレームワークを提案する。
量子進化と重力幾何学の両方が単一の枠組みの中に現れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:36:57 GMT)
Entanglement asymmetry in gauge theories: chiral anomaly in the finite temperature massless Schwinger model [0.1] 解析的に解ける質量を持たないシュウィンガーモデルのキラルな異常を、ゼロ温度と有限温度の両方で考慮する。
有限温度では、対応する局所順序パラメータよりもキラル対称性の破れにパラメトリックに敏感であることが示される。
これにより、ゲージ理論における(有限温度の)相転移を探索するための有望なツールとして絡み合う非対称性が確立される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:00:00 GMT)
Safer in Translation? Presupposition Robustness in Indic Languages [0.1] Cancer-Myth-Indicは、C cancer-Mythの500itemサブセットを翻訳して構築されたIndic言語ベンチマークである。
我々は,この前提条件下で,いくつかのポピュラーな大規模言語モデル (LLM) を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:08:30 GMT)
Learning When to Quit in Sales Conversations [0.1] セールス担当者は、会話を継続するか、あるいは次のリードを追求するためにそれを放棄するかという、動的スクリーニングの決定に直面します。
動的スクリーニング決定を最適な停止問題として定式化し、生成言語モデルに基づく逐次決定エージェントを開発する。
提案手法は,高次元テキスト状態の処理,大規模言語モデルへの拡張,オープンソースおよびプロプライエタリ言語モデルの両方で動作する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:14:51 GMT)
Quantifying Skill and Chance: A Unified Framework for the Geometry of Games [0.1] 決定木を相補的な制御源としてモデル化することで,ゲームにおけるスキルとチャンスを分離する定量的枠組みを導入する。
我々は,ゲームの結果をスキルレバレッジKに分解し,Lを活用することにより,[-1, 1]のスキルラック指数S(G)を定義する。
これを30ゲームに適用すると、バックギャモン(S = 0, Sigma = 1.20)のような混合ドメインから純粋なスキル(チェス、S = +1, Sigma = 0)までの連続体(coin toss, S = -1)が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:05:52 GMT)
Exact quantification of bipartite entanglement in unresolvable spin ensembles [0.1] 我々は、本質的に混合された未解決スピンアンサンブルにおける状態の絡み合いを定量化する。
我々の形式は万能であり、任意の数の粒子のアンサンブルにおける絡み合いを評価するのに使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 22:10:09 GMT)
Uncovering Representation Bias for Investment Decisions in Open-Source Large Language Models [0.1] 本稿では,オープンソースのQwenモデルにおける表現バイアスに着目した。
統計的テストと分散分析を用いて、確固としたサイズと評価がモデルの信頼性を継続的に増加させることが分かる。
特定の金融カテゴリーのモデルが促されると、信頼度ランキングは基本的なデータと最もよく一致し、技術的なシグナルは適度に、そして少なくとも成長指標と一致します。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:00:40 GMT)
Analysis of AdvFusion: Adapter-based Multilingual Learning for Code Large Language Models [0.0] AdapterFusionは、複数のプログラミング言語の情報を活用することでタスクパフォーマンスを向上させることを目的としている。
本研究では,コード大言語モデル(コード-LLM)のAdvFusionについて検討した。
コード生成では、AdvFusionはAdapterFusionより優れているが、他のPEFTメソッド(LoRA、Computer、TaskAdapter)は優れている。
コミットメッセージ生成において、AdvFusionはAdvFusionよりもパフォーマンスが良く、コード生成とは対照的に、他のPEFTメソッドはパフォーマンスが良くないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:45:27 GMT)
Multi-stage quantum walks for finding Ising ground states [0.0] 我々はMSQWにおける自由パラメータを選択するための効率的なアルゴリズムを開発した。
我々は,MSQWがエネルギーギャップが大きい場合の簡単な問題に対して有効であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:54:58 GMT)
HIT-ROCKET: Hadamard-vector Inner-product Transformer for ROCKET [0.0] 時系列分類は、コミュニケーション、情報対策、金融、医療における幅広い応用価値を持っている。
最先端のSOTA(State-of-the-art)手法は、長いパラメータチューニングとトレーニングサイクルを組み合わせた高い計算複雑性を示す。
本研究では,アダマール行列の列ベクトルあるいは行ベクトルを,様々な大きさの長大な畳み込みカーネルとして利用した,アダマール畳み込み変換に基づく特徴抽出手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:39:40 GMT)
Strong Hilbert space fragmentation and fractons from subsystem and higher-form symmetries [0.0] 1次元の強い断片化モデルと、サブシステム対称性を用いた高次元への「リフト」が、高次元の強い断片化ダイナミクスをもたらすことを示す。
これにより、高次元の強い断片化への新たな経路が提供され、またフラクトロニックな挙動への新たな経路も提供される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:50:41 GMT)
Perfect Particle Transmission through Duality Defects [0.0] 非可逆対称性を示す量子スピン系の(a)トポロジカルな界面を伝播する波束について検討する。
伝送は常に完璧であり、界面を横断する粒子が非局所的な弦様励起に変換されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:47:13 GMT)
SEAL - A Symmetry EncourAging Loss for High Energy Physics [0.0] 対称性を明示的に尊重するマシンラーニングモデルの構築は、専用のコンポーネントを必要とするため、難しい場合がある。
我々は,モデルが正確な対称性を強制するのではなく,学習過程における追加対称性の重要性を決定できるようなソフト制約を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:00:13 GMT)
llmSHAP: A Principled Approach to LLM Explainability [0.0] 特徴属性法は、モデルの出力にどの程度の1つまたは複数の特徴が寄与したかを決定することによって、機械学習ベースの推論を説明できる。
特に人気のある帰属法は、いくつかの望ましい原則の満足度を保証する尺度である協調ゲーム理論のシェープリー値に基づいている。
我々は、大言語モデル(LLM)に基づく意思決定支援システムにおける特徴属性にShapley値を適用し、推論は設計上(非決定論的)である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:54:47 GMT)
What is special about the Kirkwood-Dirac distributions? [0.0] すべての可能な選択肢の中でカークウッド・ディラック表現が特別な理由を示す。
2つの観測可能な $hat A$ と $hat B$ に対して、$hat A$ と $hat B$ のジョイントスペクトル上で定義される量子力学のすべての準確率表現を考える。
そのようなボルン互換準確率表現に対して、各観測可能な$hatX$、自然に関連づけられた条件付き期待値に対して$hat B$が存在することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:11:13 GMT)
Vibe Learning: Education in the age of AI [0.0] 我々は、現在のAIシステムの根本的な原因は、既存の方法では解決できないと論じる。
我々は、AIツールに対する人間の知能の長期的な優位性を維持するために、教育を変革するための建設主義的パラダイムの方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:47:05 GMT)
Variance-Bounded Evaluation of Entity-Centric AI Systems Without Ground Truth: Theory and Measurement [0.0] 本稿では,エンティティ中心型AIシステムのための分散境界評価フレームワークであるVB-Scoreを紹介する。
VB-Scoreは制約緩和とモンテカルロサンプリングを通じて可算解釈を列挙する。
そして、システムの堅牢性を評価するために、システムアウトプットを解釈を越えて予測される成功によって評価し、分散によって罰する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:40:52 GMT)
Using Universal Frame Randomization and Randomized Compilation to Mitigate Errors in Quantum Optimization [0.0] 短期量子デバイスでは、エラー低減が不可欠である。
2つの有望なテクニックは、普遍的なフレームランダム化とランダム化コンパイルである。
いずれの手法も誤差を軽減でき、予想される極端エネルギー値は5.25pm0.145$と4.08pm0.36$である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:36:59 GMT)
Trotter transition in BCS pairing dynamics [0.0] ゲート型量子計算で日常的に用いられるトロタライゼーションにより誘導される熱化の普遍的な側面について検討する。
結果として生じるカオス力学は、リアプノフスペクトルと再スケールされたコルモゴロフ-シナイエントロピーによって特徴づけられる。
私たちの研究は、ロシミットエコーのような観測可能な天体を探索するなど、我々が発見したトロッター遷移にまたがる新たな方向を開く。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:41:22 GMT)
Towards Personalized Treatment Plan: Geometrical Model-Agnostic Approach to Counterfactual Explanations [0.0] 4段階のステップを用いて高次元空間における反実的説明を生成する手法について述べる。
そこで我々は,境界面上の多くの離散点を発見し,最も近い事実的説明を同定する離散化手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:36:39 GMT)
Toward Strategy Identification and Subtask Decomposition In Task Exploration [0.0] 本研究は,人間と機械の相互作用を予想する作業の基盤となる。
本研究の目的は,ユーザの知識,スキル,行動に対するマシンの理解を深めることである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:38:58 GMT)
Third harmonic-mediated amplification in TWPA [0.0] 第3高調波は増幅性能を向上し、利得と帯域幅の両方を向上できることを示す。
最近開発されたプラズマ発振増幅器は、この効果を利用するのに特に適している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:22:09 GMT)
The Curvature Rate λ: A Scalar Measure of Input-Space Sharpness in Neural Networks [0.0] 曲線は一般化、堅牢性、ニューラルネットワークが小さな入力摂動にいかに確実に反応するかに影響を及ぼす。
入力空間で直接定義されるスカラー曲率測度、すなわち曲率ラムダを導入する。
ラムダは、決定境界における高周波構造の出現を追跡する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:46:03 GMT)
Testing Hypotheses of Covariate Effects on Topics of Discourse [0.0] 本稿では,大きなテキストコーパスの面から抽出可能なトピックモデリング手法を提案する。
これは、基礎となる確率モデルにおけるパラメータ推定の役割を強調することで達成される。
ここで提唱される単純で非パラメトリックなアプローチは、より速く、より解釈可能であり、上記の生成モデルよりも推論の正当性を享受する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:16:29 GMT)
Temporal Predictors of Outcome in Reasoning Language Models [0.0] CoT(Chain-of-Thought)パラダイムは、推論のプロキシとしてステップバイステップの合理性の推論を使用する。
難しい問題に対して、予測精度の低下は、選択アーティファクトを浮き彫りにする。
全体として、我々の結果は、推論モデルでは、成功の自己評価はわずか数トークンで現れる傾向にあることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:57:18 GMT)
Superconducting pairing correlations on a trapped-ion quantum computer [0.0] 我々は,QuantinuumのHeliosトラップイオン量子コンピュータ上でシミュレーションしたFermi-Hubbardモデルの3つの異なる状態における有意なペアリング相関の測定を行った。
その結果、量子コンピュータは超伝導対相関で物理的に関係のある状態を確実に生成し、探索することができ、量子コンピュータによる超伝導の探索への道を開くことが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:30:10 GMT)
Street Review: A Participatory AI-Based Framework for Assessing Streetscape Inclusivity [0.0] この研究は、参加型研究とAIに基づく分析を組み合わせて、街路景観の傾きを評価する混合手法であるStreet Reviewを提示する。
カナダのモンターイールでは、28人の住民がセミダイレクトなインタビューや画像評価に参加し、Mapillaryのストリートビュー画像45,000の画像を分析した。
さまざまなユーザフィードバックを取り入れることで、機械学習モデルが強化されることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:45:29 GMT)
Stable but Miscalibrated: A Kantian View on Overconfidence from Filters to Large Language Models [0.0] 我々は、カントの純粋推論批判をフィードバック安定性の理論として解釈し、推論を可能な経験の範囲内で保持する規制機関としての理由を考察する。
我々は、スペクトルマージン、条件付け、時間感度、革新増幅を組み合わせた複合不安定指数(H-Risk)を用いて、この直観を定式化する。
内部の脆さと誤校正・幻覚(癒合)の予備的相関を観察し,軽度の批判的プロンプトが小さめの検査で緩やかに校正を改善したり悪化させたりすることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:53:06 GMT)
Stability of mixed-state phases under weak decoherence [0.0] その結果,デコヒーレンスの効果は局所的に逆転できることがわかった。
特に、我々の結果は、デコヒーレンスを解き放つローカルなデコーダの存在を示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:00:02 GMT)
Spread and circuit complexity as a measure of particle content and phase space fluctuations [0.0] 任意の瞬間における回路と拡散の複雑さは、量子数とその変化率によって決定されることを示す。
結果は、曲面背景における量子場理論に直接的な関係を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:37:45 GMT)
Spontaneous Raman Scattering under Vibrational Strong Coupling: The Critical Role of Polariton Spatial Mode Coherence [0.0] 均質に満たされた空洞では、偏光子と空洞共鳴の空間的重なり合いが選択規則を強制する。
準2次元(2d)分子層では、これらの規則は持ち上げられ、ポラリトンエネルギーでラマンピークが得られる。
振動強い結合下でのラマン応答は共振空間モードの重なりによって決定される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:33:38 GMT)
Solving cold start in news recommendations: a RippleNet-based system for large scale media outlet [0.0] 我々は、メディアドメイン用に調整された、RippleNetをベースとしたスケーラブルなレコメンデータシステムを提案する。
本稿では,コンテンツベースのアイテム埋め込みをRippleNetの知識伝播機構に組み込むことで,新たに公開されたコンテンツのコールドスタート問題に対処する。
システムアーキテクチャは、分散トレーニングと推論にAmazon SageMaker、データパイプラインのオーケストレーションとモデル再トレーニングにApache Airflowを利用している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:38:37 GMT)
Solution Space Topology Guides CMTS Search [0.0] 以前の研究は、モンテカルロ木探索(MCTS)をパズル解法で導くためにトポロジカルな特徴を適用した。
根本原因を特定する: グリッドトポロジはすべてのインスタンスで一定である。
ノードが$(cell, color)$ペアで、エッジが互換性のある代入を表しています。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:09:00 GMT)
Shortcut-to-Adiabatic Controlled-Phase Gate in Rydberg Atoms [0.0] Rydberg原子における高速かつ高忠実な制御相ゲートの実現のためのショートカット・トゥ・アディバティックプロトコルを開発した。
高遮断限界で駆動される断熱状態移動は、振動場を介して非断熱遷移を補償することによって加速される。
量子アルゴリズムへの応用として、ゲートの忠実度が最小限の量子エラー補正回路の効率に与える影響を分析する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:44:37 GMT)
Shift-invariant transformations and almost liftings [0.0] シフト不変変換は、$kleq n$ に対して$k$ビット上のブール関数から誘導される。
我々は必ずしも置換ではないが、ある意味ではほとんど単射である変換を考える。
暗号特性が良好で、非客観性が重大なセキュリティ上の弱点を生じさせないような、ほとんど持ち上げのクラスの関数を探索する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:35:28 GMT)
Security in a prepare-and-measure quantum key distribution protocol when the receiver uses weak values to guess the sender's bits [0.0] 混合状態に対する弱い値の形式が量子通信プロトコルで用いられるシナリオを考察する。
弱い値は、弱い値の支持者が提案したものとは対照的に、弱い測定の現実の要素ではないと結論づける。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:25:45 GMT)
Screening in the Heitler-London Model: Revisiting the Bonding and Antibonding States of the Hydrogen Molecule [0.0] Heitler-London (HL) モデルは元々1927年に提案され、原子軌道の線形結合に基づいている。
我々は、結合状態と反結合状態の定性的物理が得られるオリジナルのHLモデルの解析計算を再考する。
我々は、H$$分子の結合長、結合エネルギー、振動周波数を得る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 00:47:53 GMT)
Scientific Machine Learning with Kolmogorov-Arnold Networks [0.0] 科学機械学習の分野は、データエンコーディングにコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)をますます採用している。
カンは、複雑な非線形相互作用のより効率的なモデリングを可能にする、解釈可能性と柔軟性の強化による問題に対処する。
本稿では,データ駆動学習(i)物理インフォームドモデリング(ii)深層学習(iii)の3つの観点から,KAモデルにおける最近の進歩を分類する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:04:45 GMT)
Scalable Multi-Task Learning for Particle Collision Event Reconstruction with Heterogeneous Graph Neural Networks [0.0] マルチプライオリティは、データ取得段階でレイテンシとストレージ要件を緊張させています。
背景レベルが高く、粒子の誤結合が頻発するなど、新たな合併症が出現している。
本稿では,多様な粒子衝突関係のユニークな表現を特徴とする新しい不均一グラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:06:07 GMT)
Renormalization of Schrödinger equation for potentials with inverse-square singularities: Generalized Trigonometric Pöschl-Teller model [0.0] 逆二乗特異点を示すポテンシャルを持つ一次元定常シュリンガー方程式のエネルギースペクトルの完全記述に必要な正規化手順を導入する。
また、三角測度 P"oschl-Teller ポテンシャルの範囲を広げて得られる特異対称二重井戸の特性についても検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:19:07 GMT)
Reaffirming a Challenge to Bohmian Mechanics [0.0] 結合導波路を用いたトンネル粒子の速度測定について報告する。
測定速度は、ボヘミア力学の標準指導方程式と一致しないことが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:39:52 GMT)
Random Initialization of Gated Sparse Adapters [0.0] 我々は, Gated Sparse Adapters (RIGSA) のランダム初期化を導入する。
RIGSAはランダムなフルランクゲート、ReZeroアナログのアダプタから始まり、それらを反復的な大きさのプルーニングで分割する。
Instruct on SmolLM2-1.7B-Instruct using a novel vision-in-text task (Textual MNIST) and measure forgeting on PIQA, HellaSwag, GSM8k。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:49:44 GMT)
RadarPLM: Adapting Pretrained Language Models for Marine Radar Target Detection with Preference-aware Loss [0.0] PLMに基づく海洋レーダターゲット検出のための新しい微調整フレームワークを提案する。
まず、パラメータ効率の良い微調整を可能にする軽量適応モジュールを設計する。
第二に、異なる特徴パッチを選択的に最適化するために、新しい優先認識損失が開発された。
実世界の海洋レーダーデータセットの実験は、提案された微調整フレームワークが平均9.9%の性能向上を達成することを示した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:07:37 GMT)
RAGSmith: A Framework for Finding the Optimal Composition of Retrieval-Augmented Generation Methods Across Datasets [0.0] RAGSmithは、RAGを9つのテクニックファミリと46,080の実行可能なパイプライン構成上のエンドツーエンドアーキテクチャ検索として扱うフレームワークである。
我々は、ウィキペディア由来の6つのドメイン(Law, Finance, Medicine, Defense Industry, Computer Science)について、それぞれ100の質問を設計、解釈、長期回答のタイプで評価した。
RAGSmithは平均で+3.8%(ドメイン全体で+1.2%から+6.9%)、検索で+12.5%、世代で+7.5%である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:36:27 GMT)
Quasiconservation Laws and Suppressed Transport in Weakly Interacting Localized Models [0.0] 弱い相互作用下での非相互作用的局所化の摂動安定性について検討する。
運動の非相互作用的な局所積分に対する補正は、大きなシステムサイズで収束する。
電荷輸送能力は、相互作用の存在によって制限されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:30:01 GMT)
Quantum-Enhanced Generative Models for Rare Event Prediction [0.0] 本稿では,変分量子回路に潜伏変数モデルを統合するハイブリッド古典量子フレームワークQuantum-Enhanced Generative Model (QEGM)を提案する。
合成ガウス混合物と,財務,気候,タンパク質構造にまたがる実世界のデータセットのQEGMを評価した。
その結果、QEGMは最先端のベースラインに比べて、尾部KLの分岐を最大50%減少させることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:24:55 GMT)
Quantum Hall Effect without Chern Bands [0.0] 量子ホール効果は、強い磁場にさらされるとランダウ準位を形成する2次元の電子ガスで観測された。
微視的格子モデルにおける障害発生時の整数量子化逆コンダクタンスのロバスト発生について報告する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:31:25 GMT)
Provable Generalization Bounds for Deep Neural Networks with Momentum-Adaptive Gradient Dropout [0.0] 我々は、ディープニューラルネットワーク(DNN)のためのMomentumベースのMAGDrop Gradient(Drop)を紹介する。
ドロップは、現在の勾配に基づいて理論的な一般化を調整する。
M(99.%)と6.5AR(92.03%)の競争性能を達成する
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:17:03 GMT)
Propagation of intense squeezed vacuum light in non-linear media [0.0] 我々は、強い光駆動非線形媒体において、赤外線励起真空がどのように伝搬するかを研究する。
強いBSV変動と関連する赤外線光子損失による原子イオン化はデコヒーレンス効果をもたらす。
我々の結果は、強磁場物理学、非線形光学、超高速科学におけるBSVの今後の研究の基礎を築いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:13:21 GMT)
Proof-of-Spiking-Neurons(PoSN): Neuromorphic Consensus for Next-Generation Blockchains [0.0] 本稿では、スパイクニューラルネットワークにインスパイアされたニューロモルフィックコンセンサスプロトコルであるTextitProof-of-Spiking-Neurons(PoSN)を提案する。
PoSNはスパイクトレインとしてトランザクションをエンコードし、競合する発射ダイナミクスを通じてリーダを選択し、ニューラル同期を通じてブロックをファイナライズする。
ハイブリッドシステムアーキテクチャはニューロモルフィックプラットフォーム上で実装されており、NengoやPyNNといったシミュレーションフレームワークがサポートしている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:31:47 GMT)
Prompt Injection as an Emerging Threat: Evaluating the Resilience of Large Language Models [0.0] 本研究では,Large Language Models (LLM) のインジェクション攻撃に対する耐性を評価するための統一フレームワークを提案する。
このフレームワークは、堅牢性、安全性、セマンティック安定性を共同で測定するRDI(Resilience Degradation Index)、SCC(Safety Compliance Coefficient)、IIM(Constructal Integrity Metric)という3つの指標を定義している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:43:56 GMT)
Probing dynamical axion quasiparticles with two-photon correlations [0.0] 我々は、軸イオン崩壊から生ずる量子2光子状態をリアルタイムに研究する。
この状態は、運動量と分極パターンが異なっている。
この関係は、2光子相関を動的軸性準粒子の直接プローブとして示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:56:57 GMT)
Predicting Microbial Interactions Using Graph Neural Networks [0.0] 私たちは、モデルをトレーニングするために、最も大きなペアワイズインタラクションデータセットの1つを使用しています。
我々は,共同培養実験における共有情報を活用するために,ペアワイズ微生物相互作用のエッジグラフを構築した。
我々のモデルは二元間相互作用(正負)を予測できるだけでなく、相互主義、競争、寄生のようなより複雑な相互作用のタイプも分類できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:19:49 GMT)
On the Fibonacci-Lucas Ground State Degeneracies of the One-Dimensional Antiferromagnetic Ising Model at Criticality [0.0] 本研究は、縦方向磁場における1次元反強磁性イジングモデルについて検討する。
基底状態多様体のマイクロカノニカル解析を行い、縮退構成の数を明示的にカウントする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:00:22 GMT)
Noninvertible Symmetry-Resolved Affleck-Ludwig-Cardy Formula and Entanglement Entropy from the Boundary Tube Algebra [0.0] 1+1d共形場理論に対する Affleck-Ludwig-Cardy 公式の洗練されたバージョンを導出する。
これを用いて、単区間の非可逆対称性分解エントロピーに対する普遍的先行および部分誘導的寄与を決定する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:53:11 GMT)
Non-Markovian dynamics in nonstationary Gaussian baths [0.0] 純粋状態(HOPS)アプローチの標準階層に基づいて、非定常ガウス浴と相互作用するオープン量子系に適した一般化された定式化を構築する。
均一なスキューズと縮退パラメトリック増幅により発生する2つの非定常圧縮貯水池について,本手法の性能を実証した。
HOPSは非定常浴槽におけるオープン量子系をシミュレーションするための汎用的で強力なツールであり, 圧縮光-物質相互作用から駆動量子材料, 散逸相転移まで, 潜在的な応用が期待できる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:06:09 GMT)
Non-Gaussianity and security of entanglement-based QKD [0.0] 理論的には、非ガウス性と絡み合いに基づく量子鍵分布(QKD)プロトコルのセキュリティの関係を解析する。
この結果は,QKDプロトコルの実装の事前チェックとして有用である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:20:10 GMT)
No-rank Tensor Decomposition Using Metric Learning [0.0] 本稿では,計量学習に基づく非ランクテンソル分解フレームワークを提案する。
フレームワークの収束に関する理論的保証を提供し、その計量特性の有界性を確立する。
提案手法は, トランスフォーマーに基づく手法と比較して, より少ないトレーニングデータセットで優れた性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:21:53 GMT)
NeuroClean: A Generalized Machine-Learning Approach to Neural Time-Series Conditioning [0.0] 教師なし多目的脳波/LFP前処理方式であるNeuroCleanパイプラインを導入する。
パイプラインは5段階のプロセスとして設計されており、共通の帯域通過やラインノイズフィルタリング、悪いチャネル拒絶などが含まれる。
これは、クラスタリングアルゴリズムに基づく自動コンポーネント拒絶を伴う効率的な独立成分分析を組み込んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:13:07 GMT)
Multistate iterative qubit coupled cluster (MS-iQCC): a quantum-inspired, state-averaged approach to ground- and excited-state energies [0.0] 本稿では,従来のハードウェア上で効率的に動作する量子インスピレーションアルゴリズムであるマルチステート反復量子結合クラスタ(MS-iQCC)法を提案する。
MS-iQCCは、単一の平均的な手順で複数の電子状態を同時に最適化することで、この問題に対処する。
我々は、全ての標的エネルギーの頑健な収束を観察し、そのポテンシャルエネルギー表面にわたって化学的に有意な精度で観測する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 00:06:19 GMT)
Multi-objective optimization by quantum annealing [0.0] 多目的最適化における重要なタスクは、Paretoフロントを生成することである。
この問題はIBMゲートモデルプロセッサ上の量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)を用いて最近アプローチされた。
ここでは、これらのQAOA結果と、同じ2つの入力問題における量子アニーリングを比較し、同じ手法を用いて比較する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:21:36 GMT)
Multi-Agent Regime-Conditioned Diffusion (MARCD) for CVaR-Constrained Portfolio Decisions [0.0] 本稿では, (i) 潜伏状態を予測するガウスHMM, (ii) 条件付きシナリオを生成する拡散生成器, (iii) 混合, 縮小モーメントによる信号抽出, (iv) 制御されたCVaRエピグラフプログラムについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:18:32 GMT)
MiRAGE: Misconception Detection with Retrieval-Guided Multi-Stage Reasoning and Ensemble Fusion [0.0] MiRAGEは数学における誤解の自動検出のための新しいフレームワークである。
1)Retrievalモジュールは、大きな候補プールを意味的に関連するサブセットに絞り込み、(2)Reasoningモジュールは、学生ソリューションにおける論理的不整合を明らかにする。
数学のデータセットにおいて、MiRAGEは平均精度スコア0.82/0.92/0.93をレベル1/3/5で達成し、個々のモジュールを一貫して上回る。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:17:36 GMT)
MARS: Multi-Agent Robotic System with Multimodal Large Language Models for Assistive Intelligence [0.0] 我々は,MLLMを用いた多エージェントロボットシステムMARSを紹介する。
このフレームワークは、動的屋内環境における適応的でリスクを認識し、パーソナライズされた支援を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:58:37 GMT)
Localized Kernel Projection Outlyingness: A Two-Stage Approach for Multi-Modal Outlier Detection [0.0] Two-Stage LKPLOは、新しいマルチステージアウトレイラ検出フレームワークである。
従来の射影的手法の制約を克服する。
挑戦的なデータセットで最先端のパフォーマンスを実現する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 00:07:17 GMT)
Localist LLMs -- A Mathematical Framework for Dynamic Locality Control [0.0] 鍵となる革新はローカリティダイヤル(Locality dial)であり、モデル再トレーニングを必要とせず、トレーニングと推論の両方で局所化の度合いを動的に制御する調整可能なパラメータである。
群間隔のペナルティが一定のしきい値を超えると、モデルの注意機構は意味論的に関連するブロックに集中し、無視可能な誤りでエントロピーが低く、忠実度が高いことを証明する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:05:41 GMT)
Lite ENSAM: a lightweight cancer segmentation model for 3D Computed Tomography [0.0] 本稿では,ReCISTアノテーションを付加したCTスキャンから高効率な体積性腫瘍分画を実現するために,ENAMアーキテクチャを軽量に適応したLite ENSAMを提案する。
Lite ENSAM は MICCAI FLARE 2025 Task 1: Pan-cancer in CT Scans, Subtask 2 に提出され、60.7%の類似性係数(DSC)、63.6%の正規化表面ディス(NSD)を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:01:45 GMT)
Limits of Safe AI Deployment: Differentiating Oversight and Control [0.0] 「Human oversight」は、監視や制御といった重要な概念の曖昧さや矛盾した解釈を成すリスクである。
本稿では,AI以外の文献の監視を対象とする批判的レビューを行う。
コントロールは失敗を防ぐことを目的としており、監視は将来の予防のための検出、修復、インセンティブに焦点を当てている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:38:49 GMT)
Light-induced Frequency Shift and Relaxation of Ground-State 3He via Metastability-Exchange Collisions [0.0] 我々は光シフトによって生じる3He核スピンにおける新しい周波数シフトと緩和の源を同定する。
我々は、この光誘起効果を記述する理論モデルを開発し、低磁場におけるその重要性を強調する。
本実験により,MECによる3He核スピンと光の結合が明らかとなり,MECによる3He核スピンの量子レベルでの光学的操作の可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:56:54 GMT)
Learning the non-Markovian features of subsystem dynamics [0.0] 量子多体系における局所可観測物は、オープンシステムの言語で正式に記述することができる。
学習時間に依存したリウビリアンの性質と、局所可観測物の長期的ダイナミクスを予測できるかどうかを考察する。
本手法は, 準エクササイズ力学写像と最も近いCP分割形式との距離に基づく非マルコフ性の新しい尺度を自然に提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:25:16 GMT)
Learning from Watching: Scalable Extraction of Manipulation Trajectories from Human Videos [0.0] 本稿では,ビデオ理解のための大規模基盤モデルと点追跡技術を組み合わせて,操作中のタスク関連キーポイントの高密度な軌跡を抽出する手法を提案する。
実験の結果,提案手法は操作過程全体を通してキーポイントを正確に追跡し,よりスケーラブルでデータ効率のよいロボット学習の道を開いた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 02:47:38 GMT)
Learning a Distance for the Clustering of Patients with Amyotrophic Lateral Sclerosis [0.0] 筋萎縮性側索硬化症(Amyotrophic lateral sclerosis,ALS)は症状発症から3～5年経過した重症疾患である。
現在の治療では、寿命は限られており、患者の反応の変化はパーソナライズされたケアの必要性を強調している。
本稿では,疾患進行宣言スコアを用いてシーケンスをグループ化するクラスタリング手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:05:04 GMT)
Learning Nonholonomic Dynamics with Constraint Discovery [0.0] 非ホロノミックシステム(英: nonholonomic system)は、非ホロノミック制約を受けるシステムである。
我々は制約を発見しながら非ホロノミックな力学系を学習することを検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:57:52 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） (Mon, 03 Nov 2025 14:30:33 GMT)
KAT-GNN: A Knowledge-Augmented Temporal Graph Neural Network for Risk Prediction in Electronic Health Records [0.0] KAT-GNNは、リスク予測のための臨床知識と時間ダイナミクスを統合するグラフベースのフレームワークである。
本研究は,Chang Gung Research Database (CGRD) を用いた冠状動脈疾患(CAD)予測とMIMIC-IIIおよびMIMIC-IVデータセットを用いた院内死亡予測の3つのデータセットおよび課題について評価した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:42:04 GMT)
Interpretable Machine Learning for Reservoir Water Temperatures in the U.S. Red River Basin of the South [0.0] 我々は,貯留層水温(RWT)の動的要因を明らかにするために,説明可能な機械学習(ML)とシンボリックモデリングを統合した。
我々は、ランダムフォレスト(RF)、エクストリームグラディエントブースティング(XGBoost)、マルチレイヤーパーセプトロン(MLP)を含むアンサンブルとニューラルモデルを採用している。
データ駆動による洞察をコンパクトな解析式に変換するため,我々はKAN(Kolmogorov Arnold Networks)を開発し,RWTを記号的に近似した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:45:27 GMT)
Initial-State Typicality in Quantum Relaxation [0.0] システムサイズが大きくなるにつれて、緩和はほぼ初期状態に依存しないことが示される。
これを「典型的強Mpemba効果」と「典型的緩和時間」の2つの新しい概念で定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:19:25 GMT)
Improving Bayesian inference in PTA data analysis: importance nested sampling with Normalizing Flows [0.0] 本稿では, パルスタイミングアレイデータに対するベイズ推定について, 効率, 堅牢性, 速度の向上に焦点をあてて詳細に検討する。
我々はi-nessaiサンプルを統合し、実際のシミュレーションデータセットのパフォーマンスをベンチマークする。
その結果,PTA解析を加速し,推論の品質を保ちながら,フローベースネストサンプリングの可能性を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:29:46 GMT)
Imperfect Language, Artificial Intelligence, and the Human Mind: An Interdisciplinary Approach to Linguistic Errors in Native Spanish Speakers [0.0] 本研究は,スペイン語話者による言語的誤りの学際的研究である。
それは、現在の大きな言語モデルがどのように解釈し、再現し、修正するかを分析することを目的としている。
このプロジェクトは、スペイン語をネイティブ言語として理解するだけでなく、NLPシステムの開発にも貢献している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:22:43 GMT)
Identity Increases Stability in Neural Cellular Automata [0.0] そこで本研究では,NCAが培養した生物の安定性を,訓練中に簡単な制約のある「同一性」層を導入することにより向上させる手法を提案する。
その結果, NCAの近縁栽培は, 従来のNCAモデルよりも安定であることが示唆された。
この研究は、人工生物の細胞レベルでの社会的相互作用を研究するための基礎を築き上げた。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:04:41 GMT)
Identification of Capture Phases in Nanopore Protein Sequencing Data Using a Deep Learning Model [0.0] ダウンサンプリング信号窓の捕捉位相を検出する軽量な1次元畳み込みニューラルネットワーク (1D CNN) を開発した。
我々の最良のモデルであるCaptureNet-Deepは、ホールドアウトテストデータでF1スコア0.94と精度93.39%を達成した。
これらの結果から,シンプルかつ解釈可能なアーキテクチャを用いて,効率的なリアルタイムキャプチャ検出が可能であることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 06:51:53 GMT)
Hybrid biphoton spectrometer for time-resolved quantum spectroscopy across visible and near-infrared regions [0.0] 可視光および近赤外光を含むバイフォトンスペクトルを捕捉する新しい手法を提案する。
我々は,時間的タグ付け獲得戦略を活用することで,共同スペクトル強度の測定に成功した。
この方法論は、純粋な双光子状態の要求と量子分光における動的洞察の必要性のギャップを埋める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:18:48 GMT)
How Similar Are Grokipedia and Wikipedia? A Multi-Dimensional Textual and Structural Comparison [0.0] イーロン・マスクのxAIが開発したAI生成百科事典であるGrokipediaは、ウィキペディアのイデオロギーと構造的偏見に対する反応として発表された。
本研究は,GrokipediaとWikipediaの1,800のマッチング記事の大規模比較を行った。
語彙的豊かさ,可読性,構造的構造,参照密度,意味的類似性にまたがる指標を用いて,両プラットフォームが形と実体の密接な整合性を評価する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:50:56 GMT)
High-temperature superconducting Majorana fermions platforms in the layered Kitaev Materials: Case study of $Li_2IrO_3$ [0.0] LiIrO_3$はMajoranaエッジモードをサポートする高温超伝導プラットフォームである。
トポロジカルゼロエネルギー状態の存在が示され、エッジ局在スペクトル重みにおけるそれらのシグネチャが特定される。
この物質に基づくデバイスの概念は、スピントロニクス、磁場センシング、トポロジカル量子メモリにおける潜在的な工業的応用についても提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:14:34 GMT)
Hi-WaveTST: A Hybrid High-Frequency Wavelet-Transformer for Time-Series Classification [0.0] 本稿では,Hy-WaveTSTを提案する。Hy-WaveTSTは,従来の時間的パッチを学習可能な高周波数ウェーブレット特徴ストリームで拡張するハイブリッドアーキテクチャである。
我々のモデルは平均精度93.38パーセントプラス0.0043を達成し、SOTA PatchTSTベースライン(92.59パーセントプラス0.0039)を著しく上回っている。
包括的アブレーション研究は、我々の設計のすべてのコンポーネント、ハイブリッドアーキテクチャ、深い高周波ウェーブレット分解、そして学習可能なGeMプーリングが、この最先端のパフォーマンスに不可欠であることを証明している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:55:31 GMT)
HFNO: an interpretable data-driven decomposition strategy for turbulent flows [0.0] 乱流の低次モデリングに適した新しいFNOアーキテクチャを提案する。
提案したアーキテクチャは、波数ビンを並列に処理し、分散関係と非線形相互作用の近似を可能にする。
より複雑な力学系における提案モデルの評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:57:19 GMT)
Graph Structured Operator Inequalities and Tsirelson-Type Bounds [0.0] 不等式は、ツィレルソンとCHSH境界の下にある解析構造を一般化する。
グラフベースの定式化は、グラフ接続のみに依存する定数を介してスパース相互作用パターンをキャプチャする。
結果は、ベル相関やネットワーク非局所性などの量子情報設定と解析演算子の不等式をリンクする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 12:41:00 GMT)
Geometric phase in anisotropic Kepler problem: Perspective for realization in Rydberg atoms [0.0] 我々は、ケプラーハミルトニアンの力学に従って、Rydberg軸の原子で示されるジャイロ効果を予測する。
この効果は、地球の自転に応答してフーコー振り子の回転と類似している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 23:14:09 GMT)
Geometric characterization of non-Gaussian entanglement for finite stellar rank states [0.0] 恒星ボゾン状態の非ガウス状態の解析のための一般的な枠組みを導入する。
この構成において重要な要素は、必須変数の互換性の概念である。
これに基づいて、ゼロ集合の超平面分解によって表される2モード状態の完全分離性基準と、任意の数のモードにわたる恒星ランク2状態の完全分離性基準を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 21:28:49 GMT)
Generative diffusion modeling protocols for improving the Kikuchi pattern indexing in electron back-scatter diffraction [0.0] 本研究は,木口パターンのポストプロセッシングやオンザフライ処理のための生成機械学習モデルの開発を目的とする。
短い露光時間(高速スキャン)で捉えたパターンの品質向上におけるこのような生成モデルの性能の比較を行った。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:11:25 GMT)
Generation and read-out of many-body Bell correlations with a probe qubit [0.0] 本稿では, 絡み合いと多体ベル相関を簡易かつ多目的に生成し, 証明する手法を提案する。
この方法は、$N$-qubitシステムと相互作用する単一の量子ビットに依存する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:00:00 GMT)
GRAPE.jl: Gradient Ascent Pulse Engineering in Julia [0.0] GRAPE$.$jlパッケージは、量子最適制御の広く使われている方法であるグラディエントアセンセントパルス工学を実装している。
これは量子コンピューティングや量子センシングといった次世代量子技術の前提条件である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 04:20:35 GMT)
FirstAidQA: A Synthetic Dataset for First Aid and Emergency Response in Low-Connectivity Settings [0.0] FirstAidQAは、5500の高品質な質問応答ペアを含むデータセットである。
データセットはLarge Language Model、ChatGPT-4-miniを使って生成され、プロンプトベースのインコンテキスト学習を行う。
我々はこのデータセットを公開し、ファーストエイズと緊急対応のための安全クリティカルでリソースに制約のあるAIアプリケーションの研究を進める。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 07:14:45 GMT)
Few-Shot Multimodal Medical Imaging: A Theoretical Framework [0.0] 低リソース医用撮像条件下での学習と推論を特徴付ける統一理論フレームワークを提案する。
まず,臨床的に信頼性の高い精度を達成するのに必要な最小データ量を推定するために,少数の条件下で学習目標を定式化し,サンプルの複雑さを計算する。
そこで我々は,低データ条件下での解釈可能性保証を提供する,説明安定のための公式な指標を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:21:50 GMT)
Expanding the Content-Style Frontier: a Balanced Subspace Blending Approach for Content-Style LoRA Fusion [0.0] 本稿では,コンテンツスタイルのサブスペースブレンディングとコンテンツスタイルのバランス損失を利用して,コンテンツスタイルのフロンティアを拡張する新しいアプローチを提案する。
提案手法は,様々なスタイル強度のコンテント類似性を向上し,コンテンツスタイルフロンティアを大幅に拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:03:45 GMT)
Evaluation of compliance with democratic and technical standards of i-voting in elections to academic senates in Czech higher education [0.0] チェコの26の公立大学のうち18の大学が、この選挙のために遠隔電子投票を実施している。
システムは必要な透明性を欠くことが多く、民主的規範に固執することに関する重大な懸念を提起する。
それなしでは、 i-voting システムの技術的標準と全体的な正当性に関する包括的な評価は達成できないままである。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:00:47 GMT)
Entropy-based random quantum states [0.0] 量子情報幾何学において、フォン=ノイマンエントロピーと相対エントロピーの曲率は混合量子状態の空間上の自然な計量を誘導する。
両部類純状態のクラスをサンプリングし,エントロピーに基づくランダム密度行列を生成するアルゴリズムを提案する。
アンサンブルの際立った特徴は、その大きな純度とフルランク状態の境界への体積の増加である。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 19:01:19 GMT)
Entanglement estimation of Werner states with a quantum extreme learning machine [0.0] We present a QELM protocol for the amount of entanglement in Werner states。
Blochベースのオブザーバブルのセットが構築され、見えない特徴を認識するためにシステムを訓練するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:37:47 GMT)
Efficient Tool-Calling Multi-Expert NPC Agent for Commonsense Persona-Grounded Dialogue [0.0] 本研究では,自然対話と文脈行動実行の両方が可能なノンプレイヤキャラクタ(NPC)を作成するシステムを提案する。
我々のシステムは、計算効率の要求を満たし、高速な応答を提供し、資源使用量を最小限に抑える。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:28:47 GMT)
Edge AI in Highly Volatile Environments: Is Fairness Worth the Accuracy Trade-off? [0.0] フェデレートラーニング(FL)はエッジインテリジェンスのためのトランスフォーメーションパラダイムとして登場し、分散されたパーソナルデバイス間でデータのプライバシを保持しながら、協調的なモデルトレーニングを可能にしている。
本稿では,高揮発性エッジ環境におけるモデル精度と公平性の基本的なトレードオフについて検討する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:51:20 GMT)
Dynamic Reconstruction of Ultrasound-Derived Flow Fields With Physics-Informed Neural Fields [0.0] スパースおよびノイズ超音波データから血流を推定するための物理インフォームドニューラルネットワークモデルを提案する。
このモデルは、合成データセットと実データセットの両方を着色および着色する際に、平均2乗誤差を一貫して低くする。
我々は,超音波による血流再構成の具体的な課題に対処するために,他の画像モダリティに有効であることが証明された手法を適用した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:05:11 GMT)
Detection of isolated specular reflection for calibration of cloud thermodynamic phase estimation with quantum parametric mode sorting LIDAR [0.0] 近日点空間LIDARの雲熱力学的位相の決定には、スペクトル反射が問題となる可能性がある。
LIDARシステムは後方散乱に対する分光的な寄与に偏り、従来のLIDARとほぼ同伴すれば、雲相決定に必要な測定値を調整できる。
本稿では,QPMS LIDARの理論的モデルを用いて,その実現可能性を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 13:30:44 GMT)
Detecting Vulnerabilities from Issue Reports for Internet-of-Things [0.0] 21のEclipse IoTプロジェクトの脆弱性表示問題を検出するための2つのアプローチを提案する。
vulを分類するための11,000のGitHubイシューに対して、トレーニング済みのBERT Masked Language Model(MLM)を微調整します。
当社のコントリビューションは、IoT以外のシステムと同じように、イシューレポートからIoT脆弱性を正確に検出するステージを設定しました。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:59:34 GMT)
Deception Decoder: Proposing a Human-Focused Framework for Identifying AI-Generated Content on Social Media [0.0] ジェネレーティブAI(GenAI)は、現代の公共領域における情報の完全性に重大な脅威をもたらす。
この論文は、テキスト、画像、ビデオ間でAIが生成する偽情報と偽情報を特定するのに、一般ユーザをサポートするために設計されたフレームワークであるDeception Decoderを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:55:27 GMT)
Daily Forecasting for Annual Time Series Datasets Using Similarity-Based Machine Learning Methods: A Case Study in the Energy Market [0.0] 調査ではまず2段階のアプローチを採用し、毎年恒例のエネルギーセキュリティ指標に適した日次プロキシを特定した。
次に、選択したプロキシをXGBoostアルゴリズムを使ってモデル化し、15日間の予測を生成する。
モデルは強い性能を示し、Rはトレーニングセットが0.981、テストセットが0.945、許容誤差が測定された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 18:20:54 GMT)
DINO-MX: A Modular & Flexible Framework for Self-Supervised Learning [0.0] DINO-MXはDINO、DINOv2、DINOv3のコア原則を組み合わせたモジュラーおよびトレーニングフレームワークである。
さまざまなトランスフォーマーベースのアーキテクチャをサポートしており、Hugging Faceエコシステムと完全に互換性がある。
シングルチャネルとマルチチャネルのイメージを含む、自然と特殊の両方のデータタイプで動作するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:10:43 GMT)
Boosting performance of computer vision applications through embedded GPUs on the edge [0.0] コンピュータビジョンアプリケーション、特に拡張現実技術を使ったアプリケーションは、モバイルデバイスでは非常に人気がある。
本研究は,グラフィクス処理ユニット(GPU)を備えた組み込みデバイスを用いて,そのような制限を克服することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 00:38:14 GMT)
Bipartite entanglement extracted from multimode squeezed light generated in lossy waveguides [0.0] 2モードのバイパルタイト状態は、II型パラメトリックダウンコンバージョンによって生成されるマルチモード光から抽出される。
本研究は,スキューズ法が絡み合いを定量化することを示すとともに,最大二分割絡み合いをもたらす測定基準を構築した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 10:40:16 GMT)
Benchmark-Ready 3D Anatomical Shape Classification [0.0] 本稿では,自己教師付きグラフ自動符号化による臨床およびベンチマークによる解剖学的形状分類のための2つの重要なステップを紹介する。
三次元解剖学的形状解析におけるグラフ粗大化の効率化と構造保存のための非学習性メッシュプーリング演算子PSPoolingを提案する。
我々はPSPoolingを自己教師付きグラフオートエンコーダに統合し、ラベルのない表面メッシュから解剖学的認識表現を学習する。
実験の結果,PSPoolingは低ラベル状態における復元精度と分類精度を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 14:19:49 GMT)
Automatic Minds: Cognitive Parallels Between Hypnotic States and Large Language Model Processing [0.0] 覚醒心の認知過程と大きな言語モデルの計算操作は、深い機能的並列性を共有している。
両方のシステムは、自動パターン補完機構を通じて、洗練された、文脈的に適切な振る舞いを生成する。
信頼できるAIの未来は、ジェネレーティブ・フラレンシーとエグゼクティブ・モニタリングのメカニズムを統合するハイブリッド・アーキテクチャにある。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:08:50 GMT)
An Open-Access Benchmark of Statistical and Machine-Learning Anomaly Detection Methods for Battery Applications [0.0] OSBADは、バッテリーアプリケーションにおける異常検出フレームワークのためのオープンソースのベンチマークである。
15の多様なアルゴリズムをベンチマークすることで、OSBADは異常検出方法の体系的な比較を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 16:57:18 GMT)
Aggregation of Published Non-Uniform Axial Power Data for Phase II of the OECD/NEA AI/ML Critical Heat Flux Benchmark [0.0] 臨界熱流束(CHF)は軽水炉の沸騰危機の始まりを示す。
この研究は、一様および非一様軸加熱条件の両方をカバーする広いCHFデータセットをコンパイルし、デジタル化する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:04:57 GMT)
Addressing prior dependence in hierarchical Bayesian modeling for PTA data analysis II: Noise and SGWB inference through parameter decorrelation [0.0] PTA解析は、各パルサーに固定された均一ノイズを割り当てる。
ノイズ先行を高次ハイパーパラメータでパラメータ化する階層的ベイズモデリング戦略を採用する。
階層的処理によりノイズパラメータがより厳密に制約され,レッドノイズSGWB縮退が部分的に緩和されることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 17:54:55 GMT)
ARise: an Augmented Reality Mobile Application to Improve Cultural Heritage Resilience [0.0] 文化遺産の保存は、気候変動の影響や環境の危険からの脅威が増大している。
本稿では,気候変動の地域的影響に対する意識を高めつつ,文化施設との関わりを高めるために設計された拡張現実モバイルアプリケーションであるARiseについて述べる。
正式なユーザテストが予定されているが、このプロトタイプは、教育、文化的持続可能性、気候適応をサポートするARの可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 15:13:15 GMT)
AI Literacy in UAE Libraries: Assessing Competencies, Training Needs, and Ethical Considerations for the Digital Age [0.0] アラブ首長国連邦(UAE)の図書館専門家の人工知能(AI)リテラシーレベルの現状について調査した。
研究の結果、強い認知能力があることが判明し、行動能力と規範能力の差が見られた。
AIスキルの重要性と、現在のトレーニングプログラムの有効性の間には、不一致があった。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:00:15 GMT)
A semantic-based deep learning approach for mathematical expression retrieval [0.0] 深層学習を用いた数学的表現の検索に着目した。
提案手法では, ディープリカレントニューラルネットワーク(DRNN)を用いてMEから意味的特徴を抽出する。
当社のアプローチは,829 ME のデータベース上で実証されている。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:09:24 GMT)
A nonequilibrium quantum Otto engine enhanced via multi-parameter control [0.0] 複数のパラメータが同時に制御可能な量子熱力学オットーサイクルの動作について検討する。
この方法は、そのような制御が利用可能な多体システムに普遍的に適用される。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:19:49 GMT)
A complex Gaussian representation of continuum wavefunctions respectful of their asymptotic behaviour [0.0] 複素ガウス基底集合は全空間上の連続ラジアル波動関数を正確に表現するために最適化される。
分子イオン化法で発生する典型的な一電子遷移積分の有利な解析構造を間接フィッティング法が維持していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:40:20 GMT)
A Topology-Aware Graph Convolutional Network for Human Pose Similarity and Action Quality Assessment [0.0] 行動品質評価(AQA)は、人間の動作のきめ細かい理解とポーズ類似性の正確な評価を必要とする。
本稿では,人間の骨格をグラフとしてモデル化し,トポロジに敏感なポーズ埋め込みを学習するトポロジ対応グラフ畳み込みネットワーク(GCN)フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 03:38:24 GMT)
A Stochastic Quantum Neural Network Model for Ai [0.0] 本稿では,量子ニューラルネットワーク(QNNS)の数学的形式化を提案する。
また、デコヒーレンス、量子ビット安定性、そしてAIや計算神経科学に影響を及ぼす課題についても論じる。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 09:18:02 GMT)
A Dual-Use Framework for Clinical Gait Analysis: Attention-Based Sensor Optimization and Automated Dataset Auditing [0.0] 本稿では,センサと自動データ監査器の両方として機能するマルチストリームアテンションに基づくディープラーニングフレームワークを提案する。
Voisard et al. (2025) によるマルチコホート歩行データセットの適用により、モデルの注意機構は、深刻なデータセットの衝突を定量的に検出した。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 20:29:03 GMT)
A Butterfly Effect in Encoding-Decoding Quantum Circuits [0.0] 2部代数的外秩序相関器(mathcalA$-OTOC)によるスクランブルの測定
熱力学の限界では、無限小ノイズがマクロ情報スクランブルを誘導するテクシットバタフライ効果を示す。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 05:41:58 GMT)
A Basic Evaluation of Neural Networks Trained with the Error Diffusion Learning Algorithm [0.0] KanekoのError Diffusion Learning Algorithm(EDLA)は、ニューラルネットワークをトレーニングする従来のバックプロパゲーションに代わる生物学的にインスパイアされた学習アルゴリズムである。
EDLAは、ペアの正と負のサブレイヤからなるネットワーク間で拡散する単一のグローバルエラー信号を使用し、従来のレイヤ単位のエラーバックプロパゲーションを排除している。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 01:07:24 GMT)
50 Years of Water Body Monitoring: The Case of Qaraaoun Reservoir, Lebanon [0.0] レバノン最大の表層水域であるカラオウン貯水池の持続的な管理は、その貯蔵量の信頼性に頼っている。
本研究では,オープンソースの衛星画像,高度水没セグメンテーション,機械学習を統合したセンサレスアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 08:47:50 GMT)
3DViT-GAT: A Unified Atlas-Based 3D Vision Transformer and Graph Learning Framework for Major Depressive Disorder Detection Using Structural MRI Data [0.0] 大うつ病 (Major depressive disorder, MDD) は、個人の健康と世界的な公衆衛生の両方に悪影響を及ぼす精神疾患である。
本稿では、視覚変換器(ViT)を用いて、sMRIデータから3次元領域埋め込みを抽出し、グラフニューラルネットワーク(GNN)を分類する統合パイプラインを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (Mon, 03 Nov 2025 11:24:32 GMT)